物流及供应链管理.ppt

供应链的需求预测 1 需求预测内容 凡事预则立 不预则废 一个有成就的主管人员 不但是当情况发生变化时能及时做出反应的人 而且又是能预见到变化 并因此而预先采取相应措施的人 预测 根据具体的决策需要 依据事物以往发展的客观规律性和当前出现的各种可能性 运用现有的科学方法和手段 对事物发展的规律性和未来状态做出的估计 测算和推断 预测研究的范围极为广泛 几乎涉及人类社会的各个领域 如社会预测 科技预测 政治预测 军事预测 文化预测 环境预测 经济预测 虽然各类预测都有其各自预测的领域 对象 方式和手段 但他们共同的本质特征就是对各自领域研究对象的未来不确定的变化趋势进行估测和推断 供应链需求预测 供应链需求预测是供应链节点根据市场过去和现在的需求状况以及影响市场需求变化的因素之间的关系 利用一定的经验判断 技术方法和预测模型 应用合适的科学方法对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测 目的 及时准确地掌握市场物流需求情况的变化规律 结合本企业的实际状况 采取一定的分析方法提出切实可行的需求目标 在此基础上制定需求计划 指导诸如原材料或货物的购进 库存的控制 必要设施的配备等企业物流工作的开展 2 物流需求特征 在企业生产经营过程中 供应 生产 销售环节中所发生的所有物料和产品的流动而引致的对物流资源和物流能力的需求称为物流需求 物流需求依附于企业生产经营需求 需求的空间与时间特征需求的规律性和不规律性相关需求和独立需求 4 物流需求的规律性与不规律性季节性需求产品的需求量随着季节的转换而发生较大的变化 有明显的季节特征 周期性需求产品的需求量随着时间的推移而呈现周期性的变化 趋向性需求产品的需求量随着时间的推移而朝着某一个方向有规律的运动 随机性需求上述几种以外的需求 5 需求预测的共同特征 假设在过去发生某一事件的状态将来仍然存在 很少准确无误 实际情况总与预期有所不同 对一组事件预测比对单个事件预测更准确 预测的时间跨度比较长时 预测的准确性降低 3 需求预测内容 对市场总潜力进行预测对企业经营地区市场潜力进行预测企业经营地区范围内社会购买力的发展趋势预测企业所生产和经营产品的需求趋势预测产品生命周期及新产品投入市场的成功率预测产品市场占有情况预测 9 4 影响需求预测的因素 输入 产品生命周期竞争者行为商业周期顾客偏好随机影响顾客的购买行为时间 广告推销努力商业信誉信用政策产品或服务的设计产品质量 5 需求预测原则与方法 原则可知性原则系统性原则连续性原则类推性原则因果性原则方法自顶向下方法 分解法 适用于较稳定的市场需求环境或需求量在整个市场上波动不太在的情况自底向上方法 适用于系统需求影响因素不多 并用历史数据较充分的情况 11 12 6 需求预测的步骤 1 明确预测对象 目标 2 收集相关资料数据 3 分析整理数据和资料 4 选择合适的预测方法 5 预测与结果评价 13 预测步骤示意框图 不满意 不满意 6 预测方法 定性预测法 定量预测法 德尔菲法 经理人员意见法 消费者调查法 销售人员意见法 因果模型 时间序列模型 6 1定性预测方法 是主观的预测方法 依赖于人们的判断和意见做出预测 适用范围 缺少历史数据或专家关于市场的见解对于预测十分重要的情况 1 一般人员意见法 集体意见预测法把所有参与者的预测意见加权平均求出预测值的方法 每一位预测者提出个人的预测意见 计算每一位预测者的意见平均值 采用加权平均法求得集体的预测意见 经营人员意见预测法通过听取经营人员的意见来预测市场需求 特点 简单明了 容易进行 适用范围广 对商品需求量 品种 规格等都可以进行预测 在实际使用中灵活主动 客户意见预测法直接听取顾客意见后再确定预测数 通过调查 对顾客或用户的购买意向 将来用什么 打算买什么 都了解清楚 再考虑可能出现的竞争情况之后 做出对本公司产品需求的预测数 可采用方式 走访用户 用户座谈会 巡回展览 商品展销 定期填报需求登记表等 能否取得成功 主要靠顾客的合作 2 专家意见法专家会议法根据预测的目的要求 邀请专家开会 就有关内容进行深入讨论和分析 最后综合到会者的意见做出预测 此法的缺点是与会人数有限 且易受权威人士左右 德尔菲法基本程序 由企业外的见识广博 学有专长的专家作市场预测 先请一组专家 10 50人 独立地对需要预测的问题提出意见 公司主持人把各人意见综合 整理后又反馈给每个人 使他们有机会比较一下他人不同的意见 如仍坚持自己的意见 可进一步说明理由 再寄给主持人 主持人整理后再次反馈给每个人 如此重复三四次后 一般可得出一个比较一致的意见 21 3 主观概率法是一种以个人经验为主 对专家的意见进行分析评定而预测的方法 分别征求一些专家的意见 然后根据个人的经验 对专家的不同意见的可靠性进行评定 可以用百分比表示 也就是 主观概率 然后对专家的意见加以综合 以使预测值更加切合实际 例如 请四位专家根据目前市场情况 来预测某地区来年对手表的需求量 甲预测为15万只 乙预测为12万只 丙预测为8万只 丁预测为5万只 一个最有经验的并且最了解目前情况的人认为 各人预测均有一定根据 评定甲的概率为0 5 乙和丙的概率均为0 2 丁的概率为0 1 按这个概率计算来年该地区手表的预测需求量为 15 0 5 12 0 2 8 0 2 5 0 1 12 万只 6 2定量预测方法 时间序列 指在一个给定的时期内按照固定时间间隔 例如 1小时 一周或一月等 把某种变量的数值依时间先后顺序排列而成的序列 基于时间序列的预测方法总是假设通过过去的数值可估计它们未来的数值 1 长期趋势 2 季节变动 3 循环变动 4 不规则变动 5 随机变动 1 平均方法 通过对历史数据作平均运算 序列中偏高或偏低的数据可相互抵消 因此平均法可以平滑数据序列中的波动 一般有四种平均方法 简单预测法任何一个时期的简单预测值均等于前一个时期的实际值 需求稳定的产品可以使用这一预测方法 优点 成本低 不需分析数据 因而既快捷又容易 缺点 预测精度不高 用途 也可用于预测呈现季节性变动或长期变动的时间序列 平均方法 移动平均法利用过去一系列的实际数值进行预测 将距离预测期最近几期的实际数值的平均值作为预测值 计算公式为 式中 i 序时项数 n 滑动平均中的总序时项数 Ai 第i期的实际数值 MAn 移动平均数 优点 便于计算 易于理解 缺点 赋予各期相同的权重 如果在时间序列中发生了非随机性变动 滑动平均预测法对这种变化的反应不敏感 例 某电子音响器材公司SONY单放机的逐月销售量记录如表所示 取n 3和n 4 试用简单移动平均法预测12月的销售量 平均方法 加权平均法赋予时间序列中距离预测期较近数据以较大的权重 例 某商场家电产品在前四周的需求量依次为12 17 15 13 给最近一期数据赋予权重0 4 上一期数据赋予权重0 3 上上一期数据分配权重0 2 距离预测期最远一期数据分配权重0 1 则加权平均值为 MAn 0 4 13 0 3 15 0 2 17 0 1 12 15优点 对最近一期的实际情况反应灵敏 难点 一个是移动间隔期的确定 企业没有办法知道多久以前的需求对预测期的需求没有影响 另一个是赋予每一期的权重没有科学的确定方法 只能依靠主观的经验进行判断 平均方法 指数平滑法具体做法 上一期预测值加上时间序列该期实际与预测值差额的一定百分数即得新的预测值 即 式中 Ft 第t期的预测值 Ft 1 第t 1期的预测值 a 平滑系数 At 1 第t 1期的实际需求量或销售量 上式可变形为 平滑常数a决定了预测对偏差调整的快慢 a的值越接近于0 预测对偏差的调整就越慢 即预测对时间序列做出了更大的平滑 反之 a的值越趋于1 预测对偏差的调整就越迅速 同时平滑效果就越差 需求预测应用 例1 某家电制造企业编制生产计划需要对下一个生产期间的产品需求进行预测 现在已知企业前11个计划期间的产品的实际需求 见表1 利用上述数量分析方法对下一个计划期间的产品需求进行预测 比较各种分析方法的预测结果 表1产品各时