生產(chǎn)運作需求預(yù)測與管理概述-在線瀏覽
2025-02-16 22:13本頁面
【正文】 略。包括 :新領(lǐng)域進入戰(zhàn)略、一體化戰(zhàn)略和多元化戰(zhàn)略。 企業(yè)競爭戰(zhàn)略 ? 含義：企業(yè)競爭戰(zhàn)略是確定開發(fā)哪些產(chǎn)品，進入哪些市場，如何與競爭者展開有效競爭等。 ? 特點 ? 匿名性、反饋性和收斂性。 ? （ 2）選擇專家。 ? （ 4）調(diào)查結(jié)果分析整理。 ? ? 不足 : ? 在于其預(yù)測是建立在專家主觀判斷的基礎(chǔ)上的 ， 專家的學(xué)識 、 興趣和心理狀態(tài)對預(yù)測結(jié)果影響較大 ， 從而使預(yù)測結(jié)論不夠穩(wěn)定； ? 采用函詢方式調(diào)查 ， 信息交流受到限制 ， 缺少思想交流溝通； ? 在綜合整理數(shù)據(jù)時 ， 容易忽視少數(shù)人的意見 ， 而且提供的數(shù)據(jù)資料存在組織者的主觀影響 。 定量預(yù)測 —— 延伸預(yù)測法 ? 含義： ? 延伸預(yù)測方法是根據(jù)市場各種變量的歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，對未來進行預(yù)測的定量預(yù)測方法，主要用于具有時間序列關(guān)系的數(shù)據(jù)預(yù)測。 ? 預(yù)測變量的發(fā)展過程是漸變的 ， 而不是跳躍式的或大起大落的 。該方法對過去若干歷史數(shù)據(jù)求算術(shù)平均數(shù)，并把該數(shù)據(jù)作為以后時期的預(yù)測值。 定量預(yù)測 —— 延伸預(yù)測法 簡單移動平均法的優(yōu)缺點和應(yīng)用范圍 ? 優(yōu)點：簡單易行，容易掌握。 ? 應(yīng)用范圍：適用于短期預(yù)測，在大多數(shù)情況下只適用于以月度或周為單位的近期預(yù)測。 w1+w2+…+ wn=1 ?指數(shù)平滑法 )( 111 ??? ??? tttt FAFF ?時期 實際值 α = 0 .1 誤差 α = 0 .4 誤差1 422 40 42 2 . 0 0 42 23 43 4 1 . 8 1 . 2 0 4 1 . 2 1 . 84 40 4 1 . 9 2 1 . 9 2 4 1 . 9 2 1 . 9 25 41 4 1 . 7 3 0 . 7 3 4 1 . 1 5 0 . 1 56 39 4 1 . 6 6 2 . 6 6 4 1 . 0 9 2 . 0 97 46 4 1 . 3 9 4 . 6 1 4 0 . 2 5 5 . 7 58 44 4 1 . 8 5 2 . 1 5 4 2 . 5 5 1 . 4 59 45 4 2 . 0 7 2 . 9 3 4 3 . 1 3 1 . 8 710 38 4 2 . 3 6 4 . 3 6 4 3 . 8 8 5 . 8 811 40 4 1 . 9 2 1 . 9 2 4 1 . 5 3 1 . 5 312 4 1 . 7 3 4 0 . 9 2F3=F2+α(A2F2) =42+(4042) Figure 定量預(yù)測 —— 因果分析法 ? 因果預(yù)測方法是通過尋找變量之間的因果關(guān)系，分析自變量對因變量的影響程度，進而對未來進行預(yù)測的方法，主要用于存在關(guān)聯(lián)關(guān)系的數(shù)據(jù)預(yù)測。 ? ???????22 )()())((yyxxyyxxRiiiixi、 yi分別是自變量 x和因變量 y的觀察值 nyynxx ii ?? ?? ,R的取值與相關(guān)關(guān)系 ? R的取值在 ﹣1 和 1之間，有以下幾種情況： ? （ 1） 當 R=1時，變量 x和 y完全正相關(guān)； ? （ 2） 當 R=﹣1 時，變量 x和 y完全負相關(guān)； ? （ 3） 當 0R1時，變量 x和 y正相關(guān)； ? （ 4） 當 1R0時，變量 x和 y負相關(guān)； ? （ 5） 當 R=0時，變量 x和 y沒有線性關(guān)系。在自由度為 n﹣2 （ n為樣本容量）和顯著性水平 α 下，若 R大于臨界值，則變量 x和 y之間的線性關(guān)系成立；否則，兩個變量不存在線性關(guān)系。 ?回歸分析法 bxay ?? 22 )()( ))(()( ?? ??? ??? xxn yxxynb n xbya ?? ?(xi, yi) x y Figure Common Nonlinear Trends Figure Figure 第 02章 需求預(yù)測與管理 需求預(yù)測的重要性 需求預(yù)測的過程和方法 需求預(yù)測誤差
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