第6讲 供应链的需求预测.ppt

第六章 供应链的需求预测 学习目标 1、理解预测在供应链和企业中的作用 2、识别需求预测的组成部分 3、根据历史需求数据，用时间序列法来进行供应链需求预测 4、通过分析需求预测来评估预测误差 供应链中预测的作用 需求预测是企业和供应链的设计和计划决策的基础，推动流程和拉动流程都依据需求预测来进行； 需求预测可以降低需求的不确定性，提高供给和需求的匹配能力； 需求预测有助于企业和供应链的应变； 合作预测更为准确，更能提高供应链的绩效； 拥有稳定需求的成熟产品容易预测，时尚产品和高技术产品的需求难以预测 预测的特点 1、预测通常是不准确的； 2、长期预测的准确性要比短期预测的准确性低； 3、综合预测比分解预测要准确； 4、在公司中靠近供应链的上游接到的信息失真越多，预测精度越差 需求预测的组成部分：影响因素 过去需求 产品提前期 广告计划或其他营销努力 经济状况 计划价格折扣 竞争者采取的行动 需求预测的组成部分 顾客的需求受到一系列变化因素的影响，如果公司能够确定这些变化因素是如何影响需求的，那么在一定程度上这些需求就可以进行预测 1、识别影响未来需求的因素（主观与客观） 2、确定这些因素与未来需求的关系 预测的方法 1、定性法：只能获得很少的历史数据或专家对市场的见解十分重要时（专家会谈法、德尔菲法） 2、时间序列法：运用历史需求对未来需求进行预测，需求预测的起点 3、因果关系法：需求预测与外部某些因素高度相关时，利用外部因素的变化预测未来的需求 4、仿真法：结合时间序列法和因果关系法来模拟消费者选择来预测需求。 当未来需求与过去的需求模式、增长模式和任何季节性模式有关联时，使用时间序列法是最准确的 观察到的需求（O）=系统成分(S)+随机成分(R) 其中系统成分由需求水平、需求趋势和季节性因素组成 需求预测的基本步骤 理解预测的目标 把供应链的需求计划和预测整合起来 了解和识别顾客群 认识影响需求预测的主要因素 确定合适的预测技术 设定预测绩效和误差测度 时间序列预测法 任何预测方法的目标都是对需求的系统成分进行预计，而对随机成分进行估计 它也能表现为如下列方程所示的多种形式： 乘法型：系统成分＝需求水平×需求趋势×季节系数 加法型：系统成分＝需求水平＋需求趋势＋季节系数 混合型：系统成分＝（需求水平＋需求趋势）×季节系数 时间序列法分为：静态法和适应法。 静态法（Static）：只对需求中系统成分的各个要素（需求水平、需求趋势、季节系数）预测一次，不根据观察到的新需求更新系统成分。 适应法（Adaptive）：根据观察到的新需求更新系统成分的各个要素的预测。包括移动平均、指数平滑和进行需求趋势及季节性需求修正后的指数平滑。 静态预测法 假定需求的系统成分是混合型 混合型：系统成分＝（需求水平＋需求趋势）×季节系数 静态预测法 L＝基期的需求水平估计（对基期剔除季节性影响后的需求预测） T＝需求趋势的估计 St＝t期的季节性系数估计 Dt＝ t期实际观测到的需求值 Ft＝预测的t期需求 预测公式：Ft+l=[L+(t+l)T]St+l 步骤： 剔除季节性需求的影响，用线性回归预测需求水平和需求趋势； 估计季节系数。 第一步：估计需求水平和需求趋势 在预测需求水平和需求趋势之前，必须对需求数据进行处理，以剔除季节系数的影响 剔除季节性影响后需求以一个固定比率变化，即剔除季节性影响后的需求与时间t之间存在一个线性关系： Dt = L + tT Time Series of Demand 第二步：估计季节系数 我们可以用时期t的实际需求与时期t剔除季节性因素影响的需求的比值表示季节系数： Estimating Seasonal Factors 预测季节性系数 如果数据中存在一个r的季节性循环，对所有pt+i, 1≤i≤p为形式的时期，定义 在本例中 S1 = (0.42+0.47+0.52)/3 = 0.47 S2 = (0.67+0.83+0.55)/3 = 0.68 S3 = (1.15+1.04+1.32)/3 = 1.17 S4 = (1.66+1.68+1.66)/3 = 1.67 适应性预测法 在适应性预测法中，需求水平、需求趋势和季节性系数要随着每次观测到的实际需求量进行更新，采用混合型的系统成分表达 框架也可以用于不包含需求趋势或季节系数的情况 适应性预测法 对需求水平、需求趋势的预测在每次观察后做出调整 适应性预测的常见方法 移动平均法 单一指数平滑法 Holt’s model (需求趋势) Winter’s model (需求趋势和季节性需求) Lt = t期末的预计需求水平 Tt = t期末的预计需求趋势 St = t期末的预计季节系数 Ft = t期 的预测