2 Chapter 預測 2-1 銷售預測與生產決策之關係 2-2 預測的一般考慮及步驟 2-3 預測技術的分類 2-4 預測的評估與控制.

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2 Chapter 預測 2-1 銷售預測與生產決策之關係 2-2 預測的一般考慮及步驟 2-3 預測技術的分類 2-4 預測的評估與控制.
第十四章:工作抽查 工作抽查:係在隨機時間進行大量觀測以分析工作的方法;其結果可用來有效訂定各操作的適當寬放、衡量機器和人員的操作情形及建立生產的標準時間;其數據的準確性,視觀測次數及隨機觀測所涵蓋的期間而定。 工作抽查的優點:p524。 工作抽查的理論:係依據機率的基本法則;公式如p 及例題14-1。。
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2 Chapter 預測 2-1 銷售預測與生產決策之關係 2-2 預測的一般考慮及步驟 2-3 預測技術的分類 2-4 預測的評估與控制

學習目標 說明預測在不同領域之運用 概述預測過程中的步驟 描述預測技術的分類,並說明各方法適用的時機 比較並對照定性預測法與定量性預測法 簡短描述定量預測法及解答典型基本問題 描述評估與控制的預測方法 解答偏差、平均絕差、平均平方差之基本問題

馬拉桑米酒生產、配銷與網路整合系統 馬拉桑米酒,經由電影置入性行銷,市場越做越大,生產與流通配銷的問題也越大,產銷問題點的分析為: 無法預測庫存資訊。 無法了解銷售端需求。 提高市場占有率。 物流配銷需有效的提升。 提升整體銷售業績。

2-1 銷售預測與生產決策之關係 「預測」為任何生產活動計畫的開始。預測的功能有兩種,包括幫助管理者規劃系統以及協助管理者規劃系統之使用,銷售預測和生產決策間的關係整理如表2-2。 表2-2 銷售預測和生產決策之關係 運用銷售預測結果的生產決策 時間幅度 所需之正確性 產品數目 運用者之職級 製程設計 長 中度 單一或少數 高階 產能、設備規劃 整體規劃 中 高度 少數 中階 排程 短 最高 許多 基層 存貨管理

銷售預測來自於對市場預測以及各項產品之需求掌握,再配合企業的生產規劃。 圖2-1 銷售預測與生產規劃之關係

2-2 預測的一般考慮及步驟 一個好的銷售預測應能符合下列幾個條件: 預測需以實體單位來表示。 應針對產品線中的每一個識別產品做預測。 2-2 預測的一般考慮及步驟 一個好的銷售預測應能符合下列幾個條件: 預測需以實體單位來表示。 應針對產品線中的每一個識別產品做預測。 應能顯示出需求變動的情況。 預測時應考慮各種行動所需的前置時間。

在預測的程序上,通常可包括五個步驟: 決定預測的目的及預測的時間。 確定預測所需涵蓋的時間幅度。 間幅度一定要適宜。 選擇預測技術。 蒐集、分析資料,並準備預測。 預測的的評估與控制。

2-3 預測技術的分類 一般預測方法可分為主觀(定性)方法與客觀(定量)方法。 圖2-2 預測技術的分類

定性的預測方法多半取決於預測者主觀的意見或判斷,或建立於共識之形成。一般說來,當預測時間較長或資料不完全時,較常使用定性預測法。 專家意見法 所謂專家係指某些領域的認識與了解非常深入的人或群體。 優點是預測成本低、方便快速等。 缺點仍在於主觀,而且預測結果常隨著專家個人的週遭環境變化,而產生較大的起伏,因此其預測結果的穩定性較差。 2-3-1 主觀(定性)預測法

德菲法 德菲法的進行,第一個步驟需由一小群的專家組成德非委員會來設計整個研究的進行。德菲法的優缺點如下: 優點 缺點 1.綜合專家群的意見。 2.不用面對面開會,避免受他人影響。 3.避免產生居於優勢一方主宰全局的效 果。 4.保持參與者的隱密性。 5.可控制調整進行中,專家意見統計彙 總的回饋。 6.對於創造性的問題特別適用。 1.因無法相互溝通而產生錯誤的反應。 2.在其間參與的專家可能會有變動使得結果 產生偏差。 3.無法達到高度的精確性。 4.可能使參與者隨意回答。 5.所選專家可能不是真正的專家。 6.所產生的結果若再重新做一次可能產生不 同的答案。

市場調查法 市場調查法大多使用問卷、電話或人員訪問來獲得有意義的意見及對問題的判斷(最主要來自於消費者或顧客的意見)來做預測。 市場調查法有助於對市場狀況、消費者行為、行銷通路等的了解但是此法需要較高的人力成本、郵寄費用及面對低問卷回收率的窘境。 市場調查有以下兩種方法: 銷售人員意見調查 消費者調查

高階管理意見整合法 徵詢一群高階層管理者對某特定對象的意見。 優點是能運用專業的知識與經驗。 缺點是某一人的意見會支配其他人的意見。

客觀(定量)預測法 2-3-2 時間數列法 時間數列乃是以固定時間間隔為基礎之時間順序的觀察值。 觀測值之變化主要受到趨勢變動、循環變動、季節性變動、不規則變動與隨機變動五種現象之影響。 圖2-3 季節、循環與不規則變動

時間數列法有以下的預測方法可供參考運用: 天真預測法是時間數列最簡單的方法,亦即上一個時期的觀測值是本期的預測值。 在時間序列上近n個資料的平均值為下一個期間的預測值。移動平均的計算式如下: 天真預測法 移動平均法 例題2-1

計算最近n值的平均值,越近的觀察值給予較大權數,越遠的觀察值權數較小,n期權數和為1。 指數平滑法亦是一種常用的預測方法,該名稱的由來是因為各期已知資料的權數呈現指數的型態。 Ft+1=αYt+(1-α)Ft 加權移動平均法 例題2-2 指數平滑法 例題2-3

迴歸分析法 迴歸分析係利用變數與變數之間的相關性來建立彼此之間的數學函數關係,然後再藉由此函數關係來做變數的預測。 在迴歸分析模式中對於要預測的變數稱為依變數,而用來預測的變數則稱為自變數,如果自變數只有一種則稱為簡單迴歸,若是二種以上則稱為多元迴歸。 Ft=a+bt

繪於圖上稱之為迴歸線,其與實際值之間如圖2-4所示: 圖2-4 簡單直線迴歸模式圖示

決定迴歸線位置的是a與b,而a、b之值如下: 例題2-4

2-4 預測的評估與控制 預測誤差是指實際值與預測值之間的差額常用的指標有三種: 偏差:係指實際值與預測值差異的平均值。 偏差(Bias) 2-4 預測的評估與控制 預測誤差是指實際值與預測值之間的差額常用的指標有三種: 偏差:係指實際值與預測值差異的平均值。 偏差(Bias) 絕對均差(MAD) 均方差(MSE)

絕對均差:將正負的誤差值均化成代表誤差距離的正值。 均方差除了前面所述的加上絕對值外,將誤差加以平方也是一個方法。 例題2-5