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供应链的协调与优化
供应链的优化二供应链中的信息共享三供应链瓶颈及优化一供应链中的预测
Step1:学习导入
一、供应链中的预测【学习导入】高校食堂的原料采购某高校食堂的采购策略是:对大米、面粉等保质期长、每天都使用的少量主食原材料每周补货一次,对保质期较短的蔬菜、肉蛋及其他生鲜类产品每天采购第二天的用量,假如你是某高校食堂的采购经理,你会如何确定各类原料的采购量?预测计划采购
Step2:知识学习
一、供应链中的预测顾客服装供应商鞋业供应商零售商供应商的供应商预测顾客需求预测客户需求预测订单预测订单“李宁”供应链上的预测
一、供应链中的预测(一)供应链预测的意义预测是对事物的演化预先做出的科学推测,预测是供应链中所有计划的基础。无论对于推动流程还是拉动流程,供应链上的管理者要做的第一步都是预测,预测顾客的需求是多少。
一、供应链中的预测(二)供应链预测的形式供应链中预测应该采用哪种模式?独立进行预测合作起来进行预测
一、供应链中的预测(三)供应链预测常见影响因素过去的需求以及销售量预测需求要考虑哪些因素产品的提前期计划价格折扣竞争者采取的行动预测通常是困难的,但是这并不能阻止人们进行预测的步伐。鬼脸嘟嘟饼干计划在十月进行打折销售,未来需求会发生什么变化?
一、供应链中的预测(四)供应链预测的方法一般预测法、市场调研法、小组讨论法、历史类比法、德尔菲法。定性法预测方法定量法时间序列分析法(移动平均、指数平滑)、因果联系法(回归分析)。
一、供应链中的预测1.简单移动平均法2.加权移动平均法观察期123456预测值观察值1050108010301070105010601057观察期123456预测值观察值1050108010301070105010601056权重(w)0.10.10.150.150.20.3(五)时间序列预测
例(0.5,S1(1)取为前三项的平均值)时序12345678910111213销售量10158201016182022242026St(1)1110.512.810.415.212.614.316.218.120.122.021.023.53.指数平滑法(1)St=a*yt+(1-a)*St-1一、供应链中的预测
一、供应链中的预测⑵指数平滑法初始值的确定①若时间序列的观察期n15时,初始值对预测结果的影响很小,可以方便地以第一期观测值作为初始值;②若观察期n=15,初始值对预测结果影响较大,通常取前3个观测值的平均值作为初始值。
供应链的优化一、供应链中的预测⑶平滑系数α的选择①当时间序列呈稳定的水平趋势时,α应取较小值,如0.1~0.3;②当时间序列波动较大,长期趋势变化的幅度较大时,α应取中间值,如0.3~0.5;③当时间序列具有明显的上升或下降趋势时,α应取较大值,如0.6~0.8;在实际运用中,可取若干个α值进行试算比较,选择预测误差最小的α值。
【例】某企业2010至2018年销售额见下表,试用指数平滑法预测2019年销售额(α分别取0.1、0.6和0.9)。年份201020112012201320142015201620172018销售额(万元)400047005000490052006600620058006000
解:(1)确定初始值因为n=915,取时间序列的前三项数据的平均值作为初始值
(2)选择平滑系数α,计算各年一次指数平滑值这里分别取α=0.1、α=0.6和α=0.9计算各年一次指数平滑值
(3)对不同平滑系数下取得的平滑值进行误差分析,确定α的取值。方法:计算各平滑系数下平滑值的平均绝对误差(平均差)计算公式:数据计算
通过比较,α=0.9时的平滑值的平均绝对误差最小,因此选用α=0.9用为平滑系数。α=0.1的平滑值的平均绝对误差α=0.6的平滑值的平均绝对误差α=0.9的平滑值的平均绝对误差
⑷预测2019年销售额
二、供应链中的信息共享A库存信息B销售信息C订单状态信息D生产计划信息E需求预测信息
三、供应链中瓶颈及优化瓶颈1瓶颈2TOC改进:消除瓶颈供应链绩效约束理论TOC优化供应链
Step3:任务实施
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