第三章 需求预测与生产能力计划

1、第一篇第一篇 生产运作管理概论生产运作管理概论 第一章第一章 生产运作管理概述生产运作管理概述 第二章第二章 生产运作战略生产运作战略第二篇第二篇 生产运作系统的计划生产运作系统的计划 第三章第三章 需求预测与生产能力计划需求预测与生产能力计划 第四章第四章 产品开发与设计产品开发与设计 第五章第五章 生产计划的制定生产计划的制定 （含教材（含教材7-107-10章内容）章内容） 全书框架全书框架第三篇第三篇 生产运作系统的组织生产运作系统的组织 第六章 生产类型与生产过程组织 第七章 设施选址与设施布置 第四篇第四篇 生产运作系统的控制生产运作系统的控制 第八章 库存管理 第九章 质量管理

2、第十章 设备管理第二篇第二篇 生产运作系统的计划生产运作系统的计划第三章第三章 需求预测与生产能力计划需求预测与生产能力计划 1. 需求预测需求预测 2. 需求预测的方法需求预测的方法 3.生产能力生产能力 4.生产能力计划生产能力计划 1 1 需求预测需求预测(P42-48)(P42-48) 含义：含义：给出企业产品在未来一段时间里的需求给出企业产品在未来一段时间里的需求期望水平，并为企业的计划和控制决策提供依据。期望水平，并为企业的计划和控制决策提供依据。（P42） 1.1 需求预测的意义需求预测的意义 1.2需求预测的内容需求预测的内容 1.3需求预测的步骤需求预测的步骤1 1 需求预测

3、需求预测(P42-48)(P42-48) 1.1 需求预测的意义需求预测的意义(47) 是企业制定战略计划、生产安排、销售计是企业制定战略计划、生产安排、销售计划、尤其是物流管理计划的重要依据。划、尤其是物流管理计划的重要依据。 1 1 需求预测需求预测(P42-48)(P42-48) 1.2需求预测的内容（需求预测的内容（P47）l 市场总潜力预测市场总潜力预测l企业经营地区市场潜力预测企业经营地区市场潜力预测l企业经营地区社会购买力的发展趋势预测企业经营地区社会购买力的发展趋势预测l企业所生产和经营产品的需求趋势预测企业所生产和经营产品的需求趋势预测l产品生命周期及新产品投入市场的成功率预

4、测产品生命周期及新产品投入市场的成功率预测l产品市场占有情况预测产品市场占有情况预测 1 1 需求预测需求预测(P42-48)(P42-48) 1.3需求预测的步骤（需求预测的步骤（P47-48）l 明确预测对象和目的明确预测对象和目的l决定预测的时间跨度决定预测的时间跨度l收集预测所需的数据收集预测所需的数据l选择预测方法选择预测方法l做出预测做出预测l预测结果评价，分析预测精度和误差预测结果评价，分析预测精度和误差l将预测结果付诸实际应用将预测结果付诸实际应用 2 2 需求预测的方法需求预测的方法(P49-55)(P49-55)定性预测方法定性预测方法l 专家会议法专家会议法l 德尔菲法德

5、尔菲法l 部门领导人员集体讨论法部门领导人员集体讨论法l 销售人员意见汇集法销售人员意见汇集法l 消费者意见汇集法消费者意见汇集法定量预测方法定量预测方法l 因果关系模型（回归、经济计量等模型）因果关系模型（回归、经济计量等模型）l 时间序列模型时间序列模型2.12.1专家会议法专家会议法(P49)(P49) 含义含义：聘请预测对象所属领域的专家，通：聘请预测对象所属领域的专家，通过座谈讨论，依靠专家的知识和经验进行预过座谈讨论，依靠专家的知识和经验进行预测。测。优点：优点：信息量大信息量大 取长补短取长补短缺点：缺点：易受权威左右，不能畅所欲言易受权威左右，不能畅所欲言 2.2 2.2 德尔

6、菲法德尔菲法(p49-50)(p49-50) 含义含义：通过对专家背靠背（互不见面或协通过对专家背靠背（互不见面或协商）的匿名征询方式进行预测的方法。商）的匿名征询方式进行预测的方法。原则：原则：匿名性匿名性反馈性反馈性收敛性收敛性步骤步骤： (1）设计调查问卷；）设计调查问卷； (2）选择调查专家；）选择调查专家； (3）征询专家意见；）征询专家意见； (4）综合归纳分析结果；）综合归纳分析结果；（5 5）再反复进行调查；）再反复进行调查； (6）提出预测结论。）提出预测结论。2.2 2.2 德尔菲法德尔菲法(P49-50)(P49-50)2.3 2.3 部门领导人员集体讨论法（部门领导人员

7、集体讨论法（P50P50）含义：由高级决策人员召集销售、生产、由高级决策人员召集销售、生产、采购、财务、研究与开发等各部门主管采购、财务、研究与开发等各部门主管开会讨论，进行预测。开会讨论，进行预测。2.32.3部门领导人员集体讨论法部门领导人员集体讨论法优点：优点：( (见见P50)P50)（1 1）简单易行、经济可行；）简单易行、经济可行；（2 2）不需要准备和统计历史资料；）不需要准备和统计历史资料；（3 3）汇集了各主管的丰富经验与聪明才智；）汇集了各主管的丰富经验与聪明才智；（4 4）缺乏历史资料时，有效的方法）缺乏历史资料时，有效的方法（5 5）如果市场情况发生变化，可以立即进行修

8、正）如果市场情况发生变化，可以立即进行修正缺点：见教材（缺点：见教材（P50P50）2.4 2.4 销售人员意见汇集法销售人员意见汇集法(P50)(P50) 含义：含义：根据每个销售人员对需求预测的情况根据每个销售人员对需求预测的情况进行综合得出预测结果。进行综合得出预测结果。优点优点: :预测值易分类预测值易分类; ;增强销售人员信心增强销售人员信心; ;预测预测结果较具稳定性。结果较具稳定性。缺点缺点: : 带有销售人员的主观偏见带有销售人员的主观偏见预测结果缺乏准确性预测结果缺乏准确性预测值容易估错预测值容易估错2.5 2.5 消费者意见汇集法（消费者意见汇集法（P51P51） 含义：含

9、义：对客户、最终消费者或潜在客户对客户、最终消费者或潜在客户进行发放问卷、走访调查或采用其他类进行发放问卷、走访调查或采用其他类似方法搜集市场需求信息，预测未来走似方法搜集市场需求信息，预测未来走向的方法。向的方法。 2.5.2.5.消费者意见汇集法消费者意见汇集法优点优点（1）预测直接来源于顾客购买意图，较好地预测直接来源于顾客购买意图，较好地反映了市场需求情况；反映了市场需求情况；(2）可以获得丰富的信息）可以获得丰富的信息缺点缺点（1）在调查中顾客有时不配合调查，影响在调查中顾客有时不配合调查，影响调查结果的准确性；调查结果的准确性；(2）顾客购买意图容易随着）顾客购买意图容易随着一些新

10、的情况（如办展销会）出现而发生变化；一些新的情况（如办展销会）出现而发生变化；(3）调查时需耗费较多的人力和时间。）调查时需耗费较多的人力和时间。常见的定量预测方法常见的定量预测方法因果关系模型因果关系模型l 因果模型（一元线性回归模型）因果模型（一元线性回归模型）时间序列模型时间序列模型l简单平均法简单平均法l加权平均法加权平均法l移动平均法移动平均法l季节波动法季节波动法l指数平滑法指数平滑法l 实验目的实验目的：l 父辈与成年儿子父辈与成年儿子 身高之间的关系，身高之间的关系，实验数据实验数据：1078对。对。l 图形：图形：橄榄云，中间的点密集，橄榄云，中间的点密集，边沿的点稀少，其主

11、要部分是一边沿的点稀少，其主要部分是一个椭圆。个椭圆。 y=33.73+0.516x l 1078对父母的平均身高：对父母的平均身高：68英寸英寸l 儿子的平均身高：儿子的平均身高：69英寸英寸l 推想：当父母平均身高为推想：当父母平均身高为64英寸，儿子应该为英寸，儿子应该为65英寸；父母平均身高英寸；父母平均身高72英寸，儿子应该为英寸，儿子应该为73。l ？l 67；71实验结果实验结果回归术语的由来回归术语的由来l 英国著名统计学家英国著名统计学家Francis Galton 在在19世纪世纪末期研究孩子及他们父母的身高时提出了回归末期研究孩子及他们父母的身高时提出了回归这个术语。这个

12、术语。l 身材较高的父母，孩子也很高，孩子的平均身身材较高的父母，孩子也很高，孩子的平均身高比父母矮；身材较矮的父母，孩子也较矮，高比父母矮；身材较矮的父母，孩子也较矮，平均身高比父母高平均身高比父母高l 这很自然，如果身材较高的父母，孩子越来越这很自然，如果身材较高的父母，孩子越来越高；身材较矮的父母，孩子越来越矮。人类高高；身材较矮的父母，孩子越来越矮。人类高矮的相差会越来越大！矮的相差会越来越大！l高尔顿等人关于回归分析的先驱性的工高尔顿等人关于回归分析的先驱性的工作，以及时间序列分析方面的一些工作，以及时间序列分析方面的一些工作，作，是数理统计学发展史中的重要事是数理统计学发展史中的重

13、要事件件.”摘自摘自中国大百科全书中国大百科全书（数学（数学卷）卷） 关于变量的四个问题关于变量的四个问题n问题问题1:从数据来看变量间有关系么从数据来看变量间有关系么?n问题问题2:如果变量间有关系，这个关如果变量间有关系，这个关系有多强系有多强?n问题问题3:是否不仅在样本中，而且在是否不仅在样本中，而且在总体中也有这种关系总体中也有这种关系?n问题问题4:这个关系是不是因果关系这个关系是不是因果关系?伪关系伪关系n孩子们的冰淇淋消费量与车祸受伤孩子们的冰淇淋消费量与车祸受伤率的关系是伪关系。率的关系是伪关系。温度温度儿童受伤率儿童受伤率冰淇淋销量冰淇淋销量起因箭头起因箭头起因箭头起因箭头

14、观测到的关系观测到的关系“ 鹮能带来孩子么？鹮能带来孩子么？”鹮的数量与丹麦乡间婴儿出生率的鹮的数量与丹麦乡间婴儿出生率的关系：在鹮数量多的地方婴儿出生关系：在鹮数量多的地方婴儿出生率高，鹮数量少的地方婴儿出生率率高，鹮数量少的地方婴儿出生率低。低。一个成功的例子一个成功的例子l基于试验型数据比基于观测型数据基于试验型数据比基于观测型数据更容易确定变量之间的因果关系更容易确定变量之间的因果关系l观测数据中确立了因果关系的著名观测数据中确立了因果关系的著名例子：例子：“吸烟有害健康吸烟有害健康”l没有试验性数据精确的得出结论：没有试验性数据精确的得出结论：吸烟和肺癌的因果因素吸烟和肺癌的因果因素

15、节食者的困境节食者的困境-n你试图节食又非常馋。站在一台自动售你试图节食又非常馋。站在一台自动售货机前，看着这诱人的选择：炸薯片、货机前，看着这诱人的选择：炸薯片、椒盐卷饼、爆玉米花、糖果条。椒盐卷饼、爆玉米花、糖果条。n哪份小吃对你节食的危害最小呢？哪份小吃对你节食的危害最小呢？n随着脂肪含量的增加，热量是增加还是随着脂肪含量的增加，热量是增加还是减少？减少？n做个回归分析吧！做个回归分析吧！节食者的困境节食者的困境食物热量（卡） 脂肪（克）玉米饼1104炸薯片1206炸面包圈1348爆玉米花（3杯）19211苹果馅饼43019冰激凌17512巧克力条1479因果关系模型因果关系模型因果关系

16、模型是将需求作为因变量，将影响因素作为自变量，通过对影响需求的有关因素变化情况的统计计算和分析，来对需求进行预测.以回归模型为例进行研究一元线性回归方程：y=a+bxy：因变量x: 自变量a、b: 回归系数xbxaxyxbnay2根据最小二乘法原理：22xxnyxxynbnxbnya(1):联立方程组求a、b(2):直接求a、b例：某企业产量和总成本资料如表，当例：某企业产量和总成本资料如表，当12月月份产量达到份产量达到12（千件）时，总成本将达（千件）时，总成本将达到多少？到多少？月份生产量x（千件）总成本y（千元）1234562345677.289.5121314.4合计2764.1计算

17、过程：计算过程：月份生产量x（千件）总成本y（千元）1234562345677.289.5121314.4491625364951.846490.25144169207.3614.424386078100.8合计2764.1139726.45315.22x2yxy例：某企业产量和总成本资料如表例：某企业产量和总成本资料如表：月份生产量x（千件）总成本y（千元）1234562345677.289.5121314.4491625364951.846490.25144169207.3614.424386078100.8合计2764.1139726.45315.22x2yxy某企业产量与总成本资料某企

18、业产量与总成本资料0510152002468生产量（千件）总成本（千元）2 .315,45.726139, 1 .64,27, 622xyyxyxn5 . 12713961 .64272 .3156222xxnyxxynb8 . 36275 . 161 .64xbynxbnya可得出因果模型为：可得出因果模型为：当当x=12时，时，xy5.18.3)(8 .21125 . 18 . 3千元y思考：当自变量是时间的话，如何处理？思考：当自变量是时间的话，如何处理？n某企业年产量如下表所示，试预测某企业年产量如下表所示，试预测2013年的产量年的产量 时间序列的构成时间序列的构成( (补充补充)

19、)趋势成分（趋势成分（T T） 数据随着时间的变化表现出一种趋向。数据随着时间的变化表现出一种趋向。季节成分（季节成分（S S） 在一年里按通常的频率围绕趋势做上下有规则的波动。在一年里按通常的频率围绕趋势做上下有规则的波动。周期成分（周期成分（C C） 在较长的时间里（一年以上）围绕趋势线做有规则的变在较长的时间里（一年以上）围绕趋势线做有规则的变动动 。随机成分（随机成分（I I） 由很多不可控因素引起的、没有规则的上下波动。由很多不可控因素引起的、没有规则的上下波动。 各种平均数（补充）各种平均数（补充）n当代美国的平均人是女人，平均每个女人当代美国的平均人是女人，平均每个女人有有2.1

20、个孩子，且这些女人住在平均价值为个孩子，且这些女人住在平均价值为￥80000的住房中。的住房中。n众数、中位数、平均数众数、中位数、平均数1. 简单平均法（简单平均法（P53）n简单平均法是将过去实际销售量的数据进简单平均法是将过去实际销售量的数据进行简单平均，将平均值作为下一期的预测行简单平均，将平均值作为下一期的预测值。值。各期数据xxyiniin11. 简单平均法简单平均法n没有考虑近期市场的变化趋势，准没有考虑近期市场的变化趋势，准确度较低。确度较低。n适合：短期预测或各期需求比较均适合：短期预测或各期需求比较均衡的情况衡的情况2. 加权平均法加权平均法(P53)期销售量的权数第期的销

21、售量第iiwxwxwyiiniiniii11适用于销售量明显增加的趋势，逐步加大近期适用于销售量明显增加的趋势，逐步加大近期数据的影响数据的影响 为移动项数期的实际值第期的预测值第期的一次移动平均值；第nittnxMxMitnttiit11113. 移动平均法（移动平均法（P53-55）3.1 一次移动平均法（一次移动平均法（P53） 12031101301203345646116xxxxxMiinttiin例题：例题：某种产品某种产品3月份的产量为月份的产量为100，4月份产量月份产量为为110，5月份产量为月份产量为130，6月份产量为月份产量为120，试用一次移动平均法，移动项数为，试用

22、一次移动平均法，移动项数为3，预测预测7月份产量。月份产量。（1 1）两种极端情况（）两种极端情况（P54P54） n=1:n=1:当期实际发生值为预测值当期实际发生值为预测值 n=N: :一次移动平均值就是简单平均一次移动平均值就是简单平均值值 当数据的随机因素较大时，宜选用较大的当数据的随机因素较大时，宜选用较大的n，这样有利于较大限度地平滑由随机性所带，这样有利于较大限度地平滑由随机性所带来的严重偏差；反之，当数据的随机因素较小来的严重偏差；反之，当数据的随机因素较小时，宜选用较小的时，宜选用较小的n，这有利于跟踪数据的变，这有利于跟踪数据的变化，并且预测值滞后的期数也少。化，并且预测值

23、滞后的期数也少。（2）n的选择（补充）的选择（补充） （3）两个主要限制两个主要限制 限制一：计算移动平均必须具有限制一：计算移动平均必须具有n n个过个过 去观察值，当需要预测大量的数值时，去观察值，当需要预测大量的数值时， 就必须存储大量数据；就必须存储大量数据； 限制二：限制二：n n个过去观察值中每一个权数个过去观察值中每一个权数 都相等，而早于（都相等，而早于（t-n+1t-n+1）期的观察值的）期的观察值的 权数等于权数等于0 0，而实际上往往是最新，而实际上往往是最新观察观察值值 包含更多信息，应具有更大权重。包含更多信息，应具有更大权重。练习练习: :分析预测某公司平板玻璃月产

24、量分析预测某公司平板玻璃月产量时间时间 实际观测值实际观测值三个月移动平均值三个月移动平均值 五个月移动平均值五个月移动平均值 123456789101112203.8214.1229.9223.7220.7198.4207.8228.5206.5226.8247.8259.5 下表是某公司一年的平板玻璃月产量，试选用下表是某公司一年的平板玻璃月产量，试选用n n=3=3和和n n=5=5用用一次移动平均法进行预测。计算结果列入表中。一次移动平均法进行预测。计算结果列入表中。 例例 题题: :分析预测某公司平板玻璃月产量分析预测某公司平板玻璃月产量时间时间 实际观测值实际观测值三个月移动平均值

25、三个月移动平均值 五个月移动平均值五个月移动平均值 123456789101112203.8214.1229.9223.7220.7198.4207.8228.5206.5226.8247.8259.5-215.9222.6224.8214.6209.0211.6214.3220.6227.0-218.4217.4216.1215.8212.4213.6223.5 下表是某公司一年的平板玻璃月产量，试选用下表是某公司一年的平板玻璃月产量，试选用n n=3=3和和n n=5=5用用一次移动平均法进行预测。计算结果列入表中。一次移动平均法进行预测。计算结果列入表中。 期的二次移动平均值第tnMMM

26、tnttiit2123.2 二次移动平均法（二次移动平均法（P54）期实际值第期权重第期的加权移动平均值第iitxwMxwMiititntiit13.3 加权移动平均法（加权移动平均法（P54）将各期的观测值赋予权重再进行平均将各期的观测值赋予权重再进行平均的预测方法的预测方法4.季节变动季节变动 有的产品随季节的变化而有很大的波动，有的产品随季节的变化而有很大的波动，此时就不宜采用各种平均计算方法进行预此时就不宜采用各种平均计算方法进行预测，而应选用计算季节指数的方法来预测。测，而应选用计算季节指数的方法来预测。 例例3：某冷饮公司销售量如下表所示，假：某冷饮公司销售量如下表所示，假设设14

27、年期望生产年期望生产700万箱冷饮，做下季节万箱冷饮，做下季节预测。预测。解：第一步，求总季平均数。解：第一步，求总季平均数。 125.1641nniixy历年各季度销售数据历年各季度销售数据 单位：万箱单位：万箱时间20102011年20122013一季度90120110130二季度400420410450三季度11090100110四季度20252120（2）求各季节指数及均值）求各季节指数及均值时间2010年2011年2012年 2013年均值一季度0.5480.7310.6700.7920.685二季度2.4372.5592.4982.7422.559三季度0.6700.5480.6090.670.624四季度0.1220.1520.1280.1220.131 （3）求出修正系数。）求出修正系数。 (4)作出预测：作出预测：2014年的总季平均数：年的总季平均数：700/4=175各季度预测值：各季度预测值：1750.685=1201752.559=4481750.624=1101750.131=23 5 指数平滑法指数平滑法 (01)(1:)1 (111FYFFYFFYFtttttttttSSSttSSS可以改写为下式：为平滑系数期实际