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研究生:陳林宗
研究生(外文):Lin-Zong Chen
論文名稱:手機五大品牌最適銷售預測法之研究-Nokia,Motorola,Samsung,LG,SonyEricsson
論文名稱(外文):Five Brand Mobile Phone Sales Forecast the Optimal Method of Research-Nokia, Motorola, Samsung, LG, and Sony Ericsson
指導教授:江瑞清江瑞清引用關係
指導教授(外文):Jui-Chin Jiang
學位類別:碩士
校院名稱:中原大學
系所名稱:工業與系統工程研究所
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:70
中文關鍵詞:灰色預測銷售預測溫氏指數平滑法回歸預測
外文關鍵詞:Gray ForecastSales ForecastingExponential Smoothing Method AtsushiRegression
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手機產業在全球電子資訊市場中,扮演著相當重要的角色。許多零組件及代工廠會依照客戶所給的長期需求調整後進行季度及年度產能規劃並利用短期需求做備料計劃,在機構零組件上尤其重要。工廠端需要有預測的能力來判斷品牌業者的長期及短期需求量是否合理才能確保進料的價格低及不會造成大量庫存。
目前尚無單一的預測法可以完全來預測手機各品牌業者的實際需求,產業普遍存在庫存堆積與部分停工待料的問題。然而,透過適合的預測法需求方式可以幫助零組件及代工廠有效減少這類問題發生的機率與所造成的成本損失。因此,本研究提出由各式預測法中應用所收集的數據尋求五大品牌業適合的預測 模型。藉著分析預測模型來幫助零組件及代工廠做正確銷售預測、產能規劃及備料判斷。
數據量及數據趨勢去選取合適的預測方法,並參考文獻及書籍選取適合的預測模型進行比較,當平均絕對誤差百分比,平均絕對偏差 及平均誤差做為最小時我們判定為最佳預測模型。
實驗結果顯示,NOKIA 、SAMSUNG、MOTOROLA 及SONYERISSON 使用Winter ‘s Method 較準確而 LG 則以多項回歸為最佳,這樣的評估結果可以提供相關產業進行需求預測時之參考。
Mobile phones in the global electronic industry marketing play an important role. Components suppliers and OEM Company will be in accordance with customer long-term demand to adjusted quarterly and annual production capacity and use Short-term demand to do material planning and preparation .This is particular important for Components supplier and OEM Company.

Factory need to have forecast ability to judge the long-term & short term demand if reasonable that Brand Company provided to them. This is in order to guarantee lowest purchase prices and no over stock in Factory site.

Currently,there is no single forecasting method to predict the actual demand which the brand company needed. In this field has serious inventory problems & production suspension issue. Therefore, through appropriate demand forecasting method can help components & OEM Company effectively reduce the probability of occurrence of such problems and costs caused by losses.

Accordingly, study various types of prediction method by the application of the data collected to find out the best prediction model. Through the analysis and forecast models help Company to do the right judge in planning and preparation capacity.

Collecting data and doing data trends analysis to select appropriate forecasting methods, and reference literature and books to select the prediction model for comparison. When the percentage of the average absolute error, mean absolute deviation and the average error as the assessment criteria is all minimum that we say it is the best forecasting model.

Experimental results show that, NOKIA, SAMSUNG, MOTOROLA and SONYERISSON use winter’s Method and LG by more precise number of returns for the best, so that the results of the assessment of related industries can provide forecasts of the demand for reference.
摘要 I
Abstract II
致謝 III
目錄 IV
表目錄 V
圖目錄 VI
第一章緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的及研究範圍 5
1.4 研究方法 8
1.5 論文架構與流程 8
第二章 文獻探討 11
2.1 預測的定義 11
2.2 預測時間分類 13
2.3 預測方法 14
2.4 預測文獻探討 17
2.4.1指數平滑法介紹及相關文獻: 17
2.4.2 灰色系統理論介紹及相關文獻: 18
2.4.3回歸分析介紹及相關文獻: 23
第三章 研究方法 28
3.1 指數平滑法 28
3.1.1簡單指數平滑法 Simple Exponential Smoothing 28
3.1.2 趨勢修正的指數平滑法(Holt模型) 29
3.1.3趨勢和季節性修正的指數平滑法(Winter模型) 30
3.2 灰色系統理論 35
3.3 回歸分析 37
3.4 預測績效評估指標: 40
第四章 實驗結果與數據分析 43
4.1 指數平滑法-Winter’s method,五大品牌2008 四季度銷售預測及績效評估指標 43
4.2 灰色預測GM(1,1),五大品牌2008 四季度銷售預測及績效評估指標 49
4.3 多項式回歸預測,五大品牌2008 四季度銷售預測及績效評估指標 52
4.4 績效評估指標分析比較 55
第五章 結論與後續研究建議 59
5.1 研究結論 59
5.2 後續研究建議 60
參考文獻 61
表目錄
表1-1本研究數據收集 7
表2-2傳統預測方法與灰色預測方法的比較 21
表2-3回歸分析法特徵及估計方法列 26
表3-1Nokia 回歸趨勢EXCE運算結果 31
表3-2 Samsung 回歸趨勢EXCE運算結果 31
表3-3 Motorola回歸趨勢EXCE運算結果 31
表3-4 LG回歸趨勢EXCE運算結果 32
表3-5 Sony Ericsson回歸趨勢EXCE運算結果 32
表3-6 MINITAB運算結果 39
表3.7 評估準則之分類MAPE 效果 42
表4-1 Nokia最佳權數 44
表4-2 得到權數後重新計算2008年預測值與實際值 44
表4-3 Samsung最佳權數 45
表4-4 得到權數後重新計算2008年預測值與實際值 45
表4-5 Motorola 最佳權數 46
表4-6 得到權數後重新計算2008年四季預測值與實際值表 46
表4-7 LG最佳權數 47
表4-8得到權數後重新計算2008年四季預測值與實際值 48
表4-9 Sony Ericsson最佳權數 48
表4-10得到權數後重新計算2008年四季預測值與實際值 49
表4-11 Nokia灰色GM(1,1)預測值 50
表4-12 Samsung灰色GM(1,1) 預測值 50
表4-13 Motorola灰色GM(1,1) 預測值 51
表4-14 LG灰色GM(1,1) 預測值 51
表4-15 Sony Ericsson灰色GM(1,1) 預測值 52
表4-16 Nokia四季預測值與實際值 53
表4-17 Samsung四季預測值與實際值 53
表4-18 Motorola四季預測值與實際值 54
表4-19 LG四季預測值與實際值 54
表4-20 Sony Ericsson 四季預測值與實際值 55
表4-21 Nokia :MAPE、MAD、MSE 56
表4-22 Samsung: MAPE、MAD、MSE 56
表4-23 Motorola: MAPE、MAD、MSE 57
表4-24 LG :MAPE、MAD、MSE 57
表4-25 LG :MAPE、MAD、MSE 58
表4-26 SonyErisson1:MAPE、MAD、MSE 58
圖目錄
圖1-1活動架構 4
圖1-2研究流程圖 10
圖3-1 2003-2007 Nokia 季銷售趨勢圖形 33
圖3-2 2003-2007 Samsung 季銷售趨勢圖形 33
圖3-3 2003-2007 Motorola 季銷售趨勢圖形 34
圖3-4 2003-2007 LG 季銷售趨勢圖形 34
圖3-5 2003-2007 SonyErisson 季銷售趨勢圖形 35
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