需求预测的分析方法(ppt 44页)
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需求分析与预测PPT课件
一、 独立增量过程(independent increment process) 给定二阶矩过程 { X(t),t≥0 } 我们称随机变量
X(t)-X(s),0≤s<t 为随机过程在 (s , t] 的增量.如果对 任意选定的正整数n和任意选定的0≤t0<t1<t2<…<tn, n个增量X(t1)-X(t0),X(t2)-X(t1), …,X(tn)-X(tn-1)相互 独立,则称 {X(t),t≥0}为独立增量过程.
• 备件的平均寿命为
第15页/共78页
三、产成品的需求分布
• 超市、零售店的客户到达数量是随机的 • 每位客户购买商品的数量是随机的 • 零星购买还是批量采购？
第16页/共78页
1、需求过程
一、独立增量过程 二、泊松过程 三、维纳过程
第17页/共78页
泊松过程及维纳过程是两个典型的随机过程,
它们在随机过程的理论和应用中都有重要的地位, 它们都属于所谓的独立增量过程.
在X(0)=0和方差函数VX(t)为已知的条件下, 独立增量过程协方差函数可用方差函数表示为:
第19页/共78页
二、 泊松过程 （Poisson process ）
现实世界许多偶然现象可用泊松分布来描述, 大量自然界中的物理过程可以用泊松过程来刻画. 泊松过程是随机建模的重要基石,也是学习随机过程 理论的重要直观背景.著名的例子包括盖格计数器上 的粒子流,二次大战时伦敦空袭的弹着点,电话总机所 接到的呼唤次数,交通流中的事故数,某地区地震发生 的次数,细胞中染色体的交换等等.这类变化过程可粗 略地假定为有相同的变化类型.我们所关心的是随机 事件的数目,而每一变化可用时间或空间上的一个点 来表示.这类过程有如下两个特性:一是时间和空间 上的均匀性,二是未来的变化与过去的变化没有关系. 我们将基于这些性质来建立泊松过程的模型.
X(t)-X(s),0≤s<t 为随机过程在 (s , t] 的增量.如果对 任意选定的正整数n和任意选定的0≤t0<t1<t2<…<tn, n个增量X(t1)-X(t0),X(t2)-X(t1), …,X(tn)-X(tn-1)相互 独立,则称 {X(t),t≥0}为独立增量过程.
• 备件的平均寿命为
第15页/共78页
三、产成品的需求分布
• 超市、零售店的客户到达数量是随机的 • 每位客户购买商品的数量是随机的 • 零星购买还是批量采购？
第16页/共78页
1、需求过程
一、独立增量过程 二、泊松过程 三、维纳过程
第17页/共78页
泊松过程及维纳过程是两个典型的随机过程,
它们在随机过程的理论和应用中都有重要的地位, 它们都属于所谓的独立增量过程.
在X(0)=0和方差函数VX(t)为已知的条件下, 独立增量过程协方差函数可用方差函数表示为:
第19页/共78页
二、 泊松过程 （Poisson process ）
现实世界许多偶然现象可用泊松分布来描述, 大量自然界中的物理过程可以用泊松过程来刻画. 泊松过程是随机建模的重要基石,也是学习随机过程 理论的重要直观背景.著名的例子包括盖格计数器上 的粒子流,二次大战时伦敦空袭的弹着点,电话总机所 接到的呼唤次数,交通流中的事故数,某地区地震发生 的次数,细胞中染色体的交换等等.这类变化过程可粗 略地假定为有相同的变化类型.我们所关心的是随机 事件的数目,而每一变化可用时间或空间上的一个点 来表示.这类过程有如下两个特性:一是时间和空间 上的均匀性,二是未来的变化与过去的变化没有关系. 我们将基于这些性质来建立泊松过程的模型.
需求预测PPT课件
回收调查问卷并 统计调查结果
统计结果的 分析评价
预测结果
进行新一 轮的调查
表格
34
德尔菲法应用案例
某公司研制出一种新兴产品，现在市场 上还没有相似产品出现，因此没有历史 数据可以获得。公司需要对可能的销售 量做出预测，以决定产量。于是该公司 成立专家小组，并聘请业务经理、市场 专家和销售人员等8位专家，预测全年可 能的销售量。8位专家提出个人判断，经 过三次反馈得到结果如下表所示。
量
最低 销售量
最可 能
销售 量
最高 销
售量
最低 销
售量
最可 能
销售 量
最高 销售
量
6 300 500 750 300 500 750 300 600 750
7 250 300 400 250 400 500 400 500 600
8 260 300 500 350 400 600 370 410 610
这种方法常常被人们结合其它预测方法加以利用。
42
主观概率法
是一种以个人经验为主，对专家的意见进行分 析评定而预测的方法。分别征求一些专家的意 见，然后根据个人的经验，对专家的不同意见 的可靠性进行评定（可以用百分比表示，也就 是“主观概率”），然后对专家的意见加以综 合，以使预测值更加切合实际。
43
磷的，您是否同意？ 4-7. 为了减少环境污染，所有洗衣粉都应该是无
磷的，为此洗衣粉的价格将提高20%，您是 否同意？ 当将隐含的假设明确表达出来时，应答者的回答 会有所变化
31
5、预测中应注意的几个问题 （1）判断在预测中的作用 ❖ 选择预测方法 ❖ 辨别信息
❖ 取舍预测结果 （2）预测精度与成本
预测模型
生产运作需求预测
预测的概念
• 预测注意的问题：
1. 判断在预测的作用（选择方法、辨别信息、 取舍结果）
2. 预测精度与成本
下页
3. 预测的时间范围和更新频率（时间范围越 大，预测结果越不准确；预测值与实际值 偏离过大，则应更新预测方法）
4. 稳定性和响应性 下页
预测精度与成本的关系
总费用 预测费用
费用
经营费用
0
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。 本章只讨论趋势成分和季节成分
时间序列的构成示意图
周期
时间序列的构成示意图
趋势成分 季节成分 周期成分 随机成分
有四种典型的趋势需求： （1）线性趋势——反映了数据呈连续的直线关系
需求预测
Demand Forecasting
一、预测的概念 二、预测方法 三、预测的监控
一、预测的概念
• 预测是对未来可能发生的事情的估计与推测。 • 分类一般有科学预测、技术预测、经济预测、
需求预测、社会预测。 • 本课程主要讨论——需求预测。
预测的概念
• 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、
有四种典型的趋势需求： （2）S型趋势——产品成长和成熟时期的需求
有四种典型的趋势需求： （3）渐进趋势——以优质产品大量投放市场时出现
有四种典型的趋势需求： （4）指数增长——产品销售势头特好的产品
预测方法
• 时间序列模型：
–时间序列平滑模型：通过多个数据的平均来消除 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。
第十五章 市场需求预测 PPT课件
其中他们的最高、最可能和最低值的概率都分别为0.3、0.5、0.2， 并且他们在经验、素质和判断能力等方面没有什么差异，那么明 年该产品的销售量将达到多少？
2018/12/19
营销研究15
16
举例解：
P1=0.3、 P1=0.5、 P10.2， 1= 2= 3=1/3，Fji见上表。
因此，
F1 = ∑PjFji = 0.3×1000+ 0.5×700+ 0.2×400=730 F2 = ∑PjFji = 0.3×1200+ 0.5×600+ 0.2×600=930 F3 = ∑PjFji = 0.3×900+ 0.5×600+ 0.2×300=630 F=∑iFi = 1/3 × 730+1/3×930+1/3×630=763 预测结果是：明年的销售量为763件。
第二节 市场需求的定性预测方法 第三节 市场需求的定量预测方法
2018/12/19
营销研究15
1
第一节 市场需求及其预测
市场需求是一个产品在一定的地理区域、一定的时期内、一 定的营销环境和一定的营销方案下，由特定的顾客群体愿意购 买的总数量。市场总需求是一组条件下的函数，因此，也称其 为市场需求函数，比如市场需求在特定的时期与行业营销费用 水平的关系满足如下函数关系： 市场潜量Q2 市场需求 市场最低量Q1 行业营销费用
2018/12/19
营销研究15
10
第二节 市场定性预测
定性预测方法是一种由预测者的经验，通过各种判断、推理来确 定市场预测值的方法。 主观概率
集体意见法
市场定性预测 德尔菲法 类推法
购买者意向法
2018/12/19
需求估计与需求预测.ppt
调研计划包括： ✓ 资料来源 ✓ 调研方法 ✓ 调研工具 ✓ 抽样计划 ✓ 接触方法
美国航空公司对飞机上提供电话服务的调研
三、收集信息
四、分析信息
五、提出结论
1. 使用飞机上电话服务的主要原因是：有紧急情况， 紧迫的商业交易，飞行时间上的混乱，等等。用电话来消 磨时间的现象是不大会发生的。绝大多数的电话是商人所 打的，并且他们要报销单。
➢ 即通过调查来了解顾客在不同的价格、不同的收入以 及不同的相关产品的价格等条件下，他们愿意购买某 种产品的数量。
➢ 市场调查的方法通常有访问调查法和市场实验法两种。
访问调查
➢ 定义：访问法就是将拟调查的项目,以面谈、电话、书信、网 络等形式向消费者提出询问，以获得所需资料。
➢ 目的：了解哪些人最可能购买这种产品，了解不同的价格政 策将会如何影响其购买决策。
➢ 包括主要的解释变量（一般找出主要的影响因素就可 以了，但需注意某些商品有自己的特殊影响因素，如： 雨衣、雨伞的需求与天气或季节密切相关，不能遗 漏。 ）
➢ 兼顾数据收集的可行性
需求函数的统计估计
➢ 收集数据 ➢ 注意积累和管理历史数据（取得观察数据，观察数据 分为两种，一是时间序列数据，一是截面数据。来源 既可以从历史记录中取得，也可以从市场调查中取 得。） ➢ 根据数据选择解释变量的具体形式(数值型、字符型)
2. 每200人中，大约有20位乘客愿花费25美元打一次 电话；而约40人期望每次通话费为15美元。因此，每次 收15美元（40×15＝600）比收25美元（20×25＝500） 有更多的收入。然而，这些收入都大大低于飞行通话的保 本点成本1000美元。
美国航空公司对飞机上提供电话服务的调研
3.推行飞行中的电话服务使美航每次航班能增加2个额外 的乘客，从这2人身上能收到400美元的纯收入，然而， 这也不足以帮助抵付保本成本点。
美国航空公司对飞机上提供电话服务的调研
三、收集信息
四、分析信息
五、提出结论
1. 使用飞机上电话服务的主要原因是：有紧急情况， 紧迫的商业交易，飞行时间上的混乱，等等。用电话来消 磨时间的现象是不大会发生的。绝大多数的电话是商人所 打的，并且他们要报销单。
➢ 即通过调查来了解顾客在不同的价格、不同的收入以 及不同的相关产品的价格等条件下，他们愿意购买某 种产品的数量。
➢ 市场调查的方法通常有访问调查法和市场实验法两种。
访问调查
➢ 定义：访问法就是将拟调查的项目,以面谈、电话、书信、网 络等形式向消费者提出询问，以获得所需资料。
➢ 目的：了解哪些人最可能购买这种产品，了解不同的价格政 策将会如何影响其购买决策。
➢ 包括主要的解释变量（一般找出主要的影响因素就可 以了，但需注意某些商品有自己的特殊影响因素，如： 雨衣、雨伞的需求与天气或季节密切相关，不能遗 漏。 ）
➢ 兼顾数据收集的可行性
需求函数的统计估计
➢ 收集数据 ➢ 注意积累和管理历史数据（取得观察数据，观察数据 分为两种，一是时间序列数据，一是截面数据。来源 既可以从历史记录中取得，也可以从市场调查中取 得。） ➢ 根据数据选择解释变量的具体形式(数值型、字符型)
2. 每200人中，大约有20位乘客愿花费25美元打一次 电话；而约40人期望每次通话费为15美元。因此，每次 收15美元（40×15＝600）比收25美元（20×25＝500） 有更多的收入。然而，这些收入都大大低于飞行通话的保 本点成本1000美元。
美国航空公司对飞机上提供电话服务的调研
3.推行飞行中的电话服务使美航每次航班能增加2个额外 的乘客，从这2人身上能收到400美元的纯收入，然而， 这也不足以帮助抵付保本成本点。
生产运作管理ppt ----需求预测
14/31
简单移动平均
1 t SMAt +1 = ∑ Ai n i =t +1−n 式中，SMAt +1为t周期末简单移动平均值，可作为t + 1周期的预测值 Ai为i周期的实际需求 n为移动平均采用的周期数
算例】 某电子音响器材公司SONY牌单放机的逐月销售记 【 算例 】 某电子音响器材公司 牌单放机的逐月销售记 录如下表所示。 录如下表所示。取n=3，试用简单移动平均法预测。 ，试用简单移动平均法预测。 解：由n=3，根据简单移动平均计算公式可得 ，
SMAt +1
( At −2 + At −1 + At ) =
3
15/31
加权移动平均
1 t WMAt +1 = ∑ α i −t + n Ai n i =t +1− n 式中，WMAt +1为t周期末加权移动平均值 ，可作为t + 1周期的预测值
α 1 , α 2 ,..., α n 为实际需求的权系数
5.需求预测 需求预测
引例： 视频】 引例：【视频】吉利集团的蓝海战略 预测 定性预测方法 定量预测方法 预测误差与监控 结束
订单
市场分析 需求预测 生产计划 MRP 生产系统选址和布置 产品R&D 产品 项目及网络计划 库存管理 设备管理
BPR 质量管理
生产作业计划 生产控制
JIT、LN、OPT等先进生产方式 、 、 等先进生产方式
一元线性回归模型（一 元线性回归预测值 yT） yT = a + bx b= n∑ xy − ∑ x ∑ y n ∑ x 2 − (∑ x )
2
a=
∑ y − b∑ x
5-需求预测-48页PPT文档资料
The formula for the moving average is:
F t= w 1 A t - 1 + w 2 A t - 2 + w 3 A t - 3 + . . . + w n A t - n
wt = weight given to time period “t” occurrence. (Weights must add to one.)
Qiu canhua, Tongji University
Sales Forecasting 销售预测
航空公司现在非常依赖于在收取不看重 价格的商务人员旅行支付的高额票价的 同时向其他人提供折扣票价以填满座位。 座位的数目在不同的运费等级上如何分 配的决策对利润最大化来说是关键的。 美洲航空公司（American Airlines）使 用对每一种票价需求的统计预测来做出 这项决策的。
720
F7=(650+678+720
785 682.67 +785+859+920)/6
859 727.67 =768.67 920 788.00
850 854.67 768.67
758 876.33 802.00
892 842.67 815.33
920 833.33 844.00
789 856.67 866.50
预测 Forecasting
邱灿华 同济大学经济与管理学院
Session Topics
Some Forecasting Applications 一些预测实际应用
Types of Forecasting 预测的类型 Demand Management 需求管理 Qualitative Forecasting Methods
管理经济学课件第四章需求预测
218.4 217.4 216.1 215.8 212.4 213.6 223.5
(4) 指数平滑法 指数平滑法是市场预测中常用的方法，它是移动平 均法的发展。具体做法是以本期实际值和预测值为基 数，分别赋予不同的权数，计算出指数平滑预测值。 它即不舍弃远期的数据，又看重近期的数据，以平滑 系数作为一个加权系数计算预测值。计算公式如下：
计算得2012年二、三、四季度的预测值分别为208、403 和235人。
本章词汇
需求预测 德尔菲法 一次移动平均法 指数平滑法 季节因素法
4.3 菲尔德法
德尔菲法又叫专家预测法。该方法是通过邀请专家们 各自预测某一领域的发展趋势，进而以书面形式提出预测 结果，并进行多次反复使专家们达成较一致的看法的预测 方法。德尔菲法预测的基本过程如下：
第一步，确定预测目标，设计预测调查表。 第二步，选择专家。 第三步，将事先设计好的预测调查表和说明文件以 信函形式发给各位专家；专家根据自己的知识、经验和所 掌握的信息提出自己的观点，并以匿名方式反馈给主持人. 第四步，将第—轮预测的结果进行分析、归纳，并 将综合结果再反馈给各位专家，请他们提出修改意见并说 明修改的理由。然后重复以上循环，直至专家们的意见趋 向一致。
【例4-4】分析预测我国平板玻璃月产量。
下表是我国1980-1981年平板玻璃月产量，试选用N=3 和N=5用一次移动平均法进行预测。计算结果列入表中。
时间
1980.1 1980.2 1980.3 1980.4 1980.5 1980.6 1980.7 1980.8 1980.9 1980.10 1980.11 1980.12
设时间序列为X1,X2…… 移动平均法可以表示为：
Ft+1=（Xt+Xt-1+……+Xt-N+1）/N=
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1-5
Visual
通用的预测技术
定性技术
– 基于知觉和评估 – 专家意见 – 信息汇总
• 关注客户的团体 • 专家团体 • 智囊团 • 调查研究团体
– 应用
• 市场调研 • 定量调查设计的基础
1-6
Visual
通用的预测技术（Cont.）
定量技术
– 基于数据关联的计算； – 历史需求是未来需求的一个很好的指示器； – 依靠数学公式； – 例子:
1-9
Visual
需求
对特定产品，部件和服务的需要。
1-10
Visual
需求的来源
需求的来源是多方面的:
消费者 客户 经销商 分销商 内部公司 备件
1-11
Visual
需求特征
内部因素
产品促销 产品替代
外部因素
随即波动 季节性 趋势 经济循环 客户喜好和需求的变化
1-2
Visual
为什么需要预测?
计划未来，减少不确定性； 预见和管理变化（革）； 提升计划部门的沟通和整合； 预见库存和能力需求，管理前置期； 将运作成本计划在预算编制过程中； 通过降低成本，提升客户交货水平和反应速度，
从而增加竞争力和生产力。
1-3
Visual
预测涉及的领域?
－units－15,000
FORCE-DOWN
X1
15,0008,2009,42u9nits 13,045
X2
15,0004,8455,57u1nits 13,045
1-20
Visual
金字塔形预测中销售收入的应用
A
B
C
D
E
F
X1
X2
Totals
units price units price Qty Revenue
• 移动平均 • 指数平滑 • 回归分析 • 时间序列
1-7
Visual
预测数据来源
内部—基于公司历史数据； 外部—基于公司外部的信息。
1-8
Visual
外部因素
S – 社会（Social） T – 技术（Technology） E – 环境规则（Environmental regulations） E – 经济（Economic） E – 人的观念（Ergonomics） P – 政治（Political）
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2002年 2003年
1-15
Visual
季节性指数的计算
度量需求的季节性变化； 联系特定时区内的平均需求和整个时区内的平 均需求的关系。
特定时区内的平均需求 季节性指数=
整个时区内的平均需求
1-16
Visual
季节性指数的计算（Cont.）
产品族的量 （单位/金额）
产品的量 （单位）
Visual
定性的
定量的
1-19
预测技术—金字塔形预测的例子
ROLL-UP
产品层预测 X1units－8,200 price－$20.61
产品族层预测
产品组-调整的预测
X2 units－4,845 price－$10.00
－units－13,045 产品组平均 price－$16.67
某品牌冰淇淋的销售数据：
月份 1 2 3
4 5 6 7 8 9 10 11 12 合计 平均
2002 10 10 10
50 150 400 600 700 350 100
10 10 2400
2003 12 12 12
55 160 420 620 730 360 105
12 12 2510
合计 22 22 22
1-13Biblioteka Visual独立需求 Vs 相关需求
这种分类是基于公司内部的需求特点 独立需求
外部需求 交易 (产成品，备件，内部需求) MPS (销售和需求预测)
相关需求 根据物料清单展开 非预测项目
1-14
Visual
季节性需求
销售对照图（按月）
800 700 600 500 400 300 200 100
投资决策； 资产设备决策； 库存规划； 能力规划； 运作预算； 前置期管理。
1-4
Visual
预测系统设计问题
决定哪些信息是需要预测的； 为预测赋予责任； 设置预测系统参数； 选择预测模型和技术； 数据收集； 测试模型； 记录实际需求； 报告预测的准确性； 确定变异的根本原因； 回顾预测系统，提升预测绩效；
Visual
1-12
主生产计划在不同制造策略中的应用
ETO – 没有MPS ATO – 部件组装 MPS/Forecast/装配计划 FAS MTS – MPS, 以预测为主 MTO – MPS, 预测是可选的，对前置期长的部 件，可以应用补货策略 Mass Customization – 大量，多品种，稳定的 需求，采用对物料进行预测的“拉式”生产方 式
0.26 0.76 2.00 2.968 3.50 1.74 0.50 0.05 0.05
四舍五入 409
Visual
1-17
经济循环
销售（按季度）
35 30 25 20 15 10
5 0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 季度
1-18
Visual
金字塔形的预测方法
总业务量 （金额）
1 8,200 $20.61 4,845 $10.00 13,045 $217,452
2
1.15
3 9,430 $20.61 5,572 $10.00 15,002 $250,000
4
$250.070
1-21
Visual
需求预测
Session 1 Forecasting Demand
课程目的
解释为什么预测是重要的（重要性）； 通用的预测方法； 识别需求的特征； 介绍对预测数据需要考虑的事项； 概要地介绍了数据分解流程。
1-1
Visual
什么是预测?
“预测是对未来需求的估计。预测可以是应用 数学方法对历史数据进行的客观分析，也可以 是对非正式信息的主观判断，同时，预测也可 以是两种方法和技术的结合。”
105 310 820 1220 1430 710 205
22 22 4910 409.1667
计算 22/409 22/409 22/409
105/409 310 /409 820 /409 1220 /409 1430 /409 710 /409 205 /409
22 /409 22 /409
季节指数 0.05 0.05 0.05
Visual
通用的预测技术
定性技术
– 基于知觉和评估 – 专家意见 – 信息汇总
• 关注客户的团体 • 专家团体 • 智囊团 • 调查研究团体
– 应用
• 市场调研 • 定量调查设计的基础
1-6
Visual
通用的预测技术（Cont.）
定量技术
– 基于数据关联的计算； – 历史需求是未来需求的一个很好的指示器； – 依靠数学公式； – 例子:
1-9
Visual
需求
对特定产品，部件和服务的需要。
1-10
Visual
需求的来源
需求的来源是多方面的:
消费者 客户 经销商 分销商 内部公司 备件
1-11
Visual
需求特征
内部因素
产品促销 产品替代
外部因素
随即波动 季节性 趋势 经济循环 客户喜好和需求的变化
1-2
Visual
为什么需要预测?
计划未来，减少不确定性； 预见和管理变化（革）； 提升计划部门的沟通和整合； 预见库存和能力需求，管理前置期； 将运作成本计划在预算编制过程中； 通过降低成本，提升客户交货水平和反应速度，
从而增加竞争力和生产力。
1-3
Visual
预测涉及的领域?
－units－15,000
FORCE-DOWN
X1
15,0008,2009,42u9nits 13,045
X2
15,0004,8455,57u1nits 13,045
1-20
Visual
金字塔形预测中销售收入的应用
A
B
C
D
E
F
X1
X2
Totals
units price units price Qty Revenue
• 移动平均 • 指数平滑 • 回归分析 • 时间序列
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Visual
预测数据来源
内部—基于公司历史数据； 外部—基于公司外部的信息。
1-8
Visual
外部因素
S – 社会（Social） T – 技术（Technology） E – 环境规则（Environmental regulations） E – 经济（Economic） E – 人的观念（Ergonomics） P – 政治（Political）
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2002年 2003年
1-15
Visual
季节性指数的计算
度量需求的季节性变化； 联系特定时区内的平均需求和整个时区内的平 均需求的关系。
特定时区内的平均需求 季节性指数=
整个时区内的平均需求
1-16
Visual
季节性指数的计算（Cont.）
产品族的量 （单位/金额）
产品的量 （单位）
Visual
定性的
定量的
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预测技术—金字塔形预测的例子
ROLL-UP
产品层预测 X1units－8,200 price－$20.61
产品族层预测
产品组-调整的预测
X2 units－4,845 price－$10.00
－units－13,045 产品组平均 price－$16.67
某品牌冰淇淋的销售数据：
月份 1 2 3
4 5 6 7 8 9 10 11 12 合计 平均
2002 10 10 10
50 150 400 600 700 350 100
10 10 2400
2003 12 12 12
55 160 420 620 730 360 105
12 12 2510
合计 22 22 22
1-13Biblioteka Visual独立需求 Vs 相关需求
这种分类是基于公司内部的需求特点 独立需求
外部需求 交易 (产成品，备件，内部需求) MPS (销售和需求预测)
相关需求 根据物料清单展开 非预测项目
1-14
Visual
季节性需求
销售对照图（按月）
800 700 600 500 400 300 200 100
投资决策； 资产设备决策； 库存规划； 能力规划； 运作预算； 前置期管理。
1-4
Visual
预测系统设计问题
决定哪些信息是需要预测的； 为预测赋予责任； 设置预测系统参数； 选择预测模型和技术； 数据收集； 测试模型； 记录实际需求； 报告预测的准确性； 确定变异的根本原因； 回顾预测系统，提升预测绩效；
Visual
1-12
主生产计划在不同制造策略中的应用
ETO – 没有MPS ATO – 部件组装 MPS/Forecast/装配计划 FAS MTS – MPS, 以预测为主 MTO – MPS, 预测是可选的，对前置期长的部 件，可以应用补货策略 Mass Customization – 大量，多品种，稳定的 需求，采用对物料进行预测的“拉式”生产方 式
0.26 0.76 2.00 2.968 3.50 1.74 0.50 0.05 0.05
四舍五入 409
Visual
1-17
经济循环
销售（按季度）
35 30 25 20 15 10
5 0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 季度
1-18
Visual
金字塔形的预测方法
总业务量 （金额）
1 8,200 $20.61 4,845 $10.00 13,045 $217,452
2
1.15
3 9,430 $20.61 5,572 $10.00 15,002 $250,000
4
$250.070
1-21
Visual
需求预测
Session 1 Forecasting Demand
课程目的
解释为什么预测是重要的（重要性）； 通用的预测方法； 识别需求的特征； 介绍对预测数据需要考虑的事项； 概要地介绍了数据分解流程。
1-1
Visual
什么是预测?
“预测是对未来需求的估计。预测可以是应用 数学方法对历史数据进行的客观分析，也可以 是对非正式信息的主观判断，同时，预测也可 以是两种方法和技术的结合。”
105 310 820 1220 1430 710 205
22 22 4910 409.1667
计算 22/409 22/409 22/409
105/409 310 /409 820 /409 1220 /409 1430 /409 710 /409 205 /409
22 /409 22 /409
季节指数 0.05 0.05 0.05