基于指数平滑法与直观法的物流需求预测
3 物流系统需求预测2009
18
2、不规则需求问题
不定期的大额订单需求模式， 由异常情况引起的应急物流需求（如自然灾害、战争、
疾病的应急处理） 途 径 寻找不规则变化的关键原因，再对这些因素进行预测 将不规则的需求与其他规则性需求分开进行预测 不考虑这类需求变化；利用较平稳的预测方法 适当调整预测值，保证需求的可靠性。
--经济政策及市场环境的变化 --消费水平及消费观念的变化 运输格局改变导致新的需求 对多样化服务的需求 例如：日本大和公司的宅急便服务
物流系统需求预测05级
22
第三节 物流需求预测的方法
2、不规则需求
3、地区性预测 4、需求量的衡量指标 5、物流需求的产生源分析
物流系统需求预测05级
17
1、新需求预测问题
•配送服务、流通加工、增值服务需求…
缺乏足够的历史数据，预测模型难以建立
途 径 先由营销人员通过促销和调研，积累销售历史数据； 利用已有的类似产品的需求模式估计新产品的销售情况。 使用指数平滑法进行预测，在最初阶段取较高的平滑系数 （≥0.5）。
物流系统需求预测05级
12
物流需求变化规律
a)随机需求，无趋势因素； c)随机需求，有趋势无季节因素 b)随机性需求，有趋势和季节性因素 d)不规则需求
实际销售额 平均销售额
实际销售额 销售趋势 平滑趋势和季节性销售
需
销 售 额 实际销售额 平均销售额 时间
求 水 平
时 间
物流系统需求预测05级
13
物流系统需求预测05级
3
第一节、系统预测概述
预测的实质？
•分析探讨系统发展变化规律 •根据过去已知的数据推算未来的情况
物流系统需求预测05级
指数平滑法
短期预测是对一个季度以下的需求前景的预测。它是调
整生产能力、采购、安排生产作业计划等具体生产经营 活动的依据。
2.1.2 预测分类（续）
• 按主客观因素所起的作用分：
–定性预测方法
• 主观判断、不需要数学公式。预测依据：各种 主观意见
预测结果的表示：
可用表格、直观图或文字叙述等形式表示。
2.3 定量时间序列模型：把预测指标，如销售量等指标的
实际历史数据按时间顺序排列，应用数学方法进 行分析，找出其中的变化趋势和规律性的一种定 量预测方法。
• 时间序列平滑模型 • 时间序列分解模型
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2.1.1 预测及其作用
• 预测：对未来不确定事件的推断和测定，是研究未来不确定事件的理 性表述，是对事物未来发展变化的趋向，以及对人们从事活动所产生 后果而做的估计和测定。预测是对未来可能发生的情况的预计与推测。
德尔菲法的基本特征：
匿名性、多次反馈、小组的统计回答。
德尔菲法的程序：
第一轮： ①组织者发给专家的第一轮调查表是开放式的，不带任何 框框，只提出预测问题。请专家围绕预测主题提出预测事件。 ②预测组 织者要对调查表进行汇总整理，预测事件一览表，并作为第二轮调查表 发给专家。
第二轮： 专家对第二轮调查表所列的每个事件作出评价。 第三轮： ①把第三张调查表发下去后，请专家做以下事情：重审争 论；对上下四分点外的对立意见作一个评价；给出自己新的评价. ②专 家们的新评论和新争论返回到组织者手中后，组织者的工作与第二轮十 分类似，重点在争论双方的意见。形成第四张调查表。 第四轮：①请专家对第四张调查表再次评价和权衡，作出新的预测。 是否要求作出新的论证与评价，取决于组织者的要求； ②当第四张调查 表返回后，组织者的任务与上一轮的任务相同：计算每个事件的中位数 和上下四分点，归纳总结各种意见的理由以及争论点。
物流需求预测与调配
汇报人：可编辑
2024-01-01
目录
Contents
• 物流需求预测 • 物流调配策略 • 物流信息系统 • 物流需求与供应链管理 • 物流需求预测与调配案例
01 物流需求预测
预测方法
时间序列分析
基于历史数据，通过时间序 列分析方法，如指数平滑、 ARIMA模型等，预测未来物 流需求。
调配方法
定量预测
运用数学模型和统计方法，对历史数 据进行处理和分析，预测未来的物流 需求。
定期评估
定期对物流调配效果进行评估，及时 调整和优化调配策略。
实时监控
通过信息化手段实时监控物流运作情 况，及时发现和解决潜在问题。
应急预案
针对可能出现的突发事件，制定相应 的应急调配预案，确保物流服务的连 续性。
运输管理
对运输过程进行全面的管理和控制，包括运输计划、运输执行、运输跟踪等功能。
数据分析与预测
通过对历史数据和实时数据的分析，预测未来的物流需求，为决策提供支持。
04 物流需求与供应链管理
需求管理
预测需求
通过数据分析、市场调研和历史销售 数据，对未来市场需求进行预测，为 生产和物流计划提供依据。
预测模型
线性回归模型
通过线性回归方法建立物流需 求与相关因素之间的线性关系
，进行预测。
指数平滑模型
利用指数平滑方法对历史数据 进行加权平均，预测未来的物 流需求。
ARIMA模型
基于时间序列分析的ARIMA模 型，通过差分、整合和移动平 均等方法，对物流需求进行预 测。
神经网络模型
利用神经网络算法构建复杂的 非线性模型，对物流需求进行
库存管理
采用先进的库存管理技术，如实时库存监控、安全库存设定 等，确保库存的准确性和安全性。
基于L-OD法的地区间物流需求预测分析
基于L-OD法的地区间物流需求预测分析［摘要］在不考虑区域以外的情况下，结合经济预测和物流系统规划的相关原理，运用指数平滑预测法、平均增长系数法以及L-OD法对四川省泸州市的2015年至2020年的物流需求量进行了预测，并绘制物流期望线图，分析变化趋势。
［关键词］地区间物流需求预测指数平滑预测法平均增长系数法L-OD 矩阵全球一体化进程的加快，使得地区与地区间的联系越来越紧密。
现代物流业作为“第三利润源泉”，已被列入十大振兴产业。
地区间的物流不仅对区域经济的发展起着基础性的作用，而且影响和制约着整个区域经济的运行效率。
物流业在未来发展有多大，取决于国民经济的发展对物流服务的需求，所以，在某种程度上，潜在的物流需求量决定着物流业有多大的发展空间。
基于以上分析，物流需求预测占据重要地位。
物流需求预测，就是利用历史资料和市场信息，运用适当的方法和技巧，对未来的物流需求状况进行科学的分析、估算和推断。
一、预测方法1.常用预测方法目前预测方法很多，主要有投入产出模型、回归分析法、聚类法、灰色理论模型、时空多项概率模型等。
这类方法主要特点是可以对定序和线性的数据处理，且对于构造的模型有较强的解释性。
这些方法主要基于传统统计学，对物流需求预测没有较强的针对性。
本文就物流需求预测专门提出了一种方法，即L-OD预测法。
2. L-OD预测法单位物品从始发地(Origination，简称O点)到达目的地(Destination，简称D 点)的流动过程，称为L-OD，也称物流纯流动。
L-OD预测分为物流生成预测和物流分布预测，具体原理如图1所示。
图1 L-OD预测原理图物流生成预测是分析计算各分区的物流生成量，即根据当前各分区的物流发生量与吸引量、当前的社会经济特征值等，找出它们之间的相互关系，然后根据未来各区的社会经济发展值，预测出各分区的发生物流量、吸引物流量。
常用的方法有回归分析法和弹性系数法。
物流分布预测是分析计算各分区之间的物流交换量，即根据各分区现状的物流交换量以及未来的发生、吸引量，找出各分区未来的空间交换量。
物流需求预测.
表2 产品在9个计划期的实际需求
时期 实际需求 时期 实际需求
1
44
4
54
2
52
5
55
3
50
6
55
（单位：千箱）
时期 实际需求
7
60
8
56
9
62
3、季节变动预测方法
• 加法模型： 在加法模型中，季节变动表现为一个数 量值（例如20个单位）。为了拟合季节 变动，需要把这一数量值加上或减去时 间序列中的平均数。
表1 产品各时期的实际需求量
时期 实际需求 时期 实际需求 时期 实际需求
1
42
5
41
9
45
2
40
6
39
10
38
3
43
7
46
11
40
4
40
8
44
12
？
2、长期趋势方法
时间序列长期趋势分布反映了所有长期因素对时间序列数据的影 响。可通过建立一个合适的数学模型对长期趋势进行分析。 长期趋势预测一般具有如下形式：
基本程序：由企业外的见识广博，学有专长的 专家作市场预测。先请一组专家（10～50人） 独立地对需要预测的问题提出意见，公司主持 人把各人意见综合，整理后又反馈给每个人， 使他们有机会比较一下他人不同的意见。如仍 坚持自己的意见，可进一步说明理由，再寄给 主持人。主持人整理后再次反馈给每个人，如 此重复三四次后，一般可得出一个比较一致的 意见。
平均方法
（2）滑动平均法
利用过去一系列的实际数值进行预测，将距离预测期最近几期的实 际数值的平均值作为预测值。计算公式为：
n
MAn ( i ) / n
第2章 物流预测(8.11)
1.27 × 0.05 +1.29× 0.1+1.32× 0.15 +1.33× 0.15 +1.35× 0.2 +1.36× 0.35 = 1.336 （元） 0.05 + 0.1+ 0.15 + 0.15 + 0.2 + 0.35
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2.1 物流预测的概念与程序
1. 确定预测的任务、对象范围和目标 确定预测的任务、 就物流预测而言，可以分宏观预测和微观预测。 就物流预测而言，可以分宏观预测和微观预测。宏观层面的 预测如： 预测如：预测在某个时期内一定区域范围内物流需求的变化 是上涨的还是下降的?上涨或下降的幅度有多大 是上涨的还是下降的 上涨或下降的幅度有多大? 微观层面 上涨或下降的幅度有多大 的预测如： 的预测如：某个产品在某个时期内产销供应将保持怎样的物 流需求水平。 流需求水平。 2. 选择预测方法 预测可使用方法有多种，一般为两类： 预测可使用方法有多种，一般为两类：定性分析和定量分析 包括平均数预测法、移动平均预测法、 （包括平均数预测法、移动平均预测法、指数平滑预测法和 回归分析法等） 不同预测方法的逻辑基础、 回归分析法等）。不同预测方法的逻辑基础、分析的复杂程 度都有所不同。 度都有所不同。
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2.2 平均数预测法与移动平均预测法
2.2.2 加权平均数预测法
采用算术平均数进行预测值计算时， 采用算术平均数进行预测值计算时，并未考虑不同时期的数 据对预测计算值的影响程度，事实上这种影响是存在的， 据对预测计算值的影响程度，事实上这种影响是存在的，一 般认为，近期数据要比早期数据对预测信息影响会更大。若 般认为，近期数据要比早期数据对预测信息影响会更大。 考虑影响程度的不同，则应采用加权的方法处理数据。 考虑影响程度的不同，则应采用加权的方法处理数据。 设 y1 , y 2 , y3 ,L, y n 为各个时间 t = 1,2,3, L , n下对应的实际 值，每一个数据影响程度用相应的权数来表示，分别 为
第二章物流需求预测(部分)
定性预测的优点： 1、较大的灵活性， 2、易于充分发挥人的主观能动作用， 3、简单、迅速，省时省费用。 定性预测的缺点： 1、受个人主观因素（经验、判断能力、偏好 等）影响较大， 2、缺乏对事物发展做数量上的精确描述。
定性预测技术之二：专家会议综合预测法
1．交锋式会议法: 要求参加会议的专家通过各抒己见，互相争 论来预测问题，以求达到一致或比较一致的预 测意见。 局限性： ①“权威者”可能左右与会者的意见，或者“口 才”好的人左右与会者的意见，有些人虽感自 己意见欠妥，但不愿收回原意见。 ②最后综合预测意见时难以完全反映与会者的全 部正确意见。
第2章
物流需求预测
学习目标
• 了解物流需求预测的概念 • 理解物流需求预测的原则和类型 • 掌握物流需求预测的常用方法
基本概念
• ―预测”——指对未来不确定事件的预见和推测。 • “物流需求”——指各类企、事业单位和个体消费者 在社会经济活动过程中，所伴随产生的运输、仓储、 装卸搬运、配送等物流活动的需要情况。 • “物流需求预测” 1、指利用历史的资料和市场信息，对未来的物流需求状 况进行科学地分析、估算和推断。 2、指根据客观事物的过去与现在的发展规律，借用科学 的方法和手段，对物流管理发展趋势和状况进行描述、 分析，形成科学的假设和判断。
定性预测技术之一：经验判断法
特点及适用性
• • • 主要凭借知识、经验和分析能力 偏重于事物发展性质上的分析，即对事物发展趋势、 方向和重大转折点的分析 具体适用于：
经济政策的演变 市场总体形势的变化 科学技术的发展与应用对市场供求的影响 新技术应用 新市场开拓 企业经营环境分析 企业战略决策方向
单位：千件
第一次判断 专家 编号 第二次判断 第三次判断
指数平滑法在电网物资采购需求预测中的应用
指数平滑法在电网物资采购需求预测中的应用我们来了解一下指数平滑法的基本原理。
指数平滑法是一种基于加权移动平均的预测方法，其核心思想是对历史数据进行加权平均，然后将平均值作为未来的预测值。
在电网物资采购需求预测中，指数平滑法可以帮助企业利用历史数据，快速、简单地进行未来需求的预测，具有一定的实用性。
指数平滑法的核心是对历史数据进行加权平均，而加权系数是根据历史数据的权重衰减系数来确定的。
常见的指数平滑法包括简单指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。
这些方法在实际应用中使用广泛，其基本原理是一致的，均是通过对历史数据进行加权平均来计算出未来需求的预测值。
这些方法的主要区别在于对历史数据进行权重分配的方式不同，适用于不同的预测场景。
除了简单指数平滑法之外，二次指数平滑法和三次指数平滑法在一些特定的场景中也有着广泛的应用。
二次指数平滑法通常用于对趋势和季节性进行预测，适用于对周期性变化较为明显的数据进行预测。
而三次指数平滑法则更加注重对变动率进行预测，适用于对变化较为剧烈的数据进行预测。
在电网物资采购需求预测中，我们可以根据具体的情况选择适合的指数平滑法对历史数据进行处理，从而得出准确的采购需求预测结果。
在实际应用中，指数平滑法也存在一些局限性。
指数平滑法对初始值的选取比较敏感。
初始值的选取会直接影响到未来的预测结果，因此在实际应用中需要对初始值进行合理的选择。
当历史数据的变动比较频繁时，简单的指数平滑法可能无法很好地对数据进行拟合，导致预测结果不够准确。
在实际应用中，我们需要结合实际情况，灵活选择合适的指数平滑法并进行参数调整，以得出更加准确的预测结果。
除了上述的局限性之外，在实际应用中，指数平滑法还需要注意一些问题。
需要对历史数据进行缺失值的处理。
在现实情况中，历史数据往往存在一些缺失值，这就需要我们对数据进行插值处理或者通过其他方式进行填补，以保证预测结果的准确性。
需要对异常值进行处理。
异常值会对预测结果产生较大的影响，因此在使用指数平滑法进行预测时，需要对历史数据中的异常值进行筛选和处理，以保证预测结果的稳定性和准确性。
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基于指数平滑法与直观法的物流需求预测
物流需求预测是为企业给出了其产品在未来一段时间里的需求期望水平，并
为企业库存管理控制提供了依据。以A家电企业为研究对象，首先对根据A家
电企业的产品的年销售量数据进行分类管理，然后再通过指数平滑法和直观法对
产品的销售量进行预测，进一步优化整体的预测效果，优化库存管理。根据A
家电企业的实际情况，采用指数平滑法和直观法对销售量进行了全面分析与预
测，预测结果表明，该方法使用方便、操作简单，预测结果较为合理，对企业的
决策具有重要意义。
标签：库存管理；指数平滑法；直观法；物流需求预测
1引言
厨具家电销售量受众多因素影响，如收入、居住、观念和政策等。各个因素
与厨具家电销售量间的关系难以用数学模型精确定量，各个因素与厨具家电的发
展状况也较为模糊，因此以众多因素来预测未来厨具家电的销售量，势必难以准
确。目前众多行业销售量预测方法有定性预测和定量预测两大类。常用的定性预
测技术有专家预测法、德尔菲法、主管概率法、类推法、相互影响分析法等。常
用的定量预测技术有时间序列预测法、回归分析法、神经网络预测方法、灰色预
测法、灰色马尔科夫预测法等。大部分方法普遍存在着”长周期、大区域、低信
度”的缺陷。家电销售量预测是为决策服务的，只有容易理解、使用方便、结果
可靠的预测方法才能被广泛使用。
2案例
A家电企业是一家生产销售智能电饭煲、电烤箱、电磁炉、微波炉、榨汁机、
刀具等产品的家用电器制造企业。其产品涵盖厨卫电器、家电、炊具三大领域
20种产品。近年，A家电企业努力进行转型升级，引进先进技术和管理经验，
从而使得A家电企业在行业内保持着一定的竞争力。但是，A家电企业自营物
流，由于缺乏物流运作经验，物流经营过程中出现了比较多的问题，物流运营成
本越来越高，导致其产品利润率不高。其中经常因为预测不准确而造成的缺货损
失、大量产品积压造成的库存成本过高以及物流占用较多的资产造成现金流不畅
等问题。本文以A家电企业的实际营运情况为例，探讨其物流需求预测的方法，
表1为2015-2016年该企业产品销售数据统计表。
3A家电企业的物流需求预测
3.1平稳型家电物流需求预测
根据A家电企业提供的数据显示，将A家电销售量数据分为平稳型家电与
非平稳型家电，利用Excel和SPSS软件进行图表分析，如表2所示。
采用EXCEL软件进行指数平滑预测，预测出“电磁炉”2016年7月份的销售
量。 以此类推，采用假设2016年7月份的真实值与上一年的误差一致的方法可
得出A家电企业另外8种平稳型的家电的2016年7月份的销售量，如表3所示。
家电分类家电产品名称
非平稳型电烤箱电饭煲浓香宝电压力锅HALO智能豆浆机智能电炖锅双层
防烫电水壶养生壶面条机面包机小砍骨刀厨房多用剪刀
平稳型电磁炉微波炉电蒸锅智能电饭煲wifi超级电饭煲IH电饭煲榨汁机料
理机电烤机
3.2非平稳型家电销售量预测
在商情预测中，常因预测的对象、内容和期限的不同，采用的预测方法也不
一样。目前预测的方法虽然繁多，但大体上可归纳为外推法、因果法和直观法三
类，本文主要用直观法。
3.2.1直观预测法
直观预测法是预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人
员与专家，根据已经掌握的历史资料和运用个人的经验和分析判断能力，对事物
的发展作出性质和程度上的判断。然后，再通过一定的形式综合各方面的意见，
作为预测未来的依据。
3.2.2直观法下的家电销售量预测
在生活中，厨房家电的出现为我們的生活带来了很多方便，特别是小家电产
品，比如电饭煲、豆浆机、榨汁机、电水壶等等。AVC奥维云网公布的2015年
上半年小家电产品大数据，涵盖了电饭煲、电压力锅、电水壶、豆浆机、养生壶
和电炖锅，如图1所示。（资料来源：AVC奥维云网）
依据AVC奥维云网公布了2015年上半年小家电产品大数据显示，假设
HALO智能豆浆机、浓香宝电压力锅、双层防烫电水壶、养生壶、电饭煲在销售
量年增长率一致的前提下，假设其年增长率以2015年上半年小家电产品的增长
率不变的前提下进行预测这种的2016年的7月份的销售量。我们对以下家电的
2015—2016年销售数据分别采用Excel进行将数据绘制成图形。 例如：A企业
HALO智能豆浆机销售量预测，如图2。
计算思路如下：
步骤1：计算2016年7月份的销售量：
2016年7月份的销售量=195*（1+2%）=1989
同理可计算其他家电7月份的销售量。
据《2016-2021年中国厨电产业市场运行暨产业发展趋势研究报告》了解，
2016年上半年，在我国整体家电市场相对低迷。数据显示，2016年1-7月，国
内厨电市场规模达到480亿元，同比增长148%，远高于整体家电市场增长水平。
（资料来源：中国报告大厅）
依据报告大厅公布了2016上半年我国厨电市场零售销量同比增长148%的
数据显示，因此我们大胆地假设电烤箱、面条机、面包机、小砍骨刀、厨房多用
剪刀在销售量年增长率一致的前提下，销售量增长率在148%不变的情况下，对
A家电企业这5种家电的2016年的7月份的销售量进行预测。得出以下11种A
企业家电2016年7月份的销售量。如表4所示。
综上所述，我们通过采用直观预测法，基于宏观市场下，假设A家电的销
售量与市场家电的销售量的增长率保持一致。按照市场预测家电的销售增长率来
预测出11种不平稳型的A家电2016年7月份的销售量。
综合应用指数平滑法对9种A家电企业平稳型家电销售量进行预测和应用
直观预测法对11种A家电企业不平稳家电销售量进行预测后，得出A家电2016
年7月份销售预测数据统计表。如表5所示。
4结束语
厨房家电销售量预测对于企业控制库存管理具有重要的意义。通过家电销售
量管理可以探究其发展规律，分析现有家电条件下销售量的未来大发展趋势，开
展库存计划。本文通过一次指数平滑法和直观法对家电行业的销售量进行统计分
析和预测，有利于企业控制库存，降低成本。
参考文献
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