数据计算表
年份 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 xi 6.54 4.76 5.93 6.8 6.7 7.3 8.52 8.43 10.43 yi 7.2 9.3 9.9 10.96 11.12 10.57 12.34 11.23 14.65 xiyi 47.088 44.268 58.707 74.528 74.504 77.161 105.137 94.669 152.8 xi2 42.772 22.658 35.165 46.24 44.89 53.29 72.59 71.06 108.785
需求预测:是预测未来一定时期内对某种产品需
求的数量和发展趋势、企业该产品的市场占 有率等。
2.程序 (1)明确需求预测的对象和周期 需求预测的对象是指要预测何种型号规格产品
的市场需求量；
预测周期是指对预测对象进行预测的时间跨度。
(2)需求信息资料的搜集和分析
资料来源 对搜集来的信息资料要分析其准确性、可靠性 和可比性，要去粗存精、去伪存真。
例：某企业汽车配件1982～2000年的销售量与该地
区汽车保有量的统计数据如表所示，根据预测该地区
汽车保有量将每年递增10%，试预测该企业2001年、
2002年、2003年汽车配件的销售量。 解：设汽车配件销售量y（万件）、汽车保有量为x （千辆），根据表示数据，运用一元线性回归法建立 汽车配件销售量与汽车保有量之间的回归模型数据， 计算结果如下表所示。
T
T
at btT
yt T ——t+T期的预测值；
——从目前周期t到需要预测的周期个数； ——线性方程所表示的直线的截距； ——线性方程所表示的直线的斜率，即预测对 象随 T 的变动趋势。
at
bt
At 和bt 的确定： at = yt = 2Mt[1] - Mt[2] bt = 2( Mt[1] - Mt[2] ）/（n-1)
2、移动平均法
（1）一次移动平均法——对产品需求的历史数 据逐点分段移动平均的方法。 公式： Mt[1] ( xt xt 1 xt 2 ... xt n1) / n
式子中 M t ------第 t 期的一次移动平均值； xt-----------第 t 期的实际值； n-----------每次移动平均值所包含的实际值 个数，也叫移动平均期数。 在一次移动平均值的计算中，如果n值较大，那么在求 出第一个移动平均值 M t1后，可以应用下面的简化公式进 行计算。 M[1]t =M[1]t-1+（xt+ xt-n）/n
xi——第i期的实际值 （t≥n）
4、指数平滑法 （1）一次指数平滑法 St [1]=axt+(1-a) St-1 [1] St [1]——第t期的一次指数平滑值； St-1 [1]——第（t-1）期的一次指数平滑值； Xt——第t期的实际发生值； a——指数平滑系数，0≤ a ≤ 1。
（2）二次指数平滑法 St [2]=a St [1]+(1-a) St-1 [2] St [2]——第t期的二次指数平滑值； St-1 [2]——第（t-1）期的二次指数平滑值； a——指数平滑系数，0≤ a ≤ 1。
第二节 生产能力的测定
一、生产能力的概念和种类
1、生产能力
2、生产能力的种类
生产能力包括：
设计能力、计划能力和实际能力。
设计能力：指在企业设计时确定的生产能力。
计划能力：指企业在计划期内能够达到的生产能力。 实际能力：指在企业现有的固定资产、当前的产品 方案、协作关系和生产技术组织条件下，所能 达到的生产能力。
20294 21972 22276 24054 25728 29418
11822.4
14750.8 17542.8 19674.4 21426.8 22864.8 24689.6
3、加权移动平均法
Mt
i t n 1

t
wixi
式中Mt——第 t 期的加权移动平均值；
wi——第 i 期的权重；
(3)选择需求预测方法 （a）定性预测方法
特点：速度快、费用低的。 适用：缺少信息资料数据的情况下，多采用 此类方法。 常用方法：专家会议法、德尔菲法、趋势分析 法、主观概率法等。
（b）定量预测方法 其基本数学手段是数学模型、计算机 模拟、曲线图等。 在预测对象的发展变化比较稳定时， 选用适当的数学方法进行定量预测，可 以得到比较准确的预测结果。
6
7 8 9
9760
15290 23020 21930
5652
8012 11618 15292 8901.2
1994
1995 1996 1997 1998 1999 2000
10
11 12 13 14 15 16
22690
18640 23680 24540 30820 31060 36990
18538
二次指数平滑法应用的线性趋势方程
Yt+T=at+btT
Yt+T=t+T期的预测值； T—从目前周期T到需要预测的周期个数； at —线性方程所表示直线的截距； bt —线性方程所表示直线的斜率，即为预测对象随T 的变动趋势。 at=2St[1]-St[2] bt=a（ St[1]-St[2] ）/(1-a)
平和较丰富的实践经验。
2、销售人员意见综合法
让销售人员根据自己的知识、掌握 的信息资料、经验和直接对产品的市 场需求作出分析判断和预测。
3、德尔菲（Delphi）法
具有匿名性、反馈性和数理性等特点。
三、定量预测法
1、简单平均法
y xi / n
i 1
n
y 预测对象x的历史数据平均值， 这一平均值就为下一期的预测值。
例：某微电动机公司1981～2000年各年微电动机的市场需求量如 表所示，用指数平滑法预测该公司2001年和2005年微电动机的 市场需求量（一次指数平滑系数和二次指数平滑系数均取0.3）。
解：由表中数据可看出，微电动机的市场需求量随着时间的推 移有上升的趋势，因此，选择二次指数平滑法进行预测。 （1）计算各年的一次指数平滑值，如 S1982 [1]=ax1982+(1-a) S1981 [1]=0.3×52+（10.3）×50.00=50.6 （2）计算各年的二次指数平滑值 S1982 [2]=aS1982 [1]+(1-a) S1981 [1]=0.3×50.6+ （1-0.3）×50.00=50.18
根据上表计算可得： b=（19×15019.049-373.41×475.78）/ （19×12326.639-373.412） =1.1364 a =（475.78-1.1364×373.41）/19=2.707
则回归预测方程为：
Y=2.707+1.1364x 利用上述预测方程，将基础数据代入公式可得到2001年、 2002年、2003年的汽配件销售量分别为75.198， 82.448和90.414（万件）。
1
（2）二次移动平均法
Mt[2] ( x[1]t x[1]t 1 x[1]t 2 ... x[1]t n1 ) / n
Mt[2] 第t期的二次移动平均值
其简化公式为：
Mt[2] x[2]t 1 ( x[1]t 1 x[1]t n ) / n
yt
第五章 需求预测与生产计划
第一节 需求预测 第二节 生产能力的测定 第三节 综合生产计划的编制 第四节 主生产计划的制定
图5-1
企业生产计划体系
第一节 需求预测
一、需求预测的概念和程序 1.概念 预测:是根据反映预测对象的过去和现在的有关
信息，通过科学的方法和逻辑推理，对事物 的未来的发展趋势和水平做出推测和判断。
（3）计算参数值，确定预测（模型）方程
计算可得： a2000=79.05 预测方程为： Yt+T=at+btT=79.05+2.61T （4）进行预测 Y2001=a2000+b2001T=79.05+2.61T×1=81.66万件 b2000=2.61
Y2005=a2005+b2005T=79.05+2.61T×2=92.1万件
彩色电视机的销售统计数据及一、二次移动平均值
项目 年份 1985 1 1160 序号（t) 实际销售量（yi） 一次移动平均 （Mt[1]） 二次移动平均 （Mt[2]）
1986
1987 1988 1989
2
3 4 5
3490
4990 3560 6460 393219Leabharlann 01991 1992 1993
1991
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 ∑
11.97
13.84 16.79 20.57 24.55 30.52 36.92 43.45 51.36 57.99 373.41
16.9
20.15 17.81 31.3 26.84 42.02 49.31 49.52 61.06 69.6 475.78
48.68 49.75 50.92
1984
1985 1986 1987 1988 1989 1990
51
49 48 51 40 48 52
49.96
49.67 49.17 49.72 46.8 47.16 48.61
49.98
49.88 49.67 49.68 48.82 48.32 48.41
1994
(4)建立需求预测模型
为了寻求需求预测对象的发展趋势和有关 因素对其影响的规律，需要建立需求预测
模型。
(5)需求预测结果分析与修正 要对需求预测的结果进行修正，使需求预 测的结果更符合实际，这样需求预测结果 才能作为企业生产决策和安排生产计划的