20XX年仓储与库存管理.ppt

7.3.1预测技术类别及应用 1. 预测概述 定义：需求预测，是根据市场过去和现在的需求状况以及影响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，对反映市场需求的指标的变化以及发展的趋势进行预测。 划分：按照时间跨度标准，可以将预测分为四类： 长期预测 中期预测 短期预测 近期预测 　 预测结果由以下六个部分组成，包括：基本需求、季节性需求、趋向性需求、周期性需求、促销因素和随机性需求。 7.3.1预测技术类别及应用 由以上各个部分，并经过一定的假定之后，可以产生如下的预测模型： ：时期t的预测数量； ：时期t的基本需求水平； ：时期t的季节性需求； ：趋向性需求，每一时期的增减数量； ：时期t的周期性需求； ：时期t的促销因素； ：随机性需求。 7.3.1预测技术类别及应用 对于从属需求和独立需求产品的预测是不同的，即从属需求产品无需进行专门的预测，只需预测其所从属的基本产品的需求；而独立需求的产品由于与其它产品没有相关性，只需对自己的需求进行预测。 从方法论上可以将预测分为自顶向下法（top-down approach）和自底向上法(bottom-up approach)。 自顶向下法 7.3.1预测技术类别及应用 所谓自顶向下法也称分解法。如图所示，先展开整个企业集团层次上的需求预测，通过历史数据分析的结果将需求量按一定比例分摊到各地。 自底向上法是一种分散化的方法，每个配送中心可以独立地展开预测。 预测的流程可以分为以下几步： 明确预测对象； 选择合适的预测技术； 收集相关的资料数据； 预测； 将预测结果用于实际并进行评价。 7.3.1预测技术类别及应用 2.预测技术分类及应用 一般将预测技术分为定性预测技术和定量预测技术两种。 定性预测技术分析? 德尔菲法（Delphi Method） 德尔菲法又称专家调查法，是通过对专家 　背靠背(即专家之间互不见面或协商)的匿名征 　询方式进行预测的一种方法。 　　　使用德菲尔法进行预测，专家的选择至关 　重要。德菲尔法经常用于新产品的销售预测， 　利润预测及技术预测等。 7.3.1预测技术类别及应用 类比预测法（Analogy Method） 　 定义：类比预测法，又称对比类推法，其基本原理是利用两种事件发生的时间差异、形式上相同或相似的特征，预测尚未发生的某些现象的演变规律或特性。 　分类：类比可以分为纵向类比预测和横向类比预测。 　　所谓纵向是指不同时期的同一市场，横向是指对同一时期不同地区市场进行比较，以用来预测市场未来发展变化。 　 评价:定性预测法需要的数据少，能应用专家的知识，从而能考虑无法定量的因素，简便易行，因此在物流预测中是一种不可缺少的灵活的预测方法。但是在定性预测中，人的主观因素较大，方法很难标准化，准确性难以把握。 7.3.1预测技术类别及应用 定量预测技术 　 定义：定量预测技术是建立在对数据资料的大量、准确和系统的占有基础之上，应用数学模型和统计方法描述事物之间的映射关系和发展规律，对相关指标的变化趋势和未来结果进行预测的方法。 　时间序列预测法（Time Series Method） 　　　时间序列预测法就是从纷繁复杂的历史数据中，分析探索出预测对象的发展变化规律，作为预测的依据。 　　　这类技术比较适合于短期预测。如果实际的需求速率变化较大的话，其预测的准确性将难以保证。 　　　有四种主要的时间序列预测技术：移动平均、单一指数平滑、外延平滑和适应性平滑。　 9.3.1预测技术类别及应用 1）移动平均法（Moving Average Method） 　　　 移动平均法就是从时间序列的第一项数据开始，选取一定项数的数据求平均数，作为对下一个时期的预测，然后逐项移动，边移动边求平均，在进行新的一次预测时，需要剔除一个最早的数据，加上一个必威体育精装版的数据，由此进行下去，就可以得到一个由移动平均数组成的新的时间序列。 移动平均可以表示为如下的数学公式： 　　 ：时期t＋1的移动平均数，即预测值； 　　 ：时期i的销售量； 　 　 ：总时期次数。 7.3.1预测技术类别及应用 2）单一指数平滑（Ecponential Smoothing Method） 　　　　 单一指数平滑是对过去的预测数据和实际需求水平的加权平均来估算未来的销售量。新的预测是由过去的预测与实际实现的销售量之间的差别，而形成的对过去预测的调整。该模型的基本公式如下： 　　　：时期t＋1的销售量预测值； 　　　：时期t的预测值； 　　　：时期t的实际需求；