10507物流与供应链管理 第四章 需求预测解析
物流需求预测概念
物流需求预测概念嘿，朋友！您知道啥是物流需求预测不？这玩意儿啊，就像是给物流这辆大车装上了一个神奇的导航仪。
咱就打个比方，您要出门旅行，总得先估摸一下得带多少行李吧？多了，拖着累得慌；少了，又缺这少那不方便。
物流需求预测也是这个理儿。
物流需求预测可不是拍拍脑袋就能整出来的。
它得综合考虑好多好多的因素。
比如说市场的变化，就像天气，时而晴空万里，时而风雨交加。
市场要是突然火爆起来，对商品的需求那是蹭蹭往上涨；要是市场不景气，需求也就跟着瘪下去。
再说说消费者的喜好，这可就像女人的心，变得那叫一个快！今天喜欢这个款式的衣服，明天可能就迷上了另一种风格的鞋子。
物流就得提前看准这风向，不然一堆过时的货堆在仓库里，那不是干着急嘛！还有啊，竞争对手的动静也得留意。
他们要是搞个大促销，咱这边不得提前做好准备，不然客户都被抢走啦！这就好比一场没有硝烟的战争，得时刻保持警惕。
那物流需求预测到底有啥用呢？这用处可大了去啦！就好比盖房子打地基，基础打牢了，房子才能稳稳当当。
提前知道了需求，就能合理安排仓库的存储空间，不会出现有的东西没地放，有的地方空着浪费的情况。
还能优化运输路线，让货物像坐直达电梯一样快速到达目的地，节省时间和成本。
您想想，如果没有准确的物流需求预测，那会是啥样？仓库里堆满了卖不出去的东西，资金都压在里面，老板不得愁得头发都掉光？运输车辆空跑一趟又一趟，油钱花了不少，事儿却没办好，这不是瞎折腾嘛！所以说啊，物流需求预测可不是闹着玩的，它是物流行业的眼睛和大脑，能让整个物流过程变得井井有条，顺顺当当。
您说，这是不是特别重要呢？总之，物流需求预测是物流行业中至关重要的一环，谁忽视它，谁就得在这竞争激烈的市场中吃苦头！。
供应链管理中的需求预测方法与模型研究
供应链管理中的需求预测方法与模型研究在现代商业环境中，供应链管理对企业的成功至关重要。
供应链管理涉及协调各个环节的物流、生产和运营，以满足市场需求。
然而，准确预测需求是供应链管理的关键挑战之一。
需求预测的准确性直接影响到生产计划、库存管理、配送和货运等方面。
因此，研究和应用可靠的需求预测方法和模型对于提高供应链管理的效率和效果至关重要。
为了解决供应链管理中的需求预测问题，研究人员和企业采用了多种方法和模型。
本文将介绍几种常见的需求预测方法和模型，并讨论它们的优缺点。
1. 统计方法：统计方法是需求预测中最常用的方法之一。
它基于历史数据和统计模型来预测未来的需求。
常见的统计方法包括移动平均法、指数平滑法和回归分析法。
移动平均法通过计算一定时间段内需求的平均值来进行预测。
指数平滑法则基于历史数据的加权平均值进行预测，权重随时间递减。
回归分析法则通过建立需求与其他变量之间的数学关系来进行预测。
统计方法的优点是简单易行，但其局限性在于对历史数据的依赖性较强，在面临新的市场环境、产品创新或推出新产品时可能效果不佳。
2. 时间序列方法：时间序列方法是一种基于时间相关性的需求预测方法。
它基于时间序列数据的模式和趋势来进行预测。
常见的时间序列方法包括ARIMA模型、Holt-Winters模型和季节性指数法。
ARIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型，可以捕捉到数据的长期趋势和季节性变化。
Holt-Winters模型则适用于具有趋势和季节性的数据。
季节性指数法则通过计算季节性指数来预测需求。
时间序列方法的优点是可以较好地把握趋势和季节性变化，但在面对非线性和非平稳数据时效果可能不佳。
3. 人工智能方法：随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始尝试利用机器学习和深度学习方法进行需求预测。
人工智能方法基于大数据和复杂算法来预测需求。
常见的人工智能方法包括支持向量机、神经网络和随机森林等。
这些方法可以根据大量的历史数据和复杂的算法模型进行需求预测，并且可以根据不同的上下文和情境进行自动学习和优化。
物流供应链中的需求预测与优化方法研究
物流供应链中的需求预测与优化方法研究随着电子商务的迅猛发展，物流供应链变得越来越复杂和庞大。
需求预测和优化是物流供应链管理的关键环节，对于提高供应链的运作效率和客户满意度具有重要意义。
本文将针对物流供应链中的需求预测与优化方法进行研究和探讨。
一、需求预测方法1. 统计方法统计方法是一种基于历史数据的预测方法，它利用过去的销售数据和相关统计模型来推断未来的需求。
常见的统计方法包括移动平均法、指数平滑法、趋势分析法等。
统计方法适用于需求变化缓慢、周期性明显的产品，可以通过分析历史数据的趋势和周期性规律，准确地预测未来的需求。
2. 时间序列方法时间序列方法是一种常用的预测方法，它通过对时间序列数据进行建模和分析，预测未来的需求趋势和变化。
时间序列方法包括自回归移动平均模型(ARMA)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)等。
时间序列方法能够更准确地捕捉需求的周期性和趋势，对于具有明显季节性和趋势性的产品具有较好的预测效果。
3. 机器学习方法机器学习方法是一种基于大数据和算法模型的预测方法，它利用大规模数据集进行训练，自动学习数据的规律和趋势，并通过建立预测模型来预测未来的需求。
常见的机器学习方法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
机器学习方法可以处理复杂的非线性关系，适用于需求波动大、难以捕捉规律的产品预测。
二、需求优化方法1. 库存控制库存控制是需求优化的关键环节，它旨在平衡供应和需求，最大限度地降低库存成本和缺货风险。
常用的库存控制方法有基于经验的定量方法、基于需求预测的定量方法和基于供应链协同的定量方法。
合理的库存控制方法可以通过准确的需求预测和合理的补货策略，最大限度地提高库存周转率和供应链的运作效率。
2. 运输优化运输优化是需求优化的重要环节，它旨在合理安排供应链的物流运输，降低运输成本和提高运输效率。
常用的运输优化方法包括路线优化、车辆调度优化和装载优化。
运输优化方法可以通过优化运输路径、合理调度运输车辆和最大化利用运输容量，降低运输成本和提高运输效率。
物流运作管理第四章-需求预测
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.1 移动平均法
加权移动平均法
加权移动平均法就是根据同一个移动 段内不同时间的数据对预测值的影响 程度，分别给予不同的权数，然后再 进行平均移动以预测未来值。
加权移动平均法的计算公式
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.2 指数平滑法
预测步骤
第四步，将参与预测的有关人员分类，由于预测参加者对市场了解的程度以 及经验等因素不同，因而他们每个人的预测结果对最终预测结果的影响作用 有可能不同
第五步，确定最终值
第四章 需求预测
4.2 需求预测的定性方法 4.2.3 德尔菲法
步骤
概念
德尔菲法是依据系统的程序，采用匿名发表 意见的方式，即专家之间不得相互讨论，不 发生横向联系，只能与调查人员有联系，通 过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法， 经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专 家基本一致的看法，以此作为预测的结果。
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.3 线性趋势线
线性趋势线 的基本方程 季节性调整
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.4 回归法
回归法通过建立两个或多个变量之间的数学关系模型进行预测，重点是辨别变量和需求之间的关系。
线性回归
线性回归是建立一个自变量与一个因变量之间的线性关系方程，分析两者 之间的关系和数学技术。
一般指数平滑法
指数平滑法是在移动平均法基 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 数值，配合一定的实际序列预 测模型对现象的未来进行预测
指数平滑法的计算公式
第四章 需求预测
4.3 需求预测的定量方法 4.3.2 指数平滑法
供应链综合计划管理
剔除季节影响后的需 求
19750 20625 21250 21750 22500 22125 22625 24125
45000 40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000
5000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
系列1 系列2 系列3
• S1 =(S1+ S5+ S9) /3=（0.42+0.47+0.52） /3=0.47
• S2 =(S2+ S6+ S10) /3 =（0.67+0.83+0.55） /3=0.68
• S3 =(S3+ S7+ S11) /3 =（1.15+1.04+1.32） /3=1.17
• S4 =(S4+ S8+ S12) /3 =（1.66+1.68+1.66） /3=1.67
• 加法型： – 系统需求=需求水平+需求趋势+季节性需求
• 混合型： – 系统需求=（需求水平+需求趋势）*季节性需 求
• 1、静态预测法
– 假设未来需求水平、需求趋势和季节系数都不随观测 到的新需求而改变。
– 系统需求=（需求水平+需求趋势） *季节性需 求
• 在t期预测t+l期的需求：
Ft+l=〔L+(t+l)T〕St+l
季节系数
0.421874176 0.667111408 1.149367848 1.655629139 0.474856356 0.833989714 1.040394445 1.679112721 0.518246599 0.549009671 1.322150147 1.658106523
物流需求与预测
1要求每一位预测者就预测结果的最高限 最低限和最可能
的值加以判断;并对这三种情况出现的概率进行估计 例
如;第i位预测者得出的预测结果如下：最高限为F1i;其出 现的概率为P1i；最可能的值为F2i;其出现的概率为P2i； 最低限为F3i;其出现的概率为P3i 2根据预测者对预测结果最高限 最可能值和最低限的估计
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
地域性
即物流需求的空间性 生产力布局 社会经济水平 资源分 布 用地规模使物流需求呈现出地域差异和分布形态 物流 需求的空间分布影响物资流动的流量和流向;对物流设施 规划有巨大影响
以及对三种情况出现的概率的估计;计算每一位预测者的
意见平均值Fi;其计算公式为：
3
Fi Fji Pji j 1
集体意见法
3根据每位预测者个人意见的重要程度Wi;通过加权平均;得 出集体的意见F;其计算公式为：
n
F
FiWi
i 1
式中;n表示预测者人数
头脑风暴法
又称专家会议法 集思广益法;是指预测者邀请有关专家 以开讨论会的方式;向专家获取有关预测对象的信息;经归 纳 分析 判断和推算;预测事物未来发展变化趋势的一种 预测方法
t
x(1) (t) x(0) (i) i1
5灰色预测方法
②利用一次累加生成数列拟合微分方程;得参数a和u；
X
x x
(0 2
(0 3
) )
x
(0 n
)
(跨境、电商)《需求预测物流供应链管理》
跨境电商业《需求预测、物流及供应链管理》主讲：李文发一、【课程目标和优势】中国进入新时代，随着经济的发展，越来越多的跨境电商业的服务已经进入万千家庭。
日益提高的服务要求对的物流及供应链管理水平提出了非常之高的要求，跨境电商行业要想在激烈的市场竞争中生存、发展，供应链管理、物流管理及库存管理水平将成为他们的竞争焦点，库存总量控制的实时性、有效性将是企业经营“以最低成本、最优势的质量、最少积压资金来获取最高利润”的重要保证，关系到公司能否获得规模效益以及能否给供应链上的商品带来价值增量。
本课程的从跨境电商行业新时代物流仓储、供应链的要求入手，指出跨境电商行业需求预测、物流、供应链、库存管理存在的问题，进行原因分析，了解新时代供应链最新的知识、最新的流程和重点，并结合跨境电商行业的优秀企业的典型案例，提出了新时代如何对需求预测、物流、供应链、库存进行管理，从而实现整条供应链上资源的共享，提高各部门利益的最大化，使得企业能够很好的满足顾客的需求。
二、【培训对象】仓储、物流、PMC、供应链管理人员及其他相关人员、储备干部等。
三、【培训时间】2天四、【课程提纲】第01部分、跨境电商行现状和发展趋势——对跨境电商业需求预测物流仓储供应链管理的现状问题及发展趋势进行分析（培训目标：针对跨境电商行业面对的问题进行分析，直面未来趋势，迎接挑战）一、跨境电商业物流供应链管理的现状1、内外经营环境的变化（1）全球化、信息化、智能化的时代，企业面临的内外环境的不确定性增多，竞争对手和竞争策略也层出不穷。
（2）企业在物流供应链改造方面做出成效，必须结合自身的特点，量体裁衣，制定适合自己的物流、供应链运营战略。
2、电商业物流、供应链存在的问题分析（1）供应商供求矛盾突出（2）配送效率低下（3）消费者服务度低与生产商资源高占用共存（4）企业经营系统的设计没有考虑供应链的影响（5）部门存在本位主义障碍（6）信息系统落后，信息处理不准确、不及时，不同地域的数据没有集成（7）库存管理系统满足不了用户的需求（8）没有建立有效的市场响应、用户服务、供应链管理方面的评价与激励机制（9）系统协调性较差（10）对消费者需求没有进行准确的预测（11）。
10507物流与供应链管理需求预测
第四节 预测的支持系统及组织与管理
问题1：建立准确需求计划的原因是什么
➢ 1、提前期的不平衡 ➢ 2、营销管理 ➢ 3、中期运作计划 ➢ 4、财务计划与预算
问题2：如何组织预测过程
1、预测技术 2、预测支持系统 3、预测管理系统
预测管理的基础是数据库，包括：订单、历史数据、 刺激需求的策略。
决策时，比较适合采用 P78
A 定性分析法
B 回归分析法
C 移动平均法
D 指数加权平均法
预测技术
经验判断法（定性方法 ）
问卷调查 专家意见法
分析计算法（定量方法 ）
移动平均法 加权移动平均法 线性回归分析
3/8/2020
专家意见法
1. 拟定调查提纲 2. 选择专家小组 3. 发放调查表 4. 收集反馈意见 5. 整理集中的反馈意见 6. 重复步骤3—5，到得出预测结果 7. 答谢专家小组
评价预测方法是否合适的指标包括 2011-05-P78
A 准确性
B 预测的时间水平
C 数据类型
D 数据可靠性
E 预测者经验
第三节 预测方法和流程
问题1、有哪些常用的预测方法
1、定性分析法 2、移动平均数法 3、指数加权平均数法
2011-05
?在紧急情况下，管理层需要对需求的情况作出迅速的判断和
第四章 需求预测
第一节 物流管理中的需求预测
问题1、需求的特性有哪些 ➢ 1、需求的时间和空间特征 ➢ 2、规律性与非规律性需求 ➢ 3、独立需求和派生需求
独立需求和派生需求 喝水，这就形成了对水的独立需求 穿衣服，对衣服的需求，则形成了对棉
花的需求，这种对棉花的需求就是派生 需求。
供应链中的需求预测与订单规划策略
供应链中的需求预测与订单规划策略在当今竞争激烈的市场环境中，供应链管理成为企业提高运作效率、降低成本的关键。
而需求预测和订单规划策略作为供应链管理的重要组成部分，对于企业的生产和库存控制至关重要。
需求预测是供应链管理中的首要步骤。
通过对市场趋势、历史销售数据和消费者行为的分析，企业可以预测未来的需求量。
准确的需求预测可以帮助企业调整生产计划、优化库存管理，从而确保供应链的高效运作。
然而，需求预测是一个复杂的过程，受到多种因素的影响。
市场竞争、季节性变化、广告营销活动等都可能影响到消费者的购买决策，从而对需求产生影响。
因此，企业需要综合考虑多个因素，并使用合适的模型和工具进行需求预测。
目前，供应链管理中常用的需求预测模型包括时间序列分析、回归分析和人工智能模型。
时间序列分析基于历史数据的波动性和趋势性，通过统计方法对未来的需求进行预测。
回归分析则是基于多个因素的线性关系，通过建立数学模型对未来需求进行估计。
而人工智能模型则可以通过对大量数据进行学习和分析，建立复杂的预测模型。
每种模型都有其适用的场景和局限性，企业需要根据自身的业务特点选择合适的模型。
除了需求预测，订单规划策略也是供应链管理的重要环节。
订单规划策略主要包括订单量和交货时间的确定。
订单量的确定需要综合考虑市场需求、生产能力、供应链成本等因素。
如果订单量过多，将导致库存积压和资金困境；而订单量过少，则会导致供应链效率低下，错失市场机会。
因此，企业需要通过精确的需求预测和生产能力评估确定合适的订单量。
同时，交货时间的确定也需要充分考虑供应链各环节的运作时间和交付能力。
准时交付对于企业的声誉和市场竞争力至关重要，因此企业需要建立健全的供应链网络，确保订单能够按时送达。
在实际的供应链管理中，还存在一些挑战和难题。
例如，需求的不确定性是一个常见的问题。
市场需求受到多种因素的影响，无法完全预测。
另外，多条供应链的管理也是一个挑战。
供应链涉及到多个环节和参与方，包括原材料供应商、生产商、分销商和零售商等。
物流预测技术及其应用讲解
4.1.2 物流预测的分类
（1）按预测的时间跨度，分为短期预测、近期预测、中期 预测和长期预测。其中“短期”、“近期”、“中期”、 “长期”包括的具体时间长度是相对的。
（2）按预测的空间范围，分为国内物流市场预测和国际物 流市场预测。
（3）按物流服务的供求关系，分为物流服务的需求预测和 物流服务的供给预测。
预测必须占有大量的、系统的、适用于预测目标的资料； 预测资料可以分为两类：
纵向资料（预测对象的历史数据资料） 横向资料（作用于预测对象的各种影响因素的数据资料）
13
（3）选择预测方法进行预测
选择预测方法，建立预测模型、模型评估和利用模型进行预测，考 虑以下几个因素：
预测对象的特点； 预测范围； 预测期限的长短； 预测要求精度； 占有数据资料的多寡、适应性； 企业愿为预测支付的费用的大小； 企业要求得到预测结果所花时间的长短等。
时间序
移动平均法 指数平滑法
法
列分析 博克斯——詹金斯法
定量
（B—J 法或 ARMA 法）
预测
线性回归分析
投入—产出分析
因果关 系分析
马尔可夫模型 状态空间分析
灰色系统模型系ຫໍສະໝຸດ 动力学仿真114.1.3 物流预测的步骤
1. 预测的基本步骤
确定预测目的
资料收集和数据分析
选定预测方法
建立预测模型
模型检验
事物惯性的大小，取决于事物本身的动力和外界因素的作用。
7
（2）类推原理（因果关系原则） 根据事物发展变化的因果关系，推测事物未来的发展变化
规律。
事物的存在、发展和变化都受有关因素的影响和制约，事物的存在 和变化都有一定的模式。
《供应链管理实务》任务四供应链需求预测
4560
4300 4190
5个月移动平 均预测值
4370 4390 4520 4660 4730
4440
4440 4520
二、相关知识
（一）需求管理 供应链中的企业，相互之间都是供应和
需求的关系，所以供应链也被称为需求链。
二、相关知识
1、需求分类 需求包括市场需求和企业需求。 根据需求的重复程度分，可分为单
在实用上，一个有效的方法是取几个N值进行试算， 比较他们的预测误差，从中选择最优值。
三、任务实施
如本任务中，对化油器销售量进行预测，可通过计算以下两个预 测公式的均方误差S，选取使S较小的那个N。
计算结果表明：N=5时，S较小，所以选取N=5。预测下年1月的 化油器销售量为452只。
•
树立质量法制观念、提高全员质量意 识。20. 10.1520 .10.15T hursda y, October 15, 2020
任务四 供应链需求预测
知识目标
一
理解什么是需求处理
二
了解影响需求的因素
三
明晰提高预测准确性的各种方法
技能目标
一
掌握提高预测准确性的各种方法
二
能运用常用的基本预测的方法
一、任务引入
任务一、某一家本地零售商为足球比赛 提供啤酒。按照过去的经验，啤酒的销量与 观众人数和天气相关。由于绝大部分比赛场 次的门票都已售罄，因此观众人数对于啤酒 的销量预测影响不大。然而，一般情况下， 天气越热，啤酒销量就越好。散点图（图 4～1）以及随后的销售数据表（表4～1）很 好地说明了啤酒销量与当天预测气温之间的 相互影响。
案例分析
在美国市场，每月在一个城市中的业务流失率达到2%－3%是正常的；2％－3 ％的流失率意味着每月大概有2％－3％的该公司客户停止使用该公司的业务。换句 话说，仅仅为了抵消损失的客户，一家移动通讯公司每个月就需要增加2%－3％的 客户。特别是一些客户习惯于频繁地更换供应商，在合同期满后去争取一个更好的 收费套餐，而另一些则倾向于定期更新他们的收费套餐。将这些结合起来，要增加 一个客户在促销和互动等方面需花费200－400美元，所以分析客户的消费潜力并将 它用于引导合同的升级有很大的吸引力。
供应链管理 任务4 需求预测
时间序列模型：
使用时间序列来进行预测的定量预测方法。 因果关系模型：
利用与预测结果有关的各种变量之间的相关关系， 来进行预测。
隐含假设：
过去发生的事情或过去存在的变量间关系及相互作业机理，一直延续到未来。
（一）时间序列的构 成1、定义
时间序列：指按一定的时间间隔和事件发生的前 后顺序排列起来的一系列数据构成的序列。
需求预测
三、提高需求预测性的准确方法
例一，数年前，一家家俱公司开始为那些可以提前60天下订单的客户提供比较优惠的购买价格。
这种选择在建筑引市入场预中警尤其机具制有吸引力，因为在建筑大型住宅项目时，建筑商提前很长一段时间就会 知道精装修的各利个用单大元的数家定俱律应该在什么时候准备好。但是在有这一项规定之前，建筑商很少在家俱 公司规定的两个减星少期信之前息就延下迟订并单。且设置提前期
任务四 需求预测 Fercast
需求来源
需求预测
物流和服务流
供应商的供应商 供应商
用户的用户 用户
供应源
核心企业
需求源
资金流和信息流
需求预测
需求预测
一、预测需求的动机 二、需求预测的特点 三、提高需求预测准确性的各种方法
需求预测
需求预测引导案例
Sun公司和苹果公司
Sun公司改变了公司月度需求预测的研究方法。这个改变的关键在于将根据前200位 客户预测出来的数据也包括在内。这样加上其他一些的因素共同提高了预测的准确性， 导致库存方面投资减少了45%。 面临着技术改进步伐的加快和电脑组件价格的快速下降，整个个人电脑行业的需求预 测是极为困难的。苹果公司在预测方面一直存在问题，其未履行订单在1995年第二 季度达到了10亿美元，其不良的需求预测在随后的假日季节导致了第一季度亏损 6900万美元。这使得当时的首席执行迈克尔·施平德勒遭到了解雇。
物流需求与预测概论
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。
地域性
即物流需求的空间性。生产力布局、社会经济水平、资 源分布、用地规模使物流需求呈现出地域差异和分布形态。 物流需求的空间分布影响物资流动的流量和流向，对物流 设施规划有巨大影响。
2(
x (1) n1
x (1) n
)
1
③解上述微分方程得时间响应函数：
x (1) (t) (x (0) (1) u )e at u
a
a
5）灰色预测方法
④对时间响应函数求导还原得预测方程：
i 1
5）灰色预测方法
②利用一次累加生成数列拟合微分方程，得参数a和u；
X
x (0) 2
x (0) 3
x (0) n
dx (1) ax (1) u dt
a u
(BT
B) 1
BT
X
B
1 1
/ /
2( 2(
x (1) 1
x (1) 2
x (1) 2
)
x (1) 3
)
1 1
1 /
* 头脑风暴法
头脑风暴法的优点是： 1）能较全面地考虑到事件发生的可能性，从而达到预
测的目标； 2）简单易行，节省时间。
头脑风暴法的缺点是： 1）不能更广泛地收集各方面的意见； 2）可能会出现少数人的正确意见屈服于多数人的错误
意见，或者大多数人受权威人士意见的左右。
* 情景分析法
又称构思分析法、前景分析法，该方法是根据事物发 展趋势的多样性，通过对预测对象系统内外相关问题 的系统分析，设计出多种可能的未来前景，然后，用 象撰写电影剧本一样的手法，对事物发展态势做出自 始至终的情景和画面的描述。 情景分析法具有以下特点：
《物流与供应链管理》第4章 预测与需求管理
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。
1．需求的空间和时间特征 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，如存贮，又涉及到产品的空间效用，如运输。
2．规律性与非规律性需求 物流管理者将产品分组，以确定不同的服务水平，或仅仅是对他们进行分别管理。这些不容
根据预测的目的要求，邀请专家开会，就有关内容进行深入讨论和分析，最后综合到会者的意 见做出预测。此法的缺点是与会人数有限，且易受权威人士左右。
b) 专家小组法，也称德尔菲法 基本程序：由企业外的见识广博，学有专长的专家作市场预测。先请一组专家（10～50人）
独立地对需要预测的问题提出意见，公司主持人把各人意见综合，整理后又反馈给每个人，使 他们有机会比较一下他人不同的意见。如仍坚持自己的意见，可进一步说明理由，再寄给主持 人。主持人整理后再次反馈给每个人，如此重复三至五次后，一般可得出一个比较一致的意见。
顺丰科技之所以能在较短的时间内将IoT从理念到落地，其关键在于背后有大数据、人工智能、 区块链组成的IoT大数据技术的加持。具体而言，当面对数据量大、数据种类多、实时性高、时序 性强、数据链路长等IoT应用场景需求时，顺丰科技通过利用大数据、区块链等技术构建起顺丰物 联网平台，将每时每刻产生的数据流上传到IoT云端，并进行深度学习与大数据分析，再将分析结 果和控制指令传达到应用端，为系统每日的高强度运作保驾护航，全方位解决不同场景的特性需求。 同时，该平台还实现了IoT数据资产管理、一站式批流一体化开发IDE和数据可视化分析的功能，方 便行业客户对不同应用场景进行实时的分析与管理，帮助进行物流决策以及产品优化。
第4章 物流需求预测与评价
指数平滑法的优点
对不同时间的数据的非等权处理较符合实际情况。 实用中仅需选择一个模型参数 即可进行预测，
简便易行。
具有适应性，也就是说预测模型能自动识别数据
模式的变化而加以调整。
指数平滑法的缺点
一是对数据的转折点缺乏鉴别能力，但这一点
可通过调查预测法或专家预测法加以弥补。
二是长期预测的效果较差，故多用于短期预测。
第4章 物流需求预测与评价
物流需求分析
1、需求的空间和时间特征
2、无规律需求和规律性需求
3、派生需求和独立需求
独立需求
与其它制品所需要的时间、数量无关
不确定、不可控
派生需求
与其它制品所需要的时间、数量有关
确定、可控
预测的基本步骤
1、根据预测的任务确定预测的目标 2、收集和分析有关资料和情报 3、选择预测方法并进行预测 4、分析评价 5、提交预测报告
例1 根据表1给出的1月份至11月份餐刀需求量的观 察值，分别取 0.1，0.5，0.9，预测12月份的餐刀 需求量，并对不同的 值进行误差比较。
表1 用指数平滑法预测12月份的餐刀需求量
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 需求量的 观察值 2 000 1 350 1 950 1 975 3 100 1 750 1 550 1 300 2 200 2 775 2 350 2 000 1 935 1 937 1 940 2 056 2 026 1 978 1 910 1 939 2 023 2 056 2 000 1 675 1 813 1 894 2 497 2 123 1 837 1 568 1 884 2 330 2 340 2 000 1 415 1 897 1 967 2 987 1 874 1 582 1 328 2 113 2 709 2 386 指数平滑值
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F7月
Qi 3
Q4 Q5 Q6 450 400 460 437件 3 3
•如果随着时间的推移,已知7月份实际销售量为440件, 则8月份的预测值(n=3)为多少？
8 1
F8月
i 8 3
Qi 3
1/4/2019
Q5 Q6 Q7 400 460 440 434件 3 3
1月销售量24 4月销售量21 7月销售量23 2月销售量22 5月销售量24 8月销售量24 3月销售量23 6月销售量22 9月销售量23
10月销售量25 11月销售量26
（单位：万元)
既然n=3， 1999.12=（23+25+26）/3 2000.1=(25+26+(1999.12))/3
2011-05 P82
B 预测波动 D 预测标准偏差
例： 销售的预测值与实际的销售值之间的差别是 P82
A 预测误差 C 预测准确性
B 预测波动 D 预测标准偏差
1/4/2019
1/4/2019
第二节 预测需考虑的因素
问题1、需求的影响因素有哪些
1、真实的历史需求 2、使用合适的预测模型
3、现实的趋势和季节性等因素的影响
第二节 预测需考虑的因素
评价预测方法是否合适的指标包括
准确性 预测的时间水平 预测的价值 数据的可获性 数据的类型 预测者经验
加权移动平均法
移动平均法的不足之处是把近期数据和远 期数据对预测值的影响程度不加区别地等同起 来,而实际上往往近期数据对预测数的影响较大。 为了区分近期和远期数据的影响程度,可采 用加权移动平均法。它的作法是对不同时期的 数据予以不同的权数,近期数据权数大,远期数 据权数小,然后再加以平均。
1/4/2019
移动平均法 移动平均法是根据靠近预测期的各期实际 数值的平均数来预测未来时期的数值。 随着时间的推移,计算平均值所用的各个 时期也相应地向前移动。
1/4/2019
例：
2、移动平均数法
某企业1999年1-11月某商品的销售资料如下。试用移动平均 法预测1999年12月和2000年1月份的销售量（取N=3） 。
移动平均法的基本公式：
t 1
式中:
Ft
1/4/2019
i t n
Qi n
Ft--第t期的预测值; Qi--第i期实际数量(i=tn ,…,t-1); n--移动资料期数(使用数 据的期数)。
某厂2005年1--6月的实际销售量分别为350件、 移动平均法举例：
400件、360件、450件、400件、460件,如果移 动资料期数n=3,求7月份销售量的预测值。 7月份的预测值为：
1、提前期的不平衡
2、营销管理
3、中期运作计划
4、财务计划与预算
问题2：如何组织预测过程
1、预测技术
2、预测支持系统
3、预测管理系统
预测管理的基础是数据库，包括：订单、历史数据、
刺激需求的策略。
问题2：如何组织预测过程
实际需求与预测之间的差别是
A 预测误差 C 预测准确性
评价预测方法是否合适的指标包括 2011-05-P78
A 准确性 C 数据类型 E 预测者经验
B 预测的时间水平 D 数据可靠性
第三节 预测方法和流程
问题1、有哪些常用的预测方法
1、定性分析法 2、移动平均数法 3、指数加权平均数法
2011-05 ?在紧急情况下，管理层需要对需求的情况作出迅速的判断和 决策时，比较适合采用 P78 A 定性分析法 B 回归分析法 C 移动平均法 D 指数加权平均法
加权移动平均法的公式：
t 1
Ft
i t n t 1
Wi Qi Wi
式中:
Ft: 第t期的预测值; Qi: 第i期的实际数量(i=tn,…,t-1); Wi: 第i期实际数量的权 数。
i t n
1/4/2019
加权移动平均法举例：
某厂2005年1月--6月的实际销售量分别为350件、400 件、360件、450件、400件、460件,如果移动资料期数 n=3, 4至6月份实际销售量相应的权数为1、2、3,则7 月份的预测值为：
预测结果使用者
• • • • • 财务部门 营销部门 销售部门 生产部门 物流部门
预测数据库 • 订单 • 历史
• 战术
预测技术
预测支持系统
有效的预测过程
1/4/2019
历史文件
预测调整 预测修订 总市场需求
总生产计划 工厂分配计划 短期生产计划
预测方法
阶段预测
预测部门
多部门协调生产部门 Nhomakorabea客户需求预测与生产计划相结合的步骤
7 1 i 7 3 7 1
F7月
Wi Qi Wi
W4Q4 W5Q5 W6Q6 W4 W5 W6
i 7 3
1 450 2 400 3 460 439件 1 2 3
1/4/2019
第四节 预测的支持系统及组织与管理
问题1：建立准确需求计划的原因是什么
第四章 需求预测
第一节 物流管理中的需求预测
问题1、需求的特性有哪些
1、需求的时间和空间特征
2、规律性与非规律性需求
3、独立需求和派生需求
独立需求和派生需求
喝水，这就形成了对水的独立需求
穿衣服，对衣服的需求，则形成了对棉 花的需求，这种对棉花的需求就是派生 需求。
1/4/2019
预测组织与管理
预测技术
经验判断法（定性方法 ）
问卷调查 专家意见法
移动平均法 加权移动平均法 线性回归分析
分析计算法（定量方法 ）
1/4/2019
专家意见法
1.
2. 3. 4. 5. 6. 7.
1/4/2019
拟定调查提纲 选择专家小组 发放调查表 收集反馈意见 整理集中的反馈意见 重复步骤3—5，到得出预测结果 答谢专家小组