物流需求预测程序与方法
运输能力需求预测
运输能力需求预测1. 介绍运输能力需求预测是现代物流管理中一个至关重要的环节。
随着全球化的加深和物流需求的不断增长，运输能力的合理规划和预测变得尤为重要。
本文将深入探讨运输能力需求预测的相关理论和方法，分析其在实际中的应用和挑战。
2. 运输能力需求预测的意义运输是现代物流体系中不可或缺的环节，而合理预测运输需求则是保障物流系统高效运转的关键。
通过对未来一段时间内货物数量、种类、来源地和目的地等因素进行分析和研究，可以更好地规划运输网络、优化资源配置，提高运输效率。
3. 运输能力需求预测方法在实际应用中，有多种方法可以用来进行运输能力需求预测。
常见的方法包括时间序列分析、回归分析、专家咨询法等。
其中，时间序列分析是一种常用且有效的方法，通过对历史数据进行分析和建模，可以得出未来一段时间内货物量变化趋势。
4. 运输网络规划与优化在进行运输能力需求预测时，需要将其与实际情况相结合，并结合现有资源进行网络规划与优化。
通过对不同线路、节点之间距离、货物量等因素进行综合考虑，并借助信息技术手段提高管理效率。
5. 运输成本控制与效率提升有效地进行运输能力需求预测可以帮助企业控制成本、提高效率。
通过精准地把握未来货物量变化趋势，并及时调整资源配置和调度计划，在保障服务质量前提下降低成本。
6. 信息技术在运输能力需求预测中的应用随着信息技术不断发展，在大数据时代背景下，信息技术在运输能力需要方面发挥着越来越重要作用。
利用大数据分析技术可以更精准地把握市场动态及客户行为模式，并为企业提供更科学可靠依据。
7. 需要注意事项与挑战尽管有多种方法可供选择，在实际应用过程中仍存在许多挑战需要克服。
例如数据质量问题、模型选择问题以及外部环境变动带来影响等都需要引起重视并加以解决。
8. 结语综上所述，在当今竞争激烈且快节奏发展背景下，准确有效地进行运载需要方面至关重要。
企业应结合自身情况选择适当方法并利用信息技术手段加以支持，在市场竞争中取得先机并保持持续竞争优势。
物流需求四阶段预测法
个自变量与一个因变量之间线性关系的分析 模型，又称回归方程或回归直线。一般形式 是：
P或A a bx
其中：P或A ——预测区的物流发生量或吸引量
a ——常数； b ——回归系数。
x ——影响货源产生的因素。
②多元线性回归模型。其模型如下：
P或A k0 k1X1 k2 X 2 kn X n
笔趣阁
物流需求预测方法与模型
第一节 物流需求特征与需求预测方法 第二节 地区间的物流量需求预测方法 第三节 制造企业的物流需求预测方法 第四节 物流企业的市场需求预测方法与模型
第一节 物流需求特征与需求预测的作用
一、物流需求的内涵与构成
物流需求是社会经济活动特别是制造与消费 活动所派生的一种次生需求。
3…n
∑
i
1
l11 l12 l12 … l1n P1
2
l21 l22 l23 … l2n P2
3
外
3
l31 l32 l33 … l3n P3
区
…………………
6
5
4
n
ln1 ln2 ln3 … lnn Pn
∑ A1 A2 A3 … An L
案例
P市某年分布期望线
图为P市2020年分布期望线图，反映了物流区发生的物流量到达的目
最短路分配是一种静态的单一路径的物流分配方法，在进 行分配工作时，取两物流网络的节点间的广义费用（出行 时间或费用）为常数，即假设在两物流网络节点间的速度 不受网络负荷的影响，运输、装卸和存储费用保持不变。 空间上的L-OD量被全部分配在连接该起点和终点的最少 费用的路径上，即最短路上，其他路径分配不到L-OD， 其分配计算的框图如图所示：
物流需求预测方法介绍
主要内容
• 一、定性方法 >> • 1.1专家意见法 • 4.2.1 移动平均预测 >> • 4.2.2 指数平滑预测 >> • 4.3 趋势预测 >> • 4.4 建立移动平均模型和指数平滑模型 • 4.4.1 移动平均模型 >> • 4.4.2 指数平滑模型 >> • 4.5 Holt预测模型 >> • 4.6 季节指数模型 >>
F t W 1 A t 1 W 2 A t 2 W 3 A t 3 . W .n A . t n
2.1移动平均法 F t W 1 A t 1 W 2 A t 2 W 3 A t 3 . W .n A . t n
二、加权移动平均法
加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以相等的权重。其原理是： 历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。 除了以n为周期的周期性变化外，远离目标期的变量值的影响力相对较低，故 应给予较低的权重。 加权移动平均法的计算公式如下：
2.1移动平均法
移动平均法可以分为：简单移动平均和加权移动平均
一、简单移动平均法 简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移
动平均的计算公式如下： Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n 式中：
·Ft--对下一期的预测值； ·n--移动平均的时期个数； ·At-1--前期实际值； ·At-2,At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至 前n期的实际值
2.2指数平滑法
最适合的预测期：短期。最新数据的权重高于早期数据。 特点：（1就可以连续使用 （3）在同类预测法中被认为是最精确的 （4）当预测数据发生根本性变化时还可以进行自我调整 （5）是加权移动平均法的一种，较近期观测值的权重比较远期观测值的 权重要大. 具体做法：上一期预测值加上时间序列该期实际与预测值差额的一定百分数即
基于时间序列的物流需求预测
基于时间序列的物流需求预测摘要：物流需求预测是供应链管理中的重要环节，对于提高物流效率、降低成本、提供优质服务具有重要意义。
本文基于时间序列分析的方法，探讨了物流需求预测的关键问题，并提出了一种有效的预测模型。
通过对历史数据进行分析和建模，可以有效地预测未来一段时间内的物流需求，并为供应链管理提供科学决策依据。
关键词：时间序列；物流需求；预测模型；供应链管理1. 引言随着全球化和电子商务的发展，物流行业正面临着越来越大的挑战。
为了满足日益增长的客户需求，降低成本、提高效率已成为企业关注重点。
而准确地预测未来一段时间内的物流需求是实现这些目标不可或缺的一环。
2. 物流需求预测方法2.1 时间序列分析时间序列分析是一种通过观察和分析历史数据中随时间变化而变化的现象，来进行未来数值或趋势推断和判断的方法。
在物流需求预测中，可以利用时间序列分析的方法，分析历史数据的趋势、季节性和周期性，从而预测未来的需求。
2.2 基于统计方法的预测模型基于统计方法的预测模型是一种常用的物流需求预测方法。
通过对历史数据进行统计分析和建模，可以得到一种数学模型来描述物流需求与时间之间的关系。
常用的统计方法包括移动平均法、指数平滑法和回归分析法等。
2.3 基于机器学习的预测模型随着机器学习技术的发展，越来越多的企业开始采用基于机器学习算法进行物流需求预测。
通过对大量历史数据进行训练和学习，机器可以从中发现隐藏在数据中的规律，并根据这些规律进行未来需求预测。
3. 物流需求预测关键问题3.1 数据采集与处理在物流需求预测中，数据采集与处理是一个关键问题。
只有准确、完整地获取到历史数据，并对其进行清洗和处理，才能建立有效可靠的预测模型。
3.2 模型选择与评估选择合适的物流需求预测模型是一个重要的决策。
不同的模型有不同的适用范围和预测精度。
因此，需要根据实际情况选择合适的模型，并对其进行评估和优化。
3.3 预测精度与误差分析预测精度和误差分析是评估预测模型好坏的重要指标。
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。
物流运输与配送管理-3章物流运输需求分析与预测
第3章目录
授人以鱼不如授人以渔
3.2 运输需求预测
朱明工作室
zhubob@
3.2.3 运输需求量的预测方法 1．定性预测方法
以经验总结、 （1）概念——以经验总结、理论分析、逻辑判断和 概念 以经验总结 理论分析、 推理等方式来对运输需求的未来发展趋势和状况进 行的预测。 行的预测。
授人以鱼不如授人以渔
3.1 运输需求概述
朱明工作室
zhubob@
2．国家经济规模与发展水平 需求的大小取决于一个国家的经济规模和发展水平。 （1）需求的大小取决于一个国家的经济规模和发展水平。 （2）发展阶段 工业发展初期 对煤炭、矿石等大宗货物、 初期， ★工业发展初期，对煤炭、矿石等大宗货物、散装货物的运 输需求急剧增加。 输需求急剧增加。 工业发展的中期 对杂货、集装运输需求急剧增长。 中期， ★工业发展的中期，对杂货、集装运输需求急剧增长。 工业发展后期 方便、及时、 后期， ★工业发展后期，方便、及时、快速等质量方面的需求越来 越大。 越大。 3.国家产业结构和产品结构 不同产业对运输需求在质量上要求不同。 （1）不同产业对运输需求在质量上要求不同。用货运强度来 表示量的需求。 表示量的需求。 生产不同产品所引起的厂外运量也是不同的。 （2）生产不同产品所引起的厂外运量也是不同的。 不同产品对各种运输方式的选择也不同。 （3）不同产品对各种运输方式的选择也不同。
确定预测目标——确定预测的课题或者项目 （1）确定预测目标 确定预测的课题或者项目 确定影响因素——详细分析影响该预测目标的各 （2）确定影响因素 详细分析影响该预测目标的各 种因素， 种因素，并选择若干最主要的影响因素 （3）搜集整理资料 搜集整理资料是预测工作的前提， 搜集整理资料是预测工作的前提，无论采用哪种预测 方法，都要有一定的资料和数据作依据。因此， 方法，都要有一定的资料和数据作依据。因此，根据预测目标 确定资料搜集的范围与资料处理的方法就显得十分重要。 确定资料搜集的范围与资料处理的方法就显得十分重要。 资料的搜集——历史资料、现实资料 历史资料、 a. 资料的搜集 历史资料 资料的整理——资料整理就是对资料进行加工使之系统化 b. 资料的整理 资料整理就是对资料进行加工使之系统化 的工作。 的工作。 资料的校核， （a）资料的校核，去伪存真 资料的分类——资料整理工作的主要环节。 资料整理工作的主要环节。 （b）资料的分类 资料整理工作的主要环节 资料分类的标准取决于预测的任务与目标、 （c）资料分类的标准取决于预测的任务与目标、预测 方法的选择。 方法的选择。
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。
运输需求预测模型研究与应用
运输需求预测模型研究与应用运输需求的准确预测对于物流行业的发展和运营决策至关重要。
随着全球贸易的不断发展和物流需求的不断增加，运输公司和供应链管理者需要一种可靠的方法来预测未来的运输需求，以便为客户提供高效的物流服务。
运输需求预测模型可以帮助物流公司根据历史数据和相关因素来预测未来的需求量。
这种模型可以使用各种数据分析和预测技术，如回归分析、时间序列分析和机器学习方法。
以下是一些常用的运输需求预测模型的介绍。
1. 回归分析模型：回归分析模型是一种常见的运输需求预测方法，它通过建立运输需求与各种影响因素之间的关系来进行预测。
这些影响因素可以包括季节性变化、经济指标和市场趋势等。
通过回归分析，可以确定各个因素的权重和影响程度，从而预测未来的需求量。
2. 时间序列分析模型：时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，它通过观察和分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征来进行预测。
在运输需求预测中，可以使用各种时间序列模型，如移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
这些模型可以帮助运输公司捕捉到运输需求的周期性和季节性变化，从而提供准确的预测结果。
3. 机器学习模型：机器学习是一种基于数据和模式识别的预测方法，它通过训练模型来学习和预测未来的需求。
在运输需求预测中，可以使用各种机器学习算法，如决策树、随机森林和神经网络等。
通过输入历史数据和其他影响因素，机器学习模型可以自动学习运输需求的规律和模式，并给出准确的预测结果。
运输需求预测模型的应用可以在各个层面上实现，包括运输公司的运营决策、供应链管理者的需求规划和资源配置等。
以下是一些典型的应用场景：1. 运力调度优化：通过运输需求预测模型，运输公司可以更准确地预测未来的货运量，从而优化运力的调度和资源的配置。
这样可以避免运力的浪费和过剩，提高运输效率和成本效益。
2. 场地规划和货物配送：在城市物流和快递行业中，准确预测未来的运输需求对于场地规划和货物配送至关重要。
§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。
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
)
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。
物流需求预测指数平滑法
物流需求预测指数平滑法
物流需求预测指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，用于预测未来一段时间内的物流需求量。
指数平滑法基于以下假设：未来的物流需求量与过去的需
求量有关，且近期的需求量对未来的影响更大。
根据这一
假设，指数平滑法通过对历史需求量进行加权平均来预测
未来的需求量。
具体步骤如下：
1. 初始化：选择一个平滑系数α（0<α<1），并将第一个
观测值作为初始预测值。
2. 预测：根据平滑系数α和上一期的预测值，计算当前
期的预测值。
预测值的计算公式为：预测值= α * 当前
观测值 + (1 - α) * 上一期预测值。
3. 更新：将当前期的预测值作为下一期的上一期预测值，
并继续进行预测。
通过不断迭代上述步骤，可以得到未来一段时间内的物流
需求量的预测结果。
需要注意的是，选择合适的平滑系数α对预测结果的准确
性有很大影响。
较小的α会使得预测结果对过去观测值的
依赖性较强，而较大的α则会使得预测结果对当前观测值
的依赖性较强。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况
选择合适的α值。
另外，指数平滑法适用于时间序列平稳、趋势稳定的情况。
如果时间序列存在季节性或趋势变化较大的情况，需要使
用其他更复杂的预测方法，如季节性指数平滑法或回归分
析等。
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¬ 随机性需求
上述几种以外的需求
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物流需求预测程序与方法
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三、物流需求预测内容
¬ 对市场总潜力进行预测 ¬ 对企业经营地区市场潜力进行预测 ¬ 企业经营地区范围内社会购买力的
发展趋势预测 ¬ 企业所生产和经营产品的需求趋势
预测 ¬ 产品生命周期及新产品投入市场的
成功率预测 ¬ 产品市场占有情况预测
•明确预测目的
•落实组织工作 •收集资料情报
•资料整理与数据分析
•选定预测方法
•预测模型构思与确立
•运算与预测
•模型验证评价 •预测结果验证
•不满意 •不满意
•提交预测报告
物流需求预测程序与方法
五、物流需求预测程序
¬ 搜集预测资料 ¬ 分析判断 ¬ 选定预测方法和技术并作出判断 ¬ 分析预测误差和最终完成预测报告
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3rew
演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
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2020/11/22
物流需求预测程序与方法
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物流需求预测程序与方法
•指数平滑法预测误差比较
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物流需求预测程序与方法
（二）回归预测法
一元线性回归预测法：Y=a+bX
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物流需求预测程序与方法
•例：国外足球赛上咖啡销量与温度的关系：
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•Y=咖啡消耗量，X=温度，Y=49.775-0.45X
¬ 横向类推预测法-同一时期，不同地区 在同一时期内对某一地区某项产品的市 场情况与其他地区的市场情况进行比较， 然后预测这个地区的未来市场情况。
物流需求预测程序与方法
二、定量预测方法:
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（一）时间序列分析：
以时间为独立变量，把过去需求和时间的 关系作为需求模式来估计未来需求。
包括方法: • 简单移动平均 • 加权移动平均 • 指数平滑
二、物流需求特征
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在企业生产经营过程中，供应、生产、销售 环节中所发生的所有物料和产品的流动而引致 的对物流资源和物流能力的需求称为物流需求。
物流需求依附于企业生产经营需求。 ¬ 需求的空间与时间特征 ¬ 需求的规律性和不规律性→ ¬ 相关需求(垂直相关、水平相关）
独立需求 对相关需求项目的预测来源于对基本物资的需求
物流需求预测程序与方 法
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2020/11/22
物流需求预测程序与方法
§1. 物流需求预测内容
一.预测概述 “凡事预则立，不预则废”。 一个有成就的主管人员，不但是当情况发生变化时能及时做出反应
的人，而且又是能预见到变化，并因此而预先采取相应措施的人。
预测：根据具体的决策需要，依据事物以往发展的客观规律性和当 前出现的各种可能性，运用现有的科学方法和手段，对事物发展 的规律性和未来状态做出的估计、测算和推断。
自我调整
•
（5）是加权移动平均法的一种，较近期观测值
的权重比较远期观测值的权重要大
物流需求预测程序与方法
•下一期的预测值=α×（前期实际需求值）+（1-α） ×（前期预测值）
•α是权重，通常称为指数平滑系数，介于0～1之间。
•所有历史因数的影响都包含在前期的预测值内，任 何时刻只需保有一个数字就代表了需求的历史情况。
物流需求预测程序与方法
•选择对象
•发送调查表格
•回收调查问卷 并统计调查结果
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•统计结果的分 析评价
•预测结果
•进行新一轮 的调查表格
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2.类推法
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¬ 纵向类推预测法-不同时间
通过将当前的物流市场情况和历史上曾经发 生过的类似情况进行比较来预测市场未来情 况的方法。
物流需求预测程序与方法
1. 移动平均法：
最适合的预测期：短期。 将一段包含一些数据点的时间段求平均，即用该段时 间段所含数据点的个数去除该段内各点数据值之和。
数学表达式：MAt+1= (At+At-1+At-2+…+At-n+1)
例：前3个月的销售量Байду номын сангаас别为120、150和90，四月份的
移动平均值为：
物流需求预测程序与方法
四、物流需求预测原则与方法
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原则 ¬ 可知性原则 ¬ 系统性原则 ¬ 连续性原则 ¬ 类推性原则 ¬ 因果性原则
方法 ¬ 自顶向下方法（分解法）：适用于较稳定的市场需
求环境或需求量在整个市场上波动不太在的情况 ¬ 自底向上方法：适用于系统需求影响因素不多，并
用历史数据较充分的情况
•
Ft+1=α·Dt+（1－α）·Ft
•
Ft+1=Ft+ α ·（Dt－ Ft ）
• α趋近于1，新预测值将包含一个相当大的调整， 即用前期预测中产生的误差进行调整；
• α趋近于0，新预测值就没有用前次预测的误差 作多大调整。
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物流需求预测程序与方法
例：根据下表给出的1—11月份某商品需求量的 观察值，分别取α=0.1、0.5、0.9，预测12月份 的需求量，并进行误差比较。
预测研究的范围极为广泛，几乎涉及人类社会的各个领域，如 社会预测、科技预测、政治预测、军事预测、文化预测、环境预 测、经济预测，虽然各类预测都有其各自预测的领域、对象、方 式和手段，但他们共同的本质特征就是对各自领域研究对象的未 来不确定的变化趋势进行估测和推断。
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物流需求预测程序与方法
=（120+150+190）/3=120
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物流需求预测程序与方法
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•2.指数平滑法：
• 最适合的预测期：短期。
• 最新数据的权重高于早期数据。
•特点：（1）短期预测中最有效的方法
•
（2）只需要得到很小的数据量就可以连续使用
•
（3）在同类预测法中被认为是最精确的
•
（4）当预测数据发生根本性变化时还可以进行
物流需求预测程序与方法
•五、物流需求预测的步骤：
•1.明确预测对象（目标） •2.收集相关资料数据 •3.分析整理数据和资料 •4.选择合适的预测方法 •5.预测与结果评价
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物流需求预测程序与方法
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•
•准备
•阶段
预
测
步
骤 示
•实施 阶段
意
框
图
•验证
阶段
•交付决策阶 段
物流需求预测程序与方法
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物流需求的规律性与不规律性
¬ 季节性需求
产品的需求量随着季节的转换而发生较大的
变化，有明显的季节特征。如：夏日的凉鞋
¬ 周期性需求
产品的需求量随着时间的推移而呈现周期性
的变化。如：家庭生活用品，食用油
¬ 趋向性需求
产品的需求量随着时间的推移而朝着某一个
方向有规律的运动。如：奥运会的吉祥物
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物流需求预测程序与方法
•六、物流需求预测技术
主要有两种预测方法 ¬ 定性预测方法
优点：时间短，成本低，操作性强 缺点：受主观因素的影响较大 ¬ 定量预测方法 优点：科学理论性强，逻辑推理缜密 缺点：成本高，应用困难，需要一定的
理论基础
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物流需求预测程序与方法
•一、定性预测方法（主观性、判断性）
•1.德尔菲法（最合适的预测期：中期到长期）： • 专家的选择非常重要 • 由一组专家分别对问卷作回答、由组织者汇集调 查结果，如果统计结果显示专家的意见比较分散， 则需要重新设计调查表，进行新一轮的调查，如果 专家的意见比较集中一致，则就得到最终的调查预 测结果。 •执行过程如下图
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