库存预测方法介绍(ppt 19页)
库存管理的预测方法与模型建立
以经验为基础，依靠人工管理库存，缺乏科学性和系 统性。
现代库存管理
引入了计算机技术和信息技术，实现了库存管理的自 动化和智能化。
智能库存管理
利用大数据、人工智能等技术，实现库存管理的精准 预测和优化。
02
预测方法
时间序列预测法
时间序列预测法是一种基于时间序列数据的预 测方法，通过分析历史数据的变化规律来预测 未来的趋势。
风险管理模型
通过建立风险管理模型，评估库存风险并制 定相应的应对措施，降低库存损失和不确定 性。
预测方法与模型在库存管理中的优缺点比较
预测方法的优点
简单易行、成本较低、灵活性高，适用于需 求波动较小、产品种类较少的情况。
预测方法的缺点
准确性较低、对历史数据依赖性强、无法处 理突发事件等。
模型建立的优点
马尔可夫模型
假设未来需求状态只与当前状态有关，适用于需 求状态转移概率已知的库存系统。
泊松模型
假设需求到达服从泊松分布，适用于需求随机且 相互独立的情况。
广义泊松模型
假设需求到达服从广义泊松分布，适用于需求到 达具有均值和方差变化的泊松分布。
库存模型的参数估计与优化
参数估计方法
01
最小二乘法、极大似然法、贝叶斯估计等。
回归分析预测法可以通过线性回归、多项式回归、岭回归、套索回归等方法实现。
灰色预测法
01
灰色预测法是一种基于灰色系统理论的预测方法，通
过建立灰色微分方程来描述系统的变化规律。
02
这种方法适用于数据量较小、信息不完全的灰色系统
，如股票价格、汇率等。
03
灰色预测法可以通过累加生成、均值生成、灰色建模
等方法实现。
库存分析PPT课件全篇
1/0.51CCA
零头线
M
70822
56657.6
成品
999LTX0047
CAT6 UTP
1/0.56CCA
零头线
M
34475
51712.5
成品
999LTX0048
CAT5E UTP
1/0.5CCA
零头线
M
43540
43540
成品
00008S1442102
GYTS-144B1.3 层绞式室外光缆 G652D MDPE 白纤
2016/06
2016/07
周转库存
2,434,907
3,172,644
风险库存
768,064
709,482
呆滞库存
797,078
844,797
汇总
4,000,049
4,726,923
G652D
光纤
M
7357600.00
356651.57
356651.57
正常周转库存
B1.3-F
G652D光纤（T级）
G652D
光纤
M
10431480.00
356631.75
339386.19
正常周转库存
Y08073611102
CAT6 SFTP 23AWG BC黑色单股室外单层充油网线 BLUESTORM印字及包装
-
-
2/13/2020
4
1.库存结构分析
3）半成品月份库存结构
半成品库存结构暂时只能做参考，仓库首先整理原材料库存和成品库存。
项目
2016/04
2016/05
2016/06
库存预测方法介绍
库存预测方法介绍库存预测是指根据历史销售数据和其他相关因素，对未来一段时间内的库存需求进行预测和计划的过程。
准确的库存预测对于企业的供应链管理和仓储运作非常重要，可以避免库存过多或过少，降低成本，提高客户满意度。
以下是几种常见的库存预测方法：1. 基于时间序列分析的方法：该方法假设未来的销售趋势与历史销售数据存在某种关联性。
时间序列分析可以包括简单移动平均法、指数平滑法和季节性分解法等。
这些方法通过对历史销售数据进行平均或加权平均来进行预测，适用于需求变化较为平稳的产品。
2. 基于回归分析的方法：该方法建立销售量与其他因素（如市场规模、促销活动、季节因素等）之间的关系模型，并通过对这些因素的分析来预测未来的销售量。
回归分析可以使用线性回归、多元回归等方法，适用于需求受多个因素影响的产品。
3. 基于人工智能的方法：随着人工智能技术的进步，许多企业开始采用机器学习和深度学习算法进行库存预测。
这些算法可以通过对大量历史销售数据的学习，自动识别和捕捉销售模式和趋势，提高预测准确性。
例如，可以使用神经网络、支持向量机等算法进行预测。
4. 基于需求驱动的方法：这种方法把库存需求预测与市场需求预测相结合，通过对市场趋势、竞争环境、消费者需求等的分析来预测库存需求。
可以使用市场调研、客户调研、销售数据分析等方式获取相关信息，准确预测库存需求。
综合考虑以上方法，在实际应用中可以选择最合适的预测方法或结合多种方法进行库存预测。
同时，库存预测不是一次性的工作，需要进行定期的更新和调整，以适应市场变化和销售情况的变化。
此外，还需要注意数据质量的保证和预测结果的验证，通过与实际销售情况对比来评估预测的准确性，进一步优化预测模型和方法。
库存预测是企业供应链管理中的关键环节，准确的预测能够帮助企业避免库存积压或库存缺货的问题，从而降低成本、提高客户满意度和运营效率。
为了实现准确的库存预测，企业可以采用多种方法和技术来分析销售数据、市场趋势以及其他相关因素。
库存的定量预测方法
定量预测方法定量预测方法：是根据比较完备的历史和现状统计资料，运用数学方法对资料进行科学的分析、处理，找出预测目标与其他因素的规律性，从而推算出市场未来的发展变化情况。
又称统计预测。
第一节时间序列预测法的特点及步骤一、时间序列预测法的特点时间序列：是指将同一经济现象或特征值按时间先后顺序排列而成的数列。
时间序列预测法，也称历史延伸法或趋势外推法，是通过对时间序列的分析和研究，运用科学的方法建立预测模型，使市场现象的数量向未来延伸，预测市场现象未来的发展变化趋势，确定市场预测值。
具有以下特点：（一）时间序列预测法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去同样会延续到未来。
正是由于这一特点，它比较适合短期和近期预测。
（二）时间序列数据的变动存在规律性与不规律性。
时间序列观察值是影响市场变化的各种不同因素共同作用的结果，在诸多因素中，有的对事物的发展起长期的、决定性的作用，致使事物的发展呈现出某种趋势和一定的规律性；有些则对事物的发展起着短期的、非决定性的作用，致使事物的发展呈现出某种不规则性，时间序列分析法，把影响市场现象变动的各因素，按其特点和综合影响结果分为四种类型：长期变动趋势、季节变动、循环变动、不规则变动。
1、长期趋势变动（T）指市场现象在长时期内持续发展变化的一种趋势或状态，它表示时间序列中数据不是意外的冲击因素所引起的，而是随着时间的推移逐渐发生的变动。
它描述了一定时期内经济关系或市场活动中持续的潜在稳定性，它反映预测目标所存在的基本增长趋向、基本下降趋向或平稳发展趋向的模式。
例如，工农业生产的发展、国内生产总值、收入水平、社会商品零售额等逐渐增长模式。
时间序列的长期趋势有水平趋势、上升趋势、下降趋势。
2、季节性变动（S）一般指市场现象由于受自然因素和生产生活条件的影响，在一年内随着季节的更换而引起的比较有规律的变动。
季节变动中的“季节”，不仅仅指一年中的四季，而且指任何一种周期性变化，诸如气候条件、生产条件、节假日或人们风俗习惯等，农业生产、交通运输、建筑业旅游业、商品销售等都有明显的季节变动规律。
库存策略介绍PPT课件
——订货批量Q:一般为经济订货批量
应用前提：
❖订货不受限制的情况，随时随地都能订到货，这样市场 具备物资资源供应充足的条件；
❖直接运用适用于单一品种的情况，如果实行几种品种联 合采购，需进行灵活处理运用；
Q
2DS H
2 (60 365) 10 0.5
936
R dL z L 60(6) 1.64 (7)2 6 388
使用安全库存的定量订货模型
R dL zd LT
（4）不确定提前期、 其中：
需求量固定
d 日需求量(确定的需求率）
z 服务水平下的标准差个数
LT 提前期的标准方差
写在最后
成功的基础在于好的学习习惯
The foundation of success lies in good habits
26
谢谢聆听
·学习就是为了达到一定目的而努力去干, 是为一个目标去 战胜各种困难的过程,这个过程会充满压力、痛苦和挫折
Learning Is To Achieve A Certain Goal And Work Hard, Is A Process To Overcome Various Difficulties For A Goal
定量订货模型
不确定需求、不确定提前期 防止缺货，保持充足库存：如 最大的日需求量*最
长的提前期（极端保守做法） 安全库存：需求是变化，为应对随机因素而设立的
附加库存，预防缺货，提高顾客服务水平。
（1）使用安全库存的定量订货模型
安全库存量确定方法 简单方法：提前期内平均需求的百分比（25-40%)或平方根。 概率方法：跟踪需求的变化（服从正态分布）幅度，考虑需 求与供应的不确定性，依据期望的顾客服务水平确定。
库存预测的方法与技术
库存预测的方法与技术库存预测是企业管理中非常重要的一个环节，它能够帮助企业合理安排库存，并准确预测需求，从而提高供应链的效率和客户满意度。
下面将介绍几种常用的库存预测方法与技术。
1. 历史数据分析法：这是最常见的一种库存预测方法，即通过分析历史销售数据来预测未来的需求。
可以用统计工具来进行历史数据的分析，例如平均数、趋势分析、季节调整等。
通过分析历史销售数据的波动情况和规律，可以得到一个较为准确的库存预测结果。
2. 线性回归法：线性回归是一种通过建立数学模型来预测未来数据的方法。
根据历史数据的线性拟合程度，可以得到一条拟合直线或曲线，从而预测未来的需求趋势。
线性回归法不仅可以考虑单一因素的影响，还可以考虑多个因素对需求的影响。
3. 移动平均法：移动平均法是一种通过对历史数据进行平均计算来预测未来需求的方法。
它可以减少销售波动对预测结果的影响，提高预测的稳定性。
移动平均法有简单移动平均、加权移动平均和指数平滑移动平均等不同的计算方式，选择合适的计算方式可以得到准确的库存预测结果。
4. 时间序列分析法：时间序列分析是一种通过分析时间序列数据的规律来预测未来需求的方法。
它可以揭示出随时间变化的趋势、季节性和周期性等特征，从而进行准确的库存预测。
时间序列分析法常用的工具有自相关图、偏自相关图、对数变换、差分运算等。
5. 人工智能方法：随着人工智能和大数据技术的发展，越来越多的企业开始采用人工智能方法进行库存预测。
人工智能方法可以通过机器学习和深度学习算法，自动学习和识别数据中的模式和规律，从而实现准确的库存预测。
例如，可以使用神经网络、决策树、支持向量机等算法来进行库存预测。
总之，库存预测是一个复杂而又关键的问题，需要结合企业的实际情况和需求，选择合适的方法与技术来进行预测。
以上介绍的几种方法和技术都有各自的优势和适用范围，企业可以根据自身情况选择合适的方法来进行库存预测，从而实现库存的有效管理。
库存预测是供应链管理中至关重要的一个环节，它对于企业的成本控制、库存管理以及客户满意度至关重要。
第2章-库存需求预测
预测应注意的问题
库存管理
领会
• 预测应注意的问题：
• • • • • • 1.判断在预测中的作用 2.预测的精度和成本 3.预测的时间范围和更新频率 4.稳定性与响应性 稳定性是指抗随机干扰、反应稳定需求的能力 响应性是指迅速反应需求变化的能力
2016/9/12
第二节 定性预测方法 市场调查
库存 让生活更放心
第一节 预测
预测及其类型
库存管理
识记
第二章
什么是预 测
人们对某一不确定的或未知事件做出的预 计与推测。 配送中心、工厂生产需用原料、机器制造 厂中零件装配、商店库存合理性等
预测
预测的作 用
预测是科学＋艺术 需求预测的作用 1.需求预测是库存管理的基础 2.需求预测是库存决策的依据
库存管理
第二章
库存需求预测
一、预测 二、定性预测方法 三、定量预测方法 四、预测监控
2016/9/12 库存 让生活更放心
库存管理
学习目标
1、预测及其分类； 2、影响需求预测的因素； 3、预测步骤及应注意的问题； 4、需求的性质； 5、定性预测方法； 6、定量预测方法； 7、产生误差的原因； 8、误差精度测量； 9、预测模型误差监控；
库存管理
识记
第二章
市场调查是通过各种不同的方法收集数据，运用市场 调查获得的信息进行预测。这种方法在长期预测和新产品 销售预测中经常被采用。
预测来源于顾客期望，较好地反映了市场 需求情况
市场调查法的优点
可以了解顾客对产品优缺点的看法
2016/9/12
库存 让生活更放心
第二节 定性预测方法
市场调查 • 市场调查法的缺点： ①很难获得顾客的通力合作 ②顾客期望不等于实际购买
需求预测和库存管理分解PPT课件
• 在途库存(in-transit stock)，又称中转库存 (transit inventory)。指尚未到达目的地、正处于 运输状态或等待运输状态而储备在运输工具中的库 存。
29
第29页/共29页
• 取得成本包括订购成本和购入成本。订购成 本是指为了订购货物所发生的成本，购入成 本指为了在预定地点(如仓库)获得货物的所 有权和使用权而发生的成本。
18
第18页/共29页
4.6.1存货管理中的基本术语
• 储存成本是指为了保持存货而发生的成本。 • 缺货成本是指因存货用尽、供应中断而使生产经营上的需求不能得到满足所造成的经济上的各种损失。
10
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4.5预测技术
三大类预测技术
• 定性预测:定性技术采用专家意见和特殊的信息对未来进行预测。 • 时间序列预测:时间序列技术则完全把注意力集中在历史模式和模式的变化
上来产生预测. • 因果关系预测:因果关系技术，如回归方法，则是使用明确而又特定的有关
变量的信息，来展开主导事件与预测活动之间的关系。
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案例分析
• 案例1：洗发香波 • 案例2：佳能公司
27
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思考题
• 1、企业物流管理预测由那些内容组成？ • 2、什么是经济批量定购? • 3、存货有什么作用？ • 4、什么是前置期？
28
第28页/共29页
感谢您的观看！
Liuaijun,Nanjing Agricultural University
库存预测方法
中长期
中长期
二十四种库存预测方法简介2/8
方法 简介 预测期
中短期 4,销售人 因为销售人员最接近客户， 4,销售人 因为销售人员最接近客户，他们能很好 员预测法 地预测客户的真正需求。 地预测客户的真正需求。 Sales force estimates 5,意想预 5,意想预 主观猜测、想象，个人见解、判断， 主观猜测、想象，个人见解、判断，一 测法 Visionary 般情况下，此法缺乏科学性。 般情况下，此法缺乏科学性。 forecast 6,历史类 6,历史类 比法
库存的平均移动预测方法
月度 销量 历史 数据 合计 均量 下月 预测 误差 ％
1 2 3 4 5 6
160 150 175 168 165 170 160 150 175 485 493 508 503 161.6 164.3 169.3 167.6 161.6 164.3 169.3 6.4 0.7 0.7
第1季度的需求预测值=830 X 448/2090=830 X 21.43%=178 季度的需求预测值=830 第2季度的需求预测值=830 X 810/2090=830 X 38.76%=322 季度的需求预测值=830 第3季度的需求预测值=830 X 550/2090=830 X 26.32%=218 季度的需求预测值=830 第4季度的需求预测值=830 X 282/2090=830 X 13.49%=112 季度的需求预测值=830
中期
经济投入产出模型＝计量经济模型＋ 经济投入产出模型＝计量经济模型＋投
中期
economic inputinputoutput model
入产出模型。后者为前者提供长期趋势。 入产出模型。后者为前者提供长期趋势。
需求预测与库存管理PPT课件
其中： TC：存货总成本
D ：年需求量
U：单位产品成本（单价）
K：每次订购成本
Q：订购批量
C：单位存货年平均储存成本
TCS：缺货成本
DU=年需求量 X 单位产品成本=采购货物自身总成本
D/Q = 年需求量/订购批量= 订购频数；
QC = 订购批量 X 单位存货年平均储存成本 = 存货总 成本；
1/2 QC =平均存货成本。（年初与年末库存成本差异小）
按照经济订货批量确定适合取货成本又适合存货成本的
最佳订货量：TC = DU + D/Q K + ½ QC ；
再根据供应商的批量货物报价(卽订购批量 Q 与相应
的价格 U )计算，不同批量精下品课的件 存货总成本。
15
某公司维修部每年约需消耗某种罐状清洁剂732 罐。订货成本为每次45元。储存成本为15元／年 罐。而供货商的价目标如下：
货物周转速度等：库存管理的目标
2、目标：
降低库存成本、
提高顾客服务水平。 精品课件
12
4.5 独立需求条件下的库存控制模型
4.5.1 确定性库存控制模型
在需求量、前置期都确定条件下的库存控制模型。方 法就是计算经济订购批量。
1、不允许缺货、瞬间到货的库存模型
假设条件：
能够随时补充库存；能够集中到货；无缺货成本；需
精品课件
2
2、独立需求： 对某种物资的需求是来自于外部，与其他物资不存在直
接的联系。多数消费品与产业用品的需求属于独立需求。
4.1.2 预测内容
基本因素 B、 季节因素 S、 趋势因素 T、 周期因素 C、 促销因素 P 不规则因素 I。
精品课件
3
4. 2 预测方法与流程
库存需求预测
随机影响
顾客的购买行为
需求
时间
广告 信用 促销 商业 政策 能力 信誉
产品 设计
产品 质量
• （一）商业周期# • （二）产品生命周期PLC#
产品生命周期与生产进出策略：
数量
投入期 成长期 早进早出
成熟期 早进晚出
饱和期 晚进晚出
衰退期
时间
四、预测步骤及应注意的问题
• （一）预测的一般步骤 ① 确定预测的目的和用途； ② 选择预测对象，分析决定影响需求的因素及其重要性； ③ 决定预测的时间跨度——短期、中期还是长期？ ④ 选择预测模型； ⑤ 收集预测所需的数据； ⑥ 考虑和设定无法预测的内外因素； ⑦ 验证预测模型； ⑧ 判断并做出结论，然后求出需求预测； ⑨ 将预测结果进行实际应用； ⑩ 根据实际发生的需求对预测进行监控。
月份
1 2 3 4 5 6 7
销售量
110 120 115 125 120 125 122
加权移动平均 预计误 数Ft（n=3） 差
115.8
9.2
120.8
0.8
120.8
4.2
123.3
1.3
122.3
绝对平均误差
（五）指数平滑法*#
• 指数平滑法是在移动平均法基础上发展起 来的一种方法，实质上是一种特殊的加权 移动平均法。它一般适用于时间序列长期 趋势变动和水平变动事物的预测。指数平 滑法是依据时间序列的有关数据和计算出 来指数平滑值，确定市场预测结果的方法。
• 应用一次指数平滑法进行预测，平滑系数 选择很关键， 取值不同，预测结果就不同。
一般原则是：①对于有较明显趋势变动的 时间序列， 平滑系数 应取较大值， 主
第三章 库存需求预测
(3) t 1
（2.）
S
:
S (1 )S
(2) t 1
权系数
: 第t-1期的一次指数平滑值 St(1) 1
St(i ) : 第t期的i次指数平滑值, i=1,2,3.
指数平滑预测模型
一次指数平滑预测模型
Yt T S
二次指数平滑预测模型
(1) t
（2.）
Yt T at btT
(2)如何确定权值？
专家给定、数据拟合试验
库存需求预测方法——指数平滑法
问题的提出 优势：只需要本期的观测值和本期的预测 值便可预测下一期的数据。
适用于数据量较少的近短期预测。
分为一次指数平滑、二次指数平滑和三次 指数平滑。
一次指数平滑法
一次指数平滑法预测模型
Yt T S
3、预测是协调各部门工作的依据。
4、有助于为尽快满足用户需求做好准备。
4
内容提要
库存需求预测的基本概念 库存需求预测方法：定性预测方法 定量预测方法
库存需求预测方法的选择
内容提要
库存需求预测的基本概念 库存需求预测方法：定性预测方法 定量预测方法
库存需求预测方法的选择
库存需求预测的基本概念
月 份
实际销量 （百台）
n=3
1
2 3 4 5
20
21 23 24 25 (0.5×20+1.0×21+1.5×23)/3=21.83 (0.5×21+1.0×23+1.5×24)/3=23.17
若对最近的数据赋 予较大的权重，则预测 数据与实际数据的差别 较简单移动平均法的结 果要小。 近期数据的权重 越大，则预测的稳定性 就越差，响应性就越好。 可以同时改变n和α。 简单移动平均 和加权移动平均需要 的数据量大，计算量 非常大，当产品很多 时计算工作繁重。
库存预测的方法与技术.pptx
Ct：
预测内容
St：
Pt：
Tt：
I：
库存分预析测方法
练习二：
预测内容
小李是一家大型超市食品部的采购经理，眼看中秋节就快到了，今天他与几个负 责采购的业务员一起开会，讨论今年中秋节的月饼采购问题。
经过前期的市场调查，他们已经拿到了下面这些数据作为参考：
❖去年中秋节，超市的月饼销量为5000斤，今年，由于临近的一个新建小区已经入 住，使超市周围人口增长，预计今年的月饼需求量会比去年增加10个百分点；
库存预测方法
为何开发此门课程?
库存预测方法
一般预测要考虑的因素 预测过程 预测技术的评估标准 几种常见的预测技术
库存分预析测方法
一般预测要考虑的因素
❖1、需求性质 ❖2、预测内容 ❖3、预测方法
库存预测方法
需求性质
需求性质
从属需求
独立需求
分类 特点 您的答案
具有垂直顺序特征 毫无关系
库存预测方法
库存分预析测方法
外延平滑
外延平滑
✓ 具有趋势值的指数平滑和具有季节因数的指数 平滑 。
✓ 类似于基本的指数平滑，外延平滑可以用最低 限度的记录保存，迅速地计算新的预测。因为 没有能力正确地细分每一个预测成分，因此外 延技术常常被认为过度敏感，这种过分敏感会 导致预测精度的问题。
库存分预析测方法
故障率计算法
库存预测方法
库存预测方法
• 9、春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。2 0.12.1120.12.11Friday, December 11, 2020
• 10、人的志向通常和他们的能力成正比例。12:09:1712:09:1712:0912/11/2020 12:09:17 PM • 11、夫学须志也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。20.12.1112:09:1712:09Dec-2011-Dec-20 • 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。12:09:1712:09:1712:09Friday, December 11, 2020 • 13、志不立，天下无可成之事。20.12.1120.12.1112:09:1712:09:17December 11, 2020
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加权移动平均法
月份 1 2 3 4 5 6
实际销量 20 21 23 24 25 27
三个月的加权移动平均预测值
1/6X20+2/6 X21+3/6X 23=21.83 23.17 24.33
1.3二十四种库存预测方法简介1/8
方法
简介
预测期
1,德尔菲 通过问卷询问一组专家，对一份问卷的 中长期
法Delphi
库存的平均移动预测方法
月度
销量
历史 数据
合计
均量
下月 预测
误差 ％
1 160
2 150
3 175
485 161.6
4 168 160 493 164.3 161.6 6.4
5 165 150 508 169.3 164.3 0.7
6 170 175 503 167.6 169.3 0.7
六大定量预测方法之六：
比法
historical 性分析，据此对相似模式作出预测。
analysis
中长期 中长期
二十四种库存预测方法简介3/8
方法
简介
预测期
7,移动平 时间序列上移动平均的每一点都是一系 短期
均法
moving 列连续点的算术平均数或加权平均数， average 选择若干数据点以消除季节性等影响。
8,指数平 滑法
类似于移动平均法，只是对更近期的点
短期
Exponential
smoothing
给予更大的权数，来调整季节等不确定。
9,博克斯 詹金斯法
通过计算机建成自回归的、综合的移动
中短期
Box-Jenkins 平均模型，调整季节性和趋势性权重。
二十四种库存预测方法简介4/8
方法
简介
预测期
10,时间序 将时间序列分解成季节性、趋势性和规
第4季度的需求预测值=830 X 282/2090=830 X 13.49%=112
六大定量预测方法之三：
Hale Waihona Puke 简单平均法周次实际需求量
1
140
2
156
3
184
4
第四周的预测值=(140+156+184)/3=160
六大定量预测方法之四：
加权平均法
周次 1 2 3 4
实际需求量 140 156 184
1.2六大定量预测方法
A,指数平滑法 B,季节性预测 C,简单平均法 D,加权平均法 E,简单移动平均法 F,加权移动平均法
六大定量预测方法之一：
指数平滑法
新一期预测值=上期预测值+常数0.1(上期实际需求-上期预测值)
月份 1 2
需求量观察值 3000 2879
0.1指数平滑值 3000
3
3121
2988
4
2865
2955
5
2867
2896
六大定量预测方法之二：
季节性预测
时段 第1季度 第2季度 第3季度 第4季度
总计
第一年 第二年 第三年 3年总和
125
140
183
448
270
245
295
810
186
174
190
550
84
96
102
282
665
655
770
2090
假设下年度需求预测值为830, 那么:
中期
forecasting 试几个简单的决策方法，看哪个更精确
二十四种库存预测方法简介5/8
方法
简介
预测期
13,谱分析 将时间序列分解为几个基本成分，称作 中短期
法Spectra
analysis 谱，以几何的正玄余玄曲线来代表，重
新组合写出数学表达式，用来预测。
14,回归模 型
通过计算机统计将需求与其他变量或解
第四周的预测值
权重 1/6 2/6 3/6
= 1/6 X 140 + 2/6 X 156 + 3/6 X 184 = 167
六大定量预测方法之五：
简单移动平均法
月份 1 2 3 4 5 6
实际销量 20 21 23 24 25 27
三个月均数
21.33 22.67 24.00
四个月均数
22.00 23.25
回答用来制作下一份问卷。这样专家之
间信息共享，最后科学决策，避免迷信
跟风某些权威(Bandwagon effect).
2,市场调 系统地、正式地、有意识地对真正的市
查Market
research 场展开调查，检验假设条件。 3,小组意 因预测会受到社会各种不确定因素的影
见法
Panel 响，不能反映真实情况，征求一线经理 Consensus 人的意见可很好地弥补专家的预测。
占全年% 21.43 38.76 26.32 13.49 100.00
第1季度的需求预测值=830 X 448/2090=830 X 21.43%=178
第2季度的需求预测值=830 X 810/2090=830 X 38.76%=322
第3季度的需求预测值=830 X 550/2090=830 X 26.32%=218
中期
intention- 会得到错误的反馈信息，因此应不断加
to-buy anti
-cipation 以跟踪校正。
Regression model
释变量联系在一起，用回归模型来预测
15,计量经 济模型
是一组相互依赖的回归方程组，比普通
Econometric 的回归方程更好地解释因果，能更好地
model
预测转折点。
中短期 中短期
二十四种库存预测方法简介6/8
方法
简介
预测期
16,购买意向 和预期调查
对普通公众调查决定购买意向，但可能
列分解法
Time
律性因素等方法。在判断转折点时非常
series 有用，是中期（3-12个月）预测的好方
decomposi
tion
法。
中短期
11,趋势映 射法Trend
用数学方程拟合趋势曲线，考虑如下几
中短期
projection 个变形：斜率、多项式、对数等。
12,集中预 测法Focus
在未来的三个月内，通过计算机模拟测
中长期 中长期
二十四种库存预测方法简介2/8
方法
简介
预测期
4,销售人 员预测法 Sales force
因为销售人员最接近客户，他们能很好 地预测客户的真正需求。
estimates
中短期
5,意想预 测法
主观猜测、想象，个人见解、判断，一
Visionary 般情况下，此法缺乏科学性。
forecast
6,历史类 对新产品的导入期和成长期做历史对比
库存源于销售预测
1.1 五大定性预测方法 1.2 六大定量预测方法 1.3 二十四种库存预测方法简介
1.1五大定性预测方法
A, 一般预测法 : 一线销售员预测,逐级上报分析; B, 市场调研法 : 问卷/面谈/电话收集数据, 适合R&D; C, 小组共识法 : 高级经理/销售经理/顾客代表头脑风暴; D, 历史类比法 : 类似产品历史销售数据类比,适合R&D; E, 德尔菲法 : 专家问答收集汇总, 闭环重复。