10507物流与供应链管理 第四章 需求预测解析
物流需求预测概念
物流需求预测概念嘿，朋友！您知道啥是物流需求预测不？这玩意儿啊，就像是给物流这辆大车装上了一个神奇的导航仪。
咱就打个比方，您要出门旅行，总得先估摸一下得带多少行李吧？多了，拖着累得慌；少了，又缺这少那不方便。
物流需求预测也是这个理儿。
物流需求预测可不是拍拍脑袋就能整出来的。
它得综合考虑好多好多的因素。
比如说市场的变化，就像天气，时而晴空万里，时而风雨交加。
市场要是突然火爆起来，对商品的需求那是蹭蹭往上涨；要是市场不景气，需求也就跟着瘪下去。
再说说消费者的喜好，这可就像女人的心，变得那叫一个快！今天喜欢这个款式的衣服，明天可能就迷上了另一种风格的鞋子。
物流就得提前看准这风向，不然一堆过时的货堆在仓库里，那不是干着急嘛！还有啊，竞争对手的动静也得留意。
他们要是搞个大促销，咱这边不得提前做好准备，不然客户都被抢走啦！这就好比一场没有硝烟的战争，得时刻保持警惕。
那物流需求预测到底有啥用呢？这用处可大了去啦！就好比盖房子打地基，基础打牢了，房子才能稳稳当当。
提前知道了需求，就能合理安排仓库的存储空间，不会出现有的东西没地放，有的地方空着浪费的情况。
还能优化运输路线，让货物像坐直达电梯一样快速到达目的地，节省时间和成本。
您想想，如果没有准确的物流需求预测，那会是啥样？仓库里堆满了卖不出去的东西，资金都压在里面，老板不得愁得头发都掉光？运输车辆空跑一趟又一趟，油钱花了不少，事儿却没办好，这不是瞎折腾嘛！所以说啊，物流需求预测可不是闹着玩的，它是物流行业的眼睛和大脑，能让整个物流过程变得井井有条，顺顺当当。
您说，这是不是特别重要呢？总之，物流需求预测是物流行业中至关重要的一环，谁忽视它，谁就得在这竞争激烈的市场中吃苦头！。
供应链管理中的需求预测方法与模型研究
供应链管理中的需求预测方法与模型研究在现代商业环境中，供应链管理对企业的成功至关重要。
供应链管理涉及协调各个环节的物流、生产和运营，以满足市场需求。
然而，准确预测需求是供应链管理的关键挑战之一。
需求预测的准确性直接影响到生产计划、库存管理、配送和货运等方面。
因此，研究和应用可靠的需求预测方法和模型对于提高供应链管理的效率和效果至关重要。
为了解决供应链管理中的需求预测问题，研究人员和企业采用了多种方法和模型。
本文将介绍几种常见的需求预测方法和模型，并讨论它们的优缺点。
1. 统计方法：统计方法是需求预测中最常用的方法之一。
它基于历史数据和统计模型来预测未来的需求。
常见的统计方法包括移动平均法、指数平滑法和回归分析法。
移动平均法通过计算一定时间段内需求的平均值来进行预测。
指数平滑法则基于历史数据的加权平均值进行预测，权重随时间递减。
回归分析法则通过建立需求与其他变量之间的数学关系来进行预测。
统计方法的优点是简单易行，但其局限性在于对历史数据的依赖性较强，在面临新的市场环境、产品创新或推出新产品时可能效果不佳。
2. 时间序列方法：时间序列方法是一种基于时间相关性的需求预测方法。
它基于时间序列数据的模式和趋势来进行预测。
常见的时间序列方法包括ARIMA模型、Holt-Winters模型和季节性指数法。
ARIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型，可以捕捉到数据的长期趋势和季节性变化。
Holt-Winters模型则适用于具有趋势和季节性的数据。
季节性指数法则通过计算季节性指数来预测需求。
时间序列方法的优点是可以较好地把握趋势和季节性变化，但在面对非线性和非平稳数据时效果可能不佳。
3. 人工智能方法：随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始尝试利用机器学习和深度学习方法进行需求预测。
人工智能方法基于大数据和复杂算法来预测需求。
常见的人工智能方法包括支持向量机、神经网络和随机森林等。
这些方法可以根据大量的历史数据和复杂的算法模型进行需求预测，并且可以根据不同的上下文和情境进行自动学习和优化。
物流供应链中的需求预测与优化方法研究
物流供应链中的需求预测与优化方法研究随着电子商务的迅猛发展，物流供应链变得越来越复杂和庞大。
需求预测和优化是物流供应链管理的关键环节，对于提高供应链的运作效率和客户满意度具有重要意义。
本文将针对物流供应链中的需求预测与优化方法进行研究和探讨。
一、需求预测方法1. 统计方法统计方法是一种基于历史数据的预测方法，它利用过去的销售数据和相关统计模型来推断未来的需求。
常见的统计方法包括移动平均法、指数平滑法、趋势分析法等。
统计方法适用于需求变化缓慢、周期性明显的产品，可以通过分析历史数据的趋势和周期性规律，准确地预测未来的需求。
2. 时间序列方法时间序列方法是一种常用的预测方法，它通过对时间序列数据进行建模和分析，预测未来的需求趋势和变化。
时间序列方法包括自回归移动平均模型(ARMA)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)等。
时间序列方法能够更准确地捕捉需求的周期性和趋势，对于具有明显季节性和趋势性的产品具有较好的预测效果。
3. 机器学习方法机器学习方法是一种基于大数据和算法模型的预测方法，它利用大规模数据集进行训练，自动学习数据的规律和趋势，并通过建立预测模型来预测未来的需求。
常见的机器学习方法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
机器学习方法可以处理复杂的非线性关系，适用于需求波动大、难以捕捉规律的产品预测。
二、需求优化方法1. 库存控制库存控制是需求优化的关键环节，它旨在平衡供应和需求，最大限度地降低库存成本和缺货风险。
常用的库存控制方法有基于经验的定量方法、基于需求预测的定量方法和基于供应链协同的定量方法。
合理的库存控制方法可以通过准确的需求预测和合理的补货策略，最大限度地提高库存周转率和供应链的运作效率。
2. 运输优化运输优化是需求优化的重要环节，它旨在合理安排供应链的物流运输，降低运输成本和提高运输效率。
常用的运输优化方法包括路线优化、车辆调度优化和装载优化。
运输优化方法可以通过优化运输路径、合理调度运输车辆和最大化利用运输容量，降低运输成本和提高运输效率。
物流运作管理第四章-需求预测
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.1 移动平均法
加权移动平均法
加权移动平均法就是根据同一个移动 段内不同时间的数据对预测值的影响 程度，分别给予不同的权数，然后再 进行平均移动以预测未来值。
加权移动平均法的计算公式
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.2 指数平滑法
预测步骤
第四步，将参与预测的有关人员分类，由于预测参加者对市场了解的程度以 及经验等因素不同，因而他们每个人的预测结果对最终预测结果的影响作用 有可能不同
第五步，确定最终值
第四章 需求预测
4.2 需求预测的定性方法 4.2.3 德尔菲法
步骤
概念
德尔菲法是依据系统的程序，采用匿名发表 意见的方式，即专家之间不得相互讨论，不 发生横向联系，只能与调查人员有联系，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，以此作为预测的结果。
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.3 线性趋势线
线性趋势线 的基本方程 季节性调整
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.4 回归法
回归法通过建立两个或多个变量之间的数学关系模型进行预测，重点是辨别变量和需求之间的关系。
线性回归
线性回归是建立一个自变量与一个因变量之间的线性关系方程，分析两者 之间的关系和数学技术。
一般指数平滑法
指数平滑法是在移动平均法基 础上发展起来的一种时间序列 分析预测法，它是通过计算指 数值，配合一定的实际序列预 测模型对现象的未来进行预测
指数平滑法的计算公式
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.2 指数平滑法
供应链综合计划管理
剔除季节影响后的需 求
19750 20625 21250 21750 22500 22125 22625 24125
45000 40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000
5000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
系列1 系列2 系列3
• S1 =(S1+ S5+ S9) /3=（0.42+0.47+0.52） /3=0.47
• S2 =(S2+ S6+ S10) /3 =（0.67+0.83+0.55） /3=0.68
• S3 =(S3+ S7+ S11) /3 =（1.15+1.04+1.32） /3=1.17
• S4 =(S4+ S8+ S12) /3 =（1.66+1.68+1.66） /3=1.67
• 加法型： – 系统需求=需求水平+需求趋势+季节性需求
• 混合型： – 系统需求=（需求水平+需求趋势）*季节性需 求
• 1、静态预测法
– 假设未来需求水平、需求趋势和季节系数都不随观测 到的新需求而改变。
– 系统需求=（需求水平+需求趋势） *季节性需 求
• 在t期预测t+l期的需求：
Ft+l=〔L+(t+l)T〕St+l
季节系数
0.421874176 0.667111408 1.149367848 1.655629139 0.474856356 0.833989714 1.040394445 1.679112721 0.518246599 0.549009671 1.322150147 1.658106523
物流需求与预测
1要求每一位预测者就预测结果的最高限 最低限和最可能
的值加以判断;并对这三种情况出现的概率进行估计 例
如;第i位预测者得出的预测结果如下：最高限为F1i;其出 现的概率为P1i；最可能的值为F2i;其出现的概率为P2i； 最低限为F3i;其出现的概率为P3i 2根据预测者对预测结果最高限 最可能值和最低限的估计
时效性
即物流需求的时间性 宏观上;经济建设与发展的不同阶 段对物资需求的数量 品种 规模使不同的 微观上;物流需 求的数量和品种往往随季节性变化;此外;现代科技更新 周期的不断缩短和人们消费观念的日益变化;也提高了物 流需求随时间变化的敏感性
地域性
即物流需求的空间性 生产力布局 社会经济水平 资源分 布 用地规模使物流需求呈现出地域差异和分布形态 物流 需求的空间分布影响物资流动的流量和流向;对物流设施 规划有巨大影响
以及对三种情况出现的概率的估计;计算每一位预测者的
意见平均值Fi;其计算公式为：
3
Fi Fji Pji j 1
集体意见法
3根据每位预测者个人意见的重要程度Wi;通过加权平均;得 出集体的意见F;其计算公式为：
n
F
FiWi
i 1
式中;n表示预测者人数
头脑风暴法
又称专家会议法 集思广益法;是指预测者邀请有关专家 以开讨论会的方式;向专家获取有关预测对象的信息;经归 纳 分析 判断和推算;预测事物未来发展变化趋势的一种 预测方法
t
x(1) (t) x(0) (i) i1
5灰色预测方法
②利用一次累加生成数列拟合微分方程;得参数a和u；
X
x x
(0 2
(0 3
) )
x
(0 n
)
(跨境、电商)《需求预测物流供应链管理》
跨境电商业《需求预测、物流及供应链管理》主讲：李文发一、【课程目标和优势】中国进入新时代，随着经济的发展，越来越多的跨境电商业的服务已经进入万千家庭。
日益提高的服务要求对的物流及供应链管理水平提出了非常之高的要求，跨境电商行业要想在激烈的市场竞争中生存、发展，供应链管理、物流管理及库存管理水平将成为他们的竞争焦点，库存总量控制的实时性、有效性将是企业经营“以最低成本、最优势的质量、最少积压资金来获取最高利润”的重要保证，关系到公司能否获得规模效益以及能否给供应链上的商品带来价值增量。
本课程的从跨境电商行业新时代物流仓储、供应链的要求入手，指出跨境电商行业需求预测、物流、供应链、库存管理存在的问题，进行原因分析，了解新时代供应链最新的知识、最新的流程和重点，并结合跨境电商行业的优秀企业的典型案例，提出了新时代如何对需求预测、物流、供应链、库存进行管理，从而实现整条供应链上资源的共享，提高各部门利益的最大化，使得企业能够很好的满足顾客的需求。
二、【培训对象】仓储、物流、PMC、供应链管理人员及其他相关人员、储备干部等。
三、【培训时间】2天四、【课程提纲】第01部分、跨境电商行现状和发展趋势——对跨境电商业需求预测物流仓储供应链管理的现状问题及发展趋势进行分析（培训目标：针对跨境电商行业面对的问题进行分析，直面未来趋势，迎接挑战）一、跨境电商业物流供应链管理的现状1、内外经营环境的变化（1）全球化、信息化、智能化的时代，企业面临的内外环境的不确定性增多，竞争对手和竞争策略也层出不穷。
（2）企业在物流供应链改造方面做出成效，必须结合自身的特点，量体裁衣，制定适合自己的物流、供应链运营战略。
2、电商业物流、供应链存在的问题分析（1）供应商供求矛盾突出（2）配送效率低下（3）消费者服务度低与生产商资源高占用共存（4）企业经营系统的设计没有考虑供应链的影响（5）部门存在本位主义障碍（6）信息系统落后，信息处理不准确、不及时，不同地域的数据没有集成（7）库存管理系统满足不了用户的需求（8）没有建立有效的市场响应、用户服务、供应链管理方面的评价与激励机制（9）系统协调性较差（10）对消费者需求没有进行准确的预测（11）。
10507物流与供应链管理需求预测
第四节 预测的支持系统及组织与管理
问题1：建立准确需求计划的原因是什么
➢ 1、提前期的不平衡 ➢ 2、营销管理 ➢ 3、中期运作计划 ➢ 4、财务计划与预算
问题2：如何组织预测过程
1、预测技术 2、预测支持系统 3、预测管理系统
预测管理的基础是数据库，包括：订单、历史数据、 刺激需求的策略。
决策时，比较适合采用 P78
A 定性分析法
B 回归分析法
C 移动平均法
D 指数加权平均法
预测技术
经验判断法（定性方法 ）
问卷调查 专家意见法
分析计算法（定量方法 ）
移动平均法 加权移动平均法 线性回归分析
3/8/2020
专家意见法
1. 拟定调查提纲 2. 选择专家小组 3. 发放调查表 4. 收集反馈意见 5. 整理集中的反馈意见 6. 重复步骤3—5，到得出预测结果 7. 答谢专家小组
评价预测方法是否合适的指标包括 2011-05-P78
A 准确性
B 预测的时间水平
C 数据类型
D 数据可靠性
E 预测者经验
第三节 预测方法和流程
问题1、有哪些常用的预测方法
1、定性分析法 2、移动平均数法 3、指数加权平均数法
2011-05
?在紧急情况下，管理层需要对需求的情况作出迅速的判断和
第四章 需求预测
第一节 物流管理中的需求预测
问题1、需求的特性有哪些 ➢ 1、需求的时间和空间特征 ➢ 2、规律性与非规律性需求 ➢ 3、独立需求和派生需求
独立需求和派生需求 喝水，这就形成了对水的独立需求 穿衣服，对衣服的需求，则形成了对棉
花的需求，这种对棉花的需求就是派生 需求。
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F7月
Qi 3
Q4 Q5 Q6 450 400 460 437件 3 3
•如果随着时间的推移,已知7月份实际销售量为440件, 则8月份的预测值(n=3)为多少？
8 1
F8月
i 8 3
Qi 3
1/4/2019
Q5 Q6 Q7 400 460 440 434件 3 3
1月销售量24 4月销售量21 7月销售量23 2月销售量22 5月销售量24 8月销售量24 3月销售量23 6月销售量22 9月销售量23
10月销售量25 11月销售量26
（单位：万元)
既然n=3， 1999.12=（23+25+26）/3 2000.1=(25+26+(1999.12))/3
2011-05 P82
B 预测波动 D 预测标准偏差
例： 销售的预测值与实际的销售值之间的差别是 P82
A 预测误差 C 预测准确性
B 预测波动 D 预测标准偏差
1/4/2019
1/4/2019
第二节 预测需考虑的因素
问题1、需求的影响因素有哪些
1、真实的历史需求 2、使用合适的预测模型
3、现实的趋势和季节性等因素的影响
第二节 预测需考虑的因素
评价预测方法是否合适的指标包括
准确性 预测的时间水平 预测的价值 数据的可获性 数据的类型 预测者经验
加权移动平均法
移动平均法的不足之处是把近期数据和远 期数据对预测值的影响程度不加区别地等同起 来,而实际上往往近期数据对预测数的影响较大。 为了区分近期和远期数据的影响程度,可采 用加权移动平均法。它的作法是对不同时期的 数据予以不同的权数,近期数据权数大,远期数 据权数小,然后再加以平均。
1/4/2019
移动平均法 移动平均法是根据靠近预测期的各期实际 数值的平均数来预测未来时期的数值。 随着时间的推移,计算平均值所用的各个 时期也相应地向前移动。
1/4/2019
例：
2、移动平均数法
某企业1999年1-11月某商品的销售资料如下。试用移动平均 法预测1999年12月和2000年1月份的销售量（取N=3） 。
移动平均法的基本公式：
t 1
式中:
Ft
1/4/2019
i t n
Qi n
Ft--第t期的预测值; Qi--第i期实际数量(i=tn ,…,t-1); n--移动资料期数(使用数 据的期数)。
某厂2005年1--6月的实际销售量分别为350件、 移动平均法举例：
400件、360件、450件、400件、460件,如果移 动资料期数n=3,求7月份销售量的预测值。 7月份的预测值为：
1、提前期的不平衡
2、营销管理
3、中期运作计划
4、财务计划与预算
问题2：如何组织预测过程
1、预测技术
2、预测支持系统
3、预测管理系统
预测管理的基础是数据库，包括：订单、历史数据、
刺激需求的策略。
问题2：如何组织预测过程
实际需求与预测之间的差别是
A 预测误差 C 预测准确性
评价预测方法是否合适的指标包括 2011-05-P78
A 准确性 C 数据类型 E 预测者经验
B 预测的时间水平 D 数据可靠性
第三节 预测方法和流程
问题1、有哪些常用的预测方法
1、定性分析法 2、移动平均数法 3、指数加权平均数法
2011-05 ?在紧急情况下，管理层需要对需求的情况作出迅速的判断和 决策时，比较适合采用 P78 A 定性分析法 B 回归分析法 C 移动平均法 D 指数加权平均法
加权移动平均法的公式：
t 1
Ft
i t n t 1
Wi Qi Wi
式中:
Ft: 第t期的预测值; Qi: 第i期的实际数量(i=tn,…,t-1); Wi: 第i期实际数量的权 数。
i t n
1/4/2019
加权移动平均法举例：
某厂2005年1月--6月的实际销售量分别为350件、400 件、360件、450件、400件、460件,如果移动资料期数 n=3, 4至6月份实际销售量相应的权数为1、2、3,则7 月份的预测值为：
预测结果使用者
• • • • • 财务部门 营销部门 销售部门 生产部门 物流部门
预测数据库 • 订单 • 历史
• 战术
预测技术
预测支持系统
有效的预测过程
1/4/2019
历史文件
预测调整 预测修订 总市场需求
总生产计划 工厂分配计划 短期生产计划
预测方法
阶段预测
预测部门
多部门协调生产部门 Nhomakorabea客户需求预测与生产计划相结合的步骤
7 1 i 7 3 7 1
F7月
Wi Qi Wi
W4Q4 W5Q5 W6Q6 W4 W5 W6
i 7 3
1 450 2 400 3 460 439件 1 2 3
1/4/2019
第四节 预测的支持系统及组织与管理
问题1：建立准确需求计划的原因是什么
第四章 需求预测
第一节 物流管理中的需求预测
问题1、需求的特性有哪些
1、需求的时间和空间特征
2、规律性与非规律性需求
3、独立需求和派生需求
独立需求和派生需求
喝水，这就形成了对水的独立需求
穿衣服，对衣服的需求，则形成了对棉 花的需求，这种对棉花的需求就是派生 需求。
1/4/2019
预测组织与管理
预测技术
经验判断法（定性方法 ）
问卷调查 专家意见法
移动平均法 加权移动平均法 线性回归分析
分析计算法（定量方法 ）
1/4/2019
专家意见法
1.
2. 3. 4. 5. 6. 7.
1/4/2019
拟定调查提纲 选择专家小组 发放调查表 收集反馈意见 整理集中的反馈意见 重复步骤3—5，到得出预测结果 答谢专家小组