生產(chǎn)管理知識(shí)_生產(chǎn)預(yù)測(cè)步驟與方法

生產(chǎn)預(yù)測(cè) 生產(chǎn)預(yù)測(cè)之定義 預(yù)測(cè)是對(duì)未來(lái)事物的一種估計(jì) 生產(chǎn)預(yù)測(cè)則是利用有系統(tǒng)之方法對(duì)未來(lái)之生產(chǎn)數(shù)量作一合理之估計(jì) 以作為釐訂生產(chǎn)計(jì)畫(huà)之參考 預(yù)測(cè)之時(shí)程 長(zhǎng)程 中程 短程 生產(chǎn)預(yù)測(cè)之步驟 決定預(yù)測(cè)之時(shí)程 收集過(guò)去之歷史資料 繪圖 預(yù)測(cè)過(guò)去 預(yù)測(cè)模式之評(píng)估與選用 預(yù)測(cè)未來(lái) 預(yù)測(cè)模式之監(jiān)控 生產(chǎn)預(yù)測(cè)之方法 定性預(yù)測(cè) 德?tīng)柗品ㄖ鞴苋藛T共識(shí)凝聚法銷售人員調(diào)查法市場(chǎng)研究法 定量預(yù)測(cè) 時(shí)間序列分析法簡(jiǎn)單回歸分析法因果關(guān)係分析季節(jié)因素法 時(shí)間序列分析 時(shí)間序列之組成 趨勢(shì)季節(jié)性循環(huán)不規(guī)則變動(dòng)隨機(jī)變動(dòng) 方法 純真法移動(dòng)平均值法加權(quán)移動(dòng)平均法指數(shù)平滑法 假設(shè) 過(guò)去資料對(duì)未來(lái)預(yù)測(cè)是與時(shí)間相關(guān)的用於中 短期預(yù)測(cè) 純真法 純真法適用之時(shí)機(jī) 生產(chǎn)穩(wěn)定 本期之預(yù)測(cè)值 前一期之實(shí)際值季節(jié)性變化 本期之預(yù)測(cè)值 同時(shí)間點(diǎn)前一期之實(shí)際值趨勢(shì) 本期之預(yù)測(cè)值 前一期之實(shí)際值 同時(shí)間點(diǎn)前二期實(shí)際值之差異 舉例說(shuō)明 加權(quán) 移動(dòng)平均值法 移動(dòng)平均值法 本期之預(yù)測(cè)值為過(guò)去n期之實(shí)際值平均 加權(quán)移動(dòng)平均值法 本期之預(yù)測(cè)值為過(guò)去n期之加權(quán)實(shí)際值平均 問(wèn)題 n之大小應(yīng)為何敏感程度無(wú)實(shí)際值之預(yù)測(cè) 指數(shù)平滑法 簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法 問(wèn)題 第一期之?dāng)?shù)量應(yīng)如何估計(jì)之大小應(yīng)為何 指數(shù)平滑法 續(xù) 二次簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法 預(yù)測(cè)模式之評(píng)估 一般而言以誤差來(lái)評(píng)估 誤差之種類 偏差平均絕對(duì)誤差均方差平均絕對(duì)百分誤差 誤差之種類 偏差 平均絕對(duì)誤差 誤差之種類 續(xù) 均方差 公式 季節(jié)因素之處理 利用簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)平均法 利用簡(jiǎn)單回歸分析法 季節(jié)因素之處理 利用簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)平均法 各季 月 生產(chǎn)均值之求算各季 月 季節(jié)指數(shù)之求算各季 月 平均季節(jié)指數(shù)之求算各季 月 預(yù)測(cè)值之求算 季節(jié)因素之處理 例 範(fàn)例 季節(jié)因素之處理 例 步驟1 各季 月 生產(chǎn)均值之求算 第一年 1000 4 250第二年 1200 4 300第三年 1800 4 450第四年 2200 4 550 季節(jié)因素之處理 例 步驟2 各季 月 季節(jié)指數(shù)之求算 例如 45 250 0 18 季節(jié)因素之處理 例 步驟3 各季 月 平均季節(jié)指數(shù)之求算 第一季 0 18 0 23 0 22 0 18 4 0 2第二季 1 3第三季 2 0第四季 0 5 季節(jié)因素之處理 例 步驟4 各季 月 預(yù)測(cè)值之求算 第五年全年需求量之預(yù)測(cè)值為2200 400 2600第一年 650 0 2 130第二年 845第三年 1300第四年 325 季節(jié)因素之處理 續(xù) 利用簡(jiǎn)單回歸分析法 各季季節(jié)指數(shù)之求算消彌各季銷售量之季節(jié)因素影響利用簡(jiǎn)單回歸分析預(yù)測(cè)各季之生產(chǎn)數(shù)量還原季節(jié)因素之影響 簡(jiǎn)單回歸分析法 假設(shè) 模式 預(yù)測(cè)之?dāng)?shù)量大小僅與時(shí)間之長(zhǎng)短有關(guān) 預(yù)測(cè)模式之評(píng)估 由相關(guān)係數(shù)來(lái)判斷 因果關(guān)係分析法 假設(shè) 模式 預(yù)測(cè)之?dāng)?shù)量大小不僅與時(shí)間之長(zhǎng)短有關(guān) 尚有其他相關(guān)之因子 預(yù)測(cè)模式之評(píng)估 由相關(guān)係數(shù)來(lái)判斷 預(yù)測(cè)模式之監(jiān)控 監(jiān)控訊號(hào) 管制圖法 利用誤差制定管制上 下限 AFA FCumulativeMonth Sales Forecast Error e e 1 47434442 514477113 545044154 555144195 4954 55246 4648 22267 3846 88348 3244 1212469 2535 10105610 2426 225811 2512 3213 3414 5015 5116 5417 5518 5119 5020 4321 3822 2723 2724 32 MAD 58 10 5 8監(jiān)控訊號(hào) 20 5 8 3 45 Month e MADt MADt 1 2 e MADt 1 CumulativeTrackingSignal CumulativetError CumulativeError MAD10 20 20 5 800 3 4511 55 640 5 8 2 5 5 8 15 15 5 640 2 6612 35 112 5 640 2 3 5 64 12 12 5 112 2 3513 106 090 5 112 2 10 5 112 2 2 6 090 0 3314 76 272 6 090 2 7 6 090 55 6 272 0 8015 96 818 6 272 2 9 6 272 1414 6 818 2 0516 15 654 6 818 2 1 6 818 1515 5 654 2 6517 45 323 5 654 2 4 5 654 1111 5 323 2 0718 34 858 5 323 2 3 5 323 88 4 858 1 6519 85 486 4 858 2 8 4 858 00 5 486 0 0020 136 989 5 486 2 13 5 486 13 13 6 989 1 8621 107 591 7 591 2 10 6 989 23 23 7 591 3 0322 26 473 6 473 2