库存预测方法

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一般预测要考虑的因素
1、需求性质
2、预测内容
3、预测方法
需求性质
预测内容
Ft=(Bt*St*Tt*Ct*Pt)+I
预测内容
Tt：
预测方法
（一）顶向下方法（或称分解法）：
预测方法
（二）底朝上方法：
预测过程
有效的预测过程需要有若干个组成部分
预测技术的评估标准
1、精确性-技术精确
2、预测时间范围
3、预测值-可靠
4、数据的可得性
5、数据的类型
6、预测者的经验
几种常见的预测技术
定性技术
时间序列技术
几种常见的预测技术
几种常见的预测技术
时间序列技术
移动平滑
移动平均预测使用最近时期销售量的平均数该平均数可以包含任何数目的前期时间（一期、十二期……）
移动平滑
指数平滑
Ft=α×Dt-1+（1-α）×Ft-1
Ft：时期t的销售量预测值
Ft-1：时期t-1的预测值
Dt-1：时期t-1的实际需求
α：平滑常数（0≤α≤1）
使用指数平滑时的主要决策是选择阿尔发系数
外延平滑
具有趋势值的指数平滑和具有季节因数的指数平滑
类似于基本的指数平滑外延平滑可以用最低限度的记录保存迅速地计算新的预测因为没有能力正确地细分每一个预测成分因此外延技术常常被认为过度敏感这种过分敏感会导致预测精度的问题
所有的物理系统都会随着时间或使用而性能退化并最终失效
一般来说产品的失效率（故障率）曲线遵循一定的规律即浴盆曲线刚开始是递减的中间接近于一个常数最后是递增的
故障率计算法
W=f(0)×X(0)+f(1)×X(1)+…+f(n-1)×X(n-1)
式中：
n：备件保修期
f（0）：备件生产后当月的故障率
f（1）：备件生产后第2个月的故障率
…
X（0）：备件当月装机量
X（1）：备件上月装机量
…
......
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