第２講需求預測第２講需求預測預測:是關于未來的描述預測用于幫助管理人員系統計劃：產品服務的類型、設施配置、廠址選擇實施計劃：庫存、勞動力、采購、生產進度預測:會計成本/利潤估計財務現金流量人力資源招工/招聘/培訓營銷價格,促銷,戰略管理信息系統服務運作調度,MRP,工作負荷產品/服務設計新產品和服務預測的用途會計成本/利潤估計財務現金流量人力資源招工/招聘/培訓營銷價假定系統中存在因果關系

過去==>未來由于不確定性因素的存在使得預測很少準確無誤對一組事物的預測比對單個事物預測準確當預測時間跨度增加時，預測精度將下降

我看這學期你能得優秀成績。假定系統中存在因果關系

過去==>未來我看這學期你好的預測方法的基本要素適時

精度可靠含義書面易用好的預測方法的基本要素適時精度可靠預測進行的步驟步驟1確定預測目的步驟2確定預測時間跨度步驟3選擇預測技術步驟4收集和分析數據步驟5準備預測步驟6預測監控“預測”預測進行的步驟步驟1確定預測目的步驟2確定預測時間跨度預測的類型主觀判斷–主觀意見時間序列

–使用歷史數據，認為將來和過去相似聯合模型

–基于自變量預測未來預測的類型主觀判斷–主觀意見主觀預測經理人員的意見與顧客直接接觸人員的意見消費者調查其它預測方法德爾非法Delphimethod主觀預測經理人員的意見時間序列預測長期趨勢–數據的長期移動季節性變動–數據短期規則變化不規則變動

–異常情況引起的變動隨機變動

–各種可能性引起的變動時間序列預測長期趨勢–數據的長期移動Ch10-7?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e需求變動的形式需求時間趨勢變動隨機變動需求時間季節變動需求時間需求時間周期變動帶季節性的趨勢變動Ch10-7?2000byPrentice-Ha簡單易用基本上不需要成本不需要數據分析容易理解不能提供較高的精度能夠作為衡量精度的標準簡單預測法簡單易用簡單預測法平穩時間序列數據F(t)=A(t-1)季節變動F(t)=A(t-n)長期趨勢數據F(t)=A(t-1)+(A(t-1)–A(t-2))簡單預測法應用平穩時間序列數據簡單預測法應用簡單預測唉,給我點時間....上周我們賣了250輪胎....那么,下周我們應該賣....簡單預測唉,給我點時間....平均方法移動平均加權移動平均指數平滑法平均方法移動平均簡單移動平均圖3-4MAn=

nAii=1n實際數據MA3MA5簡單移動平均圖3-4MAn=nAii=1n實際數Ch10-14?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e加權移動平均可調整和反映簡單移動平均法中不同時期數據的影響WMAn=i=1WiDi此處,Wi=第i期的權重，其百分值在0~100之間Wi=1.00Ch10-14?2000byPrentice-HCh10-15?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e加權移動平均之例月份 權重 數據八月 17% 130九月 33% 110十月 50% 90十一月的預測Ch10-15?2000byPrentice-H指數平滑法假設—最近的觀測具有最高的預測價值.因此在預測時，應該給更近的數據賦予更高的權重.Ft=Ft-1+(At-1-Ft-1)指數平滑法假設—最近的觀測具有最高的預測價值.Ft=Ft指數平滑法舉例指數平滑法舉例選擇平滑常數.1.4實際數據選擇平滑常數.1.4實際數據線性趨勢方程b＝直線斜率Yt=a+bt012345tYb=

n(ty)-

tynt2

-

(t)2a=

y-

btn線性趨勢方程b＝直線斜率Yt=a+bt01線性趨勢方程舉例線性趨勢方程舉例線性趨勢計算y=143.5+6.3ta=

812-

6.3(15)5

=b=

5(2499)-

15(812)5(55)-

225

=

12495-12180275-225

=

6.3143.5

線性趨勢計算y=143.5+6.3ta=812Ch10-25?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e季節性調節需求重復性地增加／減少使用季節因子來調節預測Ch10-25?2000byPrentice-HCh10-26?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e季節性調節之例

需求(1000件／季度)年

1 234 總計199512.6 8.6 6.3 17.5 45.0199614.1 10.3 7.5 18.2 50.11997

15.3 10.6 8.1 19.6 53.6總計42.0 29.5 21.9 55.3 148.7Si 0.28 0.20 0.15 0.37趨勢直線y=40.97+4.30x1998(第4年)的預測=40.97+4.30(4)=58.17199816.2811.638.73 21.53SF1=(S1)(F5)=(0.28)(58.17)=16.28SF2=(S2)(F5)=(0.20)(58.17)=11.63SF3=(S3)(F5)=(0.15)(58.17)=8.73SF4=(S4)(F5)=(0.37)(58.17)=21.53Ch10-26?2000byPrentice-H關聯預測有關的變量–預示這些量的值回歸分析–用一條線去擬合一組點集最小二乘法–使線與點間的距離平方和最小關聯預測有關的變量–預示這些量的值線性模型經計算得出的因果關系線性模型經計算得出的Ch10-37?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e回歸方法研究兩個或更多變量之間的關系因變量隨自變量而變Ch10-37?2000byPrentice-HCh10-38?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e線性回歸計算y=a+bx此處, a = 截距 b = 直線斜率 x = 自變量 y = 給定x時的預測值

b = a = y-bx此處, n = 期數 x = x,x的平均值 n y = y,y的平均值 n x2-nx2xy-nxyCh10-38?2000byPrentice-HCh10-39?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e線性回歸之例

x y xy x2 4 36.3 145.2 16 6 40.1 240.6 36 6 41.2 247.2 36 8 53.0 424 64 6 44.0 264 36 7 45.6 319.2 49 5 39.0 195 25

7 47.5 332.5 49 49 346.7 2167.7 311Ch10-39?2000byPrentice-HCh10-40?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e線性回歸直線Ch10-40?2000byPrentice-H預測精度誤差–實際值與預測值之間的偏差絕對平均偏差(MAD)誤差的絕對值的平均值均方差(MSE)誤差的平方的平均值跟蹤信號累計誤差與MAD之間的比率預測精度誤差–實際值與預測值之間的偏差MAD&MSEMAD=

實際值預測值nMSE=

實際值預測值)-12n(MAD&MSEMAD=實際值預測值nMSE=跟蹤信號跟蹤信號=

(實際值-預測值)MAD跟蹤信號=

(實際值-預測值)實際值-預測值n跟蹤信號跟蹤信號=(實際值第２講需求預測第２講需求預測預測:是關于未來的描述預測用于幫助管理人員系統計劃：產品服務的類型、設施配置、廠址選擇實施計劃：庫存、勞動力、采購、生產進度預測:會計成本/利潤估計財務現金流量人力資源招工/招聘/培訓營銷價格,促銷,戰略管理信息系統服務運作調度,MRP,工作負荷產品/服務設計新產品和服務預測的用途會計成本/利潤估計財務現金流量人力資源招工/招聘/培訓營銷價假定系統中存在因果關系

過去==>未來由于不確定性因素的存在使得預測很少準確無誤對一組事物的預測比對單個事物預測準確當預測時間跨度增加時，預測精度將下降

我看這學期你能得優秀成績。假定系統中存在因果關系

過去==>未來我看這學期你好的預測方法的基本要素適時

精度可靠含義書面易用好的預測方法的基本要素適時精度可靠預測進行的步驟步驟1確定預測目的步驟2確定預測時間跨度步驟3選擇預測技術步驟4收集和分析數據步驟5準備預測步驟6預測監控“預測”預測進行的步驟步驟1確定預測目的步驟2確定預測時間跨度預測的類型主觀判斷–主觀意見時間序列

–使用歷史數據，認為將來和過去相似聯合模型

–基于自變量預測未來預測的類型主觀判斷–主觀意見主觀預測經理人員的意見與顧客直接接觸人員的意見消費者調查其它預測方法德爾非法Delphimethod主觀預測經理人員的意見時間序列預測長期趨勢–數據的長期移動季節性變動–數據短期規則變化不規則變動

–異常情況引起的變動隨機變動

–各種可能性引起的變動時間序列預測長期趨勢–數據的長期移動Ch10-7?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e需求變動的形式需求時間趨勢變動隨機變動需求時間季節變動需求時間需求時間周期變動帶季節性的趨勢變動Ch10-7?2000byPrentice-Ha簡單易用基本上不需要成本不需要數據分析容易理解不能提供較高的精度能夠作為衡量精度的標準簡單預測法簡單易用簡單預測法平穩時間序列數據F(t)=A(t-1)季節變動F(t)=A(t-n)長期趨勢數據F(t)=A(t-1)+(A(t-1)–A(t-2))簡單預測法應用平穩時間序列數據簡單預測法應用簡單預測唉,給我點時間....上周我們賣了250輪胎....那么,下周我們應該賣....簡單預測唉,給我點時間....平均方法移動平均加權移動平均指數平滑法平均方法移動平均簡單移動平均圖3-4MAn=

nAii=1n實際數據MA3MA5簡單移動平均圖3-4MAn=nAii=1n實際數Ch10-14?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e加權移動平均可調整和反映簡單移動平均法中不同時期數據的影響WMAn=i=1WiDi此處,Wi=第i期的權重，其百分值在0~100之間Wi=1.00Ch10-14?2000byPrentice-HCh10-15?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e加權移動平均之例月份 權重 數據八月 17% 130九月 33% 110十月 50% 90十一月的預測Ch10-15?2000byPrentice-H指數平滑法假設—最近的觀測具有最高的預測價值.因此在預測時，應該給更近的數據賦予更高的權重.Ft=Ft-1+(At-1-Ft-1)指數平滑法假設—最近的觀測具有最高的預測價值.Ft=Ft指數平滑法舉例指數平滑法舉例選擇平滑常數.1.4實際數據選擇平滑常數.1.4實際數據線性趨勢方程b＝直線斜率Yt=a+bt012345tYb=

n(ty)-

tynt2

-

(t)2a=

y-

btn線性趨勢方程b＝直線斜率Yt=a+bt01線性趨勢方程舉例線性趨勢方程舉例線性趨勢計算y=143.5+6.3ta=

812-

6.3(15)5

=b=

5(2499)-

15(812)5(55)-

225

=

12495-12180275-225

=

6.3143.5

線性趨勢計算y=143.5+6.3ta=812Ch10-25?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e季節性調節需求重復性地增加／減少使用季節因子來調節預測Ch10-25?2000byPrentice-HCh10-26?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e季節性調節之例

需求(1000件／季度)年

1 234 總計199512.6 8.6 6.3 17.5 45.0199614.1 10.3 7.5 18.2 50.11997

15.3 10.6 8.1 19.6 53.6總計42.0 29.5 21.9 55.3 148.7Si 0.28 0.20 0.15 0.37趨勢直線y=40.97+4.30x1998(第4年)的預測=40.97+4.30(4)=58.17199816.2811.638.73 21.53SF1=(S1)(F5)=(0.28)(58.17)=16.28SF2=(S2)(F5)=(0.20)(58.17)=11.63SF3=(S3)(F5)=(0.15)(58.17)=8.73SF4=(S4)(F5)=(0.37)(58.17)=21.53Ch10-26?2000byPrentice-H關聯預測有關的變量–預示這些量的值回歸分析–用一條線去擬合一組點集最小二乘法–使線與點間的距離平方和最小關聯預測有關的變量–預示這些量的值線性模型經計算得出的因果關系線性模型經計算得出的Ch10-37?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e回歸方法研究兩個或更多變量之間的關系因變量隨自變量而變Ch10-37?2000byPrentice-HCh10-38?2000byPrentice-HallIncRussell/TaylorOperMgt3/e線性回歸計算y=a+bx此處, a = 截距 b = 直線斜率 x = 自變量 y = 給定