如何进行需求预测管理(强烈推荐)
需求预测和订单管理
订单管理优势
提高客户满意度 快速响应与准确交付
提高效率
减少人力投入与提高工作效 率
降低成本
促进业务增长
优化资源配置与减少库存积压 拓展市场与增加销售额
机器学习在需求预测中发挥着重要作用，能够 自动学习并识别数据中的模式。常用的机器学 习方法包括决策树、随机森林和神经网络。决 策树通过树状结构进行预测，易于理解和解释。 随机森林是多个决策树的组合，提高了预测准 确度和鲁棒性。神经网络模拟人脑神经元间的 连接，能够识别复杂的非线性关系。
需求预测模型的评估方法
需求预测和订单管理
汇报人： 时间：2024年X月
目录
第1章 需求预测简介 第2章 需求预测模型 第3章 订单管理概述 第4章 订单管理系统 第5章 订单管理的挑战与解决方案 第6章 展望未来
● 01
第1章 需求预测简介
什么是需求预测
需求预测是指利用历史数据和统计方法，对未 来需求进行估计和预测的过程。需求预测对企 业的生产计划、库存管理和订单管理等方面起 着至关重要的作用。
常见的订单管理系统软件
SAP
德国SAP公司开发的企业资 源规划软件
需求预测和库存管理
在线电商的预测和库存管理
在线电商的需求预测和库存管理尤为 重要，因为它们通常没有实体店面来 展示和销售商品。通过准确预测消费 者需求，电商可以提前备货，确保商 品供应并提高客户满意度。
VS
具体应用包括：利用大数据分析、机 器学习和人工智能等技术进行需求预 测，以及实时监控库存水平、自动触 发补货提醒和智能分配库存。
机器学习算法
线性回归
01
通过建立因变量与自变量之间的线性关系，预测未来的需求。
支持向量机
02
基于统计学习理论的分类器，可用于分类和回归问题，适用于
需求预测。
神经网络
03
模拟人脑神经元结构的计算模型，能够处理复杂的非线性关系
，提高预测精度。
供应链管理软件
01
SAP ERP：全球领先的企业资 源计划软件，集成了供应链管 理功能，支持需求预测和库存 管理。
市场调查
收集关于消费者需求、竞争对手情况、 行业趋势等信息。
内部数据
如库存数据、销售预测报告、生产计划 等。
02
库存管理
库存类型
01
安全库存
为了应对需求波动和生产中断 而设立的库存，通常设定为一
个相对较高的数值。
02
周期库存
根据产品生命周期和销售季节 性规律，定期进行库存补充，
以维持一定的库存水平。
如何利用大数据分析进行市场需求预测(四)
随着信息技术的飞速发展，大数据分析已经成为了商业领域的重要工具。通过对海量数据的分析，企业可以更好地了解市场需求，预测未来的趋势，从而更好地做出决策。本文将从数据收集、数据清洗、数据分析和预测模型建立四个方面来探讨如何利用大数据分析进行市场需求预测。
数据收集是大数据分析的第一步。在市场需求预测中，企业可以通过多种渠道收集数据，包括销售数据、客户反馈、市场调研等。其中，销售数据是最为直接和客观的数据来源，通过对销售数据的分析，企业可以了解产品的受欢迎程度、销售趋势等。此外，企业还可以通过社交媒体平台、客户调研等方式获取客户反馈，从而更好地了解客户的需求和偏好。值得注意的是，数据的质量和完整性对于预测的准确性至关重要，因此在数据收集阶段，企业需要确保数据的准确性和完整性。
数据清洗是数据分析的关键环节。在数据收集过程中，往往会存在大量的杂乱无章的数据，包括重复数据、缺失数据、错误数据等。因此，在进行数据分析之前，企业需要对数据进行清洗，以保证数据的准确性和可靠性。数据清洗的过程包括数据去重、数据填充、数据格式化等步骤，通过这些步骤，企业可以得到干净、完整的数据集，为后续的数据分析奠定基础。
数据分析是大数据预测的核心环节。在数据分析过程中，企业可以利用多种分析方法，包括统计分析、机器学习、深度学习等。在市场需求预测中，统计分析可以帮助企业了解市场的基本特征和趋势，包括市场规模、增长率等。机器学习和深度学习则可以通过对历史数据的学习，预测未来的市场需求。例如，通过对销售数据的分析，企业可以建立销售预测模型，从而预测未来的销售趋势。此外，企业
基于物流大数据的需求预测与库存管理研究
基于物流大数据的需求预测与库存管理研究基于物流大数据的需求预测与库存管理研究
随着物流行业的不断发展和信息化水平的提高，物流企业日益依赖于大数据技术来进行需求预测与库存管理。本文将基于物流大数据，探讨如何准确预测需求并优化库存管理，以提高企业的运营效率和盈利能力。
一、物流大数据的应用
1.1 物流大数据的定义与意义
物流大数据是指通过对物流过程中产生的各类信息进行收集、存储、处理和分析，获取有关物流活动的各种数据。物流大数据分析可以揭示物流过程中的规律和问题，为企业提供决策支持。因此，物流大数据对于需求预测与库存管理具有重要意义。
1.2 物流大数据的源泉
物流大数据主要来源于物流过程中的各个环节，包括供应商、仓库、运输工具和客户等。通过对这些环节产生的数据进行收集和分析，可以获得各种有价值的信息。
二、需求预测的方法与技术
2.1 传统需求预测方法的局限性
传统的需求预测方法主要依赖于人工经验和统计学方法，其准确性和效率有一定限制。由于物流过程中的数据量庞大而复杂，传统方法往往无法满足需求预测的要求。
2.2 基于物流大数据的需求预测方法
利用物流大数据进行需求预测可以更准确地了解市场需求的变化趋势，并作出相应的调整。物流大数据的应用使得企业能够更好地理解客户需求，提前采取措施以满足需求。
三、库存管理的优化策略
3.1 传统库存管理的挑战
传统的库存管理往往存在库存积压和缺货问题。由于需求的不
确定性和库存成本的考虑，企业往往面临着库存管理的挑战。
3.2 基于物流大数据的库存管理优化
通过对物流大数据的分析，可以更准确地掌握库存的动态变化，采取相应的优化策略。例如，通过需求预测和供应链协同，可以
6需求预测与管理
一次指数平滑预测值如下
30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 1 2 3 4 5 6 7 月份 8 9 10 11 12
销售额（千元）
实际销售额
α =0.4
α =0.7
越小，预测值越平滑，越大，预测值波动大。
二次指数平滑法
二次指数平滑法是指对市场现象实际观察值
1、应用过程 1）挑选专家。按照预测问题所需要的知识范围，确定专家。 具体人数视预测问题的大小而定，一般问题需20人左右。 2）向所有专家提出所要预测的问题及有关要求，并附上有关 这个问题的所有背景材料，同时请专家提出还需要什么材料。 然后，由专家做书面答复。 3）各个专家根据他们所收到的材料，提出自己的预测意见， 并说明自己是怎样利用这些材料提出预测值的。 4）将各位专家第一次判断意见汇总，列成图表，进行对比， 再分发给各位专家，让专家比较自己同他人的不同意见，修 改wenku.baidu.com己的意见和判断。
预 测 的 特 征
预测一般假设在过去发生某一事件的状态在将 来仍然存在。 由于未来情况有很大的不确定性，预测不可能 是绝对准确的。 当预测的时间跨度比较长时，预测的准确性就 会下降。 预测不是一门精确地科学，确切地讲，它是科 学与艺术的结合。 预测离不开科学测定的数据，离不开数学模型 和电脑模拟，但也离不开人们的经验和判断。 然而，不能因为预测的失误而否定预测。
需求预测方法
需求预测方法
常用的物资需求预测方法主要包括基于时间序列模型的移动平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推预测法等;基于因果分析模型的回归分析预测法，基于统计学习理论以及结构风险最小原理的支持向量机预测方法，基于人工智能技术的人工神经网络算法。归纳如图1：
图1：物资需求预测方法
一、 时间序列法
1.定义：将预测对象按照时间顺序排列起来，构成一个所谓的时间序列，从所构成的这一组时间序列过去的变化规律，推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律，就是时间序列预测法。
2.概况：
时间序列法主要考虑以下变动因素：①趋势变动，②季节变动，③循环变动，④不规则变动。
若以S t ，T t ，C t ，I t 表示时间序列的季节因素S t ，长期趋势波动、季节性变动、不规则变动．则实际观测值与它们之间的关系常用模型有
加法模型：
乘法模型：
混合模型：
时间序列预测一般反映三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化、随机性变化。
t t t t I S T x ++=t t t t I S T x ⋅⋅=)())t t t t t
t t t I T S x b I T S x a +⋅=+⋅=
3.时间序列常用分析方法：移动平均法、指数平滑法、季节变动法等
（1）移动平均法
①简单移动平均法：将一个时间段的数据取平均值作为最新时间的预测值。该时间段根据要求取最近的。例如：5个月的需求量分别是10，12，32，12，38。预测第6个月的需求量。
=27。
可以选择使用3个月的数据作为依据。那么第6个月的预测量Q=32+12+38
3
②加权移动平均法：将每个时段里的每组数根据时间远近赋上权重。例如：上个例子，3个月的数据，可以按照远近分别赋权重0.2，0.3，0.5。那么第6个月的预测量Q=0.2×32+ 0.3×12+0.5×38=29（只是在简单移动平均的基础上考虑了不同时段影响的权重不同，简单移动平均默认权重=1.）
需求预测与库存管理
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？
1 调整库存结构
大
杠杆
VMI/JIT
战略
信息共享
• 供应商按预测备货
采 购
• 寄售 • MRP+SS〔连续需求有预测 • 定期采购〔间断需求有预测
金
• Min-max〔无预测
额
买方强势
• MRP+SS〔连续需求有预测 • 定期采购〔间断需求有预测 • Min-max〔无预测
买方弱势
• 单次需求：buy to order • 连续需求：min-max
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！
基于软件系统的产品需求预测管理办
产品需求预测管理办法
1.范围
针对公司全部产品编码进行新年度（12个月）产品需求预测。
2.术语与定义
2.1.平滑指数法
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，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。
yt1Y
t(1)yt
，即预测值等于上一年的实际值和上一年的预测值的加权和，一般情形下
的取值为0.2，依据预测规则计算需求量的预测值。
2.2.VIP客户
最近3年签约正式合同金额前50名客户，以ERP系统统计数据为依据，每年正式发布1次。
3.需求预测方法
3.1.通用预测
3.1.1.方法描述
非工程类老产品，近3年订货客户数量大于等3，根据近3年历史合同订货数据，按平滑指数法进行预测，形成产品年度的预测需求数据。3.1.2.输入
ERP系统近3年订货合同信息；VIP客户名单；工程产品清单；新产品清单。
3.1.3.过程及约束
根据ERP系统近3年订货合同信息，按平滑指数法预测产品的年度预测需求数据，然后过滤其中近3年订货客户数量大于等3的，剔除VIP客户订货产品、剔除工程产品清单中产品、剔除新产品清单中产品，形成通用预测的产品年度的预测需求数据。
3.1.
4.输出
通用预测的产品年度的预测需求数据。
3.2.专项预测
3.2.1.方法描述
非工程类老产品，近3年最近订货客户数量小于等于2，根据近3年历史合同订货数据，按平滑指数法进行预测，将预测需求建议数据提交市场部判断与确认形成产品的年度预测需求数据。
人力资源需求预测的常用方法是什么
⼈⼒资源需求预测的常⽤⽅法是什么
⼈⼒资源即⼈事，最⼴泛定义是指⼈⼒资源管理⼯作，包含六⼤模块：⼈⼒资源规划、招聘、培训、绩效、薪酬和劳动关系等。接下来由店铺为⼤家整理出⼈⼒资源需求预测的常⽤⽅法是什么，仅供参考，希望能够帮助到⼤家！
⼀、定性预测⽅法
1.管理评价法。
管理评价法，是预测企业⼈⼒资源需求最常⽤的⼀种主观预测法。它是由⾼层管理者、部门经理和⼈⼒资源部专员等⼈员⼀起预测和判断企业在某段时间对⼈⼒资源的需求。管理评价法可以分为⾃下⽽上的下级估计法和⾃上⽽下的上级估计法两种。下级估计法是⾸先由基层管理⼈员根据其⽣产能⼒、员⼯流动等情况预测⼈员需求，然后向上级主管部门汇报。上级估计法是由⾼层管理者根据组织发展⽬标和发展战略以及经营环境等的变化预测⼈员需求。利⽤管理评价法预测⼈员需求的主要依据是：企业的⽬标、⽣产规模、市场需求、销售或者服务规模、⼈员配置及流动性等。这种⽅法的主要缺点是：具有较强的主观性，受判断依据以及判断者经验的影响较⼤。该⽅法通常⽤于中短期预测，并且在预测中将下级估计法和上级估计法结合起来运⽤。
2.现状预测法。
现状预测法是⼀种适⽤于短期预测的最简便的预测⽅法。这种⽅法假定组织的员⼯总数与结构完全能适应预期的需求，管理者只需要安排适当的⼈员在适当的时间内去补缺即可，如替补晋升和跳槽者的⼯作岗位。
3.经验预测法。
经验预测法，是⼀种利⽤现有情报和资料，根据以往的经验，结合本企业的实际特点，对企业未来员⼯需求进⾏预测的⼀种简便易⾏的预测⽅法。这种预测⽅法是基于⼈⼒资源的需求与某种次要因素之间存在某种关系的假设。由于这种⽅法完全是依靠预测者的经验和能⼒，预测结果的准确性和精确度得不到保证，通常只能⽤于短期预测。
4需求预测与库存管理
第四章 需求预测与库存管理
2
主要内容
第一节 需求预测 第二节 库存控制
3
一、物流管理中的需求预测
物流预测是为制定物流作业计划而对货物需求的地 点、品种以及时间的预计 物流中的存储、运输等各项业务活动的计划都是以 预测的资料为基础的。 物流管理者不需要做所有的预测活动。中长期预测 通常由企业其他部门提供给物流部门，物流经理一般 在制定库存控制、车辆调度等短期计划时，要亲自做 一下预测，以有效安排资源。
15
六、预测技术
定性预测
定性预测方法主要包括专家判断、营销估计、集体讨论、市 场调查、类推法、德尔菲法等多种。
定性分析方法的优点在于当市场预测缺少定量的数据支持或 者当变量太多不能形成一个稳定的模型时，可以采用定性分析 的方法。另外，运用这种方法进行预测简单快速，不需要复杂 的统计计算。
定性分析的缺点在于预测缺乏证据支持，主观性过强，无法 进行误差分析等等，这些限制因素可能会导致判断的失误。
▪适应性平滑(adaptive smoothing)，对α因素的有效 性进行定期考察。 α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。
20
六、预测技术
因果关系技术
通过分析自变量与因变量之间的相互关系，根据自变量数值的变 化，预测因变量数值变化的一种方法，也称作回归预测法。这种 方法是预测学的基本方法，应用十分广泛。
需求预测的分析方法
12 12 2510
合计 22 22 22
105 310 820 1220 1430 710 205
22 22 4910 409.1667
计算 22/409 22/409 22/409
105/409 310 /409 820 /409 1220 /409 1430 /409 710 /409 205 /409
1-32
Visual
先行指数
（原因要素） 房地产投资
出生率 网站的点击率
健康趋势 更健康的生活方式
影响
建筑材料 家具
婴儿产品 电子商务销售
医药供应 营养产品 适宜产品
1-33
Visual
新产品
每个新产品/服务都存在预计的风险。 每个新产品/服务的上市都有可能出现以下 状况： 扭转市场颓势； 强烈地刺激市场，市场份额急剧扩大； 损失 灾难 无尽的责任和义务
•
这些年的努力就为了得到相应的回报 。2021年1月8日星期 五7时28分40秒 07:28:408 January 2021
•
科学，你是国力的灵魂；同时又是社 会发展 的标志 。上午7时28分 40秒上 午7时28分07: 28:4021.1.8
•
每天都是美好的一天，新的一天开启 。21.1.821.1.807:2807: 28:4007:28:40 Jan-21
促销管理的销售预测与需求预测
销售预测与需求 预测有助于优化 库存结构，降低 库存成本，提高 库存周转率。
结合销售预测与 需求预测，可以 制定合理的采购 计划，避免因缺 货或库存积压而 影响销售业绩。
市场拓展与渠道策略
销售预测：预测未 来市场需求，制定 销售计划和目标
需求预测：分析消 费者需求，调整产 品设计和营销策略
市场拓展：利用销 售预测和需求预测 的结果，制定市场 拓展计划
单击此处添加标题
未来销售预测与需求预测将更加注重个性化需求分析，利用大数据和人工 智能技术对消费者行为和偏好进行分析，实现精准营销和个性化推荐。
动态定价与个性化营销策略的结合
单击此处添加标题
动态定价：根据市场需求和竞争情况，实时调整产品价格，提高销售效率和 盈利能力。
单击此处添加标题
个性化营销策略：针对不同客户群体，制定个性化的营销策略，提高客户满 意度和忠诚度。
促销策略：根据销售预测和需求预测的结果，制定相应的促销策略
调整与优化：根据实际销售情况，及时调整和优化促销策略
库存管理与采购计划
销售预测与需求 预测用于制定库 存管理策略，确 保产品供应与市 场需求相匹配。
通过销售预测与 需求预测，可以 提前预测未来一 段时间内的库存 状况，从而提前 调整采购计划。
大数据与人工智能技术的应用
单击此处添加标题
销售预测与需求预测将更加依赖于大数据分析，通过对历史销售数据和市 场趋势的挖掘，提高预测准确率。
供应链管理中的需求预测方法使用教程
供应链管理中的需求预测方法使用教程
随着全球市场的竞争日趋激烈，供应链管理成为企业取得成功的关键因素之一。需求预测作为供应链管理的重要环节，对于企业的生产计划、库存管理以及供应商选择等方面都起着至关重要的作用。本文将介绍供应链管理中常用的需求预测方法，并提供相应的使用教程。
一、量化方法
1. 移动平均法
移动平均法是一种简单而常用的需求预测方法。它基于过去一段时间内的平均需求量来预测未来的需求量。
使用教程：
a. 收集过去一段时间的需求数据，通常选择过去3个月或6个月的数据。
b. 将这些数据按时间顺序排列，并计算出移动平均值。
c. 利用移动平均值来预测未来的需求量。
2. 加权移动平均法
加权移动平均法是在移动平均法的基础上增加了对过去需求数
据的加权处理。不同的时间点的数据可以给予不同的权重，以反
映需求量的变化趋势。
使用教程：
a. 根据需求数据的稳定性和可靠性，为不同的时间点分配权重。
b. 按时间顺序计算加权移动平均值。
c. 利用加权移动平均值来预测未来的需求量。
3. 季节性指数法
季节性指数法是一种考虑季节性变化的需求预测方法。它通过
计算每个季节的需求相对于平均需求的比例，来反映季节性的影响。
使用教程：
a. 收集多年的需求数据，按季度（或月份）进行划分。
b. 计算每个季节的平均需求量和总平均需求量。
c. 计算每个季节的季节性指数，即每个季节的平均需求量除以
总平均需求量，并乘以100。
d. 根据季节性指数来调整未来的需求量。
二、定性方法
1. 调查法
调查法是一种基于市场调研和专家意见的需求预测方法。它通
如何利用大数据分析进行产品的需求预测和规划
随着信息技术的发展和应用范围的逐渐扩大，大数据分析已经成为了企业管
理和决策中不可或缺的一部分。在产品开发和市场推广中，利用大数据分析进行产品的需求预测和规划已经成为了企业提高竞争力和市场占有率的重要手段。本文将从大数据分析的意义、方法和应用角度对如何利用大数据分析进行产品的需求预测和规划进行探讨。
一、大数据分析的意义
大数据分析是指利用先进的技术和工具对海量的数据进行挖掘、整合和分析，以发现数据之间的潜在联系和规律，为企业决策提供有力的支持和依据。在产品需求预测和规划中，大数据分析的意义主要体现在以下几个方面：
首先，大数据分析可以帮助企业更加全面地了解消费者的行为习惯和偏好。
通过对消费者在互联网、社交媒体等平台上的活动和行为数据进行分析，企业可以清晰地了解到消费者的购买习惯、喜好特点以及对产品的需求。这有助于企业更加准确地把握市场需求，及时调整产品结构和定位。
其次，大数据分析可以帮助企业提高产品的精准营销能力。通过对消费者的
社交网络数据和位置信息进行分析，企业可以更加准确地锁定目标消费群体，制定针对性的营销策略，提高营销效果和销售额。
再次，大数据分析可以帮助企业优化产品的设计和研发过程。通过对消费者
的反馈数据和产品使用数据进行分析，企业可以了解到产品的优缺点和改进空间，从而及时调整产品设计和研发方向，推出更加符合市场需求的产品。
综上所述，大数据分析在产品需求预测和规划中具有重要的意义和作用，有
助于企业更加准确地把握市场需求，提高产品的竞争力和市场占有率。
二、大数据分析的方法
在利用大数据分析进行产品需求预测和规划时，企业可以采用以下几种方法：首先，基于用户行为数据的分析。通过对用户在互联网、移动应用等平台上
需求预测与库存管理PPT课件
精品课件
3
4. 2 预测方法与流程
4. 2.1 预测方法
1、自顶向下方法：也叫分解法。
先预测最大范围的总量，再将总量按历史数据/比例分 解到各部分。
这种预测方法成功的条件是：稳定的需求环境－－需 求水平在全范围统一变化。
2、自底向上方法：也叫分权法。
先预测各部门的需求水平再加总为总需求。
这种方法成功的条件是：准确把握各具体、特定市场
这种库存在总库存中占精品很课件大比重。
6
3、在途库存：中转库存
未达目的地处于运输状态或等待运输状态而存放在运输
工具中的库存。把握这种库存的地点、状态对企业而言十
分重要。
4、经济订购批量：
为维持合理库存水平而组织的库存补充量。是库存定 期控制与定量控制的主要目标，目的是使库存总成本降到 最低。
5、再订货点：
求量稳定且可以准确预测。
目标函数： min TC = DU + D/Q K + ½ QC
经济订购批量模型：EOQ ＝√2DK/C
年消耗量732罐，订货成本45元/次，存货成本15元/罐.年
EOQ=√2X732X45/15 = 66精品课罐件
13
2、不允许缺货、持续到货的库存控制模型
与1 的区别在于，企业补充库存的到货需要在一段时
精品课件
14
3、允许缺货，瞬间到货的库存控制模型
需求预测的实施步骤
需求预测的实施步骤
1. 确定需求预测的目标
在开始进行需求预测之前，首先需要明确预测的目标。确定需求预测的时间范围、预测的精确度要求以及预测的关键指标等。
2. 收集历史数据
需要收集相关的历史数据，这些数据可以包括过去的需求量、销售量、访问量
等指标。确保数据的准确性和完整性，以便进行后续的分析和预测。
3. 数据清洗和处理
在收集到历史数据后，需要进行数据清洗和处理，以便剔除异常值、填补缺失
值以及进行数据的归一化等操作。这样可以提高预测模型的准确性和稳定性。
4. 数据可视化和分析
在数据清洗和处理后，可以使用数据可视化工具对数据进行分析和展示。通过
绘制折线图、散点图、柱状图等来观察数据的趋势和关系。这可以帮助我们更好地理解数据并选择合适的预测模型。
5. 选择合适的预测模型
根据数据的特点和预测的目标，选择合适的预测模型。常用的预测模型包括时
间序列模型、回归模型、神经网络模型等。根据实际情况，可以使用单一的模型或者结合多个模型进行预测。
6. 模型训练和评估
在选择好预测模型后，需要使用历史数据对模型进行训练，并使用一部分数据
进行模型的评估。评估指标可以包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。通过评估模型的性能，可以对模型进行优化和改进。
7. 进行需求预测
在模型训练和评估完成后，可以使用训练好的模型进行需求预测。根据预测的
时间范围和预测模型的选择，可以得到未来一段时间内的需求预测结果。
8. 预测结果分析和调整
对预测结果进行分析和验证。如果预测结果与实际情况不符，可以对模型进行调整和优化，并重新进行预测。这样可以不断提高预测的准确性和稳定性。
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1300
……
1050
390
……
315
117
……
735
273
……
450
910
……
Dec
1800
1800 720 360 720
1080 880 548 354 194 332 200
1800 720 288 432 1080
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关注历史事件对需求的影响
无间歇性 需求
Step2:预测模型评估
分析报告
确认原因 (如上下市数 据未正常维护)
间歇性 需求
确认原因 (如销售不佳/ 项目型产品)
无需 预测
有离群值 无离群值
确认原因并 设定事件
预测 模型
将旧品历史数 据当作新品数 据进行预测
规划 替代方案
准确率分析 与后续建议
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- 供应商调整计划
中长期目标规划
COPYRIGHT©2014 eBizprise Inc.
COPYRIGHT©2014 eBizprise Inc.
C
• 评估预测量 • 新产品上线规划 • 产线产能调整规划
【计划时界】• 确定采购供应计划
B
• 本期MPS物料齐套进度或异动 • 确定本期订单、客户反馈及预测冲销 • 根据下期预测确定下期排程计划
【协议时栅】• 运行下期MPS，复核下期采购计划
D
• 评估中长期产销规划
- 产线调整规划 - 新品规划
【计划时界】•
• 间歇性需求，且每月需求偏差不大 • 以项目性产品为主，MTO管理 • 重点把握项目信息和业务信息
• 平滑式需求，趋势性、季节性较稳定 • 以MTS管理为主，制定稳定的生产计划 • 可依据历史销量获得定量预测结果 • 避免频繁的营销活动影响需求稳定性 • 对稳定性偏低产品需重视事件影响
• 离散式波动需求 • 以项目性产品为主，MTO管理 • 重点把握项目信息
分类
总量预测
比率1
100%
Jan
1000
渠道类别预测 经销商 商场KA 海外销售
100% 40% 40% 20%
1000 400 400 200
区域类别预测 80%
800
华南区
37.5%
300
广州分公司 40%
120
SKU1
30%
36
SKU2
70%
84
深圳分公司 60%
180
华北区
62.5%
500
产品类别预测 类别1 SKU1 SKU2 类别2
什么是事件？
促销活动 竞品促销 数据错误 缺货
事件有哪些影响？
数据质量 需求规律 模型预测能力 未来需求分析
如何应用事件？
清洗数据 还原历史模式 分析事件影响值 事件重现或规避
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从预测中获得获得更多信息
预测追踪
• 张三为什么将产品A在7月份预测从435件修改为738件？ • 李四以往对产品B预测准确率是多少？ • 每个同事对产品C在7月份的预测分别是多少？哪一个更可靠？
销售分析
• 王五要求增加产品D的下单量，他的依据是什么？ • 产品E即将进入需求淡季，现有库存量能否满足该产品的预测量？ • 根据现有的库存，还需要生产多少才能满足需求和目标周转率？
目标规划
• 产品F进入需求旺季，应该策划哪种活动才能更好地提一下订购量？ • 根据现有预测量，销售目标达成的机会有多大？ • 今年的业绩达成喜人，明年的目标该如何制定才更合理和有激励性？
100% 30% 60% 40% 70%
1000 300 180 120 700
Feb
1500
Mar
1300
……
……
1500
1300
……
450
2Fra Baidu bibliotek0
……
600
520
……
450
520
……
1050
780
……
750
520
……
450
156
……
315
62
……
135
94
……
300
364
……
300
260
……
1500
模型运算
历史需求模式 事件影响量
基准预测 季节性 / 趋势性
相关性回归分析
数据清洗
营销活动
销售流水 特殊事件
历史销售
订单信息 项目计划
营销活动
销售目标
上下市计划 竞品信息
需求分析
市场信息
政治政策
需求 计划
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分析历史状况获得需求模式
历史销售
• 销售流水 • 数据清洗 • 特殊事件 • 营销活动
周计划 1
复审排产计划 23 4 5
确定排程计划 67 8
复核采购计划 9 10 11 12 13
本期物流出库周计划
•
A•
【冻结时栅】 •
物流出库排程：
- 工厂库存 vs. 出货订单量 - 本期物流出库周计划
复查供需异动：
- 复审本期排产时程，物料齐套异动 - 复审本期订单异动、客户反馈
异动处理方法确认
事件影响值 MAPE 离群值 R-Square 随机性因素 MAD
需求模式 预测值
还需要关注那些？
多人 协同
预测值 调整
组合 预测
市场
产品
版本 记录
多维度 分析
财务 生产
多面性的分析与沟通
总部评 估需求
目标 达成量
消费者 需求倾向
经销商 销售计划
竞争者 产品促销
上下信息一致的协同计划
营销计划
策略目标 调整
应用科学预测模型获得需求趋势
常见的预测分析模型
自我回归整合移动平均ARIMA
指数平滑 移动平均
间歇性需求分析
离散分析
类比式预测
巴斯扩散
数据曲线侦测
目标
市场 信息
多因素 分析
准确度 分析
定性 调查
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库存
政策
预测分析模型的结果
模型参数
趋势性
稳定性 季节性 规律性
新产品 计划
营销 计划
计划流程
新品 计划
上下市 计划
供应 计划
产品销量
渠道需求 财务达成
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多层次的总/分互动
销售
财 总量 产 务 ￥/# 品
生产
产品类别
Key Point:
- 不同纬度的数据重新聚合 - 计算各个层级的预测值 - 定义向下层级的分配比率 - 下层级预测调整的向上汇整
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模型运算
• 历史需求模式 • 事件影响量 • 基准需求曲线 • 季节性/趋势性
需求分析
• 销售目标 • 营销活动 • 订单信息 • 市场信息 • 项目计划 • 竞品信息 • 上下市计划 • 政治政策
根据产品需求特性确定预测模型
Step1:数据准备(产品数据基本分析)
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如何进行需求预测管理
建立产品需求差异化预测策略
Div.
(
10 平需 均求 月稳 销定 量性
标 准 差
创新性产品
F
G
长销品 D E
C
A
B
高 效
供
应
)
5
快
J
捷
H
供
I
应
K
0
0
0.4
需求频率 1.0
( 有实际需求月数 Div. 上市月数 )
• 新上市产品，需求不确定 • 结合定性预测分析潜在需求 • 避免大批量生产 • 根据试销需求快速调整供应策略
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滚动导入至月度S&OP产销规划
生产计划期
物料备货期
【10%/20%可修改】 物流出货期
【50%可修改】
计划排产期
【100%锁定】
AB
C
月预测
1
2
3
4
5
6
7
S&OP中长期计划 【100%可修改】
D
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
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选择恰当的位置进行预测
物料/半成品 A
总部/类别
总部/类别/SKU B
大区/类别/SKU 大区/客户/SKU
客户/SKU/门店 C
需求波动范围
C A
B
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历史状况 + 需求模式 + 因素调整
判别非持续销售的原则：
• 季节性商品为连续六个月无销售纪录 注
• 常销品为连续三个月无销售纪录
非持续
销售
销售一年 以上
预测品项
产品
销售长度 注
计算销售长度： • 有制造停止日期时，
扣掉第一笔有销售，
• 无制造停止日期时， 即可用最后一笔销
售扣掉第一笔销售
销售一年 以下
持续 销售
有延续 关系
未建立延 续关系