张群生产与运作管理第三版chp2需求预测与管理

1、生产与运作管理课程课件(2014下) 湖南工程学院管理学院 生产与运作管理生产与运作管理课程组课程组23 143 37 3 693 83 5310生产与运作管理课程目录生产与运作管理课程目录1112313主要参考书目o 教材：张群 主编，生产与运作管理生产与运作管理 （第三版），机械工业出版社，2014o 参考书：o 现代生产管理学（潘家轺 曹德弼）o 现代生产与运作管理（陈志祥）o 生产与运作管理（冯根尧）o 生产与运作管理（刘丽文）o MBA运作管理（孔庆善等）o 生产与运作管理制造与服务（蔡斯等）o 运营管理（第三版）（麦克莱恩等）o 生产运作管理生产运作管理，陈荣秋，马士华编著机械工业

2、出版社 2009o 运营管理学习指南与习题集运营管理学习指南与习题集:原书第原书第 2 版版(美)约瑟夫 G. 蒙克斯著机械工业出版社 2005.1o 生产与运作管理，（美）威廉J史蒂文森，机械工业出版社o 运营管理运营管理(美) 理查德 B.蔡斯, F.罗伯特雅各布斯, 尼古拉斯 J.阿奎拉诺著机械工业出版社 2007o 生产与运作管理核心理论及习题集生产与运作管理核心理论及习题集王晶编著机械工业出版社 2007 第二章 需求预测与管理引导案例：沃尔玛的预测系统 沃尔玛公司沃尔玛公司(Wal-Mart) 以其规模和能力而在零售业享以其规模和能力而在零售业享有盛誉，在数据库产业领域它同样有着巨

3、大的影响。沃有盛誉，在数据库产业领域它同样有着巨大的影响。沃尔玛公司管理着世界上最大的数据库，其容量超过尔玛公司管理着世界上最大的数据库，其容量超过7 万万亿字节。目前，沃尔玛公司正准备应用一种新的数据分亿字节。目前，沃尔玛公司正准备应用一种新的数据分析方法来帮助公司更新店面中的库存，以便能从该套数析方法来帮助公司更新店面中的库存，以便能从该套数据库系统中获取更多的价值。据库系统中获取更多的价值。(http:/www.walmart. com) 以最低廉的价格从合适的货架上获取所需货物以最低廉的价格从合适的货架上获取所需货物这就这就是沃尔玛公司成功的法则。而其成功在很大程度上正是是沃尔玛公司成

4、功的法则。而其成功在很大程度上正是源于公司在数据库方面数百万的巨额投资。对于货物信源于公司在数据库方面数百万的巨额投资。对于货物信息、商店零售情况以及市场每天的变化，沃尔玛公司比息、商店零售情况以及市场每天的变化，沃尔玛公司比其绝大多数竞争对手了解得要详细得多。其绝大多数竞争对手了解得要详细得多。 该系统所存储的数据包括销售情况、库存状况、在运货物、该系统所存储的数据包括销售情况、库存状况、在运货物、市场统计数据、顾客统计数据、财务状况、退货商品以及供市场统计数据、顾客统计数据、财务状况、退货商品以及供应商绩效等等。应商绩效等等。 这些数据用于决策支持的三大方面，即这些数据用于决策支持的三大方

5、面，即:趋势分析、库存管趋势分析、库存管理和增进对顾客的了解。理和增进对顾客的了解。 数据分析能够显示出沃尔玛三千多个零售分店中每家商店的数据分析能够显示出沃尔玛三千多个零售分店中每家商店的个性特征。公司的经理们将以此为依据确定该商店的商品配个性特征。公司的经理们将以此为依据确定该商店的商品配比和货架陈列分布。比和货架陈列分布。 沃尔玛公司开发了一套需求预测的应用程序，该程序从每一沃尔玛公司开发了一套需求预测的应用程序，该程序从每一家商店的每一种商品着手，计算出该商品季度销售量的大致家商店的每一种商品着手，计算出该商品季度销售量的大致情况。这套计算机系统存储了一年中售出的十万种商品的销情况。这

6、套计算机系统存储了一年中售出的十万种商品的销售数据信息，并能预测出每家商店可能需要的商品种类。售数据信息，并能预测出每家商店可能需要的商品种类。 目前，沃尔玛正在进行所谓的目前，沃尔玛正在进行所谓的市场篮子市场篮子 (market-basket) 分析。公司收集的数据来源于顾客每次购买的所有商品，从分析。公司收集的数据来源于顾客每次购买的所有商品，从而使公司能就顾客的采购模式及其间的联系进行分析。这一而使公司能就顾客的采购模式及其间的联系进行分析。这一数据库在网上由其各零售商店的经理和供应商们共享。数据库在网上由其各零售商店的经理和供应商们共享。本章结构4生产与运作的基本概念生产与运作的基本概

7、念123第一节第一节 需求预测的重要性需求预测的重要性第二节第二节 需求预测的过程和方法需求预测的过程和方法第三节第三节 需求预测误差需求预测误差第四节第四节 需求管理需求管理第一节第一节 需求预测的重要性需求预测的重要性需求预测的重要性o 企业经营层根据预测进行战略选择企业经营层根据预测进行战略选择o 生产计划人员根据预测制定生产计划生产计划人员根据预测制定生产计划o 市场营销专家根据预测调整营销策略市场营销专家根据预测调整营销策略o 财务部门需要根据需求预测来筹资、预算财务部门需要根据需求预测来筹资、预算和决算和决算o 研究开发人员根据预测开发新技术和产品研究开发人员根据预测开发新技术和产

8、品o 人力资源管理部门根据预测募集员工，制人力资源管理部门根据预测募集员工，制定工作和薪酬标准定工作和薪酬标准o 需求预测的对象：最终产品，或作为配需求预测的对象：最终产品，或作为配件向市场销售的零部件件向市场销售的零部件o 企业预测类别：长期、中期、短期企业预测类别：长期、中期、短期 长期需求预测：是指为了进行长期投资决策长期需求预测：是指为了进行长期投资决策对未来较长时期市场需求发展方向进行的预测。对未来较长时期市场需求发展方向进行的预测。5-10年。内容：新需求、新技术、新产品、新年。内容：新需求、新技术、新产品、新市场等。市场等。 中期需求预测：是指对未来一个季度至中期需求预测：是指对

9、未来一个季度至2年年内需求变动的预测。用于：制定总生产计划、销内需求变动的预测。用于：制定总生产计划、销售计划、资金预算等。售计划、资金预算等。 短期需求预测：对较短期间（一个季度内）短期需求预测：对较短期间（一个季度内）内的需求变动进行预测。用于：制定作业计划、内的需求变动进行预测。用于：制定作业计划、进行作业控制等。进行作业控制等。 进行需求预测时，首先要分析需求变化的趋势，然后分析季节性变化因素和周期性变化因素，再根据可能影响最终预测结果的其他因素进行必要的调整，确定最终预测结果。第二节第二节 需求预测的过程和方法需求预测的过程和方法一、需求预测的过程一、需求预测的过程o 确定预测目标确

10、定预测目标o 确定预测对象确定预测对象o 确定预测期间确定预测期间o 收集数据资料收集数据资料o 选择预测方法选择预测方法o 实施预测实施预测o 预测结果应用预测结果应用二、需求预测的方法二、需求预测的方法定性预测方法：定性预测方法：1德尔菲法德尔菲法: :即专家调查法即专家调查法2. 2. 用户调查法用户调查法: : 信函、电话或访问，现实或潜在客户信函、电话或访问，现实或潜在客户3. 3. 部门主管讨论法部门主管讨论法 高层集体讨论高层集体讨论4. 4. 销售人员集中法销售人员集中法 销售人员预测的综合销售人员预测的综合以书刊经销商专著销售量进行预测为例以书刊经销商专著销售量进行预测为例o

11、 该经销商首先选择若干书店经理、书评家、读者、编审、该经销商首先选择若干书店经理、书评家、读者、编审、销售代表和海外公司经理组成销售代表和海外公司经理组成专家小组专家小组。o 将该专著和一些相应的背景材料发给各位专家，要求大家将该专著和一些相应的背景材料发给各位专家，要求大家给出专著给出专著最低销售量、最可能销售量和最高销售量最低销售量、最可能销售量和最高销售量三个数三个数字，同时说明自己作出判断的主要理由。字，同时说明自己作出判断的主要理由。o 将专家们的意见收集起来，归纳整理后返回给各位专家，将专家们的意见收集起来，归纳整理后返回给各位专家，然后要求专家们参考他人的意见对自己的预测重新考虑

12、。然后要求专家们参考他人的意见对自己的预测重新考虑。o 很多专家在第二次预测中都做了不同程度的修正。重复进很多专家在第二次预测中都做了不同程度的修正。重复进行，在第三次预测中，大多数专家又一次修改了自己的看行，在第三次预测中，大多数专家又一次修改了自己的看法。第四次预测时，所有专家都不再修改自己法。第四次预测时，所有专家都不再修改自己 的意见。的意见。o 因此，专家意见收集过程在第四次后停止，最终结果为最因此，专家意见收集过程在第四次后停止，最终结果为最低销售量低销售量26万册，最高销售量万册，最高销售量60万册，而最可能销售量万册，而最可能销售量46万册。万册。 1.1.德尔菲法德尔菲法(

13、(专家调查法专家调查法) )适用范围适用范围步骤步骤o 一般用于一般用于长期预测长期预测和对和对新产品的预测新产品的预测，在历史资料，在历史资料不足或不可测因素较多时尤为适用。不足或不可测因素较多时尤为适用。o 挑选专家挑选专家：20人左右；专家间无联系人左右；专家间无联系o 函询调查函询调查：寄背景资料和预测内容；寄背景资料和预测内容；o 汇集整理汇集整理：统一相同事件、结论，剔除分散、次要事件，用术语准确描述统一相同事件、结论，剔除分散、次要事件，用术语准确描述o 再次函询再次函询：整理意见反馈给专家，要求其修正预测，并说明理由；整理意见反馈给专家，要求其修正预测，并说明理由；o 最终预测

14、最终预测：循环循环3、4步，至步，至3、4轮。预测的主持人要求各位轮。预测的主持人要求各位 专家根据提供的全部预测资料，提出最后的预测意见，若这些意见收专家根据提供的全部预测资料，提出最后的预测意见，若这些意见收敛或基本一致，即可以此为根据做出判断。敛或基本一致，即可以此为根据做出判断。优缺点优缺点o 简单直观、预测结果价值较高，避免专家会议缺点；简单直观、预测结果价值较高，避免专家会议缺点；o 专家选择标准的确定；对预测结果缺乏严格的科学分析；专家选择标准的确定；对预测结果缺乏严格的科学分析； 最后趋于一致。最后趋于一致。原则原则o 匿名性：匿名性：彼此间不受权威、资历等影响。彼此间不受权威

15、、资历等影响。o 反馈性：反馈性：提供充分反馈提供充分反馈o 收敛性：收敛性：相对收敛、趋向一致。注意明显不同意见相对收敛、趋向一致。注意明显不同意见案例一案例一 某商业公司要从外地购进一批新产品，该产品在本地还某商业公司要从外地购进一批新产品，该产品在本地还没有销售记录。于是，该公司成立调查领导小组，并聘请没有销售记录。于是，该公司成立调查领导小组，并聘请经理、商品专家和推销员等经理、商品专家和推销员等9位专家，预测全年可能的销量。位专家，预测全年可能的销量。首先将产品的样品、特点和用途作详细介绍，并将同类产首先将产品的样品、特点和用途作详细介绍，并将同类产品的价格和销售情况作介绍，发给书面

16、意见书，让他们提品的价格和销售情况作介绍，发给书面意见书，让他们提出个人的判断。经过出个人的判断。经过3次反馈，得出结果如表所示。次反馈，得出结果如表所示。专家意见反馈综合表专家意见反馈综合表 单位：台单位：台 3.2 定性预测方法专家意见反馈综合表专家意见反馈综合表 单位：台单位：台 2. 用户调查法用户调查法 适用于新产品。销售人员通过信函、电话或拜访适用于新产品。销售人员通过信函、电话或拜访的方式对现有的或潜在的顾客进行调查，了解他的方式对现有的或潜在的顾客进行调查，了解他们对与本企业产品相关的产品及其特性的期望，们对与本企业产品相关的产品及其特性的期望，再考虑本企业可能的市场占有率，然

17、后对各种信再考虑本企业可能的市场占有率，然后对各种信息进行综合处理，即可得到所需的预测结果。息进行综合处理，即可得到所需的预测结果。 优点：较好地反应了市场需求情况，可以了解顾优点：较好地反应了市场需求情况，可以了解顾客对产品的看法，掌握产品需求信息客对产品的看法，掌握产品需求信息 缺点：很难获得顾客通力合作，顾客期望不等于缺点：很难获得顾客通力合作，顾客期望不等于实际购买，调查需要耗费较多人力和时间实际购买，调查需要耗费较多人力和时间某砂轮厂在商品展销、定货会上发放调查表进行磨具销售量的调查预测为例，来说某砂轮厂在商品展销、定货会上发放调查表进行磨具销售量的调查预测为例，来说明这种预测方法的

18、基本内容。其调查表中的基本项目见表明这种预测方法的基本内容。其调查表中的基本项目见表：磨具需求情况调查表磨具需求情况调查表用户单位名称所属地区部门 省 市（地县） 部人数规模主要生产品种请您回答下列问题（在回答栏中写明或划“”；若不好回答，可写“？”）问题回答1、贵单位现有多少磨削设备磨削机床_;砂轮机_台;其他_2、贵单位最近增添磨削设备吗?今年下半年：不增；减少；增加_台；不情楚 明年：不增；减少；增加_台；不清楚3、贵单位认为我厂产品在哪些方面有缺点？服务方面有什么问题？质量；品种；规格；包装；按合同期交货；技术服务；其他_4、您估计您单位明年对我厂磨具需求量方面会有变化吗？不变；增加；

19、减少；不清楚；（这仅是征求您个人的看法，不作定货依据。）5、有变化的话，您估计百分比有多大？1%5%；6%10%；11%15%；16%20%6、您估计您单位明年对我厂磨具的需求，在规格和品种方面有变化吗？不变；有改变；增加；减少；不清楚7、具体变化的情况能告诉我们吗？可能增加的规格和品种是_可能减少的规格和品种是_8、您单位目前需要我厂帮助解决哪些问题？品种选择；磨具的使用方法；磨具配套砂轮；其他_9、贵单位对我厂有哪些意见和要求？谢谢您的回答。请将此表于_月_日之前填完送回。 甲地区有甲地区有80万户，该地区某电视机厂通过抽样调查向万户，该地区某电视机厂通过抽样调查向1000个家庭提问：个家

20、庭提问：“在在未来一年内打算买台彩电吗？未来一年内打算买台彩电吗？”答案有六种不同的选择，调查结果如下表。请问答案有六种不同的选择，调查结果如下表。请问该地区年度对彩电的预测需求量为多少？该地区年度对彩电的预测需求量为多少？选择答案名称肯定不买不太可能有点可能很有可能非常可能肯定购买概率（P）0.000.200.400.600.801.00家庭数（X）400501502001001001000个家庭对彩电需求量的期望值0*400+0.2*50+0.4*150+0.6*200+0.8*100+1*100=370该地区彩电需求量800000*370/1000=296000预测年度企业彩电销售量推算

21、表目标市场代号目标市场代号预测年度市场需预测年度市场需求量（万台）求量（万台）企业市场企业市场占有率占有率销售量预测值销售量预测值（万台）（万台）（1）（2）（3）（4）=（2）*（3）1（甲地区）（甲地区）2345629.6014.8011.10 7.3919.43 3.660.4000.070.0511.48 2.96 1.33 0.74 1.36 0.18合计合计18.41 以书刊经销商专著销售量进行预测为例，召集以书刊经销商专著销售量进行预测为例，召集营销部门等各部门领导人员集体讨论进行预测。营销部门等各部门领导人员集体讨论进行预测。优点是：优点是：1）预测简单、

22、经济易行；）预测简单、经济易行；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）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）如果市场情况发生变化，可以立即进行修正。）如果市场情况发生变化，可以立即进行修正。3.部门主管讨论法部门主管讨论法 部门主管讨论法不足之处是：部门主管讨论法不足之处是：1）个别人（权威）的观点可能左右其）个别人（权威）的观点可能左右其他人发表意见；他人发表意见；2）预测的责任分散，会导致管理者发）预测的责任分散，会导致管理者发表的意见过于草率。表的意见过于草率。这种方法常用于制定长期规划以及开发这种方法常用于制定长期规划以及开发

23、新产品预测。新产品预测。 以书刊经销商专著销售量进行预测为例，以书刊经销商专著销售量进行预测为例，首先让各区域负责该专著的销售员进行预测，首先让各区域负责该专著的销售员进行预测，最后把各区域的预测数据汇总。最后把各区域的预测数据汇总。优点优点:销售人员直接接触客户销售人员直接接触客户,预测时易得出比较符合预测时易得出比较符合实际的结果。实际的结果。缺点缺点:受销售人员个人偏见的影响。受销售人员个人偏见的影响。 4销售人员集中法销售人员集中法o 销售人员意见综合法是集合销售人员的预测方案，销售人员意见综合法是集合销售人员的预测方案，加以归纳、分析、判断，确定企业的预测方案的加以归纳、分析、判断，

24、确定企业的预测方案的一种预测方法。一种预测方法。o 销售人员意见综合法首先由企业领导根据经营的销售人员意见综合法首先由企业领导根据经营的需要，向全部销售人员介绍预测的市场形势，提需要，向全部销售人员介绍预测的市场形势，提供有关资料确定预测期限；然后销售人员根据企供有关资料确定预测期限；然后销售人员根据企业要求提出各自的预测方案；最后进行综合分析业要求提出各自的预测方案；最后进行综合分析判断，确定企业的销售预测值。判断，确定企业的销售预测值。o 销售人员意见综合法对短期市场预测效果较好。销售人员意见综合法对短期市场预测效果较好。o 预测方法预测方法n制定销售计划时，让销售人员根据自己对市场和客户

25、的制定销售计划时，让销售人员根据自己对市场和客户的了解，提出自己的预测估计值。（每个人都独立进行）了解，提出自己的预测估计值。（每个人都独立进行）n将每个人的估计值，进行一定的数学处理（如算术平均、将每个人的估计值，进行一定的数学处理（如算术平均、加权平均），然后作为预测值。加权平均），然后作为预测值。o 特点特点n简单易行，能对市场变化迅速做出反应。简单易行，能对市场变化迅速做出反应。n预测中个人主观因素的影响较大，特别是易受到预测者预测中个人主观因素的影响较大，特别是易受到预测者声望的影响，导致预测结果出现较大误差。声望的影响，导致预测结果出现较大误差。例题例题 某公司对明年销售量的预测某

26、公司对明年销售量的预测 根据三个销售员、两位经理的估计对明年的销量作出预测。根据三个销售员、两位经理的估计对明年的销量作出预测。 1. 三个销售人员估计值三个销售人员估计值销售员销售员 甲销售额销售额概率概率销售额销售额概率概率最高最高10000.3300最可能最可能7000.5350最低最低4000.280期望期望730销售员销售员 乙销售额销售额概率概率销售额销售额概率概率最高最高12000.2240最可能最可能9000.6540最低最低6000.2120期望期望900销售员销售员 丙销售额销售额概率概率销售额销售额概率概率最高最高9000.2180最可能最可能6000.5300最低最低3

27、000.390期望期望5702. 销售人员估计值处理销售人员估计值处理 假设假设三个销售人员预测的权重相同，取三者的平均值作为预测值（算三个销售人员预测的权重相同，取三者的平均值作为预测值（算术平均值），即：术平均值），即： 销售人员预测值销售人员预测值=(730+900+570)/3=2200/3=733.3(单位单位)3. 两位销售经理的预测及处理两位销售经理的预测及处理 （1）估计值：经理甲：）估计值：经理甲：1000； 经理乙：经理乙：800 （2）假设假设估计结果的权重相同。取平均值，得到估计结果的权重相同。取平均值，得到 经理预测值经理预测值=（1000+800）/2=900（单位

28、）（单位） 4. 将经理预测值与销售人员预测值作加权平均，结果作为最终预测结果将经理预测值与销售人员预测值作加权平均，结果作为最终预测结果（因经理是部门负责人，经验更丰富，意见的权威性大些，其预测值（因经理是部门负责人，经验更丰富，意见的权威性大些，其预测值的比重可大一些，的比重可大一些，假设假设采取采取2:1加权），得到加权），得到 明年销售预测值明年销售预测值（1733.3+9002）/3=844.4（单位）（单位） 定量预测方法定量预测方法:o 用数学模型表示需求与各种变量之间的关系。o 前提：变量与需求的关系今后仍然保持不变。o 常用的有：n时间序列时间序列：用过去的需求和时间的关系来

29、预测未来的需求。用过去的需求和时间的关系来预测未来的需求。n因果模型：因果模型：用过去的资料揭示变量和需求的关系，进而预测用过去的资料揭示变量和需求的关系，进而预测未来的需求。未来的需求。 时间序列模型时间序列模型o 时间序列时间序列（Time Series）：）：按一定的时间间隔和事件发生的先后顺序将所收集的数据排列起来所得到的序列。o 时间序列的构成时间序列的构成：n 趋势成分：趋势成分： 随时间的推移而表现出的一种倾向（上随时间的推移而表现出的一种倾向（上升、下降、平稳）。升、下降、平稳）。n 季节成分：季节成分： 特定周期时间里有规则的波动。如：特定周期时间里有规则的波动。如：n 每天

30、有二次交通高峰；每天有二次交通高峰；n 每周周末，影院的客流量较大；每周周末，影院的客流量较大；n 某些产品的季节性需求变化等。某些产品的季节性需求变化等。n 周期成分：周期成分： 较长时间里（一般为数十年）有规则的较长时间里（一般为数十年）有规则的波动。波动。n 随机成分：随机成分： 没有规则的上下波动。没有规则的上下波动。趋势成分趋势成分季节成分季节成分周期成分周期成分随机成分随机成分Trend，长期变化长期变化趋势，如人口结构趋势，如人口结构,顾顾客喜好客喜好,技术技术Season，1年内规则年内规则性的重复波动，起因是性的重复波动，起因是季节变化或风俗习惯季节变化或风俗习惯Cycle,

31、经济成长过程经济成长过程中景气和不景气交替中景气和不景气交替重复发生。诱因有政重复发生。诱因有政治，经济的变动治，经济的变动,战争战争Irregularity,短期的短期的,不可预测的不可预测的因素因素1.1.简单移动平均法简单移动平均法 时间序列，其一次移动平均数计算公式为时间序列，其一次移动平均数计算公式为 xt第第t t时期的时间序列值时期的时间序列值Mt(1)第第t t时期的时序数据的一次移动平均数时期的时序数据的一次移动平均数N N每一时段的时序数据数目每一时段的时序数据数目 表表3 3- -1 1 简简单单移移动动平平均均法法预预测测月月份份实实际际销销量量( (百百台台) )n

32、n= =3 3( (百百台台) )n n= =4 4( (百百台台) )1 12 23 34 45 56 67 78 89 91 10 01 11 11 12 22 20 0. .0 00 02 21 1. .0 00 02 23 3. .0 00 02 24 4. .0 00 02 25 5. .0 00 02 27 7. .0 00 02 26 6. .0 00 02 25 5. .0 00 02 26 6. .0 00 02 28 8. .0 00 02 27 7. .0 00 02 29 9. .0 00 02 21 1. .3 33 32 22 2. .6 67 72 24 4. .

33、0 00 02 25 5. .3 33 32 26 6. .0 00 02 26 6. .0 00 02 25 5. .6 67 72 26 6. .3 33 32 27 7. .0 00 02 21 1. .7 75 52 23 3. .3 33 32 24 4. .7 75 52 25 5. .5 50 02 25 5. .7 75 52 26 6. .0 00 02 26 6. .2 25 52 26 6. .5 50 0o结果：结果：N越大、预测值越平滑，越大、预测值越平滑，对干扰的灵敏性越低，预测值的对干扰的灵敏性越低，预测值的响应性也就越小。响应性也就越小。应用：长期趋势的预测。应

34、用：长期趋势的预测。优点：便于计算，易于理解。优点：便于计算，易于理解。缺点：移动平均时没有考虑不同时期对缺点：移动平均时没有考虑不同时期对近期预测的影响程度不同。近期预测的影响程度不同。 2.2.加权移动平均数法：对各期时序数据给以不同加权移动平均数法：对各期时序数据给以不同的权数。的权数。 一次加权移动平均数为一次加权移动平均数为 加权系数满足下式加权系数满足下式 为了强调最近数据的影响，突出其作用，取为了强调最近数据的影响，突出其作用，取 3 3=1=1.5.5、 2 2=1=1、 1 1=0=0.5.5，得到加权移动平均结果：得到加权移动平均结果：t(t(月月) ) 实际销量实际销量(

35、 (百台百台) )三个月的加权移动平均预测值三个月的加权移动平均预测值( (百台百台) )1 12 23 34 45 56 67 78 89 910101111121220.0020.0021.0021.0023.0023.0024.0024.0025.0025.0027.0027.0026.0026.0025.0025.0026.0026.0028.0028.0027.0027.0029.0029.00 (0.5(0.520+120+121+1.521+1.523)/3=21.8323)/3=21.8323.1723.1724.3324.3325.8325.8326.1726.1725.67

36、25.6725.6725.6726.8326.8327.1727.17例：一家百货商店发现，在为期例：一家百货商店发现，在为期4个月的期间，最个月的期间，最好的预测办法是使用上月销售量的好的预测办法是使用上月销售量的40%,两月两月前销售量的前销售量的30%，3月前销售量的月前销售量的20%，以，以及及4个月前销售量的个月前销售量的10%。如实际销售数据：。如实际销售数据：第第1月月 100第第2月月 90第第3月月 105第第4月月 95第第5月月 ？ 请预测请预测第5月销售量：0.40*95+0.30*105+0.20*90+0.10*100=97.5假设第5个月的实际销售量是110，请预

37、测第6个月的销售量？o结果：预测值的响应性较结果：预测值的响应性较好，其结果与好，其结果与 和和N的取值的取值有关。有关。3.3.指数平滑法指数平滑法一次指数平滑法计算公式为一次指数平滑法计算公式为式中式中 S St t(1)(1)第第t t期的一次指数平滑数值期的一次指数平滑数值 加权系数加权系数 x xt t第第t t时期的数据时期的数据历史数据的每个增量都会减少（历史数据的每个增量都会减少（1-）。）。如如=0.05，不同时期的权重如下：，不同时期的权重如下：最近一期的权重最近一期的权重= （1-）0=0.0500上一期的权重上一期的权重= （1-）1=0.0475上两期的权重上两期的权

38、重= （1-）2=0.0451上三期的权重上三期的权重= （1-）3=0.0429表表 3 3- -3 3 某某公公司司的的月月销销售售额额一一次次指指数数平平滑滑预预测测表表( (= =0 0. .4 4) )月月份份实实际际销销售售额额 A At t( (千千元元) )上上月月实实销销额额( (千千元元) )上上月月预预测测销销售售额额( (千千元元) )( (1 1- -) )上上月月预预测测销销售售额额( (千千元元) )本本月月平平滑滑预预测测销销售售额额( (千千元元) )1 12 23 34 45 56 67 78 89 91 10 01 11 11 12 21 10 0. .0

39、 00 01 12 2. .0 00 01 13 3. .0 00 01 16 6. .0 00 01 19 9. .0 00 02 23 3. .0 00 02 26 6. .0 00 03 30 0. .0 00 02 28 8. .0 00 01 18 8. .0 00 01 16 6. .0 00 01 14 4. .0 00 04 4. .0 00 04 4. .8 80 05 5. .2 20 06 6. .4 40 07 7. .6 60 09 9. .2 20 01 10 0. .4 40 01 12 2. .0 00 01 11 1. .2 20 07 7. .2 20 06

40、 6. .4 40 01 11 1. .0 00 01 10 0. .6 60 01 11 1. .1 16 61 11 1. .9 90 01 13 3. .5 54 41 15 5. .7 72 21 18 8. .6 63 32 21 1. .5 58 82 24 4. .9 95 52 26 6. .1 17 72 22 2. .9 90 06 6. .6 60 06 6. .3 36 66 6. .7 70 07 7. .1 14 48 8. .1 12 29 9. .4 43 31 11 1. .1 18 81 12 2. .9 95 51 14 4. .9 97 71 15 5.

41、 .7 70 01 13 3. .7 74 41 11 1. .0 00 01 10 0. .6 60 01 11 1. .1 16 61 11 1. .9 90 01 13 3. .5 54 41 15 5. .7 72 21 18 8. .6 63 32 21 1. .5 58 82 24 4. .9 95 52 26 6. .1 17 72 22 2. .9 90 02 20 0. .1 14 4表表 3 3- -4 4 某某公公司司的的月月销销售售额额一一次次指指数数平平滑滑预预测测表表( (= =0 0. .7 7) )月月份份实实际际销销售售额额( (千千元元) )上上月月实实际际

42、销销售售额额( (千千元元) )上上月月预预测测销销售售额额( (千千元元) )( (1 1- -) )上上月月预预测测销销售售额额( (千千元元) )本本月月平平滑滑预预测测销销售售额额( (千千元元) )1 12 23 34 45 56 67 78 89 91 10 01 11 11 12 21 10 0. .0 00 01 12 2. .0 00 01 13 3. .0 00 01 16 6. .0 00 01 19 9. .0 00 02 23 3. .0 00 02 26 6. .0 00 03 30 0. .0 00 02 28 8. .0 00 01 18 8. .0 00 01

43、 16 6. .0 00 01 14 4. .0 00 07 7. .0 00 08 8. .4 40 09 9. .1 10 01 11 1. .2 20 01 13 3. .3 30 01 16 6. .1 10 01 18 8. .2 20 02 21 1. .0 00 01 19 9. .6 60 01 12 2. .6 60 01 11 1. .2 20 01 11 1. .0 00 01 10 0. .3 30 01 11 1. .4 49 91 12 2. .5 55 51 14 4. .9 97 71 17 7. .7 79 92 21 1. .4 44 42 24 4. .6

44、 63 32 28 8. .3 39 92 28 8. .1 12 22 21 1. .0 04 43 3. .3 30 03 3. .0 09 93 3. .4 45 53 3. .7 77 74 4. .4 49 95 5. .3 34 46 6. .4 43 37 7. .3 39 98 8. .5 52 28 8. .4 44 46 6. .3 31 11 11 1. .0 00 01 10 0. .3 30 01 11 1. .4 49 91 12 2. .5 55 51 14 4. .9 97 71 17 7. .7 79 92 21 1. .4 44 42 24 4. .6 63

45、 32 28 8. .3 39 92 28 8. .1 12 22 21 1. .0 04 41 17 7. .5 51 1o结果：一次指数平滑预测值依赖结果：一次指数平滑预测值依赖于平滑常数于平滑常数 的选择，一般来言，的选择，一般来言， 越大，预测值的响应性越大，越大，预测值的响应性越大， 选得小些，则稳定性较大。选得小些，则稳定性较大。4.4.一元线性回归法一元线性回归法 设设X X、Y Y两变量满足趋势变动直线方两变量满足趋势变动直线方程程:Y=:Y=a+bXa+bX a a、b b估计值如下：估计值如下： 回归模型回归模型o 模型中自变量个数：一元回归分析和多元回归分析；o 变量之间

46、的关系：线性回归和非线性回归。o 一元线性回归模型一元线性回归模型：bxaYT22)(xxnYXXYnbnXbYaYT为一元线性回归预测值；为截距,为X为自变量X=0时的预测值；b为斜率；n为变量数；X为自变量的取值；Y为因变量的取值；序号年份汽车产量x薄钢板消耗量y1199613.9819.1802199713.5219.9373199812.5420.2194199914.9129.2625200018.6030.3996200124.432.3887200228.840.245o (1) 数据的直观分析及散点图描述n y随着x的增加而增加，故变量y与x是相关的。以x为横坐标，y为纵坐标，

47、可画出两者的散点图。o (2)建立一元线性回归方程，设y=a+bxo (3)利用最小二乘法求解回归系数，得到回归模型。 y=6.249+1.167xo (4)利用模型进行预测 预测值45.927千吨0102030405005101520253035系列1影响需求预测的因素：影响需求预测的因素： 1.1.商业周期：从复苏到高潮到衰退到萧条商业周期：从复苏到高潮到衰退到萧条, , 周而复始。周而复始。2.2.产品生命周期：任何成功的产品都有产品生命周期：任何成功的产品都有 导入期、成长期、成熟期和导入期、成长期、成熟期和衰退期衰退期4 4个阶段。个阶段。复苏复苏高潮高潮衰退衰退萧条萧条复苏复苏导入

48、期导入期成长期成长期成熟期成熟期衰退期衰退期3.3.季节周期：不同季节需求变化较大的产品呈现出的规律。季节周期：不同季节需求变化较大的产品呈现出的规律。o 预测中应注意的问题预测中应注意的问题（一）判断在预测中的作用（一）判断在预测中的作用（二）预测精度与成本（二）预测精度与成本（三）预测的时间范围和更新频率（三）预测的时间范围和更新频率（四）稳定性与响应性（四）稳定性与响应性第三节第三节 需求预测误差需求预测误差预测误差是指在给定的时间间隔内实际值预测误差是指在给定的时间间隔内实际值与预测值之间的差异，反映预测精度。与预测值之间的差异，反映预测精度。评价方法：评价方法：平均误差和平均绝对误差

49、平均误差和平均绝对误差平均相对误差和平均相对误差绝对值平均相对误差和平均相对误差绝对值 预测误差的方差和标准差预测误差的方差和标准差 一、预测误差一、预测误差（forecast error）1 1、含义含义：o 预测值与实际值之间的偏差预测值与实际值之间的偏差：A At t-F-Ft,t,o 无偏模型（无偏模型（unbiased modelunbiased model）：正负概率大致相等；）：正负概率大致相等；2 2、计算方法计算方法：o 平均绝对偏差（平均绝对偏差（mean absolute deviation, MADmean absolute deviation, MAD）nFAnttt

50、1MADo 平均平方误差（平均平方误差（mean squared error, MSEmean squared error, MSE）o 平均预测误差（平均预测误差（mean forecast error, MFE）.o 平均绝对百分误差平均绝对百分误差 nFAMFEnttt 1 nttttAFAnMAPE1)100(n 注意：注意： nFAMSEnttt 12反映预测精度反映预测精度衡量无偏性衡量无偏性预测误差滚动和预测误差滚动和Running sum of forecast errors，RSFEo MAD和和MSE用于度量预测误差的大小用于度量预测误差的大小o MFE用于度量预测的无偏性

51、用于度量预测的无偏性预测值实际值实际值中线n 练习：练习：o 试计算试计算MAD,MSE,MFE,MAPE实际值120 130 110 140 110 130预测值125 125 125 125 125 125二、预测监控二、预测监控（monitoring and controlling forecasts）1 1、作用作用：o 预测预测检验预测模型是否有效：检验预测模型是否有效：2 2、方法方法：o 偏差偏差（实际值预测值实际值预测值）：）：是否在可接受的范围之内；是否在可接受的范围之内；o 跟踪信号法跟踪信号法( (Tracking signal)Tracking signal)n 跟踪信

52、号：误差代数和与跟踪信号：误差代数和与MAD的比值的比值MADForecast)-(ActualMADRSFE=TS可接受误差范围上限下限 控制界限MAD数 标准偏差相关数 落在控制界内点数的百分比1 0.798 57.0482 1.596 88.9463 2.394 98.334例：例：月份月份需求预测需求预测实际值实际值偏差偏差 (A-F)|A-F| |A-F|MADTS11000950-50-50505050-1.00210001070702070120600.3331000110010012010022073.31.6441000960-408040260651.20510001090

53、9017090350702.40610001050502205040066.73.30 3MAD 2MAD 1MADTS 0 -1MAD -2MAD -3MAD补充：用EXCEL求解1 1、移动平均分析移动平均分析o 工具工具数据分析（加载宏，分析数据库）数据分析（加载宏，分析数据库）移动平均移动平均2 2、指数平滑分析指数平滑分析：o 工具工具数据分析数据分析指数平滑指数平滑o 工具工具数据分析数据分析回归回归o index(linest(y,x),true,false)3 3、回归分析回归分析：3.3 定量预测方法练习：练习：年份年份季节序列季节序列t实际值实际值At20011234362

54、3854323412002567838240949838720039101112473513582474200413141516544582681557利用过去利用过去4年的历史销售数据预测未来一年的情况。年的历史销售数据预测未来一年的情况。o 请为PC纸杯公司设计出更优秀的需求预测方案o 确定预测目的：估计pc纸杯公司未来两年的需求预测o 确定预测的时间范围：十年内的历史数据（19972002年）o 选择预测方法：时间序列分解模型o 收集和分析数据（如下表）o 准备预测，得出预测值o 对预测进行监控年份季度季度序号销售量两个季度销售总量两个季度移动平均季度中点1997410月131.49 1

55、13月210.8742.3621.181.51998410月33343.8721.942.5113月412.3345.3322.673.51999410月537.5549.8824.944.5113月614.7352.2826.145.52000410月747.7262.4531.236.5113月817.482001410月948.0765.5532.788.5113月1017.6865.7533.889.52002410月1154.8972.5736.2910.5113月1217.0771.9635.9811.51.求趋势直线方程:根据散点图得到代表趋势的直线，它与Y轴的截距a等于20，t=12时，季度移动平均等于35，所以b=（35-20）/12=1.25，所以由此得出趋势直线方程为：Tt=20+1.25t2.估计季度系数:T123456789101112Tt21.2522.5023.7525.0026.2527.5028.7530.0031.2532.5033.7535.00At31.4910.8733.0012.3337.5514.7347.7