供应链综合计划管理

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1、,第四章 供应链综合计划管理 第1节 供应链需求预测 第2节 供应链总体计划 第3节 供应链中的供给和需求规划：控制可预测变量,第1节 供应链需求预测,一、预测的作用与特征 二、预测的组成部分及预测方法 三、需求预测的基本方法 四、预测的时间序列 五、预测误差的测定方法 六、案例：天然气公司的需求预测,一、供应链中预测的作用,需求预测是供应链中所有计划的基础 需求预测是推拉流程的起点 推：规划生产能力、库存 拉：规划供给水平零部件和生产线 拥有稳定需求的成熟产品最容易预测 原材料供应和成品需求不确定性大的产品难预测,二、预测的特点,预测通常是不准确的 长期预测的准确性通常比短期预测低 综合预测

2、准确性比分解预测高 企业越处在供应链上游，预测误差也越大,三、预测的组成及预测方法,1、影响需求预测的因素 历史需求 产品提前期 广告计划或其他营销努力 经济状况 价格折扣 竞争者采取的行动,2、预测方法 定性法（qualitative） 历史数据少，专家对市场的见解非常重要 时间序列法（time series） 未来需求与过去需求相关性大 因果关系法 需求预测与某些外界因素高度相关 仿真法,四、需求预测的基本步骤,1、理解预测的目标 2、把供应链的需求计划和预测整合起来 3、了解和识别顾客群 4、识别影响需求预测的主要因素 5、确定合适的预测技术 6、设定预测绩效和误差侧度,五、时间序列预测

3、法,乘法型： 系统需求=需求水平*需求趋势*季节性需求 加法型： 系统需求=需求水平+需求趋势+季节性需求 混合型： 系统需求=（需求水平+需求趋势）*季节性需求,1、静态预测法 假设未来需求水平、需求趋势和季节系数都不随观测到的新需求而改变。 系统需求=（需求水平+需求趋势） *季节性需求 在t期预测t+l期的需求： Ft+l=L+(t+l)TSt+l L=基期的预计需求水平 T=预计需求趋势 St=预计t期的季节系数 Dt=实际观测的t期需求 Ft=预测的t期需求,案例：,（1）估计需求水平和需求趋势 剔除季节性需求影响 P:每次季节性循环包含的期数 从l+1到l+p这段时期的平均需求是l

4、+(p+l)/2时期剔除季节性影响后的需求 Dt=(Dt-p/2+Dt+p/2+2Di)/2p偶数 Dt=(Di)/p 奇数 如p=4，t=3 ，D3 =(D1+D5+2Di)/2*4 如p=3，t=3 ，D3 = (D2+D3+D4)/3,案例：,Dt=(Dt-p/2+Dt+p/2+2Di)/2p,D=L+tT,D=L+Tt Exel(工具/数据分析/回归) D=18439+524t,（2）估计季节系数 St=dt/Dt,季节系数：,S1 =(S1+ S5+ S9) /3=（0.42+0.47+0.52）/3=0.47 S2 =(S2+ S6+ S10) /3 =（0.67+0.83+0.5

5、5）/3=0.68 S3 =(S3+ S7+ S11) /3 =（1.15+1.04+1.32）/3=1.17 S4 =(S4+ S8+ S12) /3 =（1.66+1.68+1.66）/3=1.67 静态预测： F13=(L+13T)S13=(18439+13*524)0.47=11868 F14=(L+14T)S14=(18439+14*524)0.68=17527 F15=(L+15T)S15=(18439+15*524)1.17=30770 F16=(L+16T)S16=(18439+16*524)1.67=44794,2、适应性预测法,假设需求水平、需求趋势、季节性随每次观测到的实

6、际需求量变化。 Lt=t期末的预计需求水平 Tt=t期末的预计需求趋势 St= t期末预计季节系数 Dt= t期实际观测的需求 Ft= t期的预测需求 Et= t期的预测误差,适应性需求预测步骤： 第一步，初始化：静态的L0、T0、S 第二步，预测： Ft+1 =（Lt+lTt） St+1 第三步，预测误差： Et+1 = Ft+1-Dt+1 第四步，修正预测值：用已知的Et+1再去修正Lt+1、Tt+1、S,并作为下一期的基础数据,（1）移动平均法 没有可观测到的需求趋势或季节变动时 系统需求=需求水平 Lt= (Dt+Dt-1+Dt-2+.+Dt-N+1)/N Ft+1 =Lt 当观测完t

7、期后 Lt+1= (Dt+1+Dt+Dt-1+.+Dt-N+2)/N Ft+2 =Lt+1,案例： 用4期移动平均预测5期 L4= (D4+D3+D2+D1)/4=19500 F5 =L4 E5 = F5-D5 =19500-10000=9500 当得到5期的需求观察值后，修正第5期需求水平。 L5= (D5+D4+D3+D2)/4=20000,（2）一次指数平滑法,没有可观测到的需求趋势或季节变动时 L0=1/n*D Ft+1=Lt Lt+1=aDt+1+(1-a)Lt （0 a1 ） 案例：天然气在线公司用指数平滑法预测1期，已有12期数据 L0=1/12*D=22083 F1=L0=22

8、083 Et=Ft-Dt=22083-8000=14083 设a=0.1 Lt+1=aDt+1+(1-a)Lt =0.1*8000+0.9*22083=20674,Ft+1=aDt+(1-a)Ft,（3）矫正需求趋势的指数平滑法（HOLT）,呈现需求趋势但没有季节性变动 系统需求=需求水平+需求趋势 线性回归 ：Dt=at+b Ft+1=Lt+Tt Ft+n=Lt+nTt 观测到t期的实际需求后，对需求水平和需求趋势进行修正 Lt+1=aDt+1+(1-a)(Lt+Tt) Tt+1=b(Lt+1 -Lt)+ (1-b)Tt,案例：天然气在线公司holt模型法预测 回归 L0=12015 T0=

9、1549 预测：F1=L0+T0=12015+1549=13564 预测误差：E1=F1-D1=13564-8000=5564 平滑系数：a=0.1 b=0.2 修正： L1=aD1+(1-a)(L0+T0)=0.1*8000+0.9*13564=13008 T1=b(L1-L0)+(1-b)T0=0.2*(13008-12015)+0.8*1549=1438 F2=L1+T1=13008+1438=14446 初始预测过高，修正从13564到13008，预测趋势也从1549降到1438,案例：,一家电子制造商在过去6个月中观察到它的最新MP3产品的需求一直保持增长，需求的观测值分别为8415

10、、8732、9014、9808、10413和11961，用矫正需求趋势的指数平滑法预测第4期的需求，其中a=0.1，b=0.2。 （线性回归结果：L0=7367，T0=673）,F1=L0+T0=7367+673=8040 E1=F1-D1=8040-8415=-375 L1=aD1+（1-a）F1=0.1*8415+0.9*8040=8078 T1=b（L1-L0）+（1-b）T0 =0.2*（8078-7367）+0.8*673=681,（4）矫正需求趋势和季节性的指数平滑法（winter模型）,呈现需求趋势和季节变动。 系统需求=（需求水平+需求趋势）季节性需求 Ft+1=(Lt+Tt)

11、St+1 Ft+n=(Lt+nTt)St+n 观测到t期的实际需求后，对需求水平、需求趋势和季节系数进行修正 Lt+1=a(Dt+1/St+1)+(1-a)(Lt+Tt) Tt+1=b(Lt+1-Lt)+(1-b)Tt St+p+1=c(Dt+1/Lt+1)+(1-c)St+1,案例： L0=18439，T0=524，S1=0.47， S2=0.68， S3=1.17， S4=1.67 预测： F1=(L0+T0)S1 =(18439+524)0.47=8913 预测误差：E1=F1-D1=8913-8000=913 平滑 ：a=0.1 b=0.2 c=0.1 修正： L1=a(D1/S1)+

12、(1-a)(L0+T0) =0.1*（8000/0.47）+0.9*（18439+524）=18769 T1=b(L1-L0)+(1-b)T0 =0.2*（18769-18439）+0.8*524=485 S1=c(D1/L1)+(1-c)S1 =0.1（8000/18769）+0.9*0.49=0.47 F2=(L1+T1)S2 =(18769+485)*0.68=13093,预测方法的适用情况,六、预测误差的度量,分析原因： 可以运用误差分析，检查是否准确反映系统需求部分 误差用来解释意外事件 误差在一定范围是可以接受的； t期的误差是该期预测需求与实际需求的差值：Et=Ft-Dt,衡量方

13、法： MSE:均方差，表示误差的离散程度（mean squared error） MSEn=1/nE2t At：绝对偏差，表示t期误差绝对值（absolute deviation） At=|Et| MADn：表示平均绝对误差 MADn =1/n At 如果正态分布，MAD可以用来预测随机需求部分标准差 =1.25MAD MAPEn表示平均绝对百分比误差 MAPEn = （ |Et/Dt |）100/n 为辨别是否持续低估或者高估，用预测误差之和衡量 Bias= Et 正态分布值为0 TS路径信号（tracking signal） TSt= Biast/MADt -6TSt6,七、综合项目： 天

14、然气在线公司需求预测移动平均法,七、综合项目：天然气在线公司需求预测单一指数平滑法：,七、综合项目：天然气在线公司需求预测holt model,四种方法的预测误差,第2节 供应链综合计划 主要内容： 一、供应链综合计划的作用 二、综合计划的有关问题 三、综合计划策略 四、利用线性模型制定总体计划,一、供应链综合计划的作用,在需求产生之前进行预测，并决定需求得到的满足的程度。 需确定的主要参数： 生产速率 劳动力 加班量 机器产能水平 转包 延期交货需求 现有库存,二、综合计划的有关问题,1、制定总体计划需要的信息 T期的需求预测F 生产成本 劳动成本（日常+加班） 转包生产成本 变动成本（工人

15、、设备以及产能） 单位产品所需劳动或机器小时数 库存成本 缺货或者积压成本,2、限制性因素 加班时间 解雇 可利用资本 库存缺货或积压 从供应商到企业的约束,三、综合计划策略,1、追逐策略将产能作为杠杆 当需求变动时，改变生产能力，解雇或者雇佣劳动力。 缺点：产能改变成本很高 适用条件：库存成本很高，而改变产能成本较低。,2、劳动力或产能的时间柔性策略将利用率作为杠杆 劳动力和产能不变，调整作业时间 缺点：设备与员工的闲置 适用条件：库存成本很高，而改变产能利用水平的成本较低。,3、平稳策略将库存作为杠杆 劳动力与产能的产出率保持不变，通过库存调节。 优点：雇员稳定，设备利用率高 缺点：积压严

16、重,四、利用线性模型制定综合计划,1、决策变量： Wt=t月的劳动力人数 Ht=t月初雇佣员工数 Lt=t月初解雇员工数 Pt=t月生产的产量水平 It=t月末的库存水平 St=t月末缺货或积压的产品数量 Ct=t月转包生产数量 Ot=t月加班小时数,2、目标函数：总成本最小 日常劳动成本=640Wt 加班劳动成本=6Ot 雇佣和解雇成本=300Ht+ 500Lt 保有和出清库存成本=2It+ 5St 原材料成本和转包成本=10Pt+ 30Ct 总成本= 640Wt +6Ot +300Ht+ 500Lt +2It+ 5St +10Pt+ 30Ct,3、限制性条件 工人总数、雇佣员工数和解雇员工数 Wt=Wt-1+Ht+Lt t=1,6 W0=80 生产能力 Pt40Wt+Ot/4 t=1,6 库存平衡 It-1+Pt+Ct=Dt