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有时用纯策略和混合策略的术语来说明如何运用这些变量。
"
纯策略"
的含意,是指在只改变一个变量(其他变量保持不变)情况下的生产输出。
例如,当需求变化时,劳动力可以增加或减少,它与需求直接有关。
这种策略特别适合于劳动量大的产品。
另一个纯策略是在保持其它变量不变情况下改变生产率。
而且劳动力变动的结果将会引起停工(工时利用不充分)或加班加点(负载过重)的现象。
其余的纯策略是通过调节存储来满足需求,需求大时动用存储,需求小时补足存储,利用分包合同可以做到使储备降到最低的情况下满足需求,或用来解决"
高峰懦求。
例如,使生产设备保持恒定的生产率以满足最低需求量,对于超过这需求量的部分则通过分包合同
来解决。
改变产品的搭配可以使其它变量保持稳定。
往往会发生产品品种供需不协调的情形。
某些产品需求大,另一些需求量小。
因此,要根据需求的变化重新分配各品种生产所需的资源,以平衡协调供需之间的矛盾。
这是多品种生产的一个主要论据。
“混合策略”是同时变动两个变量。
例如,在需求量下降时,可以同时实行两个措施,减少人力和降低生产率。
□积极影响产品需求量
到此为止,我们只是把企业作为只起消极被动作用的因素来看待的,但是在大多数情况下企业却在影响(改变)环境相适应环谭两方面都起着积极主动的作用。
例如,企业可以主动影响需求量,或选择一个非周期性的产品搭配方案,或者对某些定货缓期交货。
在需求量小的时期,可以通过降价,加紧推销,采用各种刺激、鼓励办法与搞运动等方法来增加销售量。
汽车在车型变换时进行削价,有利于刺激需求量上升。
休假旅游胜地可采取减价办法来招揽顾客(例如有时旅游者并非休假者而是出席会议的人)。
通过选择非周期性的产品,有可能稳定生产设备的负荷。
虽然在冬季也可以借助于削价和别的刺激办法来提高对空调设备的需求,但更好的方案是在这不当景的季节中改变品种,如生产家用取暖用具。
缓期交货,对保持生产稳定性是很理想的。
它的成败取决于顾客是否同意接受所定的交货期限。
在某些情况下,顾客不愿等待;
有时,即便交货期比预定的要来得短,顾客也还要求提前交货。
所以销售人员的一项重要才能,就是如何能说服订户乐意接受一一个范围变动较大的交货期。
此外,还可以采用一些刺激办法来影响用户,如打折扣和采用对过早交货与脱期交货处以罚款的条款等。
二、预测方法
为了拟订生产计划中的产量,首先必须进行需求的预测,这是计划的基础。
有了这种预测就可以规划所需人力、材料、生产率和存储水平。
预测方法有两类。
一类是统计方法,它包括数量分析;
另一类是主观的或直觉的判断方法,它主要依靠估计和判断。
统计方法建立在这种假设的基础上;
它认为历史资料可用来预测未来并可运用过去数据预测未来的需求量。
判断的方法要采用这样一些手段,如顾客的调查、销售人员的估计、与经济或消费趋向间的相互关系、技术进步以及舆论方面。
实际上这两类方法是结合运用的。
一种预测的方法是先进行统计预测,然后根据那些导致偏离历史发展趋势的影响因素来作修证。
或者是相
反,先撇开企业历史资料进行预测,然后把它与统计分析进行比较,以确认或说明其间的重大差别。
应用过去数据作预测的最通用而又较方便的方法是简单移动平均法,加权移动平均法。
指数平滑法与回归分析法。
这些方法使用方便,管理人员只消应用一台计算器就足够了。
即便是技术复杂而又费钱的预测方法,如复杂的曲线拟合、时间序列分析或蒙特卡罗模拟方
法。
在运用时也同样要依赖于这些因素,如市场的大小、潜在的利润、现有的分析人员。
□影响需求的因素
在大多数场合中,对产品或服务的需求可以分解为六个要素,一段时间的平均需求、趋向、季节影响、周期要素、随机变动和自相关(AutocorreIation)。
指出了平均需求量、趋向、季节性影响以及围绕光滑需求曲线的随机变动情况。
周期性的因素比较难于决定,因为间隔的周期长短是未知数,或者是形成周期的原因无法知道。
对需求的周期性影响可能来自这样一些事件,如政治上的竞选,战争,经济情况或社会压力。
随机偏离是由自然的偶然变动所引起的。
当我们从总需求中把那些已知原因的需求因素剔除以后如剔去平均、趋向、季节、周期性与自相关,,所剩下的无法解释的那部分,就属随机引起的需求。
当无法把引起这一需求的原因归入某特定源由时,那么它就属于自然的随
机性。
自相关表示事件的持续性――在任何一时点的期望值是同它的过去值密切相关的。
在排队论里,队的长度是高度自相关的。
也就是说,如果在某一时点上队是相当长的,那么经过很短暂的时间后,可以认为队仍然是很长的。
当需求为随机时,一周的需求量同另外一周的需求量可以相差很大。
如若存在高度自相关时,这一周同下一周的需求量是不能相差很大的。
□简单移动平均法
当对产品的需求不具有迅速增长之势和季节影响时,可用移动平均法来消除预测中的随机变动。
虽然移动平均值常常是"
有中心的"
,但是它可以较方便地运用过去的数据直接作下一时期的预测。
下面来说明。
一月、二月、三月、四月和五月的五个月平均中心在三月份,
这就要求具有这五个月份的数据。
如果我们的目标是预测六月份,那么我们须重新安排移动平均值中心,从三月份推移到六月份。
如若平均值不在中心而在前期,那么预测就方便了,当然这时精度可能差些。
因此,我们若要应用五个月的移动平均值来预测六月份的需求,我们
可以运用一至五月份的平均值。
六月份过后,我们再用二至六月份的平均值来预测七月份的需求。
虽然在应用移动平均法时选择最优的基期是很重要的,但在选用不同长度的期限时会出现某些相互矛盾的结果,移动平均期愈长,对随机变动的平滑效果愈好(这是我们所希望的)。
然而,当数据中存在着需求上升或下降的趋向时,平均移动值会表现出迟后于趋向的不
良特征。
因此,当期限短时会产生出振荡现象。
但却较为接近实际的变化趋向。
相反,取较长的平均期固然能得到平滑的响应,然而却迟后于变化的趋势。
加权移动平均的优点是肯定的,可以体现历史数据的不同作用,但其缺点是容易“遗忘”过去时期的整个历史。
□指数平均法
上述两种预测方法的主要缺点,是要求不间断地掌握大量历史数据。
下节要讲到的回归分析法也有同样的缺点。
在这些方法中,在进行一次新预测时,必须加进一个新数据和剔除一个最早的数据。
可以说大多数情况下,反映最新情况的资料比之过去的老资料,更能预示未来。
如果这个前提成立的话,资料愈老其重要性愈差,于是指数平滑法就显得最合适,从而最早获得了应用。
应用指数平滑汪是预测未来时,只需要三个数据:
最近期的预测量,预测期的实际需求量及平滑常数。
平滑常数决定平滑的水平和对于测量与实际数之差的反应速度。
常数的取值是任意的,其值的大小取决于二个因素:
一是产品性质,二是企业经理为了取得良好的响应而作出的判断。
例如企业生产的是一种需求量相对稳定的标准产品,实际需求是与预测需求量之差的反应速度趋向于减小――可能只要百分之几,相反,若是企业根据经验感到需求量要增长,那么就应规定一个较高的增长率,经突出最近的增长趋向。
增长量愈大,反应速度应愈高。
一次指数平均预测所用的公式很简单,表示如下:
Ft=Ft-1+a(At-1-Ft-1)
式中:
Ft=第七月的指平滑预测量;
Ft-1=前期的指数平滑预测量;
At-1=前期的实际需求量;
a=所需的响应速度,或称平滑常数。
这公式表明,一个新的预测量等于老的预测量再加上一个调整量,这个调整量是前期所作的预测量和实际之差的一个比例数。
□线性回归分析法
线性回归分析虽然计算起来比移动平均法难些,但当过去的数据是直线时,它是种非常有用的预测技术。
不过,这方法中如何估算直线与数据似合的程度,构成为程序一个部分。
三、生产计划方法
生产综合计划的目的是确定存储的规模,总的劳动力和整个产量的产量。
最常用的方法仍然包括图表方法。
但也化了很大力量去发展数学方法和直觉推断的方法,以帮助计划人员解决繁难的日常事务。
□图表法与图示法
作出了计划期的预测后,生产计划人员可以根据累计的产品需要量建立图卡。
为了满足这个需求量,计划人员可以通过变动劳力、生产率和存储量拟订出不同的策略方案。
选择方案的准则是要求费用最低。
费用包括下述各个方面:
由于储备量变动而发生的费用;
存储费;
由于生产率变动而发生的费用;
工时利用不足;
加班加点;
或开两班、三班而引起的费用;
由于劳动力变化而发生的费用;
增加劳动力;
减少劳动力。
计划人员有时宁可不增加出产量,而通过外包或从对手或其他承包者那里购入产品,以满足用户的高峰需求,从而使本企业的生产稳定在合理的生产率水平上,外包费用是外购费用超过本厂自制成本之上的增加额。
为了简短起见,我们用了为期六个月的进度安排。
实际上,12个月的进度安排是比较正常而合适的,因为12个月度的计划能够展现出整个一年内的需求变动情况。
假定我们已经得出了每月需求的预测,现有存储量为400个单位产品,对保险储备量所采取的政策是:
维持在月预测值的四分之一的水平上,并得出了每月的有效工作天数。
这些用来计算生产需求量的数据已列入下表第4行按每月预测值的四分之一计算。
第5行是每月需生产的数量。
对一月份来说,该月总需求中要扣去期初的存储量400个单位产品:
需求量+保险储备-期初储存=一月份的需要量(1800+450-400=1850)。
从计划目的来看,假定预测需求量是同实际需求量相同的。
在很完美的预测情况下,可以不要保险储备,因而期初储备量可供下月之用。
所以,二月份的需要量是:
需求预测(1500)+保险储备(375)-期初储备(450)=1425。
其他月份的计算与此相似。
短缺的数量则通过以后补足或从下月的生产初储备(450)=1425。
短缺的数量则通过以后补足或补足或从下月的生产中来补足。
综合生产进度安排
行次
一月
二月
三月
四月
五月
六月
1
期初储存量
400
450
375
275
225
2
预测需求量
1800
1500
1100
900
1700
3
累计需求量
3300
4400
5300
6400
8100
4
保险储备
425
5
生产需要量
(行2+行4-1)
6
累计生产量
1850
3275
4275
5125
6275
8125
7
有效工作日
22
19
21
20
8
累计工作日
41
62
83
105
125
现在,我们按着要试评一下能满足需要的不同生产计划方案。
由于不同的方案的生产率、存储量、劳动力数量和分包合同各不相同,各个计划草的费用是不一样的。
假定,有关费用的补充情况如下:
生产成本=100元/单位
存贮费用(陈旧过时、机会成本,等)=每月生产成本的1.5%
标准工资率=每小时4元
加班费=150%或每小时6元
储备脱节的边际费用=每单位产品2凶
(分包费用102元减去生产成本100元)
雇用和培训费=每人200元
解雇费=每人250元
单位产品所需人一时=5小时
四、计划的实现
□主进度表
在产品生产或服务工作中,继需求量预测和生产计划之后,要制定主进度表。
生产计划要考虑到生产能力的约束、正常的工作班次、节日和假期等情况,拟订出一个可行的进度表。
主进度表把生产计划理一步具体化,并通过按实际的订货和实际出产来修正落实它,并拟订措施以保持进度的切实可行。
修正的主进度表成为详细理度计划的输入。
详细的进度表现规定了工作何时开始,在何处进行,需要哪些物资、设备,需要多少人力。
在电子计算机化的系统中,主进度表是物料需求系统的输入。
哪些可称为生产计划,哪些该归入生产进度表,在许多方面是有明确界限的,期限是区分二者的最有效的标志。
大部分工作生产进度表是以日、星期和月为基础的。
如果对一个月以上的生产率、存储量作出决定,特别是涉及到劳动力数量的变化时,称为计划就更为恰当。
当时间缩短到天甚至以小时为单位则成为调度,这里必须明确规定生产或服务将在何地进行,何时由何人执行。
所以,按照时间顺序,计划变成了进度表,进度表又变为调度。
调度之后还有加急处理。
这就是必须准时完成的特急定货或者赶出误期的急着要的定货。
本书把调度包括在进度计划中。
生产计划中外部条件的假设如果不符实际,那么计划就不可能实现。
例如这一章中讨论的生产率和劳动力数量的不同模型。
这些模型是假定可以任意雇佣式辞退工人的。
但实际并不如此。
因为劳力来源可能有限制;
或受到工人技术专门化的限制;
工会合同也可能限制雇佣或任意辞退工人。
进一步来讲,劳动力的稳定是信誉和团结的象征。
把这些因素联系起来,可以认为在模型中假设的雇佣和辞退可能是有问题的,而最好的决策可能还是维持劳动力的稳定。
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