隨著經(jīng)濟(jì)全球化,信息變革時(shí)代的到來,客戶更加追求滿足其個(gè)性化需求的產(chǎn)品,同時(shí)對(duì)企業(yè)響應(yīng)速度的要求也日益提高,這使得以最短的時(shí)間滿足客戶多樣化需求成為了企業(yè)競(jìng)相追逐的目標(biāo)。為了更好的適應(yīng)市場(chǎng),企業(yè)紛紛采取各種先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和管理理念,并逐漸轉(zhuǎn)型為按訂單裝配（Assemble-to-order,ATO）生產(chǎn)模式的企業(yè)。ATO模式下,企業(yè)接到客戶訂單后,按客戶訂單需求將提前采購入庫的零部件裝配成產(chǎn)品,之后交付給客戶。因此,零部件合理庫存控制成為影響ATO模式順利實(shí)施的關(guān)鍵因素。論文以ATO模式下制造商零部件庫存管理為出發(fā)點(diǎn),研究了ATO模式下制造商零部件庫存控制問題。主要結(jié)合ATO模式下零部件需求不穩(wěn)定性的特點(diǎn),建立了制造商零部件需求預(yù)測(cè)模型;依據(jù)零部件分類結(jié)果制定了平穩(wěn)需求與非平穩(wěn)需求零部件庫存控制策略。首先,明確了ATO模式的內(nèi)涵和特點(diǎn)、ATO模式下制造商的生產(chǎn)運(yùn)作模式,分析了ATO模式下制造商零部件需求預(yù)測(cè)與庫存控制的方法及影響因素。其次,確定了ATO模式下制造商零部件需求量取決于訂單量,從而可以根據(jù)訂單預(yù)測(cè)結(jié)果結(jié)合產(chǎn)品零部件明細(xì)表（Bill of Materials,BOM）匯總出零... 

【文章來源】：西安工程大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

NAR網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)

西安工程大學(xué)碩士學(xué)位論文力的優(yōu)劣。ATO 模式下制造商在對(duì)訂單的實(shí)際需求預(yù)測(cè)中，誤差影響制造商的零部件庫存策略，直接影響企業(yè)的經(jīng)濟(jì)利益。ATO 模式下制造商訂單的需求預(yù)測(cè)出現(xiàn)的每一次較大誤差，都會(huì)對(duì)制造商企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)狀產(chǎn)生影響。因此，采用誤差自相關(guān)圖以及誤差圖判斷網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)能力，具有很好的現(xiàn)實(shí)意義。（1）誤差自相關(guān)圖誤差自相關(guān)性分析就是檢測(cè)時(shí)間序列各個(gè)預(yù)測(cè)點(diǎn)需求預(yù)測(cè)值與實(shí)際銷量值誤差的相關(guān)程度，誤差相關(guān)程度越大，說明預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間存在較大的誤差。綜上所述，可以根據(jù)誤差相關(guān)程度來判斷 NAR 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)劣。如果一個(gè)模型的預(yù)測(cè)性能良好，誤差自相關(guān)性應(yīng)該在 0 階時(shí)最大，其他情況下均保持在 95%的置信區(qū)間內(nèi)，理想狀態(tài)下0階以外的誤差為 0，但是在實(shí)際情況下網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型不可能達(dá)到零誤差。A 型車訂單預(yù)測(cè)模型的誤差自相關(guān)圖如圖 3-4 所示。由圖可以看出 0 階誤差最大，其余均在 95%的置信區(qū)間之類。

圖 3-5 A 型車訂單預(yù)測(cè)模型誤差圖3.4.2 模型預(yù)測(cè)結(jié)果綜上所述，基于 NAR 網(wǎng)絡(luò)的 A 型車訂單預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)能力較好，預(yù)測(cè)精度較高，因此，可以通過此模型預(yù)測(cè) A 型車 2018 年 1 月的訂單量。模型中各個(gè)參數(shù)設(shè)定不變，為了減少預(yù)測(cè)誤差，選用動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的循環(huán)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)構(gòu)如圖3-6 所示。圖 3-6 NAR 網(wǎng)絡(luò)模型循環(huán)預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)由于在需求預(yù)測(cè)的初期缺乏銷售數(shù)據(jù)，因此只能借助訂單的歷史訂單量進(jìn)行預(yù)測(cè)首先，將 2017 年 12 月第 2 周、第 3 周、第 4 周 A 型車的歷史訂單量帶入基于 NA

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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