运营管理需求预测.pptx

本章主要内容本章主要内容6.1 6.1 预测预测6.2 6.2 定性预测方法定性预测方法6.3 6.3 定量预测方法定量预测方法6.4 6.4 预测误差及监控预测误差及监控6.1.1 6.1.1 预测及其作用预测及其作用6.1.2 6.1.2 预测分类预测分类6.1.3 6.1.3 预测的步骤预测的步骤6.1.4 6.1.4 预测中应注意的几个问题预测中应注意的几个问题6.1 预测I see that you willget an A this semester.6.1.1 预测及其作用预测预测是对未来可能发生的情况的预计与推测。是对未来可能发生的情况的预计与推测。预测时考虑的因素预测时考虑的因素：当前的因素或条件、在过去情况下过去的经历当前的因素或条件、在过去情况下过去的经历但预测但预测不是一门精确的科学不是一门精确的科学，它是科学与艺术的结合。，它是科学与艺术的结合。预预测测离离不不开开科科学学测测定定的的数数据据，也也离离不不开开人人们们的的经经验验和和判断判断。不能因为预测的失误而否定预测。不能因为预测的失误而否定预测。“凡凡事事预预则则立立，不不预预则则废废”。预预测测为为人人们们提提供供了了即即将将发发生的情况的信息，增加了成功的机会。生的情况的信息，增加了成功的机会。预测的作用预测的作用帮助管理者设计生产运作系统帮助管理者设计生产运作系统生产什么产品，提供何种服务生产什么产品，提供何种服务在何处建立生产在何处建立生产/服务设施服务设施采用什么样的流程采用什么样的流程供应链如何组织供应链如何组织帮助管理者对系统的使用进行计划帮助管理者对系统的使用进行计划今年生产什么，生产多少今年生产什么，生产多少如何利用现有设施提供满意服务如何利用现有设施提供满意服务各个部门能以一致步调开展工作各个部门能以一致步调开展工作预测的基本假设预测的基本假设：过去的发展状态要持续到：过去的发展状态要持续到将来将来对总量的预测要比对个体的预测精确对总量的预测要比对个体的预测精确如每天从武汉到北京旅客数量的预测，比预计某个人将如每天从武汉到北京旅客数量的预测，比预计某个人将到何处出差要准确到何处出差要准确预测精度随预测的时间范围增加而降低预测精度随预测的时间范围增加而降低6.1.2 6.1.2 预测分类预测分类按性质分按性质分科科学学预预测测 科科学学预预测测是是对对科科学学发发展展情情况况的的预预计计与与推推测测。如如门门捷捷列列夫夫预预计计有有3 3个个当当时时未未发发现现的的元元素素：亚铝、亚硼和亚硅。后来，发现了，是镓、钪和锗。亚铝、亚硼和亚硅。后来，发现了，是镓、钪和锗。技技术术预预测测 技技术术预预测测是是对对技技术术进进步步情情况况的的预预计计与推测。与推测。经经济济预预测测 政政府府部部门门以以及及其其它它一一些些社社会会组组织织经经常就未来的经济状况发表经济预测报告常就未来的经济状况发表经济预测报告6.1.2 6.1.2 预测分类（续）预测分类（续）社社会会预预测测 社社会会预预测测是是对对社社会会未未来来的的发发展展状状况况的的预预计计和和推推测测。比比如如人人口口预预测测、人人们们生生活活方方式式变化预测、环境状况预测等。变化预测、环境状况预测等。需需求求预预测测 需需求求预预测测为为企企业业给给出出了了产产品品在在未未来来的的一一段段时时间间里里的的需需求求期期望望水水平平,为为企企业业的的计计划划和和控制决策提供了依据。控制决策提供了依据。需求预测与企业生产经营活动关系最密切。需求预测与企业生产经营活动关系最密切。需求预测的影响因素有哪些？需求预测的影响因素有哪些？产品生命周期产品生命周期顾客偏好顾客偏好竞争者的行为竞争者的行为广告广告设计设计质量质量商业周期商业周期 6.1.2 6.1.2 预测分类（续）预测分类（续）按时间分按时间分长期预测长期预测(Long-rangeForecast)对对5 5 5 5年年年年或或或或5 5 5 5年年年年以以以以上上上上的的需需求求前前景景的的预预测测。它它是是企企业业长长期期发展规划的依据。发展规划的依据。中期预测中期预测(Intermediate-rangeForecast)中中期期预预测测是是指指对对一一个个季季度度以以上上两两年年以以下下的的需需求求前前景景的的预预测测。它它是是制制订订年年度度生生产产计计划划、季季度度生生产产计计划划的的依据。依据。短期预测短期预测(Short-rangeForecast)短期预测是对短期预测是对一个季度以下一个季度以下的需求前景的预测。它的需求前景的预测。它是调整生产能力、采购、安排生产作业计划等具体是调整生产能力、采购、安排生产作业计划等具体生产经营活动的依据。生产经营活动的依据。6.1.2 6.1.2 预测分类（续）预测分类（续）按主客观因素所起的作用分按主客观因素所起的作用分 定性预测方法定性预测方法主观判断、不需要数学公式主观判断、不需要数学公式预测依据：各种主观意见预测依据：各种主观意见定量预测方法定量预测方法利用统计资料和数学模型进行预测利用统计资料和数学模型进行预测主观判断仍然重要主观判断仍然重要预预测测方方法法定定性性预预测测方方法法定定量量预预测测方方法法Delphi法法用户期望调查法用户期望调查法部门主管讨论法部门主管讨论法销售人员意见汇集法销售人员意见汇集法因果模型因果模型时间序时间序列模型列模型移动平均法移动平均法加权移动平均法加权移动平均法指数平滑法指数平滑法乘法模型乘法模型加法模型加法模型时间序列时间序列平滑模型平滑模型时间序列时间序列分解模型分解模型6.1.3 预测的步骤 1 1 确定预测的目的确定预测的目的 2 2 确定预测的时间范围确定预测的时间范围 3 3 选择预测的方法选择预测的方法 4 4 收集和分析数据收集和分析数据 5 5 准备预测准备预测 6 6 对预测进行监控对预测进行监控“预测预测”6.2 定性预测方法 Delphi法（专家调查法）法（专家调查法）用户期望调查法用户期望调查法 部门主管意见部门主管意见 销售人员意见汇集法销售人员意见汇集法6.3 定量预测方法时间序列模型：时间序列模型：把预测指标，如销售量等指标的实际历史数据把预测指标，如销售量等指标的实际历史数据按时间顺序排列，应用数学方法进行分析，找按时间顺序排列，应用数学方法进行分析，找出其中的变化趋势和规律性的一种定量预测方出其中的变化趋势和规律性的一种定量预测方法。法。时间序列平滑模型时间序列平滑模型时间序列分解模型时间序列分解模型因果关系模型因果关系模型利用变量之间的相关关系，通过一种变量的变利用变量之间的相关关系，通过一种变量的变化来预测另一种变量的未来变化。化来预测另一种变量的未来变化。时间序列预测时间序列预测（TimeSeriesForecasts）时间序列时间序列是按一定的时间间隔和时间先后顺序是按一定的时间间隔和时间先后顺序排列起来的数据构成的序列。排列起来的数据构成的序列。趋势成分趋势成分-数据长期变化趋势数据长期变化趋势季节成分季节成分-在一年内按通常的频率围绕趋势在一年内按通常的频率围绕趋势作上下有规则的波动作上下有规则的波动周期成分周期成分 在较长时间里围绕趋势作有规在较长时间里围绕趋势作有规则波动（经济周期）则波动（经济周期）随机波动随机波动（Random variations）-随机因素随机因素引起无规则的波动引起无规则的波动如图如图 趋势成分趋势成分 季节成分季节成分 周期成分周期成分 随机波动成分随机波动成分 时间序列的平滑模型时间序列的平滑模型简单移动平均（Simple moving average，SMA）加权移动平均（Weighted moving average，WMA）指数平滑法（Exponential smoothing）一、简单移动平均SMAt+1 =nAt+i-ni=1nT T周期末简单移动平均值周期末简单移动平均值T T1 1周期的预测值周期的预测值i i周期实际值周期实际值周期数周期数例：某电子音响器材公司例：某电子音响器材公司SONY牌单放机的逐月牌单放机的逐月销售记录如下表所示。销售记录如下表所示。表表6 6-1 1 简单移动平均法预测简单移动平均法预测 月份月份 实际销量实际销量(百台百台)n=3n=3n=4n=41 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 1010 1111 1212 20.0020.00 21.0021.00 23.0023.00 24.0024.00 25.0025.00 27.0027.00 26.0026.00 25.0025.00 26.0026.00 28.0028.00 27.0027.00 29.0029.00 21.3321.33 22.6722.67 24.0024.00 25.3325.33 26.0026.00 26.0026.00 25.6725.67 26.3326.33 27.0027.00 21.7521.7523.3323.33 24.7524.75 25.5025.50 25.7525.75 26.0026.00 26.2526.25 26.5026.50 计算移动平均预测值计算移动平均预测值:F4=(720+678+650)/3 =682.67F7=(920+859+785 +720+678+650)/6 =768.67描点绘图，可以比较当描点绘图，可以比较当n=3,n=6n=3,n=6时对预测结时对预测结果的影响果的影响?对于简单滑动平均预测方法，关键是选择移动时间对于简单滑动平均预测方法，关键是选择移动时间区间的大小，即区间的大小，即n n的大小。的大小。n n的大小的选择与预测者要求的适应性有关。如果的大小的选择与预测者要求的适应性有关。如果管理者追求管理者追求稳定性稳定性,n n的值应该选择大一些，如果管的值应该选择大一些，如果管理着的目标是体现理着的目标是体现响应性响应性，则应选择小一点的，则应选择小一点的n n。二、加权移动平均WMAt+1 =niAt+i-ni=1n例如：当例如：当n=3时，若取时，若取1=0.5,2=1.0,3=1.5,则则预测结果见下表。预测结果见下表。表表6 6-2 2 加权移动平均预测加权移动平均预测 t(t(月月)实际销量实际销量(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 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 1010 1111 1212 20.0020.00 21.0021.00 23.0023.00 24.0024.00 25.0025.00 27.0027.00 26.0026.00 25.0025.00 26.0026.00 28.0028.00 27.0027.00 29.0029.00 23.1723.17 24.3324.33 25.8325.83 26.1726.17 25.6725.67 25.6725.67 26.8326.83 27.1727.17 (0.520+121+1.523=21.83(0.520+121+1.523=21.831=0.5,2=1.0,3=1.5近期数据的权重越大，则预测的稳定性近期数据的权重越大，则预测的稳定性就越差，响应性就越好；近期数据数据就越差，响应性就越好；近期数据数据的权重越小，则预测的稳定性就越好，的权重越小，则预测的稳定性就越好，响应性就越差；响应性就越差；权重和权重和n的选择具有经验性。的选择具有经验性。三、一次指数平滑法三、一次指数平滑法(Singleexponentialsmoothing)Ft=Ft-1+(At-1-Ft-1)=At-1+（1-）Ft-1 Ft新的预测值，新的预测值，Ft-1前期预测值前期预测值，At-1前期的实际需求，前期的实际需求，平滑系数平滑系数例如：某公司的销售记录如下表所示，试分别取，例如：某公司的销售记录如下表所示，试分别取，a=0.4，a=0.7,SF1=11.00,计算一次平滑指数的预测计算一次平滑指数的预测值。值。月销售额一次指数平滑预测表月销售额一次指数平滑预测表单位：千元单位：千元SF1=11.00月销售额一次指数平滑预测表月销售额一次指数平滑预测表单位：千元单位：千元F2A1（1）F10.410.00（10.4）11.0010.6019.7416.81SF1=11.00与上面的问题的类似，预测的关键是选择与上面的问题的类似，预测的关键是选择 的大小。的大小。如管理者追求稳定性，如管理者追求稳定性，的值应该选择小一些的值应该选择小一些;如果管理者的目标是体现响应性，则应选择大一如果管理者的目标是体现响应性，则应选择大一点的点的 四、四、时间分解预测模型时间分解预测模型-解决季节性预测问解决季节性预测问题题(Seasonal variations)(Seasonal variations)常用季节性预测模型常用季节性预测模型加法模型加法模型(AdditiveModel)TF=T+S+C+I乘法模型乘法模型(Multiplicativemodel)TF=T.S.C.I用得最多的是用得最多的是基于乘法模型的预测方法基于乘法模型的预测方法时间序列分解模型计算步骤时间序列分解模型计算步骤Step1:求出趋势值的直线方程。求出趋势值的直线方程。Step2:计算季节因子计算季节因子Step3:计算预测值计算预测值时间序列分解模型计算示例：时间序列分解模型计算示例：有一个公司记录了有一个公司记录了1997和和1998两年的销售数据，见两年的销售数据，见下表。请根据这些数据预测下表。请根据这些数据预测1999年的销售情况。年的销售情况。时间时间销售额销售额(万元万元)时间时间销售额销售额(万元万元)1997年年1季度季度3002季度季度2003季度季度2204季度季度5301998年年1季度季度5202季度季度4203季度季度4004季度季度700Step1:求出趋势值的直线方程。求出趋势值的直线方程。趋势值用最小二乘法，求出：Tt=170+55*tStep2:计算季节系数计算季节系数时间时间实际值实际值趋势值趋势值实际值实际值/趋势值趋势值季节因子季节因子97年年1季度季度2季度季度3季度季度4季度季度300200220530225280335390(300/225)=1.330.710.661.36(1.33+1.17)/2=1.25(0.71+0.84)/2=0.7898年年1季度季度2季度季度3季度季度4季度季度5204204007004455005556101.170.840.721.15(0.66+0.72)/2=0.69(1.36+1.15)/2=1.25Step3:计算计算1999年的预测值年的预测值1999年年1季度季度:(170+559)1.25=8312季度季度:(170+5510)0.78=5623季度季度:(170+5511)0.69=5354季度季度:(170+5512)1.25=10386.3.4 预测中应注意的几个问题判断在预测中的作用：选择预测方法、辨别判断在预测中的作用：选择预测方法、辨别信息、取舍预测结果信息、取舍预测结果预测精度与成本预测精度与成本预测的时间范围和更新频率预测的时间范围和更新频率稳定性与响应性稳定性与响应性预测方法的两个基本要求预测方法的两个基本要求稳定性：稳定性：抗拒随机干扰、反映稳定需求的能力。抗拒随机干扰、反映稳定需求的能力。适用适用于受随机因素影响大的预测问题于受随机因素影响大的预测问题响应性：响应性：迅速反映需求变化的能力，迅速反映需求变化的能力，适用于受随机因适用于受随机因素影响小的预测问题素影响小的预测问题五、一元线性回归模型Yt 一元线性回归预测值；一元线性回归预测值；a 截距截距b斜率斜率.Yt=a+bx012345tYb=n(xy)-xynx2-(x)2a=y-bxn n为变量数；为变量数；x为自变量的取值；为自变量的取值；y为因变量的取值；为因变量的取值；y=143.5+6.3t a=812-6.3(15)5=b=5(2499)-15(812)5(55)-225=12495-12180275-225=6.3143.56.4 预测精度与监控6.4.1 预测误差6.4.2 预测监控预测精度（误差的大小）与控制是预测中的重要环节。如果不注意预测环境的变化，原来使用的预测模型可能会由于种种原因产生较大的偏差，从而影响预测结果的精度，使管理人员产生错觉，导致某些决策错误。3.4.1 3.4.1 预测误差预测误差误差 实际值与预计值的差别平均绝对偏差（Mean absolute deviation，MAD）平均平方误差（Mean squared error，MSE)预测误差的度量(Measurement of forecast error)预测误差是指预测值与实际值之间的偏差。其计算方法是：平均预测误差平均绝对偏差平均平方误差预测误差滚动和预测误差滚动和Running sum of forecast errors，RSFE反映预测精度反映预测精度衡量无偏性衡量无偏性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预测值实际值实际值中线检验预测模型是否有效：检验预测模型是否有效：将最近的实际值与偏差进行比较，看偏差是将最近的实际值与偏差进行比较，看偏差是否在可以接受的范围之内；否在可以接受的范围之内；采用跟踪信号法采用跟踪信号法(Tracking signal)(Tracking signal)3.4.2 3.4.2 预测监控预测监控跟踪信号（跟踪信号（Tracking signalTracking signal）是累积误差与）是累积误差与 MADMAD的比的比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 需求预测 实际值偏差(A-F)|A-F|A-F|MADTS11000950-50-50505050-1.00210001070702070120600.3331000110010012010022073.31.6441000960-408040260651.205100010909017090350702.40610001050502205040066.73.30 3MAD 2MAD 1MADTS 0 -1MAD -2MAD -3MAD 案例案例M&L公司的预测决策公司的预测决策ML公司制造各种各样打印机和复印机零部件。除了把这些零公司制造各种各样打印机和复印机零部件。除了把这些零部件销售到一家大型打印机和复印机制造商外，部件销售到一家大型打印机和复印机制造商外，ML公司还把公司还把这些零部件及相关产品分销到办公器具商店和计算机商店作为打这些零部件及相关产品分销到办公器具商店和计算机商店作为打印机和台式复印机耗品。都算起来，这家公司生产大约印机和台式复印机耗品。都算起来，这家公司生产大约20种不同种不同的产品。两个市场（大型制造商和耗品商店）所要求的装运方式的产品。两个市场（大型制造商和耗品商店）所要求的装运方式不同。例如，超员必须每件产品单独包装，而运到制造商的产品，不同。例如，超员必须每件产品单独包装，而运到制造商的产品，要以散装形式大量成批装运。要以散装形式大量成批装运。这家公司并不是根据预测做出生产计划，而是由运作部经理根这家公司并不是根据预测做出生产计划，而是由运作部经理根据订单和库存量的大小决定生产产品的种类和批量。库存量最少据订单和库存量的大小决定生产产品的种类和批量。库存量最少的产品被优先安排生产。因为需求是不平衡的，所以，曾出现过的产品被优先安排生产。因为需求是不平衡的，所以，曾出现过某些产品积压而别的产品脱销的情况。存货不足有时使得与客户某些产品积压而别的产品脱销的情况。存货不足有时使得与客户关系变得紧张。另外的一个问题是原材料的价格正在攀升，而运关系变得紧张。另外的一个问题是原材料的价格正在攀升，而运作部经理认为这可能是暂时的情况。由于竞争压力和利润下降，作部经理认为这可能是暂时的情况。由于竞争压力和利润下降，运作部经理已决定采取一些相应措施。其中之一就是引入正式的运作部经理已决定采取一些相应措施。其中之一就是引入正式的预测程序以改进生产计划和库存管理水平。预测程序以改进生产计划和库存管理水平。考虑列这一点运作部经理决定对公司两个产品的需考虑列这一点运作部经理决定对公司两个产品的需求情况做出预测。这两种产品在公司的产品中举足轻重。求情况做出预测。这两种产品在公司的产品中举足轻重。首先，财务报表表明，几乎公司全部的利润都是由这两首先，财务报表表明，几乎公司全部的利润都是由这两种产品带来的；其次，运作部经理认为，其中一种产品种产品带来的；其次，运作部经理认为，其中一种产品在未来公司的增长计划中变得更为重要；最后，另一种在未来公司的增长计划中变得更为重要；最后，另一种产品有过一段时间已经出现脱销。产品有过一段时间已经出现脱销。生产运作部经理已经从订单记录中整理出这两种产品生产运作部经理已经从订单记录中整理出这两种产品前前14周的生产需求量。这些数据如下表所周的生产需求量。这些数据如下表所问题：问题：1、使用更加正规的方法进行预测会为公司带来哪些、使用更加正规的方法进行预测会为公司带来哪些潜在利益潜在利益?2、对每种产品后来四周的需求量做出预测。简单陈、对每种产品后来四周的需求量做出预测。简单陈述你选择使用某种预测方法的理由。（提示：考虑到运述你选择使用某种预测方法的理由。（提示：考虑到运作部经理对精深预测方法所存的偏见，对产品作部经理对精深预测方法所存的偏见，对产品2来说，来说，简单的方法，如某些朴素的或直觉的方法可能比技术含简单的方法，如某些朴素的或直觉的方法可能比技术含量高的方法更胜一筹。）量高的方法更胜一筹。）