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Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,3-,1,McGraw-Hill/Irwin,Operations Management,Seventh Edition,by William J.Stevenson,Copyright 2002 by The McGraw-Hill Companies,Inc.All rights reserved.,Forecasting,第讲,需求预测,预测,:,是关于未来的描述,预测用于帮助管理人员,系统计划：产品服务的类型、设施配置、,厂址选择,实施计划：库存、劳动力、采购、生产进度,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,预测的用途,假定系统中存在因果关系,过去,=,未来,由于不确定性因素的存在使得预测很少准确无误,对一组事物的预测比,对单个事物预测准确,当预测时间跨度增加时，,预测精度将下降,我看这学期你,能得优秀成绩。,好的预测方法的基本要素,适时,精度,可靠,含义,书面,易用,预测进行的步骤,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,”,预测的类型,主观判断,主观意见,时间序列,使用历史数据，认为将来和过去相似,联合模型,基于自变量预测未来,主观预测,经理人员的意见,与顾客直接接触人员的意见,消费者调查,其它预测方法,德尔非法,Delphi method,时间序列预测,长期趋势,数据的长期移动,季节性变动,数据短期规则变化,不规则变动,异常情况引起的变动,随机变动,各种可能性引起的变动,Ch 10-7,2000,by Prentice-Hall Inc,Russell/Taylor Oper Mgt 3/e,需求变动的形式,需求,时间,趋势变动,随机变动,需求,时间,季节变动,需求,时间,需求,时间,周期变动,带季节性的趋势变动,简单易用,基本上不需要成本,不需要数据分析,容易理解,不能提供较高的精度,能够作为衡量精度的标准,简单预测法,平稳时间序列数据,F(t)=A(t-1),季节变动,F(t)=A(t-n),长期趋势数据,F(t)=A(t-1)+(A(t-1)A(t-2),简单预测法应用,简单预测,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,移动平均,加权移动平均,指数平滑法,简单移动平均,图,3-4,MA,n,=,n,A,i,i=1,n,实际数据,MA,3,MA,5,Ch 10-14,2000,by Prentice-Hall Inc,Russell/Taylor Oper Mgt 3/e,加权移动平均,可调整和反映简单移动平均法中不同时期数据的影响,WMA,n,=,i=1,W,i,D,i,此处,W,i,=,第,i,期的权重，其百分值在,0 100,之间,W,i,=1.00,Ch 10-15,2000,by Prentice-Hall Inc,Russell/Taylor Oper Mgt 3/e,加权移动平均之例,月份 权重数据,八月 17%130,九月 33%110,十月 50%90,十一月的预测,指数平滑法,假设,最近的观测具有最高的预测价值,.,因此在预测时，应该给更近的数据赋予更高的权重,.,F,t,=F,t-1,+,(,A,t-1,-F,t-1,),指数平滑法举例,选择平滑常数,.1,.4,实际数据,线性趋势方程,b,直线斜率,Y,t,=a+bt,0 1 2 3 4 5 t,Y,b,=,n,(ty),-,t,y,n,t,2,-,(,t),2,a,=,y,-,b,t,n,线性趋势方程举例,线性趋势计算,y=143.5+6.3t,a,=,812,-,6.3(15),5,=,b,=,5(2499),-,15(812),5(55),-,225,=,12495,-,12180,275,-,225,=,6.3,143.5,Ch 10-25,2000,by Prentice-Hall Inc,Russell/Taylor Oper Mgt 3/e,季节性调节,需求重复性地增加减少,使用季节因子来调节预测,Ch 10-26,2000,by Prentice-Hall Inc,Russell/Taylor Oper Mgt 3/e,季节性调节之例,需求(1000件季度,),年,1 2 3 4 总计,1995 12.6 8.66.317.545.0,1996 14.1 10.37.518.250.1,1997,15.3 10.68.119.653.6,总计 42.0 29.521.955.3148.7,S,i,0.28 0.20 0.15 0.37,趋势直线,y=40.97+4.30 x,1998(,第4年)的预测,=40.97+4.30(4)=58.17,199816.28 11.63 8.73 21.53,SF,1,=(S,1,)(F,5,),=(0.28)(58.17)=16.28,SF,2,=(S,2,)(F,5,),=(0.20)(58.17)=11.63,SF,3,=(S,3,)(F,5,),=(0.15)(58.17)=8.73,SF,4,=(S,4,)(F,5,),=(0.37)(58.17)=21.53,关联预测,有关的变量,预示这些量的值,回归分析,用一条线去拟合一组点集,最小二乘法,使线与点间的距离平方和最小,线性模型,经计算得出的,因果关系,Ch 10-37,2000,by Prentice-Hall Inc,Russell/Taylor Oper Mgt 3/e,回归方法,研究两个或更多变量之间的关系,因变量随自变量而变,Ch 10-38,2000,by Prentice-Hall Inc,Russell/Taylor Oper Mgt 3/e,线性回归计算,y=a+bx,此处,a=,截距,b=,直线斜率,x=,自变量,y=,给定,x,时的预测值,b=,a=y-b x,此处,n=,期数,x=,x ,x,的平均值,n,y=,y ,y,的平均值,n,x,2,-nx,2,xy-nxy,Ch 10-39,2000,by Prentice-Hall Inc,Russell/Taylor Oper Mgt 3/e,线性回归之例,xyxyx2,436.3145.216,640.1240.636,641.2247.236,853.042464,644.026436,745.6319.249,539.019525,747.5332.549,49346.72167.7311,Ch 10-40,2000,by Prentice-Hall Inc,Russell/Taylor Oper Mgt 3/e,线性回归直线,预测精度,误差,实际值与预测值之间的偏差,绝对平均偏差,(MAD),误差的绝对值的平均值,均方差,(MSE),误差的平方的平均值,跟踪信号,累计误差与,MAD,之间的比率,MAD&MSE,MAD,=,实际值,预测值,n,MSE,=,实际值,预测值,),-,1,2,n,(,跟踪信号,跟踪信号,=,(,实际值,-,预测值,),MAD,跟踪信号,=,(,实际值,-,预测值,),实际值,-,预测值,n,
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