供应链需求预测
供应链需求预测
供应链需求预测随着全球市场的竞争日益激烈，企业在供应链管理上面临着越来越大的挑战。
为了提高企业的生产效率和降低成本，准确预测供应链需求成为了一项关键任务。
本文将探讨供应链需求预测的重要性、常用的需求预测方法以及如何应用这些方法来优化供应链管理。
一、供应链需求预测的重要性供应链需求预测是指根据历史数据、市场趋势和其他相关因素，对未来一段时间内的需求进行合理预估。
准确的需求预测可以帮助企业有针对性地制定生产计划、库存管理和物流调配等战略决策，从而提高供应链的运作效率和灵活性。
首先，供应链需求预测可以减少库存成本。
通过合理预测客户的需求量，并根据需求的季节性、周期性等规律进行调整，企业可以避免过多的库存积压或库存不足的情况发生，从而降低库存成本和资金占用量。
其次，供应链需求预测还可以提高订单交付的准确性和及时性。
通过对市场需求的准确预测，企业可以合理安排生产计划，确保产品的生产和交付能够满足客户的要求，提高客户满意度和忠诚度。
此外，供应链需求预测还可以帮助企业降低生产成本。
通过预测需求的变化趋势和规律，企业可以合理安排生产资源，提高生产效率和利用率，减少浪费，降低生产成本，提升企业竞争力。
二、常用的需求预测方法在供应链需求预测中，常用的方法包括定性预测和定量预测。
定性预测主要侧重于通过市场调研、专家咨询和管理经验等方法，分析和判断市场需求的发展趋势。
该方法适用于市场变化快、数据不完备或不可靠的情况下，能够提供一些宝贵的信息和参考。
定量预测则是基于历史数据和统计分析方法，进行数学建模和预测。
常用的定量预测方法包括移动平均法、指数平滑法、趋势分析法和回归分析法等。
这些方法可以对供应链需求进行较为准确的量化和预测，并可以结合其他因素进行多因素预测，提高预测的准确性。
三、应用需求预测优化供应链管理在实际应用中，企业可以结合定性和定量预测方法，以及使用先进的供应链管理工具和技术，来优化供应链管理。
首先，企业可以建立一个完善的供应链网络，整合内部和外部资源，实现信息的共享和协同。
供应链管理中的需求预测方法与模型
供应链管理中的需求预测方法与模型供应链管理是企业运营中的重要环节，需求预测作为供应链管理的关键一环，对企业的生产计划、库存管理和销售决策具有重要影响。
本文将介绍供应链管理中的需求预测方法与模型，以帮助企业更准确地预测市场需求，优化供应链管理。
一、经验法经验法是一种基于人工经验和历史数据的需求预测方法。
这种方法不依赖于复杂的统计学模型，而是根据过去的数据和人工经验来预测未来的需求。
经验法适用于需求变动较为平稳、规律性较强的产品。
1. 简单平均法简单平均法是一种简单而常用的经验法。
它通过对历史数据进行求和，然后求平均值来预测未来的需求。
这种方法适用于需求波动性较小的产品，但其局限性在于不考虑季节性和趋势性因素的影响。
2. 移动平均法移动平均法是一种在简单平均法的基础上考虑了时间因素的需求预测方法。
它将过去一段时间内的需求数据进行平均，然后根据最近的数据来判断未来的需求。
移动平均法可以较好地捕捉趋势变化，但同样不考虑季节性因素。
二、定量模型定量模型是一种基于数学和统计学方法的需求预测模型，它依靠历史需求数据和其他相关因素来进行分析和预测。
这种方法适用于需求变动较大、无明显规律、且受多种因素影响的产品。
1. 趋势分析趋势分析是一种基于时间趋势进行需求预测的方法。
它通过对历史需求数据进行回归分析，找出其中的趋势规律，并用该趋势来预测未来的需求。
趋势分析可以捕捉需求的长期变化趋势，但对于季节性因素的考虑有限。
2. 季节性分析季节性分析是一种用于处理产品呈现明显季节性变化的需求预测方法。
它通过对历史需求数据进行季节性调整，找出季节模式，并用该模式来预测未来季节的需求。
季节性分析可以较好地处理产品的季节性需求波动，但对非季节性因素的考虑较少。
三、定性模型定性模型是一种基于市场调研和专家判断的需求预测模型，它通过对市场环境、竞争对手、产品特点等进行分析，结合专家的意见来进行需求预测。
定性模型适用于新产品的需求预测和市场开拓策略的制定。
供应链的需求预测
供应链的需求预测引言随着全球化的推进和市场竞争的日益激烈，供应链管理的重要性越来越受到企业的关注。
在供应链管理中，需求预测是一项关键的工作。
需求预测能够帮助企业合理规划生产和采购计划，减少库存成本，提高客户满意度。
本文将探讨供应链的需求预测，包括其定义、方法和挑战。
需求预测的定义需求预测是指对未来一段时间内商品或服务需求的数量进行估计和预测的过程。
准确的需求预测可以帮助企业优化供应链的各个环节，从而提高资源利用率，并降低成本。
定性方法定性方法是通过专家判断和经验来进行需求预测的方法。
这种方法通常用于新产品的开发和市场推广，其中专家根据市场趋势、竞争情况和消费者行为等因素，预测新产品的需求量。
然而，这种方法的准确性受到专家主观因素的影响，可能存在一定的不确定性。
定量方法定量方法是通过数学和统计模型来进行需求预测的方法。
常见的定量方法包括时间序列分析、回归分析和机器学习等。
时间序列分析是一种基于历史数据的方法，通过分析过去的需求模式来预测未来的需求。
回归分析则是通过建立需求与其他变量（如价格、促销活动）之间的关系模型，来进行需求预测。
机器学习是一种基于数据和算法的方法，通过训练模型来对未来需求进行预测。
这些方法可以根据数据的特点和需求的复杂程度选择合适的模型进行预测。
数据挑战需求预测的准确性很大程度上依赖于可靠的数据。
然而，供应链中的数据通常是庞大且复杂的，涉及多个环节和多个来源。
数据的缺失、不准确性和更新滞后等问题，可能会影响到需求预测的准确性。
因此，数据的收集、整理和清洗是需求预测中的一个重要挑战。
不确定性挑战需求预测面临的另一个挑战是不确定性。
市场环境的变化、竞争动态的不断调整以及消费者行为的变化等因素，都会对需求产生影响。
这些不确定性因素使得需求预测变得更加困难，需要灵活的方法和模型来应对。
复杂性挑战现代供应链越来越复杂，涉及到多个供应商、生产工艺和分销渠道等。
这种复杂性使得需求预测变得更加困难。
供应链需求预测的方法
供应链需求预测的方法1. 引言在现代商业环境中，供应链管理是企业成功的关键因素之一。
供应链需求预测作为供应链管理的核心组成部分，可以帮助企业合理规划产品生产和供应流程，降低成本，提高客户满意度。
本文将探讨供应链需求预测的方法，包括定量方法和定性方法，并介绍其应用和优缺点。
2. 定量方法2.1 时间序列分析时间序列分析是一种常用的供应链需求预测方法，它基于历史销售数据来预测未来的需求。
这种方法假设未来的需求与过去的需求有一定的关联性，通过分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征，可以进行准确的预测。
2.1.1 趋势分析趋势分析是时间序列分析的基础，通过观察历史销售数据的变化趋势，可以预测未来的需求。
常用的趋势分析方法包括移动平均法、指数平滑法和回归分析等。
2.1.2 季节性分析季节性分析是指根据历史销售数据中的季节性变化规律，来预测未来需求的方法。
常用的季节性分析方法包括季节性指数法、加法模型和乘法模型等。
2.1.3 周期性分析周期性分析是指根据历史销售数据中的周期性变化规律，来预测未来需求的方法。
常用的周期性分析方法包括傅里叶分析法和自回归滑动平均模型等。
2.2 基于机器学习的方法随着机器学习技术的快速发展，越来越多的企业开始采用基于机器学习的方法来进行供应链需求预测。
这种方法可以根据大量的数据和复杂的算法模型，对未来的需求进行精确的预测。
2.2.1 线性回归模型线性回归模型是一种常用的机器学习模型，它通过拟合历史销售数据的线性关系，来预测未来的需求。
线性回归模型可以考虑多个变量之间的关系，通过调整模型参数，可以得到更准确的预测结果。
2.2.2 随机森林模型随机森林模型是一种集成学习方法，它基于多个决策树模型来进行预测。
随机森林模型可以处理高维数据和非线性关系，具有较高的预测准确性和鲁棒性。
2.2.3 神经网络模型神经网络模型是一种模仿人脑神经元连接方式的机器学习模型，可以学习复杂的非线性关系。
供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行
售做不好需求 预测
3 既然做不好，
为什么一线销 售还在做预测
4 销售提需求，
计划做判断， 如何
5 需求计划的绩
效考核
预测不是衡量 1
准确性，而是 偏差率
【专题一】长 周期物料的预
2
测：需求预测
的一大难点
3
【专题二】计 划体系改进：
你不能忽视现
状的合理性
【专题三】改
4 善计划以改善
供应链：一个 本土企业的变 革之路
供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行 ◆需求预测：供应链的第一道防线 >>误区1：销售 提需求，计划做判断 >>误区2：胡子眉毛一把抓，无法突出重点做判断 ◆你没法回避需求预测 >>预测驱动也叫 推式供应链，订单驱动也叫拉式供应链。在供应链运营上，周是个比月更理想的时间单元，是企业运营管理细度 的体现 >>只要问题分得足够细，误差是可以相互抵消的 >>没有什么可以阻止我们“从数据开始”，因为我们其 实并不需要太多的数据。
催货是有学 问的
0 2
把自己做成 大客户，驱 动供应商快 速响应
0 3
要不要给供 应商预测
0 4
计划能随意 变动吗：你 得尊重供应 链的刚性
0 6
ERP：信息 系统的核心 应用
0 5
人都在忙什 么？在做信 息系统的事
电子商务： 供应商的电
子连接
本篇小结
作者介绍
这是《供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
供应链的三道防线：需求预测、库 存计划、供应链执行
读书笔记模板
01 思维导图
供应链中的需求预测方法
供应链中的需求预测方法在供应链管理中，需求预测是至关重要的一环。
准确的需求预测可以帮助企业合理安排生产计划、库存管理、采购计划等，从而降低库存成本、提高客户满意度，提升企业竞争力。
而在当今信息化、智能化的时代，企业可以利用各种先进的方法和技术来进行需求预测，提高预测的准确性和效率。
本文将介绍供应链中常用的需求预测方法，帮助企业更好地进行供应链规划和管理。
一、定性方法1.市场调研法市场调研法是一种常见的需求预测方法，通过对市场进行调研，了解市场需求的变化趋势和规律，从而预测未来的需求情况。
企业可以通过市场调研机构、问卷调查、专家访谈等方式获取市场信息，结合历史数据和市场趋势进行需求预测。
这种方法适用于新产品上市前的需求预测，可以帮助企业把握市场机会，降低市场风险。
2.专家判断法专家判断法是一种基于专家经验和知识的需求预测方法，通过专家的主观判断和分析来预测未来的需求情况。
企业可以邀请行业专家、学者、顾问等进行需求预测，借助其丰富的经验和知识来提高预测的准确性。
专家判断法适用于市场变化较快、数据不充分的情况下，可以快速响应市场变化，调整供应链策略。
二、定量方法1.时间序列分析法时间序列分析法是一种基于历史数据的需求预测方法，通过对历史数据的分析和建模来预测未来的需求情况。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
企业可以利用时间序列分析法对销售数据、库存数据等进行预测，帮助企业制定生产计划和库存策略。
2.回归分析法回归分析法是一种基于变量之间关系的需求预测方法，通过对相关变量的分析和建模来预测未来的需求情况。
企业可以利用回归分析法分析市场需求与价格、促销活动、季节性因素等之间的关系，从而预测未来的需求情况。
回归分析法适用于多变量之间存在相关性的情况，可以帮助企业更准确地预测需求。
三、机器学习方法1.神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经网络的需求预测方法，通过对大量数据的学习和训练来预测未来的需求情况。
供应链中需求预测与计划的方法与工具
供应链中需求预测与计划的方法与工具随着全球化和市场竞争的加剧，供应链管理变得越来越重要。
供应链中的一个关键环节是需求预测与计划。
准确地预测和计划需求可以帮助企业降低库存成本、提高客户满意度，并优化整个供应链的运作效率。
本文将介绍一些供应链中常用的需求预测与计划的方法与工具。
一、统计预测方法统计预测方法是一种基于历史数据的预测方法。
它通过分析过去的需求数据来预测未来的需求。
常用的统计预测方法有移动平均法、指数平滑法和回归分析法。
移动平均法是一种简单的预测方法，它通过计算一定时间段内的平均需求来预测未来的需求。
这种方法适用于需求变化比较平稳的产品。
指数平滑法是一种适用于需求变化较为不稳定的产品的预测方法。
它通过对历史需求数据进行加权平均来预测未来的需求。
加权系数越大，对最近的需求数据的影响越大。
回归分析法是一种通过建立数学模型来预测需求的方法。
它通过分析需求与其他变量之间的关系来建立回归方程，并利用该方程来预测未来的需求。
二、市场调研方法市场调研是一种通过调查客户需求来预测未来需求的方法。
它可以通过问卷调查、访谈、焦点小组等方式来获取客户需求的信息。
市场调研方法可以提供更准确的需求预测结果，但是需要投入较大的时间和资源。
三、需求管理工具需求管理工具是一种帮助企业进行需求预测与计划的软件工具。
它可以帮助企业收集、分析和管理需求数据，提供需求预测和计划的功能。
常用的需求管理工具有ERP系统、SCM系统和APS系统。
ERP系统是一种集成管理信息系统，它可以帮助企业管理各个部门的业务流程，包括需求预测和计划。
通过ERP系统，企业可以实时监控需求情况，及时调整生产和供应计划。
SCM系统是一种供应链管理系统，它可以帮助企业协调供应链中各个环节的活动，包括需求预测和计划。
通过SCM系统，企业可以与供应商和客户实时交换需求信息，提高供应链的响应速度和灵活性。
APS系统是一种高级计划与排程系统，它可以帮助企业进行需求预测和计划的优化。
第7章-供应链需求预测
• 距离顾客越远，信息失真就越多
– 牛鞭效应
第三节 需求预测的影响因素
• 预测很困难
– 并非无中生有。 – 需要识别影响未来需求的因素，并这些因素
与未来需求之间的联系。
影响需求的因素有哪些？
需求预测
通过对历史的、现在 的销售数据进行分析， 同时结合市场调查的 统计结果，对未来的 市场情况及发展趋势 做出推测，指导今后 的销售活动和企业生 产活动。
到90年代，油漆供应链的结构发生了变化，调色活动在 消费者发出订货之后由零售商来承担。换句话说，在底漆活 动和包装活动都保持推式阶段的情况下，调色活动从推式变 成了拉式。
结果：消费者可以按他们的要求来选择颜色，在供应链 中的油漆成品库存得以降低。
具体供应链往往是推拉结合的流程
– 为什么？
笑话： 最新鲜的鸡肉
根据已知推出未知影响需求预测的因素需求需求产品生命周期竞争者的行为商业周期顾客偏好随机影响顾客的购买行为时间输出反馈企业努力输入输入服务的设计需求的影响因素需求的影响因素第四节预测的基本步骤
第 七 章 供应链需求预测 Nhomakorabea第开一篇节思考概：述
• 如何提高及时交货率？？
保持足够的库存量 生产效率足够高，速度快 少接单，保证现有客户的交货率
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
表2 货运量预测结果 (单位: 万吨)
周次
货运量
10周前
205.6
9
234.9
8
189.5
7
151.4
6
119.4
5
226.8
4
265.3
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实例：DELL:
◦ 预测客户订单，进行零部件订购（推的过程）； ◦ 回应客户订单，进行生产（拉的过程）；
精确的预测能够让供应链获得较快的顾客响应速 度，同时具有一定的经营效率。
决策实例:
◦ 生产：排程、存货控制、总体规划、采购。 ◦ 营销：营销人员分派、促销、新产品介绍。 ◦ 财务：工厂／设备投資、预算规划。 ◦ 人事：人力规划、雇佣、解雇。
◦ 时间序列法：利用历史需求数据对未来需求进行预测； ◦ 因果关系法：假定需求预测与某些外界因素（如经济状
况、利率）等高度相关，找到这些外界因素与需求之间的 关联性，通过预测外界因素的变化来预测需求；
◦ 仿真法：通过计算机模拟消费者选择来预测需求；
（1）理解预测的目标； （2）把供应链需求计划和预测整合起来； （3）了解和识别顾客群； （4）识别影响需求预测的主要因素； （5）确定合适的预测技术； （6）设定预测绩效和误差测度；
[Dt (p / 2) Dt (p / 2)
t 1(p / 2)
2Di ]/ 2p, p为偶数
i t 1(p / 2)
D t (p来自i t (1) / p 1)
2
i /2
/
p,
, p为奇数
（ 2）
第一步：估计需求水平和需求趋势:
去除季节性因素影响的需求后，混合型系统部分公式
可以写为： _
Dt L Tt
（3）
第一步：估计需求水平和需求趋势:
第二步：估计季节性系数：
_
_
St Dt Dt
（4）
假设有r个季节性循环，对所有表示形式为jp+i, l≤i≤p的时期，可以计算季节性系数为：
r 1 _
S jp i
St
j 0
r
（ 5）
SUCCESS
统部分） 季节性：在需求上可以预测的季节性变动（系统部分）
•系统部分（Systematic Component）由需求的期望值予以度量。 •随机的部分（Random Component ）则是偏离系统部分的预测。 •预测误差（Forecast Error）是测量预测值与真实值之间的差距。
7-10
上述决策与预测都有相关性；
拥有稳定需求的成熟产品容易进行预测；
高科技产品及流行产品预测相当困难；
预测的结果通常是不准确的，所以需要考虑预测 结果和预测误差；
长期预测的准确性通常比短期预测要低； 综合预测通常要比分解预测准确； 一般来说，一家公司的供应链越长，所获得信息
失真的可能性越大：牛鞭效应。
7-12
实例：塔霍湖盐业公司：
实例：塔霍湖盐业公司：
具体操作步骤：
一、剔除季节性系数对需求的影响，然后对这些经 过处理的需求数据进行先行回归，以求得基期的需 求水平和需求趋势；
估计季节性系数；
第一步：估计需求水平和需求趋势：
◦ p是每次季节性循环包含的期数；
_
Dt
THANK YOU
2019/10/25
对于塔霍湖盐业公司的例子，资料统计是12个周
期，每期循环期数尾p＝ 4，那么表示有r＝3 个
季节性循环周期。利用公式（5）可以得到季节性 因素如下：
利用静态预测方法对下一个四季求得的预测值如下：
F13 = (L + 13T) S13 = (18,439 + 13 × 524)0.47 = 11,868, F14 = (L + 14T) S14 = (18,439 + 14 × 524)0.68 = 17,527, F15 = (L + 15T) S15 = (18,439 + 15 × 524)1.17 = 30,770, F16 = (L + 16T) S16 = (18,439 + 16 × 524)1.67 = 44,794.
值，具体方法跟静态预测法完全一样；
+ 第二步：预测： Ft+l=（Lt lTt） St+l
- 第三步：预测误差： Et+1= Ft+1 Dt+1
第四步：修正误差：由给定的预测误差Et+1来修正 需求水平（Lt+1)、需求趋势(Tt+1)和季节性系数 (St+p+1)的值；
对后续各期重复以上2-4步。
预测的相关要素：
◦ 过去的需求； ◦ 产品的提前期； ◦ 广告计划或其他营销努力； ◦ 经济状况； ◦ 价格折扣； ◦ 竞争者的行为；
预测方法：
◦ 定性法：主要依赖于人的主观判断。
适用情况：只能获得很少的历史数据或专家的意见十分重要； 主要方法：集体讨论法；类比法；市场研究法；德尔菲法；
适用于：需求没有可观测到的需求趋势或季节性；
需求公式：
◦ 需求的系统成分=需求水平；
计算方法：将最近N个时期需求的平均值做为t期的
需求水平，公式为
Lt (Dt Dt 1 ... Dt N 1) N
（6）
当前对未来时期的预测都是相同的，并且都基于当 前对需求水平的预测，即：
Demand Forecasting in Supply Chain
供应链中预测的作用； 预测的特点； 预测的组成及方法； 预测的基本步骤； 时间序列预测法； 预测误差的度量； 实例：塔霍湖盐业公司的需求预测；
需求预测构成供应链中所有计划的基础；
供应链推/拉运作机制：
假设需求趋势或者季节性需求也要变动
Lt=t期末的预计需求水平 Tt=t期末的预计需求趋势 St= t期末预计季节需求 Dt= t期实际观测的需求 Ft= t期的预测需求 Et= t期的预测误差
第一步：初始化：由给定数据计算出需求水平(L0)、 需求趋势(T0)和季节性系数（S1 ,S2,…Sp）的初始
时间序列：未来需求受下列因素影响：
◦ 目前需求（需求水平）； ◦ 过去成长趋势（需求趋势）； ◦ 过去季节性信息（季节系数）； ◦ 与历史需求无关的随机部分。
可观察到的需求（O）＝系统部分（S）＋随机部分（R）
水准：去除季节性因素的目前需求（系统部分）
趋势：对于下一个周期在需求上成长或衰退的比例（系