高效生产运作管理课件三：需求预测的原理、方法与应用

冉木匠

在企业运营中，我们常常需要根据未来的需求情况做出当下的决策。
尽管预测难以完全精确，但通过科学的方法，我们可以尽可能地缩小误差，让计划更有依据。

本章内容和大家一同探讨需求预测的基本原理和常用方法，了解如何利用历史数据进行分析，并学习如何监控和优化预测结果。
我们希望这些内容能为大家的实际工作提供一些参考和帮助。

=====全文目录=====

第一章 生产与运作管理概述
https://bbs.kuguanyi.com/thread-56848-1-1.html
第二章  生产流水线的规划与设计     
https://bbs.kuguanyi.com/thread-56855-1-1.html
➬ 第三章  需求预测   
第一节  预测的一般步骤及预测方法分类   
第二节  定量预测方法                        
第三节  预测监控                           
   
   第四章  年度生产计划         
   第五章  期量标准            
   第六章  库存分析与控制        
   第七章  MRP、MRPⅡ和ERP      
   第八章  工程项目计划与进度控制           
   第九章  准时生产制         
   
   =====正文节选=====

第三章  需求预测

第一节  预测的一般步骤及预测方法分类
   
一、预测的一般步骤
步骤1： 明确预测目的
步骤2： 选择和准备数据
步骤3： 选择预测模型与方法
步骤4： 进行预测
步骤5： 监控预测结果与评估精度
步骤6： 应用与反馈

二、预测方法分类
        

第二节  定量预测方法
定量预测方法用数学表达式或数学模型来表示需求和各种变量之间的关系。
本节重点介绍时间序列模型的组成和应用。

一、时间序列的构成
通常，一个序列可以分解成趋势成分、季节成分、周期成分、随机成分四个部分。


二、时间序列平滑模型
简单移动平均和加权移动平均（Simple Moving Average and Weighted Moving Average ）

移动平均的主要目的是平滑数据，消除随机干扰，使变化形态显示出来。
      
设时间序列XT为X1，X2，…，Xt…，
      
其平均数为：
SMAt+1=（Xt+Xt-1+…+Xt-N+1）/N     t≥N
式中，Xi—时段i的观察值，
N—移动平均的时间段长。
      
WMAt+1=(a0Xt+a1Xt-1+…+an-1Xt-n+1)/N
式中， (a0+a1+…+an-1)/N=1


预测值同简单移动平均所选的时段长N有关，N越大，对干扰的敏感性越低，预测值的响应性越小。



一次指数平滑（Single Exponential Smoothing）
      指数平滑法是加权移动平均的又一种形式。
      预测值=a（上次实测值）+（1- a）（上次预测值）     
      

表3-3  某公司的月销售量一次指数平滑预测表（a=0.4）


表3-4  某公司的月销售量一次指数平滑预测表（a=0.7）




三、时间序列分解模型
时间序列分解模型（Time Series Decomposition）企图从已经发生的时间序列值中找出各种明显的，易于预测的成分，比如周期性的变化规律，并在对各种成分进行单独预测的基础上再按照一定的规则综合处理各种成分的预测值，以得到最终的预测结果。
     
时间序列分解模型有两种表示形式。
      TF=TSCI            
      TF=T+S+C+I         

式中，TF——时间序列的预测值；   
       T——趋势成分预测值；
       S——季节成分的量度（比例或数量）；
       C——周期性变化的量度（比例或数量）；
       I——以上因素未说明的其它因素的量度 （比例或数量）。

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