第二章物流系统规划与设计的基本理论

定量预测的优点：
注重于事物发展在数量方面的分析，重视对 事物发展变化的程度作数量上的描述，更多地依 据历史统计资料，较少受主观因素的影响。 定量预测的缺点： 比较机械，不易处理有较大波动的资料，更 难以预测事物质的变化。
定量预测与定性预测相互关系：
定性预测和定量预测并不是相互排斥的， 而是可以相互补充的，在实际预测过程中应 该把 两者正确的结合起来使用。
• 1.物流服务需求 • 包括服务水平、服务地点、服务时间和产 品特征。 • 短期的交货—采用快捷的运输方式或配置 更多的仓库。 • 服务地点、服务时间—决定物流系统的物 流网络配置以及运输方案的设计。 • 产品特征—影响仓库设备、搬运设备和运 输设备的选择。
• 2.行业竞争力 • 对竞争对手的物流竞争力作详细的分析， 从而构筑合理的物流系统 • 3.地区市场差异 • 地区人口密度、交通状况和经济发展水 平等都能影响物流设施设备的选择。
• • • • • • •
物流系统的布局规划的重点 （1）物流通道的规划 （2）物流节点布局规划 1.数量和种类 2.设置地点 3.功能配置 4.规模
• （二）物流节点设施的内部规划 • 根据物流节点的功能、作业流程和服务质量要求 确定节点内各实施的平面布局方案。 • （三）物流设备选型和平面布局设计 • 1.仓库货架系统的选型和平面布局设计 • 2.装卸搬运系统的选型和布局设计 • 3.包装及流通加工及器具的选型和布局设计 • 4.运输工具的选型 • 5.分拣设备的选型和布局设计。
SE ˆ y y n2
2
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可决系数：衡量自变量与因变量关系密切
程度的指标，表示自变量解释了因
变量变动的百分比。
其计算公式为：
R2
2 ˆ y y 1 2 2 2 y y x x y y
• （二）因果法 • 因果预测模型的基本前提是预测变量的变 化取决于其他相关变量的变化水平。 • 建立模型的关键是能够从历史数据模式中 找出与被预测变量真正有因果关系的变量， 并能准确地描述他们之间的因果关系。
• 一元线性回归预测法 • 是指成对的两个变量数据分布大体上呈直线趋 势时，运用合适的参数估计方法，求出一元线
• 数据需求依赖于项目的性质，数据来源则 根据数据需求而定。 • 数据的充分性包括数据的完整性和样本容 量。 • 样本容量指在分析中得到一个较理想的准 确度而需要的数据点数量。 • 数据的准确性指数据的可靠性。 • 数据汇总有助于使较大复杂庞大的问题简 单化。
• • • • • • • • •
一、基础规划设计资料调查的内容 （一）物流服务需求 1.服务水平 2.客户分布 3.产品特征 4.需求特征 5.需求规模 6.需求服务内容 7其他
• • • e—绝对误差
sz ) 估计样本容量n：n ( s—总体方差或其估计值 e
a/2
2
• 对给定的显著性水平：

za / 2 za / 2
1 e dv 1 a 2
v 2 2
• 1-a为置信度 • 绝对误差可用相对误差和均值的估计函数表示：
e Ax
• 四、数据的准确性分析 • 对数据的准确性分析的目的是为了剔除异 常数据，即非正常数据代表的数据点。 • 方法： • 1.百分数方法 • 把在一定百分点之上或之下的数据删除 • 2.基于数据的方法 • 将低于或高于某一特定数值的数据点去除。 • 这种方法需要指定截止数值。
定性预测的特点：
（1）着重对事物发展的性质进行预测，主要凭 借人的经验以及分析能力；
（2）着重对事物发展的趋势、方向和重大转折 点进行预测。
定性预测的优点在于： 注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活 性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单、迅速，省 时省费用。 定性预测的缺点是：
易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判 断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束 缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。
• • • • • • • •
（二）现有物流资源 1.现有物流实施设备状况 2.现有物流系统的基本运营 3.制约因素 （三）社会经济发展状况 1.产业特征 2.产业模式 3.经济规模
• • • • •
（四）竞争状况 1.竞争者的服务水平 2.竞争者的物流资源配置情况 3.竞争者的服务方式 4.竞争者的理赔情况
第三阶段：对制 定方案进行评价、 选择修改 第四阶段：方案实施 第五阶段：实效评价
制定方案
方案的评价与选择 执行 实效评价
第二节 基础资料的调查与分析
• • • • • • • 基础资料的调查分析包括 1.确定需要数据和数据的来源 2.确定样本容量 3.分析所得数据的充分性和准确性 4.对数据进行分类汇总 5.建立收集辅助数据的方法 6.对得不到的数据进行估计
性回归模型，然后现象之间都存在相关关系，因
• • 此，一元线性回归预测有很广泛的应用。进 行一元线性回归预测时，必须选用合适的统
•
•
计方法估计模型参数，并对模型及其参数进
行统计检验。
一、建立模型
一元线性回归模型：
yi b0 b1 xi i
第三节
物流需求预测
• 进行预测的主要目标是为了准确掌握未来 的发展趋势。 • 提高预测准确性从改变预测方法入手： • 1.降低预测的细节程度 • 2.减少预测周期 • 3.两者结合。远期预测要在详细程度最低的 情况下进行；短期预测，则可以将详细程 度提高。
• 一、物流需求特征 • （一）物流需求的空间和时间特征 • 物流需求的时间特征表现为物流需求随着 时间的变化而发生波动 • （二）规律性需求 • 1.趋势 • 2.季节性 • 3.随机性
第一节 物流系统规划与设计概述
第一节 物流系统规划与设计概述
• 一、物流系统规划设计的原则 • （一）开放性原则 物流系统的资源配置需要在全球范围内寻求。 （二）物流要素集成化原则 • ①物流活动的集成：利用基础设施 ② 物流业务的集成：配量物流资源 • ③物流环节集成 ④综合集成、业务流 程集成：信息技术 ⑤综合集成：管理制度
• 五、数据分类归并 • 聚类方法常用来对相似产品进行归类并总， 以缩小问题的范围，聚类是将相似的物体 归为一类的各种统计和数学模型的统称。 • 方法： • 1.最近距离 • 2.最远距离 • 3.均值距离
• 六、对丢失数据或得不到数据的处理 • 对丢失数据可以用内插法、专家进行估计 • 得不到数据和未来信息有关，则可以通过 预测的方法进行估计 • 七、基础规划设计资料的分析方法 • 1.定量分析 • 2.定性分析
b b 其中， 0， 1 是未知参数， i 为剩余残差项
或称随机扰动项。
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二、估计参数
用最小二乘法进行参数的估计时，要求 i
满足一定的假设条件：
i 是一个随机变量； i 的均值为零，即 E i 0 i 的方差为常量，即 D i 2 在每一个时期中，
x x y y
2
可见，可决系数取值于0与1之间，并取 决于回归模型所解释的 y 方差的百分比。
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相关系数
其计算公式为：
r
x x y y x x y y
2
2
由公式可见，可决系数是相关系数的平方。
相关系数越接近+1或-1，因变量与自变量的拟
合程度就越好。
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相关系数与可决系数的主要区别：
相关系数测定变量之间的密切程度，可决 系数测定自变量对因变量的解释程度。相关系 数有正负，可决系数只有正号。
• 物流系统要素集成的主要过程 • 1.调查和发掘物流服务需求商的物流服 务需求 2.查定现有资源 • 3.确定需要配置的物流要素资源 4.根据 需要设计和规划物流集成方案
• （三）网络化原则 • 网络化是指将物流经营管理、物流业务、 物流资源和物流信息等要素的组织按照网 络方式在一定市场区域内进行规划、设计 和实施，以实现物流系统快速反应和最优 总成本等要求的过程。 • （四）可调整性原则 • 对市场需求的变化和经济的发展的变化， 能够及时应对。
四、物流系统规划与设计的方法和步骤
第一阶段： 确定与约束 条件 第二阶段：进行 深入调查制定解 决所存在问题及 实现所提出目标 的规划设计方案 确定目标与目的 收集基础数据 基础资料分析 收集基础数据 识别问题、寻找 方法问题的解决 叙述规划设计实施的 目的、确定各种问题、 判明问题与约束 收集有关数据 分析数据，预测 未来需求 依据需求，识别 问题，并提出适 当的解决问题的 方法 通过分领域系统 规划设计，进而 形成一体化整体 方案。
• （三）不规律性需求 • （四）派生性需求和独立性需求 • 派生性需求是物流需求随某种需求的变化 而产生的。 • 派生性需求可形成一组需求链，有很强的 倾向性。 • 独立需求性是指物流需求的产生是随机的， 影响物流需求的因素众多甚至不可获知。 （统计分析）
• 二、预测方法 • （一）定性预测 定性预测的概念： 是指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，根据已掌握的 历史资料和直观材料，运用个人的经验和分析判 断能力，对事物的未来发展做出性质和程度上的 判断，然后，再通过一定形式综合各方面的的意 见，作为预测未来的主要依据。
各个 i 相互独立；
i与自变量无关。
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用最小二乘法进行参数估计 ，得到的 估计表达式为：
b1
x x y y x x
2
b0 y b1 x
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三、进行检验
标准误差：估计值与因变量值间的平均
平方误差。
其计算公式为：
第二章
物流系统规划与设 计的基本理论