第四章 需求预测和库存管理(2015)
《需求预测与库存计划》读书笔记
《需求预测与库存计划》读书笔记需求预测与库存计划读书笔记需求预测与库存计划是企业运营中非常重要的两个环节。
需求预测是指通过对市场和客户需求进行分析和预测，以便企业能够准确地制定库存计划，保证供应链的顺畅运作。
在需求预测方面，我们需要首先了解市场和客户的需求情况。
通过市场调研和分析，我们可以了解到市场的规模、结构、竞争状况等信息，进而预测未来的需求趋势。
同时，我们还需要关注客户的需求变化，包括销售数据、客户反馈等，以便更准确地进行预测。
在进行需求预测时，我们可以利用一些常用的方法和模型，如时间序列分析、回归分析等。
通过对历史数据的分析和建模，我们可以预测出未来的需求情况。
同时，我们还可以考虑一些外部因素对需求的影响，如季节性变化、市场环境变动等，以提高预测的准确性。
库存计划是在需求预测的基础上进行的。
根据预测出的需求量，我们可以制定合理的库存计划，以便满足客户的需求，并避免库存过量或不足的情况发生。
库存计划包括库存的数量、采购的时间、供应商的选择等，需要考虑到成本、风险、服务水平等因素。
在制定库存计划时，我们可以采用一些常用的方法和工具，如安全库存法、经验法、优化模型等。
通过对库存的管控和优化，我们可以降低企业的库存成本，提高库存周转率，同时还可以提高客户的满意度和忠诚度。
需求预测和库存计划是一个不断优化和调整的过程。
在实施过程中，我们需要及时跟踪和分析市场和客户的变化，根据实际情况对预测模型和库存计划进行修订和调整。
只有不断改进和提升，企业才能在激烈的市场竞争中保持竞争优势。
总的来说，需求预测与库存计划是企业成功运营的关键环节。
通过准确地预测市场和客户的需求，制定合理的库存计划，企业可以有效地提高运营效率，降低成本，提升客户的满意度。
因此，我们需要重视需求预测和库存计划的科学性和实施效果，为企业的可持续发展提供有力支持。
库存管理之预测的方法
库存管理之预测的方法库存管理是企业物流管理中非常重要的环节之一，它涉及到企业的采购、生产、销售和仓储等各个环节。
科学合理地进行库存管理能够有效地提高企业运作效率、减少成本和降低风险。
预测是库存管理的一个重要环节，它对于合理采购和控制库存水平具有至关重要的作用。
以下是几种常见的库存预测方法：1. 历史数据分析法：这是一种基于过去销售数据进行未来销售预测的方法。
通过收集和分析过去一段时间的销售数据，运用统计学方法进行趋势分析、季节性分析和周期性分析，可以得出未来一段时间的销售预测数据，从而确定未来的库存水平。
2. 市场需求调查法：这是一种通过市场调研和顾客需求分析来确定未来销售预测的方法。
企业可以通过市场调研、顾客问卷调查等方式获取潜在顾客的需求信息，进而根据这些需求来预测未来销售和库存水平。
3. 销售团队预测法：这是一种基于销售团队的经验和市场感觉来进行销售预测的方法。
销售团队在与客户接触的过程中，对市场的反馈和感觉可以提供非常有价值的信息，通过销售团队的预测和判断，可以辅助库存管理人员做出相应的决策。
4. 基于数学模型的预测法：这是一种基于数学模型和算法来进行销售预测的方法。
通过分析销售数据和其他相关数据，运用数学模型和算法，如回归分析、时间序列分析、神经网络等，可以预测未来的销售和库存水平。
除了以上几种方法，还可以结合多种预测方法，比如组合预测法、指数平滑法等。
无论采用哪种预测方法，都需要注意良好的数据采集和整理，以及不断跟踪和验证预测结果的准确性。
同时，库存预测是一个动态的过程，需要及时根据实际情况进行调整和优化，以确保库存管理的效果达到最优。
在库存预测中，选择合适的预测方法非常关键。
不同的行业和企业可能适合不同的预测方法，因此需要根据实际情况进行选择。
以下是一些关于不同预测方法的进一步说明和应用场景的介绍。
历史数据分析法是一种最常见和基础的预测方法。
它适用于那些销售数据具有较强的规律性和稳定性的产品。
供应链管理中的需求预测与库存优化模型
供应链管理中的需求预测与库存优化模型需求预测与库存优化模型在供应链管理中扮演着重要的角色。
随着市场竞争的加剧和产品生命周期的缩短，准确预测需求和优化库存成为供应链管理的关键，这对于企业的运营效率和利润最大化至关重要。
本文将探讨需求预测与库存优化模型在供应链管理中的应用和优势。
需求预测模型是供应链管理中的关键组成部分。
通过预测需求，企业可以制定相应的生产计划和库存管理策略，以满足市场需求并减少库存成本。
需求预测模型可以利用历史销售数据、市场趋势、产品生命周期等信息来预测未来的需求情况。
准确的需求预测可以帮助企业减少积压库存和缺货，提高客户满意度，并且能够对供应链作出更加准确的决策。
在需求预测模型中，常用的方法包括时间序列分析、图像识别、神经网络和机器学习等。
时间序列分析方法可以通过对历史销售数据的统计分析来预测未来的需求情况。
图像识别方法可以通过对产品图片和销售渠道的分析，来预测产品的需求。
神经网络和机器学习方法可以通过对大量数据的学习和模式识别，来预测未来的需求。
不同方法的选择取决于企业的具体情况和需求，同时也需要考虑模型的准确性和可操作性。
库存优化模型是供应链管理中的另一个关键组成部分。
目标是通过优化库存水平和订单量，以减少库存持有成本和订单缺货风险。
库存优化模型考虑到多种因素，包括供应商可靠性、产品生命周期、市场需求波动性等，以制定最佳的库存管理策略。
常用的库存优化模型包括经典的EOQ模型（经济订货量模型）、ROP模型（再订货点模型）和VMI模型（供应商管理库存模型）等。
EOQ模型通过平衡库存持有成本和订货成本来确定最佳订货量，以实现库存成本的最小化。
ROP模型基于再订货点来触发补货，并考虑到供应链的不确定性和需求波动，以保证库存水平在合理范围内。
VMI模型则通过供应商和客户之间的紧密合作，实时共享销售和库存信息，以便供应商可以根据实际需求进行补货和库存管理。
需求预测和库存优化模型在供应链管理中的应用具有重要的优势。
《需求预测与库存计划》读书笔记
《需求预测与库存计划》读书笔记《需求预测与库存计划》读书笔记一、引言在供应链管理中，需求预测与库存计划是非常重要的环节。
它们直接关系到企业的生产、采购、销售等方方面面。
通过对需求的准确预测和库存的精确计划，企业可以实现生产与销售的协同，降低库存成本，提高资金利用率，满足客户需求，进而提升竞争力。
本文将深入探讨《需求预测与库存计划》，并结合个人经验，为读者提供有价值的思考和启发。
二、需求预测需求预测是供应链管理的第一步，它是对未来产品或服务需求的估计。
需求预测的准确与否将直接影响企业的运作效率、库存水平和客户满意度。
据我所知，需求预测的方法有很多种，主要包括定量预测和定性预测两大类。
其中，定量预测主要依赖于历史数据和数学模型，如时间序列分析、回归分析等；而定性预测则更注重专家判断和市场调研，例如Delphi法、问卷调查等。
在实际应用中，我发现两种方法结合使用往往效果更好。
另外，需求预测还要考虑到外部环境变化、市场趋势、产品生命周期等因素，以便更准确地预测未来需求情况。
三、库存计划库存计划是实施需求预测的后续步骤，它主要包括安全库存、订货点和批量大小的确定。
在实际操作中，我发现库存计划的核心是要求能够在满足客户需求的尽可能地减少库存成本和风险。
这就需要谨慎地设置安全库存和订货点，合理地确定订货批量，以平衡库存成本与供货风险。
库存计划还需要与供应商协同，优化供应链中的信息流、物流和资金流，以实现最优化的库存管理。
四、个人观点在我看来，需求预测与库存计划不仅仅是供应链管理的一部分，更是企业实现可持续发展的关键环节。
通过需求预测，企业可以更好地洞察市场，了解客户需求，从而调整产品结构、定位市场，提升市场竞争力。
而通过库存计划，企业可以精准控制库存水平，降低资金占用成本，提高资金周转率，从而增加企业的盈利空间。
我认为需求预测与库存计划的重要性不言而喻，企业应该高度重视，并不断完善相关管理方法和技术。
五、总结与回顾需求预测与库存计划是供应链管理中不可或缺的环节。
仓储管理的库存优化与需求预测
重要性
随着市场竞争的加剧，仓储管理在物流管理和整个 企业运营中的作用越来越突出。高效的仓储管理能 够降低库存成本、提高物流效率，从而提升企业的 整体竞争力。
仓储管理的核心任务与目标
核心任务
主要包括物资的入库、存储、出 库、盘点等环节的管理，以及仓 库的布局、设施配置、安全管理 等方面的工作。
目标
实现物资的高效流转、降低库存 成本、提高仓库的利用率，同时 确保物资的安全与完整。
需求预测
该平台利用大数据分析技术，对历史销售数据、用户浏览行为、搜索关键词等进行深度挖掘，预测未 来一段时间内的商品需求量。通过建立预测模型，不断优化预测结果，提高预测准确率。
某制造企业的实时库存监控与调整策略
实时库存监控
该制造企业采用物联网技术，实时监测 库存商品的数量、位置等信息，及时发 现库存异常情况。同时，通过与生产、 采购等部门的数据共享，实现库存数据 的实时更新和同步。
效果评估
经过一段时间的实践，该企业发现采用机器 学习技术后，需求预测准确率得到了显著提 高。同时，由于预测准确性的提高，企业的 库存管理也更加合理，减少了不必要的库存 积压和浪费。
06
未来展望与研究方向
Chapter
物联网技术与仓储管理的结合
物联网技术为仓储管理提供了实时数据采集、传输和分 析的能力，有助于实现库存的精准控制和优化。
这种方法适用于影响因素较为明确且 可量化的预测问题，可以通过多元线 性回归、逻辑回归等方法进行预测。
机器学习与人工智能在需求预测中的应用
随着机器学习和人工智能技术的发展，越来越多的企业开始采用这些技术 进行需求预测。
通过训练机器学习模型，使其能够从历史数据中自动提取特征并建立预测 模型，可以提高预测的准确性和效率。
库存需求预测概述
库存需求预测概述库存需求预测是指根据过去的销售数据和市场需求趋势，预测未来一段时间内所需的库存数量。
这是企业管理库存的关键环节之一，能够帮助企业避免库存过剩或库存不足的问题，提高库存管理的效率和准确性。
库存需求预测的目的是为了帮助企业确定合适的采购计划，以满足市场需求，同时尽量减少库存成本和风险。
预测库存需求需要考虑多种因素，如产品的销售量、季节性需求变化、市场传播效果、竞争对手的活动等。
预测库存需求的方法可以分为定量方法和定性方法两种。
定量方法主要是基于历史销售数据和统计模型进行预测，如时间序列分析、移动平均法、回归模型等。
这些方法通过分析过去的销售数据，找出一定的规律和趋势，以此来预测未来的销售趋势。
定性方法则是根据市场情况、竞争对手的活动和其他关键因素进行判断和预测。
库存需求预测的精度和准确性对企业管理库存非常重要。
如果预测偏低，会导致库存不足，无法满足市场需求，影响销售和客户满意度；如果预测偏高，会导致库存过剩，增加了库存成本和风险。
因此，合理选择和应用适合的库存需求预测方法，结合实际情况进行参数调整和修正，对于企业来说非常关键。
库存需求预测是一个复杂的过程，需要综合考虑各种因素和变量，并及时调整和修正预测结果。
随着企业信息化水平的提高，可以借助先进的库存管理系统和数据分析工具来进行库存需求预测，提高预测的准确性和精度。
同时，与供应商和销售团队的密切沟通和合作也是确保库存需求预测准确的重要环节。
总之，库存需求预测是企业库存管理的重要环节，能够帮助企业合理规划和控制库存，提高供应链的效率和运作质量。
通过合理的预测方法和系统支持，企业可以更加准确地预测库存需求，降低库存成本，提高客户满意度，增强市场竞争力。
库存需求预测是企业库存管理的关键环节之一，通过合理预测未来的市场需求趋势和销售量，来确定合适的库存数量和采购计划。
库存需求预测的准确性直接关系到企业的库存成本、客户满意度和竞争力。
在进行库存需求预测之前，企业需要收集并分析过去的销售数据。
供应链管理中的需求预测与库存控制
供应链管理中的需求预测与库存控制一、引言供应链管理是指通过对物流、供应商和客户之间的关系进行协调和优化，实现最佳物流效率和供应链运作的过程。
需求预测和库存控制作为供应链管理中的重要环节，对于企业的运营管理具有重要意义。
本文将从需求预测和库存控制两个方面进行探讨，以期更好地理解供应链管理中的需求预测与库存控制。
二、需求预测1. 需求预测的概念和作用需求预测是指通过对市场数据、历史销售数据、客户需求等信息的收集和分析，对未来一段时间内的产品需求进行合理预测的过程。
需求预测的目的在于为企业的生产计划、采购计划和库存控制提供准确的依据，以避免因需求波动而导致的库存积压或缺货现象。
2. 需求预测的方法需求预测可以采用定性和定量的方法。
定性方法包括市场调研、专家咨询等，通过主观判断对需求进行预测。
定量方法则是通过统计学模型、时间序列分析等方法，根据历史数据对未来的需求进行量化预测。
常用的定量方法包括移动平均法、指数平滑法、回归分析法等。
3. 需求预测的挑战和解决方案需求预测中存在许多挑战，如需求波动性大、市场变化快速等。
为了解决这些挑战，企业可以采取多种策略。
首先，建立有效的信息共享机制，与供应商和客户保持密切的沟通，及时获取市场动态和客户需求变化。
其次，利用信息技术和大数据分析工具，对大量数据进行处理和分析，提高需求预测的准确性。
此外，还可以采用灵活的生产规划和库存管理策略，以应对需求波动和市场变化。
三、库存控制1. 库存控制的概念和目标库存控制是指通过合理的计划和管理，对企业的库存进行有效控制和优化，以实现最佳的供应链运作和成本控制。
库存控制的目标在于保持足够的库存以满足客户需求，同时避免过高的库存积压，减少库存占用成本。
2. 库存控制的方法库存控制可以采用不同的方法，如采购订单控制、经济批量计算、安全库存设定等。
采购订单控制是通过对供应商的发货周期和交货准确率进行管理，保证及时供应，同时避免过量采购。
需求预测与库存管理
3 呆滞料处理
➢ 何谓呆滞料？是不是废料？ ➢ 呆滞料有哪些特征？ ➢ 呆滞料该如何鉴定？ ➢ 呆滞料处理应遵循三及时原则
1 呆滞料处理的可行途径
➢ 借新产品设计时消耗 ➢ 打折扣卖给原供应商 ➢ 促销 ➢ 调拨使用 ➢ 转为售后服务和维修用 ➢ 成品、半成品采购拆解 ➢ 索赔 ➢ 报废处理
放映结束 感谢各位的批评指导！
一般
小
供应风险
瓶颈 小
ABC分类法
➢ A类物品：20%物料,80%金额
➢ B类物品：30%物料,15%金额
➢ C类物品：50%物料,5%金额
100 95
价 值 80 百 分 比
A
B
C
20
50
100
数量百分比
2 安全库存
Y
是否一次性需求？
N Y
是否间断型需求？
N N
需求是否稳定？
Y
1. 六西格玛法 2. 预测偏差法
2 历史类推法
ＷＫ１ ＷＫ２ ＷＫ３ ＷＫ４ ＷＫ５ ＷＫ６ ＷＫ７ ．．． ＷＫ５０ ＷＫ５１ ＷＫ５２
60
90
70
110
105
90
80
80
75
70
这是去年每周的库存报表,该物料去年设置的安全库存是100pcs,你觉得合理吗？ 今年的销量预计比去年增加20%,你觉得今年合理的安全库存量应该设多少？
五、库存周转率
库存周转率是指在一定的时间内物品周转的次数,以可以用天数表达,也称之 为库存周转天数
1 案例分析
• 讨论库存周转率用金额计算合理还使用数量计算合理 • 讨论库存周转率是不是越高越好 • 讨论库存周转率的出库金额是否等同于销售额 • 库存周转率的高低是否和出入库的频率和数量成正比
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时间序列预测 (time-series techniques)
时间序列技术是一种利用历史销售数据的统计方法， 这些历史销售数据中应当具有相对清楚而又稳定的 关系和趋势。 时间序列分析主要用于识别：①由于季节性因素 使数据发生的系统性变动；②周期模式；③趋势 值；④这些趋势的增长率。 时间序列技术包括分析历史数据类型和动态的各种 方法。 移动平均(moving average)预测法使用最近时期 销售量的平均数。
4.3预测的方法与流程
4.3.1预测方法论 可以分为自顶向下方法(top-down approach)和 自底向上法(bottom-up approach)。 顶向下方法也称分解法。 自底向上方法是一种分权化预测方法，每个配 送中可独立地展开预测。每一预测都能更精确地 跟踪和考虑在特定市场内的需求波动。然而，自 底向上方法需要更详细的记录，并且更难结合进 系统的需求因素。
三大类预测技术 定性预测:定性技术采用专家意见和特殊的信 息对未来进行预测。 时间序列预测:时间序列技术则完全把注意力 集中在历史模式和模式的变化上来产生预测. 因果关系预测:因果关系技术，如回归方法， 则是使用明确而又特定的有关变量的信息，来 展开主导事件与预测活动之间的关系。
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4.6.2存货的作用
调节供求差异，保证生产、经营活动的正常需 要 稳定生产、经营的规模，获取规模经济效益 缩短订货提前期，加快市场反应速度 缓冲不确定性因素的影响 维持适当的库存，对于调节工序，保证生产经 营活动正常而有效地进行，并获得良好的经济 效益，都是十分必要的。
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4.7库存控制模型
模型主要用于计算EOQ(经济订货批量)
和Ss(安全存货量)，由模型得出的数据 可指导进行库存控制。 随机型库存控制模型：是指在库存需求量、 前置期以及订货完成时间等因素存在不确 定性的条件下所采用的库存控制模型。
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时间序列预测(time-series techniques)
指数平滑(exponential smoothing)是根据以前的需求
水平和预测水平的加权平均数估算的未来销售量为基 础的。 外延平滑(extended smoothing)可以外延到包括趋势 值和季节波动等要考虑的因素。这类技术分别被称做 趋势指数平滑和季节性指数平滑。 适应性平滑(adaptive smoothing)对阿尔发因素的有 效性进行定期考察。阿尔发因素可以在每一次预测结 束时进行考察，以便确定能产生完美预测的精确数值。
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4.1物流管理中的需求预测
物流管理中，预测可以对物流信息进行计 划和协调。物流中的存储、运输等各项业 务活动的计划都是以预测的资料为基础制 定的。 为计划和协调设施的生产能力，需要精确 的预测。精确的预测可以使物流经理有效 安排资源需求，以期最大程度地减少生产 能力与库存能力波动造成的经济支出。
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4.2预测需考虑的因素
4.2.1需求的性质
预测的需求可以分成相关需求和独立需求 相关需求关系可以分为垂直相关和水平相
关两种 独立需求是指某种物资的需求量是由外部 市场决定的，与其他物资不存在直接的连 带关系 预测既强调时间，也强调数据。
第四章
需求预测与库存管理
刘爱军副教授 南京农业大学经济管理学院
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第2篇 物流运作功能与过程管理
需求预测与库存管理 采购与物料管理 客户服务与配送管理 运输管理 仓储管理 物料搬运与包装管理 订单处理与物流信息系统
4.3.2预测过程(Forecast Porcess)
预测过程
预测 数据库 • 订单 • 历史 • 战术
预测组织与管理
预测 支持系统
预测技术
预测结果 使用者 • 财务部门 • 销售部门 • 生产部门 • 物流部门
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4.5预测技术
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4.8 存货控制系统
存货管理是一个把厂商的存货政策和价值链 的存货政策进行了综合的具体操作过程。 反应性或拉式系统方法是利用顾客需求， 通过配送渠道来拉动产品的配送。 计划方法，它是按照需求量和产品可得性 来安排产品在渠道内的运输和配送。可分 为公平份额分配和配送需求计划(DRP)。 第三种方法是对二者的综合。
一是降低库存成本，
二是提高客户服务水平。
库存控制就是要在两者之间寻求平衡，以达到两者之
间的最佳结合。
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4.7库存控制模型
库存控制理论中有两大类模型： 确定性库存控制模型：是指需求量、前置期都是确 定的条件下的库存控制模型，其基本管理方法就是 经济订购批量法(EOQ)。可分为五种不同情况的模 型。 不允许缺货、瞬间到货的库存控制模型 不允许缺货、持续到货的库存控制模型 允许缺货、瞬间到货的库存控制模型 允许缺货、持续到货的库存控制模型 价格有折扣的库存控制模型
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4.6.1存货管理中的基本术语
前置期(或备货周期)(lead time)。从发出订单 到收到该批新订购货物之间所花费的时间叫做 订货前置期，它与订单完成周期的含义是基本 一致的。 存货成本是指货物从订购、购入、储存，直至 出库所发生的各种费用，以及因缺货造成的经 济损失。 取得成本包括订购成本和购入成本。订购成本 是指为了订购货物所发生的成本，购入成本指 为了在预定地点(如仓库)获得货物的所有权和 使用权而发生的成本。
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本章教学重点
物流需求预测考虑的因素
预测方法与流程 预测的支持系统及组织与管理 存货的定义与作用 独立需求条件的库存模型 存货控制方法
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4.3预测的方法与流程
预测部门对这两种方法做出选择，可以
结合两种方法的优点。自底向上方法需 要详细跟踪，而自顶向下方法的比例分 配有难度。
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4.6存货的定义及作用
4.6.1存货管理中的基本术语
周期库存(cycle inventory)，又称基本库存(base stock)。 指企业在正常的经营环境下为满足日常需要建立的库 存，它是企业总库存的重要组成部分。 安全库存(safety stock)。指企业除了基本库存之外而 设立的缓冲库存，其目的是防止与减少因不确定因素 (如大量突发性订货、交货突然延期等)而造成的负面影 响。 在途库存(in-transit stock)，又称中转库存(transit inventory)。指尚未到达目的地、正处于运输状态或等 待运输状态而储备在运输工具中的库存。
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4.6.1存货管理中的基本术语
储存成本是指为了保持存货而发生的成本。
缺货成本是指因存货用尽、供应中断而使生
产经营上的需求不能得到满足所造成的经济 上的各种损失。
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4.5.2预测技术的选择方法以得出 阶段性预测。而有效地使用这些技术方法则需要 结合实际特点与预测技术的能力。预测技术是否 适用的评估标准。 精确性； 预测的时间范围； 预测值； 数据的可得性； 数据的类型； 预测者的经验。
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4.1物流管理中的需求预测
预测主要是通过信息的交换和协调来提高物 流效率的，这不同于以增加库存来提高效率 的做法。先进的通信技术已使物流经理有更 多的机会与顾客和企业内各预测部门分享预 测成果。 根据战略目标预测，物流经理可以计划现金 流量和商业活动；根据能力预测，则可以在 限制条件内安排生产需求和设施能力需求。 要实现供应链一体化，就需要通过共同预测 来推动物流中的各项活动.
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存货控制方法:
永续盘存存货控制方法是检查日常的存货状态，
以确定补给需要量。 定期盘存法按一定的间隔时间(如月、周)对存 货状态进行检查，以确订货物补充的系统。 修正控制系统是为了适应特定的情况，定期盘 存控制系统和永续盘存控制系统的组合方法的 发展。最常见的是补给水平系统和可选补给系 统。
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4.5.2预测技术的选择
可选择使用的各种预测技术都必须从定性和定量两 个方面用以上标准来评估。 预测技术的正确选择，是一门科学，也是一门艺术。 简单地物流管理应选择能提供最佳结果的技术。