《供应链管理第05章[1]》由会员分享，可在线阅读，更多相关《供应链管理第05章[1]（32页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、供应链管理Supply Chain Management,2017年11月17日,供应链管理Supply Chain Management,第三篇供应链管理中的运营问题,供应链管理Supply Chain Management,第五章需求预测与协同计划预测和补货,供应链管理Supply Chain Management,5.1 引言 预测是计划和决策的基础所有企业都会对未知的将来作出决策决策的依据是对未来发展需求的预测预测和实际之间一定会存在一些差异差异估计的大小直接影响预测的准确准确的预测是企业对未来决策的基础,供应链管理Supply Chain Management,预测失误的惨痛历史索尼
2、的网站2000.2刚刚开始在网上销售PS2游戏软件的时候,由于估计错误致使其网站在几分钟内点击达50万次,使系统彻底崩溃2001.3 耐克公司由于预测不准导致库存增加,使其当年的销售额比预期的降低了33%宝洁公司由于市场预测失误,错误安排生产使大批零售商缺货,损失了41%的销售收入Level 3 电信公司投资百万英里的光纤电缆只有 2.7% 投入使用,其股票价格下跌 95%,5.1 导言,供应链管理Supply Chain Management,5.2 供应和需求匹配 供应商存放大量现货以保证随时发运给客户用价格调整的策略, 来平衡市场的滞 旺需求用产能调整的方法,来平衡市场的滞 旺需求显然,
3、这些都不是供应和需求匹配的好方法,供应链管理Supply Chain Management,定性预测方法 Qualitative forecasting methods基于对事实观测的直觉和判断,带有主观性约有8%的企业使用定性预测方法德尔菲(Delphi)法 市场调查法 定量预测方法 Quantitative forecasting methods应用数学模型和历史数据,具有客观性60%的企业使用时间序列分析法移动平均法 简单趋势法24%的企业使用相关模型分析法 简单回归分析法,5.3 预测技术,供应链管理Supply Chain Management,定性预测方法 Qualitative
4、forecasting methods较多的用于数据有限或数据不可获得的情况这种方法成本较低, 预测的有效性取决于预测者的经验和技巧.具有一定的主观性局限性 各部门主管集体讨论法 Jury of executive opinion德尔菲(专家不见面讨论)法 Delphi method 销售人员意见汇集法 Sales force composite 消费者调查法 Consumer survey,5.3 预测技术 5.3.1 定性方法,供应链管理Supply Chain Management,定量预测方法 Quantitative forecasting methods应用数学模型对历史数据及相关
5、变量进行分析形成预测结果,具有相对严密的逻辑性和客观性要有大量能揭示规律的数据和用于分析的方法. 时间序列预测法 Time series forecasting 相关模型预测法 Associative forecasting,5.3 预测技术 5.3.2 定量方法,供应链管理Supply Chain Management,时间序列数据的组成部分长期趋势 trend variation具有一定规律的数据.循环波动 cyclical variation受宏观经济和政治因素影响超过一年的波浪型运动季节变动 seasonal variation在一个季节时段内出现波峰和波谷的变化随机波动 random
6、 variation不可预见的事件影响而出现的波动,5.3 预测技术 5.3.2 定量方法,供应链管理Supply Chain Management,时间序列预测模型1.简单移动平均模型 simple moving average forecasting,5.3 预测技术 5.3.2 定量方法,t,A i,i= t-n+1,n,Ft+1,=,式中:,Ft+1,n,A i,为时段 t+1 的预测,为用于计算移动平均的时段数,为在时段 i 的实际需求,供应链管理Supply Chain Management,时间序列预测模型1.简单移动平均模型 simple moving average fore
7、casting,5.3 预测技术 5.3.2 定量方法,t,A i,i= t-n+1,n,Ft+1,=,F5,=,1600+2200+2000+1600,4,=,1850,供应链管理Supply Chain Management,时间序列预测模型2.权重移动平均模型 weighted moving average forecasting,5.3 预测技术 5.3.2 定量方法,t,w i,i= t-n+1,Ft+1,=,式中:,Ft+1,n,A i,为时段 t+1 的预测,为用于计算移动平均的时段数,为在时段 i 的实际需求,A i,w i,为在时段 i 的权重 ,w i,=1,供应链管理Su
8、pply Chain Management,时间序列预测模型2.权重移动平均模型 weighted moving average forecasting,5.3 预测技术 5.3.2 定量方法,t,A i,i= t-n+1,Ft+1,=,F5,=,0.1X1600 + 0.2X2200,=,1840,w i,+ 0.3X2000 + 0.4X1600,供应链管理Supply Chain Management,时间序列预测模型3.指数平滑模型 exponential smoothing forecasting,5.3 预测技术 5.3.2 定量方法,A t,Ft+1,=,式中:,Ft+1,A t
9、,为时段 t+1 的预测,为在时段 t 的实际需求,Ft,+,Ft,(,),=,A t,+,(,1,),Ft,Ft,为时段 t 的预测,为移动系数,01,供应链管理Supply Chain Management,时间序列预测模型3.指数平滑模型 exponential smoothing forecasting,5.3 预测技术 5.3.2 定量方法,A t,Ft+1,=,Ft,+,Ft,(,),=,A t,+,(,1,),Ft,F3,=,1600,+,0.3 *(2200 1600),=,1780,供应链管理Supply Chain Management,时间序列预测模型4.趋势调整后的指数
10、平滑模型 trend adjusted exponential smoothing forecasting,5.3 预测技术 5.3.2 定量方法,A t,Ft-1,=,式中:,为在时段 t 的实际需求值,Ft-1,+,Ft,(,),=,Ft,+,(,1,),Ft,为时段 t 的指数平滑平均值,为平滑系数,01,1,(,+,Tt-1,),Tt,(,),Tt-1,趋势调整预测,TAFt+m,=,Ft,+,mTt,A t,Tt,为时段 t 的指数平滑趋势,趋势平滑系数,01,供应链管理Supply Chain Management,时间序列预测模型4.趋势调整后的指数平滑模型 trend adju
11、sted exponential smoothing forecasting,5.3 预测技术 5.3.2 定量方法,A t,Ft-1,=,Ft-1,+,Ft,(,),=,Ft,+,(,1,),F2,1,(,+,Tt-1,),Tt,(,),Tt-1,趋势调整预测,TAFt+m,=,Ft,+,mTt,A 3,T2,例题: 用趋势调整后的指数平滑法,预测第4期的结果,=2000,=1600,=300,=0.3,=0.4,F3,=0.3(2000)+(1-.03)(1600+300)=1930,T2,=0.4 (1930 -1600) + (1-0.4) 300= 312,TAF4,=1930+31
12、2,=2242,n (xy) x y,供应链管理Supply Chain Management,时间序列预测模型5.线性趋势预测模型 linear trend forecasting,5.3 预测技术 5.3.2 定量方法,=,式中:,此方法力求方差最小化,公式为: =b0 + b1,预测变量,时间变量,b0截取的直线,b1直线的斜率,b1,n x2 x,(,),2,b0,=,y b1 x,n,式中:,n: 样本数,37200 286.71*78,12*282800 78*37200,供应链管理Supply Chain Management,时间序列预测模型5.线性趋势预测模型 linear
13、trend forecasting,5.3 预测技术 5.3.2 定量方法,=,b1,b0,=,12*650 78*78,=,286.71,12,=,1236.4,13,=,1236.4 + 286.7 * x,=,1236.4 + 286.7 * 13,=,4963.5,n (xy) x y,供应链管理Supply Chain Management,时间序列预测模型6.相关预测模型 associative forecasting,5.3 预测技术 5.3.2 定量方法,=,式中:,6.1 简单回归模型公式为: =b0 + b1 simple regression model,预测变量,时间变
14、量,b0截取的直线,b1直线的斜率,b1,n x2 x,(,),2,b0,=,y b1 x,n,6.2 多元回归模型公式为: =b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 multiple regression model + b4X4 +b5X5 -bkXk,供应链管理Supply Chain Management,预测误差 forecast error et = At - Ft et 时段t的预测误差, At 时段t的实际需求, Ft 时段t的预测值.平均绝对偏差 MAD mean absolute deviation 平均绝对误差 率 MAPE mean absolute percentage error,5.4 预测的准确性,et,n,t=1,n 为评估时间段,MAD =,MAPE =,t=1,n,et,At,n,1,n,1,供应链管理Supply Chain Management,均方差 MSE mean squared error 预测误差累计 RSFE running sum of forecast error 跟踪信号 tracking signal,
