第三步：计算2011年各季度的预测值 一季度：（170＋55×9）×1.25＝831 二季度：（170＋55×10）×0.78＝562 三季度：（170＋55×11）×0.69＝535 四季度：（170＋55×12）×1.25＝1038
三个月移动平均值
215.9 222.6 224.8 214.6 209.0 211.6 214.3 220.6 227.0
五个月移动平均值
218.4 217.4 216.1 215.8 212.4 213.6 223.5
2.加权移动平均值
A A WM
(1) t
t 1
n it1 n
i t 1
i
A WM
t 周期末加权移动平均值
t 1
，
为 t 1期预测值
为权数
3.一次指数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ滑法
F A F S
(1 )S
t 1
t
t
FS
: 为（ t 1）期一次指数平滑预测
t 1
A ：为 t期实际值； 为平滑系数 t
可以改写为下式：
值；
(0 1)
F F A F S
S ( S )
t 1
t
t
t
平滑指数越小，预测的平稳性越好，平滑指数越大，预测值对实际值的变化越敏
（1）移动平均法有两种极端情况
• 在移动平均值的计算中包括的过去观察值 的实际个数n=1，这时利用最新的观察值 作为下一期的预测值；
• N=n，这时利用全部n个观察值的算术平 均值作为预测值。
当数据的随机因素较大时，宜选用较大 的n，这样有利于较大限度地平滑由随机性 所带来的严重偏差；反之，当数据的随机因 素较小时，宜选用较小的n，这有利于跟踪 数据的变化，并且预测值滞后的期数也少。
例3：某公司2009年和2010年各个季度的销 售数据如表6－3所示，计算2011年各个季度 的预测值。
季节变动
2009年 一季度 二季度 三季度 四季度
表6－3：2009年和2010年各季度销售数据
销售量 300
2010年 一季度
200
二季度
220
三季度
530
四季度
销售量 520 420 400 700
解：第一步，根据历史数据求出趋势方程。
趋势方程为Yt＝170＋55.t
第二步，求出季节因子。
表6－4：季节因子的计算过程
时间
2009年一季度 二季度 三季度 四季度
2010年一季度 二季度 三季度 四季度
实际值
300 200 220 530
520 420 400 700
由趋势方程求出的数 值 225 280 335 390
1．德尔菲法
它以预先选定的专家作为征询意见的对象，预测 小组以匿名的方式给各位专家发放调查问卷，函 询征求专家的意见，然后将收集到的专家意见汇 总整理，在参考反馈意见的基础上，预测小组重 新设计出新的调查问卷，再对每个专家进行调查， 专家可以根据多次反馈的信息做出判断。如此多 次反复，专家的意见逐步趋于一致，即得出预测
因果模型：
✓ 因果模型：
时间序列的构成(P157) ▪ 趋势成分（T）
数据随着时间的变化表现出一种趋向。
▪ 季节成分（S）
在一年里按通常的频率围绕趋势做上下有规则的波动。
▪ 周期成分（C）
在较长的时间里（一年以上）围绕趋势线做有规则的变 动。
▪ 随机成分（I）
由很多不可控因素引起的、没有规则的上下波动。
3. 用户调查法
用户调查法是通过信函、电话或访 问的方式对现实的或潜在的顾客购 买意图进行调查，得到需求的预测 结果。
▪3.用户调查法
优点:(1）预测直接来源于顾客购买意图，较好地反映了市 场需求情况；(2）可以获得丰富的信息
缺点:(1）在调查中顾客有时不配合调查，影响调查结果的 准确性；(2）顾客购买意图容易随着一些新的情况（如办 展销会）出现而发生变化；(3）调查时需耗费较多的人力 和时间。 一般使用这种方法对新产品或缺乏销售记录的产品需求进 行预测。
德尔菲法通常用于采集数据成本太高或不便 于进行技术分析时采用，适用于长期趋势和对新 产品的预测。
2.主管人员意见法
主观人员意见法是由高级决策人员召集销 售、生产、采购、财务、研究与开发等各 部门主管开会讨论，与会人员充分发表意 见，对某一问题进行预测并得出预测结果。
▪2.主管人员意见法
优点是：（1）预测简单、经济易行；（2）不需 要准备和统计历史资料；（3）汇集了各主管的 丰富经验与聪明才智；（4）如果市场情况发生 变化，可以立即进行修正。 缺点是：（1）个别人（权威）的观点可能左右 其他人发表意见；(2)预测的责任分散，会导致 管理者发表的意见过于草率。 常用于制定长期规划以及开发新产品预测。
结果列入下表：
时间
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
实际观测值
203.8 214.1 229.9 223.7 220.7 198.4 207.8 228.5 206.5 226.8 247.8 259.5
α=0.3
— 203.8 206.9 213.8 216.8 218.0 212.1 210.8 216.1 213.2 217.3 226.4
全书框架
第一篇 运作管理绪论 第一章 基本概念 第二章 企业战略和运作策略
第二篇 生产运作系统的设计 第三章 产品\服务设计和技术选择 第四章 生产\服务设施选址与布置 第五章 工作设计与作业组织
第三篇 生产运作系统的运行
第六章 第七章 第八章
需求预测与生产计划 库存管理 供应链管理
资源计划
例：某企业5月销售额2万元，预测销 售1.5万元， 若平滑系数α为0.2，预测 6月销售额？
解:
F A F S
(1 )S
t 1
t
t
F A F S
(1 )S
5 1
5
5
0.2 2 (1 0.2) 1.5 1.6(万元 )
时间序列分解模型:季节变动
有的产品随季节的变化而有很大的波动，此 时就不宜采用各种平均计算方法进行预测，而 应选用计算季节指数的方法来预测。
4．销售人员意见汇集法
销售人员意见汇集法是根据每个销售人员对需 求预测的情况进行综合得出预测结果。 优点:预测值易分类;增强销售人员信心;预测 结果较具稳定性。 缺点: 带有销售人员的主观偏见；难以区分顾 客的实际需要；预测结果缺乏准确性。
常见的定量预测方法
时间序列模型：
✓ 时间序列平滑： ✓ 移动平均法 ：简单；加权 ✓ 指数平滑法：一次；二次 ✓ 时间序列分解 ✓ 季节变动：
时间序列平滑模型
1.简单移动平均法 简单移动平均法是收集一组观察值，计
算这组观察值的均值，利用这一均值作 为下一期的预测值。
简单移动平均值
A A SM
(1) t
t1 n it1 n i
A SM
t周期末简单移动平均值 ，
t 1
为 t 1期预测值
A 为 i周期的实际需求 i
n为移动平均采用的周期 数
不同生产类型下的需求管理
任务
MTS
信息 提供预测信息
计划 优化库存水平
控制 确保顾客服务 水平
ATO 提供产品配置
管理信息 交货期设置
满足交货期要 求
MTO/ETO 提供产品 定义信息 提供功能能 力需求计划 根据顾客需求 调整工程资源
表6－1：不同生产环境下需求管理 核心任务比较
6.3 需求预测方法
MPC系统的第三层就是企业的实际执行 层。
6.2 需求管理
需求管理需完成以下工作：
✓ 预测顾客需求、输入订单、进行产品决策 ✓ 与顾客协商交货期、确认订单状态、订
单变更的沟通 ✓ 确定需求的各种来源：包括服务性零部件
需求、内部需求、促销库存和其他渠道库存 需求
不同生产类型下的需求管理
➢ MTS：(Make To Stock) 库存生产 ➢ ATO：(Assemble To Order)按单装配 ➢ MTO(Make To Order ) 按单生产 ➢ ETO(Engineer To Order ) 按单设计
感。
一次指数平滑法是一种加权预测，权数为
α。它既不需要存储全部历史数据，也不需要
存储一组数据，从而可以大大减少数据存储问 题，甚至有时只需一个最新观察值、最新预测
值和α值，就可以进行预测。它提供的预测值
是前一期预测值加上前期预测值中产生的误差 的修正值。
一次指数平滑法的初值的确定有几种方法：
➢ 取第一期的实际值为初值； ➢ 取最初几期的平均值为初值。
指数平滑法
α=0.5
— 203.8 209.0 230.0 226.9 223.8 211.1 209.5 219.0 212.8 219.8 233.8
α=0.7
— 203.8 211.0 224.2 223.9 221.7 205.4 207.1 222.1 211.2 222.1 240.1
由上表可见：
α=0.3，α=0.5，α=0.7时，均方误差分别为： MSE=287.1 MSE=297.43 MSE=233.36 最小 因此可选α=0.7作为预测时的平滑常数。
明年1月份的平板玻璃月产量的预测值为：
0 .7 2.5 5 0 .3 9 2.1 4 20 .6 58 3
指数平滑法预测例题
一次指数平滑法比较简单，但也有问题。
问题之一便是力图找到最佳的α值，以使均
方差最小，这需要通过反复试验确定。
•例2 利用下表数据运用一次指数平滑法对明年1月
平 板 玻 璃 月 产 量 进 行 预 测 （ 取 α=0.3 ， 0.5 ， 0.7）。并计算均方误差选择使其最小的α进行预