生产计划与生产管理預測(编辑修改稿)

生产计划与生产管理預測(编辑修改稿)内容摘要：

page 37 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 38 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 39 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 40 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 41 169。 Copyright Chen JuinHan 加權移動平均法  在移動平均法中，每一期的權重都是一樣的，但在加權移動平均法中，可以賦予每一期相對應的權重值，而這些權重的總和必須等於一。  加權移動平均法比 (簡單 )移動平均法佔優勢之處，在於 加權移動平均法較能反應最近的事件。 選擇權重最常用的方法是經驗法和詴誤法，一般來說，最近期的資料在預測上為較重要的指標，故可設較高的權重；若資料是屬於季節性的，那麼就可根據季節的變動來分配權重。 Production Management page 42 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 43 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 44 169。 Copyright Chen JuinHan 指數平滑法  指數平滑法為一種常用的預測方法 ，此法給予各期已知資料的權重呈現指數分配的型態，且近期的權重較大，廣義而言，此法亦為一種加權移動平均法。  指數平滑法需三項資料： 最近的預測結果、最近一期的實際需求以及平滑係數 α。 指數平滑法以最近一期的預測值為基礎， 每一預測值可從上一期的預測值和實際值計算得到 ，此法的優點在於所需儲存的歷史資料數量最少。  平滑係數是用來決定預測平準的程度，以及對預測值與實際值之差值的反應速度，一般使用的平滑係數多介於 ~。 Production Management page 45 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 46 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 47 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 48 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 49 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 50 169。 Copyright Chen JuinHan 趨勢性指數平滑法 Production Management page 51 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 52 169。 Copyright Chen JuinHan 季節性預測法  時間序列中的季節變動是指在時間序列中某事件規則地向上或向下反覆變動。 季節性可能是規則的年度變動 (如：氣候的變動 — 冬季與夏季冷氣的銷售量 )或假期變動 (如：航空旅遊、賀卡銷售 )。  季節變動一詞也應用在每日、每週、每月及其他出現規則性的模式，例如：每天上下班交通尖峰時段、餐廳和戲院在週末時人潮較多、銀行在中午和下班前顧客流量較多等等，都是與季節變動相關的應用例。  在時間序列中的季節性是以實際值偏離平均值的數量來表示。 若趨向於在平均值附近變動，則其季節性就可用該平均值來表示；若呈現趨勢性，則季節性應以趨勢值來表示。 Production Management page 53 169。 Copyright Chen JuinHan  季節性有兩種不同的處理模式： 加法模型 (additive model)和 乘法模型 (multiplicative model)。 在加法模型裡，利用加上或減去一特定的數量來表示季節性；在乘法模型裡，季節性以平均數量的百分比來表示，利用乘上一數值加入季節性。 實務上乘法模型比加法模型應用廣泛，以下只介紹乘法模型。  當不同季節中的變動情形具有規則性時，可用 季節指數 (seasonal indexes)加以調整或消除季節性，通常季節指數以數量的百分比來表示，介於 0與 1之間。  在預測中所用的季節相對性，有兩種不同的方式， 一種方式為消除數據的季節性，另一種方式是在預測中加入季節性。 消除數據的季節性，是指將季節的因素從數據中去除，以便得到一個更清楚、不含季節因素的數值；當需求同時具有趨勢性與季節性因素時，則可在預測值中加入季節性。 Production Management page 54 169。 Copyright Chen JuinHan  1. 加入季節性因素的方法  根據趨勢預測值，乘以相對應的季節指數，將季節性加入預測值中。 Production Management page 55 169。 Copyright Chen JuinHan  2. 計算季節指數的方法 第 i期的季節指數＝第 i期實際需求量 ╱ 一期平均需求量 ＝ (年度需求預測量 ╱ 期數 ) 第 i期的季節指數 ＝調整後之第 i期需求預測量 Production Management page 56 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 57 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 58 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 59 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 60 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 61 169。 Copyright Chen JuinHan 預測誤差控管與方法選擇 Production Management page 62 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 63 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 64 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 65 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 66 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 67 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 68 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 69 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 70 169。 Copyright Chen JuinHan Production Management page 71 169。 Copyright Chen JuinHan 各種預測方法的共同特徵  假設過去存在的因果關係，未來將會循著一定的軌跡繼續存在。  事實的結果往往出乎預測之外，因為太多的因素會影響預測的結果，致使無法。