<< Chapter < Page Chapter >> Page >

 Qua bảng tính toán ta thấy bình quân di động 2 tháng là ít sai lệch nhất. Vì MAD là nhỏ nhất, nên ta dùng loại này để dự báo cho tháng tới.

Như vậy, số lao động cần thiết cho việc bảo trì khách sạn trong tháng tới (tháng giêng năm sau) là:

Dæû baïo = 18 + 15 2 = 16 , 5 17 lao âäüng size 12{"Dæû baïo"= { {"18"+"15"} over {2} } ="16",5 approx "17"" lao âäüng"} {}

Bài 2: Một đại lý bán giầy dép muốn dự báo số lượng giầy thể thao cho tháng tới theo phương pháp bình quân di động 3 thời kỳ có trọng số. Họ cho rằng số liệu thực tế xảy ra gần đây nhất có ảnh hưởng lớn đến số liệu dự báo, càng xa hiện tại thì mức độ giảm dần. Tuy nhiên qua nhiều lần dự báo họ nhận thấy 3 cặp trọng số cho ít sai lệch: (K1: k11=3; k12=2; k13=1) ; (K2: k21=2; k22=1,5; k23=1) và (K3: k31=0,5; k32=0,3; k33=0,2). Bạn hãy giúp đơn vị xác định cặp trọng số nào chính xác hơn. Biết rằng số liệu 6 tháng qua được thu thập như sau.

Tháng Số lượng thực tế Tháng Số lượng thực tế
1 378 4 386
2 402 5 450
3 410 6 438

Lời giải

 Trước tiên, ta tính dự báo bình quân di động với cặp trọng số K1 như sau:

* Dự báo lượng giầy thể thao tháng 4:

F 4 = A 3 . k 11 + A 2 . k 12 + A 1 . k 13 k 11 + k 12 + k 13 = ( 410 3 ) + ( 402 2 ) + ( 378 1 ) 3 + 2 + 1 = 402 size 12{F rSub { size 8{4} } = { {A rSub { size 8{3} } "." k rSub { size 8{"11"} } +A rSub { size 8{2} } "." k rSub { size 8{"12"} } +A rSub { size 8{1} } "." k rSub { size 8{"13"} } } over {k rSub { size 8{"11"} } +k rSub { size 8{"12"} } +k rSub { size 8{"13"} } } } = { { \( "410"*3 \) + \( "402"*2 \) + \( "378"*1 \) } over {3+2+1} } ="402"} {}

* Dự báo lượng giầy thể thao tháng 5:

F 5 = A 4 . k 11 + A 3 . k 12 + A 2 . k 13 k 11 + k 12 + k 13 = ( 388 3 ) + ( 410 2 ) + ( 402 1 ) 3 + 2 + 1 = 396 , 67 size 12{F rSub { size 8{5} } = { {A rSub { size 8{4} } "." k rSub { size 8{"11"} } +A rSub { size 8{3} } "." k rSub { size 8{"12"} } +A rSub { size 8{2} } "." k rSub { size 8{"13"} } } over {k rSub { size 8{"11"} } +k rSub { size 8{"12"} } +k rSub { size 8{"13"} } } } = { { \( "388"*3 \) + \( "410"*2 \) + \( "402"*1 \) } over {3+2+1} } ="396","67"} {}

* Dự báo lượng giầy thể thao tháng 6:

F 6 = A 5 . k 11 + A 4 . k 12 + A 3 . k 13 k 11 + k 12 + k 13 = ( 450 3 ) + ( 388 2 ) + ( 410 1 ) 3 + 2 + 1 = 422 size 12{F rSub { size 8{6} } = { {A rSub { size 8{5} } "." k rSub { size 8{"11"} } +A rSub { size 8{4} } "." k rSub { size 8{"12"} } +A rSub { size 8{3} } "." k rSub { size 8{"13"} } } over {k rSub { size 8{"11"} } +k rSub { size 8{"12"} } +k rSub { size 8{"13"} } } } = { { \( "450"*3 \) + \( "388"*2 \) + \( "410"*1 \) } over {3+2+1} } ="422"} {}

 Tương tự như vậy, ta tính dự báo bình quân di động có trọng số theo cặp trọng số K2, K3 và xác định độ lệch tuyệt đối bình quân như bảng số liệu sau.

Tháng Số liệu thực tế
Cặp trọng số K1 Cặp trọng số K2 Cặp trọng số K3
Dự báo Độ lệch Dự báo Độ lệch Dự báo Độ lệch
1 378
2 402
3 410
4 386 402,00 16,00 400,22 14,22 401,20 15,20
5 450 396,67 53,33 397,56 52,44 396,40 53,60
6 438 422,00 16,00 419,78 18,22 422,80 15,20
Tổng độ lệch TĐ 85,33 84,89 84,00
MAD 28,44 28,30 28,00

 Qua bảng tính toán ta thấy bình quân di động 3 tháng với cặp trọng số K3 là ít sai lệch nhất. Vì MAD là nhỏ nhất, nên ta dùng loại này để dự báo cho tháng tới

Dæû baïo = ( 386*0,2 ) + ( 450*0,3 ) + ( 438*0,5 ) 1 = 431 , 20 size 12{"Dæû baïo "= { { \( "386*0,2" \) + \( "450*0,3" \) + \( "438*0,5" \) } over {1} } ="431","20"} {}

Lượng đặt hàng (giầy thể thao) cho tháng tới là 432 đôi.

Bài 3: Công ty C mua một số lượng kim loại đồng để chế tạo sản phẩm. Ông B, nhà kế hoạch đang xây dựng hệ thống dự báo cho giá đồng, số liệu tích lũy về giá đồng như sau: (ĐVT: USD/pound)

Tháng Đơn giá Tháng Đơn giá Tháng Đơn giá
1 0,99 5 0,93 9 0,98
2 0,97 6 0,97 10 0,91
3 0,92 7 0,95 11 0,89
4 0,96 8 0,94 12 0,84

a. Sử dụng phương pháp điều hòa mũ để dự báo giá đồng hàng tháng. Tính toán số liệu dự báo cho tất cả các tháng với  = 0,1 ;  = 0,3 ;  = 0,5 ; với dự báo của tháng đầu tiên đối với tất cả  là 0,99 .

b. Hệ số  nào cho MAD thấp nhất trong vòng 12 tháng qua.

c. Sử dụng hệ số  trong phần b để tính toán giá đồng dự báo cho tháng thứ 13.

Lời giải

 Đầu tiên, ta tính toán dự báo giá đồng hàng tháng theo phương pháp điều hòa mũ với hệ số  = 0,1.

* Theo đề bài, ta đã biết số liệu dự báo giá đồng tháng 1 là 0,99.

* Dự báo giá đồng ở tháng 2.

F 2 = F 1 + α ( A 1 F 1 ) = 0, 99 + 0,1 ( 0, 99 0, 99 ) = 0, 99 USD/pound size 12{F rSub { size 8{2} } =F rSub { size 8{1} } +α \( A rSub { size 8{1} } - F rSub { size 8{1} } \) =0,"99"+0,1 \( 0,"99" - 0,"99" \) =0,"99"" USD/pound "} {}

* Dự báo giá đồng ở tháng 3.

F 3 = F 2 + α ( A 2 F 2 ) = 0, 99 + 0,1 ( 0, 97 0, 99 ) = 0, 988 USD/pound size 12{F rSub { size 8{3} } =F rSub { size 8{2} } +α \( A rSub { size 8{2} } - F rSub { size 8{2} } \) =0,"99"+0,1 \( 0,"97" - 0,"99" \) =0,"988"" USD/pound "} {}

* Dự báo giá đồng ở tháng 4.

F 4 = F 3 + α ( A 3 F 3 ) = 0, 988 + 0,1 ( 0, 92 0, 988 ) = 0, 981 USD/pound size 12{F rSub { size 8{4} } =F rSub { size 8{3} } +α \( A rSub { size 8{3} } - F rSub { size 8{3} } \) =0,"988"+0,1 \( 0,"92" - 0,"988" \) =0,"981"" USD/pound "} {}

Get Jobilize Job Search Mobile App in your pocket Now!

Get it on Google Play Download on the App Store Now




Source:  OpenStax, Lý thuyết và bài tập quản trị sản xuất đại cương. OpenStax CNX. Aug 06, 2009 Download for free at http://cnx.org/content/col10881/1.1
Google Play and the Google Play logo are trademarks of Google Inc.

Notification Switch

Would you like to follow the 'Lý thuyết và bài tập quản trị sản xuất đại cương' conversation and receive update notifications?

Ask