分析物流预测方法
物流需求预测指数平滑法
物流需求预测指数平滑法本文将介绍《物流需求预测指数平滑法》的作用和背景。
本文介绍了物流需求预测指数平滑法的基本原理和步骤。
基本原理物流需求预测指数平滑法是一种基于时间序列数据的预测方法。
该方法通过对历史数据进行加权平均，以获得预测结果。
其基本原理是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间的需求。
步骤物流需求预测指数平滑法的步骤如下：收集历史数据：收集过去一段时间的物流需求数据，包括时间和需求量。
计算加权平均权重：根据需求变化的趋势确定权重。
一般情况下，较近期的数据权重较高，较远期的数据权重较低。
计算加权平均值：根据权重，对历史数据进行加权平均计算。
加权平均值反映了过去一段时间的平均需求水平。
预测未来需求：利用加权平均值来预测未来一段时间的需求。
根据历史数据的趋势，可以推断未来的需求走势。
验证和调整：将预测结果与实际需求进行比较，验证预测准确性，并根据实际情况进行调整。
物流需求预测指数平滑法可以有效预测物流需求的走势，帮助物流企业合理安排供应链和资源配置，提高运营效率。
在物流需求预测中，指数平滑法是一种常用的预测方法。
以下是一些实际应用物流需求预测指数平滑法的案例，并介绍了它们的结果和效果：案例一：货物运输需求预测在某物流公司中，使用指数平滑法对货物运输需求进行预测。
利用历史数据进行模型训练，并通过指数平滑法对未来的货物运输需求进行预测。
结果显示，该方法能够准确预测货物运输需求的趋势和波动情况，帮助物流公司提前安排运力资源，提高了货物运输的效益。
案例一：货物运输需求预测在某物流公司中，使用指数平滑法对货物运输需求进行预测。
利用历史数据进行模型训练，并通过指数平滑法对未来的货物运输需求进行预测。
结果显示，该方法能够准确预测货物运输需求的趋势和波动情况，帮助物流公司提前安排运力资源，提高了货物运输的效益。
案例二：仓储需求预测一家大型仓储公司采用指数平滑法进行仓储需求的预测。
通过收集和分析历史数据，建立预测模型，并运用指数平滑法对未来的仓储需求进行预测。
物流预测方法大全
(事实上，需求预测必须将短期需求预测或生产进度安排与长期战略性需求预测有机结合起来，才会真正地起作用。
短期预测是根据存储单位(SKU)水平做出的，它与销售、客户关系，以及依据预订库存或安排运输来实施计划的系统和软件等相互作用。
相比之下，长期预测则是在更为集中的基础上作出的。
在月度或季度时间段内，对一系列产品的生产做出预测，作为财务和产能计划的输入数据。
长期预测必须在现有客户信息之外假设需求状况，必须使用供应链之外的信息以便能预测变化趋势。
)物流预测方法汇编引言供应链管理专家们曾经预言：21世纪创造供应链价值最大化的武器将是基于需求的管理。
70年代是质量管理的时代，TQM是人们最常提到的话题；80年代追求的是精益制造，JIT、柔性生产、零库存成为时代的主旋；90年代，全球化、产品生命周期的缩短和产业细分使企业间的竞争转为供应链间的竞争，库存、客户服务、响应时间和运营成本的改进是这个时代的目标。
时至今日，需求管理已经成为企业持续成功的必要条件，拥有好的需求预测的公司的抗风险性明显较高。
2001年，电子企业承受了由严重反差的需求预测而带来的库存压力，这让我们不得不反思一个问题：为什么在2000年的下半年，电子行业的预测会如此看走眼呢？事实上，从执行主管到营销经理以及供应链计划者，每个人都对其它制造行业几个月前已经发出的销售急速下滑的警报视而不见，即使是高级的软件工具也没能对过高的需求预计给予警告。
为什么会这样呢？答案是复杂的。
既有人为的因素--不愿意接受繁荣就此结束的事实，也有技术上的因素--许多公司实施的SCM(供应链管理)软件和CRM(客户关系管理)软件发出的信号不强，或是根本没有信号。
更糟的是，很多使用这些工具的人缺乏进行长期预测的能力，因而只有从最近的趋势外推预测需求。
历史的悲剧会重演吗？药方似乎只有一个--运用需求管理创造公司价值。
这里的需求管理已不在是营销和计划部门简单的运用软件工具进行的短期预测，而是贯穿于整个供应链、产品开发、技术战略、服务支持和组织设计这一系列领域的长期和短期的需求预测和管理。
基于时间序列的物流需求预测
基于时间序列的物流需求预测摘要：物流需求预测是供应链管理中的重要环节，对于提高物流效率、降低成本、提供优质服务具有重要意义。
本文基于时间序列分析的方法，探讨了物流需求预测的关键问题，并提出了一种有效的预测模型。
通过对历史数据进行分析和建模，可以有效地预测未来一段时间内的物流需求，并为供应链管理提供科学决策依据。
关键词：时间序列；物流需求；预测模型；供应链管理1. 引言随着全球化和电子商务的发展，物流行业正面临着越来越大的挑战。
为了满足日益增长的客户需求，降低成本、提高效率已成为企业关注重点。
而准确地预测未来一段时间内的物流需求是实现这些目标不可或缺的一环。
2. 物流需求预测方法2.1 时间序列分析时间序列分析是一种通过观察和分析历史数据中随时间变化而变化的现象，来进行未来数值或趋势推断和判断的方法。
在物流需求预测中，可以利用时间序列分析的方法，分析历史数据的趋势、季节性和周期性，从而预测未来的需求。
2.2 基于统计方法的预测模型基于统计方法的预测模型是一种常用的物流需求预测方法。
通过对历史数据进行统计分析和建模，可以得到一种数学模型来描述物流需求与时间之间的关系。
常用的统计方法包括移动平均法、指数平滑法和回归分析法等。
2.3 基于机器学习的预测模型随着机器学习技术的发展，越来越多的企业开始采用基于机器学习算法进行物流需求预测。
通过对大量历史数据进行训练和学习，机器可以从中发现隐藏在数据中的规律，并根据这些规律进行未来需求预测。
3. 物流需求预测关键问题3.1 数据采集与处理在物流需求预测中，数据采集与处理是一个关键问题。
只有准确、完整地获取到历史数据，并对其进行清洗和处理，才能建立有效可靠的预测模型。
3.2 模型选择与评估选择合适的物流需求预测模型是一个重要的决策。
不同的模型有不同的适用范围和预测精度。
因此，需要根据实际情况选择合适的模型，并对其进行评估和优化。
3.3 预测精度与误差分析预测精度和误差分析是评估预测模型好坏的重要指标。
物流需求四阶段预测法
物流发生和吸引量构成示意图
二、物流需求的特征 派生性：是社会经济活动生产的物的位移及其服务、信息； 复杂性：影响物流需求变化规律的因素多样、多变；需求有一
定规律，又有随机性；
时效性：物流需求是时间的函数，宏观上与微观上的阶段与时
间变化都会影响物流的品类、空间分布、对服务的要求、对费 用的适应、对时机的要求；
的物流分布量，计算公式为：
lijli0 j
P P ii0或 lijli0 j
A i A i0
式中：lij、l i—0j —分别是为未来及现状分区到 分i 区 的j 物流分布量；
、Pi —Pi 0—分别为未来及现状分区物流发生总量；
、A i —A—i0 分别为未来及现状分区物流发生总量。
②平均增长系数法的计算公式为：
在用最短路分配物流量时，先确定两物流节点间物流广义费用c(i，j)，在该 法中取c(i，j)为常数。本例广义费用如图4-6-2所示。
1 A区 2
3 B区
4
5
6
C区
7
8
9
D区
图4-6-1 物流供应链网络图
A 1
420
2
420
B 3
420
393
420
4
196
5
6
420
393
420
7
420
8
420
9
C
D
图4-6-2 物流节点间物流广义费用（元）
人口数量
GDP 产业结构比值 人均收入水平 人均消费水平……
交易市场规模 流通环节能力 生活消费品总量
批发额 零售额……
制造能力 工业产值 产品规格与规模…… P A
物流生成量的影响因素示意图
物流大数据分析与预测
机器学习预测
机器学习预测是一种基于人工智能的预测方法，通过训练模型来自动学习数据中的规律和模式，并用 于预测未来的趋势和变化。在物流领域，机器学习预测可以用于预测运输路径、订单分拣等。
机器学习预测的优点是能够自动适应数据变化，具有较好的泛化能力。但缺点是需要大量的训练数据 ，且模型训练过程较为耗时。
市场变化和客户需求，提高客户满意度。
06
物流大数据的挑战与 未来发展
数据安全与隐私保护
数据安全
物流大数据涉及大量敏感信息， 如客户地址、联系方式等，需采 取有效的加密和安全措施，防止 数据泄露和被滥用。
隐私保护
在利用物流大数据进行分析和预 测时，需尊重用户隐私权，避免 未经授权的隐私数据使用和传播 。
路径优化
总结词
路径优化是物流大数据分析的另一个重要应 用，通过分析运输路径、交通状况、配送点 分布等信息，优化运输路线，提高运输效率 并降低运输成本。
详细描述
路径优化基于大数据技术，通过收集和分析 交通状况、路况信息、配送点分布、客户需 求等信息，建立优化模型，为物流企业提供 最优的运输路线建议。这不仅可以提高运输 效率，减少运输时间和成本，还可以提高客
数据挖掘技术
通过数据挖掘技术，发现隐藏 在大量数据中的规律和趋势，
为预测提供支持。
数据质量评估
01
数据完整性
检查数据的完整性，确保数据的准 确性和一致性。
数据及时性
确保数据的时效性，以便及时进行 预测和分析。
03
02
数据准确性
对数据进行校验和清洗，去除异常 值和错误信息。
数据可理解性
确保数据的表达方式易于理解和使 用，提高数据分析的可靠性。
回归分析预测
物流管理中的运输需求预测方法与模型
物流管理中的运输需求预测方法与模型随着全球经济的发展和物流业的不断壮大，运输需求预测成为物流管理中的重要环节。
准确预测运输需求可以帮助企业合理安排运输资源、提高运输效率、降低成本，并提供更好的客户服务。
本文将介绍物流管理中常用的运输需求预测方法与模型。
一、基于统计分析的预测方法统计分析是一种常见的运输需求预测方法。
它基于历史数据的分析，通过建立数学模型来预测未来的运输需求。
常用的统计分析方法包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法。
时间序列分析是一种基于时间序列数据的预测方法，它假设未来的运输需求与过去的需求有一定的关联性。
通过分析时间序列的趋势、周期和季节性等特征，可以预测未来的需求变化。
回归分析则是通过建立运输需求与相关因素之间的数学模型，来预测未来的需求。
指数平滑法则是一种利用加权平均法来预测未来需求的方法，它根据历史数据的权重分配来计算未来需求的预测值。
二、基于人工智能的预测模型随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始应用人工智能技术来进行运输需求预测。
人工智能技术包括机器学习、神经网络和遗传算法等。
这些技术可以通过学习历史数据的模式和规律，来预测未来的需求。
机器学习是一种通过训练算法来使计算机具备学习能力的技术。
在运输需求预测中，可以使用机器学习算法来分析大量的历史数据，找出其中的规律和模式，并利用这些规律和模式来预测未来的需求。
神经网络则是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它可以通过学习历史数据的权重和连接关系，来预测未来的需求。
遗传算法则是一种模拟生物进化过程的算法，它通过模拟自然选择和遗传变异的过程，来寻找最优解。
三、基于市场调研的预测方法除了统计分析和人工智能技术，市场调研也是一种常用的运输需求预测方法。
市场调研可以通过问卷调查、访谈和观察等方式，了解客户的需求和偏好，从而预测未来的运输需求。
市场调研可以帮助企业了解客户的需求变化趋势、产品的市场竞争情况和市场的发展趋势等，从而制定相应的运输策略和计划。
物流专业的物流数据分析与预测模型
物流专业的物流数据分析与预测模型在当今快速发展的物流行业中，物流专业的数据分析与预测模型变得尤为重要。
通过对物流数据进行分析和预测，企业能够更好地了解和管理其物流运营，提高效率并降低成本。
本文将探讨物流专业的物流数据分析与预测模型的重要性以及常用的方法和工具。
1. 物流数据分析的重要性物流数据分析是指通过采集、整理和分析物流运营中产生的各种数据，以获取有关物流过程、时间、成本和质量等方面的信息。
通过对这些数据进行深入分析，企业可以识别问题、发现机会，并为决策提供有力的支持。
以下是物流数据分析的重要性：1.1 提高运营效率通过对物流数据的分析，企业可以了解运输、储存和配送等环节中存在的瓶颈和低效点。
进一步优化这些环节，提高运营效率，减少时间和资源的浪费。
1.2 优化供应链物流数据分析可以帮助企业更好地管理供应链。
通过对供应链中各个环节的数据进行分析，企业可以及时调整供应链的布局和策略，提高供应链的反应速度和灵活性。
1.3 降低成本通过物流数据分析，企业可以识别和优化成本高的环节，进一步降低物流运营的成本。
例如，优化运输路线和物流网络，合理调配资源等，都可以降低企业的运营成本。
2. 物流数据分析的常用方法和工具有许多常用的方法和工具可用于进行物流数据分析。
以下是几种常见的方法和工具：2.1 数据可视化数据可视化是通过图表、图形和地图等方式将数据直观地呈现出来，以帮助人们更好地理解和分析数据。
对于物流数据分析来说，数据可视化特别重要。
通过可视化，人们可以迅速抓住数据中的关键信息和趋势。
2.2 数量化分析数量化分析是指通过统计和数学方法对数据进行分析，以揭示数据背后的规律和关系。
常用的数量化分析方法包括回归分析、时间序列分析等。
通过这些方法，企业可以预测未来的物流需求、优化库存管理等。
2.3 人工智能和机器学习人工智能和机器学习技术在物流数据分析中也发挥着重要作用。
通过这些技术，企业可以让计算机学习和理解物流数据，自动识别模式和规律，并提供准确的预测结果。
运输需求预测模型研究与应用
运输需求预测模型研究与应用运输需求的准确预测对于物流行业的发展和运营决策至关重要。
随着全球贸易的不断发展和物流需求的不断增加，运输公司和供应链管理者需要一种可靠的方法来预测未来的运输需求，以便为客户提供高效的物流服务。
运输需求预测模型可以帮助物流公司根据历史数据和相关因素来预测未来的需求量。
这种模型可以使用各种数据分析和预测技术，如回归分析、时间序列分析和机器学习方法。
以下是一些常用的运输需求预测模型的介绍。
1. 回归分析模型：回归分析模型是一种常见的运输需求预测方法，它通过建立运输需求与各种影响因素之间的关系来进行预测。
这些影响因素可以包括季节性变化、经济指标和市场趋势等。
通过回归分析，可以确定各个因素的权重和影响程度，从而预测未来的需求量。
2. 时间序列分析模型：时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，它通过观察和分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征来进行预测。
在运输需求预测中，可以使用各种时间序列模型，如移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
这些模型可以帮助运输公司捕捉到运输需求的周期性和季节性变化，从而提供准确的预测结果。
3. 机器学习模型：机器学习是一种基于数据和模式识别的预测方法，它通过训练模型来学习和预测未来的需求。
在运输需求预测中，可以使用各种机器学习算法，如决策树、随机森林和神经网络等。
通过输入历史数据和其他影响因素，机器学习模型可以自动学习运输需求的规律和模式，并给出准确的预测结果。
运输需求预测模型的应用可以在各个层面上实现，包括运输公司的运营决策、供应链管理者的需求规划和资源配置等。
以下是一些典型的应用场景：1. 运力调度优化：通过运输需求预测模型，运输公司可以更准确地预测未来的货运量，从而优化运力的调度和资源的配置。
这样可以避免运力的浪费和过剩，提高运输效率和成本效益。
2. 场地规划和货物配送：在城市物流和快递行业中，准确预测未来的运输需求对于场地规划和货物配送至关重要。
(5)物流市场预测的定性预测方法包括(时间序列分析预测法集中
(5)物流市场预测的定性预测方法包括(时间序列分析预测
法集中
物流预测的方法主要包括：定性预测方法、定量预测方法。
一、定性预测方法
1.直接归纳法
2.集体意见法
3.头脑风暴法
4.德尔菲法
5.情景分析法
二、定量预测方法
1．时间序列预测法
2．因果预测法
3. 产销平衡法
4. 细分预测法与集成预测法
5. 组合预测法
二、预测的方法：定性预测、时间序列分析、因果联系法和模拟。
1、定性预测属于主观判断，包括情景分析法和德尔菲法等两类。
情景分析法：在推测的基础上，对可能的未来情景加以描述，同时将一些有
关联的单独预测集形成一个总体的综合预测。
德尔菲法：依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即专家之间不得互相讨论，不发生横向联系，通过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看法。
这种方法具有广泛的代表性，较为可靠。
2、时间序列分析：是需求历史数据进行分析而对未来进行预测。
有简单移动平均、加权移动平均、指数平滑等。
加权平均通用公式：新预测= 权系数×销售量+(1-权系数)×老预测; 一阶平滑方程：新预测值=老预测值+权系数×(销售量-老预测)。
物流数据分析方法
物流数据分析方法
物流数据分析方法包括：
1. 描述性分析：使用统计学指标和可视化工具来描述物流数据的特征，如平均值、中位数、标准差、箱线图、柱状图等。
2. 聚类分析：将物流数据根据相似性进行分组，找出具有相似特征的物流节点或运输路径，以便进行分析和决策。
3. 关联分析：发现物流数据中的关联规律和依赖性，如发现哪些因素会导致运输延误或货物损坏。
4. 预测分析：利用历史物流数据进行趋势分析和模型建立，预测未来的需求、运输时间、成本等，以帮助做出合理的规划和决策。
5. 优化分析：基于物流数据进行优化模型的建立和求解，以最小化成本、最大化效益或实现其他目标，如最优路径规划、装载优化等。
6. 实时监控：应用实时数据采集和分析技术，对物流流程进行监控，及时发现和解决问题，提高物流效率和服务质量。
7. 风险分析：通过分析物流数据，识别潜在的风险因素，如运输安全、供应链中断等，并制定相应的风险管理措施。
8. 可视化分析：利用可视化工具将物流数据转化为可视化图表或图形，以便更直观地理解和分析数据，发现隐藏的模式和趋势。
以上是一些常用的物流数据分析方法，具体选择何种方法取决于具体的需求和数据特点。
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解析物流预测方法
引言
供应链治理专家们曾经预言：21世纪制造供应链价值最大化的武器将是基于需求的治理。
70年代是质量治理的时代，TQM 是人们最常提到的话题；80年代追求的是精益制造，JIT、柔性生产、零库存成为时代的主旋；90年代，全球化、产品生命周期的缩短和产业细分使企业间的竞争转为供应链间的竞争，库存、客户服务、响应时刻和运营成本的改进是那个时代的目标。
时至今日，需求治理差不多成为企业持续成功的必要条件，拥有好的需求预测的公司的抗风险性明显较高。
2001年，电子企业承受了由严峻反差的需求预测而带来的库存压力，这让我们不得不反思一个问题：什么缘故在2000年的下半年，电子行业的预测会如此看走眼呢？事实上，从执行主管到营销经理以及供应链打算者，每个人都对其它制造行业几个月前差不多发出的销售急速下滑的警报视而不见，即使是高级的
软件工具也没能对过高的需求可能给予警告。
什么缘故会如此呢？
答案是复杂的。
既有人为的因素--不情愿同意繁荣就此结束的事实，也有技术上的因素--许多公司实施的SCM(供应链治理)软件和CRM(客户关系治理)软件发出的信号不强，或是全然没有信号。
更糟的是，专门多使用这些工具的人缺乏进行长期预测的能力，因而只有从最近的趋势外推预测需求。
历史的悲剧会重演吗？药方大概只有一个--运用需求治理制造公司价值。
那个地点的需求治理已不在是营销和打算部门简单的运用软件工具进行的短期预测，而是贯穿于整个供应链、产品开发、技术战略、服务支持和组织设计这一系列领域的长期和短期的需求预测和治理。
第一步要做的是--改进短期生产进度安排和长期需求预测所需的服务平台。
1、需求预测平台
1.1 改进需求预测工具
2000年时，专门少有公司购买成套的供应链治理工具以有效地改进需求预测，许多公司还处于定单治理或运输治理自动化的早期时期，供应链打算者常常使用已过时几个月的信息。
这些
公司都觉得能够将制造的东西统统卖出去，或是他们产品的生命周期比他们做预测的时刻段还短。
他们只是简单地将短期预测进行外推，即使有调整也是少量的，这就不可能预见到销售的下滑。
即便是现在，还有些客户完全依靠于与顾客的协作，收到的信息未加理解，或尚未弄清其客户的预测方法就直接使用如此的信息。
专门明显，企业对需求预测的忽视、落后的需求预测工具要为2001年电子业的一败涂地负责。
软件供应商们分析讲，由于客户不愿同意低调的预测，从而贻误了产能的调整。
当某些部件需求紧缺时，采购人员推迟下调部件需求预测，因为担心今后部件短缺会降低销售，使公司失去市场份额。
有些时候，这可能是合理的举动，因为风险隐藏于开拓新市场中。
但在有些情况下，这只是一厢情愿的作法。
另一方面，许多供应链打算软件并不能进行需求预测。
许多供应商只是开始将战略性预测所需的因果分析技术合并起来，这与短期的、详细的生产预测是不同的。
而且，尽管在分析最近或预测以后6~12个月的销售时，因果分析预测是需要的，公司能够借此预备投资资金和产能预测，但这通常是营销或财务部门的事，并没有引起生产打算者和采购者的专门多注意。
需求打算者侧重于近时期的预测，因为那是今天需要解决的问题，而且即刻
能够减少库存。
好在供应链打算软件的出现已有时日，而且正日趋完善。
AMR 调研公司可能，打算软件2001年的销售达34.2亿美元，现已占供应链软件销售的51%，到2005年将逐年递增26%。
这但是个好的征兆，相信随着电子制造企业对需求打算的重视和软件技术的提高，重蹈2001年覆辙的可能性将降到最低点。
现在，供应链运作较好的公司正用专业打算和运行算法数据库替代电子表格，如Altera、Fairchild和东芝美国信息系统等，近来都从i2 技术公司那儿购买了需求打算软件，以替代基于电子表格的打算系统。
比起实施前，差异就象是黑夜和白天。
比如，Altera公司现在有85%的预测是依靠于软件，只有15%使用人工打算进行决策。
结果，裸片存储从8.5周降到2.5周，成品库存周期从8周降到2周。
同样，供应链伙伴开始将其库存治理和打算系统，按照机器对机器的方式连接起来，以快速传递信息、作出反应。
库存治理的目标是依照需求和供应的历史变化而制定的，需求预测和生产进度安排要每日更新，而不是每月更新。
比如，Fairchild公司连续不断地更新需求预测，如此，供应链上的每个人都能使用最新信息。
1.2 短期需求预测
事实上，需求预测必须将短期需求预测或生产进度安排与长期战略性需求预测有机结合起来，才会真正地起作用。
短期预测是依照存储单位(SKU)水平做出的，它与销售、客户关系，以及依据预订库存或安排运输来实施打算的系统和软件等相互作用。
相比之下，长期预测则是在更为集中的基础上作出的。
在月度或季度时刻段内，对一系列产品的生产做出预测，作为财务和产能打算的输入数据。
长期预测必须在现有客户信息之外假设需求状况，必须使用供应链之外的信息以便能预测变化趋势。
现在，由于产品生产周期差不多极大的缩短，大多企业将预测重点放在短期打算上，许多供应链打算软件供应商对此也持相同看法。
短期预测通常是依照存储单位(SKU)水平进行的。
首先，依照历史订单时刻段分析产生进度安排。
Manugistics公司使用18种统计方法，并选择最适用于数据库的方法，由此产生的结果再用生命周期分析法调整，这对短期生命周期技术产品来讲是必须的。
然后，依照销售以及下游数据得出集中的产品需求反馈，再进行第二次调整。
现在许多软件供应商正在对其协作能力软件进行更新，不管
是对所有产品依旧不同产品的混合，它都能使用户快速了解顾客需求的变化。
对已打算的促销或专门事件，也可用模块来调整预测。
准确的短期预测和对变化的快速反应能够大幅度地削减库存，关心公司掌握销售变化趋势。
Fairchild公司自从去年安装了i2的需求打算软件后，对公司三分之二的产品来讲，由软件提供的时段预测比人工预测要好得多。
需求打算软件使公司削减了产品面市时刻，将承诺的供货能力提高了5%。
1.3 长期需求预测
只有短期需求预测绝不可能保证电子制造企业不被下一次经济萧条带来的过量库存砸死。
由于电子公司通常没有强大的核心预测组织，供应链经理只着眼于对最近情形的预测，并尽力得到足够的部件，对长期前景关怀甚少。
而且许多客户通常做6个月的详细预测，但实际上超过2~3个月的预测是专门难测准的。
只有大型软件包才具备战略性预测功能，但电子企业通常都不用，或用得不行。
典型的长期预测功能可使用户进行详细的SKU预测，然后将这些预测集中起来，用他们所拥有的市场知识进行调整。
Fairchild公司在SKU水平上进行了六个月的预测，
然后在一个更为集中的水平上进行了一年或更长时刻的预测。
预测一个特定部件，只需依照其历史上的订单变化和季节性变化，自动产生一个为期六周的生产进度安排。
而长期预测需要使用者大量的投入，包括供应链外的信息，如咨询专家的预测、提早预定、成功设计或可能的经济指标。
还可依照短期预测进行外推，调整长期预测结果。
i2,Oracle,anugistics, J.D. Edwards,等公司提供一个标准的统计程序，对依照历史趋势做出预测的外部数据进行评价。
也确实是讲，假如一项预测在过去是较为准确的话，它就会比历史上不太成功的预测得分要高。
使用者可从贸易协会、贸易出版物、咨询专家、顾客或经济指标中得到历史资料。
1.4 软件与经验结合
软件供应商自信地认为，下一次的库存危机不至于像去年那么严峻。
因为许多公司已安装了供应链打算软件包，并在整个供应链治理中使用。
软件将侧重于短期预测，以节约成本，良好的短期预测可在销售趋势逆转前二个月左右时提供快速反应。
但同时，电子制造公司一定要将利用外部数据进行的长期因果分析预测整合起来，作为对依照历史外推和顾客预测结果的可
靠检验。
有经验的人都明白，长期预测并非轻而易举之事。
Fairchild 公司的成功取决于高层的支持和大量的培训，以及最初期间的警告--即打算者怀疑软件的结果，不可幸免地想要进行挑战。
当他们越过了这一时期后，他们就能处理各种例外情况，并让软件做出大部分的打算决策。
2、成功预测的策略
在市场竞争日益激烈，客户需求多样化、个性化的今天，如能在提高对市场响应能力方面进行系统规划和实践，对企业提高服务水平、降低成本、提高质量和充分利用资源具有重大意义。
做好预测工作应先从准确性、时效性、可用性和经济性方面选择好理想预测方法，再从整体上来治理市场预测工作。
准确的预测能够使企业及时调整产品结构，瞄准特定的目标市场和消费群体，领先竞争对手并获得更大的商机。
以下将分析预测的编排、如何消除预测的差异以及如何评估预测的准确性。
2.1 预测编排
预测实际上是对以后产品市场需求的可能。
从时刻划分，能。