APS车间管理系统需求计划研究之结合判断因素
判断因素的结合
实施一个有效的需求计划流程通常都会出现具有软件技术支持的计划员。当说到统计方法和它们的应用时，就会出现一个问题：车间管理系统软件是怎样能够比有数年需求计划经验的计划员做出更好的预测的？简单的答案是数学方法是无偏的。实证研究证实了这一点，有偏是模糊统计方法经常得出好的结果的主要原因。但是这个答案只对了一半，因为特定项目的信息或变化（例如，促销活动，客户对新产品的反馈信息等等）能够导致需求模型的巨大变化，这些变化在标准时间序列模型中可能并没有考虑到。因此，有必要将完整的需求计划过程中两种方优点结合起来。
例如，考虑一个销售矿泉水公司的需求计划过程。在这种情况下，季节时间序列模型能够非常准确地预测正规的需求量。但是，一些零售店的促销活动产生的的偶然额外需求扭曲了这一需求序列。这一影响能够由负责促销的销售团队估计出来，而基本的需求量则由合适的统计模型预测出来。如果在判断过程中没有充分考虑统计预测的内在信息，那么统计的预测与判断预测的结合仅仅是理论上行得通的。因为在这种情况下对信息进行了双倍计算，因此高估了需求量。
统计预测和结构（structured）判断的方法：
如果需求计划者检查那些有决策支持工具产生的数据，并利用它们的本能使这些数据的取值一致，他们就经常使用非结构判断。但是为了结合的目的，结构判断是必要的。结合的五个步骤：
1、判断预测的修订：
这一程序的第—步由需求计划者来完成，他们在己知相关数据（如历史数据信息，因果因素等）的基础上进行预测判断，然后应用统计方法计算预测值，接着计划者很有可能结合新信息来修改他们的初始估计。但是并没有预先规定比例来要求每一组成部分在最终预测中必须考虑到什么程度。与没有统计方法协助的简单判断相比，这一过程通常会产生更准确的估计值。此外，它的优点还表现在将控制需求计划过程的任务留给计划者。
2、预测的组合：
由于上一步骤为两种预测分配了不同的权重，很明显，这些数值经常是有偏的，并常受政治因素的影响。按照事先制订的分配权重计划组合这两种数值会保证一个更正式的程序。甚至为判断预测和统计预测分配相同的权重，也有可能得出更好的结果。
3、外推预测的修订：
手工修改统计预测，将计划者的特定领域知识考虑进去是很多公司的惯用做法。但是必须相应地组织修订过程。这意味着判断性的修订必须以事先制订的激励因素（如促销，天气等）为基础。
4、基于规则的预测：
基于规则的预测也是以同级预测为基础的，但是各种预测方法的选择或组合需要由组织判断专家来协助完成。选择的规则来自于专家的特定领域知识或过去的研究成果。它们建立在时间序列特征或因果因素的基础之上。如果序列具有较低的可变性和不确定性，那么基于规则的预测则改善了简单外推法。
5、计量预测：
如果模型选择过程和因果关系变量的定义由结构判断来提供，回归模型则被认为是计量预测方法。如果这一过程应用于长久的预测，对预测的改善将尤为明显。由于有偏性会在很大程度上影响计量预测结果，明智的做法是为判断过程建立一个非常严谨的组织结构。
结构判断需要详尽反馈机制的支持，这一机制让计划者看清了他所输入信息的质量。因此，错误报告必须区分出（自动）统计预测与判断预测的质量。
永凯APS，解决ERP无法满足的排产排程问题http://www.yukontek.com，APS生产计划管理专家400-076-7600，021-68886010
实施一个有效的需求计划流程通常都会出现具有软件技术支持的计划员。当说到统计方法和它们的应用时，就会出现一个问题：车间管理系统软件是怎样能够比有数年需求计划经验的计划员做出更好的预测的？简单的答案是数学方法是无偏的。实证研究证实了这一点，有偏是模糊统计方法经常得出好的结果的主要原因。但是这个答案只对了一半，因为特定项目的信息或变化（例如，促销活动，客户对新产品的反馈信息等等）能够导致需求模型的巨大变化，这些变化在标准时间序列模型中可能并没有考虑到。因此，有必要将完整的需求计划过程中两种方优点结合起来。
例如，考虑一个销售矿泉水公司的需求计划过程。在这种情况下，季节时间序列模型能够非常准确地预测正规的需求量。但是，一些零售店的促销活动产生的的偶然额外需求扭曲了这一需求序列。这一影响能够由负责促销的销售团队估计出来，而基本的需求量则由合适的统计模型预测出来。如果在判断过程中没有充分考虑统计预测的内在信息，那么统计的预测与判断预测的结合仅仅是理论上行得通的。因为在这种情况下对信息进行了双倍计算，因此高估了需求量。
统计预测和结构（structured）判断的方法：
如果需求计划者检查那些有决策支持工具产生的数据，并利用它们的本能使这些数据的取值一致，他们就经常使用非结构判断。但是为了结合的目的，结构判断是必要的。结合的五个步骤：
1、判断预测的修订：
这一程序的第—步由需求计划者来完成，他们在己知相关数据（如历史数据信息，因果因素等）的基础上进行预测判断，然后应用统计方法计算预测值，接着计划者很有可能结合新信息来修改他们的初始估计。但是并没有预先规定比例来要求每一组成部分在最终预测中必须考虑到什么程度。与没有统计方法协助的简单判断相比，这一过程通常会产生更准确的估计值。此外，它的优点还表现在将控制需求计划过程的任务留给计划者。
2、预测的组合：
由于上一步骤为两种预测分配了不同的权重，很明显，这些数值经常是有偏的，并常受政治因素的影响。按照事先制订的分配权重计划组合这两种数值会保证一个更正式的程序。甚至为判断预测和统计预测分配相同的权重，也有可能得出更好的结果。
3、外推预测的修订：
手工修改统计预测，将计划者的特定领域知识考虑进去是很多公司的惯用做法。但是必须相应地组织修订过程。这意味着判断性的修订必须以事先制订的激励因素（如促销，天气等）为基础。
4、基于规则的预测：
基于规则的预测也是以同级预测为基础的，但是各种预测方法的选择或组合需要由组织判断专家来协助完成。选择的规则来自于专家的特定领域知识或过去的研究成果。它们建立在时间序列特征或因果因素的基础之上。如果序列具有较低的可变性和不确定性，那么基于规则的预测则改善了简单外推法。
5、计量预测：
如果模型选择过程和因果关系变量的定义由结构判断来提供，回归模型则被认为是计量预测方法。如果这一过程应用于长久的预测，对预测的改善将尤为明显。由于有偏性会在很大程度上影响计量预测结果，明智的做法是为判断过程建立一个非常严谨的组织结构。
结构判断需要详尽反馈机制的支持，这一机制让计划者看清了他所输入信息的质量。因此，错误报告必须区分出（自动）统计预测与判断预测的质量。
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