物流系统预测第六篇共33页
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6_物流系统预测
2011-10-30
南开大学物流技术研究中心
19
定性预测的优缺点
优点：能集思广益且简便易行， 优点：能集思广益且简便易行，在缺乏足够统计数据 或原始资料的情况下， 或原始资料的情况下，可以作出定量估计和获得文献 上尚未反映的信息。 上尚未反映的信息。定性预测一般不需要建立高深的 数学模型，易于普及和推广。 数学模型，易于普及和推广。
南开大学物流技术研究中心 17
2.综合估测法 2.综合估测法 综合
特点
主要用于对事物未来发展速度的大致预测 专家在估测时不给出一个确切的数值，但是会给出一个大致的范围， 专家在估测时不给出一个确切的数值，但是会给出一个大致的范围， 如最高值、最低值、最可能值、 如最高值、最低值、最可能值、取值范围等 被调查专家的范围可以更大， 被调查专家的范围可以更大，可以分为几类专家 可以用来预测物流市场明年的物流量是多少， 可以用来预测物流市场明年的物流量是多少，物流提供能力是多少 【例】某企业预测明年的物流量 对三个经理、三个科室人员、五位业务员进行“明年物流量估计” 对三个经理、三个科室人员、五位业务员进行“明年物流量估计” 的调查， 的调查，得到下表
最低值 估计 100 120 100 120 100 100 60 60 70 70 70 概率 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2
最可能值 估计 140 150 130 150 120 120 80 80 90 100 90 概率 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5
(d) 不规则性需求
14
南开大学物流技术研究中心
三、物流系统的定性预测方法
定性预测：指建立在经验、 定性预测：指建立在经验、逻辑思维和推理的基础上 的预测。定性预测注意通过社会调查， 的预测。定性预测注意通过社会调查，采用少量的数 据和直观材料结合人们的经验加以综合分析， 据和直观材料结合人们的经验加以综合分析，对预测 对象作出判断和预测。 对象作出判断和预测。 专家意见法 综合评分法 定性预测主要包括： 定性预测主要包括： 综合估测法 Delphi法 Delphi法
南开大学物流技术研究中心
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定性预测的优缺点
优点：能集思广益且简便易行， 优点：能集思广益且简便易行，在缺乏足够统计数据 或原始资料的情况下， 或原始资料的情况下，可以作出定量估计和获得文献 上尚未反映的信息。 上尚未反映的信息。定性预测一般不需要建立高深的 数学模型，易于普及和推广。 数学模型，易于普及和推广。
南开大学物流技术研究中心 17
2.综合估测法 2.综合估测法 综合
特点
主要用于对事物未来发展速度的大致预测 专家在估测时不给出一个确切的数值，但是会给出一个大致的范围， 专家在估测时不给出一个确切的数值，但是会给出一个大致的范围， 如最高值、最低值、最可能值、 如最高值、最低值、最可能值、取值范围等 被调查专家的范围可以更大， 被调查专家的范围可以更大，可以分为几类专家 可以用来预测物流市场明年的物流量是多少， 可以用来预测物流市场明年的物流量是多少，物流提供能力是多少 【例】某企业预测明年的物流量 对三个经理、三个科室人员、五位业务员进行“明年物流量估计” 对三个经理、三个科室人员、五位业务员进行“明年物流量估计” 的调查， 的调查，得到下表
最低值 估计 100 120 100 120 100 100 60 60 70 70 70 概率 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2
最可能值 估计 140 150 130 150 120 120 80 80 90 100 90 概率 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5
(d) 不规则性需求
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南开大学物流技术研究中心
三、物流系统的定性预测方法
定性预测：指建立在经验、 定性预测：指建立在经验、逻辑思维和推理的基础上 的预测。定性预测注意通过社会调查， 的预测。定性预测注意通过社会调查，采用少量的数 据和直观材料结合人们的经验加以综合分析， 据和直观材料结合人们的经验加以综合分析，对预测 对象作出判断和预测。 对象作出判断和预测。 专家意见法 综合评分法 定性预测主要包括： 定性预测主要包括： 综合估测法 Delphi法 Delphi法
3 物流系统需求预测2009
物流系统需求预测05级
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
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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
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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
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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
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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
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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
第六章 物流需求预测
4.分析预测误差和最终完成预测报告
明确预测目的 落实组织工作
准备
预 测 步 骤 示 意 框 图
阶段
收集资料情报 资料整理与数据分析 选定预测方法
实 阶段
预测 与预测
与确
阶段 阶段
预测 预测报告
第三节,物流需求预测技术
一,预测技术分类
主要有两种预测方法 定性预测方法 优点:时间短,成本低,操作性强 缺点:受主观因素的影响较大 定量预测方法:包括时间序列预测和因果关系预测 优点:科学理论性强,逻辑推理缜密 缺点:成本高,应用困难,需要一定的 理论基础
物流需求预测内容: 1.对市场总潜力进行预测 即市场对产品的最大需求量,企业所能获 得的最大销售量 2.对企业经营地区市场潜力进行预测 两种方法:1)市场组合法:潜在客户与潜 在客户的潜在购买力之积 2)多重因素指数法:按一定规律赋予每个 因素一定的权数,然后加权平均得出最后 结果.
3.企业经营地区范围内社会购买力的发展趋 势预测 社会购买力企业不直接预测,只利用有关 部门的预测资料 对旺季市场,促销市场和节日市场也予以 预测,把其作为物流需求预测的一个部分 4.企业所生产和经营产品的需求趋势预测 包括对一定时期内市场的需求量以及客户 对产品的品种,规格,款式,质量,包装, 需要时间等需求的变动趋势. 是企业制定产品生产和经营计划,安排物 流能力的重要依据.
例:根据下表给出的1—11月份某商品需求量的观 察值,分别取α=0.1,0.5,0.9,预测12月份的 需求量,并进行误差比较.
月 份 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
时 期 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
需 的 求 观 值 察 2000 1350 1950 1975 31原则
物流系统规划物流需求与预测
物流系统规划物流需求与预测在现代社会中，物流系统成为了各行业的重要组成部分。
物流系统的高效运行对于企业的发展至关重要。
因此，规划物流需求与预测成为了物流系统设计的关键环节。
本文将探讨物流系统规划过程中的物流需求与预测方法，并提供一些建议。
一、物流需求的规划1.1 环境分析首先，我们需要进行环境分析，包括市场调查、行业研究等。
通过了解市场需求以及竞争对手的情况，我们能够确定物流系统所需的规模、范围和服务水平。
1.2 风险评估在物流需求规划过程中，我们需要进行风险评估。
通过考虑天气、交通、政治等因素，预测潜在的风险，并采取相应的措施来减少风险对物流系统的影响。
1.3 数据分析数据分析是物流需求规划中的关键一环。
我们可以通过历史数据以及市场趋势来预测未来的物流需求。
利用数据分析的工具和方法，我们能够制定出更加准确的物流系统规划。
二、物流需求的预测2.1 时间序列分析时间序列分析是预测物流需求的一种常用方法。
通过对历史数据的分析，我们能够发现数据的趋势和周期性，从而对未来的物流需求进行推断。
2.2 专家判断法专家判断法是结合专家经验和知识的一种预测方法。
通过与物流领域的专家进行深入交流和讨论，我们能够获得更加准确的物流需求预测结果。
2.3 统计分析除了时间序列分析和专家判断法，统计分析也是一种常用的预测方法。
通过收集和分析相关数据，我们可以利用统计学方法对未来的物流需求进行估计和预测。
三、建议3.1 信息技术的应用在物流系统规划中，信息技术的应用至关重要。
通过信息系统的建设和运营，我们能够更加准确地获取物流需求的数据，并实时监控物流系统的运行状态。
3.2 合理资源配置物流系统规划中的资源配置应该合理和高效。
我们需要考虑到物流需求的不确定性，合理配置仓储、运输和人力资源，以应对需求波动和突发情况。
3.3 持续改进物流系统规划不是一次性的任务，而是一个持续改进的过程。
我们需要时刻关注市场的变化和技术的更新，及时调整物流系统规划，以适应新的需求和挑战。
物流系统预测PPT课件
第55页/共89页
需求的独立性和派生性
• ● 独立性
• “不规则的”(Irregular)”
第53页/共89页
需 求 水 平
时间
不规则的需求模式
第54页/共89页
• 刚刚进入生产线或即将退出生产线的产品常常出现这种模式的需求，因为只有少数 客户有需求，而且分散在不同的地区，所以每个存储点面对的需求都很低。
• 对这样一类需求进行预测，通常的预测方法 效果不佳。这是物流需求预测的特殊难题。
• 要进行物流需求预测，必须首先了解 物流需求的特征。
第46页/共89页
物流需求的特征
需求的派生性与独立性 需求的不规则性与规则性 需求的时间特性和空间特性
第47页/共89页
需求的时间特性和空间特性
• ● 时间特性 • ★ 需求是随时间而变化的。
• 销售的增长或下降、需求模式的季节性变化以及多种因素导致的一般性
• 预测结果分析与评价
• 提交预测报告
第32页/共89页
• 确定预测目的
• 系统预测是为系统决策服务的。确定预 测目的，包括预测指标、预测对象和预 测期限，才能根据预测目的去搜集数据、 选择预测方法和预测精度。
第33页/共89页
• 资料收集和数据分析
• 通过直接的或间接的方法， 进行调查、访问，收集有 关影响预测对象的各种资 料和统计数据，进行分析、 整理，形成合格的数据样 本。
第27页/共89页
因果关系预测法
（Causal）
系统变量之间存在着某种前因后果关系，找出 影响某种结果的一个或几个因素，建立起它们之 间的数学模型，然后可以根据自变量的变化预测 结果变量的变化。
基本前提：预测变量的水平值取决于其他相关变量的水平值。
需求的独立性和派生性
• ● 独立性
• “不规则的”(Irregular)”
第53页/共89页
需 求 水 平
时间
不规则的需求模式
第54页/共89页
• 刚刚进入生产线或即将退出生产线的产品常常出现这种模式的需求，因为只有少数 客户有需求，而且分散在不同的地区，所以每个存储点面对的需求都很低。
• 对这样一类需求进行预测，通常的预测方法 效果不佳。这是物流需求预测的特殊难题。
• 要进行物流需求预测，必须首先了解 物流需求的特征。
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物流需求的特征
需求的派生性与独立性 需求的不规则性与规则性 需求的时间特性和空间特性
第47页/共89页
需求的时间特性和空间特性
• ● 时间特性 • ★ 需求是随时间而变化的。
• 销售的增长或下降、需求模式的季节性变化以及多种因素导致的一般性
• 预测结果分析与评价
• 提交预测报告
第32页/共89页
• 确定预测目的
• 系统预测是为系统决策服务的。确定预 测目的，包括预测指标、预测对象和预 测期限，才能根据预测目的去搜集数据、 选择预测方法和预测精度。
第33页/共89页
• 资料收集和数据分析
• 通过直接的或间接的方法， 进行调查、访问，收集有 关影响预测对象的各种资 料和统计数据，进行分析、 整理，形成合格的数据样 本。
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因果关系预测法
（Causal）
系统变量之间存在着某种前因后果关系，找出 影响某种结果的一个或几个因素，建立起它们之 间的数学模型，然后可以根据自变量的变化预测 结果变量的变化。
基本前提：预测变量的水平值取决于其他相关变量的水平值。
物流系统及其基本功能论述(ppt 33页)
4.3 多个起迄点的路径规划
多起迄点问题是指有多个货源地可以同 时为多个销售点或市场服务，需要确定 各供求地点之间的供应关系，同时要找 到供货地、目的地之间的最佳路径。该 问题经常发生在多个供应商、工厂或仓 库服务于多个客户的情况下。如果各供 货地和需求地之间的供应与需求有特殊 限制，如禁运、专供等，则问题会更复 杂。解决这类问题可以运用运筹学的运 输规划方法。
五、 基本模式
输入
转换
输出
物流节点
各
物流作业
种
资
物流管理
源
信息处理
环境 物 流 服 务
调控
反馈
六 物流系统分析
1、 物流系统分析的含义
物流系统分析是指在一定时间、空间里，对其所 从事的物流活动和过程作为一个整体来处理，以系 统的观点、系统工程的理论和方法进行分析研究， 以实现其空间和时间的经济效应。
二、 物流系统的特点
物流系统除具有一般系统共有的整体性、相关性、 目的性、环境适应性外，还具有以下特点：
物流系统是一个“人机系统” 物流系统是一个大跨度系统 物流系统是一个可分系统 物流系统是一个动态系统 物流系统是一个复杂的系统 物流系统是一个多目标函数系统
三、 物流系统的分类
2、 物流系统的支撑要素
(1)体制、制度 (2)法律、规章 (3)行政、命令 (4)标准化系统
四、 物流系统要素
3、 物流系统的物质基础要素
(1)物流设施：包括物流站、货场、物流中心、仓库、公 路、铁路、港口等。
(2)物流装备：包括仓库货架、进出库设备、流通加工设 备、运输设备、装卸机械等。
(3)物流工具：包括包装工具维护保养工具、办公设备等。 (4)信息技术及网络：根据所需信息水平不同，包括通信 设备及线路、传真设备、计算机及网络设备等。 (5)组织及管理：它是物流网络的“软件”，起着联结调 运、协调、指挥各要素的作用，以保障物流系统目的的实现。
物流案例分析与实践 第二版 第6篇
案例6-3
思考：
1．联想公司是如何构建供应链信息 管理系统的？ 2．联想公司的供应链信息管理系统在 预测方面有何积极作用？ 3．联想第三代电子商务的特点是什么？ 4．CELL生产方式相对传统方法，有 哪些优势？
案例6-4
美孚石油（Mobil）公司是世界上最著名的公司之一。 2000年，埃克森美孚公司全年销售额为2320亿美元， 位居全球500强第一位。 人均产值为193万美元， 约为中国石化的50倍。
物流讲堂
物流系统预测（或称为物流预测），是指对物流的流向、流量、资 金周转及供求规律等进行调查研究，取得各种资料和信息，运用科 学的方法，预计一定时期内的物流状态及发展趋势。
物流预测的分类： （1）按预测的主体， 分为宏观预测和微观预测。 （2）按预测的内容， 分为物流需求预测和物流供给预测。 （3）按预测的时间， 分为短期预测、中期预测和长期预测。 （4）按预测内容的项目，分为单项预测和综合预测。 物流预测的影响因素： （1）国民经济的发展速度；（2）经济结构的变动； （3）基本建设的规模； （4）运输结构的变化。
案例6-2
夏普公司是一家总部位于日本大阪年销售收入887亿的全球 化电子消费品公司， 公司共有66 000名员工服务于分布在全球三十个国家的生产 工厂、销售公司、技术研发机构和信贷公司。
案例6-2
电子消费品市场的快速变化，特别是电子消费品的 生命周期越来越短，
电子消费品的市场普及率越来越接近饱和状态， 企业的经营风险加大， 客户对电子消费品个性化的需求越来越高。
建立物流发展潜力预测模型，对一 定区域内未来物流发展进行预测，为政 府或相关企业的远期发展规划提供理论 参考，这对于制定合理的物流发展策略 适应地区经济发展需要，实现二者的协 调发展具有重要的意义。
物流系统预测课件
物流系统预测
指运用预测理论和方法，对物流系统 中各个要素未来的发展趋势和状态进 行预测，为物流系统的规划、设计、 运营和管理提供决策依据。
预测的基本原理
惯性原理
事物的发展具有一定的惯性，即 过去和现在的发展趋势将会延续 到未来。因此，可以根据历史数 据和现在的情况来推测未来的发
展趋势。
相关性原理
事物之间存在一定的相关性，即 一个事物的变化会引起另一个事 物的变化。因此，可以通过分析 相关因素的变化来预测未来的发
预测结果
输出未来一段时间内的物流成本预测 值及影响因素的敏感性分析。
实例三：基于灰色预测的物流运输量预测
灰色预测模型
采用GM(1,1)等灰色预测模型对物流运输量 进行预测。
数据处理
收集历史物流运输量数据，进行累加生成、 累减还原等预处理工作。
模型构建与检验
利用最小二乘法估计模型参数，计算预测值 ，并进行残差检验、后验差检验等。
03
物流系统预测的数学模型
时间序列分析模型
移动平均法
通过计算时间序列数据的平均值 来预测未来值，适用于平稳时间
序列。
指数平滑法
根据历史数据加权平均来预测未来 值，适用于具有趋势和季节性的时 间序列。
ARIMA模型
自回归移动平均模型，通过分析时 间序列数据的自相关性和偏自相关 性来建立预测模型，适用于平稳和 非平稳时间序列。
灰色关联分析
通过分析各因素之间的关联程度来建立预测模型，适用于影响因素较多、关系 复杂的情况。
神经网络模型
BP神经网络
通过反向传播算法训练神经网络来建立预测模型，适用于非 线性、复杂的数据集。
RBF神经网络
通过径向基函数神经网络来建立预测模型，适用于具有局部 特性的数据集。
指运用预测理论和方法，对物流系统 中各个要素未来的发展趋势和状态进 行预测，为物流系统的规划、设计、 运营和管理提供决策依据。
预测的基本原理
惯性原理
事物的发展具有一定的惯性，即 过去和现在的发展趋势将会延续 到未来。因此，可以根据历史数 据和现在的情况来推测未来的发
展趋势。
相关性原理
事物之间存在一定的相关性，即 一个事物的变化会引起另一个事 物的变化。因此，可以通过分析 相关因素的变化来预测未来的发
预测结果
输出未来一段时间内的物流成本预测 值及影响因素的敏感性分析。
实例三：基于灰色预测的物流运输量预测
灰色预测模型
采用GM(1,1)等灰色预测模型对物流运输量 进行预测。
数据处理
收集历史物流运输量数据，进行累加生成、 累减还原等预处理工作。
模型构建与检验
利用最小二乘法估计模型参数，计算预测值 ，并进行残差检验、后验差检验等。
03
物流系统预测的数学模型
时间序列分析模型
移动平均法
通过计算时间序列数据的平均值 来预测未来值，适用于平稳时间
序列。
指数平滑法
根据历史数据加权平均来预测未来 值，适用于具有趋势和季节性的时 间序列。
ARIMA模型
自回归移动平均模型，通过分析时 间序列数据的自相关性和偏自相关 性来建立预测模型，适用于平稳和 非平稳时间序列。
灰色关联分析
通过分析各因素之间的关联程度来建立预测模型，适用于影响因素较多、关系 复杂的情况。
神经网络模型
BP神经网络
通过反向传播算法训练神经网络来建立预测模型，适用于非 线性、复杂的数据集。
RBF神经网络
通过径向基函数神经网络来建立预测模型，适用于具有局部 特性的数据集。
物流系统规划与设计说课共33页
谢谢！
物流系统规划与设计说课
31、园日涉以成趣，门虽设而常关。 32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。 33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。
34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月 扬明辉 ，冬岭 秀孤松 。 35、丈夫志四海，我愿不知老。
பைடு நூலகம்
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
物流需求预测程序与方法(精选PPT)
Ft+1=α·Dt+（1－α）·Ft Ft+1=Ft+ α ·（Dt－ Ft ） α趋近于1，新预测值将包含一个相当大的调整， 即用前期预测中产生的误差进行调整；
α趋近于0，新预测值就没有用前次预测的误差作 多大调整。
2020/4/6
17
例：根据下表给出的1—11月份某商品需求量的 观察值，分别取α=0.1、0.5、0.9，预测12月份 的需求量，并进行误差比较。
（5）是加权移动平均法的一种，较近期观测值 的权重比较远期观测值的权重要大
2020/4/6
16
下一期的预测值=α×（前期实际需求值）+（1-α） ×（前期预测值）
α是权重，通常称为指数平滑系数，介于0～1之间。
所有历史因数的影响都包含在前期的预测值内，任何 时刻只需保有一个数字就代表了需求的历史情况。
第六章 物流需求预测
2020/4/6
1
§1. 物流需求预测内容
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。
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
用历史数据较充分的情况
2020/4/6
6
五、物流需求预测的步骤：
1.明确预测对象（目标） 2.收集相关资料数据 3.分析整理数据和资料 4.选择合适的预测方法 5.预测与结果评价
α趋近于0，新预测值就没有用前次预测的误差作 多大调整。
2020/4/6
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例：根据下表给出的1—11月份某商品需求量的 观察值，分别取α=0.1、0.5、0.9，预测12月份 的需求量，并进行误差比较。
（5）是加权移动平均法的一种，较近期观测值 的权重比较远期观测值的权重要大
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下一期的预测值=α×（前期实际需求值）+（1-α） ×（前期预测值）
α是权重，通常称为指数平滑系数，介于0～1之间。
所有历史因数的影响都包含在前期的预测值内，任何 时刻只需保有一个数字就代表了需求的历史情况。
第六章 物流需求预测
2020/4/6
1
§1. 物流需求预测内容
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。
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
用历史数据较充分的情况
2020/4/6
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五、物流需求预测的步骤：
1.明确预测对象（目标） 2.收集相关资料数据 3.分析整理数据和资料 4.选择合适的预测方法 5.预测与结果评价
物流系统预测
2)时间序列分析（Time Series Analysis）预测法
时间序列预测法是将预测目标的历史数据按照时间的顺序 排列成为时间序列，然后分析它随时间的变化趋势，外推 预测目标的未来值。如果拥有相当数量的历史数据，时间 序列的趋势和季节性变化稳定、明确，那么将这些数据映 射到未来将是有效的预测方法。 时间序列分析预测分为确定性时间序列预测法和随机性时 间序列预测法。常用的确定性时间序列预测方法主要包括： 移动平均法、指数平滑法、差分指数平滑法、趋势外推以 及博克斯-詹金斯(Box-Jenkins)方法等。
3)因果关系（Causal）预测方法
系统变量之间存在着某种前因后果关系，找出影响某种结 果的一个或几个因素，建立起它们之间的数学模型，然后 可以根据自变量的变化预测结果变量的变化。因果预测模 型的基本前提就是预测变量的水平值取决于其他相关变量 的水平值。只要能够准确地描述因果关系，因果模型在预 测时间序列主要变化、进行中长期预测时就会非常准确。 因果关系预测模型包括多种不同形式，例如：统计形式 （回归模型和计量经济模型）、描述形式（如投入-产出 模型）、生命周期模型和计算机模拟模型。每种模型都是 从历史数据中建立预测变量和被预测变量的关系，从而有 效地进行预测。
6、需求的不规则性与规则性
不同产品的物流需求随时间而变化的模式是不同的。需求 的变动可能是“规则性的(Regular)”，也可能是不规则 的，导致需求模式规则性变动的因素有长期趋势 (Trend)、季节性(Seasonal)因素和随机性 (Random)因素。如果随机波动占时间序列中变化部分 的比例很小，利用常规预测方法就可以得到较好的预测结 果。 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，那么需求就是间歇式的，这样的时间 序列就是“不规则的”(Irregular)”，这是物流需求预 测的难题之一。
物流系统预测
对未来做出定性的估计。
是一种依靠主观判断预测未来 的方法，能定性地估计某事件 的发展趋势、优劣程度和发生 的概率。
定性预测
其准确性完全 取决于预测者 的知识和经验
• 常用方法
德尔菲法 专家判断法 市场调研法 专家会议法
• 适合于缺乏历史统计资料事件的预测及中长期预测中。
时间序列分析预测法 （ Time Series Analysis ）
• 企业的市场需求、企业发展规划、物流园区、配送 中心规划、管理信息系统的规划和设计、供应链设 计、物流系统运营阶段的管理决策等，都离不开科 学的预测 。
• 预测是编制计划 的基础
• 预测是决策 的依据
• 预测资料的准 确与否，可直 接影响到计划 的可行性，进 而决定企业的 经营的成败。
• “管理就是决 策”， • 而决策的前提 是预测。 • 正确的决策取 决于可靠的预 测。
•
长 期 预 测
• 一般是指5年以上的预测，可 为制定国民经济，各行业以及 企业的发展规划提供依据。
• 通过预测把握主动，制定出 阶段性的发展规划， • 以指导企业长期的发展。
按预测方法
定性预测法 时间序列分析预测法 因果关系预测法
定性预测法 （Qualitative）
利用判断、直觉、调查或比较分析，
因果关系预测
预测精度比较高
• 常用方法
弹性系数法 经济计量模型分 析 投入产出分析
回归分析
主要问题:
真正有因果关系的变量常常很难找到，导致
实际应用时预测误差可能较大。
预测的一般程序
• 确定预测目的 • 资料收集和数据分析 • 建立预测模型 • 模型检验与修正 • 预测结果分析与评价 • 提交预测报告
物流管理-第六章物流系统预测2 精品
时间 （月）
运输量 （吨）
某公司某年1~8月的货物运输量
1
2
3
4
5
6
7
8
9
645 650 670 660 675 678 685 686 ?
17
§6-3 物流系统需求预测的方法
1. 一次移动平均预测法
以本期（t期）移动平均值作为下期（t+1期）的预测值。
M (1) t
xt 1
xt2 n
xt n
法、马尔柯夫预测模型
16
§6-3 物流系统需求预测的方法
一、移动平均法
以预测对象最近一组历史数据的平均值直接或间接地作为预测值。 “平均” 是取预测对象的时间序列中由远而近，按一定跨期的数据进行
平均； “移动” 是指参与平均值计算的实际数据随预测期的推进而不断更新。
增加一个新值，同时剔除掉已参与平均计算的最陈旧的一个实际值， 保证每次参与计算的实际值个数相同。
3
§6-1 系统预测概述
二、预测的主要理论基础 1. 惯性原理（连续性原理） 惯性: 指事物发展变化主要受内因的作用，事物的过去，现在
的状态会持续到将来。 ❖事物的发展变化具有某种程度的持续性、连贯性。 ❖利用这一原则掌握事物变化的内在原因，就能根据已知
推测未知，根据过去、现在推测未来。 惯性原理: 事物在其发展变化过程中，总有维持或延续原状态
一般将几种预测模型的结果进行综合，才会使预测值更稳定、更可靠。
14
§6-3 物流系统需求预测的方法
时间序列预测的理论分析 预测依据
事物发展变化主要受内因的作用，事物过去、现在的状态会 持续到将来。（惯性原理、连续性原理） 历史数据的特征 ❖历史数据中隐含着事物发展的基本规律。 ❖历史数据同时又受多种随机因素的影响而呈现出一定程
物流系统预测第六篇35页PPT
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
物流系统预测第六篇Байду номын сангаас
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但 常看常 新。 14、我在心里默默地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
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