《供应链管理实务》任务四供应链需求预测

任务四供应链需求预测

知识目标标理解什么是需求处理

一了解影响需求的因素

二明晰提高预测准确性的各种方法

三技能目标标掌握提高预测准确性的各种方法

一能运用常用的基本预测的方法

二一、任务务引入任务一、、某一家本本地零售售商为足足球比赛赛提供啤啤酒。按按照过去去的经验验，啤酒酒的销量量与观众众人数和和天气相相关。由由于绝大大部分比比赛场次次的门票票都已售售罄，因因此观众众人数对对于啤酒酒的销量量预测影影响不大大。然而而，一般般情况下下，天气气越热，，啤酒销销量就越越好。散散点图（（图4～1）以及随随后的销销售数据据表（表表4～1）很好地地说明了了啤酒销销量与当当天预测测气温之之间的相相互影响响。一、任务务引入一、任务务引入表4-1啤酒销量量与预测测气温的的数据表表预测气温（0F）啤酒销量（箱）预测气温（0F）啤酒销量（箱）624006361585130088148080900901850582509217106870086130072740891380821160941910861290911845931800871670911820821510799107183584102077890851100根据以上上数据，，在温度度为80华氏度的的某一天天啤酒销销量会是是多少呢呢？一、任务务引入任务二、、某城市汽汽车配件件销售公公司于某某年1-12月的化油油器销售售量如表表4～2所示。如如用简单单移动平平均法，，使用几几个月的的移动平平均预测测值作为为预测下下年1月的销售售量较为为合适？？表4-2化油器销销售量及及移动平平均预测测值表月份123456789101112实际销售量（Xt）4230358043404450527042904260502048003840427044603个月移动平均预测值40504120469046704610452046904560430041905个月移动平均预测值43704390452046604730444044404520二、相关关知识（一）需需求管理理供应链中中的企业业，相互互之间都都是供应应和需求求的关系系，所以以供应链链也被称称为需求求链。二、相关关知识1、需求分分类需求包括括市场需需求和企企业需求求。根据需求求的重复复程度分分，可分分为单周周期需求求和多周周期需求求。二、相关关知识2、供应链链需求的的特性（1）需求具具有不确确定性。。（2）需求的的并发性性。（3）需求的的动态性性。（4）需求的的可预测测性。二、相关关知识3、需求处处理在整个供供应链的的环节中中，“销销售”是是放在整整个核心心活动列列表的第第一位。。而销售在在供应链链中的实实际表现现主要体体现为订订单处理理。二、相关关知识对于订单单处理的的意义在在于以下下三个方方面：首先订单单处理功功能会对对顾客的的看法产产生巨大大的影响响。其次，由由于目前前信息技技术的迅迅猛发展展和加大大信息技技术的投投资以改改善功能能可以得得到较好好的回报报。另外，不不断改进进的技术术可以促促进与客客户更加加富有活活力和更更加有利利的互动动创造机机会。案例分析析君安公司司的合同同作为凯马马特公司司（Kmart）的供应应商，君君安公司司(MasterLock)被要求签签订一份份合同。。合同条条款很简简单：如如果君安安公司在在合同期期内发生生一次订订单处理理方面的的错误，，它要赔赔偿凯马马特公司司一万美美元；第第二次再再犯同类类型的错错误，它它要赔偿偿凯马特特公司五五万美元元；如果果这种情情况第三三次发生生，那么么君安公公司将失失去作为为凯马特特公司供供应商的的资格。。在签订合合同时，，一般情情况下，，君安公公司的20笔订单在在处理中中就会有有1笔被错误误处理（（如错误误的定价价、错误误的产品品或者错错误的地地址等））。为了了保住凯凯马特公公司这一一重要客客户，君君安公司司开始将将注意力力集中于于订单处处理的优优化。君君安公司司聘请了了一家咨咨询公司司来帮助助设计和和安装更更加精简简和准确确的订单单处理信信息化系系统。值值得庆幸幸地是，，凯马特特公司在在合同的的条款正正式生效效前提供供了一段段时间的的宽限期期。为什什么凯马马特公司司要坚持持签订一一份这样样的合同同呢？主主要原因因是他们们想要在在较低的的库存下下进行公公司的运运作，这这意味着着供应商商的可靠靠性必须须提高。。二、相关关知识（二）影影响需求求的因素素一些客户户相比其其他客户户更加有有利可图图，即20/80原则。一些公司司正在仔仔细地跟跟踪客户户的特点点、支出出和收入入，并且且分析这这些数据据以决定定为客户户提供的的服务，，并最终终提高盈盈利。一些客户户相对于于其他客客户可以以给我们们带来更更多的利利益，了了解客户户消费潜潜力是十十分有价价值的。。如今信信息技术术的迅猛猛发展让让我们评评估客户户或客户户群体的的支出和和收入的的想法变变得更加加实际和和低成本本。在这这方面做做得好的的企业可可以更有有效地分分配资源源来影响响需求和和增加利利润。案例分析析在美国市市场，每每月在一一个城市市中的业业务流失失率达到到2%－3%是正常的的；2％－3％的流失失率意味味着每月月大概有有2％－3％的该公公司客户户停止使使用该公公司的业业务。换换句话说说，仅仅仅为了抵抵消损失失的客户户，一家家移动通通讯公司司每个月月就需要要增加2%－3％的客户户。特别别是一些些客户习习惯于频频繁地更更换供应应商，在在合同期期满后去去争取一一个更好好的收费费套餐，，而另一一些则倾倾向于定定期更新新他们的的收费套套餐。将将这些结结合起来来，要增增加一个个客户在在促销和和互动等等方面需需花费200－400美元，所所以分析析客户的的消费潜潜力并将将它用于于引导合合同的升升级有很很大的吸吸引力。。美国的一一家移动动通讯公公司安排排一名员员工负责责制定方方法和分分析数据据来预测测每位客客户可能能的流失失率，这这是一巨巨大的工工程。每每天分析析一下详详细的电电话记录录就会累累计产生生几千兆兆字节（（GB，Gigabyte）的数据据。在预预测过程程中，一一个重要要的分析析因素就就是为每每个客户户打一个个流失评评分，即即他投向向竞争对对手的可可能性的的大小是是多少。。这个分分析因素素可用于于以下几几个方面面。首先先，流失失评分较较低的客客户是公公司积极极保留的的一部分分。这些些客户将将会在他他们的合合同期满满前得到到电话联联系，并并且在某某些情况况下，如如果他们们续约就就会得到到特别的的奖励。。其次，，流失评评分影响响着公司司为了挽挽留某个个客户所所付出的的努力程程度。例例如，在在某个客客户的手手机合同同将要到到期时致致电给他他的移动动通讯公公司，向向公司描描述他正正在考虑虑的供应应商可以以提供给给他的条条款，并并且询问问如果他他续约，，那么他他的新合合同上的的条款会会是怎样样的。这这时，客客户服务务代表在在提供给给他怎样样的续约约合同的的问题上上有一定定的决定定权，他他的流失失评分越越低，他他就越有有可能获获得更好好的合同同。第三三，流失失评分很很高的客客户甚至至可能不不会收到到续约的的邀请。。案例分析析除了流失失评分外外，在移移动通讯讯公司工工作的员员工还要要评估每每个客户户的终生生价值。。终生价价值是对对每个客客户在他他一生的的时间里里能够为为公司做做多少贡贡献的一一个评估估。这个个评估可可以被视视为是两两个基本本部分的的组合：：①该客户户成为公公司客户户的时间间；②由该客客户的消消费所产产生的利利润。该该公司利利用这些些评估，，结合流流失评分分，用来来确定是是否对该该客户挽挽留和收收购。二、相关关知识（三）预预测需求求的动机机在供应链链中的采采购、库库存等环环节均希希望能实实现“拉拉式”模模型，即即接到客客户订单单再进行行采购、、库存等等生产组组织，这这样其需需求就可可以明确确，以减减少供应应链中的的库存和和牛鞭效效应的发发生，但但是这对对大多数数企业来来说是不不可实现现的。为为了尽力力实现向向“拉式式”模型型发展，，无法接接到订单单再生产产的企业业只能期期望于需需求预测测。二、相关关知识（四）需需求预测测的特点点1、预测通通常是不不准确的的。2、对近期期的预测测更趋于于准确。。3、对产品品组合和和服务组组合的预预测更准准确。4、合作预预测更准准确。二、相关关知识（五）提提高预测测准确性性的各种种方法预测始终终存在着着误差，，这几乎乎是不可可避免的的。可怎怎样才能能提高预预测的准准确性呢呢？常见的有有以下四四种方法法。1、引入预预警机制制2、利用大大数定律律3、减少信信息延迟迟并且设设置提前前期4、降低需需求波动动案例分析析过去惠普普常常在在工厂里里为外国国市场定定制自定定义打印印机，他他们的价价格比这这个领域域中其他他所有公公司都要要低，但但是在需需求和供供应的匹匹配上，，存在着着严重的的差异，，例如，，没有足足够的打打印机配配置给英英国市场场，但同同时配置置给法国国市场的的打印机机却过多多了。其其后，惠惠普改变变了运作作方式，，它将打打印机套套件先运运到欧洲洲的一个个仓库，，然后再再根据顾顾客的需需求进行行装配。。这种改改变虽然然增加了了生产成成本，但但是更有有效率地地提高了了供给和和需求的的匹配度度,从供应链链的整体体角度上上每个月月为惠普普公司节节约了300多万美元元。二、相关关知识（六）预预测的基基本方法法预测分为为长期预预测和短短期预测测。长期预测测主要是是对那些些需要很很长时间间来执行行、已花花费了很很多成本本，并且且需要花花费更多多成本来来更改的的决定产产生影响响。所谓的““短期””是与长长期相对对的，短短期预测测时间范范围往往往倾向于于几天、、几周或或者几月月，并且且倾向于于对独立立的模型型〔或特定的的服务〕来预测需需求。二、相关关知识1、因果预预测法因果预测测法为管管理者提提供了利利用外部部数据进进行预测测的机会会。在因因果预测测的情况况下，预预测者通通常已经经意识到到需求与与其他一一些变量量之间的的紧密关关系。例例如，国国家财政政改革的的资金需需求与利利率密切切相关，，利率下下降一般般情况下下会导致致对资金金需求的的增加；；许多产产品的销销售与建建筑业紧紧密相关关．计划划建筑规规模的一一个预测测因子是是准许使使用的建建筑数量量。二、相关关知识因果预测测中线性性关系的的方程如如下：Y＝a＋bX其中，X为自变量量；Y为因变量量；a为截距；；b为斜率。。在需求预预测时，，因变量量Y是需求，，自变量量X是用来预预测需求求的变量量，斜率率b的计算公公式如下下：

b=其中，X为自变量量值；Y为因变量量值；为为X的均值；；为为Y的均值；；n为数据点点的个数数，b为斜率。。截距a的计算公公式如下下：a=--b其中，为为X的均值；；为为Y的均值；；a为截距，，b为斜率。。

二、相关关知识2、简单移移动平均均法设时间序序列为X1，X2，…，Xt，…，简单移移动平均均公式为为Mt＝上式中：：M为t期移动平平均数；；N为移动平平均的项项数。该该公式表表明当t向前移动动一个时时期，就就增加一一个新数数据，去去掉一个个远期数数据，得得到一个个新的平平均数。。由于它它不断的的“吐故故纳新””，逐期期向前移移动，所所以称为为移动平平均法。。二、相关关知识这是它的的递推公公式。当当N较大时，，利用递递推公式式可以大大大减少少计算量量。由于移动动平均可可以平滑滑数据，，消除周周期变动动和不规规则变动动的影响响，使长长期趋势势显示出出来，因因而可以以用于预预测。即以第t期移动平平均数作作为第t+l期的预测测值。值得注意意的是，，简单移移动平均均法只适适合做近近期预测测，而且且是预测测目标的的发展趋趋势变化化不大的的情况。。三、任务务实施任务一、、因果预测测方法的的应用。。借助回回归分析析构建出出销量与与气温关关系模型型，就可可以进行行啤酒的的需求预预测。从从图4～1中的散点点分布分分析，很很容易得得出线性性模型是是较为匹匹配的。。据此，，数据回回归分析析的结果果见表4～4：表4-4啤酒销量量的线性性回归分分析结果果从EXCEL回归分析析数据以以及因果果预测中中线性关关系的方方程，即即变量X为气温，，变量Y为需求，，计算