生產(chǎn)與存貨管理的環(huán)境

1、預(yù)測,前言資料預(yù)測時間長度及規(guī)模主要預(yù)測技術(shù)時間序列分析外部技術(shù)存貨系統(tǒng)的預(yù)測錯誤,前言,一.預(yù)測1.APICS的定義2.臆測3.預(yù)測與生產(chǎn)型態(tài)的關(guān)係4.臆測的使用場合5.預(yù)測在生產(chǎn)計畫過程中的角色(圖3-1),資料(1),壹.時間數(shù)列資料的意義貳.資料與時間序列資料(第5頁)參.時間數(shù)列資料的二型態(tài)A.外部資料B.內(nèi)部資料肆.外部資料的來源A.人口統(tǒng)計學(xué)B.銷售力的回饋,Back,資料(2),伍.內(nèi)

2、部資料的修正A.經(jīng)常產(chǎn)生偏誤的資料是來自於銷售促 銷及新廣告宣傳 B.資料的修正應(yīng)該被限制在已經(jīng)知道原因 的較大異常的糾正 Random cause Assignable cause,預(yù)測時間長度及規(guī)模(1),壹.產(chǎn)品的預(yù)測時間長度至少要和產(chǎn)品的總前置時間相同 貳.預(yù)測更新的頻率由資料獲得的價值及產(chǎn)品的銷售變異度作決定 參.價格高的項目應(yīng)該較常作預(yù)測的更新，而價格低的項目則較不常作肆.價格

3、高的項目，由當(dāng)作預(yù)測的更新增加的準(zhǔn)確性可以覆蓋消除昂貴的安全存量伍.預(yù)測是為產(chǎn)品群組(Product groups)而不是為個別的項目(individual items)所作的,主要的預(yù)測技術(shù),壹.定性法(P95)多依賴判斷,直覺與主觀的評價--->臆測Ex.市場研究,Delphi法,管理的估計貳.定量法(P96) (時間數(shù)列) 1.移動平均法2.加權(quán)移動平均法3.指數(shù)平滑法4.時間序列分解5.Winter’s

4、 三因素模式,Delphi預(yù)測過程,1.成立Delphi委員會2.專家尋找與問卷設(shè)計3.問卷發(fā)放4.問卷回收與整理5.問卷重新設(shè)計6.問卷發(fā)放7.問卷回收與整理 …..,時間數(shù)列分析法,壹.移動平均法(p99)( 表3-2) A.期數(shù)之選擇B.適用時機及優(yōu)缺點貳.加權(quán)移動平均法(p102))( 表3-3) 參考課本重點(p102)重點:權(quán)數(shù)的決定及優(yōu)缺點參.指數(shù)平滑法(P104)(表3-4)

5、 (參考課本重點(p105)重點1:指數(shù)之決定及指數(shù)大小之影響,優(yōu)缺點重點2:追蹤訊號之應(yīng)用與調(diào)整指數(shù)之應(yīng)用,預(yù)測誤差的量度,預(yù)測誤差的量度 (T23,T24)A.平均絕對差(MAD)B.均方差(MSE) (表六:MAD與MSE衡量誤差的好處) C.量度方法的選擇(p110) 重點:如何以預(yù)測誤差選擇預(yù)測方法及指數(shù)追蹤訊號(p111) (T25)A.追蹤訊號:(Tracking signal,TS)幫

6、助保持預(yù)測 的不偏性(功能類似管制圖的應(yīng)用),預(yù)測誤差的量度,B.追蹤訊號的計算與表示(參考表3-7計算過程)a. TSi = E(ei) / MADb. TSi = ∑(ei) / MADc.TSi依發(fā)生時間的先後次序繪圖(類似管制圖) C. TSi可正可負(fù),介於0~1之間D.實務(wù)上的意義:管制﹑預(yù)警E.當(dāng)追蹤訊號超過某一個臨界值時，此訊息會列出顯示預(yù)測的誤差值得懷疑。 F.臨界值的大小視預(yù)測項目的重要性來決定

7、G.TSi與指數(shù)平滑法間的關(guān)係( p.113),時間數(shù)列分析法(3),陸.調(diào)整指數(shù)平滑法(P112)柒.時間數(shù)列分解法A.將一個時間序列分解為趨勢，季節(jié)性和這個序列組成的隨機單元 B.最好有 48個月以上的需求歷史資料捌.時間數(shù)列分解法步驟(P113)(記住步驟以及各步驟的目的)玖.估計隨機部分拾.時間數(shù)列分解法的障礙及解決辦法(P123),時間數(shù)列分解各步驟的目的,Step1:去除季節(jié)指數(shù)(但觀測值並非月中之值)St

8、ep2:以月中之值來代表該月份之觀測值Step3:求在無外力作用下之最佳回歸直線Step4:以Step3 求出的直線外推未來在無外力作用下可能發(fā)生的觀測值Step5:求 Step4 求出的觀測值,如果考慮外力作用時(季節(jié)指數(shù))的可能觀測值,Winter’s三因素模式,壹.Winter’s三因素模式的適用時機(P123)貳. Winter’s三因素模式的觀念它使用了分別對於基本(去除季節(jié)性)需求，趨勢，和季節(jié)性指數(shù)估計值的平滑因

9、素。 參.Winter’s參因素模式預(yù)測計算過程肆.優(yōu)點為何(與其他方式比較),Winter’s三因素模式,二﹑觀念：1.指數(shù)平滑法觀念之應(yīng)用[Fn =αDn-1 + (1?α) Fn?1]2.預(yù)測值之推算考慮三種影響因素且三種影響因素各自有自己之指數(shù),影響因素指數(shù)基本值(Base)α趨勢(Trend)β季節(jié)性因素(Season)γFn = (Bn?1+iTn?1) ? Sn?p (p表示季節(jié)指數(shù))

10、,Winter’s三因素模式,1.利用上一期的基本值﹑趨勢值﹐以及上年度的季節(jié)指數(shù)來估計下一期的預(yù)測值2.圖解(if 已經(jīng)經(jīng)過四期﹐且一年有四季) F5 = B4 + i T4) ? S1 (i 表往後第i 期),,Winter’s三因素模式,三﹑解法由基本資料求過去最近一期之趨勢值T(概估)(參考Table 3-12)當(dāng)?shù)玫酱我黄诘恼鎸嵵滇岍o則依此來陸續(xù)推算(Xn 表真實發(fā)生的數(shù)值)A﹑Bn =αBn ? (1?α)

11、 ? (Bn?1 ? Tn?1)由於Xn已知(n = 5)﹔則Bn = Xn ? Sn-p = X5 ? S1Bn = Xn ? Sn?p已知﹐α已知﹐Bn?1已知﹐Tn?1已知Bn = α(Xn ? Sn?p) ? (1?α)(Bn?1 ? Tn?1)B5 = 0.2 (112? 0.9) ? 0.8(136 ? 4) = 24.9 ?112 = 137,Winter’s三因素模式,B﹑Tn =β(Bn?Bn?1) ? (1?

12、β) Tn?1 T5 = 0.1(B5?B4) ? (1? 0.1) T4 = 0.1(137?136) ? 0.9 ? 4.0 = 0.1 ? 3.6 = 3.7 C﹑Sn =γ(Xn ? Bn) ? (1?γ)Sn?p = 0.05(112 ? 137) ? 0.95? 0.9 = 0.896 3.F6 = (Bn?1 + i ?Tn?1)?Sn?