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訂單波動(dòng)下的發(fā)動(dòng)機(jī)銷售預(yù)測(cè)

徐煒

（上海交通大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力學(xué)院，上海200240）

摘要在當(dāng)今日益變化的發(fā)動(dòng)機(jī)市場(chǎng)環(huán)境下，競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，訂單常常發(fā)生波動(dòng)。如何在訂單波動(dòng)下預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)的銷售量，以合理安排生產(chǎn)，是企業(yè)管理面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)。但預(yù)測(cè)方法會(huì)影響預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，對(duì)3種預(yù)測(cè)方法及其預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行了比較和分析。以某發(fā)動(dòng)機(jī)制造廠為例，說明如何根據(jù)訂單波動(dòng)情況，預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)的銷售量。

關(guān)鍵詞：發(fā)動(dòng)機(jī)訂單波動(dòng)銷售預(yù)測(cè)

來稿日期：2015-03-12

1　前言

改革開放30多年來，中國(guó)經(jīng)濟(jì)取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著經(jīng)濟(jì)建設(shè)的快速發(fā)展，特別是基礎(chǔ)建設(shè)，發(fā)動(dòng)機(jī)行業(yè)為適應(yīng)形勢(shì)發(fā)展，各廠家紛紛采用先進(jìn)的國(guó)際技術(shù)、先進(jìn)的制造工藝和設(shè)備、進(jìn)行大幅度的生產(chǎn)改造，大幅度提高了制造能力和產(chǎn)品技術(shù)水平?，F(xiàn)在，大部分發(fā)動(dòng)機(jī)制造商都采用柔性生產(chǎn)線，具備了小批量、多品種的生產(chǎn)能力。

同時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)市場(chǎng)激烈競(jìng)爭(zhēng)也越發(fā)激烈，導(dǎo)致市場(chǎng)需求不斷發(fā)生變化。訂單波動(dòng)勢(shì)必對(duì)組織節(jié)能型的生產(chǎn)造成很大困難，因而根據(jù)訂單波動(dòng)盡可能相對(duì)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)的銷售量，是各企業(yè)能應(yīng)對(duì)市場(chǎng)需求變化，做到合理安排生產(chǎn)的重要措施之一。

預(yù)測(cè)的精確程度取決于預(yù)測(cè)誤差大小。不同的預(yù)測(cè)方法，誤差不同；用于不同領(lǐng)域，誤差也不相同。通過選擇預(yù)測(cè)方法將誤差降至最低是預(yù)測(cè)研究的目標(biāo)。根據(jù)以往訂單波動(dòng)情況，相對(duì)精確地預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)銷售量是本文探討的目的。

2　預(yù)測(cè)方法選擇

2.1預(yù)測(cè)的概念

企業(yè)所處的環(huán)境不斷在變化，全球化的發(fā)展趨勢(shì)、新技術(shù)的推廣應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)資源的廣泛使用，使得企業(yè)所處的環(huán)境更加復(fù)雜，變化的頻率也更快，這些給企業(yè)預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求帶來新的挑戰(zhàn)。首先要根據(jù)產(chǎn)品特性、生命周期和以及目前所處的階段，確認(rèn)采取何種預(yù)測(cè)方法。選擇適合本企業(yè)產(chǎn)品和市場(chǎng)的預(yù)測(cè)方法，可提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。

預(yù)測(cè)方法的選擇是預(yù)測(cè)的重要工作。隨著預(yù)測(cè)方法的不斷發(fā)展，對(duì)于預(yù)測(cè)關(guān)注的重點(diǎn)就集中在預(yù)測(cè)方法固有的誤差，并盡可能地使這種不可避免的誤差降至最低。

2.2預(yù)測(cè)的方法

通常，預(yù)測(cè)方法可以分為定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)2種。定性預(yù)測(cè)注重于趨勢(shì)的發(fā)展，適用于宏觀的預(yù)測(cè)，但容易受人知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和能力的約束和限制，產(chǎn)生偏差，同時(shí)難以作精確數(shù)量上的描述。定量預(yù)測(cè)注重于數(shù)量變化的分析，常用于企業(yè)短期需求預(yù)測(cè)等方面，需要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)作支撐，對(duì)不可預(yù)知、難以量化的影響因素，缺乏自適應(yīng)能力。在實(shí)際工作中，往往將這2種預(yù)測(cè)方法組合使用[1, 2]。

定性方法主要依賴于人的主觀判斷。在無法獲取或只能獲取很少歷史數(shù)據(jù)的前提下，且某類人（如專家、特殊市場(chǎng)的銷售人員）對(duì)市場(chǎng)的見解非常重要時(shí)，經(jīng)常采用定性方法。具體方法有德爾斐法、主觀概率法、領(lǐng)先指標(biāo)法、廠長(zhǎng)（經(jīng)理）評(píng)判意見法、推銷人員估計(jì)法、相互影響分析法、情景預(yù)測(cè)法等。

定量方法是使用一些歷史數(shù)據(jù)、或因素變量來預(yù)測(cè)需求的一種數(shù)學(xué)模型。是根據(jù)已掌握的比較完備的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法進(jìn)行科學(xué)加工整理，借以揭示有關(guān)變量之間的規(guī)律性聯(lián)系，用于預(yù)測(cè)和推測(cè)未來發(fā)展變化情況的一類預(yù)測(cè)方法。其主要特點(diǎn)是利用統(tǒng)計(jì)資料和數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行預(yù)測(cè)。然而，這并不意味著定量方法完全排除主觀因素，相反主觀判斷在定量方法中仍起著重要的作用，只不過與定性方法相比，各種主觀因素所起的作用小一些。目前主要的定量預(yù)測(cè)方法有：時(shí)間序列分析、因果關(guān)系和仿真法。

時(shí)間序列方法：運(yùn)用歷史數(shù)據(jù)對(duì)未來需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。它依賴于一個(gè)假設(shè)，即過去需求是未來需求的指示器，通過分析周期性、趨勢(shì)性和季節(jié)性影響，預(yù)測(cè)未來的需求。它是一種考慮變量隨時(shí)間發(fā)展變化規(guī)律，并用該變量以往的統(tǒng)計(jì)資料建立數(shù)學(xué)模型，作外推的預(yù)測(cè)方法。

因果法：是根據(jù)事物之間的因果關(guān)系來預(yù)測(cè)事物的發(fā)展和變化。通過對(duì)需求預(yù)測(cè)目標(biāo)有直接、或間接影響因素的分析找出其變化的規(guī)律，并根據(jù)這種變化規(guī)律來確定預(yù)測(cè)值。由于反映需求及其影響因素之間因果關(guān)系的數(shù)學(xué)模型不同，又有各種分類。

仿真法：運(yùn)用各種模型和技術(shù)，對(duì)實(shí)際問題進(jìn)行建模，通過動(dòng)態(tài)模擬的方式進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。通過仿真，進(jìn)行各種方案的比較，以求得最優(yōu)解，進(jìn)而運(yùn)用在實(shí)際工作中。

其中時(shí)間序列法因其數(shù)據(jù)收集方便、計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單、短期預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高而廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)。影響時(shí)間序列的因素，根據(jù)因素特點(diǎn)和影響效果分，主要有長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)變動(dòng)和不規(guī)則變動(dòng)[1]。

從影響因素作用的大小和方向變化的時(shí)間特性分析，時(shí)間序列法具有4個(gè)特點(diǎn)：趨勢(shì)性、周期性、隨機(jī)性和綜合性。

（1）趨勢(shì)性：某個(gè)變量隨著時(shí)間的推移或自變量變化，呈現(xiàn)一種緩慢而長(zhǎng)期的持續(xù)上升、下降、持平的變化趨勢(shì)，但變動(dòng)的幅度可能有差異。

（2）周期性：某因素因外部影響，隨著自然季節(jié)的變化而出現(xiàn)高峰、低谷的相對(duì)固定的規(guī)律。

(3）隨機(jī)性：?jiǎn)蝹€(gè)變量在短時(shí)間內(nèi)體現(xiàn)出隨機(jī)性，但長(zhǎng)時(shí)間的整體統(tǒng)計(jì)體現(xiàn)出規(guī)律性。

(4）綜合性：實(shí)際情況往往是多種因素各自發(fā)生變動(dòng)后綜合作用疊加的結(jié)果。所以，預(yù)測(cè)時(shí)，需要過濾不規(guī)則變動(dòng)，突出顯現(xiàn)的趨勢(shì)性和周期性。

根據(jù)對(duì)資料分析方法的不同，時(shí)間序列法又可以分為：簡(jiǎn)單時(shí)序平均數(shù)法、加權(quán)時(shí)序平均數(shù)法、移動(dòng)平均法、加權(quán)移動(dòng)平均法、趨勢(shì)預(yù)測(cè)法、指數(shù)平滑法、季節(jié)性趨勢(shì)預(yù)測(cè)法、市場(chǎng)壽命周期預(yù)測(cè)法。下面介紹主要幾種方法。

2.2.1移動(dòng)平均法

對(duì)需求序列的均值進(jìn)行估計(jì)，消除隨機(jī)波動(dòng)的影響，計(jì)算前n期的均值，并把它作為下一期需求的預(yù)測(cè)值；隨著時(shí)間的推移，會(huì)有新的數(shù)據(jù)加入，預(yù)測(cè)值也會(huì)隨之改變。

式中，

Xt——t時(shí)期的實(shí)際觀測(cè)值；

n——計(jì)算平均值所用的總期數(shù)；

Ft+1——t +1時(shí)期的預(yù)測(cè)值。

移動(dòng)平均法可根據(jù)需要，使用盡可能多時(shí)期的數(shù)據(jù)。使用的時(shí)期越多，越可以得到更穩(wěn)定的預(yù)測(cè)值；而使用的時(shí)期越少，預(yù)測(cè)值的靈敏度更高。當(dāng)需求變化相對(duì)不頻繁時(shí)，盡可能使用較多時(shí)期的數(shù)據(jù)；當(dāng)需求波動(dòng)較大時(shí)，應(yīng)該使用較少時(shí)期的數(shù)據(jù)。在實(shí)際預(yù)測(cè)時(shí)，需要在穩(wěn)定性和靈敏性之間權(quán)衡，根據(jù)需要選擇。同時(shí)，因每個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的權(quán)重是相同的，所以，無法重點(diǎn)突出需要加倍關(guān)注的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

2.2.2加權(quán)平均移動(dòng)法

根據(jù)需要給每個(gè)時(shí)期賦予不同的權(quán)重，所有權(quán)重之和等于1?？梢钥紤]賦予近期數(shù)據(jù)比較大的權(quán)重，遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)比較小的權(quán)重；也可以考慮給關(guān)鍵時(shí)期數(shù)據(jù)比較大的權(quán)重，以體現(xiàn)其重要性。

式中，

滋t——第t期的權(quán)重系數(shù)；

Xt——第t期的實(shí)際觀測(cè)值；

注意：滋1+滋2+…+滋t-1+滋t=1。

加權(quán)移動(dòng)法對(duì)近期的觀測(cè)趨勢(shì)較為敏感。但如果一組數(shù)據(jù)有明顯的季節(jié)性影響時(shí)，采用加權(quán)移動(dòng)平均法所得到的預(yù)測(cè)值，可能會(huì)出現(xiàn)偏差。因此，有明顯的季節(jié)性影響因素存在時(shí)，最好不要采用加權(quán)法[3]。

2.2.3指數(shù)平滑法

指數(shù)平滑法為先前所有的觀測(cè)值提供了指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均值，且根據(jù)最近的經(jīng)驗(yàn)對(duì)估算值不斷修正，越近的觀測(cè)值權(quán)重琢越大，以指數(shù)遞減的方式琢(1-琢)n類推，新的觀測(cè)值可以被看作是最新觀測(cè)結(jié)果和前一期觀測(cè)值的加權(quán)總和。指數(shù)平滑法有簡(jiǎn)單指數(shù)法、Holt指數(shù)平滑法和Winters指數(shù)平滑法。

（1）簡(jiǎn)單指數(shù)法：也稱一次指數(shù)平滑法，計(jì)算公式如下。

式中，

Xt——最新觀測(cè)值；

Ft+1——下一期預(yù)測(cè)值；

琢——平滑常數(shù)，取值范圍（0~1）之間。

簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法不需要太多的歷史數(shù)據(jù)，就可以進(jìn)行分析預(yù)測(cè)；極端情況下只需要一個(gè)最新觀測(cè)值、一個(gè)最新預(yù)測(cè)值和琢值就可以進(jìn)行預(yù)測(cè)。它直觀地體現(xiàn)了水平波動(dòng)，但無法進(jìn)行趨勢(shì)、季節(jié)上的預(yù)測(cè)。平滑常數(shù)琢是權(quán)重系數(shù)。當(dāng)琢的取值越大，最新的預(yù)測(cè)值就趨近于當(dāng)前觀測(cè)結(jié)果，體現(xiàn)變化的速度越快；當(dāng)琢的取值越小，最新的預(yù)測(cè)值就類似于以前的預(yù)測(cè)值，體現(xiàn)變化的速度越慢[3]。

（2）Holt指數(shù)平滑法：不直接應(yīng)用一次指數(shù)平滑值進(jìn)行計(jì)算，主要是分別對(duì)原序列St和序列的趨勢(shì)bt進(jìn)行平滑處理。它使用2個(gè)平滑參數(shù)，分別用琢和茁表示，取值范圍為（0~1）之間。Holt指數(shù)平滑法公式如下。

起始值：S1=X1，b1=X2-X1，也可以按照b1=[ (x2-x1)+(x3-x2)+(x4-x3) ]/3計(jì)算。

Holt指數(shù)平滑法通過更新指數(shù)平滑序列或現(xiàn)時(shí)水平估算值，計(jì)算趨勢(shì)估算值，進(jìn)而來預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)的預(yù)測(cè)值。它充分考慮了整個(gè)時(shí)間序列上的發(fā)展趨勢(shì)。

平滑常數(shù)琢和茁的取值，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果有很大的影響，通常需要選擇幾組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較。雖然Holt平滑法考慮了時(shí)間上的趨勢(shì)變化，但對(duì)于一定時(shí)間段內(nèi)的周期性變化，則無法進(jìn)行預(yù)測(cè)[3]。

（3）Winters指數(shù)平滑法：在Holt指數(shù)平滑法的基礎(chǔ)上增加季節(jié)變化系數(shù)，充分考慮了時(shí)間、趨勢(shì)和季節(jié)的多重影響因素，是Holt指數(shù)平滑法的擴(kuò)展。

其中，L為季節(jié)的長(zhǎng)度，I為季節(jié)修正系數(shù)，m為季節(jié)因子選擇值。

Winters指數(shù)平滑法通過更新現(xiàn)時(shí)水平估算值，來計(jì)算趨勢(shì)、季節(jié)性的估算值，進(jìn)而計(jì)算出未來一段時(shí)間內(nèi)的預(yù)測(cè)值。相對(duì)于Holt法，它增加了時(shí)間序列季節(jié)性變動(dòng)或周期性變動(dòng)的分析和預(yù)測(cè)，可以同時(shí)處理趨勢(shì)和季節(jié)變化，并能將波動(dòng)的影響適當(dāng)?shù)厝コ?，特別適用于包含趨勢(shì)和季節(jié)變化的時(shí)間序列問題[4]。

2.3預(yù)測(cè)方法中誤差的測(cè)定

任何預(yù)測(cè)都會(huì)有誤差，與實(shí)際值或多或少存在偏差。如何選擇最佳的預(yù)測(cè)方法，只能通過實(shí)踐中得到。在一段時(shí)間內(nèi)采用不同方法進(jìn)行一系列預(yù)測(cè)，并進(jìn)行檢驗(yàn)和評(píng)定，選出偏差最少的預(yù)測(cè)方法。t時(shí)期實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之差為Et=Xt-Yt，通常采用累積誤差CFE進(jìn)行簡(jiǎn)單評(píng)定。

正負(fù)誤差會(huì)在CFE計(jì)算中相互抵消，但它有助于發(fā)現(xiàn)一致性偏差。

每一時(shí)期實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之差通常稱為余數(shù)：

et——時(shí)間周期t內(nèi)的預(yù)測(cè)誤差；

Yt——時(shí)間周期t內(nèi)的實(shí)際值；

Yt——時(shí)間周期t內(nèi)的預(yù)測(cè)值。

大多數(shù)時(shí)間，都是通過預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之差的某種函數(shù)的平均值，來判定預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。常有以下4種評(píng)定方法。

（1）絕對(duì)平均偏差MAD評(píng)定：通過預(yù)測(cè)誤差數(shù)值的平均值來衡量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。MAD值越小，說明預(yù)測(cè)值非常接近實(shí)際值，即預(yù)測(cè)很準(zhǔn)確。而MAD值較大，則說明存在很大的預(yù)測(cè)誤差。

（2）均方誤差MSE評(píng)定：求出每個(gè)余數(shù)或誤差的平方，然后將它們相加，并除以所得結(jié)果的個(gè)數(shù)。因經(jīng)過平方，使那些較大的誤差變得更大，更有助于判定偶然誤差。與MAD一樣，MSE值越小，預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確，MSE值越大，則預(yù)測(cè)誤差越大。

（3）絕對(duì)平均百分比誤差MAPE評(píng)定：通過查找每一時(shí)期的絕對(duì)誤差，并用該時(shí)期的實(shí)際觀測(cè)值相除，求得絕對(duì)百分比誤差，然后求其平均值。與MAD和MSE的主要差別在于，MAPE可以對(duì)基于兩組不同數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)進(jìn)行比較。

（4）平均百分比誤差MPE評(píng)定：通過查找每一時(shí)期的誤差，再用該時(shí)期的實(shí)際值相除，然后得到這些百分比誤差的平均值。根據(jù)結(jié)果來判定預(yù)測(cè)方法的準(zhǔn)確性。當(dāng)MPE值非常接近零時(shí)，證明該預(yù)測(cè)方法非常準(zhǔn)確；而當(dāng)MPE值是一個(gè)大百分比負(fù)值時(shí)，說明該預(yù)測(cè)方法評(píng)價(jià)過高；當(dāng)MPE值是一個(gè)大的正數(shù)時(shí)，說明該預(yù)測(cè)方法評(píng)價(jià)過低。

在生產(chǎn)實(shí)際工作中，人們經(jīng)常同時(shí)使用以上4種方法來判定預(yù)測(cè)的效果。比較2種或2種以上不同方法的準(zhǔn)確度，測(cè)定某種方法的適用性及可靠性，有助于尋找最佳的預(yù)測(cè)方法。根據(jù)實(shí)際需求，可側(cè)重于某一種或兩種方法的誤差數(shù)值，對(duì)其系數(shù)的取值進(jìn)行修正和完善，以尋找最佳的方法。

2.4預(yù)測(cè)方法的選擇

對(duì)于各種不同的預(yù)測(cè)方法，都有其自身的優(yōu)勢(shì)和適用范圍。如何選擇合適的預(yù)測(cè)方法，就成了預(yù)測(cè)工作的重要內(nèi)容。一般來講，可從以下幾個(gè)方面來考慮。

（1）預(yù)測(cè)對(duì)象與目的：根據(jù)產(chǎn)品特性、生命周期和目前的階段，確認(rèn)采取何種預(yù)測(cè)方法?？焖傧钠?，一般采用短期預(yù)測(cè)；機(jī)械產(chǎn)品，因價(jià)格因素，一般使用周期較長(zhǎng)，往往采用長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。同樣，對(duì)于產(chǎn)品處于生命周期的不同階段，也會(huì)采用不同的方法，在試銷期，一般采用定點(diǎn)實(shí)驗(yàn)的方法；而在產(chǎn)品的穩(wěn)定期，往往采用簡(jiǎn)單的加權(quán)平均法；如果有季節(jié)的特性，也會(huì)使用有季節(jié)變動(dòng)的溫特法等。

（2）根據(jù)已有的信息：如果自己掌握的信息、資料、數(shù)據(jù)比較充分、全面，就可以選擇相對(duì)復(fù)雜點(diǎn)的預(yù)測(cè)方法，以期通過較多的數(shù)據(jù)得到相對(duì)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。如果掌握的信息量很有限，則可以采用相對(duì)簡(jiǎn)單但有效的德爾菲法、評(píng)判法等。

（3）根據(jù)數(shù)據(jù)特性：如果歷史數(shù)據(jù)的趨勢(shì)相當(dāng)平穩(wěn)，可以選擇簡(jiǎn)單平均、加權(quán)平均法；如果數(shù)據(jù)表現(xiàn)出明顯的線性趨勢(shì)，則采用移動(dòng)平均法、時(shí)間序列法、線性回歸法；如果數(shù)據(jù)出現(xiàn)明顯的非線性趨勢(shì)，則采用指數(shù)增長(zhǎng)方法。所以，需要對(duì)預(yù)測(cè)使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析后，再選擇預(yù)測(cè)方法。

（

4）從企業(yè)實(shí)際情況出發(fā)：不同的預(yù)測(cè)方法會(huì)產(chǎn)生不同預(yù)測(cè)效果和費(fèi)用。當(dāng)不需要精準(zhǔn)的結(jié)果時(shí)，就沒有必要花費(fèi)較多的人力、精力去收集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)，只需要少量的數(shù)據(jù)進(jìn)行相對(duì)簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)即可。同樣，也可以根據(jù)所需要結(jié)果來確定方法，進(jìn)而控制預(yù)測(cè)過程中的費(fèi)用，用最少的費(fèi)用達(dá)到最大的效果。

綜上所述，在確定需要對(duì)產(chǎn)品銷售量進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，首先需要對(duì)產(chǎn)品的特性及所要達(dá)到的目的進(jìn)行明確，再分析預(yù)測(cè)所需要的信息、數(shù)據(jù)量及趨勢(shì)，結(jié)合企業(yè)實(shí)際情況，所需要的精準(zhǔn)度和所能付出的費(fèi)用，確定最終的預(yù)測(cè)方法[5]。

3　預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用

某發(fā)動(dòng)機(jī)制造企業(yè)是典型的老國(guó)營(yíng)企業(yè)轉(zhuǎn)型，早期受原有體制的約束，發(fā)展比較緩慢，但在殘酷的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，也不斷地進(jìn)行著探索。對(duì)于生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的改造和完善，從未間斷過，無論是從組織架構(gòu)、零部件的布點(diǎn)，還是工藝流程，都在進(jìn)行適應(yīng)性的改造。自2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)爆發(fā)以來，產(chǎn)能從不足到過剩，促使公司管理層對(duì)于生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的改進(jìn)和優(yōu)化，以適應(yīng)當(dāng)前形勢(shì)的發(fā)展。

面對(duì)市場(chǎng)激烈的競(jìng)爭(zhēng)，銷售訂單也隨著經(jīng)濟(jì)形勢(shì)而上下波動(dòng)。公司一直在摸索如何根據(jù)訂單變化，相對(duì)精確地預(yù)測(cè)未來的銷售量，以做到生產(chǎn)計(jì)劃和安全庫(kù)存儲(chǔ)備合理。本節(jié)根據(jù)第2節(jié)的理論依據(jù)，根據(jù)該公司的實(shí)際情況，嘗試分別采用比較分析移動(dòng)平均法、簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法和Winters指數(shù)平滑法，為該公司預(yù)測(cè)銷售量。

發(fā)動(dòng)機(jī)的銷售具有一定的趨勢(shì)性和季節(jié)性。趨勢(shì)性與國(guó)家宏觀形勢(shì)、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、所屬行業(yè)發(fā)展規(guī)律以及本企業(yè)的營(yíng)銷策略有關(guān)；而季節(jié)性主要是所屬行業(yè)的習(xí)慣性銷售，一般年初與9、10月份屬于銷售旺季。這里取2010年1月至2014年10月共58個(gè)月里，某型號(hào)發(fā)動(dòng)機(jī)的銷售數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)進(jìn)行計(jì)算和分析。圖1是營(yíng)銷預(yù)測(cè)值與實(shí)際銷售量的比較。從圖中可以看出，預(yù)測(cè)量與實(shí)際銷售量還是有比較大的差異。個(gè)中原因很多，如：（1）客戶的判斷失誤；（2）客戶經(jīng)理的市場(chǎng)預(yù)測(cè)不準(zhǔn)；（3）季節(jié)性的變化等等，都會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)與實(shí)際的差異。

圖1　營(yíng)銷預(yù)測(cè)值與實(shí)際銷售量的比較

以上述數(shù)據(jù)為樣本基礎(chǔ)，分別用移動(dòng)平均法、Holt指數(shù)平滑法和Winters指數(shù)平滑法，預(yù)測(cè)下一時(shí)間段的需求。

3.1移動(dòng)平均法

先根據(jù)簡(jiǎn)單平均法對(duì)這一時(shí)期的銷售進(jìn)行預(yù)測(cè)。在計(jì)算初期，因發(fā)動(dòng)機(jī)的季節(jié)性銷售比較明顯，所以n設(shè)定為3，從第4期開始預(yù)測(cè)，以此類推，可以求得第t+1期的預(yù)測(cè)值。圖2為移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)值與實(shí)際銷售量的比較。從圖中可以看出，前期預(yù)測(cè)值低于實(shí)際銷售量，且波動(dòng)較大，中、后期則與實(shí)際情況比較接近。因樣本數(shù)較大，對(duì)于近期的趨勢(shì)反應(yīng)不夠明顯，權(quán)重差異不能很好體現(xiàn)，對(duì)于季節(jié)性的趨勢(shì)處理并不具有優(yōu)勢(shì)。

3.2簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法

在計(jì)算開始時(shí)，設(shè)定初始值如下：Xt=X1=92，X2=90，F(xiàn)2=(X1+X2)/2=91，琢=0.2，則X3=0.2×90＋(1－0.2)×91=91；以此類推，可以求得第t+1期的值。經(jīng)過誤差分析比較，選取最優(yōu)值琢=0.6。

圖2　移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)值與實(shí)際銷售量的比較

圖3是簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)與實(shí)際情況的比較。從圖中可見，簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法的預(yù)測(cè)結(jié)果比移動(dòng)平均法的更為準(zhǔn)確些。因?yàn)樗灾笖?shù)遞減的平均序列的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將最近的實(shí)際銷售數(shù)量賦予最大的權(quán)重，這樣的預(yù)測(cè)往往貼近最近的銷售趨勢(shì)；但是，在數(shù)據(jù)的波峰、波谷處，預(yù)測(cè)值與實(shí)際銷售量的差異就顯得比較突出?？梢酝ㄟ^琢值的選取來決定當(dāng)期結(jié)果對(duì)下一期預(yù)測(cè)的影響程度。

圖3　簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)值與實(shí)際銷售量的比較

3.3 Winters指數(shù)平滑法

采用Winters指數(shù)平滑法，初值的設(shè)定可以將第1個(gè)預(yù)測(cè)值設(shè)置與第1個(gè)實(shí)際銷售量相等，也可以通過將前n期的實(shí)際銷售量回歸計(jì)算，以取得初始值；而水平、趨勢(shì)、季節(jié)平滑指數(shù)的選擇，往往通過預(yù)測(cè)誤差（如MSE）最小化來優(yōu)化選取。

對(duì)前10期實(shí)際銷售量回歸，得到初始值：

S1=152.485，b1=21.528，I1=0.523

S2=177.914，b2=19.556，I2=0.612

S3=305.709，b3=3.024，I3=1.052

平滑指數(shù)初定為：琢=0.2，茁=0.1，酌=0.1，m取1。根據(jù)公式計(jì)算可得S4：

以此類推，可以求得第t+m期的F值。再通過對(duì)系數(shù)琢、茁、酌的優(yōu)化分析，可求得最優(yōu)的平滑系數(shù)：琢=0.5，茁=0.2，酌=0.3。

從以上的分析可以看出，Winters指數(shù)平滑法在需求波動(dòng)的環(huán)境下，通過對(duì)趨勢(shì)性、季節(jié)性的補(bǔ)償修正，能相對(duì)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來銷售數(shù)量，如圖4所示。

圖4　Winters指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)值與實(shí)際銷售量的比較

上述3種方法的誤差分析比較結(jié)果見表1。從表中可以看出，這3種方法中，Winters指數(shù)平滑法的預(yù)測(cè)誤差最小，即預(yù)測(cè)與實(shí)際的差異最??；尤其與申報(bào)值比較，具有較高的準(zhǔn)確性，故具有較高的指導(dǎo)意義。

表1　誤差分析對(duì)比

4　小結(jié)

（1）隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，獨(dú)立發(fā)動(dòng)機(jī)廠家的市場(chǎng)生存越來越困難，但同時(shí)也存在著機(jī)遇。根據(jù)產(chǎn)品系列選擇合適的配套市場(chǎng)，有選擇地突破，也能獨(dú)樹一幟，尋找到適合自身企業(yè)的發(fā)展空間。

（2）針對(duì)配套市場(chǎng)的行業(yè)特點(diǎn)，科學(xué)地運(yùn)用市場(chǎng)預(yù)測(cè)理論和預(yù)測(cè)方法，對(duì)企業(yè)產(chǎn)品的市場(chǎng)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，才能在市場(chǎng)頻繁變化、訂單不斷波動(dòng)的環(huán)境下，針對(duì)特定市場(chǎng)，充分整合和運(yùn)用有限資源，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中求得生存和發(fā)展。

（3）根據(jù)科學(xué)預(yù)測(cè)并得到驗(yàn)證的市場(chǎng)需求，可以合理地設(shè)置產(chǎn)品安全庫(kù)存，一方面避免產(chǎn)品的積壓，另一方面避免市場(chǎng)變動(dòng)時(shí)的供貨不足；同時(shí)，可以根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合實(shí)際庫(kù)存，合理、有效地安排生產(chǎn)。

（4）科學(xué)預(yù)測(cè)體系是一個(gè)漸進(jìn)的過程，隨著時(shí)間的推移，趨勢(shì)會(huì)隨之變化，數(shù)據(jù)的完整性、有效性；預(yù)測(cè)方法的科學(xué)選擇以及及時(shí)調(diào)整都需要不斷地完善。

在合理、有效的預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上，還需要充分地了解市場(chǎng)，掌握市場(chǎng)的動(dòng)向，任何一點(diǎn)終端市場(chǎng)的微小變化，都會(huì)對(duì)中間產(chǎn)品產(chǎn)生非常大的影響。任何預(yù)測(cè)都不可能與實(shí)際情況完全一致，所要做的是將誤差控制在最小范圍內(nèi)。將變化的因素充分考慮并加以篩選，提供最真實(shí)、有效的需求預(yù)測(cè)，并加強(qiáng)新產(chǎn)品開發(fā)、價(jià)格策略制定、售后市場(chǎng)的維護(hù)等方面的工作，企業(yè)就一定會(huì)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占得先機(jī)，不斷提高市場(chǎng)占有率，并進(jìn)一步尋求更大的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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Discussion of Engine Sales Prediction Under Fluctuated Market Demand

Xu Wei

（School of Mechanical Engineering of Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China）

Abstract:In today's ever-changing market, market competition is becoming fierce, which leads to market demand fluctuation. To predict engines sales under fluctuated market demand for a good arrangement of engine production is a challenge facing engine manufacturers. With the help of data mining theory and by analysis of historic data, the prediction engine sales can be obtained. Forecasting methods and their selection, however, have much effect on the result of prediction. Comparison and analysis of different predicting methods and their errors are discussed. The application of forecasting methods to foreseeing sales is explained based on the data of an engine manufacturer.

Key words:engine, market demand, fluctuation sale, prediction

作者簡(jiǎn)介：徐煒(1970-)，男，在讀工程碩士，主要研究方向?yàn)楣I(yè)工程。

doi:10.3969/j.issn.1671-0614.2015.02.011