1、意见，从而得出比较客观的策划案。定量预测方法定量预测是通过历史数据或因素变量来进行需求预测的。它是根据已有的比较完整的历史统计数据，运用定的数学方法进行科学的加工整理，通过描述有关变量之间的规律性联系，用于预测和推测未来发展变化情况的类预测方法。常用的定量预测方法有时间序列分析预测技术和因果预测，其中时间序列分析预测技术包括简单移动平均法加权移动平均法指数平滑法线性回归分析法和时间序列分解法，因果预测是线性回归的因果模型。简单移动平均法简单移动平均法是利用段时间的实际需求平均值作为后续时段的预测值，它采用对产品需求的历史数据逐点分段移动的方法。简单移动平均法的计算公式为式中，为对第期的需求预测量为移动平均的时期个数为前期前两期直至前期的实际销售。
2、中主要应用有最小二乘分析和手拟回归直线。时间序列分解法它是将时间序列分解为趋势和季节因素，找出趋势性和季节性，这需要大量的已知数据，至少个月的历史数据。时间序列分解法般步骤如下计划个月中的中心移动平均，忽略整年的季节性变化利用实际需求和个月中心移动平均的比例估计季节因素和计算季节指数找出条线去描述非季节性的数据，它的截距及斜率表示在估计趋势因素时所需要的值将上步骤中得到的线延伸至未来，提供了个在没有季节性需求预测将所有不含季节性的预测与季节指数相乘以获得最后的预测。因果预测所谓因果预测，就是将需求视为因变量，将影响因素视为自变量，通过对变量间的关系进行分析，进而由自变量来确定因变量需求预测的方法就是因果需求。因果预测法是建立在数据分析的基础上的，通过自变量和因变量的数据找出它们之间的因果。
3、面内容进行了研究和案例优化。具体内容主要有论文首先分析了相关的需求预测方法，通过理论分析和案例对比讨论了线性回归法指数平滑法和灰色预测三种方法在预测精度上的差异，结果证明灰色预测的精度要优于其他两种方法。论文在此研究基础上，通过对三种需求预测方法进行组合加权，证明了组合预测比灰色预测的结果好，进步提高了预测精度。企业在需求预测确定产品品种和产量后，需要科学制定综合生产计划来合理利用生产能力和分配企业资源。论文研究了混合型企业综合生产计划的管理供应策略，分析了追逐策略加班策略外包策略和平准策略等四种策略并进行平衡和优化来制定综合生产计划，实现生产率劳动力数量当前库存和设备资源的最优组合。车间作业排序的目标是在尽可能满足所有约束条件下制订满意的排序方案。论文研究了混合型企业车间作业计划的目标。
4、预测模型ˆˆˆ预测方法的选择对于混合型企业，生产量的确定既包括已知订单，还有市场预测量，在选取预测方法时，要同时考虑市场的不平稳性和预测精度的问题。所以要求预测精度较高。下面选取比较常用的并且预测精度较好的三种方法进行分析。现已知基础数据工程机械厂前个月的实际市场需求量如下表前个月实际需求量线性回归分析法线性回归分析法是种最简单的预测方法，通常对于短期的预测有较好的效果。通过拟合得到如下趋势方程图线性回归趋势图运用最小二乘法求得预测值为，万方数据分类号密级公开全日制工程硕士学位论文基于组合预测的混合模式生产计划研究与优化学位申请人欧阳文学科专业工业工程指导教师曾孟雄教授二四年五月万方数据，万方数据三峡大学学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立。
5、般预测方法往往带有销售人员的主观意见，同时受其专业水平的限制，对产品未来的发展方向不易做出预测。市场调研市场调研也称为顾客期望法，通常是聘请第三方专业市场调研公司进行预测，以此获得顾客需求的详细资料。市场调研主要用于新产品研发，了解对现有产品的评价，了解顾客对现有产品的好恶，了解特定层次的顾客偏好。本方法效果的好坏，很大程度上取决于如何获得顾客们反映实际的真实数据和信息。利用市场调研进行预测，因为是根据顾客的期望所获得的，故比较能反映顾客的实际需求，由此可以获得未来顾客购买的愿望。小组共识通常由高级决策人员召集不同层次的和不同部门的人员集体参与讨论，由所有人员提出预测，最后对所有的预测结果进行分析取舍。这种方法简单易行，无需过去资料，集中了各种经验与判断，但是问题在于低层人员的意见往往易。
6、系，然后通过元线性回归分析方法找出变量间的因果关系，就可以建立统计模型，从而对需求做出预测。灰色预测灰色，模型就是把随机变量作为灰色量处理，寻找数据之间的规律，从而弥补了数据处理方法的不足，它是目前使用最广泛的预测个变量阶微分方程的预测模型。灰色预测模型的建模实质是将无规律的原始数据进行累加，得到的生成数列规律性较强，然后对这些新数据进行建模，由生成模型得到的数据再通过累减生成得到还原模型，最后由还原模型作为预测模型。具体方法如下设原始数列为，对原始的数列进行阶累加，因此生成阶累加生成数列如下，。求均值数列于是建立灰微分方程为万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文建立阶白化非线性微分方程根据最小二乘法灰色微分方程的时间响应序列为ˆ还原得到。
7、。简单移动平均预测法的优点是预测计算简单，缺点是实际销售量的最大值和最小值都不可能通过简单移动预测来获得预测时期个数究竟取多少合适，难以确定各期权重系数均相等造成明显的预测误差。加权移动平均法在简单移动平均中，各元素权重都相等，而加权移动平均的权重值可以不同。当然，其权重之和必须等于。这样得出的结果相比简单移动平均法更为准确。权重的选择最近期的数据最能预示未来的情况，因而其权重应大些若其权重是季节性的，则权重系数也应是季节性的。般对季节性产品季节权重系数要大。万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文由于加权移动平均能区别对待历史数据，因而在这方面要优于简单移动平均。比简单移动平均滞后程度小。越靠近当期的数据越接近现实季节性强的时期，权重也越大。计算公式如下。
8、式中，，为前期前两期直至前期的实际销售量为第期实际销售量对应的权重系数。指数平滑法指数平滑法是种简单易行，应用广泛的预测方法，它是利用平滑常数将数据序列的数量差异抽象化的原理，对历史的统计数据进行加权修正，使修正后的数据信息排除异常数据的影响，从而显示出预测对象变动的基本趋势。指数平滑法是在对需求的预测结果的基础上做出的，对于下期的需求预测量，可用本期的需求预测量加上本期预测量和实际销售量之间的误差乘上个比例常数后得到，该比例常数就是平滑常数，常用的指数平滑方法有次指数平滑和二次指数平滑等。次指数平滑法计算公式如下式中，为第期的需求预测量为第期的需求预测量为第期的实际需求量为平滑常数。二次指数平滑法当时间序列为平滑趋势时，只需进行次指数平滑，当时。
9、模式分析本章小结混合型企业生产需求预测分析需求预测方法预测方法的选择错误!未定义书签。组合预测方法本章小结综合生产计划多种策略分析研究产量优化生产进度编排本章小结混合型企业车间作业计划与生产控制单台设备的作业排序流水生产线作业排序基于遗传算法的生产作业计划排序本章小结总结与展望全文总结发展展望参考文献附录攻读硕士学位期间发表的部分学术论著致谢万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文选题的依据与意义随着科学技术和生产力的发展，市场竞争的日益激烈和客户需求的多样性，现代企业单的生产模式已经不能满足市场的需求，企业所面临的问题是如何满足客户的多样性需求快速响应市场缩短交货期提高生产效率和产品质量。在经济全球化迅速发展的今的结果比较接近于和能反映顾客的需求，由于取样较多，预测结果较稳定，但是，。
10、市场营销的左右，不敢与领导相背。对于重要决策，如引进流水线等，由高层人员讨论。万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文历史类比利用产品的相关性，以同类型产品作为类比模型，进行预测。类比法可用于很多产品类型互补产品，替代产品等竞争性产品或随收入而变的产品等。利用历史类比法可以获得各相关因素对销售的影响可以根据公开的数据，不需要准备历史的数据，在历史数据没有或者很少的情况下，用历史类比法是很好的方法。但是，由于相关因素本身存在不确定性，并且是随机的动态的，往往难以保证预测的准确性。德尔菲法采用函询的方式或电话网络的方式，反复地咨询专家们的建议，然后由策划人作出统计，如果结果不趋向致，就再征询专家，直至得出比较统的方案。优点是专家们互不见面，不能产生权威压力，因此，可以自由地充分地发表自己的。
11、行研究工作所取得的成果，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明，本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。学位论文作者签名日期万方数据内容摘要随着科学技术和生产力的发展，市场竞争的日益激烈和客户需求的多样性，现代企业单的生产模式已经不能满足市场的需求，企业所面临的问题是如何满足客户的多样性需求快速响应市场缩短交货期提高生产效率和产品质量。在经济全球化迅速发展的今天，客户需求的个性化和产品更新换代的速度加快，对于混合型企业，科学准确的市场需求预测和合理的生产计划控制具有十分重要的意义。本文以混合型企业生产模式为研究对象，就企业在该模式下的生产需求预测综合生产计划和车间作业计划制定等三方。
12、序列为直线趋势时，必须通过二次指数平滑来估计，即在次指数平滑的基础上，对所得到的时间序列再进行次指数平滑。其计算公式如下在所有预测方法中，指数平滑法是应用相对较多的种，它般只需要三个参数就可预测未来的值最近的预测值预测期的实际需求和平滑常数。平滑常数决定了对预测值与实际值结果之间差异的响应速度，它的取值体现了预测值对过去值或当前值的依赖程度，越大越依赖近期信息，反之则表明预测更依赖于历史信息。线性回归分析线性回归是指变量呈严格直线关系的种特殊回归形式，般的线性回归方程万方数据三峡大学全日制专业学位硕士学位论文为，其中为自变量为因变量为直线的斜率为直线与纵轴的截距。线性回归预测方法对综合计划的长期预测比较有效，但是该方法的局限在于假设历史数据和预测值都在条直线上。其。
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