生產(chǎn)與運(yùn)作管理 -- 預(yù)測(cè)方法new

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1、第二章預(yù)測(cè)方法內(nèi)容提要–預(yù)測(cè)的意義–預(yù)測(cè)的步驟–預(yù)測(cè)的主要方法簡(jiǎn)介–預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)價(jià)方法2002年7月16日星期二1預(yù)測(cè)方法(Predictormodel)?預(yù)測(cè)的意義–是生產(chǎn)運(yùn)作決策的基礎(chǔ)–預(yù)測(cè)主要根據(jù)市場(chǎng)行為做出的–所做出的預(yù)測(cè)結(jié)果由生產(chǎn)運(yùn)作部門使用?預(yù)測(cè)的要素–時(shí)滯性、穩(wěn)定性–精度、可靠性–易于理解，便于使用2002年7月16日星期二2預(yù)測(cè)方法(Predictormodel)?預(yù)測(cè)的步驟–明確預(yù)測(cè)的目的?從而判斷所需信息的詳細(xì)程度,…….–確定預(yù)測(cè)跨度?預(yù)測(cè)的跨度越大，精度越底–收集并分析有關(guān)數(shù)據(jù)–進(jìn)行預(yù)測(cè)–

2、預(yù)測(cè)的主要方法簡(jiǎn)介–監(jiān)控評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果2002年7月16日星期二3預(yù)測(cè)方法(Predictormodel)?預(yù)測(cè)方法–基于主觀判斷和個(gè)人意見的預(yù)測(cè)方法?真知灼見…….–基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)方法?依靠變量之間表現(xiàn)出來的因果關(guān)系預(yù)測(cè)?假設(shè)未來與過去（歷史數(shù)據(jù)）相關(guān)–聯(lián)合預(yù)測(cè)方法?通過建立數(shù)學(xué)模型來分析這些變量的關(guān)系2002年7月16日星期二4基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法?平均法–簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)?任何一個(gè)時(shí)期的預(yù)測(cè)值，為上一個(gè)時(shí)刻的實(shí)際值–滑動(dòng)平均?任何一個(gè)時(shí)期的預(yù)測(cè)值，為前幾個(gè)時(shí)刻的實(shí)際值的均值nnMAn?(?Ai)/nMAn?

3、(??iAi)/n(加權(quán))i?1i?1–指數(shù)平滑法下期預(yù)測(cè)值=上期預(yù)測(cè)值+平滑常數(shù)*(上期實(shí)際值-上期預(yù)測(cè)值)F?F??(A?F)ii?1i?1i?12002年7月16日星期二5基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法?平均法—例如：實(shí)際α=0.10α=0.40簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)滑動(dòng)平時(shí)期需求預(yù)測(cè)值偏差預(yù)測(cè)值偏差結(jié)果均(n=3)142------24042-242-242-34341.81.241.21.840-44041.92-1.9241.92-1.924341.754141.73-0.7341.15-0.15404163941.66-

4、2.6641.09-2.094141.374641.394.6140.255.75394084441.852.1542.551.45464294542.072.9343.131.874443103842.35-4.3543.88-5.884545114041.92-1.9241.53-1.533842.31241.7340.9240412002年7月16日星期二6基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法?平均法—例如：47454341實(shí)際值39預(yù)測(cè)I37預(yù)測(cè)II351234567891011122002年7月16日星期二7基于時(shí)間

5、序列的預(yù)測(cè)方法?平均法—例如：4745434139實(shí)際值37簡(jiǎn)單351234567891011122002年7月16日星期二8基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法?平均法—例如：47454341實(shí)際值39預(yù)測(cè)II37平滑351234567891011122002年7月16日星期二9基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法?具有線性增長(zhǎng)趨勢(shì)的預(yù)報(bào)方法y?a?bty?a?btyttn?ty??t?yb?22n?t?(?t)t?y?b?ta?y?bt?n2002年7月16日星期二10基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法?具有線性增長(zhǎng)趨勢(shì)的預(yù)報(bào)方法—例如某計(jì)算機(jī)廠商

6、最近10周計(jì)算機(jī)的銷量如下表：周次(t)銷售臺(tái)數(shù)(y)ty17007002724144837202160472829125740370067424452775853068750600097706930107757750合計(jì)7407413582002年7月16日星期二11基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法?具有線性增長(zhǎng)趨勢(shì)的預(yù)報(bào)方法—例如某計(jì)算機(jī)廠商最近10周計(jì)算機(jī)的銷量如下表：8007807607407207006806601234567891011122002年7月16日星期二12基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法?具有線性增長(zhǎng)趨勢(shì)的

7、預(yù)報(bào)方法—例如某計(jì)算機(jī)廠商最近10周計(jì)算機(jī)的銷量如下表：800780預(yù)測(cè)值760740a?699.40720b?7.517006806601234567891011122002年7月16日星期二13基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法?具有季節(jié)變動(dòng)趨勢(shì)的預(yù)報(bào)方法–季節(jié)系數(shù)修正預(yù)測(cè)結(jié)果一家玩具廠，需要預(yù)測(cè)玩具熊在第15期（6月份）和第16期（7月份）的銷量，已知可以用線性趨勢(shì)模型y(t)=124+7.5t來預(yù)測(cè)。且季節(jié)系數(shù)為：Q1=1.2，Q2=1.1，Q3=0.75，Q4=0.95，那么第15，16期的需求預(yù)測(cè)為：第15期：t

8、=15，在第二個(gè)季節(jié)y15=y(15)*Q2=(124+7.5*15)*1.1=236.5*1.1=260.15第16期：t=16，在第三個(gè)季節(jié)y15=y(16)*Q3=(124+7.5*16)*0.75=244.0*0.75=183.002002年7月16日星期二14基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法?具有季節(jié)變動(dòng)趨勢(shì)的預(yù)報(bào)方法–季節(jié)系數(shù)的計(jì)算方法—實(shí)例分析某停車廠經(jīng)理統(tǒng)計(jì)了大約三