订单供货中需求预测方法探讨
供应链管理中的需求预测与订单管理
供应链管理中的需求预测与订单管理在当今竞争激烈的市场环境中，供应链管理成为企业发展的关键。
供应链管理涉及到从原材料采购到产品销售的全过程，其中需求预测和订单管理起着至关重要的作用。
本文将探讨供应链管理中的需求预测与订单管理，以及它们对企业运营的影响。
需求预测是供应链管理中的一项关键任务。
它通过收集和分析历史销售数据、市场趋势和其他相关因素，来预测未来一段时间内产品的需求。
准确的需求预测可以帮助企业制定合理的生产计划、库存管理和物流配送，从而避免库存积压或缺货的情况发生。
然而，需求预测并非易事。
市场环境变化快速，产品的需求受到多种因素的影响，如季节性需求、促销活动和竞争压力等。
因此，企业需要建立有效的需求预测模型，并持续更新数据，以提高预测准确度。
订单管理是供应链管理中的另一个重要环节。
它涉及到接收、处理和跟踪客户的订单，并将其转化为生产和供应计划。
订单管理的目标是确保订单的及时交付和满足客户需求。
企业需要建立高效的订单管理系统，以便能够快速处理订单、优化生产计划和优先满足重要客户的需求。
同时，订单管理还需要与供应商进行紧密的协调，以确保及时供应所需的原材料和零部件。
供应链管理中的需求预测和订单管理相互联系、相互影响。
准确的需求预测有助于更好地管理订单，而高效的订单管理又能提供更准确的需求数据来改进需求预测。
因此，企业应该将需求预测和订单管理作为一个整体来考虑，通过不断优化二者之间的关系，提高供应链的管理水平。
在需求预测和订单管理中，信息技术的应用起着至关重要的作用。
企业可以借助先进的信息系统和软件来收集、分析和管理大量的数据，从而提高需求预测的准确性和订单管理的效率。
例如，企业可以利用数据挖掘和机器学习技术，通过分析历史销售数据和市场趋势，自动化地生成需求预测结果。
同时，企业可以通过与供应商和客户的信息系统进行集成，实现订单的实时跟踪和即时反馈。
这些技术的应用将大大提升供应链管理的效果和企业竞争力。
关于做好需求预测工作的几点思考
关于做好需求预测工作的几点思考导言：做好需求预测，不仅可以促进工商企业之间的密切合作，不断提高营销人员对卷烟市场的把握能力，还有助于科学制定品牌发展战略，提升品牌商的能力。
适应市场，促进品牌健康发展。
因此，本文就如何做好需求预测，提高对市场的把握能力提出了一些意见和建议。
关键词：按订单组织供应，客户经理，需求预测作为一种按订单组织供应的新型商业模式，对于工商企业来说，工作重心已经转移到品牌的培育和集中，工作重心转移到市场的研究和预测，以及工作目标上。
已经转向满足消费者的需求。
这是对中国烟草行业一直以来“以产为销”的规划经营模式的深刻变革，将对提升烟草企业市场化水平和整体竞争力产生重大影响。
行业。
国家局局长成康指出，“按客户订单组织货源”是烟草行业的一项重要改革，其意义甚至大于“工商分离”改革。
“按订单供应——按客户订单组织货源”的实施，将客户经理推到了风口浪尖。
客户经理的素质和能力将受到严峻考验。
此外，品牌的培育、宣传和推广也需要他们完成。
因此，客户经理的工作效率水平成为零售终端与生产供应环节连接成功与否的关键。
正确把握市场的关键是科学预测市场“按客定货”工作顺利开展的前提和基础。
因此，良好的客户经理需求预测，不仅可以促进工商企业之间的密切合作，不断提高营销人员对卷烟市场的把握能力，还有助于科学制定品牌发展战略，提高品牌适应能力。
推向市场，促进品牌健康发展。
在此，笔者结合工作实践，就如何做好需求预测分享一些个人看法，供大家批评指正。
一、当前需求预测工作中存在的一些问题目前，需求预测工作主要包括建立样本客户、上门走访收集信息、分析信息、形成预测，并在预测分析周期完成后，对预测结果与实际情况进行对比分析。
客户的销售额，以及预测结果的准确性评估。
从实际情况看，容易造成需求预测偏差的环节主要表现在样本户的选择、客户申报需求、信息收集、货源不足等方面。
主要表现在：（一）样本户选择不科学选取的样本户应具备相应的条件：（1）具有代表性。
供应链网络中的需求预测与库存管理优化策略方法分析
供应链网络中的需求预测与库存管理优化策略方法分析随着全球化的发展和市场的竞争加剧，供应链网络中的需求预测和库存管理成为了企业发展中至关重要的一环。
准确预测需求情况并合理优化库存管理策略，可以帮助企业降低库存成本、提高供应链效率，从而获得竞争优势。
一、需求预测方法1. 基于历史数据的统计方法基于历史数据的统计方法是一种常见的需求预测方法。
它通过对过去一段时间内的需求数据进行分析和统计，得出未来需求的预测结果。
常见的统计方法包括移动平均法、指数平滑法、回归分析法等。
移动平均法通过计算一定时间内需求的平均值来预测未来需求。
指数平滑法则是基于过去需求的加权平均值来进行预测，其中加权值越大，对未来需求的影响越大。
回归分析法则是通过建立需求与相关因素之间的关系模型，来预测未来的需求。
2. 基于市场调研的定性分析方法市场调研是一种直接向潜在消费者或现有消费者获取需求信息的方法。
通过在市场上进行调查和采访，企业可以了解到消费者的需求、喜好和购买意愿，从而更准确地预测未来的需求。
定性分析方法通过调研数据的整理和分析，给出需求的定性描述和预测结果。
二、库存管理优化策略方法1. 安全库存策略安全库存是为了应对需求预测不准确和供应不稳定等因素而设置的备用库存。
在供应链网络中，安全库存的目标是保证在供应链各环节出现异常情况时，能够及时满足需求。
安全库存的大小应该根据需求的波动程度、供应的不确定性以及企业对于缺货风险的容忍程度来确定。
2. JIT（Just-in-Time）策略JIT策略是一种以零库存为目标的库存管理策略。
它通过优化生产计划和供应链协调，使供应链上的每个环节都能够按需求及时完成任务，从而实现产品的快速生产和供应。
JIT策略可以减少库存的持有成本，提高供应链的响应速度和灵活性。
3. VMI（Vendor Managed Inventory）策略VMI策略是一种由供应商负责管理客户的库存水平和订单补充的策略。
供应商通过定期监控客户的库存情况，及时补充所需的物料，以满足客户的需求。
供应链中的需求预测方法
供应链中的需求预测方法在供应链管理中，需求预测是至关重要的一环。
准确的需求预测可以帮助企业合理安排生产计划、库存管理、采购计划等，从而降低库存成本、提高客户满意度，提升企业竞争力。
而在当今信息化、智能化的时代，企业可以利用各种先进的方法和技术来进行需求预测，提高预测的准确性和效率。
本文将介绍供应链中常用的需求预测方法，帮助企业更好地进行供应链规划和管理。
一、定性方法1.市场调研法市场调研法是一种常见的需求预测方法，通过对市场进行调研，了解市场需求的变化趋势和规律，从而预测未来的需求情况。
企业可以通过市场调研机构、问卷调查、专家访谈等方式获取市场信息，结合历史数据和市场趋势进行需求预测。
这种方法适用于新产品上市前的需求预测，可以帮助企业把握市场机会，降低市场风险。
2.专家判断法专家判断法是一种基于专家经验和知识的需求预测方法，通过专家的主观判断和分析来预测未来的需求情况。
企业可以邀请行业专家、学者、顾问等进行需求预测，借助其丰富的经验和知识来提高预测的准确性。
专家判断法适用于市场变化较快、数据不充分的情况下，可以快速响应市场变化，调整供应链策略。
二、定量方法1.时间序列分析法时间序列分析法是一种基于历史数据的需求预测方法，通过对历史数据的分析和建模来预测未来的需求情况。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
企业可以利用时间序列分析法对销售数据、库存数据等进行预测，帮助企业制定生产计划和库存策略。
2.回归分析法回归分析法是一种基于变量之间关系的需求预测方法，通过对相关变量的分析和建模来预测未来的需求情况。
企业可以利用回归分析法分析市场需求与价格、促销活动、季节性因素等之间的关系，从而预测未来的需求情况。
回归分析法适用于多变量之间存在相关性的情况，可以帮助企业更准确地预测需求。
三、机器学习方法1.神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经网络的需求预测方法，通过对大量数据的学习和训练来预测未来的需求情况。
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。
供应链管理中的需求预测方法研究
供应链管理中的需求预测方法研究需求预测是供应链管理中的一个重要环节，其作用是帮助企业准确预测市场需求，合理安排生产和供应，降低库存和运输成本，提高供应链效率。
本文将探讨供应链管理中常用的需求预测方法，并分析其优劣势。
一、定性方法定性方法是基于经验和直觉进行需求预测的一种方法。
它通过专家判断、市场调研、竞争对手分析等手段来确定需求情况。
虽然定性方法具有灵活性和适应性强的特点，但其预测结果容易受到主观因素的影响，难以量化和精确预测。
二、定量方法定量方法是基于历史数据和统计模型进行需求预测的一种方法。
它通过收集历史销售数据，运用统计学原理和模型来分析和预测未来需求情况。
定量方法可以提供量化的、具有一定精确性的需求预测结果，但对数据要求较高，且适应性较差，难以应对市场变化和不确定性。
三、时间序列方法时间序列方法是一种常用的定量方法，它基于历史销售数据，通过分析数据中的趋势、季节性、周期性等规律来预测未来的需求。
常用的时间序列方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
时间序列方法具有简单易行、计算速度快的优点，但在应对非线性和突发事件方面有一定的局限性。
四、因素分析方法因素分析方法是一种常用的定性定量相结合的方法，它将多个相关因素考虑进需求预测模型中，从而提高预测的准确性。
因素分析方法可以综合考虑市场环境、竞争对手、宏观经济指标等因素对需求的影响，从而得出更全面和准确的预测结果。
然而，因素分析方法在因素选择和权重确定上需要一定的专业知识和经验，较为复杂和繁琐。
五、协同预测方法协同预测方法是一种基于多个参与者的共同努力综合预测需求的方法。
它利用供应链中不同环节的参与者的预测意见和信息，通过协作和共享来提高预测的准确性。
协同预测方法可以充分利用供应链中的多维数据和专业知识，对需求进行全面、准确的预测，但其实施难度较大，需要建立有效的合作机制和信息共享体系。
六、人工智能方法人工智能方法是近年来发展迅速的一种需求预测方法，它利用机器学习和深度学习等技术，通过模式识别和数据分析来预测未来的需求。
供应链需求预测与订单分配问题研究
供应链需求预测与订单分配问题研究在现代商业运作中，供应链管理成为了企业成功的关键。
供应链的有效运作依赖于供应商的需求预测以及正确的订单分配。
本文将探讨供应链需求预测与订单分配问题的研究。
供应链需求预测是指预测未来一段时间内消费者对某种商品或服务的需求量。
需求预测对于实现供应链的高效运作至关重要。
一个精确的需求预测可以帮助企业减少库存成本，提高供应链的响应速度，并最大化销售额。
然而，需求预测是一个复杂的问题，因为它受到多种因素的影响，如市场趋势、季节性变化和竞争。
为了解决供应链需求预测问题，研究者们运用了各种数学模型和算法。
其中，最常见的模型是时间序列模型，它基于历史数据来预测未来需求。
时间序列模型可以使用ARIMA、指数平滑和灰色预测等方法进行建模。
此外，还可以使用非时间序列模型，如神经网络和支持向量机等来进行需求预测。
这些模型可以根据不同的数据特点和需求情况选择合适的方法。
订单分配是指根据需求预测结果来分配订单给供应商。
订单分配的目标是使供应链轮换紧密结合，以最大程度地满足消费者的需求，同时最小化成本和时间。
订单分配可以通过优化模型和算法来解决。
一种常见的方法是使用线性规划模型，它优化了分配问题的目标函数，如最小化成本或最大化供应链的效益。
此外，还可以使用启发式算法如遗传算法和模拟退火算法来寻找订单分配的近似最优解。
在供应链需求预测与订单分配问题研究中，还存在一些挑战和难点。
首先，需求预测的准确性受到多种因素的影响，如市场变化和新产品推出。
因此，如何准确地捕捉这些因素并进行预测是一个重要的问题。
其次，订单分配涉及多个供应商和多个位置，因此如何合理地分配订单以最大程度地满足需求是一个复杂的优化问题。
最后，需求预测和订单分配需要实时和动态的调整，以应对市场的变化和突发事件。
因此，如何有效地应对这些变化也是一个需要进一步研究的问题。
通过对供应链需求预测与订单分配问题的研究，可以提高供应链的效率和灵活性，减少库存成本，并最大程度地满足消费者的需求。
订单供货中需求预测方法探讨
订单供货中需求预测方法探讨作者：邹亮阅读次数：49 更新时间：2008-2-16现行市场需求预测方法分析姜成康局长曾明确指出：“工商关系中工业和商业谁是主导？商业是主导，还是工业是主导？谁也不是主导，市场是主导”。
可见，订单供货工作的核心是以市场需求为主导，市场需求预测就是整个订单供货流程的初始环节和关键所在。
目前，订单供货中市场需求预测的方法较多，比较有代表性的方法大体有如下三类：以客户经理为主的预测方法这是目前应用最为广泛的预测方法。
它主要依靠客户经理对零售户当年逐月的需求量、实际购进量和历史购进量进行分析、预测，市场经理再将各客户经理的预测结果汇总起来，从而达到预测下月销售量的目的。
这类预测方法其实是销售人员意见汇总法的一种，本质上属于定性预测方法。
因此，用它对需求量进行定量预测，显然有点先天不足、力不从心。
另外，这类预测方法的准确程度主要取决于预测人员经验的丰富程度和判断能力的高低，因而容易受主观因素的影响。
单个数学模型的预测方法它通常是基于历史销量数据，构造需求量与其相关因素之间的函数关系，然后再通过该函数计算预测期的需求量。
这类方法是定量预测的方法之一，较客户经理为主的预测方法在原理与算法上更具客观性。
但是，由于它的预测过程相对复杂，因此在行业内的应用并不广泛。
“协议订单”预测方法该方法通常是根据实际货源情况，每个月由客户经理与零售户“协议”一次，座席员的订单就根据“协议”按访销批次简单一分了事。
因此，与其说它是种预测方法，倒不如说是种“拼盘”方案。
但由于它一方面掩盖了搭配销售之实，另一方面又造成了无品牌不畅销的喜人假象，同时，还能表现出极高的“订单预测准确率”，因而广受欢迎。
显而易见，现阶段行业常用的市场需求预测方法，呈现出主观预测方法较多、客观预测方法较少；定性预测方法较多、定量预测方法较少；简单预测方法较多、复合预测方法较少；短期预测方法较多、长期预测方法较少等弊端。
因此，需要找到一种既能克服上述弊端，又能准确预测的方法来取代传统的预测方法。
订货管理中的需求预测方法研究
订货管理中的需求预测方法研究需求预测是订货管理中至关重要的环节，准确的预测有助于企业合理安排库存，避免库存过剩或不足的情况发生，提高供应链的效率和运营成本的控制。
然而，需求预测是一个复杂的问题，受到许多因素的影响，包括市场趋势、季节性、促销活动以及竞争对手的行为等。
因此，本文将探讨一些常见的需求预测方法，以帮助企业在订货管理中做出更准确的决策。
第一种方法是基于历史数据的统计方法。
这种方法通过分析历史销售数据来进行需求预测。
常见的统计方法包括移动平均法、指数平滑法和季节性指数法等。
移动平均法通过计算一定期间内的平均销量来预测未来的需求。
指数平滑法则是根据过去销量的权重不断调整来预测未来的需求，权重越大的销量对未来需求的影响也越大。
季节性指数法是针对季节性产品的需求预测，根据历史数据中不同季节的销售情况来计算季节性指数，并将其应用到未来的需求预测中。
这些方法在没有太多外部因素干扰的情况下能够得出较为准确的预测结果。
第二种方法是基于市场调研和专家判断的方法。
这种方法通过对市场趋势、竞争对手行为以及消费者反馈等进行调研，结合专家判断来进行需求预测。
市场调研可以收集到消费者的购买意向，以及对产品的评价和反馈，这些信息对于预测未来的需求非常有价值。
专家判断则可以通过对市场环境和行业发展趋势的了解来进行预测。
这种方法能够综合考虑各种因素，并给出相对准确的预测结果，但是需要投入较多的人力和物力，并且对专家的经验和判断能力有一定依赖。
第三种方法是基于数据挖掘和机器学习的方法。
这种方法通过分析大量的历史销售数据，并利用数据挖掘和机器学习算法来建立需求预测模型。
常见的算法包括回归分析、时间序列分析以及人工神经网络等。
回归分析是通过建立销量与各种因素之间的关系模型来进行预测，例如与促销活动、价格、产品特性等因素的相关性。
时间序列分析则是通过分析时间序列数据的规律来进行预测，例如趋势、季节性等。
人工神经网络则是通过模拟人脑的神经元网络来进行预测，能够适应复杂的关系和变动。
物流管理中的订单预测与需求计划技术
物流管理中的订单预测与需求计划技术随着全球化和电子商务的迅猛发展，物流管理变得越来越重要。
在物流管理中，订单预测和需求计划技术起着至关重要的作用。
订单预测可以帮助企业合理安排生产和库存，满足客户需求，提高客户满意度。
需求计划技术则可以帮助企业有效管理供应链，减少库存和运输成本。
本文将探讨物流管理中的订单预测与需求计划技术的应用和挑战。
一、订单预测技术订单预测技术是物流管理中的关键环节。
通过分析历史订单数据和市场趋势，企业可以预测未来的订单量和需求变化。
订单预测技术可以分为定性预测和定量预测两种方法。
定性预测是通过专家判断和市场调研来预测订单需求。
这种方法适用于新产品上市或市场变化较大的情况下。
定性预测可以减少不确定性，提高预测的准确性。
定量预测则是基于历史数据和统计模型来进行预测。
常用的定量预测方法包括时间序列分析、回归分析和人工神经网络等。
这些方法可以通过建立数学模型，预测订单量和需求变化。
定量预测方法可以提高预测的精度和可靠性。
然而，订单预测技术也面临一些挑战。
首先，市场变化和客户需求的不确定性使得订单预测变得困难。
其次，订单数据的质量和完整性对预测结果有重要影响。
此外，预测模型的选择和参数设置也需要专业知识和经验。
因此，企业需要不断改进和优化订单预测技术，以提高预测的准确性和实用性。
二、需求计划技术需求计划技术是物流管理中的另一个重要环节。
它可以帮助企业合理安排生产和库存，以满足客户需求，减少库存和运输成本。
需求计划技术可以分为基于预测和基于订单的方法。
基于预测的需求计划方法是根据订单预测结果来制定生产和采购计划。
通过预测未来的订单量和需求变化，企业可以合理安排生产和采购，避免库存过剩或缺货的情况。
这种方法适用于需求变化较为平稳的情况。
基于订单的需求计划方法则是根据实际订单来制定生产和采购计划。
企业可以根据订单的紧急程度和交付日期，灵活调整生产和采购计划。
这种方法适用于需求变化较为不稳定的情况。
第一节需求预测与订单管理
第一节 需求预测与订单管理预测总是不准确的；预测期限越长，误差就越大；基于供应端的协作预测能够帮助整个供应链降低预测的误差。
一、需求预测（一）时间序列预测法时间序列预测法是以历史数据为基础预测未来。
常用以下三种方法：1.简单移动平均法预测值=前n 次实测值的平均值。
选择合理的移动步长非常重要。
移动步长越长，对随机扰动因素的平滑性就越好，预测结果越稳定；反之，如果移动步长越小，预测值的响应性就越好，预测结果的滞后就少一些。
2.加权移动平均法预测值=前n 次实测值的加权平均值。
强调近期数据的作用，近期数据加权因子较大，因而预测值响应性较好。
3.一次指数平滑法一次指数平滑法引入平滑系数α（在0到1之间取值），每靠前一期权重就降低（1-α），即预测值=α(上期实测值)+(1-α)上期预测值。
预测精度的关键因素是选择适当的α值。
当α大时，近期预测值的权重大于过去预测值，预测响应性较好；反之，如果α小，近期观测值的权重小于过去观测值，预测稳定性更好。
简单移动预测加权移动预测指数平滑预测 月份实际销量(百台)3月平滑预测 4月平滑预测(0.2,0.3,0.5)(α=0.4)1 20 212 21 20.63 23 20.84 24 21.321.8 21.75 25 22.7 22.0 23.1 22.6 6 27 24.0 23.2 24.3 23.6 72625.324.725.824.98 25 26.0 25.5 26.1 25.4 9 26 26.0 25.7 25.7 25.2 10 28 25.7 26.0 25.7 25.5 11 27 26.3 26.2 26.8 26.5 12 29 27.0 26.5 27.126.7（三）回归模型预测法1.趋势回归线性回归就是指变量之间呈直线函数关系的一种特殊回归。
函数形式为Y =a +bX ，其中Y 是要预测的变量值，X 是自变量（如时间），a 是Y 的截距，b 是斜率。
供应链中需求预测的方法
供应链中需求预测的方法一需求猜测流程一个有效的需求猜测流程需要有猜测数据、猜测过程和猜测用户等组成部分。
猜测数据包括销售历史数据、公司经营策略以及市场因素等环境数据。
猜测过程只有得到猜测用户的支持, 才能获得一个有效的猜测结果。
二需求猜测平台20世纪初, 很少有企业购买成套的供应链管理工具以有效地改进需求猜测,很多企业还处于订单管理或运输管理自动化的早期阶段, 供应链方案者经常使用已过时几个月的信息。
这些方案者都只是期望可以将制造的东西统统卖出去,或是他们产品的生命周期比他们做猜测的时间段还短。
他们只是简洁地将短期猜测进行外推,即使有调整也是少量的,这就不行能预见到销售的下滑。
即便是现在,还有些企业完全依靠于顾客的协作, 对收到的信息未加理解,或尚未弄清猜测方法就直接使用这样的信息。
很明显,企业对需求猜测的忽视、落后的需求猜测工具会给企业的经营带来很大的隐患。
另外,很多供应链方案软件并不能进行需求猜测。
很多供应商只是开头将战略性猜测所需的因果分析技术合并起来,这与短期的、具体的生产猜测是不同的。
而且,尽管营销或财务部门有猜测,企业可以借这些猜测预备投资资金和产能猜测,但这并没有引起生产方案者和选购者更多的关注。
所以在供应链软件中将会依据企业的需要增加整体猜测功能。
在供应链管理软件中,供应链伙伴开头将其库存管理和方案系统根据机器对机器的方式连接起来, 以快速传递信息、作出反应。
库存管理的目标是依据需求和供应的历史变化而制定的,需求猜测和生产进度支配要每日更新,而不是每月更新,这样的话, 供应链上的每个企业都能使用最新信息。
三需求猜测模型技术在需求猜测模型中,所使用的猜测技术有定性猜测、因果关系猜测和时间序列猜测三种模型猜测技术。
定性猜测是由销售人员依据各地区的需求汇总对总体需求进行猜测,其中不仅有定性猜测的内容, 还包括定量的“阅历”猜测。
因果关系猜测主要包括简洁线性回归分析、二次曲线、多元线性回归和神经元网络分析等方法。
供应链需求预测与订单处理优化
供应链需求预测与订单处理优化在现代社会中，供应链的优化与效率是企业成功的关键。
随着市场竞争的加剧，企业需要更加精确地预测需求，并优化订单处理以提高客户满意度。
本文将讨论供应链需求预测和订单处理优化的重要性，并探讨一些方法和工具，帮助企业实现更好的业务表现。
一、供应链需求预测的重要性供应链需求预测是企业成功经营的核心。
准确预测需求可以避免过量或过少的库存，提高资金利用率，并减少产品滞销的风险。
同时，精确地预测需求也可以帮助企业更好地进行计划生产和物流安排，确保产品按时交付给客户。
因此，供应链需求预测对于企业降低成本、提高服务水平具有重要意义。
供应链需求预测的方法主要有定性和定量两种。
定性方法包括市场调研、专家咨询和竞争分析等，可以帮助企业了解市场趋势和竞争环境。
而定量方法则包括统计分析、数学建模和机器学习等，通过对历史数据的分析和模型训练预测未来的需求。
对于大规模企业来说，结合定性和定量方法可以得到更准确的需求预测结果。
二、订单处理优化的重要性订单处理是供应链管理中不可忽视的一个环节。
优化订单处理可以提高客户满意度，缩短订单执行时间，降低订单处理成本，并且提高整个供应链的流动性。
一个高效、顺畅的订单处理系统有助于提高企业的竞争力，并为企业在市场中赢得更多的机会。
为了实现订单处理的优化，企业可以采取一些方法和工具。
首先，企业可以引入物联网技术和自动化设备，实现订单信息的实时收集和处理。
这样可以极大地减少人工操作的时间和错误率。
其次，企业可以建立完善的订单处理流程和规范，以确保订单在每个环节都能够高效地进行处理和跟踪。
最后，企业还可以使用订单管理系统和物流管理软件等工具，帮助企业快速响应客户需求，并提高整个订单处理的效率和准确性。
三、需求预测与订单处理优化的挑战与解决方法然而，实现供应链需求预测和订单处理优化并不是一件容易的事情。
面临的挑战包括需求波动的不确定性、复杂的供应链网络以及信息技术的应用等。
供应链需求预测与订单处理的优化研究
供应链需求预测与订单处理的优化研究随着全球贸易的不断发展和物流技术的进步，现代供应链已经成为了现代企业不可或缺的一部分。
供应链的优化对于企业的生产和销售效率至关重要。
而供应链需求预测和订单处理的优化则是实现供应链高效运营的重要环节。
供应链需求预测是指通过分析历史销售数据、市场趋势和消费者行为等信息，对未来一段时间内的产品需求进行预测。
准确的需求预测能够让企业高效地采购原材料、制定生产计划和合理分配物流资源，从而降低库存成本和提高客户满意度。
在需求预测中，常用的方法包括统计学方法和机器学习方法。
统计学方法是传统的需求预测方法之一，它通过对历史数据的分析和模型建立，预测未来的需求情况。
统计学方法包括移动平均法、指数平滑法和回归分析等。
移动平均法是通过对历史销售数据进行平均计算，来获得未来需求的预测值。
指数平滑法是在移动平均法的基础上加入了权重，使更近期的数据对预测结果的影响更大。
回归分析则是通过对销售数据和其他影响销售的因素进行回归分析，建立需求预测模型。
机器学习方法是近年来崭露头角的需求预测方法。
它利用大数据和算法模型进行需求预测，相对于传统的统计学方法，机器学习方法能更好地应对数据噪声和非线性关系。
机器学习方法包括神经网络、支持向量机和随机森林等。
神经网络模型通过模拟大脑中神经元之间的相互作用，构建一个多层感知器，从而实现需求预测。
支持向量机模型则是通过构建一个高维特征空间，将数据点映射到该空间中，从而实现对未知数据的分类和预测。
随机森林是一种集成学习方法，通过对多个决策树的组合来进行需求预测。
除了需求预测之外，订单处理的优化也是供应链高效运营的重要环节。
订单处理是指从接收订单到交付产品的整个过程。
优化订单处理流程能够提高企业的物流效率和客户满意度。
在订单处理中，常见的问题包括订单分配、订单拣货和配送路线的规划等。
订单分配是指合理分配订单到不同的生产线或仓库，以达到生产和配送的最优化。
传统的订单分配方法通常基于启发式算法，如贪心算法和遗传算法。
采购管理中的需求预测与订单处理
采购管理中的需求预测与订单处理在现代商业运作中，采购管理是一个至关重要的环节。
它涉及到对产品需求的预测、订单的处理以及供应链的管理。
在这篇文章中，我们将探讨采购管理中的需求预测与订单处理的重要性以及如何有效地进行这些工作。
需求预测是采购管理的基础。
准确地预测需求可以帮助企业合理安排生产和库存，避免产品积压或缺货的情况发生。
而不准确的需求预测则可能导致资源的浪费或客户的不满。
因此，企业在进行需求预测时应该尽可能地准确。
需求预测可以通过多种方法进行，其中一种常用的方法是基于历史数据的统计分析。
企业可以通过分析过去一段时间的销售数据，了解产品的销售趋势和季节性变动，从而预测未来的需求。
此外，企业还可以考虑市场趋势、竞争对手的活动以及消费者的反馈等因素来进行需求预测。
这些方法的结合可以提高预测的准确性。
除了需求预测，订单处理也是采购管理中的重要环节。
订单处理涉及到接收客户的订单、确认订单的准确性、安排生产和物流等工作。
订单处理的效率和准确性直接关系到客户满意度和企业的运作效率。
为了提高订单处理的效率，企业可以采用一些技术手段。
例如，企业可以建立一个自动化的订单处理系统，通过电子化的方式接收和处理订单。
这样可以减少人为错误和处理时间，并提高订单的准确性。
此外，企业还可以与供应商建立紧密的合作关系，实现订单的快速处理和交付。
供应商的及时反馈和配合也是订单处理的关键。
除了需求预测和订单处理，采购管理还包括供应链的管理。
供应链管理涉及到与供应商的合作、物流的安排以及库存的管理等。
在供应链管理中，企业需要与供应商建立良好的合作关系，确保供应的稳定性和质量。
同时，企业还需要合理安排物流，确保产品的及时交付。
库存的管理也是供应链管理的重要环节，企业需要根据需求预测和订单处理的结果来合理安排库存，避免过多或过少的库存。
综上所述，需求预测与订单处理是采购管理中的两个重要环节。
准确地预测需求可以帮助企业合理安排生产和库存，避免资源的浪费和产品的积压或缺货。
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。
供应链管理中的需求预测问题研究
供应链管理中的需求预测问题研究随着经济全球化的深入发展，供应链管理越来越受到人们的重视。
而在供应链管理中，需求预测是十分重要的一环。
它涉及到企业如何预测市场需求、预测产品销售情况，以及如何调整生产计划、库存管理等一系列问题。
然而，尽管目前市面上有各种各样的需求预测模型和方法，但仍然存在许多问题和挑战。
本文将就供应链管理中的需求预测问题进行深入探讨。
一、需求预测的重要性要了解需求预测的重要性，我们首先需要明确什么是需求预测。
简单来说，需求预测就是企业对市场需求的未来变化趋势进行预测，以便在产生需求变化时作出应对措施。
需求预测在经济活动中十分重要，尤其是在供应链管理中。
在供应链管理中，需求预测影响到了企业的库存管理、生产计划、采购计划等重要环节。
首先，需求预测能够帮助企业控制库存。
如果预测准确，企业就能在产品需求旺季增加库存，以应对需求量的增加。
反之，在需求淡季时，公司可以及时减少库存，以尽量减少过多的库存积压。
这有助于保持库存最优，并避免库存积压而造成的成本和浪费。
其次，需求预测对企业的生产计划也有直接影响。
如果企业能够在需要的时候准确地预测需求量，就能够合理安排生产计划，确保及时生产，减少生产成本，提高效率。
最后，需求预测对采购计划也有至关重要的影响。
如果企业能够准确预测需求量，就能够根据需求情况合理安排采购计划，为公司节约采购成本。
总之，需求预测在供应链管理中的重要性不可低估，对于企业的运营管理和策略决策具有很大的影响。
二、需求预测模型随着人工智能和大数据的快速发展，企业现在可以使用各种各样的工具和技术来进行需求预测。
常见的需求预测方法包括传统的时间序列分析、回归分析、神经网络、决策树和支持向量机等。
1. 时间序列分析时间序列分析是一种统计分析方法，它是根据历史数据中的一系列数值按时间顺序排列而成的，用于预测未来变化的趋势。
时间序列分析通常包括三个主要组成部分：趋势、季节和随机噪声。
时间序列分析的基本思路是基于过去的趋势、季节和其他相关因素来预测未来的趋势。
供应订单系统中的库存预测技术研究
供应订单系统中的库存预测技术研究随着科技和互联网的发展，越来越多的企业开始实施供应订单系统以及库存管理系统，以提高他们的生产效率。
然而，一个优化的供应订单系统需要准确预测库存需求。
本文将探讨供应订单系统中库存预测技术的研究。
一、现有的库存预测方法1. 历史数据预测历史数据预测是一种常见的库存预测方法。
通过收集以往的销售数据，使用统计模型预测未来的销售。
这种方法适用于销售趋势比较稳定的商品，但对于新商品或促销商品等不确定因素较大的商品就不太适用。
2. 季节预测季节预测是基于季节循环性质的预测方法。
通过考虑季节性和循环因素，预测未来的库存需求。
该方法适用于季节性较强的商品，但对于销售变化频繁的商品效果不佳。
3. 数据挖掘数据挖掘是一种通过发现数据中的潜在规律并进行预测的方法。
数据挖掘可以根据销售、平均价格、广告投放等因素进行预测。
这种方法需要具备一定的计算机技术和分析能力，但可以对各种不稳定的销售数据进行更准确的预测。
二、优化的库存预测方法1. 人工智能人工智能技术已经成为库存预测的重要工具。
利用人工智能算法对销售数据进行分析，提取相关特征，预测未来销售需求。
这种方法可以更好地适应不同商品的变化和复杂的市场环境，提高库存预测准确率。
2. 机器学习机器学习技术将历史销售数据和库存数据作为输入，输出预测值。
根据预测值对库存进行优化控制，从而实现更加准确的预测。
机器学习技术需要建立一个准确的模型，需要更多数据和更高的计算能力。
3. 大数据分析大数据分析技术对海量数据进行分析和挖掘，揭示出隐含的规律和趋势。
通过大数据分析预测库存需求，可以更加准确地优化库存管理，提高效率。
三、总结库存预测是供应订单系统的重要部分，对库存管理决策起着关键作用。
不同的预测方法适用于不同的商品，其准确性也不尽相同。
然而，优化的预测方法可以更好地适应市场的风险和不确定性，提高库存预测准确率，增强企业的竞争力。
供应链管理中的需求预测技术使用方法分析
供应链管理中的需求预测技术使用方法分析概述供应链管理在现代企业中扮演着至关重要的角色。
准确预测需求是一个有效的供应链管理策略的基础。
在供应链过程中，需求预测技术的使用方法对企业的成功至关重要。
本文将探讨需求预测技术在供应链管理中的使用方法，帮助企业更好地预测需求、提高效率并降低成本。
需求预测技术的定义和意义需求预测是根据历史数据和市场趋势来预测未来产品或服务的需求量。
准确的需求预测可以帮助企业做出正确的生产和库存决策，减少库存成本、提高客户满意度并提高盈利能力。
需求预测技术的使用方法1. 数据收集和分析需求预测的第一步是收集和分析相关数据。
企业可以从内部数据、市场研究报告、历史销售数据、供应商数据等多个渠道收集数据。
然后使用统计分析方法，如时间序列分析、回归分析、人工智能算法等，对数据进行分析，找出相关趋势和模式。
2. 建立预测模型在数据分析的基础上，企业可以建立预测模型。
预测模型可以使用各种方法，如移动平均、指数平滑法、ARIMA模型、神经网络等。
根据不同的业务需求和数据特征，选择适合的预测模型非常重要。
3. 预测结果验证和纠正建立预测模型后，企业需要对模型进行验证和纠正。
这可以通过比较预测结果与实际销售数据来实现。
如果预测结果与实际情况存在较大偏差，企业应该重新评估模型的准确性，并对模型进行调整和纠正，以提高准确性和稳定性。
4. 预测结果的应用预测结果可以应用于供应链管理的各个环节。
通过准确预测需求，企业可以更好地制定采购计划、生产计划和库存管理。
供应链各环节的协同和协调也是确保需求预测结果准确性的重要因素。
需求预测技术的挑战和解决方法尽管需求预测技术在供应链管理中具有重要性，但其实施也面临一些挑战：1. 数据不完整和不准确在进行需求预测时，数据的完整性和准确性是至关重要的。
然而，由于多种原因，如供应链的复杂性、数据收集和处理的限制等，数据质量可能无法得到保证。
解决这个问题的方法之一是加强数据管理和质量控制机制，确保数据的准确性和完整性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
订单供货中需求预测方法探讨
作者：邹亮阅读次数：49 更新时间：2008-2-16
现行市场需求预测方法分析
姜成康局长曾明确指出：“工商关系中工业和商业谁是主导？商业是主导，还是工业是主导？谁也不是主导，市场是主导”。
可见，订单供货工作的核心是以市场需求为主导，市场需求预测就是整个订单供货流程的初始环节和关键所在。
目前，订单供货中市场需求预测的方法较多，比较有代表性的方法大体有如下三类：
以客户经理为主的预测方法
这是目前应用最为广泛的预测方法。
它主要依靠客户经理对零售户当年逐月的需求量、实际购进量和历史购进量进行分析、预测，市场经理再将各客户经理的预测结果汇总起来，从而达到预测下月销售量的目的。
这类预测方法其实是销售人员意见汇总法的一种，本质上属于定性预测方法。
因此，用它对需求量进行定量预测，显然有点先天不足、力不从心。
另外，这类预测方法的准确程度主要取决于预测人员经验的丰富程度和判断能力的高低，因而容易受主观因素的影响。
单个数学模型的预测方法
它通常是基于历史销量数据，构造需求量与其相关因素之间的函数关系，然后再通过该函数计算预测期的需求量。
这类方法是定量预测的方法之一，较客户经理为主的预测方法在原理与算法上更具客观性。
但是，由于它的预测过程相对复杂，因此在行业内的应用并不广泛。
“协议订单”预测方法
该方法通常是根据实际货源情况，每个月由客户经理与零售户“协议”一次，座席员的订单就根据“协议”按访销批次简单一分了事。
因此，与其说它是种预测方法，倒不如说是种“拼盘”方案。
但由于它一方面掩盖了搭配销售之实，另一方面又造成了无品牌不畅销的喜人假象，同时，还能表现出极高的“订单预测准确率”，因而广受欢迎。
显而易见，现阶段行业常用的市场需求预测方法，呈现出主观预测方法较多、客观预测方法较少；定性预测方法较多、定量预测方法较少；简单预测方法较多、复合预测方法较少；短期预测方法较多、长期预测方法较少等弊端。
因此，需要找到一种既能克服上述弊端，又能准确预测的方法来取代传统的预测方法。
小样本相对饱和投放下的组合预测，即利用相对饱和投放的策略重铸数据，以组合预测的方法提高精度，可以较好地解决这一问题。
小样本相对饱和投放下的组合预测
相对饱和投放，重铸数据，为市场预测提供可靠的数据源
某些历史销量数据失真，不能实时反应市场需求变动规律，是卷烟市场需求预测目前最大的尴尬。
基于此类数据的分析，无论是定性预测，还是定量预测，都显得苍白乏力。
是否能通过饱和投放，充分满足市场供应，达到发掘真实需求目的呢？显然，这是不切实际的，但我们可以变绝对饱和投放为相对饱和投放，即满足有代表性的部分零售户的日常零售货源需求。
首先，根据业态、经营能力、城乡等维度，将整个零售户群体细分为若干子群体，再从每个子群体中按其户数3%～5%的比例随机抽样，通过这种分层抽样的方式选取“有代表性的部分零售户”。
其次，每个月确保这部分零售户各价类卷烟的日常需求，并做好其购进数据整理。
最后，在月末依据这3%～5%零售户的购进数据，测算整个市场该月各价类卷烟的需求量。
这样的方式逐月积累，可达到重铸数据的目的。
组合预测，提高精度，为市场预测构建科学模型
所谓组合预测，就是将不同的预测方法进行适当组合，综合利用各种方法所提供的有用信息，从而尽可能地提高预测精度。
大量的证据表明，组合预测往往优于单个预测。
对于给定的预测问题，不同的预测模型可能提供不同的信息。
如果我们仅选择一个预测模型（即使是预测误差最小的那个）而简单地放弃其他预测模型，那么可能丢失许多有用的信息。
然而将单个模型按适当的方式组合起来，可以充分运用每一个模型的信息来改善预测的总效果。
具体到卷烟市场需求预测的模型选择上，一是可以采用时间序列分解模型，即将各期相对饱和投放重铸的数据进行因素分解，从长期趋势、季节变动、周期变动和不规则变动四个角度进行分析，着重预测这四种因素的变化对需求量的影响；二是选用幂函数模型，即以需求量为因变量，以卷烟价格、当地GDP水平、城镇人口可支配收入和农村纯收入等作为自变量，按幂函数形式构建模型，重点进行各自变量对因变量弹性的预测；三是利用多元线性回归模型，注重分析预测人口、消费者偏好、替代品价格等与需求量之间的线性关系。
随后，可根据已构建模型的特点，采用适当的方法，进行组合预测，得出未来某一时刻的需求预测值。
目前已被运用的组合方法概括起来有两类：权系数组合法、非线性组合法。
权系数组合法的特点是假定各个预测模型间是一种线性关系。
根据上文的举例，三个模型中有非线性函数存在，故而各预测方法的线性组合显然就不是最优的。
因此在这里要采用非线性组合法。
同时，实验结果也表明，这种组合方法在提高拟合精度的同时，也提高了模型预测的可靠性。
综合修正，确立参照，使相对饱和投放下的组合预测更为可靠
这里的“综合修正，确立参照”，是指采用相对饱和投放下的组合预测以外的方法。
一般有以下三种方法：
其一，将历史销售数据作为月、季需求预测的参照系。
历史销售数据，虽不能等同于需求数据，而且还存在一定的失真，但是从另一个角度来看，它也是市场需求的一种体现。
特别是在体现婚丧嫁娶、传统节日等民俗、节庆对需求量的影响方面，它还是有较强的参考价值。
因此，可将其作为月、季等短期预测的参照系，来修正民俗、节庆带来的市场需求波动。
其二，用消费者抽样调查的结果修正需求预测。
半年或一年做一次消费者需求的抽样调查。
因为调查次数不多，所以实际工作中的取数难、工作量大、耗时长等困难就能被控制在有限的范围内。
此外，这种直接口径调查的市场需求，对于预测需求的修正有十分重大的意义。
故而，可把该方法作为半年、年度等中期预测的修正参考，避免年度需求发生较大偏差。
其三，借鉴定性预测方法分析市场需求长期走势，以印证预测结果。
定性预测方法，对于精确定量分析虽然是力不从心，但是对于价格涨跌、供求行情起伏等大势方面的预测，却是得心应手。
特别是经多轮评价、集合专家智慧的“德尔菲法”，更是常常与其他方法相互配合用于长期预测，从而起到与预测结果对比印证的作用。