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1、第五讲：需求预测与综合计划,一、需求预测二、综合计划,例：上海交通大学在闽行建新校址的依据是什么？一个啤酒厂打算新增一条生产线，其依据又是什么？明天超市打算减少上班工作人员数量，其依据又是什么？,1、问题的提出,一、需求预测,2、预测种类,长期预测,中期预测,短期预测,(1)、按预测时间,(2)、按主客观因素,定性预测,定量预测,(3)、按预测类型,经济预测,技术预测,需求预测,关注,3、需求预测的意义,预测是为下一步计划做准备预测是制定营销、生产 和库存、采购、人力资源等计划的基础。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。,4、需求预测的主要步骤,确定预测目标；确定影响
2、产品需求的因素及其重要性；收集资料；选择预测方法与模型；计算、预测；对预测结果进行综合分析，得出结论；将预测结果应用于生产计划工作中；根据实际情况，对预测结果进行监控。,5、需求预测的衡量标准,稳定性,响应性,反应稳定需求的能力,反应需求变化的能力,6、需求预测方法,需要说明的是，为使预测更符合实际，经验、判断和数学模型都起一定的作用，但没有哪一种方法一直都能奏效。,7、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。常用的有：时间序列：用过去的需求和时间的关系来预测未来的需求。因果模型：用过去的资料揭示变量和需求的关系，进而预测未来的需求。,(1
3、)、时间序列模型,时间序列（Time Series）：按一定的时间间隔和事件发生的先后顺序将所收集的数据排列起来所得到的序列。,时间序列的构成：趋势成分：随时间的推移而表现出的一种倾向（上升、下降、平稳）。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。周期成分：较长时间里（一般为数十年）有规则的波动。随机成分：没有规则的上下波动。,随机成分,周期成分,季节成分,趋势成分,显现结果,数量,时间,时间序列模型(Forecasting based on time series data)：时间序列平滑模型：通过多个数据的平均来消
4、除和减少随机成分(干扰)。常用的有简单移动平均、加权移动平均、一次指数平滑。时间序列分解模型。,1)、简单移动平均(Simple Moving Average),SMAt+1=(Xt+Xt-1+Xt-N+1)/N 预测值=(前N次实测值的平均值),对于简单滑动平均预测方法，关键是选择移动时间区间的大小，即N的大小。结果：N越大、预测值越平滑，对干扰的灵敏性越低，预测值的响应性也就越小。N的大小的选择与预测者要求的适应性有关。如果管理者追求稳定性，N的值应该选择大一些，如果管理者的目标是体现响应性，则应选择小一点的N。,2)、加权移动平均(Weighted Moving Average),WMA
5、t+1=(t Xt+t-1 Xt-1+t-N+1 Xt-N+1)/N预测值=(前N次实测值的加权平均值)t、t-1、t-N+1称为加权因子，且（t+t-1+t-N+1）/N=1,为了强调最近数据的影响，突出其作用，取3=1.5、2=1、1=0.5，得到加权移动平均结果,结果：预测值的响应性较好，其结果与和N的取值有关。,3)、一次指数平滑(Single Exponential Smoothing),SAt=SAt-1+(Xt-1-SAt-1)或者，SAt=Xt-1+(1-)SAt-1预测值=(上次实测值)+(1-)上次预测值称为平滑常数，（0 1）,A,B,C,D,E,E=B+D,预测的关键是
6、选择的大小。结果：一次指数平滑预测值依赖于平滑常数的选择，一般来言，越大，预测值的响应性越大，选得小些，则稳定性较大。如果管理者追求稳定性，的值应该选择小一些，如果管理者的目标是体现响应性，则应选择大一点的。,4)、时间序列分解模型(Time Series Decomposition),对各成分进行单独预测，再按一定的组合规则综合处理，得出最终的预测结果。乘法模型 TF=TSCI加法模型 TF=T+S+C+I,主要讨论线性季节模型线性变化趋势与季节性变化趋势共同作用的结果。预测值=趋势预测值季节系数,求趋势直线方程：y=a+b ty为趋势预测值，t为季节序号，a、b为常数。可用作图法或最小二乘
7、法求出a、b。,例：旅游点快餐销售,T(t)=10000+167 t,计算季节系数：各周期内相应实际值与趋势值的比值的平均值。,SI(夏)=(1.16+1.13+1.16)/3=1.15SI(秋)=1.00SI(冬)=0.85SI(春)=1.00,A1/T1=11800/10167=1.16,计算预测值：预测值=趋势预测值季节系数未来一年的夏秋冬春各季对应的t值分别为13,14,15,16,预测销售量分别为:夏季:(10,000+16713)1.15=13,997(份)秋季:(10,000+16714)1.00=12,338(份)冬季:(10,000+16715)0.85=10,629(份)春
8、季:(10,000+16716)1.00=12,672(份),二、综合生产计划,1、计划管理,(1)、计划,计划是组织的前提计划是指挥的依据计划是协调的工具计划是控制的标准,(2)、计划管理过程（PDCA）,编制计划（Plan）执行计划（Do）检查计划完成情况（Check）改进（Act）,2、综合计划,(1)、时间性,长期计划,中期计划,短期计划,产品发展方向，生产发展规模，技术发展水平,现有资源条件下确定产品品种，产量，员工，产成品库存等,生产进度控制，人员班次安排，质量控制,战略层,战术层,作业层,经营预测,企业规划,产品和市场计划,资源计划,财务计划,产品需求预测,生产计划大纲,粗能力需
9、求计划,主生产计划,能力需求计划,物料需求计划,物料供应计划,车间作业计划,最终装配计划,长期计划,中期计划,短期计划,(2)、总结构工业企业生产计划体系,年生产计划、总生产计划,制造业,服务业,(3)、年生产计划,(4)、年生产计划特征,规定全年的总任务；计划指标：品种、质量、产量、产值；是一个中期生产计划,处理的对象以产品级为主。它属于战术层计划；是指导企业生产与其他活动安排的依据。,不同类型生产计划的度量,流程式生产：生产计划可较准确地描述加工装配式生产：生产计划是模糊的大量生产：具体产品表示大批生产：代表产品表示多品种、中小批生产：假定产品表示,代表产品结构和工艺具有代表性，产量较大的
10、产品。假定产品实际上并不存在的产品，只是为了结构与工艺差异大的产品有一个统一的计量单位而引入的一个概念。假定产品的劳动量定额是各具体产品的劳动量定额的加权平均值（以计划产量为权系数）。,(5)、年生产计划分解,年生产计划分解,生产作业计划,如何分解？,年生产计划分解,按时间,把年、季等较长期任务分解到月、旬、周、日、轮班、小时。,(a)、按时间分解,某涤纶厂的年生产计划和主生产计划：,年生产计划分解,按空间,把全厂任务分解到各车间、工段、班组、个人。,(b)、按空间分解,厂级生产计划,车间级生产计划,班组级生产计划,产品级生产计划,零件级生产计划,工序级生产计划,年生产计划分解,按计划单位,把
11、整台产品分解到部件、组件、零件、毛坯和工序。,(c)、按计划单位,3、综合计划的编制,使计划期内资源成本最小化,综合计划编制原则,产品A的年度生产计划安排，期初库存为400,4、综合计划要素,生产率、劳动力水平和存货量,总生产计划要素,问题描述：在已知计划期内，每一段时间t的需求预测为F(t),以生产计划期内成本最小化为目的，确定时段t=1,2,T的产量P(t)，存货量I(t)和劳动力水平W(t).,5、综合计划影响因素,成本,影响因素,库存持有成本缺货成本招聘/解聘加班费库存变化转包合同的费用,6、策略,综合计划编制策略,库存水平改变工人数量增减工作班次改变转包,库存水平改变,优点：将内部生
12、产与外部需求隔开，维持内部生产的均衡；利于充分利用设备和人力；利于产品质量的稳定；利于生产管理；缺点：库存量大，资金占用多。,生产率改变,优点：市场适应性好；库存费用较低。缺点：生产不均衡；不利于产品质量的稳定；要经常调整设备和人力。,混合策略：既考虑需求的变动性，又考虑生产过程的稳定性。,例题：某公司将预测的市场需求转化为生产需求，如表1所示。该产品每件需20小时加工，工人每天工作8小时。招收工人需广告费、考试费和培养费，折合雇一个工人需300元，裁减一个工人需付解雇费200元。假设生产中无废品和返工。为了应付需求波动，有1000件产品作为安全库存。单位维持库存费为6 元/件.月。设每年的需
13、求类型相同。因此在计划年度开始时的工人数等于计划年度结束时的工人数。相应地，库存量也近似相等。现比较以下不同的策略下的费用。,128000,256,256,维持1000件安全库存需1000*6*12=72000元，则总费用为200000元。,表2 仅改变工人数量的策略,252天内生产24200件，则平均每个工作日生产96.03件，需96.03*20=1920.63小时，每天需工人1920.63/8=240.08人，取241人，则每天平均生产241*8/20=96.4件。,209253,4月初需生产1600件，每天需生产76.19件。设前一段采用80件/天的生产率，则每天需要80*20/8=200个工人。生产到8月底，累计109天生产了109*80=8720件。在余下的（252-109）=143天内，要生产（24200-8720）=15480件，平均每天15480/143=108.25件，需108.25*20/8=270.6人，取271人。每天可生产271*8/20=108.4件。,143775,35500,谢谢！,
