高考申論題
114年
[工業工程] 生產計劃與管制
第 一 題
根據下列產品的歷史需求資料，請建立一套可用於預測未來四周需求的預測模型，並說明你選擇此模型的依據與其在實務情境中的適用性。（25 分）
周 產品
1 40
2 38
3 41
4 46
5 42
6 41
7 43
8 47
9 43
10 42
11 45
12 49
13 43
14 44
周 產品
1 40
2 38
3 41
4 46
5 42
6 41
7 43
8 47
9 43
10 42
11 45
12 49
13 43
14 44
📝 此題為申論題
思路引導 VIP
看到此題，首先應觀察歷史數據的特徵，可發現每四週會出現一個需求高峰（W4=46, W8=47, W12=49），且整體需求具有微幅上升的趨勢。因此，單純的移動平均或指數平滑法不適用，應採用「包含趨勢與季節性的時間序列分解模型」進行計算；論述部分則應結合 ERP 主生產排程 (MPS) 轉換與 TOC 限制理論中的緩衝管理來展現實務深度。
🤖
AI 詳解
AI 專屬家教
【解題關鍵】觀察歷史資料可發現數據具備「長期微幅上升趨勢」及「每4週為一週期的季節性波動（W4, W8, W12皆為高峰）」。故應採用「包含趨勢與季節因子之時間序列分解模型（Time Series Decomposition）」進行預測。 【計算推導】 Step 1：建立長期趨勢線模型 (Trend)
▼ 還有更多解析內容
時間序列分解預測
💡 結合趨勢與季節因子，精準捕捉具規律性之需求波動。
🔗 時間序列分解法預測流程
- 1 特徵辨識 — 觀察數據是否存在長期趨勢與固定週期波動
- 2 趨勢建模 — 以最小平方法求出趨勢線 $T_t = a + bt$
- 3 季節指數計算 — 計算各期實際值/趨勢值的平均比率並平準化
- 4 合成預測值 — 將未來期數之趨勢值乘以對應季節指數
↓
↓
↓
🔄 延伸學習：延伸學習：模型準確度驗證與追蹤訊號 (Tracking Signal)
