预测系统的设计问题

需求预测Session1ForecastingDemand课程目的解释为什么预测是重要的（重要性）；通用的预测方法；识别需求的特征；介绍对预测数据需要考虑的事项；概要地介绍了数据分解流程。1-1什么是预测?“预测是对未来需求的估计。预测可以是应用数学方法对历史数据进行的客观分析，也可以是对非正式信息的主观判断，同时，预测也可以是两种方法和技术的结合。”1-2为什么需要预测?计划未来，减少不确定性；预见和管理变化（革）；提升计划部门的沟通和整合；预见库存和能力需求，管理前置期；将运作成本计划在预算编制过程中；通过降低成本，提升客户交货水平和反应速度，从而增加竞争力和生产力。1-3预测涉及的领域?投资决策；资产设备决策；库存规划；能力规划；运作预算；前置期管理。1-4预测系统设计问题决定哪些信息是需要预测的；为预测赋予责任；设置预测系统参数；选择预测模型和技术；数据收集；测试模型；记录实际需求；报告预测的准确性；确定变异的根本原因；回顾预测系统，提升预测绩效；1-5通用的预测技术定性技术基于知觉和评估专家意见信息汇总关注客户的团体专家团体智囊团调查研究团体应用市场调研定量调查设计的基础1-6通用的预测技术（Cont.）定量技术基于数据关联的计算；历史需求是未来需求的一个很好的指示器；依靠数学公式；例子:移动平均指数平滑回归分析时间序列1-7预测数据来源内部—基于公司历史数据；外部—基于公司外部的信息。1-8外部因素S–社会（Social）T–技术（Technology）E–环境规则（Environmentalregulations）

E–经济（Economic）E–人的观念（Ergonomics）P–政治（Political）1-9需求对特定产品品，部件和和服务的需需要。1-10需求的来源源需求的来源源是多方面面的:消费者客户经销商分销商内部公司备件1-11需求特征内部因素产品促销产品替代外部因素随即波动季节性趋势经济循环客户喜好和和需求的变变化1-12主生产计划划在不同制制造策略中中的应用ETO––没有MPSATO––部件组装MPS/Forecast/装配计划FASMTS––MPS,以预测为主主MTO––MPS,预测是可选选的，对前前置期长的的部件，可可以应用补补货策略MassCustomization–大量，多品品种，稳定定的需求，，采用对物物料进行预预测的“拉拉式”生产产方式1-13独立需求Vs相关需求这种分类是是基于公司司内部的需需求特点独立需求外部需求交易(产成品，备备件，内部部需求)MPS(销售和需求求预测)相关需求根据物料清清单展开非预测项目目1-14季节性需求求1-15季节性指数数的计算度量需求的的季节性变变化；联系特定时时区内的平平均需求和和整个时区区内的平均均需求的关关系。1-16季节性指数=整个时区内的平均需求特定时区内的平均需求某品牌冰淇淇淋的销售售数据：月份20022003合计计算季节指数110122222/4090.05210122222/4090.05310122222/4090.0545055105105/4090.265150160310310/4090.766400420820820/4092.00760062012201220/4092.968870073014301430/4093.509350360710710/4091.7410100105205205/4090.501110122222/4090.051210122222/4090.05合计240025104910平均409.1667四舍五入4091-17季节性指数数的计算（（Cont.）经济循环1-18金字塔形的的预测方法法产品的量（单位）产品族的量（单位/金额）总业务量

（金额）RollupActualDemandForcedownForecasts1-19定性的定量的预测技术—金字塔形预预测的例子子X2units－4,845price－$10.00－units－13,045产品组平均均price－$16.67－units－15,000ROLL-UPX1X2产品层预测测X1units－8,200price－$20.61产品族层预预测产品组-调整的预测测FORCE-DOWN1-20金字塔形预预测中销售售收入的应应用ABCDEFX1X2TotalsunitspriceunitspriceQtyRevenue18,200$20.614,845$10.0013,045$217,45221.1539,430$20.615,572$10.0015,002$250,0004$250.0701-21练习历史需求产品A产品B区域1 150区域1 300区域2 300区域2 450单价$4.50单价$8.50管理层已经经决定，下下一年的总总需求将达达到$10,000.计算产品A和B分别在区域域1和2的的预计需求求量。1-22定量技术移动平均；；指数平滑；；回归分析；；适应性平滑滑；图示法；计量经济模模型；生命周期模模型。1-23移动平均预预测方法优点简单的计算算方法可以过滤随随即变异时间越长，，需求越平平滑限制如果存在需需求趋势,很难察觉；；移动平均相相对趋势是是滞后的1-24预测（新））=ax实际需求+(1-a)x预测（老））预测（新））=预测（老））+aX(实际需求–预测（老）））指数平滑提供了更新新产品预测测的常规方方法；对需求要素素来说，a是一个权重重因数；适合相当稳稳定需求产产品的预测测；适合短期预预测；滞后需求趋趋势，不能能察觉趋势势。1-251-26平滑因数参照a因数的定义义决定了历史史数据在预预测中的权权重；调整预测对对需求变化化的反应度度范围1-27平滑因数(Cont.)确定了预测测过程中需需要考虑的的实际需求求的期数（（n）；1.00=1period0.50=3periods0.29=6periods0.15=12periods0.10=19periods0.1低权重–非常平滑0.9高权重–接近实际指数平滑因因数a不同，预测测需求的趋趋势变化实际销售1-281-29指数平滑（（例子）预测（新））=预测（老））+移动因数（（a）x(实际销售–预测（老）））例子:预测（老））=160,实际=200,a=0.1预测（新））=160+(0.1x(200––160))=160+(0.1x40)=164例子:预测（老））= 160,实际=200,a=0.8预测（新））=160+(0.8x(200––160))=160+(0.8x40)=192定性技术专家意见市场调研聚焦团体历史推理Delphi方法座谈会1-30内部（内在在）因数产品生命周周期管理；；计划价格变变更；销售能力变变化；资源约束市场营销和和促销广告1-31外部（外在在）因数竞争新客户主要客户计计划政府政策其他调整经济条件环境问题全球趋势1-32先行指数Indicators（原因要素）房地产投资资出生率网站的点击击率健康趋势更健康的生生活方式影响建筑材料家具婴儿产品电子商务销销售医药供应营养产品适宜产品1-331-34新产品每个新产品品/服务都都存在预计计的风险。。每个新产品品/服务的的上市都有有可能出现现以下状况况：扭转市场颓颓势；强烈地刺激激市场，市市场份额急急剧扩大；；损失灾难无尽的责任任和义务BCGMatrix波士顿矩阵阵1-35相对市场份份额明星（Star））问号（QuestionMark）瘦狗（Dog）现金牛（CashCow））高市场增长率率低小大1-36聚焦预测假设离现在越近近的数据，，越能更好好地预见未未来的需求求；选择更好的的预测模型型；方法所有预测模模型得到的的结果都需需要最近的的销售数据据进行比较较；最接近结果果的预测模模型将作为为这一次的的预测模型型；下次可能会会选择不同同的预测模模型。预测数据问问题数据的有效效性数据的一致致性需求的历史史数据量预测频率模型选择的的频率成本和时间间记录真实的的需求订单日起vs.出货日期产品单位vs.财务单位数据集合的的层次客户1-37计划范围和和时区时区（周数）预测时间范范围短中长周月季度计划范围1-38数据准备和和收集销售数据记记录和预测测数据的周周期相同（（天，周，，月）；监控需求，，而不是销销售和出货货；记录异常需需求的环境境详情；记录需求时时要分单独独的客户群群和市场单单元。1-39异常数据的的处理1-400510152025JFMAMJJASONDJFMAMJJASOND500505Outlier(outsidetherange)何谓“异常常”在一定的时时间范围内内，某一点点的数据和和前后数据据有明显的的差异，这这就是异常常。例如，某个个产品的平平均需求10个单