【摘要】：在激烈的市場競爭中,企業(yè)要生存,必須以客戶滿意為前提并獲得盈利。滿足客戶通常從Q(質量)C(成本)D(交貨期)S(服務)這幾方面著手,其中交貨期被日益關注。提高交付能力,傳統(tǒng)的做法是準備大量的庫存或提高產(chǎn)能,但大庫存和高產(chǎn)能都不能有效抵抗日益變化的需求帶來的風險,現(xiàn)在更傾向于提高企業(yè)快速響應速度來應對快速交付的要求。在認識到庫存的風險后,現(xiàn)代企業(yè)普遍致力于削減庫存,并發(fā)展出多種庫存控制技術:ABC、EOQ、VMI、JIT、看板等。這些技術都是基于相對需求,而獨立需求是庫存控制的源頭,對獨立需求進行預測是庫存控制的難點。處在汽車產(chǎn)業(yè)鏈下游的M公司認為“零庫存=多余的庫存為零”,在多年致力于基于相對需求的庫存控制并取得一定成效后,根據(jù)企業(yè)經(jīng)營和發(fā)展的需要提出需求預測的課題目標,有效解決獨立需求的難題兼具現(xiàn)實應用和應用研究雙重意義。論文在M公司已嘗試利用移動平均法進行需求預測的基礎上,研究分析了多種預測方法,重點選擇灰色模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立需求預測模型并進行了優(yōu)化改進研究。對移動平均法主要研究了不同期數(shù)和權重對預測結果的影響,并加入客戶訂單進行組合預測研究;對GM(1,1)的優(yōu)化采用移動平移法對原始數(shù)據(jù)進行平滑處理和選擇不同的初值這兩種方法;對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化采用對客戶需求的影響因素進行分析和選擇并添加到輸入變量中。為了比較分析這三種預測方法的預測效果和適應范圍,論文以M-H-VVT產(chǎn)品為研究對象,利用歷史數(shù)據(jù)建立需求預測模型并進行大量試驗,對試驗結果進行分析研究后認為:移動平均法和GM(1,1)模型均不適應周期性大幅度波動產(chǎn)品的需求預測,而BP神經(jīng)網(wǎng)絡法對周期性、非線性、大幅度波動的產(chǎn)品則有良好的適應性;在波動幅度大的情況下,較小n值的移動平均能獲得較高的預測精度,當n值等于波動周期期數(shù)的一半時,預測精度往往最差;當樣本對象呈遞增或遞減趨勢時,GM(1,1)模型預測精度能得到較大幅度提升;BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型只有提高泛化能力才有實際應用價值。論文最后用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對M-H-VVT產(chǎn)品實踐預測了3個月需求,前兩個月取得較好的預測精度,第三個月出現(xiàn)較大偏差,經(jīng)分析是客戶開發(fā)了新用戶導致需求突增。由此說明,預測技術的應用是基于研究對象處于穩(wěn)定環(huán)境的假設前提,如果環(huán)境發(fā)生變化,應根據(jù)掌握的信息及其對預測的影響程度對預測結果進行修正以提高預測精度。
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP183;F426.471

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本文編號：2557575