生产计划与生产能力规划课件.ppt
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1、1,第三章 生产计划与生产能力规划,第一节 企业生产的需求预测第二节 生产计划及其方法第三节 生产能力需求与规划,2,第一节 企业生产的需求预测,一、基本概念1、预测的定义、意义 预测:是对未来可能发生的事情的估计与推测。 预测的意义在于:预测是制定营销、生产 和库存、采购、人力资源等计划的基础。2、预测的分类 按预测的领域分: 科学预测、技术预测、经济预测 需求预测、社会预测。 本课程主要讨论需求预测,3,按预测的方法分: 定性预测、定量预测 按预测的时间分: 长期预测(数年到几十年) 中期预测(一年到数年) 短期预测(数日到一年),4,3、需求预测的意义(1) 预测是为下一步计划做准备(2
2、)预测是制定生产 和库存、采购、人力资源等计划的基础(3)预测对生产运作产生影响,所以,它是生产运作管理的一个组成部分。,5,二、主要的预测方法,1、主要预测方法,6,2、预测的经济分析,7,三、定性预测方法,1、德尔菲法(delphi) 德尔菲是古希腊城名,相传城中阿波罗圣殿能预卜未来,因而命名。德尔菲法是60年代初美国兰德公司的专家们为避免集体讨论存在的屈从于权威或盲目服从多数的缺陷提出的一种定性预测方法。为消除成员间相互影响,参加的专家可以互不了解,它运用匿名方式反复多次征询意见和进行背靠背的交流,以充分发挥专家们的智慧、知识和经验,最后汇总得出一个能比较反映群体意志的预测结果。,8,德
3、尔菲法的一般工作程序,(1)选择一批熟悉本问题的专家,一般至少为20人左右,包括理论和实践等各方面专家。,9,(2)确定调查目的,拟订调查提纲。首先必须确定目标,拟订出要求专家回答问题的详细提纲,并同时向专家提供有关背景材料,包括预测目的、期限、调查表填写方法及其它希望要求等说明。 (3)以通信方式向各位选定专家发出调查表,征询意见。,10,(4)对返回的意见进行归纳综合、定量统计分析后再寄给有关专家,如此往复,经过三、四轮意见比较集中后进行数据处理与综合得出结果。(5)获得预测结果。每一轮时间约7到10天,总共约一个月左右即可得到大致结果,时间过短因专家很忙难于反馈,时间过长则外界干扰因素增
4、多,影响结果的客观性。,2、部门集体意见讨论法,2、部门集体意见讨论法,11,2、部门集体意见讨论法,由不同层次、不同部门人员开会,在会上自由讨论。这种方法问题在于低层人员的意见往往易受市场营销的左右,不敢与领导相背。对于重要决策,如引进流水线等,由高层人员讨论。,12,四、定量预测方法,用数学模型表示需求与各种变量之间的关系。 前提:变量与需求的关系今后仍然保持不变。,13,1、简单移动平均法 :实际观测值 :平均值计算跨越期数 当产品需求既不快增长也不快下降,且不存在季节性因素时,用该方法比较合适。,14,简单移动平均法算例,15,2、加权移动平均,称为加权因子 简单移动平均的各元素权重都
5、相等,而加权移动平均的权重值可以不同。当然,其权重之和必须等于1。,16,经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而言,最近期的数据最能预示未来的情况,因而其权重应大些。但是,其需求是季节性的,故权重也应是季节性的,一般对季节性产品季节权重系数要大。由于加权移动平均能区别对待历史数据,因而在这方面要优于简单移动平均。,加权移动平均方法中权重的选择,17,3、指数平滑法,前两种预测方法(简单移动平均和加权移动平均)中,一个主要的问题是必须有大量连续的历史数据。随着模型中新数据的增添及过期数据的剔除,新的预测结果就可以预测出来。有的情况下,最近的情况远比较早的更能预测未来。假设越远于当期其重要
6、性越低,如果这一前提正确,则指数平滑法就是逻辑性最强且最为简单的方法。,18,指数平滑法的具体方法,预测值=(上次实测值)+(1-)上次预测值 称为平滑常数,(0 1) 假设所研究的产品的长期需求相对稳定,平滑常数=0.05也较合适,并假设上个月的预测值为1050个单位,如果实际需求为1000而不是1050,那么本月的预测值为:,19,4、季节因子法,季节成分: 特定周期时间里有规则的波动。 如:每天有二次交通高峰;每周周末,影院的客流量较大;某些产品的季节性需求变化等。,20,季节因子法的步骤,(1)收集历年各季度的时间序列资料,一定要有3年以上的历史资料;(2)求出同季度观测值的算术平均值
7、 ;(3)求出季度的总体算术平均值 ;(4)求出季节因子(5)进行预测:,21,算例,某副食品公司19901993年各季度销售额统计见表(见下页)。已知1994年第一季度实际销售额为331万元,试预测1994年第二、三、四季度的销售额及全年销售额。 计算: (1)计算每个季度的平均值; (2)计算季度总体平均值; (3)计算每个季度的季节因子; 结果列入表中,如下(单位万元):,22,23,(4)预测:,24,5、一元线性回归分析,(1)几种典型的趋势 1)线性趋势反映了数据呈连续的直线关系,25,2)对数趋势以优质产品大量投放市场时出现,26,3)指数增长产品销售势头特好的产品,27,(2)
8、一元线性回归分析,上述趋势中只有第一种趋势被称为线性趋势,对这种趋势的处理操作也最为简单,一元线性回归就是最典型的方法。 假定x为自变量,y为因变量,选取n个样本值 ,拟合一条回归直线:,28,对应于第 个 ,可以求出一个 ,其偏差可以记为: ,显然n个偏差之和愈小,说明回归出的直线方程愈接近实际,一般以误差的平方和 最小为目标求回归直线,这就是最小二乘法。,29,由高等数学的知识知,为使 最小,必须使 、 满足如下方程组:,30,为了便于计算, 做如下定义:,31,解上面方程组有: 将求出的 、 代入 ,就可以回归出直线方程,用这个的直线方程就能预测以后的因果值。 当然,预测模型中的系数计算
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