5.1 結論
在此研究中,經過反覆實驗與驗證的結果,本論文的結論如下:
1. 實作、討論及分析不同時期數據的預測適用性,確認灰色預測對不定期強力促銷重點 產品(Push),以人工方法有較佳的準確性;而灰預測方法對主要來自客戶需求(Pull)的 產品,反而有較佳的準確性 。
2. 因研究樣本的侷限性,所以研究結果證實,對傳統清潔劑零售業短期銷售預測準確度 有改善效果。ST 公司為本地清潔劑領域的領導廠商,本研究的結果,可作為本產業 其他廠商改進本身銷售預測的參考。
3. 灰預測的應用,在傳統清潔劑零售業的銷售預測準確度改善,已獲得印證。但要推廣 到其他產業,必須要考慮到產業本身的經營型態及銷售波動性,值得後續研究者加以 印證推廣到其他產業的可行性。
5.2 建議
給予後續研究者的建議:
1. 試著以兩種不同的方法分別檢測誤差率,可以增加預測的準確度與可靠性。
2. 必須考慮產業本身的經營型態與銷售波動性。
3. 運用於其他產業之預測,依不同產業選取重要的變數。
4. 可以拉長預測的期間。
給予 ST 公司的建議:
1. 使用灰測預測方法進行預測時,須挑選較穩定與無外來影響因素的商品。
2. 在對商品做預測時,可將傳統人工預測方法與灰預測同時進行測試,預測結果可互 相對應參考,增加商品未來預測的準確度。
3. 未來亦可將灰預測值程式化,作為人工預測時的建議與參考。
4. 針對需求波動較大的促銷商品時,可用更短線的每日需求來發展灰預測,作短線的 即時需求的存貨應變規劃。
5. 讓公司以 80%的時間運用在特定灰預測準確的商品上,20%時間就可針對促銷商品 作規劃,使公司整個銷售規劃更有效率。
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