张群生产与运作管理第三版chp2需求预测与管理

,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,生产与运作管理课程课件,(2014,下,),生产与运作管理,课程组,1,2,作业计划与控制,3,1,4,3,3,7,3,6,9,3,8,3,5,3,10,生产与运作管理课程目录,需求预测与管理,新产品研究与开发,设施选择与布置,工业设计与业务流程再造,流水生产线组织,生产计划与企业资源计划,概 论,库存控制,设备管理,11,12,3,13,质量管理,新型生产运作方式,供应链及其管理,2,主要参考书目,教材：张群 主编，,生产与运作管理,（第三版），机械工业出版社，,2014,参考书：,现代生产管理学（潘家轺 曹德弼）,现代生产与运作管理（陈志祥）,生产与运作管理（冯根尧）,生产与运作管理（刘丽文）,MBA,运作管理（孔庆善等）,生产与运作管理,制造与服务（蔡斯等）,运营管理（第三版）（麦克莱恩等）,3,生产运作管理,，,陈荣秋，马士华编著机械工业出版社,2009,运营管理学习指南与习题集,:,原书第,2,版,(,美,),约瑟夫,G.,蒙克斯著机械工业出版社,2005.1,生产与运作管理,，（美）威廉,J,史蒂文森，机械工业出版社,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,2007,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,2007,4,第二章 需求预测与管理,5,引导案例：沃尔玛的预测系统,沃尔玛公司,(Wal-Mart),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,7,万亿字节。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，以便能从该套数据库系统中获取更多的价值。,(http:/,. com),以最低廉的价格从合适的货架上获取所需货物,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，沃尔玛公司比其绝大多数竞争对手了解得要详细得多。,6,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、退货商品以及供应商绩效等等。,这些数据用于决策支持的三大方面，即,:,趋势分析、库存管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。,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,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。,7,本章结构,4,生产与运作的基本概念,1,2,3,第一节 需求预测的重要性,第二节 需求预测的过程和方法,第三节 需求预测误差,第四节 需求管理,8,第一节 需求预测的重要性,9,需求预测的重要性,企业经营层根据预测进行战略选择,生产计划人员根据预测制定生产计划,市场营销专家根据预测调整营销策略,财务部门需要根据需求预测来筹资、预算和决算,研究开发人员根据预测开发新技术和产品,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,10,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,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、新市场等。,中期需求预测：是指对未来一个季度至,2,年内需求变动的预测。用于：制定总生产计划、销售计划、资金预算等。,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、进行作业控制等。,11,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。,12,第二节 需求预测的过程和方法,13,一、需求预测的过程,确定预测目标,确定预测对象,确定预测期间,收集数据资料,选择预测方法,实施预测,预测结果应用,14,二、需求预测的方法,定性预测方法：,1,德尔菲法,:,即专家调查法,2.,用户调查法,:,信函、电话或访问，现实或潜在客户,3.,部门主管讨论法,高层集体讨论,4.,销售人员集中法,销售人员预测的综合,15,以书刊经销商专著销售量进行预测为例,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,专家小组,。,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,最低销售量、最可能销售量和最高销售量,三个数字，同时说明自己作出判断的主要理由。,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。,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法。第四次预测时，所有专家都不再修改自己 的意见。,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,26,万册，最高销售量,60,万册，而最可能销售量,46,万册。,16,1.,德尔菲法,(,专家调查法,),适用范围,步骤,一般用于,长期预测,和对,新产品的预测,，在历史资料不足或不可测因素较多时尤为适用。,挑选专家,：,20,人左右；专家间无联系,函询调查,：,寄背景资料和预测内容；,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,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；,最终预测,：,循环,3,、,4,步，至,3,、,4,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，若这些意见收敛或基本一致，即可以此为根据做出判断。,17,优缺点,简单直观、预测结果价值较高，避免专家会议缺点；,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。,原则,匿名性：,彼此间不受权威、资历等影响。,反馈性：,提供充分反馈,收敛性：,相对收敛、趋向一致。注意明显不同意见,18,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,9,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,3,次反馈，得出结果如表所示。,19,专家意见反馈综合表 单位：台,20,3.2,定性预测方法,专家意见反馈综合表 单位：台,21,2.,用户调查法,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，然后对各种信息进行综合处理，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，顾客期望不等于实际购买，调查需要耗费较多人力和时间,22,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,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；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。,23,甲地区有,80,万户，该地区某电视机厂通过抽样调查向,1000,个家庭提问：“在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,）,0.00,0.20,0.40,0.60,0.80,1.00,家庭数,（,X,）,400,50,150,200,100,100,1000,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=296000,24,预测年度企业彩电销售量推算表,目标市场代号,预测年度市场需求量（万台）,企业市场占有率,销售量预测值,（万台）,（,1,）,（,2,）,（,3,）,（,4,）,=,（,2,）*（,3,）,1,（甲地区）,2,3,4,5,6,29.60,14.80,11.10,7.39,19.43,3.66,0.40,0.20,0.12,0.10,0.07,0.05,11.48,2.96,1.33,0.74,1.36,0.18,合计,18.41,25,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。,优点是：,1,）预测简单、经济易行；,2,）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；,4,）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,26,部门主管讨论法不足之处是：,1,）个别人（权威）的观点可能左右其他人发表意见；,2,）预测的责任分散，会导致管理者发表的意见过于草率。,这种方法常用于制定长期规划以及开发新产品预测。,27,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，最后把各区域的预测数据汇总。,优点,:,销售人员直接接触客户,预测时易得出比较符合实际的结果。,缺点,:,受销售人员个人偏见的影响。,4,销售人员集中法,28,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一种预测方法。,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；最后进行综合分析判断，确定企业的销售预测值。,销售人员意见综合法对短期市场预测效果较好。,29,预测方法,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）,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。,特点,简单易行，能对市场变化迅速做出反应。,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。,例题 某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。,30,1.,三个销售人员估计值,销售员,甲,销售额,概率,销售额,概率,最高,1000,0.3,300,最可能,700,0.5,350,最低,400,0.2,80,期望,730,销售员,乙,销售额,概率,销售额,概率,最高,1200,0.2,240,最可能,900,0.6,540,最低,600,0.2,120,期望,900,销售员,丙,销售额,概率,销售额,概率,最高,900,0.2,180,最可能,600,0.5,300,最低,300,0.3,90,期望,570,31,2.,销售人员估计值处理,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（算术平均值），即：,销售人员预测值,=(730+900+570)/3=2200/3=733.3(,单位,),3.,两位销售经理的预测及处理,（,1,）估计值：经理甲：,1000,； 经理乙：,800,（,2,）,假设,估计结果的权重相同。取平均值，得到,经理预测值,=,（,1000+800,）,/2=900,（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（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，,假设,采取,2:1,加权），得到,明年销售预测值,（,1733.3+9002,）,/3=844.4,（单位）,32,定量预测方法,:,用数学模型表示需求与各种变量之间的关系。,前提：变量与需求的关系今后仍然保持不变。,常用的有：,时间序列,：,用过去的需求和时间的关系来预测未来的需求。,因果模型：,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。,33,时间序列模型,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。,34,时间序列的构成：,趋势成分： 随时间的推移而表现出的一种倾向（上升、下降、平稳）。,季节成分： 特定周期时间里有规则的波动。如：,每天有二次交通高峰；,每周周末，影院的客流量较大；,某些产品的季节性需求变化等。,周期成分： 较长时间里（一般为数十年）有规则的波动。,随机成分： 没有规则的上下波动。,35,趋势成分,季节成分,周期成分,随机成分,Trend,，,长期变化趋势，如人口结构,顾客喜好,技术,Season,，,1,年内规则性的重复波动，起因是季节变化或风俗习惯,Cycle,经济成长过程中景气和不景气交替重复发生。诱因有政治，经济的变动,战争,Irregularity,短期的,不可预测的因素,36,1.,简单移动平均法,时间序列，其一次移动平均数计算公式为,x,t,第,t,时期的时间序列值,M,t,(1),第,t,时期的时序数据的一次移动平均数,N,每一时段的时序数据数目,37,结果：,N,越大、预测值越平滑，对干扰的灵敏性越低，预测值的响应性也就越小。,38,应用：长期趋势的预测。,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近期预测的影响程度不同。,39,2.,加权移动平均数法：对各期时序数据给以不同的权数。,一次加权移动平均数为,加权系数满足下式,40,例：一家百货商店发现，在为期,4,个月的期间，最好的预测办法是使用上月销售量的,40%,两月前销售量的,30%,，,3,月前销售量的,20%,，以及,4,个月前销售量的,10%,。如实际销售数据：,第,1,月,100,第,2,月,90,第,3,月,105,第,4,月,95,第,5,月 ？ 请预测,41,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,，请预测第,6,个月的销售量？,42,结果：预测值的响应性较好，其结果与,和,N,的取值有关。,43,3.,指数平滑法,一次指数平滑法计算公式为,式中,S,t,(1),第,t,期的一次指数平滑数值,加权系数,x,t,第,t,时期的数据,44,历史数据的每个增量都会减少（,1-,）。,如,=0.05,，不同时期的权重如下：,最近一期的权重,=,（,1-,）,0,=0.0500,上一期的权重,=,（,1-,）,1,=0.0475,上两期的权重,=,（,1-,）,2,=0.0451,上三期的权重,=,（,1-,）,3,=0.0429,45,结果：一次指数平滑预测值依赖于平滑常数,的选择，一般来言，,越大，预测值的响应性越大，,选得小些，则稳定性较大。,46,4.,一元线性回归法,设,X,、,Y,两变量满足趋势变动直线方程,:Y=a+bX,a,、,b,估计值如下：,47,回归模型,模型中自变量个数：一元回归分析和多元回归分析；,变量之间的关系：线性回归和非线性回归。,一元线性回归模型,：,Y,T,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；,48,序号,年份,汽车产量,x,薄钢板消耗量,y,1,1996,13.98,19.180,2,1997,13.52,19.937,3,1998,12.54,20.219,4,1999,14.91,29.262,5,2000,18.60,30.399,6,2001,24.4,32.388,7,2002,28.8,40.245,(1),数据的直观分析及散点图描述,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，可画出两者的散点图。,49,(2),建立一元线性回归方程，设,y=a+bx,(3),利用最小二乘法求解回归系数，得到回归模型。,y=6.249+1.167x,(4),利用模型进行预测 预测值,45.927,千吨,50,影响需求预测的因素：,1.,商业周期：从复苏到高潮到衰退到萧条,周而复始。,2.,产品生命周期：任何成功的产品都有 导入期、成长期、成熟期和衰退期,4,个阶段。,复苏,高潮,衰退,萧条,复苏,导入期,成长期,成熟期,衰退期,3.,季节周期：不同季节需求变化较大的产品呈现出的规律。,51,预测中应注意的问题,（一）判断在预测中的作用,（二）预测精度与成本,（三）预测的时间范围和更新频率,（四）稳定性与响应性,52,第三节 需求预测误差,53,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。,评价方法：,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,预测误差的方差和标准差,54,一、预测误差,（,forecast error,）,1,、,含义,：,预测值与实际值之间的偏差,：,A,t,-F,t,无偏模型（,unbiased model,）：正负概率大致相等；,2,、,计算方法,：,平均绝对偏差（,mean absolute deviation, MAD,）,平均平方误差（,mean squared error, MSE,）,55,平均预测误差（,mean,forecast error, MFE,）,.,平均绝对百分误差,注意：,反映预测精度,衡量无偏性,预测误差滚动和,Running sum of forecast errors,，,RSFE,MAD,和,MSE,用于度量预测误差的大小,MFE,用于度量预测的无偏性,56,预测值,实际值,实际值中线,练习：,试计算,MAD,MSE,MFE,MAPE,实际值,120,130,110,140,110,130,预测值,125,125,125,125,125,125,57,二、预测监控,（,monitoring and controlling forecasts,）,1,、,作用,：,预测,检验预测模型是否有效：,2,、,方法,：,偏差,（,实际值预测值,）：,是否在可接受的范围之内；,跟踪信号法,(,Tracking signal),跟踪信号：误差代数和与,MAD,的比值,58,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 57.048,2 1.596 88.946,3 2.394 98.334,59,例：,月份,需求预测,实际值,偏差,(A-F),|A-F|,|A-F|,MAD,TS,1,1000,950,-50,-50,50,50,50,-1.00,2,1000,1070,70,20,70,120,60,0.33,3,1000,1100,100,120,100,220,73.3,1.64,4,1000,960,-40,80,40,260,65,1.20,5,1000,1090,90,170,90,350,70,2.40,6,1000,1050,50,220,50,400,66.7,3.30,3MAD,2MAD,1MAD,TS,0,-1MAD,-2MAD,-3MAD,60,补充：用,EXCEL,求解,1,、,移动平均分析,工具,数据分析（加载宏，分析数据库）,移动平均,2,、,指数平滑分析,：,工具,数据分析,指数平滑,工具,数据分析,回归,index(linest(y,x),true,false),3,、,回归分析,：,61,思考题,课后题目,62,思考题,课后题目,63,思考题,课后题目,64,3.3,定量预测方法,练习：,年份,季节序列,t,实际值,At,2001,1,2,3,4,362,385,432,341,2002,5,6,7,8,382,409,498,387,2003,9,10,11,12,473,513,582,474,2004,13,14,15,16,544,582,681,557,利用过去,4,年的历史销售数据预测未来一年的情况。,65,请为,PC,纸杯公司设计出更优秀的需求预测方案,确定预测目的：估计,pc,纸杯公司未来两年的需求预测,确定预测的时间范围：十年内的历史数据（,19972002,年）,选择预测方法：时间序列分解模型,收集和分析数据（如下表）,准备预测，得出预测值,对预测进行监控,66,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,1997,410,月,1,31.49,113,月,2,10.87,42.36,21.18,1.5,1998,410,月,3,33,43.87,21.94,2.5,113,月,4,12.33,45.33,22.67,3.5,1999,410,月,5,37.55,49.88,24.94,4.5,113,月,6,14.73,52.28,26.14,5.5,2000,410,月,7,47.72,62.45,31.23,6.5,113,月,8,17.48,64.2,32.1,7.5,2001,410,月,9,48.07,65.55,32.78,8.5,113,月,10,17.68,65.75,33.88,9.5,2002,410,月,11,54.89,72.57,36.29,10.5,113,月,12,17.07,71.96,35.98,11.5,67,68,1.,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,:,T,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,Tt,21.25,22.50,23.75,25.00,26.25,27.50,28.75,30.00,31.25,32.50,33.75,35.00,At,31.49,10.87,33.00,12.33,37.55,14.73,47.72,17.48,48.07,17.68,54.89,17.07,At/Tt,1.48,0.48,1.39,0.49,1.43,0.54,1.66,0.58,1.54,0.55,1.63,0.49,69,SI(4-10,月）,=,（,A1/T1+A3/T3+A5/T5+A7/T7+A9/T9+A11/T11)/6=1.5200/T10+A12/T12)/6=0.52,3.,预测,:,2003,年：,4-10,月：（,20+1.25*13,）*,1.52=55.10,11-3,月：（,20+1.25*14,）*,0.52=19.50,2004,年：,4-10,月：（,20+1.25*15,）*,1.52=58.90,11-3,月：（,20+1.25*16,）*,0.52=20.80,70,预测方法选择,选择预测方法时应该考虑：,成本、精确度、（精度高成本也高）,数据的可获性与相关性、,时间跨度（短期、长期）、,产品和服务的性质、,抗干扰能力（不受时间变化的影响）、,对历史数据变化的反应等。,71,第四节 需求管理,72,需求管理,(Demand Management),的含义,需求管理的任务就是协调、控制各种需求的来源，从而有效地利用生产系统，并按时发货。是对包括预测、接受定货决策、交货期设置、用户订货、服务、物流管理及其他与用户交往活动的总称。,需求管理是将市场上（企业外部）的需求信息转化为企业生产系统所能接受的特定信息，是生产系统的计划与控制的出发点和依据。,本课程所讨论的需求管理，主要涉及一个企业日常的生产管理中，用户需求与企业生产活动之间的交互关系，目的是通过对需求的管理，最大限度地运用企业的能力满足用户需求。,73,需求的主要内容,需求管理与生产计划（,Production Planning,）,需求管理的工作做好了，企业可以从中得到许多好处，尤其是与生产管理相关的问题：,可以较好地使用和控制生产能力；,可以恰如其分地设置用户的交货期，得到用户的信任；,可以改进物流的运输和库存，等等。,74,企业可以使用调节生产能力、利用外部资源、设置库存和延期交货等办法使其供应能力与市场需求量相匹配。根据需求预测的结果制定各种生产计划，以获取和有效利用生产系统的资源。,为了更好地满足市场需求，企业可以采取如下措施：,（,1,）提高企业生产系统的适应性，使其能够适应更大范围的需求变动,（,2,）使用更适合的需求预测方法，获得更准确的预测结果,（,3,）采取积极的措施，主动影响市场需求的变动，而不是一味地被动影响需求的变动。,75,规则：,1.,阅读案例，小组成员各自分别准备发言提纲；,2.,小组成员轮流发言，阐述自己观点；,3.,成员交叉讨论，渐渐得出最佳方案；,4.,派出一位代表总结并汇报讨论结果。,时间：,讨论,20,分钟，每组总结,3,分钟,注意：,每组选出自己的计时员及记录员，以便掌握时间和准备总结,小组讨论,76,