【正文】 畫之基礎(chǔ) ， 預(yù)測愈準(zhǔn)確 ， 生產(chǎn)計畫於執(zhí)行時所需變動的情況愈少 ， 生產(chǎn)計畫與管制工作也愈簡單 。 5. 預(yù)測控制：檢討方法 、 假設(shè) 、 數(shù)據(jù)的有效性 ，依需要做修正 。 2. 能將需求變動的情形顯示出來 。 4. 預(yù)測時應(yīng)將活動所需的前置時間納入考慮 。 預(yù)測的細(xì)緻度可分為三個層次 ： 對整體銷售情形做預(yù)測 ， 以貨幣單位衡量 ，多用於高階管理者做營運(yùn)規(guī)劃 、 預(yù)算時使用 。 對單一產(chǎn)品做預(yù)測 ， 以數(shù)量單位衡量 ， 多用於生產(chǎn)規(guī)劃排程作業(yè) (scheduling operations)。 生產(chǎn)計畫與管理 Chapter 9 生產(chǎn)活動管制 958 生產(chǎn)計畫與管理 Chapter 9 生產(chǎn)活動管制 959 生產(chǎn)計畫與管理 Chapter 9 生產(chǎn)活動管制 960 生產(chǎn)計畫與管理 Chapter 9 生產(chǎn)活動管制 961 預(yù)測方法 預(yù)測方法可分為四種不同的類型： 定性 (Qualitative)：主要是基於專業(yè)知識的判斷 ， 依不同的資訊獲得方式 、 來源或判斷者 ，而有各種不同的方法 。 因果關(guān)係 (Causal relationships)：假設(shè)需求與環(huán)境中的許多因素有關(guān) 。 模擬 (Simulation)：屬於一種動態(tài)模型 ， 通常以電腦為基礎(chǔ) ， 允許預(yù)測者在一個規(guī)範(fàn)的假設(shè)下 ， 對未來的情境做預(yù)測 。 定性 的 (Qualitative)預(yù)測方法並不是完全不用數(shù)字 ， 而是指未採用數(shù)量化的模型進(jìn)行預(yù)測 。 一般而言 ， 為期 3個月內(nèi)的短期需求預(yù)測 ， 可以使用時間序列分析法 、 因果關(guān)係法或定性預(yù)測法；而 3個月至 2年的中期需求預(yù)測 ， 則建議採用因果關(guān)係法或定性預(yù)測法；至於大於 2年的長期需求預(yù)測如中期預(yù)測一樣 ， 建議使用因果關(guān)係法或定性預(yù)測法 。 依資訊獲得方式 、 來源或判斷者的不同 ，而有各種不同的方法 。 專家意見法認(rèn)為集合各種不同單位的人會比個別單位更能發(fā)展出可信的預(yù)測值 ， 專家意見法預(yù)測值的發(fā)展 ， 是經(jīng)由開放式的會議 ， 由來自所有層級管理和個體的意見 ， 自由交換而得 。此外 ， 這種開放風(fēng)格的困難點(diǎn)在於較低層的員工會被較高層管理人員所壓制 ， 而不願貢獻(xiàn)其真實(shí)的理念 。 當(dāng)預(yù)測是在決定一個較廣泛或較高的層級時 ，如：導(dǎo)入新產(chǎn)品線或有關(guān)新行銷區(qū)域的策略性產(chǎn)品決策 ， 一般會採納主管的判斷 。 市場調(diào)查法有助於對市場狀況 、 消費(fèi)者行為 、行銷通路等的瞭解 ， 以做為生產(chǎn)決策的基礎(chǔ) ，尚且可以收到第一手資料 。 市場調(diào)查法可藉由雇用專精於市場調(diào)查的公司 ，或是在公司的行銷部門 ， 從事這類型的預(yù)測工作 。 這裡所謂的基層乃是指接近顧客或最終產(chǎn)品使用者的人員 ， 通常這些人較瞭解其未來的需要 。 例如：公司整體的銷售預(yù)測也許是整合每一個銷售點(diǎn)的資料 ， 再加上安全存量及影響訂單量大小的調(diào)整值 ， 成為上一層級的輸入值 ， 反覆此過程直到最高層級為止 。 為了避免此類的問題產(chǎn)生 ， Delphi法是 對參與研究的個人採匿名的方式進(jìn)行 ， 每個人有相同的比重 。 其優(yōu)點(diǎn)為可以避免群體壓力以及被具有支配慾的個體所影響 。 2. 經(jīng)由問卷或 Email由參與者獲取預(yù)測值 ， 以及對於預(yù)測值的前提或限制條件等 。 4. 再次歸納 、 修正預(yù)測值和情境 ， 並整理成新的問題 。 決定所需花費(fèi)時間的因素有：參與人員的數(shù)目 、 發(fā)展預(yù)測值所牽涉的工作量以及回覆問卷的時間等等 。 時間序列模式是以一段固定時間間隔 (如：每小時 、 每天 、 每週 、 每月 、 每季 、 每年 )為基礎(chǔ) ，假設(shè)未來的預(yù)測值可由過去的資料估計得到 ，利用過去的經(jīng)驗或資料以尋找未來軌跡 ， 此模式又可稱為投射預(yù)測法 (projective method)。 生產(chǎn)計畫與管理 Chapter 9 生產(chǎn)活動管制 970 因果分析法主要是在找尋與需求量最有相關(guān)的各種經(jīng)濟(jì)指標(biāo) (如：國民所得 、 失業(yè)率 、 消費(fèi)者物價指數(shù) 、 躉售物價指數(shù) 、 貨幣供給額 … 等 )，建立迴歸模式進(jìn)行預(yù)測的工作 。 由於預(yù)測主要是針對未來的事件 ， 因此常用 領(lǐng)先指標(biāo) 做預(yù)測 ， 且一般人總認(rèn)為影響需求量的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)可能有一個以上 ， 因此常見的因果分析法有：多元迴歸 、 關(guān)聯(lián)性預(yù)測法 … 等 。 意義上 ， 領(lǐng)先指標(biāo)的高峰與谷底會比經(jīng)濟(jì)循環(huán)的階段要出現(xiàn)得早 ， 因此是重要的預(yù)測與規(guī)劃工具 。 例如 ，當(dāng)領(lǐng)先指標(biāo)近三個月出現(xiàn) %、 %與 ％ 的同方向變動 ， 是經(jīng)濟(jì) “ 可能 ” 陷入衰退的訊號 。 線性迴歸分析可被用來作為時間數(shù)列與因果關(guān)係的預(yù)測工具 。 線性迴歸分析通常運(yùn)用於長期規(guī)劃 ， 因為在長期規(guī)劃中的短期資料大多呈直線 。 對於移動平均法而言 ， 最重要的在於 選擇一個適當(dāng)?shù)钠跀?shù) 。 生產(chǎn)計畫與管理 Chapter 9 生產(chǎn)活動管制 975 生產(chǎn)計畫與管理 Chapter 9 生產(chǎn)活動管制 976 生產(chǎn)計畫與管理 Chapter 9 生產(chǎn)活動管制 977 生產(chǎn)計畫與管理 Chapter 9 生產(chǎn)活動管制 978 生產(chǎn)計畫與管理 Chapter 9 生產(chǎn)活動管制 979 加權(quán)移動平均法 在移動平均法中 ， 每一期的權(quán)重都是一樣的 ，但在加權(quán)移動平均法中 ， 可以賦予每一期相對應(yīng)的權(quán)重值 ， 而這些權(quán)重的總和必須等於一 。選擇權(quán)重最常用的方法是經(jīng)驗法和試誤法 ， 一般來說 ， 最近期的資料在預(yù)測上為較重要的指標(biāo) ， 故可設(shè)較高的權(quán)重；若資料是屬於季節(jié)性的 ， 那麼就可根據(jù)季節(jié)的變動來分配權(quán)重 。 指數(shù)平滑法需三項資料： 最近的預(yù)測結(jié)果 、 最近一期的實(shí)際需求以及平滑係數(shù) α。 平滑係數(shù)是用來決定預(yù)測平準(zhǔn)的程度 ， 以及對預(yù)測值與實(shí)際值之差值的反應(yīng)速度 ， 一般使用的平滑係數(shù)多介於 ~ 。 季節(jié)性可能是規(guī)則的年度變動 (如：氣候的變動 — 冬季與夏季冷氣的銷售量 )或假期變動 (如：航空旅遊 、 賀卡銷售 )。 在時間序列中的季節(jié)性是以實(shí)際值偏離平均值的數(shù)量來表示 。 生產(chǎn)計畫與管理 Chapter 9 生產(chǎn)活動管制 991 季節(jié)性有兩種不同的處理模式： 加法模型(additive model) 和 乘 法 模 型 (multiplicative model)。 實(shí)務(wù)上乘法模型比加法模型應(yīng)用廣泛 ， 以下只介紹乘法模型 。 在預(yù)測中所用的季節(jié)相對性 ， 有兩種不同的方式 ， 一種方式為消除數(shù)據(jù)的季節(jié)性 ， 另一種方式是在預(yù)測中加入季節(jié)性 。 生產(chǎn)計畫與管理 Chapter 9 生產(chǎn)活動管制 992 1. 加入季節(jié)性因素的方法 根據(jù)趨勢預(yù)測值 ， 乘以相對應(yīng)的季節(jié)指數(shù) ， 將季節(jié)性加入預(yù)測值中 。 事實(shí)的結(jié)果往往出乎預(yù)測之外 ， 因為太多的因素會影響預(yù)測的結(jié)果 ， 致使無法一一周全地加以考慮 ， 何況其間尚存在著許多隨機(jī)性的因素 ，因此實(shí)際的結(jié)果經(jīng)常與預(yù)測值不同 。 預(yù)測的準(zhǔn)確度隨著預(yù)測時間的長度而遞減：預(yù)測的時程愈長 ， 預(yù)測的準(zhǔn)確性愈差 。 生產(chǎn)計畫與管理 Chapter 9 生產(chǎn)活動管制 9110 預(yù)測方法的選擇 雖然有許多不同種類的預(yù)測方法 ， 但沒有一種預(yù)測方法可以適用於所有情況 ， 因此 ， 在選擇預(yù)測方法時 ， 管理者必須考慮許多因素 ， 最重要的兩個因素是 「 成本 」 和 「 準(zhǔn)確度 」 。其他考慮因素包括：歷史資料的有效性 、 收集資料和分析資料所需的時間 、 管理者的能力等等 。 生產(chǎn)計畫與管理 Chapter 9 生產(chǎn)活動管制 9111 運(yùn)用前述幾種方法來進(jìn)行預(yù)測統(tǒng)計分析時 ， 可依下列步驟進(jìn)行以獲得較適當(dāng)?shù)念A(yù)測值： 資料累計 (Accumulation)：將歷史銷售紀(jì)錄等獲得的資料分佈於各時間點(diǎn)上 ， 再將各時間點(diǎn)的資料累計為時段式 (time series)資料 ，並依據(jù)各產(chǎn)品的特性來決定時段 (time series)的長短 。 資料處理 (Data Cleansing)：若所得的時段式 (time series)資料有不正常的資料點(diǎn)時 ， 不論是已知或未知原因造成都需先做調(diào)整 。 診斷 (Diagnostic)：根據(jù)資料的特性 ， 選出所有適合的預(yù)測模組 (forecasting models)。 步驟如下： (1)將所有可利用的歷史銷售 (時段性 )資料分為前段與後段 。 (3)將產(chǎn)生的預(yù)測與保留的後段歷史銷售資料作一比較並計算預(yù)測誤差 。 預(yù)測演算 (Forecasting)：將所選出的預(yù)測模組運(yùn)用到所有存在的歷史資料 ， 來演算未來的需求預(yù)測 。 需求的特性 (Demand Pattern)有可能會隨時間而改變 ， 因此須定期衡量預(yù)測模組是否仍適合