Ch.4 수요관리와 수요예측

1. Ch.4 수요관리와 수요예측 생산∙운영관리

2. 제1절 수요관리의 개념과 중요성 1. 수요관리의 필요성 • 정확한 수요예측은 사업의 성과를 좌우하는 매우 중요한 과제이다. • 수요는 판매량과 다르다. • 하지만 온갖 불확실성 요소가 난무하는 사업환경에서 미래 수요를 항상 정확하게 예측하기는 어렵다. • 수요관리란 시장과 수요관련 정보를 획득∙분석하고, 이를 토대로 수요예측을 시도하며, 전략적으로 설정한 목표달성을 위해 필요한 수요의 규모를 주도적으로 추정해 나가는 과정 생산∙운영관리

3. 제1절 수요관리의 개념과 중요성 2. 수요관리의 절차 • 수요관리는 3단계로 구성 • 수요관리 프로세스 : 수요에 영향을 미치는 다양한 가정 및 관련 정보를 바탕으로 수요예측을 실시하고 구체적인 수요규모를 추정하는 단계 • 수요계획 합의 프로세스 : 마케팅, 판매, 생산, 재무 등 조직 내 부서 및 외부 거래처와의 긴밀한 커뮤니케이션을 통해 수요계획을 합의하는 단계 • 모니터링 및 수요분석 : 수요계획 및 실행결과를 모니터링하고 그 결과를 다음 계획수립 시 반영함으로써 계획의 정확도를 개선하는 수요분석 단계 생산∙운영관리

4. 수요예측기법 • 수요예측의 중요성 lost sales(품절), 과잉재고 잔업, 안전재고, 아웃소싱: high cost • 수요예측오차에 대한 대응 방법 • 유연성 증대 • 생산능력의 여유 확보 많은 재고 확보 • 리드타임 단축 • QR (quick response) manufacturing • 적절한 예측기법의 선택 생산∙운영관리

5. 예측기법의 분류 생산∙운영관리

6. 제2절 수요예측기법의 유형과 선택 2. 정성적 예측기법 • 전문가에 의한 예측 • 주어진 상황에 대한 지식과 경험이 풍부한 전문가들의 의견을 종합하여 수요예측을 하는 것을 의미 • 시장조사법 • 설문지, 전화 또는 개별방문 등을 통해 자료를 수집하는 방법 • 특히 신제품개발 등에 유용한 정보를 제공 • 일반적으로 치밀한 통계적 분석을 통해 소비자행동에 관한 정보를 수집하는데 많이 이용

7. 제2절 수요예측기법의 유형과 선택 2. 정성적 예측기법 • 델파이법(Delphi method) • 여러 전문가에게 일련의 미래사항에 대한 의견을 개별적으로 물어 종합하는 방법. 비공개적으로 진행 • 공개적으로 진행 시 나타날 수 있는 몇몇 권위자의 영향력을 배제하고, 다수의 의견에 자신의 의견 표시를 포기하는 문제점을 줄이고자 하는 데 있음 • 질문에 대한 전문가의 의견과 이의 근거자료가 제3자에 의해 정리되고, 의견 일치가 이루어지지 않으면 새로운 질문서와 이에 관계되는 자료가 재차 배포되는 과정을 거치게 됨 • 상당히 정확한 예측결과를 도출해 낼 수 있으나 비용과 시간이 많이 소요된다는 것이 단점

8. 예측기법의 선택 • 시간과 비용, 자료획득 가능성 고려 • 과거의 경향이 미래에도 변하지 않는다는 전제 • 개별품목보다 그룹이나 군으로 묶인 품목의 예측이 쉬움 생산∙운영관리

9. 제3절 시계열 예측기법 1. 시계열 예측기법의 가정 • 시계열 예측기법 : 과거의 수요 패턴이 미래에도 계속된다는 가정 하에 과거의 매출액 또는 수요에 관한 자료만을 이용하는 기법 • 수요에 영향을 미치는 요인들을 전혀 고려하지 않음 • 과거의 수요 또는 매출액 자료만을 가지고 예측하므로 많은 자료를 필요로 하지 않으며 또한 예측과정이 간단하여 개별제품의 단기 수요예측에 많이 쓰임 • 기본적으로 과거 수요의 패턴이 평균수준, 추세, 계절적 요인, 순환변동, 그리고 불규칙 변동 등으로 나누어져 있다고 가정

10. 시계열 예측 생산∙운영관리

11. 시계열 예측 • 추세 (long term trend) • 순환변동 (cyclical movement) • 계절적 요인 (seasonality) • 평균수준 (average level) • 불규칙 변동(random fluctuation) • 예측 오차 • 절대평균오차 (MAD: mean absolute deviation) • 평균자승오차 (MSE: mean squared error) 생산∙운영관리

12. 시계열 예측 (p.147) 생산∙운영관리

13. 시계열 예측 예측기법 A: MAD = (1 + 2 + 3 + 2 + 1)/5 = 1.8 MSE = (1 + 4 + 9 + 4 + 1)/5 = 3.8 예측기법 B: MAD = (4 + 3 + 1 + 6 + 1)/5 = 3.0 MSE = (16 + 9 + 1 + 36 + 1)/5 = 12.6 예측기법 C: MAD = (3 + 6 + 1 + 7 + 7)/5 = 4.8 MSE = (9 + 36 + 1 + 49 + 49)/5 = 28.8 생산∙운영관리

14. 시계열 예측 • 이동평균법 (moving average) Dt= t기의 실제수요 At= t기까지의 자료를 이용하여 계산한 평균값 또는 예측치 n = 이동평균 계산 기간 • 가중이동평균법 (weighted moving average) At = W1Dt + W2Dt-1 + ․․․ + WnDt-n+1 (단 W1 + W2 + ․․․ + Wn = 1) 생산∙운영관리

15. 시계열 예측 (이동평균법, p.149) n이 커지면 최근의 변동을 더 많이 반영할까? 더 적게 반영할까? 생산∙운영관리

16. 제3절 시계열 예측기법 3. 이동평균법 • 이동평균법을 이용하고자 할 때의 문제 • 과거자료의 적정개수, 즉 n을 결정하는 것으로, n값의 적정 수준은 그 n을 바꾸어 가면서 MAD나 MSE를 계산해 본 후 이들 중 오차가 가장 작은 n값으로 결정하는 과정을 거치됨 • 이동평균의 계산에 이용되는 실적치들에 동일한 가중치 1/n 를 적용함으로써 자료의 중요도가 동일하다고 가정한다는 단점이 있음

17. 제3절 시계열 예측기법 3. 이동평균법 • 가중이동평균법 • 실적치에 부과되는 가중치를 중요도에 따라 달리 책정함으로써 단순히 이동평균법을 적용했을 때의 문제점을 어느 정도 해소할 수 있음 At = W1Dt + W2Dt-1 +․․․+ WnDt-(n-1) (단 W1 + W2 + ․․․+ Wn = 1)

18. 시계열 예측 (이동평균법 p.150) 생산∙운영관리

19. 시계열 예측 • 지수평활법(exponential smoothing) Dt= t기의 실제수요 At= t기까지의 자료를 이용하여 계산한 평균값 또는 예측치 At= αDt + (1-α)At-1 (단, 0 < α < 1) 값이 클 수록 최근 값에 더 많은 비중최초의 평균값 의 영향은 상대적으로 적다. 생산∙운영관리

20. 시계열 예측 (단순지수평활법p.153) 생산∙운영관리

21. 시계열 예측 (단순지수평활법p.152) 생산∙운영관리

22. 시계열 예측 (Excel 예제) • 추세(trend)를 고려한 지수평활법 Dt= t기의 실제수요 At= t기에 계산된 평균값 = t기에 계산된 평균추세(trend)값 t-1 기의 자료로 계산된 t기의 예측치 생산∙운영관리

23. 시계열 예측 (Excel예제 참조) • 추세(trend)와 계절적요소(seasonality)를 고려한 지수평활법 Dt= t기의 실제수요 At= t기에 계산된 평균값 = t기에 계산된 평균추세값 = t기에 계산된 seasonal index 과거 자료로 계산된 t기의 예측치 생산∙운영관리

24. 인과형 예측 (회귀분석법) • 회귀분석법 (linear regression model) • 인과형 예측기법은 수요의 변동에 영향을 미친다고 생각되는 요인들을 찾아, 이들 요인과 수요와의 관계를 계량화하고자 하는 기법 • Y = a + bX • - Y는 예측하고자 하는 변수인 종속변수 • - X는 예측하고자 하는 변수인 Y에 영향을 준다고 생각되는 변수로 독립변수라 함 • - 일단 회귀식이 설정되면 과거 자료를 이용하여 a 와 b값을 추정하고, • - X의 새로운 값을 결정한 뒤, 이를 회귀분석식에 대입하여 수요예측치Y를 계산하면 됨 생산∙운영관리

25. 인과형 예측 (회귀분석법) • 회귀분석법 (linear regression model) 생산∙운영관리

26. 인과형 예측 (회귀분석법) • 회귀분석법 (linear regression model) 생산∙운영관리

27. 인과형 예측 (회귀분석법 Excel예제) • 최소자승법(least square method) • 회귀방정식 에서 실제값 와 회귀방정식에 X 값을 대입하여 얻은 예측치 의 차이즉, 잔차(error)의 제곱합을 최소화시키는 a 값과 b값을 추정하는 방법 • 결정계수 (coefficient of determination) • 회귀분석식의 정확도를 측정하는 도구로서 독립변수가 없을 때의 Y 값을 총변동 중에서 독립변수 X가 사용되어 설명되는 변동의 퍼센트를 나타낸다. ( 는? ) 생산∙운영관리

28. 인과형 예측 (회귀분석법) • 단순회귀(simple linear regression) • 독립변수가 하나인 회귀모형 • 잔차 는 평균이 0 이고 분산이 인정규분포를 따른다. • 다중회귀 (multiple linear regression) • 독립변수가 k 개인 회귀모형 생산∙운영관리

29. 생산∙운영관리