生產需求預測與管理課件

3.1需求預測的重要性3.2定性預測3.3定量預測3.4預測誤差與監(jiān)控第三章需求預測(Forcasting)與管理1第一節(jié)需求預測的重要性預測是對未來可能發(fā)生的事件的預計與推斷。預測不僅是長期的戰(zhàn)略性決策的重要輸入，也是短期的日常運作的重要基礎。預測為企業(yè)編制計劃、協(xié)調內部各項活動提供了堅實基礎。需求預測直接影響著企業(yè)生產與運作中的計劃和決策。2影響需求的因素及相互關系廣告需求質量銷售努力信用政策服務信譽產品和服務的設計企業(yè)輸入輸出商業(yè)周期產品生命周期時間顧客購買計劃競爭者的努力與價格顧客偏好隨機變動企業(yè)的努力反饋3影響需求預測的因素商業(yè)周期：中國的商業(yè)周期同時具有市場機制和計劃模式，也同時形成了獨特的運行方式，也就是“中國國情”。

美國：在200多年的時間里，大體經(jīng)歷了近50次商業(yè)周期，由此產生了許多關于商業(yè)周期的理論和一系列觀察周期的指標。

中國：較遠的時代多以政權的更替、自然災害和外敵入侵等外生變量來表述；近年來，我們的政府和經(jīng)濟學家們不斷地用權威的商業(yè)周期指標如就業(yè)、收入、產出、消費等來推導中國經(jīng)濟的運行模式并據(jù)此制定宏觀政策或解讀變化。4影響需求預測的因素產品生命周期時間利潤額銷售額銷售量投入期成長期成熟期衰退期5預測分類預測按時間跨度來分，通?？煞譃槎唐陬A測、中期預測和長期預測。預測結果的準確性或可信度會隨著期限的延長而降低，也就是說短期預測往往要比中長期預測要精確些。預測范圍時間長度應用特征預測方法長期5年或5年以上企業(yè)計劃產品計劃研究計劃資本計劃工廠選址和擴張范圍廣總體性定性與定量結合技術方法經(jīng)濟方法人口統(tǒng)計學市場研究經(jīng)營者的判斷中期一般是一個季度到2年總體計劃預算銷售計劃生產計劃生產和庫存預算定量的預測預測的對象是產品族需要估計可靠性銷售員預測時間序列分析回歸分析經(jīng)濟指數(shù)修正合結合經(jīng)營者的判斷短期通常不超過一個季度短期控制：生產和勞動水平的調整采購工作調度項目分配加班決策對某一產品預測對單一產品進行采購生產和庫存調整回歸分析移動平均法經(jīng)營者的判斷指數(shù)平滑法6預測分類在規(guī)劃未來業(yè)務方面企業(yè)使用三種類型的預測：經(jīng)濟預測，通過預測通貨膨脹率、貨幣供給、經(jīng)濟增長率及其他有關指標來預測經(jīng)濟周期。技術預測，通過預測與新產品開發(fā)有關的新技術、新材料、新工藝的發(fā)展趨勢及其他重要技術指標來推斷技術進步可能給企業(yè)帶來的發(fā)展機遇。需求預測，即企業(yè)產品與服務的需求預測，如產品銷售量、市場占有率及對產品品種、花色、規(guī)格、價格的需求變化趨勢等。這些預測決定企業(yè)的生產、生產能力及計劃體系，并使企業(yè)的財務、營銷、人事做相應變動。7預測分類按主客觀因素所起的作用定性預測(德爾菲法、部門主管討論法、用戶調查法、銷售人員意見匯集法)定量預測(因果模型、時間序列模型)8第二節(jié)需求預測的過程與方法預測方法定性預測定量預測德爾菲法部門主管意見法用戶調查法銷售人員意見匯集法因果模型時間序列模型時間序列平滑模型時間序列分解模型乘法模型加法模型簡單移動和加權移動平均法一次和二次指數(shù)平滑法1需求預測的方法分類92需求預測的一般步驟決定預測目的和用途決定影響產品需求的因素及其重要性---預測對象、預測期間根據(jù)產品及其性質分類收集資料加以分析選擇預測方法或模型計算并核實初步預測結果設定無法預測的內外因素綜合判斷需求預測預測監(jiān)控需求預測的過程---PDCA10判斷在在預測測中的的作用用選擇預預測方方法中中的作作用辨別信信息中中的作作用取舍預預測結結果時時的作作用預測精精度與與成本本預測的的時間間范圍圍和更更新頻頻率穩(wěn)定性性與相相應性性注意的的幾個個問題題:113定性預預測方方法Delphi法法選擇擇對象象專家家團提問問/答答案整整理/反饋饋(3-4回)最最終結結果不確確定性性大或或沒有有過去去資料料的情情況時間間和費費用是是大的的缺點點為設設備,新產產品,市場場戰(zhàn)略略的長長期預預測或或技術術預測測市場調調查法法對調調查內內容的的假設設消費費者調調查(調查查表/面談談/電電話)驗驗證假設設定性性技術術中時時間和和費用用是最最大的的缺點點預測測比較較正確確的優(yōu)優(yōu)點Panel同意意法經(jīng)銷銷商/銷售售員/消費費者組組成panel(專門小小組)自由由交換換意見預測測值歷史類類推法法追蹤蹤類似似產品品在過過去市市場中中需求求的成成長過過程類類推屬于于新產產品,以前前沒有有資料料的情情況12德爾菲菲（Delphi））法德爾菲菲法是是美國國蘭德德公司司（RANDCorporation））奧拉拉夫·赫爾默博士士于上世紀40年年代末首創(chuàng)創(chuàng)的。它是是定性預測測方法中最最重要、最最有效的一一種方法，，應用十分分廣泛，可可用于預測測市場需求求、商品供供求變化、、產品成本本與價格、、市場占有有率、產品品壽命周期期等方面。。對于那些些缺少歷史史和現(xiàn)實資資料的預測測尤為實用用。特點：（1）匿名名性。采用用匿名函詢詢方式，參參加預測的的專家互不不了解，因因而發(fā)表觀觀點、修正正自己的意意見均較自自由。（2）反饋饋性。發(fā)函函征詢意見見至少要經(jīng)經(jīng)過兩輪，，預測當事事人應將上上一輪專家家的意見匯匯總統(tǒng)計，，將其作為為反饋信息息在下一輪輪征詢時告告知各位專專家參考。。（3）收斂斂性。專家家意見經(jīng)過過多輪征詢詢反饋后，，意見趨向向一致。用用統(tǒng)計方法法加以整理理，即可得得預測結果果。13德爾菲法的的基本程序序首先成立預預測小組。。任務是：：1確定預測測主題。2選擇專家家。選擇時時要注意三三個問題：：首先是廣廣泛性。其其次是自愿愿性。最后后是人數(shù)要要適度。參參加預測的的專家愈多多，預測精精度將愈高高。一般以以20-50人為宜宜。3編制預測測事件一覽覽表。有：：①預測某事件件實現(xiàn)的時時間。②預測事件件的相對結結構比重。。③選擇性性預測。④④排序性預預測。⑤簡簡明詢問。。其次進行輪輪番征詢工工作。一般般采用三輪輪制，按以以下步驟進進行：第一輪。發(fā)發(fā)給專家預預測主題及及相應的預預測事件表表，請其在在一定期限限內將應答答寄回。預預測小組在在對應答結結果整理、、統(tǒng)計和分分析的基礎礎上，制定定第二輪函函詢表。它它所列預測測事件的預預測目標更更加集中和和明確，表表述也更準準確。第二輪。將將第一輪表表的統(tǒng)計結結果和第二二輪函詢表表發(fā)給專家家。請專家家提出或修修改自己的的預測，并并說明理由由，也可以以對第一輪輪統(tǒng)計結果果提出質疑疑。收到專專家回復后后進行統(tǒng)計計分析，將將分析整理理結果再反反饋給專家家。第三輪。將將第二輪初初步所得預預測結果制制定成第三三輪函詢表表發(fā)給專家家，請其提提出評價意意見和理由由，寄回。。最后是應答答結果的最最終處理。。144定量量預測方法法分析計算法法時間序列模模型簡單平均法法移動平均法法加權平均法法指數(shù)平滑因果模型回歸分析法法15例3-1時時間序列列法：某企企業(yè)銷售額額預測16簡單移動沒有季節(jié)性性變化或急急劇的增加加/減少趨趨勢,偶然然變化起重重要作用時時平均法通過移動平平均消除偶偶然變化待預測期間間前一定期期間的需求求做為簡單單的平均值值[公式]Ft+1=t:期間,Ft+1:t+1的的預測值,At:t的實際際需求,N:移動平均均期間<例>移移動平均期期間為4個個月,實際際需求為如如下時月(t)12345實際需求(At)4345?5月的需求求預測值F5為考慮預測的的穩(wěn)定性和和需求變化化的反映度選選擇移動平平均期間F5===4*移動平均期期間越長,偶然因素素損失越多,但但對實際需需求變化反反映慢如果,5月月的實際需需求為5時時,6月的的需求預測測值是F6===4.25At+At-1+……+At+1-N

N5+4+3+4

416

45+4+3+54174簡單移動平平均法17加權移動在用于預預測之前N期間資料料值乘上合合為1的加加權值,求求出移動平平均平均法*簡單單移動平均均的情況,在N期間間的各資料料值乘上同同一的1/N的加權權值[公式]Ft+1=WtAt+Wt-1At-1+……+Wt+1-NAt+1-NFt+1:t+1的預測值，，At:t的實際需求求，Wt:賦予t的的加權值，，<例>實際際需求如下下月（t）12345實際需求（（At）1009010595？？加權值為4月0.4,3月份份0.3,2月份0.2,1月份0.1時在最近的資資料中賦予予大5月的需求求預測值F5是的加權值,使能夠趕趕上F5=0.4*95+0.3*105+0.2*100=97.5實際需求變變化如果,5月月的實際需需求為110時,6月的需求求預測值是是F6=0.4*110+0.3*95+0.2*105+0.1*90=102.5加權移動平平均法18利用指數(shù)減減少的加權權值,給最最近的資料料賦予大比比重,過去去的資料賦賦予小比重重后預測未來需需求即需求預測測值是最近近期間的實實際需求乘乘上a的加加權權值值,對對最最近近的的需需求求預預測測值值乘乘上上(1-a)的的加加權權值值后后加加權權平平均均的的數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)與移移動動平平均均法法一一樣樣,在在季季節(jié)節(jié)性性變變化化,趨趨勢勢,循循環(huán)環(huán)要要素素不不起起作作用用是是有有效效*省略略用用趨趨勢勢,季季節(jié)節(jié)性性變變化化等等修修正正的的高高次次指指數(shù)數(shù)平平滑滑法法[公公式式]Ft+1=aDt+(1-a)Ft為求求預預測測值值Ft+1需要要3種種資資料料：：最最近近預預測測值值(Ft),最最近近實實際際需需求求(Dt),平平滑滑常常數(shù)數(shù)a(0<a<1)公式式變變化化后后Ft+1=aDt+(1-a)Ft=aDt+Ft-aFt=Ft+a(Dt-Ft)即,新新預預測測值值是是對對舊舊預預測測值值修修正正(a*預預測測誤誤差差)后后算算出出<例例>上上個個月月需需求求預預測測值值是是100,實實際際需需求求是是110,平平滑滑常常數(shù)數(shù)a=0.3時時這這個個月月的的預預測測值值是是Ft=Ft-1+a(Dt-1-Ft-1)=100+0.3(110-100)=103但,沒沒有有過過去去資資料料時時根根據(jù)據(jù)定定性性技技術術,預預測測值值做做為為最最初初的的預預測測值值一次次指指數(shù)數(shù)平滑滑法法指數(shù)數(shù)平平滑滑法法19時間間序序列列平平滑滑模模型型一次次指指數(shù)數(shù)平平滑滑法法的的連連續(xù)續(xù)展展開開期間間1:D1,F1(F1已知知,期期間間1末末期期值值可可以以知知道道D1)期間間2:F2=aD1+(1-a)F1期間間3:F3=aD2+(1-a)F2=aD2+a(1-a)D1+(1-a)2F1(F2代入入式式子子整整理理)期間間4:F4=aD3+(1-a)F3=aD3+(1-a)D2+a(1-a)2D1+(1-a)3F1(F3代入入式式子子整整理理)因此此一一般般Ft+1用如如下下公公式式表表示示[公公式式]Ft+1=aDt+a(1-a)Dt-1+a(1-a)2Dt-2+…………+a(1-a)t-1D1+(1-a)tF1<指指數(shù)數(shù)加加權權值值的的合合總總是是1>平滑滑常常數(shù)數(shù)（（a)的值值越越大大預預測測值值對對需需求變化化反反應應越越大大，，越越小小平平滑滑的的穩(wěn)定定性性越好;實實際際需需求求穩(wěn)穩(wěn)定定時時（（例例：食品品）），，為為減減小短期期/偶偶然然性性變變化化的的效效果果減減小小a的值值；為為維維持持預預測測值值的的穩(wěn)穩(wěn)定定性性一一般般從從0.1~0.3中中設設定定。20例2.1：：某某公公司司的的月月銷銷售售額額記記錄錄如如表表3-3所所示示，，試試取取a=0.4,F1=11.00,計算一次次指數(shù)平滑預預測值。月份Dt(千元)a×Dt-1(千元)Ft-1(千元)（1-a）×Ft-1(千元)Ft(千元)110112124116.610.603134.810.606.3611.164165.211.166.711.905196.411.907.1413.546237.613.548.1215.727269.215.729.4318.6383010.418.6311.1821.589281221.5812.9524.95101811.224.9514.9726.1711167.626.1715.7022.9012146.422.9013.7420.142122二次指數(shù)平滑滑[公式]SFt+1=SAt+Tt式中：SFt+1—第t+1期期二次指數(shù)平平滑值；Tt為t期平滑趨趨勢值，T0事先給定；SAt為t期平滑平平均值，又稱稱之為“基數(shù)數(shù)”，SA0事先給定。β——斜率偏差差的平滑系數(shù)數(shù)。例2-2：對對例2.1提提供的數(shù)據(jù)，，設α=0.4,β=0.5,SA0=11.00,T0=0.80,求二次指數(shù)平滑預預測值。指數(shù)平滑法23tAtαAt(1-α)SFtSAtβ(SAt-SAt-1)

(1-β)Tt-1TtSFt110.8011.8011047.0811.080.040.400.4411.522124.86.9111.710.320.220.5412.253135.27.3512.55.0.420.270.6913.244166.47.9414.340.900.351.2515.595197.69.3516.951.310.631.9418.896239.211.3320.531.790.972.7623.2972610.413.9724.371.921.383.3027.678301216.628.602.121.653.7732.3792811.219.4230.621.011.892.9033.5210187.220.1127.31-1.651.45-0.2027.1111166.416.2722.67-2.32-0.10-2.4220.2512145.612.1517.75-2.46-1.21-3.6714.082425二次指數(shù)平滑滑法什么是二次指指數(shù)平滑法二次指數(shù)平滑滑法是對一次次指數(shù)平滑值值作再一次指指數(shù)平滑的方方法。它不能能單獨地進行行預測，必須須與一次指數(shù)數(shù)平滑法配合合，建立預測測的數(shù)學模型型，然后運用用數(shù)學模型確確定預測值。。一次移動平平均法的兩個個限制因素在在線性二次移移動平均法中中也才存在，，線性二次指指數(shù)，平滑法法只利用三個個數(shù)據(jù)和一個個α值就可進進行計算；在在大多數(shù)情況況下，一般更更喜歡用線性性二次指數(shù)平平滑法作為預預測方法。二次指數(shù)平滑滑法的計算線性二次指數(shù)數(shù)平滑法的公公式為：式中：分別為為t期和t––1期的二次次指數(shù)平滑值值；a為平滑滑系數(shù)。在和已知的條條件下，二次次指數(shù)平滑法法的預測模型型為：T為預測超前前期數(shù)262728因果預測市場預測中有有許多因果關關系因素，如如：購買力隨隨工資增加；；雨具銷售隨隨雨天延長；；因果關系的第第一步是找出出真正呈因果果關系的那些些事件。一般般地，主要變變量間無因果果關系，但在在某些間接情情況下，一些些主要變量可可能暗含了另另一些可能事事件。其他的的非因果關系系可視為偶然然聯(lián)系。以下為一個用用因果關系進進行預測的例例子例：因果關系預測測位于卡彭彭塔里亞市的的地毯商城保保存了歷年的的地毯銷售記記錄（以平方方碼為單位））和該地區(qū)歷歷年來批準的的新建房屋數(shù)數(shù)，數(shù)據(jù)如下下：29年份新新房屋（（x平方碼））地地毯銷量（y平方碼）198918130001990151200019911211000199210100001993201400019942816000199535190001996301700019972013000因果分析30因果分析方程：y=7000+350x設1998年年新建房為25，則y=7000+350×25=15750碼31線性回歸預測測法是運用一一個自變量x（它不再是時時間）進行預預測的方法，，設預測的因因變量為。。則則有：a——截距b——斜率上式中的回歸歸系數(shù)a，b可通過以往的的實際數(shù)據(jù)用用最小二乘法法確定，從而而求出線性回回歸方程式。。線性回歸預測測法式中：32例2-3回回歸分析析法:銷量預預測33例對下下例,應應用一元線形形回歸法進行行預測。XYX2XY2.510432.36.2526080.753.510553.512.2536937.254.510704.820.2548171.605.510776.830.2559272.406.510948.342.2571163.957.511214.556.2584108.758.511279.872.2595878.309.511543.090.25109658.5010.511756.0110.25123438.0034解：衡量一元線形形回歸方法偏偏差的兩個指指標：線形相相關系數(shù)r和和標準差Syx。35例2-3回回歸分析法:銷量預測36因果模型---最小二乘乘法(歸納））回歸分析需求作為函函數(shù),影響需需求的因素作作為變量來預預測單一變量：：單一線形回回歸分析；2個以上變量量：多重線形形回歸分析單一線形回歸歸分析[公式]Y=函數(shù)Y的推定值(即即,回歸線上上值)X=獨立變量量(對需求影影響最大的因因素)a=Y軸的截距，b=回歸線(直直線)的斜率率用最小自乘法法求a、b：多重線形回歸歸分析現(xiàn)實中影響需需求的有多種種因素[公式]Y=a+b1X1+b2X2……+bkXk但是不用手算，用計算算機計算^^^37例2.4對對例2.2應用一元線線形回歸法進進行預測。XYX2XY2.510432.36.2526080.753.510553.512.2536937.254.510704.820.2548171.605.510776.830.2559272.406.510948.342.2571163.957.511214.556.2584108.758.511279.872.2595878.309.511543.090.25109658.5010.511756.0110.25123438.0038解：衡量一一元線線形回回歸方方法偏偏差的的兩個個指標標：線線形相相關系系數(shù)r和標標準差差Syx。39時間序序列分分解模模型因此需需求Y可用用下列列函數(shù)數(shù)表示示Y=f(T,S,C,R)并且根根據(jù)構構成要要素的的結合合形態(tài)態(tài)乘法模模型Y=T*S*C*R加法模模型Y=T+S+C+R01234需求時間系列和和它的的構成成要素素時間（（年））時間系列趨勢季節(jié)性性變化周期因素不規(guī)則則變化時間系列的4個構成要素趨勢(T)需求以一定的比率增加或減少的傾向季節(jié)性變化(S)表示趨勢線上下的變化以1年為單位反復周期因素(C)經(jīng)過1年以上長時間需求作上下有規(guī)則變動不規(guī)則變化/偶然變化(R)說不出原因的變化,不能預計或控制(例:戰(zhàn)爭,地震…）40圖3-7幾幾種種可能能的時時間序序列類類型41例下下表是是某旅旅游服服務點點過去去3年年各季季度快快餐的的銷售售記錄錄。試試預測測該公公司未未來一一年各各季度度的銷銷售量量。季度季度序號t銷售量At4個季度銷售總量4個季度移動平均季度中點夏111800秋210404冬38925春4106004172910432.32.5夏5122854221410553.53.5秋6110094281910704.84.5冬792134310710776.85.5春8112864379310948.36.5夏9133504485811214.57.5秋10112704511911279.88.5冬11102664617211543.09.5春12121384704211756.010.542解：分分三步步進行行（1）求趨勢直線線方程。采用最小小二乘法或或目測法。。先求得a=10000(份)，再求b的值:b=(12000-10000)/12=167Tt=10000+167t43(2)估估算季節(jié)節(jié)系數(shù)（Seasonalindex,SI）t123456789101112At/Tt1.161.010.850.991.131.000.821.001.160.950.871.01SI(夏)=（A1/T1+A5/T5+A9/T9）/3=（（1.16+1.13+1.16）/3=1.15同樣可得，，SI(秋)=1.00;SI(冬)=0.85;SI(春)=1.00。。(3)預預測夏季：（10000+167×13）×1.15=13997(份)秋季：（10000+167×14）×1.00=12338(份)冬季：（10000+167×15）×0.85=10629(份)春季：（10000+167×16）×1.00=12672(份)44其它模型計量經(jīng)濟用一系列列相互關聯(lián)聯(lián)的回歸方方程式預測測各種經(jīng)濟濟活動模型投入-產出出分析各產產業(yè)部門間間的產品及及服務的流流程預測需需求模型先導指標法法根據(jù)預測測對象的先先導指標預預測需求<例>石油油價格是大大型車需求求的先導指指標Simulation假假設各種內內生變量和和外生變量量后,利用用電腦進行行模擬實驗驗,預測需需求的動模模型模型<例例>價格上上漲價10%時需求求的變化,國內經(jīng)濟濟蕭條時需需求的變化化452.4預預測監(jiān)控預測精度測測量預測監(jiān)控46預測精度（（Forecastaccuracy）測量量平均絕對偏偏差（Meanabsolutedeviation,MAD）平均平方誤誤差（Meansquareerror,MSE）平均預測誤誤差（Meanforecasterror,MFE）平均絕對百百分誤差（（Meanabsolutepercentageerror,MAPE）47預測監(jiān)控(Monitoringandcontrollingforecasts)將最近的實實際值與預預測值比較較，看偏差差是否在可可接受的范范圍內應用跟蹤信信號（Trackingsignal,TS）484950本章小結需求是經(jīng)濟濟運行的基基點。如果果需求預測測錯誤，就就有投資的的風險。市場需求每每天都在變變化，即便便日常生產產活動中也也要切實地地把握最終終需求的變變動。多階階段生產系系統(tǒng)中最終終需求預測測信息的共共享尤其重重要，生產產廠家只根根據(jù)上游廠廠商的訂貨貨信息來決決定自己的的生產計劃劃時，就會會產生牛鞭鞭效應（bullwhipeffect）。。此時，不不同企業(yè)之之間合作進進行需求預預測與制定定生產計劃劃的CPFR（collaborativeplanningforecastingandreplenishment）戰(zhàn)戰(zhàn)略十分重重要。牛鞭效應是是供應鏈上上的一種需需求變異放放大(方差差放大)現(xiàn)現(xiàn)象，是信信息流從最最終客戶端端向原始供供應商端傳傳遞時，無無法有效地地實現(xiàn)信息息的共享，，使得信息息扭曲而逐逐級放大，，導致了需需求信息出出現(xiàn)越來越越大的波動動。最下游游的客戶端端相當于鞭鞭子的根部部，而最上上游的供應應商端相當當于鞭子的的梢部，在在根部的一一端只要有有一個輕微微的抖動，，傳遞到末末梢端就會會出現(xiàn)很大大的波動。。在供應鏈鏈上，這種種效應越往往上游