Forecasting الوحدة الثالثة : التنبؤ
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad 1
التنبؤ وأنواعه
• التنبؤ هو تقدٌر أو حزر أحداث مستقبلٌة بناء على خبرات ماضٌة
وبٌانات تارٌخٌة أو أحداث فعلٌة.
• وتستخدم الشركات عادة عدة أنواع من التنبؤ فً إدارة اإلنتاج وتخطٌط
العملٌات أهمها:
1- التنبؤ االقتصادي وٌتناول المسائل المتعلقة باالقتصاد على صعٌد
محٌط العمل كالتنبؤ بحركة السكان أو حركة العمران أو التضخم
النقدي وغٌرها من المؤشرات ذات المساس بالتخطٌط على الصعٌد
االقتصادي.
2- التنبؤ التكنولوجً وٌتناول التنبؤ للتقدم التكنولوجً والذي من شأنه أن
ٌساعد فً التخطٌط لسلع أو خدمات جدٌدة وما ٌترتب على ذلك من
التخطٌط إلقامة معامل جدٌدة أو توسٌع المعامل الحالٌة أو التخطٌط
للموارد البشرٌة والمالٌة.
3- التنبؤ بالطلب وٌختص بتقدٌر المبٌعات التً ستحققه الشركة فً
المستقبل.
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad 2
اعتبارات عامة عن التنبؤ بالطلب
1- التمييز بين أنماط الطلب على المنتج :
المنتجات النمطٌة – وهً تلك التً تنتج بكمٌات كبٌرة وبقصد التخزٌن .
( الطلب مستمر) كما أنها تباع لشرٌحة كبٌرة من المستهلكٌن .
المنتجات الغٌر نمطٌة – وهً التً ال تنتج بقصد التخزٌن إال عندما
ٌحدث الطلب علٌها وٌتم تحدٌد مواصفاتها وكمٌاتها من قبل
المستهلك.( الطلب غٌر مستمر)
2- وبما أن التنبؤ خطوة ضرورية يسبق تخطيط الطاقة لذا ال بد من
تحديد:
بماذا نتنبأ ؟ و الكٌفٌة التً ٌجري بها التنبؤ ؟ و الفترة الزمنٌة
) ) Timeالتً ٌغطٌه التنبؤ فً المستقبل اخذٌن بعٌن االعتبار قٌمة
المنتج /الخدمة وتكالٌف التنبؤ به ، الكلفة )(costالدقة
، ) ، (Accuracyمدى وفرة البٌانات.
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad 3
األبعاد الزمنٌة للتنبؤ Time horizons of
forecasting
• ٌمكن تصنٌف أنواع التنبؤ من حٌث الفترة الزمنٌة التً ٌغطٌها التنبؤ
فً المستقبل إلى ثلث مجموعات:
1- التنبؤ قصٌر األمد Short term forecasting
2- التنبؤ متوسط األمد Intermediate term forecasting
3- التنبؤ طوٌل األمد Long term forecasting
البد أٌضا التمٌٌز بٌن طبٌعة القرارات وأنواع التنبؤ فً المستقبل. فالتنبؤ
طوٌل ومتوسط المدى ٌتعامل عادة مع قرارات ذات طبٌعة شمولٌة
بالشركة كقرار اختٌار موقع المصنع أو إدخال تكنولوجٌا جدٌدة . على
حٌن إن التنبؤ قصٌر األمد ٌتعامل مع قرارات تفصٌلٌة كقرار
جدولة اإلنتاج وٌستخدم طرق تنبؤ تعطً تقدٌرات تكاد تكون مقاربة
للحقٌقة فً المستقبل.
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad 4
تنبؤ الطلب Demand forecasting
• ٌعرف التنبؤ بالطلب على أنه محاولة لتقدٌر حاجة السوق من
سلعة أو خدمة معٌنة أو مزٌج من السلع خالل فترة زمنٌة
مقبلة باستخدام أسلوب علمً وبناء على خبرات ماضٌة
وبٌانات تارٌخٌة.
• وتعد عملٌة التنبؤ بالطلب من النشاطات المهمة التً تسبق
عملٌات التخطٌط للطاقة اإلنتاجٌة، تخطٌط اإلنتاج أو خطط
اإلنتاج اإلجمالٌة، تخطٌط القوة العاملة، الرقابة على
المخزون وتحدٌد رأس المال الالزم لتموٌل عملٌة اإلنتاج.
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad
أسالٌب التنبؤ بالطلب
و علٌه ٌمكن تصنٌف أسالٌب التنبؤ بالطلب إلى مجموعتٌن
رئٌستٌن:
• مجموعة تضم األسالٌب النوعٌة Qualitative methods
وتشمل تقدٌرات رجال البٌع، بحوث السوق، وأسلوب دلفً
وغٌرهم.
• مجموعة تضم األسالٌب الكمٌة Quantitative
methodsو تشمل طرق تحلٌل السالسل الزمنٌة Time
series analysisو األسالٌب السببٌة Causal
.methods
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad 6
Forecasting Models
Forecasting
Techniques
األسالٌب النوعٌة األسالٌب الكمٌة
Qualitative
Models Time-Series Causal
Methods Methods
Delphi Moving Regression
Methods Average Analysis
Jury of Executive Exponential Multiple
Opinion Smoothing Regression
Sales Force Trend
Composite Projections
Consumer
Market Survey Decomposition
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad
التنبؤ ودورة حياة المتوج
.التالي
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad 8
العوامل المؤثرة في الطلب Factors affecting demand
ٌمكن تقسٌم العوامل المؤثرة فً الطلب إلى مجموعة العوامل الخارجٌة External factorsو •
العوامل الداخلٌة
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad 9
أنماط الطلب
• تتمكن إدارة العملٌات من دراسة نمط الطلب على سلعة أو خدمة وذلك من خالل
البٌانات الماضٌة عن الطلب والتً عادة ما تقدم على شكل سالسل زمنٌة.
• السلسلة الزمنٌة Time seriesهً مجموعة من المشاهدات عن إحدى
الظواهر كالطلب مرتبة بحسب الفترات الزمنٌة لحدوثها (ٌوم، أسبوع، شهر)
وٌمكن أن تكون بعدة أشكال مثل:
– المتوسط The averageو ٌشٌر إلى نمط الطلب الذي ٌكون حول متوسط
عام وٌمثل مجموع الطلب لفترات سابقة مقسوما على عدد تلك الفترات .
– االتجاه Trendو ٌشٌر إلى نمط الطلب الذي ٌظهر فٌه الزٌادة أو
التناقص بمعدل ٌكاد ٌكون ثابتا.
– األثر الموسمً :Seasonal Influenceو ٌشٌر إلى نمط الطلب الذي ٌعٌد
نفسه أو ٌتكرر بعد فترة من الزمن أسبوع ، شهر، أو فصل.
– األثر الدوري :Cyclical Influenceوٌشٌر إلى نمط الطلب الذي ٌظهر
بشكل دوري فً السلسة بعد مدة طوٌلة ( خمس أو عشر سنوات مثال) .
– العشوائً وٌشٌر إلى نمط الطلب الذي ٌظهر بشكل عشوائً ألسباب غٌر
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad
معروفة. 01
أنماط السلسلة الزمنٌة
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad 11
خطوات التنبؤ بالطلب
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad 12
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad 13
أسالٌب تنبؤ الطلب الكمٌة
1- األسالٌب السببٌة Causal methodsمثل:
• االنحدار الخطً Linear regression
• االنحدار المتعدد Multiple regression
2- تحلٌل السالسل الزمنٌة مثل:
• أسلوب المتوسطات المتحركة البسٌطة Simple moving average
method
• أسلوب التمهٌد اآلسً البسٌط Simple exponential smoothing
method
• أسلوب خط االتجاه Trend line methodأو المربعات الصغرى
• أسلوب خط االتجاه المعدل بالعوامل الموسمٌة
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad 41
1- األسالٌب السببٌة - Causal methodsاالنحدار الخطً
Linear Regression
• ٌعتبر هذا األسلوب من األسالٌب األكثر فعالٌة . و تستخدم هذه الطرٌقة عندما
تتوفر معلومات أكثر عن العالقة بٌن الطلب ومجموعة من العوامل الداخلٌة أو
الخارجٌة.
• و ٌطلق على الطلب تسمٌة ”المتغٌر التابع“( (Dependent variableو ٌرمز
لها y
• أما العوامل المؤثرة فً الطلب فٌطلق علٌها تسمٌة ”المتغٌرات المستقلة“
Independent variablesو ٌرمز لها X
• و تستخدم المعادلة التالٌة لوصف العالقة بٌن المتغٌر:
Y=a+bX
حٌث a ,bثوابت المعادلة وٌحسبان بطرٌقة المربعات الصغرى.
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً 51
X=
X = average (mean) of X values
n
Y=
Y = average (mean) of Y values
n
b=
( X - X )(Y - Y )
(X - X ) 2
b=
xy - nx y
x - nx
2 2
a =Y -b X
Petra University Dr. Abdelkareem Alzo'ubi
مثال 1 :
لدٌك البٌانات التالٌة عن مبٌعات السنوات الماضٌة ألحد المنتجات والتً
تمثل العالقة بٌن نفقات اإلعالن و الطلب على المنتج .
المطلوب:استخدام أسلوب االنحدار الخطً لتقدٌر المبٌعات السنوٌة إذا
حددت الشركة مصارٌف اإلعالن السنوي 000013 دٌنار
نفقات اإلعالن) 0001دٌنار( الطلب
x y
005 231
062 85
081 08
002 05
004 011
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً 71
:الحل
نفقات الطلب xy x2
اإلعالن y
(X1000)
500 132 66000 250000
260 58 15080 67600
180 80 14400 32400
200 50 10000 40000
400 110 44000 160000
المجموع 1540 430 149480 550000
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad
:الحل
x=
x = 1540 = 308
n 5
y=
y = 430 = 86
n 5
b=
xy - nxy = 14980 - 5 308 86 = 1740 = 0.23
x - nx 550000 - 5 308 75680
2 2 2
a = y - bx = 86 - (0.23)(308) = 15.16
Petra University ًد. عبدالكرٌم الزعب 19
وعلٌه فان معادلة خط االنحدار التً تصف العالقة بٌن مصارٌف اإلعالن
و مصارٌف الطلب هً:
y=a+bx= 15.16+0.23 x
و بما إن الشركة قد خصصت 000013 دٌنار كنفقات لإلعالن فان
المبٌعات المتوقعة تحسب كاألتً :
y 64 . 68 = 013 = 15 . 16 + 0 . 23 x
000013
أو 06468 وحدة
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً 02
معامل االرتباط Coefficient of Correlation
- من خالل معامل االرتباط ٌمكن تحدٌد:
- قوة العالقة التً تربط بٌن المتغٌرٌن
- اتجاه العالقة بٌن المتغٌرٌن موجبة أو سالٌة
وٌرمز له ) )rوقٌمته تتراوح مابٌن ( 1 و -1 )
• والشكل التالً ٌوضح قوة واتجاه العالقة بٌن المتغٌرٌن
ارتباط سلبً تام ال ٌوجد ارتباط ارتباط اٌجابً تام
1- ارتباط سلبً ضعٌف ارتباط اٌجابً ضعٌف 0 1+
• وٌحسب بالطرٌقة التالٌة:
nxy - xy
=r
nx 2
- x ny - y
2 2 2
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً 12
مثال3:
و بتعوٌض نتائج التحلٌل لمثال 2 ٌمكن حساب معامل االرتباط كاألتً:
نفقات الطلب xy 2x 2y
اإلعالن y
)0001(X
005 231 00066 42471 000052
062 85 08051 00676 4633
081 08 00441 00423 0046
002 05 00001 00004 0052
004 011 00044 00121 000061
المجموع 0451 034 084941 88714 000055
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad
وبالتعوٌض فً معادلة معامل االرتباط
nxy - xy
=r
nx 2
- x 2 ny 2 - y 2
034 5 149480 - 1540
= =
5 550000 - 1540 5 41788 - 430
2 2
00258 00258
= 98.0 =
77359 37840024040
• من قٌمة معامل االرتباط نستنتج أن العالقة بٌن نفقات اإلعالن
والطلب على هذه األجهزة عالقة اٌجابٌة وقوٌة.
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً 32
2- تحلٌل السالسل الزمنٌة: أسلوب التمهٌد أو التسرٌح اآلسً البسٌط
Simple exponential smoothing method
• هو نوع من المتوسطات المتحركة وٌستخدم بكثرة فً التنبؤ للطلب على المنتجات
والخزٌن وٌطبق بكفاءة عالٌة باستخدام الحاسوب وٌتمٌز ببساطة استخدامه وقلة
البٌانات التً ٌتطلبها هذا األسلوب .
• وٌتم حسابه من خالل العالقة التالٌة :
( 1-Ft= Ft-1 + α (At-1 - Ft
حٌث أن :
َ
ٌ Ftمثل التنبؤ للفترة t
1-ٌ Ftمثل التنبؤ للفترة الماضٌة
1-ٌ Atمثل الطلب الحقٌقً للفترة الماضٌة
ٌ αمثل ثابت التسرٌح اآلسً والذي ٌتراوح قٌمته ما بٌن 0 و 1 وٌمكن
تحدٌده من خالل العالقة التالٌة :
2
= a
1+n
حٌث ٌ nمثل عدد الفترات الزمنٌة
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً 42
مثال 4:
• بفرض أن تنبؤ الطلب إلحدى المنتجات فً الشهر الثامن بلغ 051 وحدة وان
الطلب الحقٌقً لذلك الشهر قد بلغ 071 وحدة. المطلوب التنبؤ للطلب للشهر
التاسع باستخدام ثابت تسرٌح أسً مقداره 1.0 .
الحل:
(للشهر الثامن - Fللشهر الثامن +ِα )Aللشهر الثامن = Fللشهر التاسعF
) 051- 071(1.0+051 =
2+051 =
وحدة 251=
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً
مثال 5:
• إذا أعطٌت لدٌك البٌانات التالٌة :
السنة F A
1 053 043
2 004 014
3 054 024
4 084 064
5 005 054
6 ؟ -
المطلوب تحدٌد التنبؤ للطلب للفترة السادسة.
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً
الحل:
1- نحسب أوال قٌمة a
2
=a
1+ n
= 2 33.0 =
1+ 5
2- نحسب قٌمة التنبؤ للطلب للفترة السادسة كما ٌلً :
)005-054( 33.0 + 005 = 6F
وحدة 484 = 6F
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً
مثال 6:
• إذا كان اإلنتاج السنوي ألحد مصانع المواد الغذائٌة (كغم) لعدة سنوات كما هو
أدناه وأن الشركة تعتمد معامل تمهٌد أسً مقداره 3.0.
السنة الطلب الفعلي المتنبأ به
4002 054 014
5002 594
6002 815
7002 365
8002 485
9002 ؟
المطلوب التنبؤ للطلب لسنة 9002.
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً 82
:• الحل
F2005 = F2004+ 0.3 (A 2004 - F2004)
F2005 = 410+ 0.3 )450 – 410 ( = 422
F2006 = 422 + 0.3 (495 - 422(= 443.9
F2007 = 443.9 + 0.3 (518- 443.9)= 466.1
F2008 = 466.1 + 0.3 (563 -466.1 )= 495.2
F2009 = 495.2 + 0.3 (584- 495.2)= 521.8
Petra University ًد. عبدالكرٌم الزعب 29
2- تحلٌل السالسل الزمنٌة : أسلوب خط االتجاه أو المربعات الصغرى
Trend line method
• و تستخدم المعادلة التالٌة لوصف العالقة بٌن الزمن ( )tوالتنبؤ للطلب
(: )Y
y =a+bt
حٌث a,bثوابت ٌحسبان بطرٌقة المربعات الصغرى Least Squares
.Methodو كما ٌلً:
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad
y t
y= t = n
n
ty - nt y
b = t2 - n t 2
a = y - bt
Petra University ًد. عبدالكرٌم الزعب 31
مثال 7: فً أدناه الطلب السنوي على احد المنتجات الكهربائٌة
الذي تنتجه احد الشركات الصناعٌة والمطلوب التنبؤ بالطلب للسنوات
9002 ،1102 ،0102.
السنة كمٌة الطلب
5002 001
6002 021
7002 811
8002 521
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad
:الحل
السنة t كمٌة الطلب ty t2
y
2005 1 100 100 1
2006 2 120 240 4
2007 3 118 354 9
2008 4 125 500 16
المجموع 10 463 1194 30
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad
:الحل
t =
t
=
10
= 2 .5
n 4
y=
y =
463
= 115 .75
n 4
b=
ty - nt y = 1194 - (4)(205)(115.75) = 36.5 = 7.3
x - nt 2
30 - (4) ´ 205
2
5 2
a = y - bt = 115.75 - (7.3)(2.5) = 97.5
y = 97 . 5 + 7 . 3 t ٌبن ترتٌب السنةt
year
Petra University ًد. عبدالكرٌم الزعب 34
إذا التنبؤ للسنوات الثالث المقبلة هو :
y 3 . 7 + 5 . 79 = x 431 = 5 وحدة
9002
y 241 @ 3.141 = 6 = 97.5 + 7.3x وحدة
0102
y 941 @ 6.841 = 7 = 97.5 + 7.3 x وحدة
1102
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً 53
قٌاس خطأ التنبؤ
• ٌعتبر خطأ التنبؤ Forecasting Errorالخطوة األخٌرة فً دراسة التنبؤ وٌعبر
عن الفرق ما بٌن كمٌات الطلب المتنبأ به والطلب الحقٌقً حٌث ٌساعد فً اتخاذ
اإلجراءات التصحٌحٌة .
• أما كلفة خطأ التنبؤ فتعود إلى كلف المخزون وكلفة رأس المال المحتفظ وكلف
الفرصة البدٌلة أو كلف خسارة الفرصة.
• إشارة الداللة ) Tracking signal (TSهو مقٌاس لمعرفة دقة الطرٌق
المستخدمة فً التنبؤ وتستخدم لتقٌٌم كفاءة التنبؤ وقد تكون موجبة أو سالبة ،
فالموجبة تشٌر إلى إن التنبؤ اكبر من الطلب الحقٌقً أما السالبة فتشٌر إلى إن
التنبؤ اقل من الطلب الحقٌقً .أما قٌمة إشارة الداللة المثلى فهً تلك التً تتساوى
عندها االنحرافات الموجبة مع االنحرافات السالبة للتنبؤ.
• و عادة ما تعتمد الشركات الصناعٌة إشارة التجاوز ومقدارها 4 ±
Petra University Dr. Abdullah Abuhamad 63
لقٌاس خطأ التنبؤ ٌستخدم معدل االنحرافات المطلقة Mean Absolute
(MAD(deviationوهو متوسط الفروق بٌن التنبؤ والطلب وٌتم حسابه من خالل
العالقة التالٌة :
n
A- F t t
= MAD 1= i
n
حٌث أن :
َ
ٌ Ftمثل التنبؤ للفترة t
ٌ Atمثل الطلب الحقٌقً للفترة t
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً
TS=
RSFE= Running Sum of Forecast Error
MAD Mean Absolute Deviation
إجمالً أخطاء التنبؤ المتراكمة
=
متوسط الخطأ المطلق
A-F
=
MAD
Petra University ًد. عبدالكرٌم الزعب 38
مثال 8:
تخص البٌانات أدناه الطلب الشهري على منتجات إحدى الشركات الصناعٌة والتً
ترغب بقٌاس مدى دقة التنبؤ والطرٌقة المعتمدة فٌه ، علما انه تعتمد عالمة تجاوز
± 4 = TS
الفترة الحقٌقً المتنبأ به
A المطلوب بٌان ما إذا كانت العملٌة داخل حدود الرقابة.
Period F
1 712 512
2 312 612
3 612 512
4 012 412
5 312 112
6 912 412
7 612 712
8 212 612
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً 93
الفترة Eاالنحراف المتنبأ به الحقٌقً الحل: المطلق
Period A F A-F A-F
1 712 512 2 2
2 312 612 3- 3
3 612 512 1 1
4 012 412 4- 4
5 312 112 2 2
6 912 412 5 5
7 612 712 1- 1
8 212 612 4- 4
المجموع 2- = 1716 1718 RSFE 22
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً
E= 22
= MAD = 57 . 2
n 8
- = 2 - = RSFE
= TS 37.0
MAD 57.2
و تعتبر عملٌة التنبؤ جٌدة كون TSقرٌب من الصفر حٌث
ٌقع ضمن المقٌاس المعتمد 4
Petra University د. عبدالكرٌم الزعبً 14