Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Dự báo dài hạn là ước lượng tương lai trong thời gian dài, thường hơn một năm. Dự báo dài hạn rất cần thiết trong quản trị sản xuất để trợ giúp các quyết định chiến lược về hoạch định sản phẩm, quy trình công nghệ và các phương tiện. | 17 Dự báo theo xu hướng cho tháng thứ 2 FT2 S1 Tị 51 FT1 a A1 - FT1 130 0 2 130 - 130 130 T1 4 FT2 130 4 134 Dự báo theo xu hướng cho tháng thứ 3 FT3 S2 T2 52 FT2 a A2 - FT2 134 0 2 136 - 134 134 4 t2 T1 P FT2 - FT1 - T1 4 0 3 134 - 130 - 4 4 FT3 s2 T2 134 4 4 138 4 Dự báo tương tự cho các tháng 4 5 6 7 ta được bảng sau Tháng t Doanh số bán At St - 1 Tt - 1 FTt 1 130 - - 130 00 2 136 130 00 4 00 134 00 3 134 134 40 4 00 138 40 4 140 137 52 4 12 141 64 5 146 141 31 3 86 145 17 6 150 145 34 3 76 149 10 7 - 149 28 3 81 153 09 3.2 Dự báo dài hạn. Dự báo dài hạn là ước lượng tương lai trong thời gian dài thường hơn một năm. Dự báo dài hạn rất cần thiết trong quản trị sản xuất để trợ giúp các quyết định chiến lược về hoạch định sản phẩm quy trình công nghệ và các phương tiện sản xuất. Ví dụ như - Thiết kế sản phẩm mới. - Xác định năng lực sản xuất cần thiết là bao nhiêu Máy móc thiết bị nào cần sử dụng và chúng được đặt ở đâu - Lên lịch trình cho những nhà cung ứng theo các hợp đồng cung cấp nguyên vật liệu dài hạn. Dự báo dài hạn có thể được xây dựng bằng cách vẽ một đường thẳng đi xuyên qua các số liệu quá khứ và kéo dài nó đến tương lai. Dự báo trong giai đoạn kế tiếp có thể được vẽ vượt ra khỏi đồ thị thông thường. Phương pháp tiếp cận theo kiểu đồ thị đối với dự báo dài hạn có thể dùng trong thực tế nhưng điểm không thuận lợi của nó là vấn đề vẽ một đường tương ứng hợp lý nhất đi qua các số liệu quá khứ này. Phân tích hồi qui sẽ cung cấp cho chúng ta một phương pháp làm việc chính xác để xây dựng đường dự báo theo xu hướng. Phương pháp hồi qui tuyến tính. 18 Phân tích hồi qui tuyến tính là một mô hình dự báo thiết lập mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với hai hay nhiều biến độc lập. Trong phần này chúng ta chỉ xét đến một biến độc lập duy nhất. Nếu số liệu là một chuỗi theo thời gian thì biến độc lập là giai đoạn thời gian và biến phụ thuộc thông thường là doanh số bán ra hay bất kỳ chỉ tiêu nào khác mà ta muốn dự báo. Mô hình này có công thức Y ax b a nỊ xy -Ị xỊ y b
