运筹学与供应链管理-第2讲

第２讲需求预测预测:是关于未未来的描描述预测用于于帮助管管理人员员系统计划划：产品品服务的的类型、、设施配配置、厂址选择择实施计划划：库存存、劳动动力、采采购、生生产进度度会计成本/利润估计财务现金流量人力资源招工/招聘/培训营销价格,促销,战略管理信息系统服务运作调度,MRP,工作负荷产品/服务设计新产品和服务预测的用用途假定系统统中存在在因果关关系过去==>未来由于不确确定性因因素的存存在使得得预测很很少准确确无误对一组事事物的预预测比对单个事事物预测测准确当预测时时间跨度度增加时时，预测精度度将下降降我看这学期你能得优秀成绩。好的预测测方法的的基本要要素适时

精度可靠含义书面易用预测进行行的步骤骤步骤1确定预测目的步骤2确定预测时间跨度步骤3选择预测技术步骤4收集和分析数据步骤5准备预测步骤6预测监控“预测”预测的类类型主观判断断–主观意见见时间序列列–使用历史史数据，，认为将将来和过过去相似似联合模型型–基于自变变量预测测未来主观预测测经理人员员的意见见与顾客直直接接触触人员的的意见消费者调调查其它预测测方法德尔非法法Delphimethod时间序列列预测长期趋势势–数据的长长期移动动季节性变变动–数据短期期规则变变化不规则变变动–异常情况况引起的的变动随机变动动–各种可能能性引起起的变动动Ch10--7©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e需求变动动的形式式需求时间趋势变动动随机变动动需求时间季节变动动需求时间需求时间周期变动动带季节性性的趋势势变动简单易用用基本上不不需要成成本不需要数数据分析析容易理解解不能提供供较高的的精度能够作为为衡量精精度的标标准简单预测测法平稳时间间序列数数据F(t))=A(t-1))季节变动动F(t))=A(t-n))长期趋势势数据F(t))=A(t-1))+((A((t-1)––A((t-2))简单预测测法应用用简单预测测唉,给我点时间....上周我们卖了250轮胎....那么,下周我们应该卖....平均方法法移动平均均加权移动动平均指数平滑滑法简单移动动平均图3-4MAn=

nAii=1n实际数据MA3MA5Ch10--14©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e加权移动动平均可调整和和反映简简单移动动平均法法中不同同时期数数据的影影响WMAn=i=1WiDi此处,Wi=第i期的权重重，其百百分值在在0~100之间Wi=1..00Ch10--15©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e加权移动动平均之之例月份权权重数数据八月17%% 130九月33%% 110十月50%% 90十一月的的预测指数平滑滑法假设—最近的观观测具有有最高的的预测价价值.因此在预预测时，，应该给给更近的的数据赋赋予更高高的权重重.Ft=Ft-1+(At-1-Ft-1)指数平滑滑法举例例选择平滑滑常数.1.4实际数据线性趋势势方程b＝直线斜率率Yt=a+bt012345tYb=

n(ty)-

tynt2

-

(t)2a=

y-

btn线性趋势势方程举举例线性趋势势计算y=143.5+6.3ta=

812-

6.3(15)5

=b=

5(2499)-

15(812)5(55)-

225

=

12495-12180275-225

=

6.3143.5

Ch10--25©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e季节性调调节需求重复复性地增增加／减减少使用季节节因子来来调节预预测Ch10--26©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e季节性调调节之例例需求((1000件／／季度)年1234总总计199512.68.66.3 17.545..0199614.110.37.5 18.250..1199715.310.6 8..119.6 53.6总计42.029..521.9 55.3148.7Si0.280.200..150.37趋势直线线y=40..97++4.30x1998(第4年))的预测测=40.97+4.30((4)==58.17199816..2811.638.7321.53SF1=(S1)(F5)=(0.28)(58.17)==16.28SF2=(S2)(F5)=(0.20)(58.17)==11.63SF3=(S3)(F5)=(0.15)(58.17)==8.73SF4=(S4)(F5)=(0.37)(58.17)==21.53关联预测测有关的变变量–预示示这些量量的值回归分析析–用一一条线去去拟合一一组点集集最小二乘乘法–使线线与点间间的距离离平方和和最小线性模型型经计算得出的因果关系Ch10--37©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e回归方法法研究两个个或更多多变量之之间的关关系因变量随随自变量量而变Ch10--38©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e线性回归归计算y=a++bx此处,a =截距b =直线斜率率x =自变量y =给定x时的预测测值

b =a =y--bx此处,n =期数x =x,,x的平均值值ny =y,,y的平均值值nx2-nx2xy-nxyCh10--39©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e线性回归归之例x yxyx24 36.3145.2166 40.1240.6366 41.2247.2368 53.0424 646 44.0264 367 45.6319.2495 39.0195 257 47.5332.54949346..72167.7311Ch10--40©2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e线性回归归直线预测精度度误差–实际值与与预测值值之间的的偏差绝对平均均偏差(MAD)误差的绝绝对值的的平均值值均方差(MSE)误差的平平方的平平均值跟踪信号号累计误差差