Kỹ thu ật D ự báo: “ đoán” các s ự ki ện trong tương lai t ạo ra thông tin, d ữ li ệ u cho ho ạch định. + D Ự BÁO S ố li ệu quá kh ứ c ủ a đại lượng c ầ n đoán có s ẵn ho ặc có th ể thu th ậ p được, GV: Đường Võ HùngQuản lý sản xuất cho kỹ sưChương 3: Kỹ thuật dự báo 231 + H ỒI QUI N ế u đại lượng c ần “ đoán” liên quan đến nh ững nhân t ố khác. Hồi Qui Bội (Multiple Regression)
Bộ mơn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Công nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Chương KỸ THUẬT DỰ BÁO GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 1/31 Bộ mơn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Công nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Giới thiệu + Kỹ thuật Dự báo: “đoán” kiện tương lai tạo thông tin, liệu cho hoạch định + DỰ BÁO Số liệu khứ đại lượng cần đốn có sẵn thu thập được, Nếu đại lượng cần “đoán” liên quan + HỒI QUI đến nhân tố khác Hồi Qui Bội (Multiple Regression) GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 2/31 Bộ môn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Cơng nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Đặc trưng Dự báo Kỹ thuật dự báo áp dụng: + Kỹ thuật định lượng: thể mối liên hệ đại lượng (thông số) biểu thức/mô hình tốn, + Kỹ thuật định tính: dựa đoán, cảm nhận người dự báo, Kiểm soát sai số dự báo thường khơng xác GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 3/31 Bộ môn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Cơng nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Đặc trưng Dự báo Các PP định lượng: nhóm lại thành hai loại: Loại thứ nhất: số liệu khứ số thị số liệu tương lai Mơ hình ngoại suy, chuỗi thời gian hay mơ hình ánh xạ: kỹ thuật làm trơn, kỹ thuật phân tích chuỗi thời gian Loại thứ nhì: mơ hình nhân với giả thiết đại lượng cần dự báo hàm số biến số độc lập khác GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 4/31 Bộ mơn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Công nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Đặc trưng Dự báo Các mơ hình định tính (chủ quan) dự báo dài hạn Mơ hình định tính dùng để hỗ trợ mơ hình định lượng (khi thiếu thông tin, sản phẩm mới,…) GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 5/31 Bộ môn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Cơng nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Đặc trưng Dự báo - Thời đoạn dự báo tổng quát: + Dự báo dài hạn quan tâm đến việc xác định chiều hướng thay đổi dài hạn đại lượng cần dự báo + Dự báo trung hạn thích hợp cho việc tổng hợp nhân tố theo mùa + Dự báo ngắn hạn cần thiết cho việc điều độ mức độ tồn kho GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 6/31 Bộ môn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Cơng nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Đặc trưng Dự báo - Kỹ thuật áp dụng: + Mơ hình dài hạn ta dùng kỹ thuật dự báo định tính, + Mơ hình trung hạn ta sử dụng mơ hình nhân + Mơ hình ngắn hạn ta dùng kỹ thuật chuỗi thời gian (ánh xạ) GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 7/31 Bộ mơn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Công nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Đặc trưng Dự báo - Chi phí dự báo: chi phí cố định cho việc xây dựng Chi phí mơ hình, thu thập thao tác liệu (máy tính nhân lực); Chi phí để thực kỹ thuật chi phí phụ thuộc vào độ khơng xác kỹ thuật - Tính dễ hiểu dự báo: Nhà quản lý không dùng kỹ thuật họ không hiểu GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 8/31 Bộ mơn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Công nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Kỹ thuật Dự báo định tính (chủ quan) Nếu số liệu khứ có sẵn, tin tưởng thích hợp phương pháp dự báo định lượng hữu dụng Có nhiều trường hợp dùng đến phương pháp dự báo định tính GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 9/31 Bộ môn Quản lý sản xuất ñiều hành\Khoa Quản lý Công nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Kỹ thuật Dự báo định tính (chủ quan) Các mẫu dự liệu: Lượng dự báo Lượng dự báo Thời gian Thời gian Lượng dự báo Lượng dự báo Thời gian GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo Thời gian 10/31 Bộ mơn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Công nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Đo lường sai số Dự báo Độ lệch: với n số thời đoạn (quá khứ) sử dụng n ∑ (Sai số thời đoạn thứ i) Độ lệch = i =1 n n ∑ (Giá trị thực – Giá trị dự báo)i Độ lệch = i =1 n Nhược điểm: sai lệch dương bù trừ cho sai giá trị độ lệch nhỏ lệch âm GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 17/31 Bộ môn Quản lý sản xuất ñiều hành\Khoa Quản lý Công nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Đo lường sai số Dự báo Sai số chuẩn: + Sai số bình phương trung bình MSE n ∑ (Sai số thời đoạn thứ i)2 MSE = i =1 n + Sai số chuẩn SE: SE = MSE GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 18/31 Bộ môn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Cơng nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Đo lường sai số Dự báo Độ lệch tuyệt đối trung bình MAD: n ∑ |Sai số thời đoạn thứ i| MAD = i =1 n GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 19/31 Bộ mơn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Công nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Đo lường sai số Dự báo (1) Năm (2) (3) Doanh Doanh thu thu thật dự báo 27000 35000 29000 33000 37000 41000 35000 (4) Độ lệch [(2)-(3)] (5) Sai số bình phương (6) Trị tuyệt đối sai số 23000 25000 31000 30000 32000 34000 38000 4000 10000 −2000 3000 5000 7000 −3000 16000000 100000000 4000000 9000000 25000000 49000000 9000000 4000 10000 2000 3000 5000 7000 3000 Tổng 24000 212000000 34000 GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 20/31 Bộ môn Quản lý sản xuất ñiều hành\Khoa Quản lý Công nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Kỹ thuật Dự báo ñịnh lượng Doanh ssố ($1000) Kỹ thuật làm trơn chuỗi số liệu, ví dụ doanh số khứ công ty Hạ Long 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo Năm 21/31 Bộ môn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Cơng nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Kỹ thuật Dự báo ñịnh lượng Trung bình di động (moving average) Chỉ tính trung bình n liệu khứ gần Ưu điểm: Chỉ cần lưu trữ số liệu, việc cập nhật đơn giản Xác định n ? Thử nhiều số n khác nhau, tính tốn dự báo cho trường hợp so sánh độ lệch tuyệt đối trung bình cho phương án Phương án n cho trị số độ lệch nhỏ phương án thích hợp cho chuỗi số liệu tương ứng GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 22/31 Bộ môn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Cơng nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Kỹ thuật Dự báo ñịnh lượng Trung bình di động (moving average) Tuần Số ca nhập viện 22 21 25 27 35 29 33 37 41 10 37 Tổng 307 Bảng sau cho thấy số người nhập viện Trung tâm Cấp cứu Sài Gòn hàng tuần Người quản lý muốn ước lượng số ca nhập viện cho tuần tới + Số ca nhập viện trung bình: 30,7 GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 23/31 Bộ môn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Cơng nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Kỹ thuật Dự báo ñịnh lượng Trung bình di động (moving average) Tuần Số ca nhập viện 22 21 25 (*) n=2 Độ lệch tuyệt đối 21.50 3.50 27 23.00 4.00 35 26.00 9.00 29 31.00 2.00 33 32.00 1.00 37 31.00 6.00 41 35.00 6.00 10 37 39.00 2.00 11 ??? 39.00 MAD = 4.188 GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo Ví dụ: xét trung bình dịch chuyển với n = tuần (*) giá trị dự báo tuần 3: (22+21)/2=21.50 MAD2 = 4,188 24/31 Bộ mơn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Công nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Kỹ thuật Dự báo định lượng Trung bình di động (moving average) Tuần Số ca nhập viện 22 21 25 27 n=3 Độ lệch tuyệt đối Ví dụ: xét trung bình dịch chuyển với n = tuần 22.67 4.33 35 24.33 10.67 29 29.00 0.00 33 30.33 2.67 37 32.33 4.67 41 33.00 8.00 10 37 37.00 0.00 11 ??? 38.33 MAD = 4.334 (*) (*) giá trị dự báo tuần 4: (22+21+25)/3=22.67 MAD3 = 4,334 GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 25/31 Bộ môn Quản lý sản xuất ñiều hành\Khoa Quản lý Công nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Kỹ thuật Dự báo ñịnh lượng Trung bình di chuyển có trọng số (Weighted MA) - Trọng số khác gán cho thời điểm khác nhau, - Thường trọng số lớn gán cho liệu gần trọng số giảm dần cho liệu xa - Tổng trọng số phải + VD: trọng số dùng 0.5; 0.3; 0.2 giá trị dự báo cho tuần là: 0.5x(dữ liệu tuần vừa rồi) + 0.3x(dữ liệu tuần trước đó) + 0.2x(dữ liệu tuần trước) GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 26/31 Bộ mơn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Công nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Kỹ thuật Dự báo định lượng Trung bình di chuyển có trọng số (Weighted MA) Tuần Số lượng thực Trung bình di chuyển 3-tuần có trọng số 22 21 25 27 0,5(25) + 0,3(21) + 0,2(22) = 23,2 3,8 35 0,5(27) + 0,3(25) + 0,2(21) = 25,2 9,8 29 0,5(35) + 0,3(27) + 0,2(25) = 30,6 1,6 33 0,5(29) + 0,3(35) + 0,2(37) = 30,4 2,6 37 0,5(33) + 0,3(29) + 0,2(35) = 32,2 4,8 41 0,5(37) + 0,3(33) + 0,2(29) = 34,2 6,8 10 37 0,5(41) + 0,3(37) + 0,2(33) = 38,2 1,2 11 ? 0,5(37) + 0,3(41) + 0,2(37) = 38,2 (MAD = 4.37) Tổng GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo Sai số tuyệt đối 30,6 27/31 Bộ môn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Cơng nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Kỹ thuật Dự báo ñịnh lượng Kỹ thuật làm trơn hàm số mũ (Exponential smoothing) Kỹ thuật tương tự KT trung bình di chuyển có trọng số u cầu liệu Phương pháp sử dụng cơng thức sau: Ft + = Ft + α (Yt - Ft) với Ft = giá trị dự báo thời điểm t; Yt = giá trị số thực thời điểm t; α = số GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 28/31 Bộ môn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Cơng nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Kỹ thuật Dự báo ñịnh lượng Kỹ thuật làm trơn hàm số mũ (Exponential smoothing) Ft+1 = Ft + α (Yt - Ft) Một giá trị dự báo ban đầu phải đưa trước tiên sau trị số dự báo tính Cần giá trị ban đầu (F1): lấy thí dụ với việc dự báo số ca nhập viện trên, giả sử lượng nhập viện cho tuần thứ 25 α chọn 0,5 GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 29/31 Bộ môn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Cơng nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Kỹ thuật Dự báo ñịnh lượng Kỹ thuật làm trơn hàm số mũ (Exponential smoothing) Tuần Số lượng thực Số lượng dự báo Sai số tuyệt đối 22 25 21 25 = 23,50 2.50 25 23,50 + 0,5(21 - 23,50) = 22,25 2.75 27 22,25 + 0,5(25 - 22,25) = 23,63 3.37 35 23,63 + 0,5(27 - 23,63) = 25,32 9.68 29 25,32 + 0,5(35 - 25,32) = 30,16 1.16 33 30,16 +0,5(29 - 30,16) = 29,58 3.42 37 29,58 + 0,5(33 - 29,58 ) = 31,29 5.71 41 34,29 + 0,5(37 - 31 ,29) = 34,15 6.85 10 37 34,15 + 0,5(41 - 34,15) = 37,58 0.58 11 ?? 37,58 + 0,5(37- 37,58) 3.00 + 0,5(22 - 25) = 37,29 (MAD = 3.90) Tổng GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 39.02 30/31 Bộ môn Quản lý sản xuất điều hành\Khoa Quản lý Cơng nghiệp\Đại học Bách khoa Tp HCM Kỹ thuật Dự báo ñịnh lượng Kỹ thuật làm trơn hàm số mũ (Exponential smoothing) Ta thấy KT làm trơn hàm số mũ cho kết xác PP khác sử dụng Tuy nhiên, thử cho giá trị α 0,5; giá trị khác α = 0,4 hay α = 0,6 cho kết tốt Cách để tìm trị số α tốt thử với nhiều trị số khác so sánh MAD với Thơng thường trị số α lớn cho lượng DB đáp ứng α nhỏ cho lượng DB trơn GV: Đường Võ Hùng\Quản lý sản xuất cho kỹ sư\Chương 3: Kỹ thuật dự báo 31/31 ... Kỹ thuật Dự báo ñịnh lượng Kỹ thuật làm trơn hàm số mũ (Exponential smoothing) Kỹ thuật tương tự KT trung bình di chuyển có trọng số u cầu liệu Phương pháp sử dụng cơng thức sau: Ft + = Ft + α... khoa Tp HCM Kỹ thuật Dự báo ñịnh lượng Kỹ thuật làm trơn hàm số mũ (Exponential smoothing) Ta thấy KT làm trơn hàm số mũ cho kết xác PP khác sử dụng Tuy nhiên, thử cho giá trị α 0,5; giá trị khác