物流需求预测
2024年物流行业发展趋势预测
2024年物流行业发展趋势预测在当今全球化和数字化的时代，物流行业作为经济发展的重要支撑，正经历着快速而深刻的变革。
随着技术的不断进步、消费者需求的日益多样化以及市场竞争的加剧，2024 年的物流行业有望呈现出一系列新的发展趋势。
一、绿色物流将成为主流随着环保意识的不断提高，绿色物流将在 2024 年成为行业发展的重要方向。
企业将更加注重减少碳排放，采用更环保的运输方式和包装材料。
例如，电动卡车、氢燃料电池卡车等新能源车辆的使用将逐渐增加，以替代传统的燃油卡车，从而降低能源消耗和尾气排放。
同时，可降解、可回收的包装材料将得到更广泛的应用，减少塑料垃圾的产生。
为了实现绿色物流的目标，物流企业将加强与供应商的合作，共同推动整个供应链的绿色化。
政府也将出台更多的环保政策和法规，对物流企业的碳排放进行严格限制，并给予绿色物流企业一定的政策支持和补贴。
二、智能化技术深度应用智能化技术将在 2024 年继续深度融入物流行业。
人工智能、大数据、物联网等技术将使物流运作更加高效和精准。
通过物联网技术，物流企业可以实时监控货物的运输状态、温度、湿度等信息，确保货物在运输过程中的安全和质量。
人工智能将在物流路径规划、库存管理、订单预测等方面发挥重要作用。
利用大数据分析，企业能够更准确地预测市场需求，优化库存水平，降低库存成本。
同时，自动化仓储系统将更加普及，机器人和自动化设备将承担更多的仓储和分拣工作，提高物流效率，减少人力成本。
三、跨境电商物流持续增长随着全球经济一体化的推进和消费者对跨境购物的需求增加，跨境电商物流在 2024 年仍将保持快速增长的态势。
为了满足跨境电商的需求，物流企业将不断优化跨境物流网络，提高物流时效和服务质量。
在跨境物流中，海外仓的建设将成为重要的发展趋势。
企业通过在海外建立仓库，可以提前将货物存储在当地，当消费者下单后，能够快速从当地仓库发货，大大缩短了配送时间。
此外，跨境物流的通关效率也将不断提高，政府之间将加强合作，简化通关手续，促进跨境贸易的便利化。
第三章物流供需理论与预测
第三节 物流需求预测
一、物流需求预测的原理 预测的原理，可以简单地用四个字来描述， 叫做“鉴往知来”。就是根据对象的现状 和过去发展变化的历史，找出规律，根据 这个发展变化规律来推测得出对象未来的 发展变化趋势。虽然预测的应用领域很多， 且研究对象的特性各异，方法手段种类繁 多，但综观预测的思维方式。
1、一次移动平均法
移动平均预测法
1、一次移动平均法
加权平均法
短序列移动平均法
如果观察值数列yt比较短(一般小于20个 数)，则把Mt放在t=N的时间位置上，且预测 值yt+1就等于M t 。
移动平均预测法
任务3 用短序列一次移动平均法估计某商场9月份 电视的销售量 某公司在某城市最近8个月的电视销售量如表 1-1所示：
第二节 物流供给
三、物流市场供求均衡与价格 （一）供求均衡与价格 1、供给与供给曲线2、需求与需求曲线3、均衡的含义 1、均衡价格的定义 在同一市场中，产品完全出清时，供给量与需求量必 然相等，西方经济学家以此为根据提出了均衡价格概 念，均衡价格就是指一种商品的需求价格和供给价格 相一致时的价格，也是这种商品的市场需求曲线与市 场供给曲线相交时的价格，也是供给量和需求量相等 时的价格，与均衡价格相对应的相等的供求数量称为 均衡数量。
第二节 物流供给
第二节 物流供给
影响供给价格弹性的因素 时间是决定供给弹性的首要因素。短期内，供给弹性 一般较小；相反，在较长的时间内，供给弹性一般比 较大。 供给弹性还受到生产周期和自然条件的影响。 投入品替代性大小和相似程度对供给弹性的影响也很 大。投入品替代性大，相似程度高，则供给弹性大。 （3）影响物流供给价格弹性的因素 物流供给要素适应物流需求的范围大小 调整供给的难易程度
什么是物流需求预测
因素、周期因素和促销因素等成分的项目的适当预测。
季节因素通常建立在年度基础上，对消费零售层而言，在某几个季度，某物品的需求量较大，而在另几个季度，需求量较小的规律运动。
而对批发层次而言，这种季节因素先于消费需求大约一个季度。
趋势值是指在一个展延的时期内，定期销售的长期一般运动。
它可以为正、为负或不确定方向，人口或消费类型的变化决定趋势值的增减，销售量随时间而增加是正的趋势值，反之，则为负的趋势值。
而通常情况下，由于人们消费习惯的变化，趋势方向会改变许多次。
周期因素如商业周期，一般来说，每隔35年就有一次经济从衰退到扩张的波动，许多大宗商品需求就与商业周期联系紧密。
促销因素，在某些行业，厂商的市场营销活动会引发需求波动，对销售量具有很大影响。
促销期间销售量增加，此后随着利用促销逐渐售出库存后销售量下降。
从预测的角度，有规则的促销因素类似季节因素，而不规则的促销因素则必须对它进行跟踪并结合时期进行分析。
不规则因素，是随机的或无法预测的因素。
在展开一项预测的过程中，其目标是要通过跟踪和预计其他因素，使随机因素降低到最小程度。
在了解预测内容的基础上，根据预测目标收集资料进行初步分析，观察资料结构及其性质，并以此作为选择适当预测方法的依据。
4、选择预测方法在需求预测中有两种方法，即经验判断和数学模型法。
经验判断法由预测者根据所掌握的资料进行数据分析，凭借其专业知识和经验进行预测，这种方法多在掌握资料不够全面，预测准确度要求不搞时使用，在更多情况下，使用的是建立数学模型的方法，一般包括时间序列建模和相关性建模两种方法。
这种预测相对经验判断法更准确一些。
对于这些方法将在下一节中进行具体介绍。
5、计算并做出预测以预测目标为导向，根据选定的预测方法，利用掌握的资料，就可以具体研究，进行定性或定量分析，预测物流的需求状况。
6、分析预测误差根据现实的资料对未来进行预测，其中产生误差是难免的。
误差的大小反映预测的准确程度，如果预测误差过大,其预测结果就会偏离实际太远，从而失去参考价值。
物流需求预测
例题分析
• 例 1 分析预测我国平板玻璃月产量。 下表是我国1980-1981年平板玻璃月产量,试选 用N=3和N=5用一次移动平均法进行预测。 计算结果列入表中。
23
我国1980-1981年平板玻璃月产量
时间
1980.1 1980.2 1980.3 1980.4 1980.5 1980.6 1980.7 1980.8 1980.9 1980.10 1980.11 1980.12
按预测的方法分类
定性预测和定量预测
13
定性预测和定量预测
定性法
市场调研 小组共识 历史类比 德尔菲法
时间序列法 因果分析法
简单移动平均法 加权移动平均法 指数平滑法 回归分析
回归分析 经济模型 投入产出模型 先行指标
14
时间序列平滑预测法
一次移动平均法和一次指数平滑法 线性二次移动平均法 线性二次指数平滑法 布朗二次多项式 三次 指数平滑法
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
实际观测值
203.8 214.1 229.9 223.7 220.7 198.4 207.8 228.5 206.5 226.8 247.8 259.5
α=0.3 —
203.8 206.9 213.8 216.8 218.0 212.1 210.8 216.1 213.2 217.3 226.5
20
2 移动平均法的优点
➢ 计算量少；
➢ 较好地反映时间序列趋势及其变化 。
21
移动平均法的两个限制条件
限制一：计算移动平均必须具有N个过去观 察值,当需要预测大量的数值时,就必须存储 大量数据；
限制二：N个过去观察值中每一个权数都相 等,而早于 t-N+1 期的观察值的权数等于0,而 实际上往往是最新观察值包含更多信息,应 具有更大权重。
物流需求预测
物流需求预测的概念：物流需求指的是一定时期内社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、成品和半成品、商品以及废旧物品、废旧材料等的配置作用而产生的对物在空间、时间和费用方面的要求，涉及运输、库存包装、装卸搬运、流通加工以及与之相关的信息需求等物流活动的诸方面！
物流需求预测指的是在物流活动中，根据过去和现在的需求状况，来预测未来的物流需求状况，利用一定的科学方法，并考虑影响物流系统需求变化的因素之间的关系，在历史数据和统计资料的基础上，对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测，并得出未来的物流需求状况。
物流需求预测应该按照物流计划和物流决策大的要求并考虑物流规划的科学性、先进性、合理性，根据此相应地设计物流运作方案。
由于物流活动和我们生活息息相关，且渗透到整个社会经济活动的每个领域在整个国民经济中起着十分重要要的作用，并且在国民经济中的比重越来愈大。
因此，科学技术高度发达、产品日新月异、市场瞬息万变的现代经济社会中，借助定性分析和定量分析等手段，结合我省城市及区域的物流现状，并借鉴国外成功的发展经验，对物流需求进行分析，得出物流需求总量及变化规律，为物流系统规划提供合理依据。
物流管理中的运输需求预测方法与模型
物流管理中的运输需求预测方法与模型随着全球经济的发展和物流业的不断壮大，运输需求预测成为物流管理中的重要环节。
准确预测运输需求可以帮助企业合理安排运输资源、提高运输效率、降低成本，并提供更好的客户服务。
本文将介绍物流管理中常用的运输需求预测方法与模型。
一、基于统计分析的预测方法统计分析是一种常见的运输需求预测方法。
它基于历史数据的分析，通过建立数学模型来预测未来的运输需求。
常用的统计分析方法包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法。
时间序列分析是一种基于时间序列数据的预测方法，它假设未来的运输需求与过去的需求有一定的关联性。
通过分析时间序列的趋势、周期和季节性等特征，可以预测未来的需求变化。
回归分析则是通过建立运输需求与相关因素之间的数学模型，来预测未来的需求。
指数平滑法则是一种利用加权平均法来预测未来需求的方法，它根据历史数据的权重分配来计算未来需求的预测值。
二、基于人工智能的预测模型随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始应用人工智能技术来进行运输需求预测。
人工智能技术包括机器学习、神经网络和遗传算法等。
这些技术可以通过学习历史数据的模式和规律，来预测未来的需求。
机器学习是一种通过训练算法来使计算机具备学习能力的技术。
在运输需求预测中，可以使用机器学习算法来分析大量的历史数据，找出其中的规律和模式，并利用这些规律和模式来预测未来的需求。
神经网络则是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它可以通过学习历史数据的权重和连接关系，来预测未来的需求。
遗传算法则是一种模拟生物进化过程的算法，它通过模拟自然选择和遗传变异的过程，来寻找最优解。
三、基于市场调研的预测方法除了统计分析和人工智能技术，市场调研也是一种常用的运输需求预测方法。
市场调研可以通过问卷调查、访谈和观察等方式，了解客户的需求和偏好，从而预测未来的运输需求。
市场调研可以帮助企业了解客户的需求变化趋势、产品的市场竞争情况和市场的发展趋势等，从而制定相应的运输策略和计划。
《物流需求预测》课件
预测需求有助于企业调整生产计划以满足未来的物流需求。
2
快递物流的配送安排
通过合理预测物流需求，优化快递物流的运输路线和配送安排。
3
Байду номын сангаас
仓库管理的作业安排
准确的物流需求预测有助于合理安排仓库的作业流程和库存管理。
物流需求预测工具的高级应用
1 异常检测
探索如何运用物流需求预测工具来检测和处理异常情况，提前采取措施避免运作中的问 题。
《物流需求预测》PPT课 件
物流需求预测是如何帮助企业提前准备、优化物流运作并增加效率的？让我 们一起探索物流预测的重要性、方法以及应用。
背景介绍
1 物流需求预测的意义和作用
了解如何精确预测物流需求可以避免过度或不足的供应，并提高客户满意度。
2 目前物流市场的形势
分析现有的物流市场趋势和挑战是制定准确的需求预测策略的关键。
2 模型选择和评估
了解如何选择适合的预测模型，并评估其准确性和可靠性，以优化物流需求预测结果。
3 数据处理和可视化
学习如何运用数据处理和可视化技术，提取有用的信息，支持决策和优化物流运作。
物流需求预测的发展趋势
AI技术的发展和应 用
了解人工智能技术如何改进 物流需求预测，提高准确性 和效率。
大数据的应用
探索大数据在物流需求预测 中的应用，如何更好地利用 数据来预测需求。
增长的国际贸易和 跨境物流的需求
了解国际贸易和跨境物流的 快速发展，对物流需求预测 提出了新的挑战和机遇。
结语
物流需求预测的未来前景看好，但也存在着挑战。个人建议物流从业者不断学习和发展，紧跟技术和市 场的发展。
物流需求预测的方法
统计学方法
物流需求预测的步骤
物流需求预测的步骤
《物流需求预测的步骤物流需求预测的步骤》
咱今儿就来好好唠唠物流需求预测到底是咋整的。
你想想，要是能提前知道未来物流方面大概需要多少东西，是不是就能提前做好准备，不手忙脚乱啦？那这预测到底咋做呢？
第一步呢，得先好好瞅瞅过去的情况。
就好比你要知道一个人以后能跑多快，先得看看他之前跑的速度咋样。
咱们得把之前物流的各种数据都翻出来，像运了多少货呀，啥时候运得多，啥时候运得少，都得心里有数。
然后呢，再看看现在市场的情况。
比如说最近是不是有啥新东西特别火，大家都抢着买，那物流需求可能就蹭蹭往上涨。
或者是不是有些东西不太受欢迎了，那相关的物流需求也许就会下降。
这就像你出门前得看看天气，决定穿啥衣服一样。
还有啊，得盯着大环境。
像政策有没有变化，经济形势好不好。
比如说政府鼓励某个行业发展，那这个行业的物流需求说不定就会呼呼地涨起来。
再然后呢，把收集到的这些信息都放在一起，好好琢磨琢磨。
看看这里面有没有啥规律，有没有啥趋势。
就像拼图一样，把一块块碎片拼成一个完整的画面。
这还没完呢，根据琢磨出来的东西，咱得大胆地猜一猜未来会是啥样。
但是这猜可不能瞎猜，得有根据，得靠谱。
别忘了随时关注着情况的变化。
万一有啥新的情况出现，咱得赶紧调整之前的预测，可不能死脑筋。
你看，物流需求预测其实也没那么神秘，就是多看看，多听听，多想想，然后大胆猜，小心验证。
这样咱们就能在物流这一块儿心里更有底，把事情办得更漂亮！。
运输需求预测模型研究与应用
运输需求预测模型研究与应用运输需求的准确预测对于物流行业的发展和运营决策至关重要。
随着全球贸易的不断发展和物流需求的不断增加，运输公司和供应链管理者需要一种可靠的方法来预测未来的运输需求，以便为客户提供高效的物流服务。
运输需求预测模型可以帮助物流公司根据历史数据和相关因素来预测未来的需求量。
这种模型可以使用各种数据分析和预测技术，如回归分析、时间序列分析和机器学习方法。
以下是一些常用的运输需求预测模型的介绍。
1. 回归分析模型：回归分析模型是一种常见的运输需求预测方法，它通过建立运输需求与各种影响因素之间的关系来进行预测。
这些影响因素可以包括季节性变化、经济指标和市场趋势等。
通过回归分析，可以确定各个因素的权重和影响程度，从而预测未来的需求量。
2. 时间序列分析模型：时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，它通过观察和分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征来进行预测。
在运输需求预测中，可以使用各种时间序列模型，如移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
这些模型可以帮助运输公司捕捉到运输需求的周期性和季节性变化，从而提供准确的预测结果。
3. 机器学习模型：机器学习是一种基于数据和模式识别的预测方法，它通过训练模型来学习和预测未来的需求。
在运输需求预测中，可以使用各种机器学习算法，如决策树、随机森林和神经网络等。
通过输入历史数据和其他影响因素，机器学习模型可以自动学习运输需求的规律和模式，并给出准确的预测结果。
运输需求预测模型的应用可以在各个层面上实现，包括运输公司的运营决策、供应链管理者的需求规划和资源配置等。
以下是一些典型的应用场景：1. 运力调度优化：通过运输需求预测模型，运输公司可以更准确地预测未来的货运量，从而优化运力的调度和资源的配置。
这样可以避免运力的浪费和过剩，提高运输效率和成本效益。
2. 场地规划和货物配送：在城市物流和快递行业中，准确预测未来的运输需求对于场地规划和货物配送至关重要。
§3物流需求四阶段预测法
总结词：模型参数调整
04
详细描述：对所选模型进行参数调整和优化，以提高预测的准确性和 稳定性。
阶段三：预测结果评估和调整
总结词 详细描述
总结词 详细描述
预测结果评估
通过对比实际数据和预测结果，对预测模型的准确性和可靠性 进行评估，识别模型的优缺点。
预测结果调整
根据评估结果，对预测模型进行调整和优化，以提高预测精度 。
重要性
准确预测物流需求对于物流企业至关重要，有助于企业合理规划资源、提高运营效率、降低成本，从而在激烈的 市场竞争中保持竞争优势。
02
物流需求四阶段预测法的理 论框架
阶段一：历史数据收集和分析
总结词：数据基础
输标02入题
详细描述：收集历史物流需求数据，包括运输量、货 物种类、运输时间等，并对数据进行清洗、整理和分 类，确保数据的准确性和完整性。
总结词
数据收集与整理
总结词
数据分析与挖掘
详细描述
收集历史物流需求数据，包括订单量、货 物量、运输量等，并对数据进行清洗和整 理，确保数据的准确性和完整性。
详细描述
对收集到的历史数据进行分析和挖掘，找 出数据中的规律和趋势，为后续的预测提 供依据。
阶段二：选择和建立预测模型
01 02 03 04
总结词：模型选择
阶段四：预测结果应用和反馈
总结词
应用方案制定
详细描述
根据预测结果，制定相应的物流计划和调 度方案，确保物流活动的顺利进行。
总结词
反馈机制建立
详细描述
建立有效的反馈机制，收集实际执行过程 中的数据和信息，对预测结果进行持续跟 踪和评估，不断完善和优化预测模型。
03
物流需求四阶段预测法的实 施步骤
第2章-物流需求预测
二、物流需求预测的内容
物流流量预测 （1）微观物流流量的预测 （2）宏观物流流量的预测
物流流向预测 物流成本预测 物流需求预测
2
三、物流需求预测的程序
确定预测目标 确定预测内容 选择预测方法 计算并做出预测 分析预测误差
第二节 物流需求预测方法
一、物流需求定性预测方法
确认问题 选择专家组
经验预测法 专家会议法 德尔菲法
图 2-17 求解矩阵结果
求发展系数a、灰色作用量b及b/a。
图 2-18 求解结果
30
• 步骤12： 计算拟合值
图 2-19 计算拟合数列值
31
• 步骤13： 需求预测
图 2-20 2017 年需求预测值
32
（二）因果关系预测法
一元线性回归分析预测法 （1）一元线性回归模型的估计。一元线性回归分析预 测模型为：
均方差
s 2
1 n
n
ei2
i 1
标准差
1
n
n
ei2
i 1
55
n
n
yi xi
i1
i1
n
34
（2）拟合优度检验
n
( yˆi y)2
R2
i 1 n
( yi y)2
i 1
当R2＝1时，物流需求与x 完全线性相关，模型的拟合
程度最优；当R2＝0时，物流需求与x 无线性相关关系，模
型的拟合程度最差。通常R2都是介于0～1之间，R2≥0.9时，
估计模型为优；0.8≤R2≤0.9时，估计模型为良；0.6≤R2≤0.8
36
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
第二章 物流需求预测
第二章物流需求预测第一节物流需求预测概述物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的经验判断、技术方法和预测模型，应用合适的科学方法对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。
目的：及时准确地掌握市场物流需求情况的变化规律，结合本企业的实际状况，采取一定的分析方法提出切实可行的需求目标，在此基础上制定需求计划，指导诸如原材料或货物的购进、库存的控制、必要设施的配备等企业物流工作的开展。
一、物流系统需求及物流需求分析（一）物流系统需求的含义物流需求即指对物流服务的需求。
对物流服务的需求是指一定时期内社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、成品和半成品、商品以及废旧物品、废旧材料等的配置作用而产生的对物在空间、时间和效率方面的要求，涉及运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工、配送以及与之相关的信息需求等物流活动的诸方面。
物流系统需求分析是指用定性或定量的方法对物流系统要进行的运输、存贮、装卸搬运、包装、流通加工、配送等作业量进行预测分析。
此外，物流需求是流量而非存量，即是在一段时间内而非在某一事点上所发生的量，没有时间限制笼统的谈物流需求是没有意义的。
（二）物流需求的特征1.现代物流需求包括物流需求量和物流需求结构两个方面即从物流需求规模和物流需求结构综合表示出物流需求。
物流规模是物流活动中运输、储存、包装、装卸搬运和流通加工等物流作业量的总和。
物流需求结构可以有不同的表述：从物流服务内容上分，包括运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送、信息服务等方面的需求。
从物流需求的形态来说，包括有形的需求和无形的需求，有形的需求就是指对物流服务内容的需求，无形的需求是指对物流服务质量的需求，如物流效率、物流时间、物流成本等方面的需求。
2.物流系统的需求具有时间和空间特征物流系统的需求通常包含时间方面和空间方面的分析，即进行了物流系统的时间方面的需求分析后还要分解为不同的地区的物流需求。
物流管理中的运输需求预测方法
物流管理中的运输需求预测方法随着全球经济的发展和市场竞争的加剧，物流管理在企业运营中扮演着至关重要的角色。
而在物流管理中，准确预测运输需求是保证供应链高效运作的关键。
本文将介绍一些常用的物流管理中的运输需求预测方法。
一、历史数据分析法历史数据分析法是最常见的一种运输需求预测方法。
它基于过去的运输需求数据，通过对这些数据进行分析和建模，来预测未来的需求。
这种方法适用于需求变化相对稳定的情况下，可以通过统计学方法，如时间序列分析、回归分析等，来预测未来的需求趋势。
然而，这种方法的局限性在于它无法应对需求变化剧烈或受到外部因素影响的情况。
二、市场调研法市场调研法是一种通过市场调研来获取运输需求信息的方法。
通过对目标市场的调查和分析，可以获取到潜在客户的需求信息，从而预测未来的运输需求。
这种方法适用于市场需求变化较为频繁的情况下，可以及时获取市场的最新信息。
然而，市场调研需要耗费大量的时间和资源，而且受到调查对象的主观因素的影响，因此在实际应用中需要慎重考虑。
三、专家判断法专家判断法是一种基于专家经验和知识的预测方法。
通过请教行业专家或相关领域的专业人士，利用他们的经验和知识来预测未来的运输需求。
这种方法适用于需求变化不规律或无法通过其他方法预测的情况下。
然而，专家判断法容易受到专家主观因素的影响，因此需要选择有丰富经验和专业知识的专家，并且需要进行合理的数据分析和验证。
四、物流信息系统法物流信息系统法是一种基于物流信息系统的预测方法。
通过收集和分析物流信息系统中的数据，如订单数量、货物流动情况等，来预测未来的运输需求。
这种方法的优势在于它可以及时获取到实时的物流数据，并且可以通过数据挖掘和机器学习等技术进行数据分析和建模。
然而，物流信息系统法需要有完善的物流信息系统支持，并且需要对数据进行合理的清洗和处理，以提高预测的准确性。
综上所述，物流管理中的运输需求预测是保证供应链高效运作的关键。
不同的预测方法适用于不同的情况，企业可以根据自身的需求和资源选择适合的预测方法。
物流需求预测方法介绍
2.4 带有需求趋势和季节性需求校正的指数平滑 法（Winter模型）
现假定需求的周期数为L，在t期，已给定实际值At 、初始需求水平 St
、初始需求趋势Tt 以及一个周期的初始季节性需求It ，It1，…
，It
的预测，
L1
则第t+1期的对需求水平、需求趋势、季节性需求以及总的需求预测做如下
校正：
归。
设y为因变量，
为自变量，并且自变量与因
变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为：
其中，b0为常数项，
为回归系数 。
b1为
固定时，x1每增加一个单位对y的效应，即
x1对y的偏回归系数；同理b2为
固定时，x2每增加
一个单位对y的效应，即，x2对y的偏回归系数，等等。
3.2 多元线性回归的计算模型
Ft1 ：第t+1期趋势与季节性需求校正后的预测值。
三.因果分析法
• 因果分析预测法是一类对预测对象与其制 约因素的相互联系进行分析，从而建立预 测对象与其所能观察到的相关因素间因果 关系的预测模型进行预测的方法。
3.1一元线性回归预测法
一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的 相关关系，建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。由于 市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因 素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法，必须对影响 市场现象的多种因素做全面分析。只有当诸多的影响因素中 ，确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量 ，也就是主要因素，才能将它作为自变量，应用一元相关回 归分析市场预测法进行预测。
Ft W1 At1 W2 At2 W3 At3 ... Wn Atn
2.1移动平均法 Ft W1At1 W2 At2 W3 At3 ... Wn Atn
物流需求预测详细概述
③稳定性——能否在较长时间内准确地反映预测对象的发展 变化情况,模型的参数和预测能力是否受统计数据变化等因素 的影响；
④简单性——对于预测能力相社会物流量的四阶段预测法
6.物流需求的量化特征 选择物流需求的量化指标应遵循以下几个原则: ❖ 绝对量与相对量互补的原则 ❖ 统一度量衡的原则 ❖ 静态与动态兼顾原则
7.物流需求的规律性与不规律性 ❖ 季节性需求 ❖ 周期性需求 ❖ 趋向性需求 ❖ 随机性需求
（三）物流需求分析的含义
物流需求分析是指用定性或定量的方法 对物流系统的运输、存储、装卸搬运、 包装、流通加工、配送等作业在时间、 空间、效率方面的需求进行分析。
❖ 时间序列预测技术
时间序列技术是一种利用包含有相对清楚而 又稳定的关系和趋势的数据的统计方法。由于 事物的时间序列展示了事物在一定的时期内的 发展变化过程,因而可以从事物的时间序列分析 入手,寻找出事物的变化特征及变化趋势,并通 过选择适当的模型形式和模型参数建立预测模 型。时间序列预测是用事物过去的变化特征描 述和预测未来的变化特征。这种方法适宜对各 种事物进行短、中期预测。
（二）物流需求的特征
1.现代物流需求包括物流需求量和物流需求 结构两个方面
2.物流系统的需求具有时间和空间特征 3.对物流系统需求的分析，首先应包括物流 系统各作业项目的分析
4.物流需求同时包含独立需求和派生需求 （相关需求：垂直相关和水平相关）
5.物流需求具有层次性和复杂性
❖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。
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舒緩供應鏈的困難
增加能見度
1400
Manufacturer
1200
1000
orders
800
600
400
200
Distributor
0
sell-through
Store Store Store
Replenishments from supplier
物流需求特征
在企业生产经营过程中，供应、生产、销售环节 中所发生的所有物料和产品的流动而引致的对物流资 源和物流能力的需求称为物流需求。
需求的空间和时间特征
物流需求具有时间和空间维度。 物流包括产品的运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工等各个环节， 既涉及到产品的时间效用，如库存，又涉及到产品的空间效用，如运 输。 作为一个物流管理者不仅需要知道物流需求随时间的变化规律，还要知 道其空间的需求，如运输距离、仓库的分布与库容，并根据企业物流 预计的需求量规划仓库的位置等等。
國巨
華碩
聯強
明日世界
顧客
系統觀念
輸入、處理、輸出、回饋
Input
Process 回饋
Output
庫存
系統和系統連接互相摩擦 避免摩擦增加緩衝（庫存）
Input
Process Output
Input
Process Output
Input
Process Output
回饋
回饋
回饋
庫存為企業又愛又恨的東西
势预测 企业所生产和经营产品的需求趋势预测 产品生命周期及新产品投入市场的成功率
预测 产品市场占有情况预测
物流需求预测原则与方法
原则 可知性原则 系统性原则 连续性原则 类推性原则 因果性原则
方法 自顶向下方法（分解法）：适用于较稳定的市场需求环境或
需求量在整个市场上波动不太在的情况 自底向上方法：适用于系统需求影响因素不多，并用历史数
而进入成熟期的产品，市场分布确定，销售量会随着季节、时 间的变化呈现出一定的趋势，其相应的物流服务也会呈现出某 种趋势，能够采用一定的方法对其进行预测。
派生需求和独立需求
独立需求：一般成品的需求都是独立需求。
派生需求：由一种产品的需求导致对另一种产品的需求。例如：汽车和 轮胎。
物流需求与企业提供的或是需要的产品和服务的数量直接 相关。这些估计一般由营销、市场或专门的计划人员完 成。物流管理者独自为企业做综合预测的情况并不多见 。通常物流管理者所需要制定的规划主要是诸如库存控 制或车辆调度之类的短期计划，包括对提前期、价格和 物流成本等进行预测。
物流需求预测
一.预测概述
“凡事预则立，不预则废”。 一个有成就的主管人员，不但是当情况发生变化时能及时做出反应的人，而
且又是能预见到变化，并因此而预先采取相应措施的人。
预测：根据具体的决策需要，依据事物以往发展的客观规律性和当前出现的 各种可能性，运用现有的科学方法和手段，对事物发展的规律性和未来状 态做出的估计、测算和推断。
Source: Tom Mc Guffry, Electronic Commerce and Value Chain Management, 1998
訂單的變異往上游增加
顧客銷售
零售商向批發商訂貨
批發商向製造商訂貨
製造商向供應商訂貨
Lee, H, P. Padmanabhan and S. Wang (1997), Sloan Management Review
最佳的庫存管理：沒有庫存
庫存的成本
某公司10億營業額，60%原料成本。庫存週期由90天降為30天。平均庫存金 額由1.5億降為5千萬
光是資金壓積的成本﹐每年節省3-4百萬。
長鞭效應 The Bullwhip Effect
傳播方向
長鞭效應和供應鏈動態
批發商訂單
訂
單
數
零售商訂單
量
顧客需求
生產計畫
時間
据较充分的情况
Sales
Typical Time Series Patterns: Random
250
200
150 100
Actual sales Average sales
50
0 0
5
10
15
20
25
Time
CR (2004) Prentice Hall, Inc.
Sales
Typical Time Series Patterns: Random with Trend
预测研究的范围极为广泛，几乎涉及人类社会的各个领域，如社会预 测、科技预测、政治预测、军事预测、文化预测、环境预测、经济预测， 虽然各类预测都有其各自预测的领域、对象、方式和手段，但他们共同的 本质特征就是对各自领域研究对象的未来不确定的变化趋势进行估测和推 断。
scm
TSMC 華通 三星
瀚宇 Intel 世平
派生需求和独立需求
如果需求是独立的，采用统计预测的方法会有较好的效果，多数短期预 测模型都要求预测对象是独立随机的；
而对于派生需求，只要最终产品的需求确定，就可得出非常准确的派生 需求的预计值。
因此我们主要讨论具有独立性的物流需求的预测。
物流需求预测内容
对市场总潜力进行预测 对企业经营地区市场潜力进行预测 企业经营地区范围内社会购买力的发展趋
不规律需求和规律性需求
通常企业会为不同的产品确定不同的物流服务水平，如产 品的可得率、现货率等。相应的物流需求就会呈现出不 同规律。产品本身的需求存在某种特定的趋势，也会在 物流需求中体现出来。
通常刚刚投入市场，还处于投入期和成长期的产品，其市场需 求不稳定，客户是一个较小的群体，相应的物流需求也是不平 稳的，难以找到一般的规律对其进行概括。
不规律需求和规律性需求
物流为产品服务的，与产品相关的各个因素如原材料的采购、产成品需求、 销售渠道等都会对物流需求产生影响。产品需求的规律性与不规律性就会 直接体现为物流需求的规律性与不规律性。 不规律需求：如果某种产品的需求由于总体需求量偏低，需求时间和需 求水平非常不确定，导致需求是间歇式的。 规律性需求：一般可以用需求模式表示，该模式可以分解为趋势、季节 性、和随机性因素。
物流需求依附于企业生产经营需求。 需求的空间与时间特征 需求的规律性和不规律性→ 相关需求(垂直相关、水平相关）
独立需求 对相关需求项目的预测来源于对基本物资的需求
需求的空间和时间特征
时间特征： 需求量在何时发生。随着时间的变化或季节性的不同而导致售量的增 长或下降。
空间特征： 需求量在何处发生。规划仓库位置，平衡物流网络中的库存水平和按地 理位置分配运输资源都需要知道需求的空间位置。