物流预测
2024年物流行业发展趋势预测
2024年物流行业发展趋势预测在当今全球化和数字化的时代，物流行业作为经济发展的重要支撑，正经历着快速而深刻的变革。
随着技术的不断进步、消费者需求的日益多样化以及市场竞争的加剧，2024 年的物流行业有望呈现出一系列新的发展趋势。
一、绿色物流将成为主流随着环保意识的不断提高，绿色物流将在 2024 年成为行业发展的重要方向。
企业将更加注重减少碳排放，采用更环保的运输方式和包装材料。
例如，电动卡车、氢燃料电池卡车等新能源车辆的使用将逐渐增加，以替代传统的燃油卡车，从而降低能源消耗和尾气排放。
同时，可降解、可回收的包装材料将得到更广泛的应用，减少塑料垃圾的产生。
为了实现绿色物流的目标，物流企业将加强与供应商的合作，共同推动整个供应链的绿色化。
政府也将出台更多的环保政策和法规，对物流企业的碳排放进行严格限制，并给予绿色物流企业一定的政策支持和补贴。
二、智能化技术深度应用智能化技术将在 2024 年继续深度融入物流行业。
人工智能、大数据、物联网等技术将使物流运作更加高效和精准。
通过物联网技术，物流企业可以实时监控货物的运输状态、温度、湿度等信息，确保货物在运输过程中的安全和质量。
人工智能将在物流路径规划、库存管理、订单预测等方面发挥重要作用。
利用大数据分析，企业能够更准确地预测市场需求，优化库存水平，降低库存成本。
同时，自动化仓储系统将更加普及，机器人和自动化设备将承担更多的仓储和分拣工作，提高物流效率，减少人力成本。
三、跨境电商物流持续增长随着全球经济一体化的推进和消费者对跨境购物的需求增加，跨境电商物流在 2024 年仍将保持快速增长的态势。
为了满足跨境电商的需求，物流企业将不断优化跨境物流网络，提高物流时效和服务质量。
在跨境物流中，海外仓的建设将成为重要的发展趋势。
企业通过在海外建立仓库，可以提前将货物存储在当地，当消费者下单后，能够快速从当地仓库发货，大大缩短了配送时间。
此外，跨境物流的通关效率也将不断提高，政府之间将加强合作，简化通关手续，促进跨境贸易的便利化。
物流需求预测在企业决策中的作用
物流需求预测的意义
提升企业竞争力：通过预测物流需求，企业可以 更好地规划物流资源，降低成本，提高物流效率， 从而增强企业竞争力。
• * 采用多元线性回归、时间序列分析等预测方法 • * 建立基于历史数据和专家知识的预测模型
• 供应链协同优化策略 * 根据预测结果，提前安排原材料采购和库存管理 * 与供应商建立紧密合作关系，实现信息共享和协同计划 * 调整生产计 划，以适应市场需求变化
• * 根据预测结果，提前安排原材料采购和库存管理 • * 与供应商建立紧密合作关系，实现信息共享和协同计划 • * 调整生产计划，以适应市场需求变化
建立完善的物流 需求预测体系
提高预测络
加强与供应商和 客户的合作与沟 通
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汇报人： 汇报时间：20X-XX-XX
• 实施效果与评估 * 通过预测和协同优化，企业原材料库存降低20%，降低库存成本 * 生产计划调整更加灵活，提高了生产效率和产品质量 * 与 供应商合作更加紧密，降低了整体运营成本
• * 通过预测和协同优化，企业原材料库存降低20%，降低库存成本 • * 生产计划调整更加灵活，提高了生产效率和产品质量 • * 与供应商合作更加紧密，降低了整体运营成本
数据质量参差不齐：数据来源多样，质量不一，影响预测准确性
数据处理技术不断发展：需要不断更新数据处理技术，提高预测精度
数据安全与隐私保护：在数据收集和使用过程中，需要确保数据安全和隐私保护
物流需求预测
例题分析
• 例 1 分析预测我国平板玻璃月产量。 下表是我国1980-1981年平板玻璃月产量,试选 用N=3和N=5用一次移动平均法进行预测。 计算结果列入表中。
23
我国1980-1981年平板玻璃月产量
时间
1980.1 1980.2 1980.3 1980.4 1980.5 1980.6 1980.7 1980.8 1980.9 1980.10 1980.11 1980.12
按预测的方法分类
定性预测和定量预测
13
定性预测和定量预测
定性法
市场调研 小组共识 历史类比 德尔菲法
时间序列法 因果分析法
简单移动平均法 加权移动平均法 指数平滑法 回归分析
回归分析 经济模型 投入产出模型 先行指标
14
时间序列平滑预测法
一次移动平均法和一次指数平滑法 线性二次移动平均法 线性二次指数平滑法 布朗二次多项式 三次 指数平滑法
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
实际观测值
203.8 214.1 229.9 223.7 220.7 198.4 207.8 228.5 206.5 226.8 247.8 259.5
α=0.3 —
203.8 206.9 213.8 216.8 218.0 212.1 210.8 216.1 213.2 217.3 226.5
20
2 移动平均法的优点
➢ 计算量少；
➢ 较好地反映时间序列趋势及其变化 。
21
移动平均法的两个限制条件
限制一：计算移动平均必须具有N个过去观 察值,当需要预测大量的数值时,就必须存储 大量数据；
限制二：N个过去观察值中每一个权数都相 等,而早于 t-N+1 期的观察值的权数等于0,而 实际上往往是最新观察值包含更多信息,应 具有更大权重。
物流系统预测及控制
S (1) t
yt
(1 )St1(1)
一次指数平滑值可直接作为下一期的预测值， 但也存在滞后现象。
二次指数平滑是指对一次指数平滑所得结果 再进行一次指数平滑，令第 t 期的二次指数平 滑值为 St (2)，则二次指数平滑值的递推计算公式 为：
S (2) t
一、指数平滑法
指数平滑预测法实质上是一种加权移动平 均法，它给近期观察值以较大的权数，给远期 观察值以较小权数。能提供良好的短期预测精 度。
设预测值对象第 t 期的观察值为 yt ，并设原
始时间序列为{ y1，y2 ，…，yn}，令第 t 期的一次 指数平滑值为 St(1) 。则一次指数平滑值的递推计
（二）集体意见法
集体意见法是把预测者的个人预测通过加 权平均而汇集成集体预测的方法。
（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。
（2）根据预测者对预测结果最高限、最可能 值和最底限的估计，以及对3种情况出现概率 的估计，计算每一位预测者的意见平均值。
德尔菲法一般按下列步骤实施：
（1）准备阶段：该阶段主要完成两方面的工 作：拟定征询意见表和选定征询对象。
（2）轮番征询阶段：通过反复地征询专家意 见来实现的。
（3）做出预测结论阶段：常用的统计处理方 法有：中位数和上下四分位数法、算术 平均统计处理法等。
【例7—1】下面通过一个实例说明德尔菲法的应用。
从预测的时间长度来看，物流预测可分为短期 预测、中期预测和长期预测。
从预测的内容项目看，物流预测又可分为单项 预测和综合预测 。
4．物流预测方法
现有的各类预测方法多达百种。但总体 上看，预测方法可分为：
物流需求预测方法探析
物流需求预测方法探析引言在当今全球化的背景下，物流行业起着举足轻重的作用。
准确预测物流需求对于提高物流运营效率、降低成本、满足客户需求至关重要。
因此，物流需求预测成为物流企业重要的研究课题。
本文将探析物流需求预测的方法，包括定量预测方法和定性预测方法，并分析各种方法的优缺点。
定量预测方法定量预测方法是通过数理统计的手段，基于历史数据对未来物流需求进行预测。
以下是当前常用的定量预测方法：时间序列分析时间序列分析是一种广泛应用的定量预测方法，它基于历史数据的时间模式和趋势，通过数学统计方法来进行预测。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、季节性分解法等。
时间序列分析方法简单易行，适用于稳定的需求模式，但对于非线性和高度波动的需求很难进行较准确的预测。
回归分析回归分析是建立因变量和自变量之间的关系模型，并通过模型对未来的自变量做预测。
在物流需求预测中，可以将需求量作为因变量，时间、季节、经济指标等作为自变量。
回归分析方法能够综合考虑各种因素对需求的影响，但前提是需要有足够的历史数据和有效的自变量。
Grey模型Grey模型是由灰色系统理论发展而来的一种预测方法，它适用于缺乏数据或数据不完备的情况。
Grey模型通过建立灰色微分方程，对数据进行处理和分析，并利用已有数据预测未来的需求量。
相比于传统的定量预测方法，Grey模型具有更强的适应性，但对数据的质量要求较高。
定性预测方法定性预测方法是基于专家经验和主观判断的预测方法，它不依赖于历史数据，而是通过专家意见和市场调研等方式进行预测。
Delphi法Delphi法是一种通过多轮专家调查和意见征询的方法，通过反复的集体讨论和修改，达成一致的预测结论。
Delphi法能够通过专家的知识和经验，对物流需求的未来趋势进行预测。
然而，Delphi法存在依赖于专家个体的主观判断，结果可能受到个体因素的影响。
场景分析场景分析是一种通过构建不同的预测场景，对物流需求进行预测的方法。
《物流需求预测》课件
预测需求有助于企业调整生产计划以满足未来的物流需求。
2
快递物流的配送安排
通过合理预测物流需求，优化快递物流的运输路线和配送安排。
3
Байду номын сангаас
仓库管理的作业安排
准确的物流需求预测有助于合理安排仓库的作业流程和库存管理。
物流需求预测工具的高级应用
1 异常检测
探索如何运用物流需求预测工具来检测和处理异常情况，提前采取措施避免运作中的问 题。
《物流需求预测》PPT课 件
物流需求预测是如何帮助企业提前准备、优化物流运作并增加效率的？让我 们一起探索物流预测的重要性、方法以及应用。
背景介绍
1 物流需求预测的意义和作用
了解如何精确预测物流需求可以避免过度或不足的供应，并提高客户满意度。
2 目前物流市场的形势
分析现有的物流市场趋势和挑战是制定准确的需求预测策略的关键。
2 模型选择和评估
了解如何选择适合的预测模型，并评估其准确性和可靠性，以优化物流需求预测结果。
3 数据处理和可视化
学习如何运用数据处理和可视化技术，提取有用的信息，支持决策和优化物流运作。
物流需求预测的发展趋势
AI技术的发展和应 用
了解人工智能技术如何改进 物流需求预测，提高准确性 和效率。
大数据的应用
探索大数据在物流需求预测 中的应用，如何更好地利用 数据来预测需求。
增长的国际贸易和 跨境物流的需求
了解国际贸易和跨境物流的 快速发展，对物流需求预测 提出了新的挑战和机遇。
结语
物流需求预测的未来前景看好，但也存在着挑战。个人建议物流从业者不断学习和发展，紧跟技术和市 场的发展。
物流需求预测的方法
统计学方法
物流需求预测的步骤
物流需求预测的步骤
《物流需求预测的步骤物流需求预测的步骤》
咱今儿就来好好唠唠物流需求预测到底是咋整的。
你想想，要是能提前知道未来物流方面大概需要多少东西，是不是就能提前做好准备，不手忙脚乱啦？那这预测到底咋做呢？
第一步呢，得先好好瞅瞅过去的情况。
就好比你要知道一个人以后能跑多快，先得看看他之前跑的速度咋样。
咱们得把之前物流的各种数据都翻出来，像运了多少货呀，啥时候运得多，啥时候运得少，都得心里有数。
然后呢，再看看现在市场的情况。
比如说最近是不是有啥新东西特别火，大家都抢着买，那物流需求可能就蹭蹭往上涨。
或者是不是有些东西不太受欢迎了，那相关的物流需求也许就会下降。
这就像你出门前得看看天气，决定穿啥衣服一样。
还有啊，得盯着大环境。
像政策有没有变化，经济形势好不好。
比如说政府鼓励某个行业发展，那这个行业的物流需求说不定就会呼呼地涨起来。
再然后呢，把收集到的这些信息都放在一起，好好琢磨琢磨。
看看这里面有没有啥规律，有没有啥趋势。
就像拼图一样，把一块块碎片拼成一个完整的画面。
这还没完呢，根据琢磨出来的东西，咱得大胆地猜一猜未来会是啥样。
但是这猜可不能瞎猜，得有根据，得靠谱。
别忘了随时关注着情况的变化。
万一有啥新的情况出现，咱得赶紧调整之前的预测，可不能死脑筋。
你看，物流需求预测其实也没那么神秘，就是多看看，多听听，多想想，然后大胆猜，小心验证。
这样咱们就能在物流这一块儿心里更有底，把事情办得更漂亮！。
第二章 物流需求预测
第二章物流需求预测第一节物流需求预测概述物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的经验判断、技术方法和预测模型，应用合适的科学方法对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。
目的：及时准确地掌握市场物流需求情况的变化规律，结合本企业的实际状况，采取一定的分析方法提出切实可行的需求目标，在此基础上制定需求计划，指导诸如原材料或货物的购进、库存的控制、必要设施的配备等企业物流工作的开展。
一、物流系统需求及物流需求分析（一）物流系统需求的含义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。
物流系统需求分析是指用定性或定量的方法对物流系统要进行的运输、存贮、装卸搬运、包装、流通加工、配送等作业量进行预测分析。
此外，物流需求是流量而非存量，即是在一段时间内而非在某一事点上所发生的量，没有时间限制笼统的谈物流需求是没有意义的。
（二）物流需求的特征1.现代物流需求包括物流需求量和物流需求结构两个方面即从物流需求规模和物流需求结构综合表示出物流需求。
物流规模是物流活动中运输、储存、包装、装卸搬运和流通加工等物流作业量的总和。
物流需求结构可以有不同的表述：从物流服务内容上分，包括运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送、信息服务等方面的需求。
从物流需求的形态来说，包括有形的需求和无形的需求，有形的需求就是指对物流服务内容的需求，无形的需求是指对物流服务质量的需求，如物流效率、物流时间、物流成本等方面的需求。
2.物流系统的需求具有时间和空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。
第7章 物流需求预测的方法
一、普通商品物流量的预测
• 某物流中心对上海市供应泰国香米，每包为50千 克重，在过去的6个月里，每个月的市场需求量如 表1-1所示，请根据要求对物流中心第7个月份的 需求量做一个相应的预测。
• （1）用4个时期的移动平均法预测第7月的需求量 （n=3，由近及远各期的权重如下所示）
4：675 5：825 6：788 394+247.5+135=776.5
• （3）用指数平滑法预测第7月的需求量，取α的 值为0.2，并假设第6月的预测量为800包。 6：788
二、季节性产品物流量的预测
• 某物流中心经营季节性比较强的产品，其中某产 品2012年实际需求为400个，从季节需求来看， 春天需求为90个，夏天需求为150个，秋天为110 个，冬天为50个。假设此产品的年平均需求量以 10%的速度增长。
• 利用加法季节变化和乘法季节变化，求出2013年 的预测量，具体内容如表所示。
(5)物流市场预测的定性预测方法包括(时间序列分析预测法集中
(5)物流市场预测的定性预测方法包括(时间序列分析预测
法集中
物流预测的方法主要包括：定性预测方法、定量预测方法。
一、定性预测方法
1.直接归纳法
2.集体意见法
3.头脑风暴法
4.德尔菲法
5.情景分析法
二、定量预测方法
1．时间序列预测法
2．因果预测法
3. 产销平衡法
4. 细分预测法与集成预测法
5. 组合预测法
二、预测的方法：定性预测、时间序列分析、因果联系法和模拟。
1、定性预测属于主观判断，包括情景分析法和德尔菲法等两类。
情景分析法：在推测的基础上，对可能的未来情景加以描述，同时将一些有
关联的单独预测集形成一个总体的综合预测。
德尔菲法：依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即专家之间不得互相讨论，不发生横向联系，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。
这种方法具有广泛的代表性，较为可靠。
2、时间序列分析：是需求历史数据进行分析而对未来进行预测。
有简单移动平均、加权移动平均、指数平滑等。
加权平均通用公式：新预测= 权系数×销售量+(1-权系数)×老预测; 一阶平滑方程：新预测值=老预测值+权系数×(销售量-老预测)。
§3物流需求四阶段预测法
总结词：模型参数调整
04
详细描述：对所选模型进行参数调整和优化，以提高预测的准确性和 稳定性。
阶段三：预测结果评估和调整
总结词 详细描述
总结词 详细描述
预测结果评估
通过对比实际数据和预测结果，对预测模型的准确性和可靠性 进行评估，识别模型的优缺点。
预测结果调整
根据评估结果，对预测模型进行调整和优化，以提高预测精度 。
重要性
准确预测物流需求对于物流企业至关重要，有助于企业合理规划资源、提高运营效率、降低成本，从而在激烈的 市场竞争中保持竞争优势。
02
物流需求四阶段预测法的理 论框架
阶段一：历史数据收集和分析
总结词：数据基础
输标02入题
详细描述：收集历史物流需求数据，包括运输量、货 物种类、运输时间等，并对数据进行清洗、整理和分 类，确保数据的准确性和完整性。
总结词
数据收集与整理
总结词
数据分析与挖掘
详细描述
收集历史物流需求数据，包括订单量、货 物量、运输量等，并对数据进行清洗和整 理，确保数据的准确性和完整性。
详细描述
对收集到的历史数据进行分析和挖掘，找 出数据中的规律和趋势，为后续的预测提 供依据。
阶段二：选择和建立预测模型
01 02 03 04
总结词：模型选择
阶段四：预测结果应用和反馈
总结词
应用方案制定
详细描述
根据预测结果，制定相应的物流计划和调 度方案，确保物流活动的顺利进行。
总结词
反馈机制建立
详细描述
建立有效的反馈机制，收集实际执行过程 中的数据和信息，对预测结果进行持续跟 踪和评估，不断完善和优化预测模型。
03
物流需求四阶段预测法的实 施步骤
第2章-物流需求预测
二、物流需求预测的内容
物流流量预测 （1）微观物流流量的预测 （2）宏观物流流量的预测
物流流向预测 物流成本预测 物流需求预测
2
三、物流需求预测的程序
确定预测目标 确定预测内容 选择预测方法 计算并做出预测 分析预测误差
第二节 物流需求预测方法
一、物流需求定性预测方法
确认问题 选择专家组
经验预测法 专家会议法 德尔菲法
图 2-17 求解矩阵结果
求发展系数a、灰色作用量b及b/a。
图 2-18 求解结果
30
• 步骤12： 计算拟合值
图 2-19 计算拟合数列值
31
• 步骤13： 需求预测
图 2-20 2017 年需求预测值
32
（二）因果关系预测法
一元线性回归分析预测法 （1）一元线性回归模型的估计。一元线性回归分析预 测模型为：
均方差
s 2
1 n
n
ei2
i 1
标准差
1
n
n
ei2
i 1
55
n
n
yi xi
i1
i1
n
34
（2）拟合优度检验
n
( yˆi y)2
R2
i 1 n
( yi y)2
i 1
当R2＝1时，物流需求与x 完全线性相关，模型的拟合
程度最优；当R2＝0时，物流需求与x 无线性相关关系，模
型的拟合程度最差。通常R2都是介于0～1之间，R2≥0.9时，
估计模型为优；0.8≤R2≤0.9时，估计模型为良；0.6≤R2≤0.8
36
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
物流需求与预测
第四单元 物流配送法律法规
三、物流配送的类型
1.销售配送 在这种配送方式中，配送主体是销售企业，为了扩大销售量、扩大市场占有率、作为销售战略措施，进 行所谓的促销型配送。这种配送的对象一般是不固定的，用户也不固定，配送对象和用户取决于市场的 占有情况，其配送的经营状况也取决于市场状况，因此，配送的随机性较强，计划性较差。大部分商店 就属于这一类。 2.供应配送 用户为了自己的供应需要采取的配送方式。这种配送方式一般是由用户或用户集团组建的配送据点，集 中组织大批量进货，然后向本企业或企业集团内若干企业配送。商业中的连锁商店广泛采用这种配送方 式对本企业的供应。这种配送中，用户拥有自己的配送中心，可以提高供应水平和供应能力，可以通过 大批量进货取得价格折扣的优惠，达到降低供应成本的目的。该配送中心专为企业内部提供配送服务， 不存在外部配送法律关系。
阶段之分; • (3)事物内部是由许多小系统构成的，小系统之间相互联系相互制约。 • 3.连续性原则 • 任何事物的发展变化过程都要经历过去、现在、未来三个部分。必须
在了解事物过去和现在的基础上，依照这个原则预测事物的未来发展 趋势。 • 4.类推性原则 • 事物之间往往存在某些相似的结构和发展模式，可以根据已知的事物 的结构和发展模式来推断与它相似的事物的结构和发展趋势。
配送作为一种特殊的、综合的物流活动形式，几乎包括了物流作业的 所有职能。在某种程度上讲，配送作业是物流的一个缩影或在特定范围内 物流作业全部活动的体现。“配”包括了货物的分拣和配货活动，这一活 动又包含了加工和包装，它是根据用户的要求来“配货”的；而“送”则 包括各种送货方式和送货行为。配送中心则是专门从事配送工作的物流据 点，它集商流、物流、信息流于一体，具有物流的全部职能，是现代物流 的一种先进的货物配送组织形式。配送是物流企业经营活动的重要组成部 分，对于推动物流合理化、完善整个物流系统、充分发挥物流功能起到了 巨大的作用。
物流管理中的运输需求预测方法
物流管理中的运输需求预测方法随着全球经济的发展和市场竞争的加剧，物流管理在企业运营中扮演着至关重要的角色。
而在物流管理中，准确预测运输需求是保证供应链高效运作的关键。
本文将介绍一些常用的物流管理中的运输需求预测方法。
一、历史数据分析法历史数据分析法是最常见的一种运输需求预测方法。
它基于过去的运输需求数据，通过对这些数据进行分析和建模，来预测未来的需求。
这种方法适用于需求变化相对稳定的情况下，可以通过统计学方法，如时间序列分析、回归分析等，来预测未来的需求趋势。
然而，这种方法的局限性在于它无法应对需求变化剧烈或受到外部因素影响的情况。
二、市场调研法市场调研法是一种通过市场调研来获取运输需求信息的方法。
通过对目标市场的调查和分析，可以获取到潜在客户的需求信息，从而预测未来的运输需求。
这种方法适用于市场需求变化较为频繁的情况下，可以及时获取市场的最新信息。
然而，市场调研需要耗费大量的时间和资源，而且受到调查对象的主观因素的影响，因此在实际应用中需要慎重考虑。
三、专家判断法专家判断法是一种基于专家经验和知识的预测方法。
通过请教行业专家或相关领域的专业人士，利用他们的经验和知识来预测未来的运输需求。
这种方法适用于需求变化不规律或无法通过其他方法预测的情况下。
然而，专家判断法容易受到专家主观因素的影响，因此需要选择有丰富经验和专业知识的专家，并且需要进行合理的数据分析和验证。
四、物流信息系统法物流信息系统法是一种基于物流信息系统的预测方法。
通过收集和分析物流信息系统中的数据，如订单数量、货物流动情况等，来预测未来的运输需求。
这种方法的优势在于它可以及时获取到实时的物流数据，并且可以通过数据挖掘和机器学习等技术进行数据分析和建模。
然而，物流信息系统法需要有完善的物流信息系统支持，并且需要对数据进行合理的清洗和处理，以提高预测的准确性。
综上所述，物流管理中的运输需求预测是保证供应链高效运作的关键。
不同的预测方法适用于不同的情况，企业可以根据自身的需求和资源选择适合的预测方法。
第五章物流系统预测
第五章 物流系统预测物流预测，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。
通过预测，可以获 得物流需求方面的必要信息，为规划、管理和决策提供可靠的依据。
5.1 系统预测概述5.1.1 系统预测的概念及其实质，就是对尚未发生或目前还不确定的事物进行预先估计、推断和表述，是 预测（forecast）现时对将来时段里事物可能出现状况和产生结果的探讨和研究。
通过对客观事实的历史和现 状进行科学的调查和分析，由过去和现在去推测未来，由已知去推测未知，从而揭示客观事 件未来发展的趋势和规律。
简言之，预测就是把某一未来事件发生的不确定性极小化。
5.1.2 系统预测的基本原理预测是根据事件过去和现在的规律判断其未来的发展，预测学也是研究事件规律的一种 手段。
科学预测的认识基础可表达为以下6条基本原理。
（1）可知性原理（2）可能性原理（3）相似性原理（4）连贯性原理（5）反馈性原理（6）系统性原理除了上述几个基本的原理之外，可控性原理、相关性原理和经济性原理等也是在预测中 常用的原理。
5.1.3 物流系统预测的影响因素影响物流预测的客观因素主要有以下4点。
（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5.1.4 物流系统预测的作用预测的作用主要体现在以下 5个方面：（1）预测为制订一个切实可行的计划提供科学依据事实；（2）预测是避免决策片面性和决策失误的重要手段；（3）预测既是计划的前提条件，又是计划工作的重要组成部分；（4）预测是提高管理预见性的一种手段；（5）预测可以面向未来，提前做好准备，一旦发现问题便可集中力量解决，一定程度上 决定了组织的成败。
物流系统预测的作用可进一步概括为两方面。
（1）预测是编制计划的基础（2）预测是决策的依据系统的预测是以系统的变化为前提的。
如果系统是一成不变的，预测也就没有必要了。
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2.1 物流预测的概念与程序
物流预测是一个集资料数据收集、技术处理和结果分析的综 合过程。在预测过程中，预测成败主要取决于一是对收集到 的资料进行分析和处理；二是对利用模型求得的预测结果进 行分析和处理。前者直接影响到预测模型的建立，而后者将 直接决定着预测的质量优劣。
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2.1 物流预测的概念与程序
1. 确定预测的任务、对象范围和目标 就物流预测而言，可以分宏观预测和微观预测。宏观层面的
预测如：预测在某个时期内一定区域范围内物流需求的变化 是上涨的还是下降的?上涨或下降的幅度有多大? 微观层面 的预测如：某个产品在某个时期内产销供应将保持怎样的物 流需求水平。 2. 选择预测方法 预测可使用方法有多种，一般为两类：定性分析和定量分析 （包括平均数预测法、移动平均预测法、指数平滑预测法和 回归分析法等）。不同预测方法的逻辑基础、分析的复杂程 度都有所不同。
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2.1 物流预测的概念与程序
物流管理人员在企业运营计划与决策上经常要对如市场物资 需求状况、供应商生产能力、仓库储备规模、企业运输能力 等做出预算、估计和推断。如图2-1所示。因此，现代的物 流管理人员掌握一些常用的物流预测技术是非常必要的。
2.1.2 物流预测的程序
物流预测的基本思想是认为物流系统的发展变化是有规律的， 并且其在过去发展过程中形成的行为规律在将来依然保持基 本不变，因此可以根据对物流系统历史数据的认识来探讨其 规律，推测未来某一时刻或时期内物流系统的发展情况。物 流预测过程分为以下步骤：
1. 会议组织者应遵循的原则 （1）要选择对预测对象熟知的各个方面专家，特别是那些
知识渊博，对问题理解较深的专家参加。
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2.2 定性预测法
（2）被挑选的专家最好是彼此不认识，若彼此认识，应从 同一职称或级别中挑选；在会议上不公开专家所在的单位、 年龄、职称或职务，做到一视同仁。
判断预测法一般有下列两种：专家会议法和德尔斐法。
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2.2 定性预测法
2.2.1 专家会议法
专家会议法是邀请有关方面的专家，通过会议的形式．对市 场未来需求趋势做出判断，并在专家们分析判断的基础上， 综合专家们的意见，进行市场预测的方法。
专家会议法预测能否取得成功，在很大程度上取决于专家的 选择与会议的组织。
2.2 定性预测法
定性预测法也叫判断预测法。在生产和经济活动中，常常会 出现这样一些情况，当建立某个定量模型时缺少数据或资料， 如要预测某个新产品的需求量；当社会环境或经济环境发生 了剧烈变化，致使过去的历史数据不再具有代表性，如 1999年我国停止福利分房，转而货币化分房，预测新形势 下居民对购房的需求量等。在这些情况下，人的主观判断是 唯一现实的预测方法，即判断预测法。
上一页 下收集预测中所需的数据和资料，经过对资料的分析、处理、
提炼和概括，进行数据可信度分析。用数学模型展示出预测 对象的基本变化规律。 4. 预测结论的确定 利用得到预测对象的基本变化规律，根据对未来条件的了解 和分析，计算或推测出预测对象在未来可能表现出的状况。 在这一阶段，需要综合考虑分析各种确定的和不确定的因素 对预测对象可能造成的影响，采用多种方法加以处理和修正， 进行必要的检验和评价，然后才能得到一个可供决策参考的 最终预测结果。
第2章 物流预测
2.1 物流预测的概念与程序 2.2 定性预测法 2.3 时间序列预测法 2.4 平均数预测法与移动平均预测法 2.5 指数平滑预测法 2.6 回归分析预测方法
第2章 物流预测
本章重点：
物流预测是物流运筹的基础和和前提，其目的是为物流决策 提供数据或资料。在本章的学习中要求学生了解物流定性与 定量预测的基本方法和预测的一般程序，掌握平均数预测、 移动平均预测和回归分析预测方法的原理与应用，理解指数 平滑法的原理与方法。
预测作为人类的一种探索性认识活动与主观臆断完全不同。 预测是运用各种知识和科学的手段，分析研究历史与现实资 料，对所关心事物的未来发展趋势或可能结果进行事先的推 测和判断。
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2.1 物流预测的概念与程序
2.1.1 物流预测的概念与目的
物流预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律，借助科 学的方法和手段，对物流管理发展趋势和状况进行描述、分 析，形成科学的假设和判断。
（3）三是创造一个真正自由发言的环境，鼓励参加者积极 发言，提出意见和建议。
2. 专家会议法的形式 （1）非交锋式会议。在这种方法中，参与的专家都可以独
立地、任意地发表意见，也不带发言稿，以便充分发挥灵感， 鼓励创造性思维。但不争论、不批评他人意见。这种非交锋 式会议法也称为头脑风暴法。
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第2章 物流预测
预测就是根据事物的过去和现在状况，对未来不确定的事件 进行估计或推测。
预测活动普遍存在于人类社会和现实生活中。人们在社会实 践中，为达到某种目的，总要事前对所关心事物的发展趋势 或可能结果做出判断和估计。预测对象范围很广，几乎涉及 到人类社会的各个领域，如社会预测、经济预测、技术预测、 军事预测等。
物流预测是物流运筹的基础和前提。如果把物流运筹视为一 个决策过程，则可以把物流预测视为物流运筹的一个组成部 分，物流企业在日常的生产、经营活动中，经常要对未来的 一定时期内物流市场的需求与变化做出判断和预计，借以有 效的筹划和安排下一阶段的工作。可见任何企业的决策过程 往往是从预测开始的，而物流预测的目的就是为物流企业及 相关部门的决策提供数据或资料。
2.2 定性预测法
（2）交锋式会议。就是与会专家都可以围绕预测的问题， 各抒己见、直接争论，经过会议达成共识，做出一个较为一 致的预测结论
（3）混合式会议。又称为质疑头脑风暴法，是交锋式与非 交锋式会议的混合使用。即第一阶段实施头脑风暴法；第二 阶段对前一阶段提出的各种想法意见进行质疑，在质疑中争 论、批评，也可以提出新的设想，不断地交换意见，互相启 发，最后取得一致的预测结果。