P物流需求預測new課件

1、2022/8/201第7章 物流需求預測物流需求預測內(nèi)容物流需求預測原則、方法和程序物流需求預測技術(shù)常用預測技術(shù)第1頁，共74頁。2022/8/2027.1物流需求預測內(nèi)容 “凡事預則立，不預則廢”。 預測：根據(jù)具體的決策需要，依據(jù)事物以往發(fā)展的客觀規(guī)律性和當前出現(xiàn)的各種可能性，運用現(xiàn)有的科學方法和手段，對事物發(fā)展的規(guī)律性和未來狀態(tài)做出的估計、測算和推斷。 物流需求特征物流需求預測的作用物流需求預測的內(nèi)容物流需求預測的類型第2頁，共74頁。2022/8/203物流需求：在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中，供應、生產(chǎn)、銷售環(huán)節(jié)中所發(fā)生的所有物料和產(chǎn)品的流動而引致的對物流資源和物流能力的需求稱為物流需求。物流需

2、求依附于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營需求。不僅僅指具有支付能力的實際的物流需求，也應該包含潛在的物流市場需求。7.1.1物流需求特征第3頁，共74頁。2022/8/204需求的空間與時間特征需求的規(guī)律性和不規(guī)律性相關(guān)需求和獨立需求第4頁，共74頁。2022/8/205需求的空間與時間特征物流需求有時間性和空間性兩個維度，要求物流管理者必須知道需求量發(fā)生在何處、何時。需求的規(guī)律性和不規(guī)律性規(guī)律性基本需求水平趨勢變化因素季節(jié)變化因素周期性因素促銷性因素不規(guī)律性某種產(chǎn)品的總體需求量不大，需求時間和需求量又非常不確定，需求模式是間歇式的，這種需求就是不規(guī)律的。第5頁，共74頁。2022/8/206實際需求趨勢變化季節(jié)

3、變化周期變化隨機變化第6頁，共74頁。2022/8/207相關(guān)需求和獨立需求相關(guān)需求：指某種物質(zhì)的需求量與其他物資有直接的配套關(guān)系，是按特定的生產(chǎn)計劃要求派生出來的，當其它某種物資的需求量確定后，就可以直接推算出它的需求量。垂直相關(guān)需求就是將需求分為若干層次水平相關(guān)需求指物資中包括的附屬物、贈品、促銷品等獨立需求指某種物資的需求量是由外部市場的需求決定的，與其它物資不存在直接的相關(guān)關(guān)系。第7頁，共74頁。2022/8/2087.1.2 物流需求預測的作用是物流管理的重要手段是制定物流發(fā)展戰(zhàn)略目標的依據(jù)是物流管理的重要環(huán)節(jié)第8頁，共74頁。2022/8/2097.1.3 物流需求預測內(nèi)容物流需求

4、預測：就是根據(jù)物流市場過去和現(xiàn)在的需求狀況以及影響物流市場需求變化的因素之間的關(guān)系，利用一定的經(jīng)驗判斷、技術(shù)方法和預測模型，應用合適的科學方法對有關(guān)反映市場需求指標的變化以及發(fā)展的趨勢進行預測。目的：及時準確地掌握市場物流需求情況的變化規(guī)律，結(jié)合本企業(yè)的實際狀況，采取一定的分析方法提出切實可行的需求目標，在此基礎(chǔ)上制定需求計劃，指導諸如原材料或貨物的購進、庫存的控制、必要設(shè)施的配備等企業(yè)物流工作的開展。第9頁，共74頁。2022/8/2010物流需求內(nèi)容對市場總潛力進行預測對企業(yè)經(jīng)營地區(qū)市場潛力進行預測企業(yè)經(jīng)營地區(qū)范圍內(nèi)社會購買力的發(fā)展趨勢預測企業(yè)所生產(chǎn)和經(jīng)營產(chǎn)品的需求趨勢預測產(chǎn)品生命周期及新

5、產(chǎn)品投入市場的成功率預測產(chǎn)品市場占有情況預測第10頁，共74頁。2022/8/2011對市場總潛力進行預測即市場對產(chǎn)品的最大需求量，企業(yè)所能獲得的最大銷售量對企業(yè)經(jīng)營地區(qū)市場潛力進行預測1）市場組合法：潛在客戶與潛在客戶的潛在購買力之積2）多重因素指數(shù)法：按一定規(guī)律賦予每個因素一定的權(quán)數(shù)，然后加權(quán)平均得出最后結(jié)果。第11頁，共74頁。2022/8/2012企業(yè)經(jīng)營地區(qū)范圍內(nèi)社會購買力的發(fā)展趨勢預測社會購買力企業(yè)不直接預測，只利用有關(guān)部門的預測資料對旺季市場、促銷市場和節(jié)日市場也予以預測，把其作為物流需求預測的一個部分企業(yè)所生產(chǎn)和經(jīng)營產(chǎn)品的需求趨勢預測包括對一定時期內(nèi)市場的需求量以及客戶對產(chǎn)品的

6、品種、規(guī)格、款式、質(zhì)量、包裝、需要時間等需求的變動趨勢。是企業(yè)制定產(chǎn)品生產(chǎn)和經(jīng)營計劃、安排物流能力的重要依據(jù)。第12頁，共74頁。2022/8/2013產(chǎn)品生命周期及新產(chǎn)品投入市場的成功率預測產(chǎn)品生命周期：包括試銷、暢銷、飽和及衰退四個階段處于不同階段，市場需求量不同，經(jīng)營側(cè)重點也不同，因此需精確預測產(chǎn)品生命周期產(chǎn)品市場占有情況預測產(chǎn)品市場占有情況包括市場占有率、市場擴大率和市場覆蓋率第13頁，共74頁。2022/8/2014市場占有率在一定時期內(nèi)、一定的市場范圍內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營產(chǎn)品的銷售額占同期市場同種產(chǎn)品銷售總額的比例市場擴大率把產(chǎn)品本年度市場占有率與上年度市場占有率對比，可預測該產(chǎn)品的市場

7、地位，比值大于1，表明市場地位擴大了，反之，就是縮小了。市場覆蓋率與市場占有率相關(guān)的指標。越大，表明產(chǎn)品的知名度越高，競爭力就越強。第14頁，共74頁。2022/8/20157.1.4物流需求預測的類型按預測時間長短分類 短期預測、中期預測和長期預測 按預測的空間范圍分類 宏觀預測、中觀預測和微觀預測 按預測的方法分類 定性預測和定量預測 第15頁，共74頁。2022/8/20167.2物流需求預測原則、方法和程序物流需求預測原則物流需求預測方法物流需求預測程序第16頁，共74頁。2022/8/20177.2.1物流需求預測原則可知性原則利用科學的預測技術(shù)可以掌握在大量復雜現(xiàn)象掩蓋下的事物發(fā)展

8、的規(guī)律性系統(tǒng)性原則預測事物是一個整體，不能將其隨意割裂一個系統(tǒng)具有層次性，即事物發(fā)展有高級階段、中級階段和初級階段之分事物內(nèi)部是由許多小系統(tǒng)構(gòu)成的，小系統(tǒng)之間相互聯(lián)系相互制約第17頁，共74頁。2022/8/2018連續(xù)性原則（慣性）任何事物的發(fā)展變化過程都要經(jīng)歷過去、現(xiàn)在、未來三個部分。必須在了解事物過去和現(xiàn)在的基礎(chǔ)上，依照這個原則預測事物的未來發(fā)展趨勢類推性原則事物之間往往存在某些相似的結(jié)構(gòu)和發(fā)展模式，可以根據(jù)已知的事物的結(jié)構(gòu)和發(fā)展模式來推斷與它相似的事物的結(jié)構(gòu)和發(fā)展趨勢。因果性原則客觀事物或各種現(xiàn)象之間通常存在一定的因果關(guān)系，可以依據(jù)已知的原因推斷未知的結(jié)果，即當自變量已知時，就可以推斷

9、出因變量的預測值。第18頁，共74頁。2022/8/20197.2.2 物流需求預測方法自頂向下方法也稱分解法，是先由企業(yè)對未來市場需求總量進行預測，然后按各地的歷史銷售量把預計的未來市場需求總量分攤到各地。適用于較穩(wěn)定的市場需求環(huán)境或需求量在整個市場上波動不太在的情況自底向上方法是一種分權(quán)方法，指企業(yè)所屬的各地區(qū)的銷售/配送網(wǎng)點對相應區(qū)域的市場需求狀況進行預測，然后企業(yè)總部再對這些預測匯總和分析，得到最終預測結(jié)果。適用于系統(tǒng)需求影響因素不多，并用歷史數(shù)據(jù)較充分的情況第19頁，共74頁。2022/8/20207.2.3 物流需求預測程序確定預測目標按計劃、決策的需要，確定預測對象、規(guī)定預測的時

10、間期限和希望預測結(jié)果達到的精確度等搜集預測資料整理、分析已有的相關(guān)數(shù)據(jù)資料；收集、調(diào)查尚未擁有的資料數(shù)據(jù)。分為歷史資料和現(xiàn)實資料兩類選定預測方法和技術(shù)并作出判斷對需求比較穩(wěn)定的產(chǎn)品，用簡單移動平均法；屬于趨勢型產(chǎn)品，用加權(quán)平均法、指數(shù)平均法和回歸分析法加以預測；對于隨機性的情況，采取定性分析與定量分析相結(jié)合的方法加以預測。分析和最終完成預測報告對預測結(jié)果的準確性和可靠性進行驗證，估計預測誤差，得到最終預測結(jié)果，形成預測報告。第20頁，共74頁。2022/8/2021明確預測目的落實組織工作收集資料情報資料整理與數(shù)據(jù)分析選定預測方法預測模型構(gòu)思與確立運算與預測模型驗證評價預測結(jié)果驗證提交預測報告

11、準備階段實施階段驗證階段交付決策階段預測步驟示意框圖不滿意不滿意第21頁，共74頁。2022/8/20227.3 物流需求預測技術(shù)預測技術(shù)分類預測技術(shù)類型的特點 預測技術(shù)選擇及應用 預測誤差計算第22頁，共74頁。2022/8/20237.3.1預測技術(shù)分類定性預測方法（主觀性、判斷性）利用判斷、直覺、調(diào)查或比較分析對未來作出定性估計的方法 優(yōu)點：時間短，成本低，操作性強 缺點：受主觀因素的影響較大定量預測方法 優(yōu)點：科學理論性強，邏輯推理縝密 缺點：成本高，應用困難，需要一定的理論基礎(chǔ)第23頁，共74頁。2022/8/2024定性預測法德爾菲法市場調(diào)查預測法類推預測法專家判斷法定量預測法時間

12、序列時間序列分解法移動平均法指數(shù)平滑法因果關(guān)系回歸分析第24頁，共74頁。2022/8/20257.3.2 預測技術(shù)的特點德爾菲法（最合適的預測期：中期到長期）由一組專家分別對問卷作回答、由組織者匯集調(diào)查結(jié)果，如果統(tǒng)計結(jié)果顯示專家的意見比較分散，則需要重新設(shè)計調(diào)查表，進行新一輪的調(diào)查，如果專家的意見比較集中一致，則得到最終的調(diào)查預測結(jié)果。優(yōu)點不受地區(qū)人員的限制，應用廣泛、費用較低?？梢苑謩e對不同的專業(yè)人士進行調(diào)查，能夠得到各種不同的觀點和意見，通常在歷史資料不足或不可測因素較多時尤為適用缺點預測結(jié)果取決于專家的學識、經(jīng)驗、心理狀態(tài)和對預測問題感興趣的程度，受主觀認識制約較強。 專家的選擇非常重

13、要第25頁，共74頁。2022/8/2026市場預測法通過市場調(diào)查，收集市場變化的最新數(shù)據(jù)，進行信息加工和預測。市場的需求與供給調(diào)查競爭對手情況調(diào)查企業(yè)物流運作狀況調(diào)查物流政策法規(guī)情況調(diào)查企業(yè)客戶調(diào)查第26頁，共74頁。2022/8/2027類推預測法縱向類推預測法（相關(guān)預測）不同時間通過將當前的物流市場情況和歷史上曾經(jīng)發(fā)生過的類似情況進行比較來預測市場未來情況的方法。橫向類推預測法（對比預測）同一時期，不同地區(qū)在同一時期內(nèi)對某一地區(qū)某項產(chǎn)品的市場情況與其他地區(qū)的市場情況進行比較，然后預測這個地區(qū)的未來市場情況。第27頁，共74頁。2022/8/2028專家判斷法簡便直觀，適用于預測受社會因素

14、影響，不能反映真正的一致意見的情況頭腦風暴法與德爾菲法區(qū)別第28頁，共74頁。2022/8/2029時間序列預測利用企業(yè)以往積累的相關(guān)數(shù)據(jù)來進行統(tǒng)計預測的方法假定預測對象未來的變動類似于過去的變動歷史數(shù)據(jù)應具有相對清楚而穩(wěn)定的關(guān)系和趨勢適于短期預測第29頁，共74頁。2022/8/2030因果關(guān)系分析法的特點基本前提是預測變量的水平取決于其它相關(guān)變量的水平，或者說要預測的變量與其它相關(guān)變量之間存在原因和結(jié)果的關(guān)系。難點：因果關(guān)系難發(fā)現(xiàn)預測誤差較大統(tǒng)計形式回歸模型描述形式投入-產(chǎn)出模型生命周期模型第30頁，共74頁。2022/8/2031理解預測的目的識別影響預測的主要因素選擇適當?shù)念A測技術(shù)并測

15、試誤差預測方法選擇與評價的幾項原則 （1）理論上合理 （2）簡單而適用 （3）解釋能力強 （4）預測誤差小、預測能力高 （5）穩(wěn)定性能好7.3.3預測技術(shù)選擇及應用第31頁，共74頁。2022/8/2032預測誤差=實際需求 預測需求平均誤差（MD）絕對平均誤差（MAD）均方誤差（MSE）7.3.4預測誤差計算MD=預測誤差 nMAD=|預測誤差| nMSE=(預測誤差)2 n第32頁，共74頁。2022/8/2033（1）理論預測誤差選用預測方案之前，利用數(shù)學統(tǒng)計模型所估計的理論預測值，與過去同期的實際觀察值相比而產(chǎn)生的誤差，分析、改進、選擇較為合適的數(shù)學統(tǒng)計模型。（2）實際預測誤差選用預測

16、方案之后，追蹤、檢查預測方案的實施結(jié)果是否合乎實際的情況，分析預測誤差的大小以及所造成的原因，總結(jié)經(jīng)驗，進一步改進今后的預測工作。 分析預測誤差要考慮的情況第33頁，共74頁。2022/8/2034 對預測結(jié)果的評價，主要來自統(tǒng)計檢驗和直觀判斷兩個方面，從而判斷預測結(jié)果的可信度、是否跟實際情況相吻合等。根據(jù)對預測結(jié)果的分析與評價，確定最終的預測值。第34頁，共74頁。2022/8/20357.4 常用物流需求預測技術(shù)德爾菲法時間序列分解法移動平均法指數(shù)平滑法因果分析法一元線性回歸法第35頁，共74頁。2022/8/20367.4.1德爾菲法選擇對象發(fā)送調(diào)查表格回收調(diào)查問卷并統(tǒng)計調(diào)查結(jié)果預測結(jié)果

17、進行新一輪的調(diào)查表格統(tǒng)計結(jié)果的分析評價第36頁，共74頁。2022/8/2037基本程序： 由企業(yè)外的見識廣博，學有專長的專家作市場預測。先請一組專家（1050人）獨立地對需要預測的問題提出意見，公司主持人把各人意見綜合，整理后又反饋給每個人，使他們有機會比較一下他人不同的意見。如仍堅持自己的意見，可進一步說明理由，再寄給主持人。主持人整理后再次反饋給每個人，如此重復三四次后，一般可得出一個比較一致的意見。第37頁，共74頁。2022/8/20387.4.2時間序列分解法時間序列：指在一個給定的時期內(nèi)按照固定時間間隔（例如，1小時、一周或一月等）把某種變量的數(shù)值依時間先后順序排列而成的序列。

18、（1）趨勢因素 T （5）基本需求量 B （2）季節(jié)性因素 S （6）促銷因素 P （3）周期性因素 C （7）預測量 F （4）隨機性因素 I F=（BTSPC)+I例：假設(shè)某一商店5月份玩具銷售量的季節(jié)性指數(shù)是1.2，則表明當月玩具銷售量比月平均銷售量高出20。如果7月份的季節(jié)系數(shù)是0.9，則表明7月份的銷售量是月平均銷售量的90。第38頁，共74頁。2022/8/2039從時間序列的第一項數(shù)值開始，選取一定的項數(shù)求得序列的平均數(shù)，得到一個下期的預測值。然后逐項移動，邊移動邊平均，在進行一次新預測時，必須加進一個新數(shù)據(jù)和剔除一個最早的數(shù)據(jù)，這樣進行下去就可以得到一個有移動平均數(shù)（即各期預測

19、值）組成的新時間序列。7.4.3移動平均法第39頁，共74頁。2022/8/2040移動平均法最適合的預測期：短期。將一段包含一些數(shù)據(jù)點的時間段求平均，即用該段時間段所含數(shù)據(jù)點的個數(shù)去除該段內(nèi)各點數(shù)據(jù)值之和。 數(shù)學表達式：例：前3個月的銷售量分別為120、150和90，四月份的移動平均值為： =（120+150+190）/3=120第40頁，共74頁。2022/8/2041簡單移動平均法預測月份實際銷量(百臺)n=3(百臺)n=4(百臺)12345678910111220.0021.0023.0024.0025.0027.0026.0025.0026.0028.0027.0029.0021.3

20、322.6724.0025.3326.0026.0025.6726.3327.0021.7523.3324.7525.5025.7526.0026.2526.50第41頁，共74頁。2022/8/20427.4.4指數(shù)平滑法根據(jù)實際值與預測值分別以不同權(quán)數(shù)，計算加權(quán)平均數(shù)作為下期的預測值。特點只需要得到很小的數(shù)據(jù)量就可以連續(xù)使用當預測數(shù)據(jù)發(fā)生根本性變化時還可以進行自我調(diào)整是加權(quán)移動平均法的一種，較近期觀測值的權(quán)重比較遠期觀測值的權(quán)重要大第42頁，共74頁。2022/8/2043是權(quán)重，通常稱為指數(shù)平滑系數(shù)，介于01之間。平滑常數(shù)決定了預測對偏差調(diào)整的快慢。 的值越接近于0，預測對偏差的調(diào)整就越

21、慢（即預測對時間序列做出了更大的平滑）。反之， 的值越趨于1，預測對偏差的調(diào)整就越迅速，同時平滑效果就越差。一次指數(shù)平滑第43頁，共74頁。2022/8/2044經(jīng)驗判斷法當時間序列呈現(xiàn)較穩(wěn)定的水平趨勢時，應選較小的值，一般可在0.050.20之間取值；當時間序列有波動，但長期趨勢變化不大時，可選稍大的值，常在0.10.4之間取值；當時間序列波動很大，長期趨勢變化幅度較大，呈現(xiàn)明顯且迅速的上升或下降趨勢時，宜選擇較大的值，如可在0.60.8間選值，以使預測模型靈敏度高些，能迅速跟上數(shù)據(jù)的變化；當時間序列數(shù)據(jù)是上升（或下降）的發(fā)展趨勢類型，應取較大的值，在0.61之間選擇使平均絕對偏差MAD或平

22、均平方誤差MSE最小的值的取值第44頁，共74頁。2022/8/2045二次指數(shù)平滑二次指數(shù)平滑法又稱為雙重指數(shù)平滑法，它是以相同的平滑常數(shù) ，在一次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上再進行一次平滑。用 表示一次指數(shù)平滑值，用 表示二次指數(shù)平滑值 第45頁，共74頁。Yt+T=at+btT Yt+T為t+T期預測值 T為未來預測的期數(shù) at,bt分別為模型參數(shù)at=2St(1)-St(2)bt=(/1-)(St(1)-St(2)2022/8/2046第46頁，共74頁。2022/8/2047三次指數(shù)平滑法 三次指數(shù)平滑法又稱三重指數(shù)平滑。與二次指數(shù)平滑法一樣，三次指數(shù)平滑并不直接用平滑值作為預測值，而用平滑值建

23、立預測模型，再用預測模型進行預測。三次指數(shù)平滑一般用于非線形時間序列的預測 。第47頁，共74頁。2022/8/2048指數(shù)平滑法的用法初始值的確定即第一期的預測值。一般原數(shù)列的項數(shù)較多時（大于15項），可以選用第一期的觀察值或選用比第一期前一期的觀察值作為初始值。如果原數(shù)列的項數(shù)較少時（小于15項），可以選取最初幾期（一般為前三期）的平均數(shù)作為初始值。指數(shù)平滑方法的選用一般可根據(jù)原數(shù)列散點圖呈現(xiàn)的趨勢來確定。如呈現(xiàn)直線趨勢，選用二次指數(shù)平滑法；如呈現(xiàn)拋物線趨勢，選用三次指數(shù)平滑法。當時間序列的數(shù)據(jù)經(jīng)二次指數(shù)平滑處理后，仍有曲率時，應用三次指數(shù)平滑法。第48頁，共74頁。2022/8/2049

24、 例：根據(jù)下表給出的111月份某商品需求量的觀察值，分別取 =0.1、0.5、0.9，預測12月份的需求量，并進行誤差比較。第49頁，共74頁。2022/8/2050第50頁，共74頁。2022/8/2051使用頻率最高的是回歸分析預測找出預測對象（因變量）與影響預測對象的各種因素（自變量）之間的關(guān)系，并建立回歸方程，然后帶入自變量的數(shù)值，求得因變量的方法。優(yōu)點：適用于長期的預測。缺點：可靠的預測需要大量的數(shù)據(jù)資料。方法：線性回歸、非線性回歸；一元回歸、多元回歸。7.4.5因果關(guān)系分析第51頁，共74頁。2022/8/2052一元線性回歸Y=a+bX？影響因素因變量值趨勢線一元線性回歸指影響預

25、測對象的因素只有一個，并且它們之間呈線性關(guān)系第52頁，共74頁。2022/8/2053基于最小二乘法最小二乘法的基本原則是：原數(shù)列的觀測值與模型估計值的離差平方和為最小原數(shù)列的觀測值與模型估計值的離差總和為0第53頁，共74頁。2022/8/2054在實際操作中，為了簡化計算，可設(shè)法使公式可簡化為：第54頁，共74頁。2022/8/2055例：國外足球賽上咖啡銷量與溫度的關(guān)系：Y=咖啡消耗量，X=溫度，Y=49.775-0.45X計算：Excel 函數(shù) INTERCEPT、 SLOPE第55頁，共74頁。案例：沃爾瑪?shù)男枨箢A測 沃爾瑪很早采用協(xié)同計劃、預測和補貨（CPFR）的企業(yè)，通過全盤管理

26、、網(wǎng)絡化運菅的方式來管理供應鏈中的貿(mào)易伙伴。CPFR幫助沃爾瑪建立起一套針對每件商品的短期預測方法，用來指導訂貨。這種由相互協(xié)商確立的短期預測成為改進需求管理的動力，實現(xiàn)了對供給和庫存水平的更好控制。CPFR項目的實施幫助沃爾瑪和供應商節(jié)約了大量的庫存維護成本，并促使沃爾瑪逐步成為一個準時制系統(tǒng)。 在美泰公司工作的首席信息官約瑟夫?？巳羲拐f：“我之所以能夠根據(jù)一個玩具的銷售進度情況決定是增加生產(chǎn)還是停止生產(chǎn)，取決于我得到的信息。以日或者小時為單位獲取的銷售數(shù)據(jù)非常重要，我可以很準確地計算出什么東西在什么地方賣得最好，然后調(diào)整生產(chǎn)。當美泰和生產(chǎn)廠家之間建立起信任、互惠互利的關(guān)系時，整個系統(tǒng)的效能

27、就發(fā)揮出來了。從全球范圍內(nèi)的客戶那里收集的數(shù)據(jù)，可以幫助我最優(yōu)化銷售并為客戶提供最好的價格?！?022/8/2056第56頁，共74頁。 沃爾瑪實施了一個數(shù)據(jù)倉庫項目，在一臺中央服務器上匯總歷史數(shù)據(jù)并進行分析，從數(shù)據(jù)中更好地了解商業(yè)環(huán)境，并做出最好的決策。最初系統(tǒng)只收集銷售點和運輸?shù)臄?shù)據(jù)，之后數(shù)據(jù)倉庫包括了65周的庫存數(shù)據(jù)、預測數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)、降價數(shù)掂、退貨和市場數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)按照每件商品、每個商店和每一天進行歸類。數(shù)據(jù)倉庫中除了沃爾瑪?shù)倪\營數(shù)據(jù)以外，還包括競爭對手的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)向沃爾瑪?shù)馁I家、中間商、物流提供商和預測相關(guān)人員以及3500家合作伙伴開放。例如，當沃爾瑪?shù)母偁帉κ珠_設(shè)了一家

28、雜貨商店，沃爾瑪會努力去分析其設(shè)立對自身銷售的影響。預測過程從數(shù)據(jù)倉庫開始。沃爾瑪應用的數(shù)據(jù)挖掘軟件是由NeoVista Software（被JA軟件集團收購）開發(fā)的，用來分析一年來的銷售點銷售數(shù)據(jù)，并向美國的商店提示購進各種商品的貿(mào)易伙伴。其目標就是節(jié)約幾百萬的庫存成本，更好地處理季節(jié)性和每周的銷售變化，針對顧客需求和市場變化制定商業(yè)計劃。2022/8/2057第57頁，共74頁。 預測過程是這樣運轉(zhuǎn)的，沃爾瑪?shù)馁I家提交一份初步的預測，這個數(shù)據(jù)會顯示在華納-蘭伯特（Warner-Lambert）實施CPFR的服務器上（華納-蘭伯特是一家世界一流的制藥公司，在2000年與輝瑞合并）。華納-蘭伯

29、特的計劃人員將意見和建議分享給沃爾瑪?shù)挠媱澲贫ㄕ?。最后?jīng)協(xié)調(diào)統(tǒng)一的每件產(chǎn)品的預測結(jié)果用于華納-蘭伯特的生產(chǎn)和沃爾瑪?shù)膫}庫管理。沃爾瑪和它的供應商使用同樣的系統(tǒng)。 數(shù)據(jù)挖掘軟件發(fā)現(xiàn)一些有趣的事情。例如，每家商店的購買模式都十分不同，以及全年都保持較高庫存的護齒產(chǎn)品和寵物食品的銷售模式也十分不同。這一發(fā)現(xiàn)應用于沃爾瑪?shù)淖詣佑嗀浐凸┙o系統(tǒng)。沃爾瑪將7億種商品進行組合分析，實現(xiàn)了將正確的商品、在正確的時間、以合適的價格運送到正確的商店，賣給顧客。沃爾瑪不斷提高預測的準確性，取得了零售行業(yè)內(nèi)無法比擬的競爭優(yōu)勢。2022/8/2058第58頁，共74頁。2022/8/2059 7.5先進協(xié)作預測模式CPF

30、R 協(xié)同規(guī)劃、預測及補貨(Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment)，簡稱CPFR。CPFR既是一種理念，又是一系列活動和過程，它通過合作伙伴之間共同管理業(yè)務過程和共享信息來達到提高預測準確度、減少庫存、提高供應鏈效率和消費者滿意度的目的。CPFR的關(guān)鍵是利用現(xiàn)代信息技術(shù)，支持CPFR模型運行的信息技術(shù)包括可以獲得適時銷售信息的信息編碼標準化技術(shù)、AIDC（自動識別與數(shù)據(jù)采集）技術(shù)及POS技術(shù)；實現(xiàn)標準化信息傳輸和交換的EDI技術(shù)；制造商和零售商之間實現(xiàn)信息共享的計算機網(wǎng)絡通訊技術(shù)；準確地獲得貨物信息的RFID技術(shù)；以及EOS、

31、CAD、ERP、CRM等。 第59頁，共74頁。2022/8/2060CPFR的特點協(xié)同規(guī)劃預測補貨第60頁，共74頁。2022/8/2061協(xié)同要求雙方長期承諾公開溝通、信息分享，從而確立其協(xié)同性的經(jīng)營戰(zhàn)略。協(xié)同的第一步就是保密協(xié)議的簽署、糾紛機制的建立、供應鏈計分卡的確立以及共同激勵目標的形成。在確立協(xié)同性目標時，不僅要建立起雙方的效益目標，更要確立協(xié)同的盈利驅(qū)動性目標，只有這樣，才能使協(xié)同性能體現(xiàn)在流程控制和價值創(chuàng)造的基礎(chǔ)之上。 第61頁，共74頁。2022/8/2062規(guī)劃CPFR要求有合作規(guī)劃（品類、品牌、分類、關(guān)鍵品種等）以及合作財務（銷量、訂單滿足率、定價、庫存、安全庫存、毛利等

32、）。此外，為了實現(xiàn)共同的目標還需要雙方協(xié)同制定促銷計劃、庫存政策變化計劃、產(chǎn)品導入和中止計劃以及倉儲分類計劃。 第62頁，共74頁。2022/8/2063預測CPFR強調(diào)買賣雙方必須做出最終的協(xié)同預測。CPFR所推動的協(xié)同預測不僅關(guān)注供應鏈雙方共同做出最終預測，同時也強調(diào)雙方都應參與預測反饋信息的處理和預測模型的制定和修正，特別是如何處理預測數(shù)據(jù)的波動等問題。實現(xiàn)協(xié)同促銷計劃是實現(xiàn)預測精度提高的關(guān)鍵。第63頁，共74頁。2022/8/2064補貨銷售預測必須利用時間序列預測和需求規(guī)劃系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為訂單預測，并且供應方約束條件，如訂單處理周期、前置時間、訂單最小量、商品單元以及零售方長期形成的購買習

33、慣等都需要供應鏈雙方加以協(xié)商解決。 協(xié)同運輸計劃也被認為是補貨的主要因素。 例外狀況出現(xiàn)的比率、需要轉(zhuǎn)化為存貨的百分比、預測精度、安全庫存水準、訂單實現(xiàn)的比例、前置時間以及訂單批準的比例，這些都需要在雙方公認的計分卡基礎(chǔ)上定期協(xié)同審核。 第64頁，共74頁。2022/8/2065CPFR供應鏈體系結(jié)構(gòu)決策層：主要負責管理合作企業(yè)領(lǐng)導層，包括企業(yè)聯(lián)盟的目標和戰(zhàn)略的制定、跨企業(yè)的業(yè)務流程的建立、企業(yè)聯(lián)盟的信息交換和共同決策。 運作層：主要負責合作業(yè)務的運作，包括制定聯(lián)合業(yè)務計劃、建立單一共享需求信息、共擔風險和平衡合作企業(yè)能力。 內(nèi)部管理層：主要負責企業(yè)內(nèi)部的運作和管理，包括商品或分類管理、庫存管理、商店運營、物流、顧客服務、市場營銷、制造、銷售和分銷等。 系統(tǒng)管理層：主要負責供應鏈運營的支撐系統(tǒng)和環(huán)境管理及維護。 第65頁，共74頁。2022/8/2066第66頁，共74頁。2022/8/20677.6物流需求預測中的一些問題 數(shù)據(jù)缺乏 通過各種可能渠道搜集相關(guān)數(shù)據(jù)，如專業(yè)人士的分析、政府相關(guān)的政策、具有一定類比性的統(tǒng)計