供应链综合计划管理

剔除季节影响后的需 求
19750 20625 21250 21750 22500 22125 22625 24125
45000 40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000
5000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
系列1 系列2 系列3
• S1 =(S1+ S5+ S9) /3=（0.42+0.47+0.52） /3=0.47
• S2 =(S2+ S6+ S10) /3 =（0.67+0.83+0.55） /3=0.68
• S3 =(S3+ S7+ S11) /3 =（1.15+1.04+1.32） /3=1.17
• S4 =(S4+ S8+ S12) /3 =（1.66+1.68+1.66） /3=1.67
• 加法型： – 系统需求=需求水平+需求趋势+季节性需求
• 混合型： – 系统需求=（需求水平+需求趋势）*季节性需 求
• 1、静态预测法
– 假设未来需求水平、需求趋势和季节系数都不随观测 到的新需求而改变。
– 系统需求=（需求水平+需求趋势） *季节性需 求
• 在t期预测t+l期的需求：
Ft+l=〔L+(t+l)T〕St+l
季节系数
0.421874176 0.667111408 1.149367848 1.655629139 0.474856356 0.833989714 1.040394445 1.679112721 0.518246599 0.549009671 1.322150147 1.658106523
季节系数：
第四章 供应链综合计划管理
第1节 供应链需求预测 第2节 供应链总体计划 第3节 供应链中的供给和需求规划：控制 可预测变量
第1节 供应链需求预测
一、预测的作用与特征 二、预测的组成部分及预测方法 三、需求预测的基本方法 四、预测的时间序列 五、预测误差的测定方法 六、案例：天然气公司的需求预测
一、供应链中预测的作用
时期t 需求量Dt
• （1）估计需求水平和需求趋势
剔除季节性需求影响
– P:每次季节性循环包含的期数
– 从l+1到l+p这段时期的平均需求是l+(p+l)/2 时期剔除季节性影响后的需求
Dt=(Dt-p/2+Dt+p/2+Σ2Di)/2p——偶数
Dt=(ΣDi)/p
——奇数
– 如p=4，t=3 ，D3 =(D1+D5+Σ2Di)/2*4
D=L+tT
• D=L+Tt • Exel(工具/数据分析/回
归)
• D=18439+524t
Intercept
Coefficien
ts
标准误差
18438.99 440.8087
X Variable 1
523.8095 63.95925
时期t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
– 如p=3，t=3 ，D3 = (D2+D3+D4)/3
案例：
年份 季度 时期t
1
2
1
1
3
2
1
4
3
2
1
4
2
2
5
2
3
6
2
4
7
3
1
8
3
2
9
3
3
10
3
4
11
4
1
12
Dt=(Dt-p/2+Dt+p/2+Σ2Di)/2p
需求量Dt
8000 13000 23000 34000 10000 18000 23000 38000 12000 13000 32000 41000
• 需求预测是供应链中所有计划的基础 • 需求预测是推拉流程的起点
– 推：规划生产能力、库存 – 拉：规划供给水平——零部件和生产线
– 拥有稳定需求的成熟产品最容易预测 – 原材料供应和成品需求不确定性大的产品难预
测
二、预测的特点
• 预测通常是不准确的 • 长期预测的准确性通常比短期预测低 • 综合预测准确性比分解预测高 • 企业越处在供应链上游，预测误差也越大
三、预测的组成及预测方法
• 1、影响需求预测的因素 – 历史需求 – 产品提前期 – 广告计划或其他营销努力 – 经济状况 – 价格折扣 – 竞争者采取的行动
• 2、预测方法 – 定性法（qualitative）
• 历史数据少，专家对市场的见解非常重要
– 时间序列法（time series）
• 未来需求与过去需求相关性大
• （2）估计季节系数
St=dt/Dt
时期t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
需求量dt 8000 13000 23000 34000 10000 18000 23000 38000 12000 13000 32000 41000
剔除季节影响后的需求
18963 19487 20011 20536 21059 21583 22107 22631 23155 23679 24203 24727
– 因果关系法
• 需求预测与某些外界因素高度相关
– 仿真法
四、需求预测的基本步骤
• 1、理解预测的目标 • 2、把供应链的需求计划和预测整合起来 • 3、了解和识别顾客群 • 4、识别影响需求预测的主要因素 • 5、确定合适的预测技术 • 6、设定预测绩效和误差侧度
五、时间序列预测法
• 乘法型： – 系统需求=需求水平*需求趋势*季节性需求
– L=基期的预计需求水平 – T=预计需求趋势 – St=预计t期的季节系数 – Dt=实际观测的t期需求 – Ft=预测的t期需求
案例：
年份 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4

季度 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1
时期t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
需求量Dt 8000 13000 23000 34000 10000 18000 23000 38000 12000 13000 32000 41000
剔除季节影响后的需求
18963 19487 20011 20536 21059 21583 22107 22631 23155 23679 24203 24727
需求量Dt 8000 13000 23000 34000 10000 18000 23000 38000 12000 13000 32000 41000
45000 40000 35000 30000 25000 20000 15000 10000
5000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12