3-采购需求预测
采购需求预测与库存控制

采购需求预测与库存控制引言在现代供应链管理中,采购需求预测和库存控制是非常重要的环节。
准确地预测采购需求可以帮助企业在供应链中降低成本、提高效率,而有效的库存控制可以避免库存积压和缺货的问题。
本文将讨论采购需求预测与库存控制的关键概念和方法,并提供一些实用的建议。
采购需求预测什么是采购需求预测?采购需求预测是指根据过去和现有的数据,预测未来一段时间内的采购需求量。
它可以帮助企业在供应链中更好地规划采购计划,避免过多或过少采购的问题。
采购需求预测的重要性准确地预测采购需求对企业具有以下重要意义: - 降低库存成本:通过准确地预测采购需求,企业可以减少因库存积压而带来的额外成本。
- 提高供应链效率:准确的采购需求预测可以使企业在供应链中更好地协调生产计划和采购计划,进而提高供应链的效率。
- 避免缺货问题:准确的采购需求预测可以帮助企业避免因采购不足而导致的缺货问题,保证供应链的稳定运作。
采购需求预测的方法采购需求预测可以使用多种方法,以下是一些常见的方法:1.历史数据分析:通过对过去一段时间内的采购需求数据进行分析,可以发现一些规律和趋势,从而预测未来的采购需求。
2.外部数据分析:除了历史数据,还可以考虑一些外部数据对采购需求的影响,如市场趋势、竞争对手的销售数据等。
3.统计方法:统计方法包括平均值法、加权移动平均法、指数平滑法等,可以根据数据的特点选择适合的方法进行采购需求预测。
4.机器学习方法:机器学习方法可以根据大量的历史数据训练模型,并根据模型对未来的采购需求进行预测。
常用的机器学习算法包括线性回归、时间序列分析等。
库存控制什么是库存控制?库存控制是指根据采购需求和销售情况,合理地控制和管理库存量。
它可以帮助企业降低库存成本、减少库存积压和缺货问题。
库存控制的重要性有效的库存控制对企业具有以下重要意义: - 降低库存成本:通过合理地控制库存量,企业可以避免因库存积压而带来的额外成本。
- 避免缺货问题:有效的库存控制可以帮助企业避免因库存不足而导致的缺货问题,提高供应链的稳定性。
采购管理第三章

采购需求分析与预测一、采购需求分析概述要进行采购,首先要分析弄清采购管理机构所代理的全体需求者们究竟需要什么、需要多少、什么时候需要的问题,从而明确应当采购什么、采购多少、什么时候采购以及怎样采购的问题,得到一份确实可靠、科学合理的采购任务清单。
这个环节的工作,就叫做采购需求分析。
需求分析是采购工作的第一步,是制定采购计划的基础和前提。
在极简单的情况下,需求分析是很简单的。
例如,在单次、单一品种需求的情况下,需要什么、需要多少、什么时候需要的问题非常明确,不需要进行复杂的需求分析也就清楚了。
在较复杂的采购情况下,需求分析就变得十分的必要了。
例如,一个汽车制造企业,有上万个零部件,有很多的车间、很多的工序,每个车间、每个工序生产这些零部件,都需要不同品种、不同数量的原材料、工具、设备、用品,在各个不同时间需求各个不同的品种。
这么多的零部件,什么时候需要什么材料、需要多少,哪些品种要单独采购,哪些品种要联合采购,哪些品种先采购、哪些品种后采购、采购多少,这些问题不进行认真的分析研究,就不可能进行科学的采购工作。
提问:什么是科学的采购?就是在正确的时间,采购正确数量的正确的品种。
为了达到这个目的,需要有合理的和科学的需求分析方法才行。
进行采购需求分析有多种方法。
除了前一节所说的通过采购申请进行需求分析之外,还可以通过:物料需求计划;物资消耗定额;需求预测等进行需求分析。
下面我们就讲一讲有关采购需求分析的常用方法。
二、物料需求计划首先看一看物料需求计划MRP(material requirement planning)他的基本原理。
(一)物料需求计划原理物料需求计划,是生产企业最常用的需求分析方法。
它的基本原理就是根据企业的主产品生产计划、主产品的结构文件和库存文件,分别求出主产品的所有零部件的需求时间和需求数量,也就是求出物料需求计划。
物料需求计划最早都是用手工分析计算得出来的。
到了20世纪60年代,有了计算机以后,逐渐发展成用计算机进行计算,当时叫做MRP(Material Requirement Planning)软件。
项目二-采购需求分析与预测

■项目2采购需求分析与预测工作领域技能需求1.作为采购部门的主管/经理,应该能够理解采购需求分析与预测的含义和作用,并且能够选择合适的方法进行采购需求的分析和预测。
2.作为采购专员,应该能够熟练掌握采购需求分析与预测的具体操作方法,并且能够对比各种方法的优劣。
学习领域知识供应1.采购需求分析:采购需求分析的含义、采购需求分析的特点、采购需求分析常用的方法。
2.采购预测:采购预测的含义、采购预测的作用、采购预测的基本步骤.学习建议实地调查一家企业,详细了解该企业是怎样进行采购需求的分析与预测的.案例导入某制药厂开始生产一种新药.为配合新药的生产,厂计划部门指示采购部门每月提供一定规格的瓦楞纸包装纸盒5000个。
由于采购部过去一直定期向包装车间提供同类型纸盒供其他药品包装,因此并未向计划部门询问新的包装纸盒有无特殊要求,只是简单地向供货商追加了订货数量。
但当最终新产品由库房提出准备发货时,发现产品包装纸盒开胶情况严重,达30%以上.产品未能及时供应客户,药厂受到一定经济损失.事后,厂领导要求采购部查清为何会出现如此严重的供应质量问题,并扣发有关采购人员全季度奖金。
采购部门会同纸盒供货商,经多次调查发现,该新药与其他产品不同,要求冷库储存,从入库至发货产品通常要在冷库存放48小时以上,普通包装纸盒在此冷藏条件下易开胶。
供货商提供适合冷藏的包装纸盒后,开胶现象未再出现。
·23·想一想:出现这个问题的根本原因在哪里?2。
1 采购需求分析2。
1。
1 采购需求分析的含义采购需求分析,是指根据客户的需求历史或生产计划等求出需求规律,然后预测客户下一个阶段的需求品种和需求量,最后主动地组织采购订货,安排采购计划.采购需求分析的任务就是解决“做什么”的问题,即全面地理解需求者的各项要求,并准确地表达所接受的需求者需求。
通过对需求者的需求情况进行分析,找出他们的需求规律,从根本上弄清他们需要什么、需要多少、什么时候需要等问题.在极简单的情况下,需求分析是很简单的。
采购数据分析

采购数据分析一、引言采购数据分析是指通过对采购过程中产生的数据进行采集、整理、分析和解读,以获取有关采购活动的洞察和见解。
这些数据可以包括采购定单、供应商信息、采购成本、交货时间等。
采购数据分析可以匡助企业了解采购绩效、优化采购流程、降低采购成本,并支持战略决策。
二、采购数据分析方法1. 数据采集采购数据分析的第一步是采集相关数据。
可以通过企业内部的采购管理系统、ERP系统、财务系统等采集采购数据。
此外,还可以从供应商处获取相关数据,例如供应商的交货时间、质量问题等。
2. 数据整理采集到的数据需要进行整理和清洗,以确保数据的准确性和一致性。
这包括去除重复数据、填补缺失数据、纠正错误数据等。
数据整理的目的是为了使数据能够被有效地分析和解读。
3. 数据分析采购数据分析的核心是对数据进行分析和解读。
以下是一些常用的数据分析方法:- 采购成本分析:通过对采购成本的分析,可以了解采购的费用分布情况,找出成本高的项目,并采取相应的措施降低成本。
- 供应商评估:通过对供应商的数据进行分析,可以评估供应商的绩效,包括交货准时率、质量问题率等,并根据评估结果调整供应链策略。
- 采购周期分析:通过对采购周期的分析,可以了解采购流程中的瓶颈和延迟,并提出改进措施,以缩短采购周期。
- 采购需求预测:通过对历史采购数据的分析,可以预测未来的采购需求,以便做出合理的采购计划。
4. 数据可视化将分析结果以可视化的方式呈现,可以匡助管理层更好地理解和利用数据。
常用的数据可视化工具包括图表、仪表盘、报表等。
通过数据可视化,可以直观地展示采购绩效、趋势和问题,并支持决策过程。
三、采购数据分析的应用1. 优化供应链管理通过采购数据分析,可以了解供应链中的瓶颈和问题,并提出相应的改进措施。
例如,通过分析供应商的交货准时率,可以找出交货延迟的原因,并与供应商合作解决问题,以确保供应链的稳定性和可靠性。
2. 降低采购成本通过采购数据分析,可以找出成本高的项目,并采取相应的措施降低成本。
采购管理实务-采购需求预测与计划编制

总需求量
70
500
200
现有库存量
300 300 300 230 230
0
0
0
0
0
净需求量
270
200
计划发出订货量
270
200
• 例题中采购需求都包括哪些指标?
17
想一想
• 案例2-2利用MRP系统处理后确定了D和E的计 划发出订货量和时间,能不能按这个时间和数 量安排采购计划?
18
确定每次的采购数量
案例启示: 飞毛腿自行车公司因为采购预测不准确,编制的采购计划与实际需要出现了较大的偏差,导致公
司生产活动难以正常进行。由此可见,采购计划是否准确,对企业的生产经营工作影响很大。
5
知识准备
• 2.1采购需求预测 • 编制采购计划的前提是对采购需求进行准确预测
6
2.1.1采购需求预测的含义与作用
采购需求预测:估计和推断。 采购需求预测的作用: (1)采购需求预测是企业采购决策的前提。 (2)采购需求预测是企业编制采购计划的依据。 (3)采购需求预测是企业增强竞争能力和提高企业经营管理水平的重要手段。
30
案例解析:
(1)确定本年度X零件的增量需求
本年度X零件的需求量=20×(1+60%)×(60÷20) = 96(万件)
本年度X零件的增量需求=96-60=36(万件)
(2)计算开发样件需求数量
A供应商应供应的数量=96×70%=67.2(万件)
B供应商应供应的数量=96×30%=28.2(万件)
15
案例2-2:MRP法预测采购需求
某企业制造产品A,其产品结构如图。A表示 本企业生产的产品,B、C表示本企业加工生产的 零部件,D、E表示外购件。
采购工作中的创新建议

采购工作中的创新建议一、优化供应商管理1. 建立供应商评估体系:制定评估指标,根据供应商的质量、交货准时性、价格等方面进行综合评估,以确保选择合适的供应商。
2. 引入供应商智能管理系统:利用物联网、大数据等技术,实现对供应商的实时监控和数据分析,提高供应链的效率和透明度。
3. 推行供应商协同开发:与核心供应商建立长期合作关系,共同进行产品研发和创新,提高产品的竞争力。
二、提升采购流程效率1. 引入电子采购系统:通过电子化的采购流程,实现采购需求的快速发布、供应商的自动匹配和报价比较等功能,大幅提升采购效率。
2. 推行采购标准化:制定采购流程标准,明确各个环节的责任和要求,提高采购流程的规范性和效率。
3. 制定采购策略:根据不同的采购需求,制定相应的采购策略,包括集中采购、分散采购、定点采购等,以最大化降低采购成本。
三、加强供应链风险管理1. 建立供应链风险警示机制:通过监测市场、政策、供应商等方面的风险因素,及时发现并预警供应链风险,采取相应的应对措施。
2. 多元化供应链:建立多个供应商的合作关系,避免单一供应商造成的风险,同时降低供应链的脆弱性。
3. 引入供应链金融服务:与金融机构合作,为供应商提供融资支持,缓解供应链的资金压力,提高供应链的稳定性和可持续性。
四、推进绿色采购1. 制定绿色采购政策:明确采购的环保要求和标准,引导供应商提供符合环保标准的产品。
2. 建立绿色供应商数据库:收集和管理符合环保要求的供应商信息,为采购人员提供可选择的绿色供应商。
3. 倡导循环经济理念:鼓励供应商提供可再生材料、可回收产品等,推动资源的最大化利用和循环利用。
五、引入人工智能技术1. 采购需求预测:利用人工智能技术分析历史数据和市场趋势,预测未来的采购需求,提前做好采购准备。
2. 自动化供应商选择:通过人工智能算法,自动匹配和评估供应商,减轻采购人员的工作负担,提高供应商选择的准确性和效率。
3. 智能合同管理:利用区块链技术,实现供应链中合同的自动管理和执行,提高合同的透明度和安全性。
采购需求分析和预测

采购需求分析和预测采购需求分析和预测是供应链管理中非常重要的环节。
通过对市场趋势和需求的深入分析,企业可以准确预测未来的采购需求,从而制定出更有效的采购策略,提高库存管理水平,降低成本并提供更优质的服务。
一、市场趋势分析市场趋势分析是采购需求分析的基础。
企业需要通过市场调研和数据收集,了解市场上的产品需求情况、竞争对手的动态以及消费者的购买行为等因素。
只有深入了解市场,企业才能准确预测未来的采购需求。
市场趋势分析的方法包括但不限于以下几个方面:1. 数据分析:通过对历史销售数据的分析,找出销售的规律和周期性,判断产品的季节性需求和长期趋势。
2. 竞争对手分析:了解竞争对手的产品战略、价格策略、销售渠道等信息,可以预测市场上的变化和产品的需求。
3. 消费者调研:通过问卷调查、访谈等方式,了解消费者对产品的购买意愿和偏好,判断产品的市场需求。
二、需求预测方法在市场趋势的基础上,企业可以采用不同的需求预测方法来预测未来的采购需求。
以下是几种常用的预测方法:1. 时间序列分析:根据历史数据的时间序列变化规律,使用统计学模型进行分析和预测,如移动平均法、指数平滑法等。
2. 聚类分析:将市场分成不同的群体,并针对每个群体进行需求预测,该方法适用于市场细分比较明显的行业。
3. 回归分析:通过分析不同变量之间的线性关系,预测未来的需求,其中可以考虑的变量包括广告投入、经济增长等。
4. 智能算法:利用人工智能和大数据分析技术,通过建立预测模型自动识别规律和趋势,提高预测的准确性。
三、采购策略制定根据需求预测的结果,企业可以制定出相应的采购策略,以满足未来的采购需求。
以下是几种常用的采购策略:1. 定期采购:对于需求变化相对稳定的产品,可以采用定期采购的方式,确保稳定供应,降低库存风险。
2. JIT供应链:采用“按需采购,精确交付”的原则,根据实际订单来进行采购和生产,减少库存,提高供应链效率。
3. 多元供应商:建立多个供应商的合作伙伴关系,确保供应链的灵活性和稳定性,避免供应中断的风险。
《采购计划及预测》课件

采购计划的步骤和要点
1
需求分析
分析产品或服务的实际需求以确定订
供应商评估
2
购数量和计划时间。
评估供应商的能力和可靠性,确保选
择最适合的供应商。
3
预算制定
制定合理的采购预算,平衡成本与质 量之间的关系。
采购计划及预测的实际应用
采购计划及预测在各个行业中都具有广泛的应用。无论是制造业、零售业 还是服务业,合理的采购计划都是企业成功的关键。
结论和要点
1 合理的采购计划能 2 采购计划及预测是
够提高供应链效率。
持续的过程。
通过准确预测需求、评 估供应商和制定合理预 算,企业能够降低风险 并保持竞争优势。
采购预测的方数据、市场 趋势和销售模式,预测未 来采购需求。
市场调研
通过调查市场需求和竞争 情况,获取关键信息并作 出准确的预测。
供应链协作
与供应链合作伙伴共享信 息,共同制定准确的采购 预测。
采购计划及预测的挑战
• 时效性:预测准确性受到时间限制的挑战。 • 需求波动:市场需求的不稳定性对采购计划造成困扰。 • 供应链风险:供应商延误或变更可能影响采购计划。
《采购计划及预测》PPT 课件
欢迎来到《采购计划及预测》PPT课件。在本课程中,我们将探讨采购计划与 预测的重要性、步骤、工具以及实际应用。让我们一起开始吧!
采购计划及预测的目的
了解采购计划及预测的具体目的是加强企业的供应链管理,确保以最佳的方 式满足消费者需求,并对未来需求进行准确预测。
采购计划及预测的重要性
企业应持续监测市场变 化、优化采购流程,并 与供应链伙伴保持密切 合作。
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单位,对一个季度以下的需求前景 的预测。它是采购、安排库存等具 体经营活动的依据
知识链接 ——独立需求物料与相关需求物料
相关需求:是指某种物料的需求量与其他物料有直接的匹 配关系,当其他某种物料的需求确定以后,就可以通过这 种相关关系把该种物料的需求量推算出来。 独立需求:是指某种物料的需求量是由外部市场决定的, 与其它物料不存在直接的对应关系,表现出对这种库存需 求的独立性。
量化性
对最后一轮专家意见运用适当的数学方法进行数量化处理。 一般用平均数、中位数、极差
如某书刊经销商采用德尔菲法对某一专著销售量进行预测。该经销商首 先选择若干书店经理、书评家、读者、编审、销售代表和海外公司经理 组成专家小组。 将该专著和一些相应的背景材料发给各位专家,要求大家给出该专著最 低销售量、最可能销售量和最高销售量三个数字,同时说明自己作出判 断的主要理由。 将专家们的意见收集起来,归纳整理后返回给各位专家,然后要求专家 们参考他人的意见对自己的预测重新考虑。专家们完成第一次预测并得 到第一次预测的汇总结果以后,除书店经理B外,其他专家在第二次预 测中都做了不同程度的修正。重复进行,在第三次预测中,大多数专家 又一次修改了自己的看法。第四次预测时,所有专家都不再修改自己的 意见。
月份 运输业务量 (吨)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1340 1200 1560
1820 1960 2160 2480 2650 2800
任务训练
1.需求预测有哪些方法,这些方法各自有什么特点? 2.请采用适合的方法预测该物流公司十月份的运输业务量?
知识学习
采购需求预测概述
采购需求预测的分类
因此,专家意见收集过程在第四次以后停止。最终预测结果为最低销售 量26万册,最高销售量60万册,最可能销售量46万册。
德尔菲法的预测程序
准备阶段
成立预测工作小组 选择和邀请专家 •自愿性 •广泛性 •控制人数10~30 制定征询表
征询阶段
第一轮征询 第二轮征询 第三轮征询
预测结果的最 终处理阶段
(1)第一轮的中位数和极差数
首先,排列第一轮专家意见的数列为:12,22, 22,25,30,30,32,32,50,55,55,60 其次,
n 1 12 1 中位数位置 6 . 5 2 2
即中位数为30和32的平均数——31
最后,计算极差数:60-12=48
需求预测方法
定性预测 定量预测
1. 采购预测
采购市场预测:就是指在采购市场调查所取得的各种信息的基础上,经 过分析研究,运用科学的方法和手段,对未来一定时期内采购市场的 变化趋势和影响因素所做的估计和推断。 采购市场预测的主要作用 1、作为企业采购决策的前提。
2、为企业编制采购计划提供依据。
移动平均法
2) 方法举例
根据移动平均法的计算公式,可得:
移动加权平均法
1) 方法原理 所谓移动加权平均法,就是对于组距中的 N 个数, 根据它们各自对于预测值的重要程度分别设置重 要度权数,然后把它们加权平均来求得预测值的 预测方法。 如 果 设 组 距 中 N 个 发 生 值 的 权 数 分 别 为 w1 、 w2、……、w N,( w1+w2+……+w N =1)则加权 平均法的预测值可以用下式求得:
1
2
3
4
5
6
7
8
极 9 10 11 12 中 位 差 数 数
1 50 60 55 12 55 25 22 30 30 32 22 32 31 48 2 50 50 50 33 45 35 30 34 34 35 28 35 35 22
3 50 50 50 42 50 35 34 35 34 37 36 37 37 16
五大定性预测方法
一般预测法 : 市场调研法 : 小组共识法 : 历史类比法 : 一线销售员预测,逐级上报分析; 问卷/面谈/电话收集数据, 适合R&D; 高级经理/销售经理/顾客代表头脑风暴; 类似产品历史销售数据类比,适合R&D;
德尔菲法
:
专家问答收集汇总,
闭环重复。
六大定量预测方法
长期预测
长期预测是指对 2 年或 2 年以上的需
求前景的预测。
中期预测
中期预测是指对一个季度以上两年
以下的需求前景的预测。它是制订 年度计划、季度计划、库存预算、 投资等的依据。
短期预测
短期预测是指以日、周、旬、月为
定量预测方法
定量方法细分为:时间序列分 析方法、因果联系分析方法以 及模拟方法等。
——时间序列分析预测法
时间序列:在一个给定的时期内,按照固定的时间 间隔(日、周、月、季、年等)把某种变量的数 据依发生的时间先后顺序排列而成的序列。 前提:假定通过过去的数据可以估计他们的未来。 类型:简单移动平均法、加权移动平均法、指数 平滑预测法。
预测方法
直观法
需求
需求数据
80 60 40
y w x w x w x t 1 1 t 2 t 1 n t n 1 w w w 1 1 2 n
例 题
1.某公司采用移动加权平均法进行需求预测,
以最近的5期为计算期,权数分别为0.05、0.10、
0.175、0.275、0.40,下表给出了该公司今年前8 个月的需求量,请计算9月份需求量的预测值。
练习
需求预测 – 你如何预测下述项目需求:
a) 影印纸 b) 备件
c) 部件 d) 软件
e) 原材料
ITC
M2:U4:4.2-8
用料部门(消费者)调查法
用料部门调查法就是对需要用料的部门或者个人 挨个进行调查,让用料部门或个人写出需要的采 购量(可以通过让用料部门事先填写请购单的方 式进行),然后进行汇总,进而确定总的采购量 的方法。
普通预测法 移动平均法 加权移动平均法
指数平滑法
因果关系预测(归纳) 趋势指数平滑法
预测及其分类
预测方法的种类 预测方法
一般预测 市场调研 定性预测 小组共识 历史类比 德尔菲法 简单平均法
简单移动平均
定 时间序列分析 法 加权平均法 加权移动平均
量
预 测 因果联系分析
指数平滑
季节性预测 回归分析 经济计量模型 投入/产出
德尔菲法专家小组法或专家意见征询法
是以匿名的方式,逐轮征求一组专家各自的 预测意见,最后由主持者进行综合分析,确 定市场预测值的方法。
德尔菲法的优点
匿名。以匿名的方式,逐轮征求一组专家各自的预 测意见,最后由主持者进行综合分析,确定市场预 测值的方法 反馈性
多次逐轮征求意见 每一次征询之后,预测主持者都要将该轮情况进行汇总、整理,作 为反馈材料发给每一位专家
推销员 甲
乙
丙
预测项目 最高销售量 最可能销售量 最低销售量 期望值 最高销售量 最可能销售量 最低销售量 期望值 最高销售量 最可能销售量 最低销售量 期望值
销售量 1000 800 500 1000 700 400 900 600 400
出现概率 0.3 0.5 0.2 0.2 0.5 0.3 0.2 0.6 0.2
销售量×概率 300 400 100 800 200 350 120 670 180 360 80 620
如果企业对三位销售人员意见的信赖
程度是一样的,那么平均预测值为:
800 670 620 696 . 7 ( 单位 ) 3
——专家意见法
专家意见法最常见的有专家意见集合法(头 脑风暴法)和德尔菲法。
(3)第三轮的中位数极差数
首先,排列第二轮专家意见的数列为:34,34,
35,35,36,37,37,42, 50,50,50,50
其次,
n 1 12 1 中位数位置 6 . 5 2 2
即中位数为37和37的平均数——37 最后,计算极差数:50-34=16
(2)第二轮的中位数和极差数 首先,排列第二轮专家意见的数列为: 28,30,
33,34,34,35,35,35, 45,50,50,50
其次,
n 1 12 1 中位数位置 6 . 5 2 2
即中位数为35和35的平均数——35 最后,计算极差数:50-28=22
互联网电视消费者需求调查: /zt2010/hlwtv/
使用该调查方法时,需要注意:
用料部门的回答意愿
用料部门的回答能力——
用料部门意向调查法适用对象是耐用消 费品及工业用品
调查的成本与收益的比较
例子:
你是否有意在近两年内购买一部汽车?
□是 □否 □不一定
优点:
简单明了,容易进行
可靠性强,风险小
适用范围广 有助于销售预测值的分解 有助于销售配额的完成
缺点:
销售人员可能对宏观经济形势及公司的总体规划缺乏了解 销售人员受知识、能力或兴趣的影响,其判断总会有某种偏差,有 时受情绪的影响,也可能估计过于乐观或过于悲观 有些销售人员为了能超额完成下年度的销售配额指标,获得奖励或 升迁的机会,可能会故意压低预测数字 。
应用举例:
销售员(用料 预测项目 员 甲 最高销售量 最可能销售量 最低销售量 期望值 乙 最高销售量 最可能销售量 最低销售量 期望值 丙 最高销售量 最可能销售量 最低销售量 期望值 销售量 1000 800 500 1000 700 400 900 600 400 出现概率 0.3 0.5 0.2 0.2 0.5 0.3 0.2 0.6 0.2 销售量×概率
第三章 采购需求预测
学习目标