《《供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)》PPT課件》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《《供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)》PPT課件（36頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

1、 供給鏈需求預(yù)測(cè)Supply Chain Management 7-1 Outlineu預(yù)測(cè)在供給鏈中的作用u預(yù)測(cè)的特征u預(yù)測(cè)的組成局部及預(yù)測(cè)方法u預(yù)測(cè)的根本方法u預(yù)測(cè)的時(shí)間序列法u預(yù)測(cè)誤差的測(cè)定方法u天然氣在線公司的預(yù)測(cè)需求 預(yù)測(cè)在供給鏈中的作用u需求預(yù)測(cè)構(gòu)成了供給鏈中所有戰(zhàn)略性和規(guī)劃性決策的根底u(yù)預(yù)測(cè)廣泛應(yīng)用于推/拉式供給鏈uExamples:u生產(chǎn)：日程安排，庫(kù)存管理、總體方案u營(yíng)銷：銷售資源配置、促銷、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)u財(cái)務(wù)：生產(chǎn)線的投資和預(yù)算規(guī)劃u人事：雇員方案、雇用、解雇u所有上述決策的結(jié)合都需要預(yù)測(cè)的支持 預(yù)測(cè)的特征u預(yù)測(cè)經(jīng)常會(huì)出錯(cuò)u長(zhǎng)期預(yù)測(cè)通常沒(méi)有短期預(yù)測(cè)精確u綜合預(yù)測(cè)通常要比獨(dú)立預(yù)

2、測(cè)準(zhǔn)確的多 預(yù)測(cè)構(gòu)成的要素u過(guò)去的需求u產(chǎn)品的提前期u規(guī)劃進(jìn)行的廣告與促銷u經(jīng)濟(jì)的狀態(tài)u價(jià)格與促銷方案u競(jìng)爭(zhēng)者行為 預(yù)測(cè)的組成局部及預(yù)測(cè)方法u定性法：依賴于人們的判斷和意見(jiàn)做出預(yù)測(cè)u時(shí)間預(yù)測(cè)法：利用歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)需求靜態(tài)法 適應(yīng)性法u隨機(jī)法：假定需求和外界因素高度相關(guān)u模仿法通過(guò)模仿消費(fèi)者選擇進(jìn)行需求預(yù)測(cè)可以聯(lián)合使用隨機(jī)法和時(shí)間預(yù)測(cè)法 被考察需求 (O) = 系統(tǒng)需求 (S) + 隨機(jī)需求 (R)Level (需求水平)Trend (需求趨勢(shì))Seasonality (季節(jié)性需求) 系統(tǒng)局部: 需求的預(yù)期價(jià)值 隨機(jī)局部: 需求中偏離系統(tǒng)需求的局部 預(yù)測(cè)錯(cuò)誤: 衡量預(yù)測(cè)和實(shí)際需求的差異 預(yù)測(cè)

3、的時(shí)間序列法Quarter Demand DtII, 1998 8000III, 1998 13000IV, 1998 23000I, 1999 34000II, 1999 10000III, 1999 18000IV, 1999 23000I, 2000 38000II, 2000 12000III, 2000 13000IV, 2000 32000 I, 2001 41000預(yù)測(cè)接下來(lái)的四個(gè)時(shí)期 預(yù)測(cè)的時(shí)間序列法 0 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 97 ,2 97 ,3 97 ,4 98 ,1 98 ,2 98 ,3 98 ,4 99 ,1 99 ,

4、2 99 ,3 99 ,4 00 ,1 預(yù)測(cè)的根本方法u靜態(tài)法 u適應(yīng)法移動(dòng)平均法單一指數(shù)平滑法 Holts model (需求趨勢(shì)) Winters model (需求趨勢(shì)和季節(jié)性需求) 需求預(yù)測(cè)的根本方法u理解預(yù)測(cè)的目的u將需求規(guī)劃和預(yù)測(cè)結(jié)合起來(lái)u識(shí)別影響需求預(yù)測(cè)的主要因素u理解和識(shí)別顧客群u決定采用適當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)方法u確定預(yù)測(cè)效果的評(píng)估方法和誤差的測(cè)度方法 預(yù)測(cè)的時(shí)間序列法u預(yù)測(cè)的目的是預(yù)測(cè)系統(tǒng)需求局部和估計(jì)隨機(jī)局部u復(fù)合型: (level)(trend)(seasonal factor)u附加型: level + trend + seasonal factoru混合型: (level +

5、trend)(seasonal factor)u靜態(tài)方法u適應(yīng)性方法 靜態(tài)方法u假設(shè)面臨一個(gè)混合型預(yù)測(cè):系統(tǒng)需求 = (level + trend)(seasonal factor)Ft+l = L + (t + l)TSt+l= 以 t時(shí)刻為基點(diǎn)預(yù)測(cè) t + l時(shí)刻的需求L = 基期的預(yù)測(cè)需求水平 T = 預(yù)計(jì)需求趨勢(shì)St = 預(yù)計(jì)t期的季節(jié)性需求D t =實(shí)際觀測(cè)到t期需求Ft = 預(yù)測(cè)的t期需求 靜態(tài)方法u預(yù)測(cè)需求水平和需求趨勢(shì)u預(yù)測(cè)季節(jié)性需求 預(yù)測(cè)需求水平和需求趨勢(shì)u在預(yù)測(cè)之前需要剔除季節(jié)性需求的影響u剔除季節(jié)性影響的需求= 在沒(méi)有季節(jié)性影響的情況下將要觀測(cè)到的需求u時(shí)期數(shù) (p) 在

6、周期內(nèi)包括的所有時(shí)期之后，季節(jié)性周期將重復(fù)進(jìn)行天然氣公司(Table 4.1, Figure 4.1) p = 4 時(shí)間序列預(yù)測(cè) (Table 4.1)Quarter Demand DtII, 1998 8000III, 1998 13000IV, 1998 23000I, 1999 34000II, 1999 10000III, 1999 18000IV, 1999 23000I, 2000 38000II, 2000 12000III, 2000 13000 IV, 2000 32000I, 2001 41000預(yù)測(cè)接下來(lái)的四個(gè)時(shí)期的需求量 時(shí)間序列預(yù)測(cè)(Figure 4.1) 0 10,

7、000 20,000 30,000 40,000 50,000 97 ,2 97 ,3 97 ,4 98 ,1 98 ,2 98 ,3 98 ,4 99 ,1 99 ,2 99 ,3 99 ,4 00 ,1 剔除季節(jié)性影響的需求 Dt-(p/2) + Dt+(p/2) + S 2Di / 2p P是偶數(shù)Dt = (sum is from i = t+1-(p/2) to t+1+(p/2) S Di / p P是奇數(shù) (sum is from i = t-(p/2) to t+(p/2), p/2 向下取整 剔除季節(jié)性影響的需求For the example, p = 4 是偶數(shù)For t =

8、 3:D3 = D1 + D5 + Sum(i=2 to 4) 2Di/8= 8000+10000+(2)(13000)+(2)(23000)+(2)(34000)/8= 19750D4 = D2 + D6 + Sum(i=3 to 5) 2Di/8= 13000+18000+(2)(23000)+(2)(34000)+(2)(10000)/8= 20625 剔除季節(jié)性影響的需求包括需求預(yù)測(cè)Dt = L + tT其中，Dt = t時(shí)期剔除季節(jié)性影響的需求L = level (基期剔除季節(jié)性影響的需求)T = trend (剔除季節(jié)性影響的需求后預(yù)計(jì)需求趨勢(shì))In the example, L

9、= 18,439 and T = 524 需求的時(shí)間序列 0 10000 20000 30000 40000 50000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 Period De ma nd Dt Dt-bar 預(yù)測(cè)季節(jié)性需求季節(jié)性需求是實(shí)際需求與剔除季節(jié)性影響后的需求之間的比率St = Dt / Dt = t時(shí)期的季節(jié)性因素In the example, D2 = 18439 + (524)(2) = 19487 D2 = 13000S2其他時(shí)期的計(jì)算方法依此類推 預(yù)測(cè)季節(jié)性需求(Fig. 4.4) t Dt Dt-bar S-bar 1 8000 18963 0.42 = 80

10、00/18963 2 13000 19487 0.67 = 13000/19487 3 23000 20011 1.15 = 23000/20011 4 34000 20535 1.66 = 34000/20535 5 10000 21059 0.47 = 10000/21059 6 18000 21583 0.83 = 18000/21583 7 23000 22107 1.04 = 23000/22107 8 38000 22631 1.68 = 38000/22631 9 12000 23155 0.52 = 12000/23155 10 13000 23679 0.55 = 13000

11、/23679 11 32000 24203 1.32 = 32000/24203 12 41000 24727 1.66 = 41000/24727 預(yù)測(cè)季節(jié)性需求給定一個(gè)時(shí)期，可以通過(guò)將相似時(shí)期的季節(jié)性需求加以平均得到某一時(shí)期的季節(jié)性需求假定一個(gè)r循環(huán)，對(duì)于所有以 pt+i, 1ip,形式的時(shí)期，得到以下季節(jié)性需求Si = Sum(j=0 to r-1) Sjp+i/r In the example, 預(yù)測(cè)需求使用預(yù)測(cè)結(jié)果，可以使用靜態(tài)法預(yù)測(cè)得到4個(gè)時(shí)期的預(yù)測(cè)如下:F13 = (L+13T)S1 = 18439+(13)(524)(0.47) = 11868F14 = (L+14T)S2 =

12、 18439+(14)(524)(0.68) = 17527F15 = (L+15T)S3 = 18439+(15)(524)(1.17) = 30770F16 = (L+16T)S4 = 18439+(16)(524)(1.67) = 44794 適應(yīng)性預(yù)測(cè)法u對(duì)需求水平、需求趨勢(shì)的預(yù)測(cè)在每次觀察后做出調(diào)整u適應(yīng)性預(yù)測(cè)的常見(jiàn)方法移動(dòng)平均法單一指數(shù)平滑法 Holts model (需求趨勢(shì)) Winters model (需求趨勢(shì)和季節(jié)性需求) 適應(yīng)性預(yù)測(cè)法的根本概念數(shù)據(jù)解釋：P83 適應(yīng)性預(yù)測(cè)法一般步驟u自動(dòng)創(chuàng)立u預(yù)測(cè)u預(yù)測(cè)誤差u修正誤差u重復(fù)以上步驟，直到完成預(yù)測(cè) 移動(dòng)平均法u適用于不存在

13、預(yù)測(cè)趨勢(shì)和季節(jié)性變動(dòng)u系統(tǒng)需求=需求水平u最近N期的需求平均值作為t期的需求水平 u Lt = (Dt + Dt-1 + + Dt-N+1) / NFt+1 = Lt and Ft+n = Lt 當(dāng)觀測(cè)到t+1期的需求后，做出修正Lt+1 = (Dt+1 + Dt + + Dt-N+2) / N F t+2 = Lt+1 移動(dòng)平均法-Example對(duì)于前述例題 (Table 4.1)我們用4期移動(dòng)平均來(lái)預(yù)測(cè)第5期的需求L4 = (D4+D3+D2+D1)/4 = (34000+23000+13000+8000)/4 = 19500F5 = 19500 = F6 = F7 = F8觀測(cè)到第五期需

14、求 D5 = 10000第五期需求誤差, E5 = F5 - D5 = 19500 - 10000 = 9500修正第五期預(yù)測(cè):L5 = (D5+D4+D3+D2)/4 = (10000+34000+23000+13000)/4 = 20000F6 = L5 = 20000 單一指數(shù)平滑法u適用于不存在預(yù)測(cè)趨勢(shì)和季節(jié)性變動(dòng)u系統(tǒng)需求=需求水平u需求初始預(yù)測(cè) L0, 是所有歷史數(shù)據(jù)的平均值L0 = Sum(i=1 to n)Di/n未來(lái)各期需求的預(yù)測(cè)等于對(duì)當(dāng)期需求水平的預(yù)測(cè):Ft+1 = Lt and Ft+n = Lt 當(dāng)觀察到 Dt+1時(shí), 對(duì)需求水平預(yù)測(cè)值做出修正:L t+1 = aDt+

15、1 + (1-a)Lt Lt+1 = Sum(n=0 to t+1)a(1-a)nDt+1-n 單一指數(shù)平滑法-Example在前述例題中，用指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)第1期需求L0 = Sum(i=1 to 12)Di/12 = 22083F1 = L0 = 22083觀察到第1期需求 D1 = 8000第1期需求誤差 E1E1 = F1 - D1 = 22083 - 8000 = 14083假設(shè) a = 0.1, 第1期預(yù)測(cè)需求修正為:L1 = aD1 + (1-a)L0 = (0.1)(8000) + (0.9)(22083) = 20675F2 = L1 = 20675注意：第1期需求預(yù)測(cè)水平低于

16、初始期 預(yù)測(cè)誤差的測(cè)定意義u管理者可以利用預(yù)測(cè)誤差分析，判斷預(yù)測(cè)是否準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)了系統(tǒng)需求u由于誤差要用來(lái)解釋意外事件，管理者應(yīng)該估計(jì)誤差 預(yù)測(cè)誤差的測(cè)定方法u預(yù)測(cè)誤差 = Et = Ft - Dt u平均方差 公式u絕對(duì)離差 = At = |Et|u平均絕對(duì)離差 (MAD) 公式 預(yù)測(cè)誤差的測(cè)定方法u平均絕對(duì)百分比誤差 (MAPE) 公式u預(yù)測(cè)誤差之和 biasn = Sum(t=1 to n)Etu路徑信號(hào) 公式 Summary of Learning Objectivesu理解預(yù)測(cè)在供給鏈中的應(yīng)用u識(shí)別需求預(yù)測(cè)的組成局部u根據(jù)歷史數(shù)據(jù)運(yùn)用時(shí)間數(shù)列法來(lái)預(yù)測(cè)供給鏈需求u分析需求預(yù)測(cè)來(lái)估計(jì)預(yù)測(cè)誤差