管理学院本科实验报告课程名称：物流系统规划与设计专业：物流管理年级：08 级学号：姓名：2011年10 月31 日实验一：利用Excel 预测与EIQ 分析一、实验目的利用EXCEL 软件作移动平均预测、指数平滑预测、线性回归预测和EIQ 分析，让学生掌握简单的预测方法，熟练操作EXCEL 软件二、实验环境多媒体计算机 WindowsXP 操作系统 Excel三、实验内容1、已知某运输企业某年度1月至11月的货运量，用二次移动平均预测法预测其12月的货运量。

2、根据数据，利用一次指数平滑法和二次指数平滑法预测2003年的货运量。

3、根据下表数据，利用线性回归预测预测下表是某城市家庭10个月人均收入与人均消费的有关数据统计情况，请用线性回归预测法预测当人均月收入为4000美元时的人均消费情况。

要求： （1）写出回归方程；（2）计算相关系数R ；（3）计算：估计参数a 的标准差、估计参数b 的标准差；（4）写出估计参数a 、b 的t 检验值及其对应的p-value ，说明是a 、b 否通过置信系数（1-α）=95%的t 检验。

α为显著性水平（level of significance ）； （5）计算s2的无偏估计量。

（6）计算当人均月收入为4000美元时的预测人均消费值，及其标准差。

4、利用季节比例法预测某青年女装制造厂根据销售情况作购买量据测，将一年分为5季——夏季、换季期、秋季节、假日、春季。

该掌握了两年半的销售数据，为保证足够的采购和生产提前期，需要对本年后面三个季度的需求情况作预测。

5、利用统计数据进行EIQ 分析某配送中心为应对每家店面的需求，每天所处理的订单数据非常庞大。

现从该配送中心一天的订单处理业务中选择了有代表性的12份订单进行分析、共涉及33个品项。

要求根据这些数据对该配送中心进行EIQ 分析，并根据所作的图形，简要说明分析结果对配送中心的日常管理和布局规划有什么样的启示。

实验数据见实验指导书1四、实验结果 1、实验步骤如下：第一步：计算一次移动平均值 第二步：计算二次移动平均值其中：M t (1)—— t 时刻的一次移动平均值nM M M Mnt t t t)1()1(2)1(1)2(---+⋅⋅⋅++=M t (2)——t 时刻的二次移动平均值；n ：——参与二次平均计算的一次移动平均值的个数，（取n=3） 第三步：对有线性趋势的时间序列做预测（为简单起见，取T =1）根据公式计算可得：12月份货运量Y 12=a 11+b 11T=24155.55556+22.22222222=24177.77778（T=1）2、实验步骤如下：（1）、一次指数平滑计算公式假定F1(1)＝x1 取α＝0.9式中：F t+1(1)——在t+1时刻的一次指数平滑值(t 时刻的下期预测值)；F t (1)——在t 时刻的一次指数平滑值(t 时刻预测值)；Tb a y t t T t +=+())2()1()2()1(:122:ttt ttt T t MMn b MM a T y --=-=+预测期与本期的间距；预测期的预测值；())1()1(11tt t F x F αα-+=+x t ——在t 时刻的实际值； α——平滑常数，规定0<α<1；（2）、二次指数平滑计算公式其中： )1(t S ：一次指数平滑值；)2(tS ：二次指数平滑值，在一次指数平滑值的基础上进行再一次平滑所得，取α＝0.8通过Excel 计算得实验结果如下：由以上表格可得：3月份的二次指数平滑预测值为63.36 （具体计算过程参见excel 表格） 3、实验步骤如下：)2(1)1()2()1(--+=t ttS S S αα)(12:其中:)2()1()2()1(ttt t t t t t T t S S b S S a T b a x --=-=+=+αα预测值)1(1)1()1(--+=t t tS x S αα（1）由题意，相关模型分析如下：回归模型为：μ为随机误差项σ2的无偏估计量为： e i 为残差，即实际值与拟合值之差参数b 的估计值服从正态分布：参数a 的估计值服从正态分布：其中:预测值方差计算公式：（2）通过excel 计算得如下数据：()22iiiiiiin b n i b a nX Y X Y X X Y X-=-∑-=∑∑∑∑∑∑()():X X Y Y R X Y --=相关系数：，均值，⎩⎨⎧++=),0(~;2σμμN bX a Y 2ˆ22-=∑n eiσii i Y Y e-=),(~22∑i x b N b σ ),(~222σ∑∑ii xn X a N a ()22221)(∑∑∑∑-=-=iiiiXnXX Xx此例中，n = 1022002()1ˆvar()i X X Y n x σ⎡⎤-=+⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑相关图表从而得到线性回归方程：4、实验步骤：第一步：求趋势值 （关键算出a 、b ） 第二步：计算各期的趋势比率（趋势比率=实际值/趋势值） 第三步：计算季节指数（季节指数=同季节的趋势比率的平均值） 第四步：进行预测公式：其中a 、b 的计算可用回归分析法算出来。

第五步：通过excel 分析可得a 、b 值 进而得到如下数据表格 5、利用统计数据进行EIQ 分析 实验数据如下：ntb nx a t t n xt tx n b ∑∑∑∑∑∑∑-=--=22)(通过以上数据可得相关图表如下：五、总结实验二：Flexsim的基础操作一、实验目的认识和熟悉仿真软件Flexsim的基础操作二、实验内容动手操作和熟悉Flexsim仿真软件。

三、总结实验三：熟悉Flexsim建模规则一、实验目的熟悉仿真软件Flexsim的操作和建模规则。

二、实验环境多媒体计算机WindowsXP操作系统FLEXSIM 3.0三、实验内容建立以下Flexsim实例模型，熟悉Flexsim的建模规则。

Model1 拉式逻辑使用模型1.学习内容与目的学习如何使用拉式逻辑，根据临时实体类型来定义临时实体的流程路径。

2.问题描述与参数模型(1)产品在制造完成以后需要检测。

(2)两种类型的产品以4：6的比例随机到达，在一个队列中排队等待。

(3)产品到达的时间间隔是exponential(0,30,1)。

(4)有2台检测仪检测产品1，3台检测仪检测产品2，产品将首先到空闲可用的监测仪进行检测。

(5)两种产品的检测时间是介于120～150s之间的均匀分布duniform()。

Model2标签使用模型1.学习内容与目的学习如何在临时实体上设定和使用标签来进行流程和加工过程的建模。

学习如何使用经验分布(dempirical())来分配临时实体的类型。

2.问题描述与参数模型(1)共建按照每30s的指数分布时间间隔到达一个队列。

(2)有四种类型的工件，工件类型的分布为20%、30%、40%、10%。

(3)每种类型的工件都在专用的机器上进行加工，工件第一次加工的加工时间为uniform(100,200)s；如果返工，返工时间为uniform(120,130)s.(4)工件被加工后，在一个队列中等待检验，检测时间为常数：10s(5)检验通过的工件离开模型，检验不能通过对工件被送回第一个队列中等待返工；返工率为10%(6)返工的工件在队列中具有优先权。

Model3操作员使用模型1.学习内容与目的学习如何使用操作员来同时搬运和加工临时实体。

2.问题描述与参数模型(1)工件以每20s指数分布的时间间隔到达一个队列，并需要由操作员将其搬运到三个机器之一。

(2)操作员需要用10s来进行工件装卡(预设置)。

(3)然后，工件自己加工20s。

(4)工件加工完成后离开系统。

(5)所有三个机器由一个人来负责。

Model4条件中断响应使用模型1.学习内容与目的学习如何使用任务执行器(taskexcuser)的“条件中断响应”命令2.问题描述与参数模型(1)临时实体以随机方式到达三个队列。

(2)这些临时实体类型按均匀分布duniform（）被分配为1，2，3三种类型。

(3)所有三个队列均可以接收三种类型的临时实体。

(4)一个运输机从三个队列搬运临时实体到另外三个队列处，这三个队列每个只接收一类临时实体。

(5)然后，临时实体从这些队列到处理器，并到吸收器中。

(6)一台运输机可以同时搬运五个临时实体。

(7)运输机只能同时搬运多个相同的临时实体类型。

Model5优先级与先占使用模型1.学习内容与目的练习使用操作员、优先级和先占；时间表的应用。

2.问题描述与参数模型(1)一个加工车间有五台机器。

(2)工件必须在所有五台机器上逐一加工。

(3)该车间里有一个由三人组成的操作员小组。

(4)操作员需要将工件搬运到下一台机器去，并为机器装卡（预设置）该工作。

(5)装卡（预设置）时间为5s，加工时间为15s。

(6)每25s有新的工件到达系统。

Model6全局表使用模型1.学习内容与目的学习如何使用全局表来定义和控制产品的流程，如何使用标签来跟踪产品所处的加工步骤。

2.问题描述与参数模型(1)三种产品以均匀分布的方式进入五个车间的工作站。

(2)产品1需要在工作站1，3，2进行加工。

(3)产品2需要在工作站1，2，4进行加工。

(4)产品3需要在工作站2，4，3，5进行加工。

(5)采用一个全局表来确保产品以正确的顺序被送到正确的工作站。

(6)采用一个队列，将其输出端口分别与五个工作站相连，再和一个吸收器相连。

(7)这五个工作站都将其输出端口与这个队列的输入端口相连。

五、实验结果需要提交的实验为：Model1—Model 4实验结果电子文档见附件：03220101张三.rar 六、总结。