乔普拉-供应链管理（第7版）chopra_scm7_inppt_07.pptxVIP

供应链管理：战略、计划和运作第 7 版第 7 章供应链中的需求预测Copyright ? 2019, 2016, 2013 Pearson Education, Inc. All Rights Reserved 学习目标7.1 理解预测对于企业和供应链的作用7.2 识别需求预测的组成及一些基本的预测方法7.3 根据供应链中的历史需求数据，运用时间序列法进行需求预测7.4 分析需求预测以估计预测误差7.5 使用Excel建立时间序列预测模型 供应链中预测的作用供应链中所有计划决策的基础推动流程和拉动流程均需进行需求预测生产计划、库存、综合计划销售人员配置、促销、新产品上市工厂/设备投资、预算计划劳动力计划、雇佣和解雇所有这些决策都是相互关联的 预测的特点预测通常是不准确的，因此应兼顾预测的期望值和预测误差的测量长期预测的精度往往比短期预测低集中预测往往比分散预测更精确一般来说，企业越靠近供应链上游，其所接收到的信息失真就越大 学习目标1小结 (1 / 2)供应链中几乎所有的设计和计划决策都是以预测为基础的。重要的是要认识到，所有的预测都不可能完全精确。因此，预测误差的估计是有效利用预测值的关键。（通过减少相关决策的提前期）缩短预测的时间范围和集中预测是减少预测误差的两种有效方法。 学习目标1小结 (2 / 2)最近出现的一个新现象是，整个供应链协同预测并以此作为决策的基础。协同预测极大地提高了预测的准确性，使供应链能够实现绩效最大化。如果没有协同预测,供应链中远离需求端的环节很可能预测非常不准确,从而导致供应链的低效率和缺乏响应性。 预测的组成及预测方法 (1 / 2)企业必须识别那些影响未来需求的因素，并确定这些因素与未来需求之间的关系过去的需求产品补货提前期广告计划或营销活动价格促销计划经济状况竞争对手采取的行动 预测的组成及预测方法 (2 / 2)定性预测法主要是主观的依赖于人为判断时间序列预测法仅使用历史需求数据最适用于稳定的需求因果关系预测法需求与其他因素之间的关系模拟预测法通过模拟消费者的选择来预测需求 观测到的需求的成分 观测到的需求 (O) = 系统成分 (S) + 随机成分 (R)系统成分 – 需求的期望值需求水平 (剔除季节性因素后的当前需求)需求趋势 (需求增长或下降)季节性因素 (可预测的季节性波动)随机成分 – 预测中偏离系统需求的那部分预测误差 – 预测值与实际需求之间的差异 预测过程中的五个重点理解预测的目标整合整个供应链的需求计划和预测识别影响需求预测的主要因素以合适的集中水平进行预测建立预测的绩效和误差度量标准 学习目标2小结需求是由系统成分和随机成分组成,系统成分度量的是需求的期望值,随机成分度量的是需求围绕期望值波动的大小。系统成分又由需求水平、需求趋势和季节性因素组成。需求水平衡量剔除季节性影响后的当前需求,需求趋势衡量需求当前的增长或下降速率,季节性因素反映的是需求中可预测的季节性波动。预测的目标是估计系统成分和随机成分的大小（以预测误差的形式）。良好的预测需要对预测的目标有一个明确的理解，并且需要供应链进行协同预测。 时间序列预测法三种计算系统成分的方法乘法型S = 需求水平 × 需求趋势 × 季节性因素加法型 S = 需求水平 + 需求趋势 + 季节性因素混合型S = (需求水平 + 需求趋势) × 季节性因素 静态预测法系统成分 = (需求水平+需求趋势)×季节性因素其中L = 第0期的需求水平估计T = 需求趋势的估计St = 第t期季节性因素的估计Dt = 第t期观察到的实际需求Ft = 第t期的需求预测 Tahoe Salt公司 (1 / 5)表 7-1 Tahoe Salt公司的季度需求年份季度时期 t需求 Dt121 8,000132 13,000143 23,000214 34,000225 10,000236 18,000247 23,000 Tahoe Salt公司 (2 / 5)表 7-1 [续]年份季度时期 t需求 Dt318 38,000329 12,0003310 13,0003411 32,0004112 41,000 Tahoe Salt公司 (3 / 5)图 7-1 Tahoe Salt公司的季度需求剔除需求中的季节性因素，并进行线性回归，对需求水平和需求趋势进行估计估计季节性因素 估计需求水平和需求趋势 (1 / 2)时期数 p = 4, t = 3 估计需求水平和需求趋势 (2 / 2) Tahoe Salt公司 (4 / 5)图 7-2 Tahoe Salt公司剔除季节性因素后的需求的Excel工作表 Tahoe Salt公司 (5 / 5)图 7-3 Tahoe Salt公司剔除季节性因素后的需求基于需求随时间的变化