生产与运作管理预测方法

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1、第二章预测方法内容提要–预测的意义–预测的步骤–预测的主要方法简介–预测结果的评价方法2002年7月16日星期二1预测方法(Predictormodel)•预测的意义–是生产运作决策的基础–预测主要根据市场行为做出的–所做出的预测结果由生产运作部门使用•预测的要素–时滞性、稳定性–精度、可靠性–易于理解，便于使用2002年7月16日星期二2预测方法(Predictormodel)•预测的步骤–明确预测的目的•从而判断所需信息的详细程度,…….–确定预测跨度•预测的跨度越大，精度越底–收集并分析有关数据–进行预测–预测的主要方法简介–监控评价预测结果2

2、002年7月16日星期二3预测方法(Predictormodel)•预测方法–基于主观判断和个人意见的预测方法•真知灼见…….–基于时间序列数据的预测方法•依靠变量之间表现出来的因果关系预测•假设未来与过去（历史数据）相关–联合预测方法•通过建立数学模型来分析这些变量的关系2002年7月16日星期二4基于时间序列的预测方法•平均法–简单预测•任何一个时期的预测值，为上一个时刻的实际值–滑动平均•任何一个时期的预测值，为前几个时刻的实际值的均值nnMAn(Ai)/nMAn(iAi)/n(加权)i1i1–指数平滑法下期预测值=上期预测值+平

3、滑常数*(上期实际值-上期预测值)FF(AF)ii1i1i12002年7月16日星期二5基于时间序列的预测方法•平均法—例如：实际α=0.10α=0.40简单预测滑动平时期需求预测值偏差预测值偏差结果均(n=3)142------24042-242-242-34341.81.241.21.840-44041.92-1.9241.92-1.924341.754141.73-0.7341.15-0.15404163941.66-2.6641.09-2.094141.374641.394.6140.255.75394084441.852.15

4、42.551.45464294542.072.9343.131.874443103842.35-4.3543.88-5.884545114041.92-1.9241.53-1.533842.31241.7340.9240412002年7月16日星期二6基于时间序列的预测方法•平均法—例如：47454341实际值39预测I37预测II351234567891011122002年7月16日星期二7基于时间序列的预测方法•平均法—例如：4745434139实际值37简单351234567891011122002年7月16日星期二8基于时间序列的预测方法•平

5、均法—例如：47454341实际值39预测II37平滑351234567891011122002年7月16日星期二9基于时间序列的预测方法•具有线性增长趋势的预报方法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基于时间序列的预测方法•具有线性增长趋势的预报方法—例如某计算机厂商最近10周计算机的销量如下表：周次(t)销售台数(y)ty170070027241448372021604728291257403700674244527758530687506000977

6、06930107757750合计7407413582002年7月16日星期二11基于时间序列的预测方法•具有线性增长趋势的预报方法—例如某计算机厂商最近10周计算机的销量如下表：8007807607407207006806601234567891011122002年7月16日星期二12基于时间序列的预测方法•具有线性增长趋势的预报方法—例如某计算机厂商最近10周计算机的销量如下表：800780预测值760740a699.40720b7.517006806601234567891011122002年7月16日星期二13基于时间序列的预测方法•具有季

7、节变动趋势的预报方法–季节系数修正预测结果一家玩具厂，需要预测玩具熊在第15期（6月份）和第16期（7月份）的销量，已知可以用线性趋势模型y(t)=124+7.5t来预测。且季节系数为：Q1=1.2，Q2=1.1，Q3=0.75，Q4=0.95，那么第15，16期的需求预测为：第15期：t=15，在第二个季节y15=y(15)*Q2=(124+7.5*15)*1.1=236.5*1.1=260.15第16期：t=16，在第三个季节y15=y(16)*Q3=(124+7.5*16)*0.75=244.0*0.75=183.002002年7月16日星期二

8、14基于时间序列的预测方法•具有季节变动趋势的预报方法–季节系数的计算方法—实例分析某停车厂经理统计了大约三