物流系统预测
物流信息系统的订单跟踪与预测技巧研究
物流信息系统的订单跟踪与预测技巧研究随着电子商务和全球化贸易的迅猛发展，物流行业变得越来越重要。
物流信息系统的订单跟踪与预测技巧是保证物流运作高效和客户满意的关键。
本文将研究这些技巧，旨在帮助物流公司提高订单管理的能力，并实现更好的物流服务。
一、订单跟踪技巧1. 实时监控：物流信息系统可以实时监控订单的状态和位置。
通过及时获取信息，物流公司可以追踪订单在供应链中的每一个环节，从而及时解决潜在问题。
因此，在订单跟踪技巧方面，实时监控是至关重要的。
2. 数据可视化：物流信息系统应该具备数据可视化的功能，以便物流公司能够直观地分析订单数据。
通过数据可视化，管理人员可以快速了解订单的状态和趋势，从而做出相应的决策和调整，提高整体运营效率。
3. 异常报警：在订单跟踪中，异常情况的及时发现和处理至关重要。
物流信息系统应该能够自动监测异常情况，并发送报警通知。
这样，物流公司可以迅速采取措施，避免订单延误或其他不良后果。
4. 信息共享：订单跟踪需要多个环节之间的信息共享。
物流信息系统应该具备信息共享的功能，以确保供应链中的每个环节都能共享必要的订单信息。
这有助于提高合作伙伴之间的协作效率，减少信息流通的时间和成本。
二、订单预测技巧1. 数据分析：订单预测的关键在于细致的数据分析。
物流信息系统应该能够收集和整理各类订单数据，并提供功能强大的数据分析工具。
通过对历史订单数据的分析，物流公司可以发现订单的规律和趋势，从而进行准确的预测。
2. 业务洞察：订单预测还需要对业务进行深入的了解和洞察。
物流公司应该关注市场变化和客户需求的变化，通过与客户保持密切的沟通，及时了解他们的订单情况和需求变化。
通过这种方式，物流公司可以精确预测订单的数量和趋势。
3. 使用预测模型：物流信息系统可以使用预测模型来进行订单预测。
预测模型可以根据历史订单数据和其他相关因素，如季节性变动、市场趋势等，制定出合理的预测算法。
通过不断优化模型的准确性和精确度，物流公司可以提高订单预测的准确度。
物流课程PPT--07-物流系统规划现状调研与需求预测
常见时间序列
（1） 水平变动趋势
物流系统概论
销 售 量
时间
信息技术与商务管理系
常见时间序列
（2） 周期变动趋势
物流系统概论
销 售 量
时间
信息技术与商务管理系
常见时间序列
（3） 不规则变动趋势
物流系统概论
预 测 指 标 时间
信息技术与商务管理系
相关与回归
物流系统概论
变量间非确定性的相关关系不能用精确的函数关系式唯一地
一元线性回归预测法
物流系统概论
例题：某公司预备购入钢材，下表是一些供货点的路程及 运输时间的统计资料，要求根据提供的统计资料估计供货 点位于1500公里时钢材的在途运输时间
供货工厂 1 铁路运输距离x （公里） 210 在途运输时间y （小时） 5
2
3 4 5
290
350 480 490
7
6 11 8
6
7 8 9 信息技术与商务管理系 10
730
780 850 920 1010
11
12 8 15 12
一元线性回归预测法
解：（1）判断统计数据是否有线性关系，作散点图
运输时间与运输距离的关系 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0 200 400 600 运输距离x 800 1000 1200
凡是影响物流系统活动的因素都是预测对象。例如，物流系 统的人力、物力、财力、以及资源、销售、交通，国家的政 策方针，经济发展的形势和自然条件等，都是预测的内容。
信息技术与商务管理系
预测的理论基础
物流系统概论
惯性原理: 事物在其发展变化过程中，总有维持 或延续原状态的趋向，事物的某些基本特征和性 质将随时间的延续而维持下去。 类推原理：根据事物发展变化的因果关系，推测
物流系统规划与设计4物流系统调研及预测
– 物流需求预测是设计物流管理策略的重要手段
4.3.2 物流需求预测的困难性
– 需求的不确定性
– 物流的需求不仅表现在量的多少，还表现在空间分布、时 间分布的特征，显得更加复杂
– 需求预测需要有大量基础数据信息支持，而现在往往是基
础统计资料不足，而且统计口径存在缺陷，由于历史的原
因，对物流的范畴的定义不统一，物流量的数据的计算会
a
30
4.6 预测实践中应注意的几个问 题
1）预测结果的可信度
各种模型中，只有回归模型提供了可信度结论。
2）预测方案
实际预测活动中应尽量给出多个预测方案，避免因单 方案造成决策的刚性。
3）拟合度与精度
拟合度是指预测模型对历史观察值的模拟程度。对既 定的历史数据总可以找到拟合程度很高的模型，但拟合度 高并不一定表示预测结果准确。预测准确性的高低属于精 度问题。拟合度好，不一定精度也高。
适合短期预测。
a
14
4.4.3 因果分析
回归预测，通过统计方法给出某种函数关系表达式。 适合中短期预测。
a
15
4.4.4 预测模型的选择
1）预测的时间范围 2）能否获得相关数据 3）所需要的预测精度 4）预测预算的规模等
5) 合格的预测人员
a
16
4.4.5 预测的注意事项
1）注意各类模型的适用范围 2）定量与定性方法结合 3）注意预测精度 4）做敏感性分析
选定征询对象。
2）轮番征询阶段。一般情况下，专家意见经过三至四轮征
询，就会基本趋于一致。
a
12
3）做出预测结论阶段。该阶段，最重要的工作是用一定的统计 方法对专家的意见做出统计归纳处理。常用的统计处理方法 有：中位数和上下四分位数法、算数平均统计处理法等。
物流预测方法大全
(事实上，需求预测必须将短期需求预测或生产进度安排与长期战略性需求预测有机结合起来，才会真正地起作用。
短期预测是根据存储单位(SKU)水平做出的，它与销售、客户关系，以及依据预订库存或安排运输来实施计划的系统和软件等相互作用。
相比之下，长期预测则是在更为集中的基础上作出的。
在月度或季度时间段内，对一系列产品的生产做出预测，作为财务和产能计划的输入数据。
长期预测必须在现有客户信息之外假设需求状况，必须使用供应链之外的信息以便能预测变化趋势。
)物流预测方法汇编引言供应链管理专家们曾经预言：21世纪创造供应链价值最大化的武器将是基于需求的管理。
70年代是质量管理的时代，TQM是人们最常提到的话题；80年代追求的是精益制造，JIT、柔性生产、零库存成为时代的主旋；90年代，全球化、产品生命周期的缩短和产业细分使企业间的竞争转为供应链间的竞争，库存、客户服务、响应时间和运营成本的改进是这个时代的目标。
时至今日，需求管理已经成为企业持续成功的必要条件，拥有好的需求预测的公司的抗风险性明显较高。
2001年，电子企业承受了由严重反差的需求预测而带来的库存压力，这让我们不得不反思一个问题：为什么在2000年的下半年，电子行业的预测会如此看走眼呢？事实上，从执行主管到营销经理以及供应链计划者，每个人都对其它制造行业几个月前已经发出的销售急速下滑的警报视而不见，即使是高级的软件工具也没能对过高的需求预计给予警告。
为什么会这样呢？答案是复杂的。
既有人为的因素--不愿意接受繁荣就此结束的事实，也有技术上的因素--许多公司实施的SCM(供应链管理)软件和CRM(客户关系管理)软件发出的信号不强，或是根本没有信号。
更糟的是，很多使用这些工具的人缺乏进行长期预测的能力，因而只有从最近的趋势外推预测需求。
历史的悲剧会重演吗？药方似乎只有一个--运用需求管理创造公司价值。
这里的需求管理已不在是营销和计划部门简单的运用软件工具进行的短期预测，而是贯穿于整个供应链、产品开发、技术战略、服务支持和组织设计这一系列领域的长期和短期的需求预测和管理。
物流系统预测
• 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， 对未来做出定性的估计。
因果关系预测
预测精度比较高
• 常用方法
弹性系数法
回归分析
投入产出分析
经济计量模型分 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
A．随机性或水平性发展的需求，无趋势或季节性因素
实际销售额 销售趋势 平滑趋势和季节性销售
B．随机性需求，呈上升趋势，无季节性因素
• ★ 导致需求模式规则性变动的因素：
• ▲ 长期趋势(Trend)； • ▲ 季节性(Seasonal)因素； • ▲ 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。
• 为了作出正确的决策，预测就显得特别重 要。
• 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。
等都需要知道需求的空间位置。因此，所选择的预测技术必须能反映影 响需求模式的地理性差异。
物流系统的预测与控制
物流系统的预测与控制 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】物流系统预测与控制7．1物流系统预测概述预测就是要对复杂变化的事物进行大量调查研究．应用系统分析的方法，从中找出使事物发生变化的固有规律，去揭示事物未来的状况和面貌。
在规划设计一个物流系统之前，需要对其物资的流向、流量、资金周转及供求情况进行调查研究，取得各种资料和信息，应用科学的方法进行预计和推测，才能使规划设计的物流系统符合实际，运行正常，获得效益。
一个运行中的物流系统、一个第三方物流企业都需要进行市场预测，因为预测是编制计划的基础，一个物流系统的计划运输量、计划存储量、计划搬运量等都需要在预测的基础上制定计划，可见预测的准确与否直接影响到计划的可行性，决定企业的生存和发展。
由于一个物流系统是一个多环节的系统，它和资源、销售、交通的变化，和人、财、物的流通，国家的有关方针政策，国际国内经济发展形势，甚至和气候状况等自然条件的变化都有关，这些内容都应该是预测所考虑的。
比如一个空调生产厂家在制定第二年的生产计划时预测了第二年我国北方会有一段连暗高温气候，会出现一段时间的空调采购热，并在生产计划中给予了考虑，且还应有一个调运及时，运作迅速可靠的物流系统的支持，故在1981年、1998年，北京、石家庄、东北出现40℃的持续高温时，能迅速调运空调就不会出现“空调”脱销和供不应求的现象，厂家也会从中获得巨大的效益。
据资料介绍，美国市场需求预测的偏差目前已可控制在10％左右。
随着科技的进步，预测方法的研究和改进，预测准确度的提高，物流系统预测将会获得更好效果。
一、物流系统预测的基本原则和预测程序物流系统预测是指根据物流系统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现状进行描述、分析、形成科学的假设和判断的一种科学理论。
预测的基本原则：1、惯性原则：所谓惯性是指由于事物发展变化主要受内因的作用，因而一个事物的过去，现在的状态会持续到将来。
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。
物流管理中的运输需求预测方法与模型
物流管理中的运输需求预测方法与模型随着全球经济的发展和物流业的不断壮大，运输需求预测成为物流管理中的重要环节。
准确预测运输需求可以帮助企业合理安排运输资源、提高运输效率、降低成本，并提供更好的客户服务。
本文将介绍物流管理中常用的运输需求预测方法与模型。
一、基于统计分析的预测方法统计分析是一种常见的运输需求预测方法。
它基于历史数据的分析，通过建立数学模型来预测未来的运输需求。
常用的统计分析方法包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法。
时间序列分析是一种基于时间序列数据的预测方法，它假设未来的运输需求与过去的需求有一定的关联性。
通过分析时间序列的趋势、周期和季节性等特征，可以预测未来的需求变化。
回归分析则是通过建立运输需求与相关因素之间的数学模型，来预测未来的需求。
指数平滑法则是一种利用加权平均法来预测未来需求的方法，它根据历史数据的权重分配来计算未来需求的预测值。
二、基于人工智能的预测模型随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始应用人工智能技术来进行运输需求预测。
人工智能技术包括机器学习、神经网络和遗传算法等。
这些技术可以通过学习历史数据的模式和规律，来预测未来的需求。
机器学习是一种通过训练算法来使计算机具备学习能力的技术。
在运输需求预测中，可以使用机器学习算法来分析大量的历史数据，找出其中的规律和模式，并利用这些规律和模式来预测未来的需求。
神经网络则是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它可以通过学习历史数据的权重和连接关系，来预测未来的需求。
遗传算法则是一种模拟生物进化过程的算法，它通过模拟自然选择和遗传变异的过程，来寻找最优解。
三、基于市场调研的预测方法除了统计分析和人工智能技术，市场调研也是一种常用的运输需求预测方法。
市场调研可以通过问卷调查、访谈和观察等方式，了解客户的需求和偏好，从而预测未来的运输需求。
市场调研可以帮助企业了解客户的需求变化趋势、产品的市场竞争情况和市场的发展趋势等，从而制定相应的运输策略和计划。
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。
(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
物流预测方法总
式中, Xt代表t期自变量的值； 代表t期因变量的值；
a、b代表一元线性回归方程的参数。 u为随机干扰项,与x无关,它反映了y被x解释的不确定性。
线性相关示意图
y
y
a
yˆ abx
a
yˆ abx
0
x
0
x
3.1一元线性回归预测法
• a、b参数由下列公式求得 用 代表 ：
At
2．3 带有需求趋势校正的指数平滑法 Holt模型
当假设系统需求有需求水平和需求趋势而没有季节性变动时,选用带有需求 趋势校正的指数平滑法即Holt模型较为合适。 采用的系统需求公式为：
系统需求=需求水平+需求趋势 Holt模型只是在指数平滑法的基本模型基础上进行简单的修改,在观察完t期的实 际需求后,整个预测模型作如下修正：
1 确定各单项评价指标得分。 2 计算各组的综合评分和评价对象的总评分。 3 评价结果的运用。将各评价对象的综合评分,按原先确定的评 价目的,予以运用。
1.3 德尔菲法 最合适的预测期：中期到长期
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
则是：
•
1 自变量对因变量必须有显著的影响,并呈密切
的线性相关；
•
2 自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的
,而不是形式上的；
•
3 自变量之彰应具有一定的互斥性,即自变量之
物流行业的发展现状与未来趋势预测
物流行业的发展现状与未来趋势预测引言：物流行业作为现代经济社会的重要组成部分，一直在迅速发展和变革之中。
本文将重点探讨物流行业的发展现状，并对未来趋势进行预测，希望能够为读者提供全面的了解和展望。
一、物流行业的发展现状1. 技术驱动下的数字化转型随着信息技术的不断发展，物流行业也逐渐开始数字化转型。
通过物联网、大数据分析、人工智能等技术手段，物流企业能够实现货物的实时追踪、数据的分析与挖掘，进一步提高了运营效率和客户满意度。
同时，电商的快速崛起也对物流行业提出了新的要求，促使物流企业更加注重配送速度和服务质量。
2. 城市化进程下的城市物流发展随着城市化进程的加快，城市物流需求不断增长。
在城市中，货物的快速配送和最后一公里的送达成为物流行业的重要挑战。
因此，许多物流企业开始在城市中建立仓储和配送中心，通过合理的路线规划和运输方式，提高配送效率和减少交通拥堵问题。
3. 绿色可持续发展的重要性日益凸显随着全球关注环境保护的呼声不断高涨，物流行业也迫切需要转向绿色、可持续发展。
采用电动车、智能化路线规划和高效能源利用等措施，帮助减少碳排放和资源浪费。
此外，物流企业还需要重视包装材料的环保与回收利用，以减少对环境的负面影响。
二、物流行业的未来趋势预测1. 无人驾驶技术的应用随着自动驾驶技术的不断进步，未来物流行业将会大量应用无人驾驶技术。
无人驾驶车辆能够提高运输的安全性和效率，减少人为错误和事故风险。
同时，无人机技术的发展也将为物流行业带来新的机遇，实现快速、高效的配送服务。
2. 区块链技术的应用区块链技术在保证信息安全和数据完整性方面具有巨大潜力，将在物流行业中得到广泛应用。
通过区块链技术，可以建立可信的、去中心化的物流信息共享平台，实现货物的溯源和防伪，提高整个物流过程的透明度和可信度。
3. 人工智能的普及与应用人工智能技术的不断发展将进一步推动物流行业的进步。
通过人工智能技术，物流企业可以实现智能化的仓储管理、货物的智能配送和对市场需求的预测。
物流需求预测模型.课件
（2-23） （2-24）
（2-25）
其中
2024/7/29
m
b0 y bi xi i 1
（2-26）
15
相关性检验
其中
置信区间估计
R
R称为xi对于y
m
的全相关系数
bi Lyi
i 1
0 R 1
Lyy
（2-27）
n
Lyy yk y 2 k 1
（2-28）
Lyy m bk Lyk
n (xi x)(yi y)
b1 i1 n
(xi x)2
i 1
b0 y b1x
（2-15）
其中
2024/7/29
x
1 n
n i 1
xi, y
1 n
n i 1
yi
7
残差平方和 标准差
离散系数 相关系数
可决系数
2024/7/29
n
^
n
^n
^n
Qe ( yi yi )2 yi2 b0 yi b1 yi xi
n
nn
增长率有关，还与F Oi tij 有关
i 1
i1 j1
即令： ij
i j
F
n
其中：i
Oi
n
,j
Dj
n
,F
Oi
i 1 nn
,
整个区域 的年预测 增长率
t ij
t ij
tij
i 1
j 1
可采用迭代法计算，令
n
i1 j1
反复迭代，
直到 i, j , F
i
Oi
n
, j
能源、冶金等工业的规模、速度与布局
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。
物流管理平台的时效性监控与预测方法
物流管理平台的时效性监控与预测方法物流管理平台是一个重要的工具，它帮助企业监控和管理整个供应链的运作。
在物流管理中，时效性监控和预测是至关重要的环节，它能够帮助企业及时了解货物的状态和运输进度，提前解决可能出现的问题，保证物流运作的顺利进行。
本文将介绍几种物流管理平台的时效性监控与预测方法。
首先，基于实时数据分析的方法是物流管理平台时效性监控与预测的一种重要方式。
通过对物流运输过程中产生的海量数据进行采集、整理、分析，可以实时监控和预测货物的到达时间和物流运作的情况。
这种方法可以利用大数据技术，实时监控运输车辆的位置和状态，并结合历史数据和实时交通状况，预测货物的运输时间。
企业可以根据这些预测结果，及时调整物流计划，优化物流路线和运力配置，提高物流运作效率，提升客户满意度。
其次，基于传感器技术的方法也是物流管理平台时效性监控与预测的一种有效手段。
通过在运输车辆和货物上安装传感器，可以实时监测车辆的行驶状况、温度、湿度等指标，以及货物的包装和保护状态。
这些传感器可以与物流管理平台进行数据传输，实时监控货物的运输情况。
企业可以通过分析传感器数据，了解货物的实时状态，及时发现潜在问题，预测货物的到达时间并作出相应调整。
这种方法可以帮助企业提前发现运输车辆故障、能源消耗过多等问题，并采取相应的措施，保证货物的安全和时效性。
此外，基于物联网技术的方法也可以实现物流管理平台的时效性监控与预测。
物联网技术将各种设备和物品通过网络连接起来，实现了设备之间的互相通信和信息共享。
在物流管理中，可以将运输车辆、货物、仓库等各个环节的设备和信息都纳入物联网的范畴，实现实时监控和信息共享。
通过物联网技术，企业可以实时掌握物流运输的各个环节的情况，及时发现问题并进行处理，预测货物的到达时间，并作出相应的调整。
这种方法可以实现物流过程的可视化、透明化，提高物流管理的效率和精确度。
除了以上几种方法，物流管理平台的时效性监控与预测还可以通过结合人工智能技术进行。
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。
寄递物流数据预测分析
寄递物流数据预测分析物流数据预测分析是指通过对历史物流数据的分析和建模，预测未来一段时间内的物流需求和运输情况，以帮助企业优化运输计划和资源配置，提高物流效率和降低成本。
以下是关于寄递物流数据预测分析的详细介绍。
一、物流数据的重要性物流数据是指与物流运输过程相关的各类信息，如运输量、运输距离、货物类型、运输时间等。
在物流领域，物流数据的收集和分析具有重要的意义：1. 提供决策依据：通过对物流数据的分析，可以为企业的运输计划和资源配置提供科学依据，降低运输风险，提高运输效率。
2. 优化物流网络：通过对物流数据的分析，可以发现潜在的物流问题和瓶颈，进而优化物流运输网络，提高整体运输效果。
3. 提高客户满意度：通过物流数据的分析，可以及时了解运输状况，提供准确的运输信息，提高客户满意度和忠诚度。
4. 降低成本：通过对物流数据的分析，可以优化运输计划和资源配置，减少运输中的浪费和冗余，从而降低运输成本。
二、物流数据的预测分析方法1. 时间序列分析：时间序列分析是指通过对历史物流数据的分析，建立数学模型来预测未来一段时间内的物流需求和运输情况。
常用的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
2. 回归分析：回归分析是指通过对物流数据中的自变量和因变量之间的关系进行建模，来预测未来的物流需求和运输情况。
常用的回归预测方法包括线性回归、逻辑回归等。
3. 人工智能方法：人工智能方法是指利用人工智能算法来对物流数据进行分析和建模，预测未来的物流需求和运输情况。
常用的人工智能算法包括人工神经网络、遗传算法、支持向量机等。
三、物流数据预测分析的具体步骤1. 数据准备：首先需要收集和整理物流运输过程中的各类数据，包括运输量、运输距离、货物类型、运输时间等。
然后对数据进行清洗和预处理，如去除异常值、填补缺失值等。
2. 数据分析和建模：根据需求选择合适的数据分析和建模方法，对物流数据进行分析和建模，得到一个预测模型。
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需求的独立性和派生性
• ●
•
派生性
• ★物流需求是由某一特定的生产计划要求派生出来的，是
一种从属性的需求，即需求的派生性。
★ 需求预测
• 派生的需求模式有很强的倾向性，且不是随机的， • 通过判断系统随时间发展而呈现出的倾向性和规律性，就
能较好地改进预测结果。
Ex:
• 某大型制造企业的电力设备部门为工业用户生产一 系列小功率电动机。 • 每台电动机包含50～100个零部件。
规划、控制物流活动
准确估计产品和服务的数量
科学的预测
• 物流需求的预测
• 提前期预测
• 价格预测
• 成本预测
物 流 系 统 规 划 和 控 制
• 需求预测是所有部门（包括物流、营销、生产 和财务部门）进行规划和控制的基础。
• 需求的水平和需求的时间将极大地影响生产能力、资 金需求和经营的总体框架。
相似性原理 • 把预测对象与类似的已知事物的发展状况 相类比，来推知预测对象的未来。
反馈性原理
• 预测某事物的未来，是为了现在对其作出 相应的决策，也就是说预测未来的目的在 于指导当前的工作，以便预先创造条件， 为未来的工作打下良好的基础。
系统性原理 • 要注重预测对象内在因素与外部因素的联 系，以及外部因素对事物发展的影响，把 它们作为一个系统整体加以考虑，这样才 能得到较可靠的预测结果。
因果关系预测
预测精度比较高
• 常用方法
弹性系数法
回归分析 投入产出分析
经济计量模型分 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
• 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， 对未来做出定性的估计。
系统预测的过程
• 根据系统发展变化的实 际数据和历史资料，运 用现代科学理论和方法， 以及各种经验和知识， 对系统在未来一段时期 内的可能变化情况进行 推测、估计和分析。
• 系统预测的实质
• 充分分析使系统发生变化的原因，
探究系统发展变化的规律，根据 系统的过去和现在估计未来，根 据已知预测未知，从而减少对未 来事物认识的不确定性，减少决 策的盲目性。
• 资料来源主要有：
• • • • • • （1）国家和部门的统计资料； （2）国内外各种技术及经济刊物； （3）预测对象系统的统计资料； （4）各研究机构的研究成果资料； （5）相关企事业单位的资料； （6）通过互联网上收集的资料。
• 建立预测模型
• 用有关变量真实表达预测对象的特征， 建立起能反映研究对象变化规律的模型， 并进行必要的参数估计，求出模型的有 关参数。
• 规划仓库位臵、平衡物流网络中的库存水平和按地理位臵分配运输资
源等都需要知道需求的空间位臵。因此，所选择的预测技术必须能反 映影响需求模式的地理性差异。
需求的不规则性和规则性
• 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)， 也可能是不规则性的(Irregular) 。
预测方法分类 • 用于物流预测的方法很多， 常用的也有上百种。 • 常用的有按时间长短分类 或按预测方法的分类
按时间长短 • 短期预测 • 中期预测
• 长期预测
•
短 期 预 测
• 以周、旬、月度为预测的时间单 位，根据企业内部供应链在观察 期内的物资流动的变化情况和资 料，对未来一个季度或一年内的 发展变化作出预测，预测结果可 用以编制月度、季度及年度的生 种因素综合影 响的结果
• 常用方法
移动平均法
指数平滑 法 自回归模型 生长曲线法 计算机仿真
交通量预测中的趋势推测法
• 趋势推测法是调查以往交通运输活动的历史记载，
通过回归分析得到代表历史发展趋势的回归方程， 再由此方程外延到预测年份，得到相应的交通运输 预测量。 • 采用这种预测方法的一个基本假设是，以往影响交 通运输量变化的因素在今后仍将按照原样继续起作 用，其增长率和变化趋势也继续保持下去。
• 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。
• 企业根据所收到的订单制定生产计划，生产计划的 制定要基于需求预测， • 预测的产品是那些标准化然程度高的等待出售的电 动机。
• 根据以上要求，就需要制定未来三个月的生产计划， 表明什么时间生产某特定型号的电动机，生产多少。 • 然后，物料管理经理据此备齐生产所需的所有配件 和原材料。
根据系统对象随时间变化的历史资料（如
统计数据、实验数据和变化趋势等），只 考虑系统变量随时间的发展变化规律，对 其未来作出预测。
基本前提 假设未来的时间模式将会重复过去的模式。
按时间顺序排列的一组数据，称为 时间序列。 根据时间序列体现的某种事件的发 展趋势，可预测事件的未来。
时间序列预测
可知性原理 • 人类不但可以认识预测对象的过去和现 在，而且可以通过它的过去和现在推知 它的未来，这里的关键是要掌据事物发 展的客观规律，注重事物发展的全过程 的统一。
可能性原理 • 预测对象的发展有各种各样的可能，而不 是只存在单一的可能性。因此对预测对象 所作的预测，是对它的发展的各种可能性 作出推断。
一、系统预测概述
系统预测
定义：根据客观事物的过去和现在的发展规律， 借助科学的手段和方法，对其未来的发展趋势 和状况进行描述和分析，形成科学的假设和判 断。 实质：科学的预测，是建立在客观事物发展变 化规律基础之上的科学推断。
一、系统预测概述
预测，是要从变化的事物中找出使事物发 生变化的固有规律，寻找和研究各种变化 现象的背景及其演变的逻辑关系，去揭示 事物未来的面貌。
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 ）
● 不规则性需求变动
• 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)”
需 求 水 平
时 间
不规则的需求模式
• 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。
• 系统预测的重要性
• ★ 对一个系统来说，各种因素
交错复杂，一旦预测错误，往往 会使系统遭到毁灭性的打击。
•
• ★ 对于长远规划的制定、重大
战略问题的决策以及提高系统的 可靠性等，都具有极其重要的意 义。
科学预测的基本原理
• 可知性原理；
• 可能性原理；
•
• 相似性原理；
•
• 反馈性原理；
• 系统性原理。
• 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。
需求的独立性和派生性
• ●
•
独立性
• ★许多物流需求是来自一个独立的客户，这些客户多数是
独立采购，其采购量只占企业分拨总量的很少一部分。
★ 需求预测
• 独立的需求预测，统计预测方法的效果就很好。 • 多数短期预测模型的基本条件都是需求独立且随机。
• 及时、准确，对预测目标的 各种变化要有敏感的反应， 使决策者能及时了解企业生 产及市场需求发展变化，作 出正确的决策。
•
中 期 预 测
• 一般指5年内的预测，预 测结果为企业制定3至5 年内的发展规划提供依 据。
• 常用于影响市场的社会、政 治、经济、技术等重要因素 的预测，用于研究市场发展 变化的规律如发展趋势。
• 实施预测
• 应用预测模型计算和推测预测对象未来 发展的结果和状态。 • 如果在预测期内预测对象的环境将有异 常变化，则应对预测模型进行修正，或 者通过改变模型中某些参变量来调整模 型以适应未来的情况。
• 预测结果分析与评价
• 运用通过检验的预测模型，以及有关理 论和经验对结果进行分析；必要时可用 不同模型去预测结果并加以分析对比， 以便作出更加可靠的判断，为系统决策 提供科学依据。
第五章
物流系统预测
目录
• 系统预测概述 • 物流系统预测的特征 • 常用的物流系统预测方法 • 专家评估法 • 物流需求预测的常用方法
一、系统预测概述
预测
• 对尚未发生或目前还不确切的事物进行预 先的估计、推断和表述， • 是现时对事物将要发生的结果进行探讨和 研究。 • 预测----把某一未来事件发生的 不确定性极小化。
• 要进行物流需求预测，必须首先了解 物流需求的特征。
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