基于CPFR的协同预测模型研究
基于CPFR的流通业供应链协同关系模型
始普 及 。行业 内最大规模 的 因特 网交
换 平 台ＧＮＸ、Ｗ Ｗ ＲＥ ＲＡＮＳ Ａ 、Ｔ ＯＲ 也 先 后 发表 了采 用 展 。
基于Ｃ Ｆ Ｐ Ｒ的我国供应链管理 关系模型及核心内容
基 于对 我 国流 通 行业 现 状 的分
环。
由于 信 息 技 术 手 段 能 够 完 成 商 流 、资金流和信息流的处理 ，在Ｃ Ｆ ＰＲ 中实现 了最佳 的补 货指令之后 ，最 终
行 业 组 织 的 作 用 也 是 实 现 我 国供
术的手 段 ，在企业级 信息 系统的 基础 上 ，还 需要有针 对企 业之 间供应链管
理 的 相 关 系 统 ，辅 助 实 现 Ｃ Ｒ的 理 ＰＦ
念和 思想 ，并具体落实 ，包括 Ｃ ＲＭ、
Ｓ ＲＭ ＬＩ ＫＭ ＤＷ／ＤＭ ＳＣＳ Ｓ
Ｉ 供应链管理
ｌ ｉａ Ｃｏ ｎ ｍｐ ｔ ｒ ｏ Ｃｈ ｕ ｅ ＆Ｃ ｍｍｕ ｉａ ｉ ｎ ｎｃ ｔ ｏ
基于 ＣＰ Ｒ Ｆ 的流 通 业供应 链 协 同关 系模 型
ｅｅｅｅ ｅ ｏ ｅ ｏ牛东来
最近几 年 ，流通 行业对供应 链管
理 的 研 究 和 应 用 受 到 了广 泛 的 关 注 ，
销 和 数 据 库 营 销 奠 定 基 础 ，继 续 将
Ｃ Ｆ Ｐ Ｒ的供应 链模 式推 广到 消 费者之 中 ，彻底打 通供应 链管理 终端 的最后
一
Ｓ Ｐ Ｃ 等。 Ｃ 、Ｓ Ｅ
应链管理关系模型的重要保障。标准化
的 制 定需 要 行 业 的参 与 和促 进 ，标 准 化
３ 、建 立我 国流通 业 供应链 管 理及 电子商务模 型
析 ，以 及 从 供 应 链 原 理 、 电 子 商 务 应
闻述供应链管理中的cpfr模式的概念及其内容
CPFR（Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment）即协同规划、预测和补货，是一种供应链管理中的合作模式。
它通过信息共享、协同决策和工作流程整合，实现了供应链各环节间的紧密合作和协调，旨在提高供应链的效率和响应速度。
下面将对CPFR模式的概念及其内容进行详细介绍。
一、CPFR模式的概念1. 定义CPFR模式是一种以合作为基础的供应链管理方法，通过共享信息、协同规划和预测以及协同补货等手段，实现供应链各参与方之间的紧密合作和协调，以满足市场需求、降低库存成本和提高客户满意度。
2. 目标CPFR模式的目标是通过优化供应链的运作，实现以下几个方面的效益：- 提高供应链的效率：通过共享信息和协同规划，减少供应链中的不必要环节和时间浪费，提高生产和配送效率。
- 提高供应链的响应速度：通过共享预测信息和实时补货机制，对市场需求的变化能够及时作出反应，减少缺货或积压库存的风险。
- 降低供应链的库存成本：通过共享需求预测和协同补货，准确掌握市场需求，避免过度备货和积压库存，降低库存成本。
- 提高客户满意度：通过准确的需求预测和及时的补货机制，能够更好地满足客户需求，提高客户满意度。
二、CPFR模式的内容CPFR模式主要包括以下几个方面的内容：1. 信息共享信息共享是CPFR模式的核心。
供应链各参与方需要共享包括销售数据、库存信息、需求预测、市场趋势等相关信息，以便更准确地进行规划、预测和补货决策。
信息共享可以通过电子数据交换（EDI）、供应链管理系统（SCM）等信息技术手段实现。
2. 协同规划（Collaborative Planning）协同规划是指供应链各环节之间共同制定供应链的战略和计划，包括销售预测、产能规划、采购计划等。
通过共同制定规划，可以避免信息不对称和错误传递，减少库存波动和供需不平衡的问题。
3. 协同预测（Collaborative Forecasting）协同预测是指供应链各参与方基于共享的信息，通过统计模型、时间序列分析等方法，共同预测市场需求和销售趋势。
对CPFR研究的探讨
实体 自愿行 业 内 部的 商业 标 准 协会 （ ｏ ｎ ｒ Ｉ ｅ ｎ ｕ ｒ Ｃ ｍ ｅ ｅ Ｖ ｌ ｔ ｙ ｎ ｒ ｄｓ ｙ ｏ ｍ ￣ ｕ ａ ｔｉ ｔ Ｓ ｎ ａ ｓ ｓ ｃ ｔ ｎ 一一起致力于 Ｃ Ｆ ｍ ｄＭ ｓ ｉ ｉ ） Ａ ｏ ａｏ Ｐ Ｒ的进一 步研究 企业 间需求 预测信息 交换 的标准 化水 提 平。１ ９年， ９ ９ 开发 了 Ｃ Ｆ Ｐ Ｒ伙伴关 系的协作模式 。同年 ， 支持 Ｃ Ｆ Ｐ Ｒ的 应用软件产品也开始问世 。其试 点企业从美 国沃尔玛零售商 等少数公
对 ＣＦ Ｐ Ｒ研 究 的 探讨
万 里顺 冯 进 展 江 西 外语 外 贸职 业 学 院 ３０ ９ ３０ ９
中图分类号 ：７ ３ 文献标识码 ： 文章编号 ：０９— ０ ７ ２ １ ）５— ０ ３— ２ Ｆ１ Ａ １０ ４ ６ （０ ０ ０ ０ ８ ０
１弓 盲 ｌ ＣＦ Ｐ Ｒ的形成始 予沃尔玛所推动的 Ｃ ａ Ｃ Ｕ ｂｒｆｅＦ ｍｔ ｎ ｒ Ｒ（ ｏａｏａ ｖ ０ ｉ ｄ Ａ Ｒ ｐ ｎ ｈ ｅｔ是利用 Ｉｔ ｔ ｅｌ ｉ ｍ ｎ） ｅｓ ｎ ｍｅ通过零售企业 与生产 企业的合作 ， 同做 ｅ 共 出商品预测 ， 并在此基础上实行 连续补货 的系统。后来 。 沃尔玛 的不 在
行。
（） ２ 没有解决 Ｃ Ｆ Ｐ Ｒ的关键难题 ： Ｐ Ｒ的关 键在于这 四个 问题 ： ＣＦ ①
协 同预测需求 ， 达成需求 预测一致 ， 使预测 与实际更接近 。②协 同计划 ， 在协 同需求预测的基础上使供应 链中的节点 企业进行协 同计划。③ 协 同补货 ， 供应链供应企业在下游企业需要补货 时快速补货的协同系统建
协会（ ｌ ａＣ ｍ ｅ Ｉｉ ｉｉ ， Ｃ ） Ｇｏ ｌ ｏ ｍ ｅ ｎ ｔｔ ｅＧ Ｉ 的积极赞助下 ， ｂ ．ａｖ 召开了相关会议 。 进 行了多次交流 ， 吸收了促销计划 、 例外处理 、 多层协作 和同步化等经营理 念 ， 了 １０多个实施 Ｃ Ｆ 借鉴 ０ Ｐ Ｒ项 目的经验 ， ２ ０ 于 ０ ２年 ６月公布 了 ２ ０ ．
CPFR组合预测方法研究
SCM的协同新模式：协同计划、预测及补货CPFR
SCM的协同新模式：协同计划、预测与补货CPFR 【作者】陈兵兵一、协同计划、预测与补货CPFR的概念与起源全球经济一体化的加速，信息技术的发展，市场竞争的日益激烈和市场需求的快速多变都给企业带来了难得的机遇和严峻的挑战，企业在面对全球市场巨大商机的同时也面临着交货期需要不断缩短、成本需要不断降低，而质量和服务需要不断提高的巨大压力，这就要求企业应具备对不断变化的市场需求作出科学预测和快速反应的能力，通过与供应链上业务伙伴进一步联盟与合作，整合资源，共享信息，以更加紧密的协同方式进行运作。
因此，人们在对供应链运作进一步优化的过程中，创建了协同计划、预测与补货的管理模式，通过基于Web的联合预测计划改进了连续补货的标准，使供应链伙伴能够利用Internet 来共享预测、检测主要的变化、交换知识和协调解决分歧，最终双方取得一个共同的预测和补货计划来增加供应链的响应速度，降低成本，提高服务水平。
协同计划、预测与补货CPFR（Collaborative Planning，Fore___casting and Replenishment）是一种面向供应链的新型合作伙伴的策略和管理模式，它应用一系列技术模型和处理手段，协同过程跨越了企业和整个供应链，提供了覆盖整个供应链的合作过程。
它通过共同管理业务过程和共享商业信息来改善供需双方的伙伴关系，提高预测的准确度，改进计划和补货的过程和质量，最终达到提高供应链效率、减少库存和提高消费者满意程度的目的它既是一个概念，也是一个软件系统，即整个概念和模式是通过一套软件系统的运行来实现的。
二、CPFR的形成与VICS协会CPFR最初的使命非常近似于在它之前出现的ECR、QR、CFAR和VMI所做的努力。
它的雏形是协作、预测与补货CFAR（Collaborative Fore___casting and Replenishment）方式，1995年由零售业巨头Wal-Mart及其供应商Warner-Lambert（其中包括Manugistics，它后来被JDA软件公司收购）等5家公司所推动的开源合作项目，并成立了一个零售供应链工作组（Retail Supply and Demand Chain Working Group）开始合作研究和探索的，目的使改善零售商和供应商的伙伴关系，以达到改善预测准确度，降低成本和减少库存，发挥出供应链的全部效率的目的。
CPFR－－建立工商协同价值联盟的系统指导思想
CPFR－－建立工商协同价值联盟的系统指导思想由尿布系统引发的供应链革命1980年，美国俄亥俄州辛辛那提市的日用品制造商Proctor & Gamble （简称P&G，宝洁），接到密苏里州圣路易市一家超级市场的要求，说能不能自动补充架子上的Pamper牌尿布，不必每次再经过订货的手续，只要架子上一卖完，新货就到，可以每月付一张货款的支票。
两家公司就试验将双方计算机连起来，做出一个自动补充纸尿布的刍型系统，结果试用良好，两家公司不必再为“尿布”发愁了。
由此，自动化的供应链管理也就开始了。
1987年，P&G副总裁Ralph Drayer决心把“尿布”系统扩大，要覆盖他们所有的下游经销商和日用品销售商。
Rolph Drayer解释说，零售业上下游买卖的手续过于繁琐，尤其是对多家、多样商品的买卖，不但复杂，而且费时耗力，要付出很高的成本。
这件事所面临的第一个挑战，就是要树立真正的榜样。
P&G与Wal-Mar一拍即合，开始了自动送货的合作，“连续补充”(Continuous Replenishment) 的概念就因此产生了。
P&G与Wal-Mart这两家最大的卖主与买主，彼此信任，不断试用更有效率的做法，来降低存货、运费和其它不确定的因素。
事实证明，自从宝洁公司与沃尔玛实行产销联盟以后，沃尔玛店铺中宝洁公司的纸尿布商品周转率提高了70％，与此相对应，宝洁公司的纸尿布销售额也提高了50％，达到了30亿美元，宝洁与沃尔玛之间的产销联盟所产生的另一个重大积极作用是：以这两个企业为中心，彻底打破了当时在美国流通领域占统治地位的以双环节为主的多环节流通体制。
当时，有两家大型百货零售连锁店试用，一家是Wal-Mart，一家是Kmart。
Wal-Mart在1988年买了P&G的“尿布”系统，然后充分运用系统的特点，致使企业发展到今天，已经成为拥有4700家大卖场的全球最大百货零售企业。
SCM的协同新模式协同计划预测与补货CPFR
SCM的协同新模式协同计划预测与补货CPFR供应链管理（Supply Chain Management，简称SCM）是指对涉及生产、运输、库存以及与这一过程相关的信息的全球范围内的流动与操纵进行规划、实施和控制的活动。
协同计划预测与补货（Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment，简称CPFR）作为一种在供应链中实现信息共享和合作决策的方法，为SCM的发展带来了新模式。
本文将介绍SCM的协同新模式：协同计划预测与补货CPFR。
一、CPFR的概念及特点CPFR是一种基于供应商和零售商之间的合作关系，通过共享销售数据和需求预测信息，实现共同制定计划和补货策略的合作模式。
CPFR的基本流程包括需求预测、计划编制、补货执行和评估。
其特点主要体现在以下几个方面：1. 信息共享：CPFR要求供应商和零售商之间实时共享销售数据和需求预测信息，确保双方对市场需求的准确理解，从而共同制定合理的计划。
2. 合作决策：基于共享的信息，供应商和零售商可以共同制定计划和补货策略，相互协调，以实现供需的平衡和最优化。
3. 实时补货：CPFR通过共享信息，使得供应商可以快速响应零售商的需求变化，及时补货，减少库存风险和库存积压。
4. 业务流程集成：CPFR要求供应商和零售商之间建立紧密的业务流程集成，通过信息系统的互联互通，实现共同制定计划和共享销售数据的高效运作。
二、CPFR的优势CPFR作为一种新的供应链协同模式，具有以下几个优势：1. 提高准确性：CPFR通过共享销售数据和需求预测信息，可以更准确地预测市场需求，降低需求预测误差，提高计划准确性。
2. 减少库存：CPFR通过实时补货和准确的需求预测，可以降低供应链中的库存水平，减少库存积压和资金占用。
3. 提高服务水平：CPFR通过及时补货和共同制定计划，可以满足零售商需求的及时性和准确性，提高服务水平，增强顾客满意度。
CPFR 合作计划、预测与补货
组员：xxx、xxx、xxx
目录
CPFR的概念
CPFR与传统补货模式的区别及其特 点
CPFR的流程及步骤 CPFR优劣势分析
CPFR模型成功运行的关键要素
一、CPFR的概念
CPFR （Collaborative Planning，Forecasting and Replenishment），即：协同计划、预测与补货。是一 种协同式的供应链库存管理技术，能同时降低销售商 的库存量，增加供应商的销售量。 其最大优势是能及时准确地预测由各项促销措施或异 常变化带来地销售高峰和波动，从而使销售商和供应 商都能做好充分地准备，赢得主动。
电子会议等解决销售预测例外情况，同时可以 利用共享数据库的方法提供新事件对销售将会 带来何种影响的信息。该步骤的结果是一个修 正了的预测。产生的变化可以提交给销售预测 （步骤3）
第六步 创建订单预测
需求预测、因果关系信息和库存信息实际库存、 未执行订单和在途库存等） 在本步骤中合并起来用于预计可能获得 的实际 订单，提出分时间段的实际需求量，并通过产 品及接收地点反映库存目标。订单预测周期内 的短期部分用于产生订单，在冻结预测周期外 的长期部分用于计划
第九步 生成订单
预测订单将被转变成固定订单，订单确 认必须送回客户处。订单产生可由制造 厂或者分销商根据能力、系统和资源来 完成
四、CPFR的优劣势分析： 1、优势 2、劣势
CPFR的优点
CPFR最大的优势是能及时准确地预测由各项 促销措施或异常变化带来的销售高峰和波动， 从而使销售商和供应商都能做好充分的准备， 赢得主动。 同时CPFR采取了一种“双赢”的原则，始终 从全局的观点出发，制定统一的管理目标以及 方案实施办法，以库存管理为核心，兼顾供应 链上的其它方面的管理。因此，CPFR能实现 伙伴间更广泛深入的合作。
CPFR-供应链管理新技术
CPFR—供应链管理新技术◆名词解释CPFR(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment)，协同式供应链库存管理，也叫协同规划、预测与补货。
是一种协同式的供应链库存管理技术，它在降低销售商的存货量的同时，也增加了供应商的销售额。
其最大优势是能及时准确地预测由各项促销措施或异常变化带来的销售高峰和波动，从而使销售商和供应商都能做好充分地准备，赢得主动。
◆产生过程CPFR的形成始于沃尔玛所推动的CFAR，它是利用Internet通过零售企业预算生产企业的合作，共同作出商品预测，并在此基础上实行连续补货的系统。
后来，在沃尔玛的推动下，基于信息共享的CFAR系统又向CPFR发展。
该系统是在1995年，由沃尔玛与其四家供应商联合成立了工作小组，进行CPFR的研究和探索，1998年美国召开零售系统大会时又加以倡导，目前实验的企业有沃尔玛、凯马特和威克曼斯，生产企业有P&G、金佰利、HP等7家企业，可以说，这是目前供应链管理在信息共享方面的最新发展。
该系统的目的就是使供应链中的成员利用它能够实现从零售商到制造企业之间的功能合作，显著改善预测准确度，降低成本、库存总量和现货百分比，发挥出供应链的全部效率。
◆CPFR实施流程图◆CPFR的基本模型新的CPFR模型强调消费者是供应链的核心，制造商和零售商协作的目的是为了满足消费者的需要，所以该模型的中心是消费者。
零售商和制造商以消费者为中心，通过共享信息、协同作业实现CPFR的目标。
CPFR模型由四大部分、八个方面组成。
1.战略与计划，包括签订CPFR协议和创建联合商业计划；2.供需管理，包括销售预测和订单预测与计划；3.实施，包括订单产生和订单履行；4.分析，包括例外管理和评估。
◆CPFR模型成功运行的关键要素1.慎重挑选合作伙伴。
2.明确CPFR模型运行的目标体系。
3.建立完善的CPFR运行机制。
《2024年基于CPFR的旅游供应链协同模式研究》范文
《基于CPFR的旅游供应链协同模式研究》篇一一、引言随着经济全球化和信息技术的飞速发展，旅游业正面临前所未有的变革。
为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，旅游企业需要更加高效地管理和协同其供应链。
本文将研究基于CPFR（协同、预测和补充）的旅游供应链协同模式，探讨其应用、优势及挑战，以期为旅游业的持续发展提供理论支持和实践指导。
二、CPFR概述CPFR（协同、预测和补充）是一种基于实时数据分析和协作的供应链管理方法。
它通过协同合作、预测需求和实时补充库存，实现供应链的优化和效率提升。
CPFR的核心思想是共享信息、共同预测、协同决策，以实现供应链的协同管理和优化。
三、旅游供应链的特点旅游供应链涉及多个环节，包括供应商、旅行社、酒店、交通等。
其特点包括：1. 需求不确定性高：旅游产品的需求受季节、节假日、天气等因素影响较大。
2. 协同需求强：旅游产品需要多个环节的协同配合，如酒店、交通、餐饮等。
3. 信息共享需求高：旅游供应链需要实时共享信息，以实现协同管理和优化。
四、基于CPFR的旅游供应链协同模式基于CPFR的旅游供应链协同模式，通过共享信息、共同预测和实时补充库存，实现供应链的优化和效率提升。
具体包括：1. 共享信息平台：建立共享信息平台，实现供应链各环节的信息共享。
2. 协同预测：通过分析历史数据和市场趋势，共同预测需求，制定合理的生产计划和库存计划。
3. 实时补充库存：根据预测结果和实际销售情况，实时调整库存，确保旅游产品的供应。
五、应用及优势基于CPFR的旅游供应链协同模式在实践中的应用及优势如下：1. 提高效率：通过共享信息、协同预测和实时补充库存，降低库存成本，提高供应链效率。
2. 优化决策：基于实时数据分析和市场趋势预测，制定更加合理的生产计划和库存计划，优化决策。
3. 增强客户满意度：提高旅游产品的供应稳定性和质量，增强客户满意度和忠诚度。
4. 促进合作：加强供应链各环节的协同合作，形成良好的合作关系，提高整体竞争力。
基于CPFR的旅游供应链协同模式研究
基于 Ｃ Ｐ Ｆ Ｒ的旅游供应链协同模式研究
王 玖 河 ． 杨 阳
（ 燕 山大学 经 济管理学院，河北 秦皇 岛 Ｏ ６ ６ Ｏ Ｏ ４ ）
摘
要： 在分析旅游供应链结构现状 的基础上 ， 针对 当前 以旅行社为核心 的旅游供应链存 在的运作效 率
低下和不协 同等 问题 ， 提出 以旅游者满意 为中心 、 以景 区为核心企业 的旅游供应链新模式 ， 并 运用 Ｃ Ｐ Ｆ Ｒ 对其运作模式进行创新性探讨 ， 构建 出基 于 Ｃ Ｐ Ｆ Ｒ的旅游供应链协 同模式 。
随着经济的发展 和人 民生活水平的提高， 旅游
已成 为人 们 的消费 热点 ， 旅 游业 也成 为 ２ １世纪 最 具 发展 活力 和潜 力 的行业 之一 。国家 已把旅 游业 提 升 到“ 战略性 支柱 产 业 ” 的高 度 ， 并 明确指出到“ 十二
实 现景 区和其 他节 点旅 游企 业 以及旅 游者 的协 同共
ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｒ ｅ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｐ ｉｓ ｒ ｅ ｓ ，ａ ｎ ｄ ｕ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ Ｃ Ｐ Ｆ Ｒ ｔ ｏ ｅ ｘ ｐ ｌ ｏ ｒ ｅ ｉ ｔ ｓ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ，ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｕ ｐ ｔ ｈ ｅ ｔ ｏ ｕ ｉ ｒ ｓ ｍ ｓ ｕ ｐ ｐ ｌ ｙ ｃ ｈ ａ ｉ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ
Ｗ ＡＮＧ Ｊ ｉ ｕ — ｈ ｅ ， Ｙ ＡＮＧ Ｙａ ｎ ｇ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ， Ｙ ａ ｎ ｓ ｈ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｑ ｉ ｎ ｈ ｕ ａ ｎ ｇ ｄ ａ ｏ ０ ６ ６ ０ ０ ４， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
CPFR中的联合预测研究
１ Ｃ Ｆ 的 运 作 过 程 ＰＲ
ＣＦ Ｐ Ｒ是 一 种 哲 理 ，它 应 用 目前 现 有 的 技 术 模 型 ，通 过 共 同 业 务 过 程 和 共 享 信 息 来 改 善 零 售 商 和 供 应 商 之 间 的 伙 伴 关 系 ， 提 高 需 求 预 测 的 精 确度 ，达 到 提 高 供应 链 效 率 的 目 的目 Ｃ Ｆ 。 Ｐ Ｒ分 为 三 个 过 程 ，分 别 为
０ 引 言
当 今 世 界 ．激 烈 的 市 场 竞 争 和快 速 多 变 的 市 场 需 求 使 企 业 面 临不 断缩 短 交 货 期 、提 高 质量 、降 低 成 本 和 改 进 服 务 的 压 力 ，
迫使 供 应 商 、制 造 商 、分 销 商 和零 售 商 走 向合 作 。 因此 ，供 应 链 作 为包 括供 应 商 、 制 造 商 、分 销 商 和 零 售 商 的 “ 由物 料 获 取 并 加 工成 中 间件 或 成 品 ．再 将 成 品送 到用 户 手 中 的一 些 企 业 和部 门构 成 的 网 络 ”ｌ ［ ｔ ，成 了 学 术 界 和 企 业 界 研 究 和 实 践 的 热 点 。但 供 应 链 是 错 综 复 杂 的 ，供 应 链 的业 务 活 动 不 仅 要 跨 越 供 应 链 通 道 （ 应 商 、 制 造 商 、分 销 商 、零 售 商 和 其 他 合 作 伙 伴 ） 的 范 畴 ， 供 而 且 要 跨 越 功 能 、文 化 和 人 员 的 范 畴 ，在 努 力 减 少 成 本 、增 加 效 率 和 获 得 竞 争 的过 程 中 ，不得 不 重 新 构 思 、重 新 定 义 和 重 新 组
基于CPFR的寄售式企业协作研究
探讨与研究 DISCUSSION AND RESEARCH寄售库存（consignment stock，cs）是指供应商将货物（原料、半成品）存放在购买商的库房中，在货物没有被购买商使用之前，货物的所有权归供应商，购买商只有在使用货物后才结算费用。
这种模式作为供应链协作的方式之一，它改变了传统的VMI模式中由供应商直接对购买商的库存进行管理的情况，使得库存成本在双方之间得到了分担。
其优点在于：一是供应商可以缩小建库投资，从而降低由此而形成的空间成本；二是购买商可以随时获得所需物资，从而降低订货成本、库存持有成本以及运输成本；三是通过协作双方可以形成长期稳定的战略合作伙伴关系。
鉴于这些优点，寄售库存越来越被许多供应链企业所接受，如长虹、海尔、Dell等生产企业要求供应商将所需零部件以寄售库存形式向自己供应，在零售企业中该模式更是具有广阔前景，有人预言寄售库存可能代表着零售业的未来。
然而在该模式中由于购买商的强势地位，其缺点也是显而易见的。
如果买卖双方不能有效协作，购买商为了降低缺货损失，在库容允许的情况下会尽可能增大库存量，由于信息的不对称，很容易形成牛鞭效应。
本文将CPFR引入寄售式库存管理模式，通过建立CPFR协作模型，尽可能消除由于信息不对称所带来的库存过量的弊端，使买卖双方能实现有效长期合作。
1.CPFR概述1996年，零售业巨头沃尔玛与其供应商华纳集团共同建立双方协同预测机制，称为CFAR（Collaboration Forecasting and Replenishment）。
通过这种机制的运行，有效地降低了供应链中的库存。
随后，由沃尔玛、华纳、宝洁等30余家企业在VICS（Voluntary Interindustry Commerce Standards）协会共同成立了协同规划、预测与补货小组委员会来对CPFR的运作过程进行深入研究，并与1998年正式发表注册了CPFR指导原则。
近年来，在实施CPFR的企业中，都较大程度地改进了他们与贸易伙伴的预测精度，降低了库存水准，在排除滞销品、提高服务水平、增加销售收入等方面取得了较好效果。
协同预测理论与方法综述
协同预测理论与方法综述CPFR（Collaborative Planning Forecasting and Replenishment）是针对零售行业的一种供应链管理方案，致力于提高企业内部管理和外部协作的效率。
企业间的协同预测是CPFR实施的核心，它提高了需求预测的精度。
本文将协同预测的理论与方法进行了整理与归纳，讨论了当前研究的特点。
标签：CPFR协同预测ARIMA神经网络PFR是协同计划、预测与补货(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment)的英文简称，是针对零售业的一个供应链管理解决方案，致力于提高企业内部管理和外部协作的效率。
CPFR是供应链管理中一个热门的研究问题。
如何利用协同合作所获得的实时信息来进行预测，减少不确定性因素的影响，提高预测的准确性，以尽可能降低库存成本，是企业目前以至未来所追求的目标。
CPFR强调零售商与供应商共同合作建立一个供应链的预测方式，协同预测是CPFR中极为重要的一部分，它又分为销售预测与订单预测。
销售预测着重在市场需求部分的预测；订单预测则是依据销售数据、库存状况和生产因素来做实际订单预测。
一、CPFR的研究现状国内对于CPFR的研究较之国外要少，起步相对晚。
文献[1]认为，CPFR是一种想要扩张的供应链，使之成为需求导向(Demand-Driven)的理念。
CPFR为一连串的企业流程所组成，而一连串的流程是由供应链中互相合作的交易伙伴共同拟定的企业目标及方法、共同发展联合销售及作业性规划与电子化的整合，以及更新销售预测及补货计划。
CPFR也是供应链合作的应用实务，使合作伙伴运用互联网分享预测结果的信息，借此减少供应链的库存成本，并增加商品的可利用率。
CPFR主要强调的是零售商与供应商共同合作建立一个供应链的预测方式，并分享信息与分担风险。
文献[2]对CPFR的定义为正式规范两个企业伙伴间的处理流程，双方需先同意接受协同合作计划和预测，监控全程直至补货之间的运作是否成功，然后确认异常状况，最后采取可行方案加以解决。
基于CPFR的协同预测模型研究
基于CPFR的协同预测模型研究［摘要］针对CPFR中的需求预测问题,运用灰预测及时间序列方法分别对销售商及供应商进行需求预测,将单一方法预测结果通过诱导有序加权平均(IOWA)算子,对各个时点预测精度按高低排序后赋权,建立协同预测模型并得出协同预测值。
通过实际数据显示,协同预测能提高需求的预测精度,并促使供应商与销售商之间进行紧密合作与及时信息共享,从而减少供应链的库存,提高效率。
［关键词］CPFR；灰预测；时间序列；诱导有序加权平均算子；协同预测1 引言针对制造商与销售商之间的合作,1995年沃尔玛及其供应商华纳合作研究提出了CPFR(Collaborative Planning,Forecasting &Replenishment),旨在开发一组业务过程,使供应链中的成员利用它能够实现从零售商到制造企业之间的功能合作,改善预测准确度,降低成本、库存总量和现货百分比,发挥出供应链的全部效率。
随着对CPFR的深入研究,其最主要的部分——协同预测也逐渐被关注。
但对于CPFR的研究多集中在模型介绍及架构设计方面,针对协同预测的模型仍然较少。
单一的预测模型由于假设条件与适用范围的不同,存在着局限。
J.M.Bates和C.W.J.Granger在1969年提出了组合预测,自此组合预测理论得到了广泛的应用与发展。
现有传统的组合预测方法根据单项预测方法的种类不同而赋予不同的加权平均值,对同一个预测方法在各个时点的加权平均值是相同的,然而单一预测方法在不同时点表现不同,如在某个时点上预测精度较高,而在另一时点上预测精度较低。
Yager提出的诱导有序加权平均(Induced Ordered Weighted Averaging,IOWA)算子能有效地集结数据信息。
本文在诱导有序加权平均(IOWA)算子概念的基础上,提出协同预测模型,对各个时点预测精度按高低排序后赋权,从而提高预测精度。
2 建立预测模型2.1 灰预测方法灰色系统理论(Grey Theory)是研究少数据不确定性的理论,少至4数据即可进行预测,它强调“灰因白果”,即是少数据不断“自我适应”、“自我完善”的过程。
CPFR-以协同为名
进行销售预测 双方分析预测差异 双方协定预测差异 制定采购预测
进行销售预测
承诺采购预测 下采购订单 发货
26
协作要素
确保供货优先权，减 少缺货，OTRQ、InStock 比重增加
战略手段
减少销售机会损失
核心成果
销售增大
社会影响
消费者满意度提高
运营最优库存，减少不 振库存
减少库存费用
减少费用
社会资源节约， 企业持续发展
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1.CPFR通过贸易伙伴之间的信息共享、协同预测、 联合计划等更广、更深度的合作，降低了需求预测 误差，提高了企业作业的协同度，实现了供应链成 本进一步的降低。欧洲许多实施CPFR的企业实践 表明，CPFR是迄今为止所有供应链管理方法中成 本节约最大的一种。 2.CPFR就是一种新的供应链运行模型，它实现了 制造商和零售商的协同作业，改善了供应链成员 之间的关系，减小了销售预测的误差，扩大了销 售，提高了客户反应能力，降低了库存水平和供 应链成本，增强了供应链的竞争力。
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很多人说，CPFR何德何能？ 很多人说， 何德何能？ 难道仅凭几大高手的话我们就必须俯首称 臣吗？? 臣吗？
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CPFR作为盖世奇功 修炼不易 , 它的修炼是有章可循 ，如果按照步骤稳扎 稳打则可以功德圆满 ，否则会有走火入魔 的危险。
整个修炼有三个层次， 即计划、预测和补给。 这三个层次共包括九个 步骤，其中第一层次包 括第1、2步；第二个 层次包括3～8步；第 三个层次为第9步，下 面我们就来介绍这九个 步骤：
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2
项目范围
合作计划开始于1998年7月，初步进 行24周(约半年)。其具体实施范围是：建 立销售预测，确认销售预测的例外状况， 协同和解决销售预测的例外状况。
《2024年基于CPFR的旅游供应链协同模式研究》范文
《基于CPFR的旅游供应链协同模式研究》篇一一、引言随着旅游业的快速发展，旅游供应链管理逐渐成为业界关注的焦点。
协同管理模式是提高旅游供应链效率、优化资源配置和增强竞争力的关键手段。
而基于协同计划、预测与补货（CPFR）的协同模式则被视为现代供应链管理的创新方法。
本文旨在探讨基于CPFR的旅游供应链协同模式，分析其优势、挑战及实施策略，以期为旅游业的可持续发展提供理论支持和实践指导。
二、CPFR概述CPFR（协同计划、预测与补货）是一种以数据和信息共享为基础的供应链管理方法。
它通过协同计划、预测和补货活动，实现供应链各环节的紧密合作，提高供应链的透明度和协同性，从而降低库存成本、提高客户满意度。
CPFR强调供应链成员之间的信息共享和协同决策，使供应链各环节能够快速响应市场变化。
三、旅游供应链协同模式的现状与挑战旅游业供应链涉及多个环节，包括景区开发、酒店服务、交通运输、餐饮娱乐等。
目前，旅游业供应链管理面临诸多挑战，如信息不对称、资源分配不均、响应速度慢等。
这些问题导致旅游企业难以实现高效协同，影响客户体验和企业的竞争力。
因此，引入CPFR协同模式对于提高旅游供应链的效率和竞争力具有重要意义。
四、基于CPFR的旅游供应链协同模式研究（一）优势分析1. 信息共享：基于CPFR的旅游供应链协同模式通过信息共享，使供应链各环节能够实时掌握市场需求、库存状况和客户需求等信息，提高决策的准确性和时效性。
2. 协同计划与预测：通过协同计划和预测，旅游企业可以更好地预测市场需求，制定合理的生产计划和销售策略，降低库存成本和缺货风险。
3. 快速响应：CPFR协同模式能够使旅游企业快速响应市场变化和客户需求，提高客户满意度和忠诚度。
（二）实施策略1. 建立信息共享平台：通过建立信息共享平台，实现旅游供应链各环节的信息共享和协同决策。
2. 制定协同计划与预测机制：建立协同计划和预测机制，定期召开会议，共同分析市场需求、库存状况和客户需求等信息，制定合理的生产计划和销售策略。
CPFR供应链——以协同为名
维普资讯
维普资讯
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管 理
明 确组 织Ｉ 司的业务 流程 、信息共 享和
共 同决 策 ；
一 一 一
圈 ３在协同补给过 程中需要通过 Ｃ Ｐ Ｆ Ｒ系统综合各方面的信息
靠一套 Ｃ Ｐ Ｆ Ｒ 系统或者其他信息 管理 系统来解 决供 应链 问题 只能 是空 想 。 各个职能部 门包括库存管理 、 后勤 、 客
户服务 、 市 场 营 销 、生 产 、 分 销 等 活动
都应该 围绕联合供应链规 划的行动方
业 购买 相关 软 件来 实现 ＣＰＦＲ ；同 时， 市场上 还 出现 了专 门从事提 供供 应链规 划平 台运营 的 第三 方企 业 （ 例 如 化 工 著 名 交 易平 台 Ｅｌ ｅ ｍｉ Ｃ ａ、 Ｃ ｈ ｅ ｍｃ ｏ ｎ ｎ ｅ ｃ ｔ 等） ，供 应商和采 购方
只 需 要 将 业 务 拿 到 第三 方 企 业 的 平 台 上 就 可 以 实现 Ｃ Ｐ ＦＲ 的 供 应 链 管 理 ， 而不需要 供需 双方再 联合开发 Ｃ Ｐ Ｆ Ｒ 系统 。
的实现开 发一个共享 的信息系统 是合
作企业必然的选择 。 在多数情况下 ， 这 种信 息 系统是一 种特 殊 的集 成安排 ，
的概率很高 ， 通过信息 系统 、 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｍｅ ｔ 、
局域 网或 者Ｅ Ｄ Ｉ 连 接 协调 整 条 供 应链 是
包括 兼容 各种 数据 内容格 式 的传输 、 支持分布式 数据传送手段 、保证数据 安全 ，是企 业为适应它们特 定环境而
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［ 关键 词 ］Ｃ Ｆ Ｐ Ｒ；灰预 测 ；时 间序列 ；诱 导有序 加权 平 均算 子 ；协 同预 测 ［ 中图分类 号 ］Ｆ ５ ２２ ［ 文献 标识 码 ］Ａ ［ 文章 编号 ］１０ ６３ （０ １ ８ ００ ０ ０５— ４２ ２ １）２ — ０９— ３
＝ ｌ
一
组合 预测 ， 自此组 合 预测 理 论得 到 了广 泛 的应 用 与 发 展 。 现有 传统 的组 合预 测方 法根 据单 项预 测方法 的种 类不 同而 赋予 不 同的加权 平 均值 ，对 同一个 预测 方法 在各 个 时点 的
加权 平均 值是 相 同的 ，然而单 一 预测方 法在 不 同时点 表 现 不 同 ，如 在某个 时 点上 预测 精度 较高 ，而在 另一 时点 上 预 测精 度 较 低 。Ｙ ｇｒ提 出 的诱 导 有 序 加 权 平 均 （ｎ ｕ ｅ ａｅ Ｉｄ ｃｄ
方 法预 测 结果 通过诱 导有 序加 权平 均 （Ｏ ） 算子 ，对各 个 时点预 测精度 按 高低 排 序后 赋权 ，建 立协 同预 测模 型 并 ＩＷＡ
得 出协 同预 测值 。通过 实际数据 显示 ，协 同预 测能提 高需求 的预 测精度 ，并促 使供 应 商与销 售商之 间进 行 紧密合作 与及
；
偏 相 关 函数 ： 。 ：ｐ ， 咖
ｋ ＝２， … ； ＝ １， … ３， ｉ ２，
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（ １一
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．， ．ｉ） ｐ
果” ，即是 少 数 据 不 断 “自我 适 应 ” “自 （ ，１ 。 Ｍ １ ）建模 序 列 ： ‘ ＝（ 。（ ） ‘ 。 ‘ １ ， 。
据信息。本文在诱导有序加权平均 （Ｏ ＩＷＡ）算子概念的
基础 上 ，提 出协 同预测模 型 ，对各 个 时点预 测精 度按 高低
均 ＝ｉ 值： １∑
：
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；
方 Ｖ （ ＝ － ＝ｉ ∑ 差： ｒ ａ ） ０Ｙ １ ２
协方 差 ： ｏＪ Ｃｚ ｃ （ ＝
ｔ－
（ 一ｔｒ ； ｘ） ；
在着 局 限。Ｊ Ｍ． ａｅ ． Ｂ ｔｓ和 Ｃ Ｗ．． ｒｎ ｅ 在 １ ６ ． Ｊ Ｇ ａ ｇｒ ９ ９年提 出 了
Ｇ （ ，１ 的 白化 响应 式 （ ）为 Ｍ １ ） 解
互 （ ‘ ｋ＋１ ）＝（ 。（ ）一 ） ＋ ； 。（ １ ｅ ｋ＋１ ）＝ 五 （ ＋１ ‘ （ ） ‘ ’ ）一 ｋ ’
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１ 引 言
针对 制 造商 与销 售 商 之 间 的合 作 ，１ ９ ９ ５年 沃 尔 玛 及
（ （ ） ‘ ２ ， ， （ ） ‘ １ ， （ ） … ‘ ｎ） ；
，
（ ）＝ 。 １
（ ） ｋ １ ，“ （ ）＝
∞（ ｍ）
Ｇ （ ，１ 的 灰 微 分 方 程 模 型 为 ： 。 （ ）＋ａ Ｍ １ ） ’ｋ ｚ
１ ２ ｆ２ ３ 一 一 ・ 一 一一 ３ ｙ 一
一
一 ＋ａ ＋０ａ一 ｘ １
—
０Ｕ一 ２ ｆ ２—０ ａ 一 ２ ２一… 一０ ａ
其 中 ： ＜１ ０＜０ ＜１ ｎ为 随机扰 动项 。 ０＜ ； ；
Ｏｄｒ ｉ ｔ ｖｒ ｉ ，Ｉ ＷＡ ｒｅ ｄ ｅ Ｗｅ ｈ ｄＡ ｅ ｇ ｇ Ｏ ）算 子能 有效 地集 结数 ｇｅ ａｎ
刘颖 ：基于 Ｃ Ｆ Ｐ Ｒ的协 同预测模型研 究
本 刊 约稿
基 于 ＣＰ 的 协 同预 测 模 型 研 究 Ｆ Ｒ
刘 颖
（ 北京工业大 学 经济 与管理 学院，北京 １０ ２ ） ０ １４
［ 摘
一
要 ］针 对 Ｃ Ｆ 中的 需求预 测 问题 ，运 用灰 预测 及 时 间序 列方 法分 别 对销 售 商及供 应 商进 行 需 求预 测 ，将 单 ＰＲ
排序 后赋 权 ， 而 提高 预测精 度 。 从
２ 建立 预测 模型
２１ 灰 预测 方法 ． 灰色 系统理 论 （ ｒｙＴ ｅｒ ）是研 究少 数据 不确 定性 Ｇ ｅ ｈ ｏｙ 的理 论 ，少 至 ４数 据 即 可 进 行 预 测 ，它 强 调 “ 因 白 灰
自相关 函数 ： ＝
程 ，使供 应链 中 的成员 利用 它能 够实 现从零 售商 到制 造 企
业之 间 的功 能合作 ，改 善预 测准 确度 ，降低 成本 、库 存 总 量 和现货 百分 比 ，发挥 出供 应链 的全部 效 率 。 随着 对 Ｃ — Ｐ Ｆ Ｒ的深入 研究 ，其 最 主要 的部 分— —协 同预 测 也 逐 渐 被 关注 。但 对于 Ｃ Ｆ Ｐ Ｒ的研 究多 集 中在 模 型 介绍 及 架构 设计 方 面 ，针 对协 同预 测 的模型 仍然 较少 。 单一 的预 测模 型 由于假 设条 件与 适用 范 围的不 同 ，存
（ ）＝ｂ ｋ Ｇ （ ，１ 的 白化 型 为 Ｍ １ ） ＋似 （ ”：ｂ
其供 应商 华 纳 合 作 研 究 提 出 了 Ｃ Ｆ （ ｏａｏａｖ ｌ — Ｐ Ｒ Ｃ ｌｂｒｉ Ｐａ ｌ ｔｅ ｎ
ｎｎ ，Ｆｒｃｓｎ ｉｇ ｏｅａｔ ｇ＆Ｒ ｐｅ ｉ ｍｅｔ ，旨在 开 发 一 组业 务 过 ｉ ｅｌｎｓ ｎ ） ｈ
（）… ， ’ｎ ） ２ ， （ ）
２２ 时间序 列预 测方法 ． 自回归移 动 平 均 模 型 （ ｕ ｅｒ ｓ ｎＭｏｉ ｖｒ— Ａ ｔ Ｒ ｇ ｓｏ ｖ ｇＡ ｅ ｏ ｅｉ ｎ ａ
ｇｓＡＲ ｅ ， ＭＡ） 适用 的是 均 值 为 零 的平 稳 时 间序 列 。 首 先须 对数 据进 行差 分平 稳化处 理 ， 然后 对模 型及 阶数进 行识 别 ， 确定 模型 阶数 后运 用最小 二乘 法进 行参数 估计 ， 出方 程 。 得 自回归移 动平 均模 型 Ａ ＲＭＡ（ ， ： ｎ ｍ）