課題四預測采購計劃

課題四預測采購計劃2采購餃子皮的物流啟示

一家餃子館的物流管理三年前，胡小艾在南肖埠開了家餃子館，如今生意還算火爆。不少周圍的小區(qū)住戶常來光顧小店，有些老顧客一氣兒能吃半斤餃子。胡經(jīng)理說，“別看現(xiàn)在生意還不錯，開業(yè)這一段時間，讓我頭疼的就是每天怎么進貨，很多利潤被物流吃掉了。”

剛開始賣出一客10個烤餃，定價為5元錢，直接成本為餃子餡、餃子皮、佐料和燃料，每個餃子成本大約2角錢。雖然存在價差空間，可是胡經(jīng)理的小店老賺不了錢，原因在于每天都有大量剩余原料，這些采購的原料不能隔天使用，算上人工、水電、房租等經(jīng)營成本，餃子的成本都接近4角錢了。

3胡經(jīng)理很有感慨，如果一天賣出1000只餃子，同時多余500個餃子的原料，相當于虧損了100元左右，每個餃子的物流成本最高時有1角錢，加上前年年初糧食漲價，因此利潤越來越薄。

關鍵在于控制數(shù)量，準確供貨。其實做餃子的數(shù)量挺難掌握。做少了吧，有的時候人家來買沒有，也等不及現(xiàn)做，眼看著要到手的錢飛走了；做多了吧，就要剩下。

從理論上說，一般有兩種供應方式：每天定量供應，一般早上10點開始，晚上9點結束，這樣可能會損失客流量；根據(jù)以往的經(jīng)驗作預測，面粉每天的用量比較大，因為不管包什么餡兒都得用面粉呀，所以這部分的需求量相對比較固定。

后來胡經(jīng)理又開了兩家連鎖店，原料供貨就更需統(tǒng)籌安排了。餃子餡的原料要根據(jù)頭天用量進行每日預測，然后根據(jù)原料清單進行采購。一日采購兩次，下午會根據(jù)上午的消耗進行補貨，晚上采購第二天的需求量。麻雀雖小，五臟俱全。一個餃子館的物流管理同樣容不得差錯。胡經(jīng)理咨詢了一些物流專家，這是波動的需求和有限的生產(chǎn)能力之間的沖突。在大企業(yè)里，他們通常會提高生產(chǎn)柔性去適應瞬息萬變的市場需求。4可是對于經(jīng)營規(guī)模有限的小店來說，要做到這點太難。所以有些人建議想辦法調整顧客的需求以配合有限的生產(chǎn)能力，用物流專業(yè)名詞說，叫作平衡物流。比如用餐高峰期大概在每天12:00—13:00和19:00—20:00這兩個時段，胡經(jīng)理就選擇在11：00—11：45和18：00—18：45推出9折優(yōu)惠計劃，吸引了部分對價格比較敏感的顧客，有效分散了需求。如果碰到需求波動比較大的情況，也就是說某一種餃子的需求量非常大的時候，比如客戶要的白菜餡兒沒有了，胡經(jīng)理就要求店員推銷牛肉餡兒或者羊肉餡兒，同時改進店面環(huán)境，安上空調，提供雜志報紙，使顧客在店里的等待時間平均從5分鐘延長到10分鐘。胡經(jīng)理做了三年的水餃生意，從最初每個餃子分攤大約1角錢的物流成本，到去年的5分錢，而今年成本就更低了。由于做餃子的時間長了，需求的種類和數(shù)量相對固定下來，每個餃子的物流成本得到有效控制，大約在2分錢左右，主要就是采購人工、運輸車輛的支出。

第一節(jié)預測一、預測及其分類預測：人們對某一不確定的或未知事件做出的預計與推測。預測分類1、按主觀因素所起的作用分類：定性預測、定量預測需求預測定性預測定量預測主觀預測客觀預測2、按預測的時間長短分類：長期預測、中期預測、短期預測預測分類一般預測要考慮的因素需求性質預測內容預測方法二、需求性質兩種基本形式為獨立需求和相關需求。（1）獨立需求（2）相關需求需求分類二、需求性質需求分類需求除了可劃分為獨立需求還是相關需求外，還可以根據(jù)需求表現(xiàn)形式、需求量大小、需求時間、需求物品或勞務的價值大小以及所處生命周期的不同階段來進行分類，例如，需求分類穩(wěn)定性需求、波動性需求與趨勢性需求連續(xù)需求與間斷需求快速需求與慢速需求對高價值貨物的需求與對低價值貨物的需求對處于不同生命周期階段物品的需求季節(jié)性需求與非季節(jié)性需求二、需求性質二、需求性質連續(xù)需求與間斷需求按照需求隨時間的變化是連續(xù)還是不連續(xù)，可分為連續(xù)需求與間斷需求，如圖所示。在商業(yè)存儲系統(tǒng)中，顧客對時令商品的需求是間斷的，而對日用品的需求則可認為是連續(xù)的。需求分類二、需求性質對任何一種物品的需求都可以歸類為以上需求類型的某一種或多種。每個企業(yè)都應有自己詳細的且持續(xù)更新的貨物分類，尤其是對于由消費者驅動或處于需求循環(huán)中的物品。需求分類三、需求預測的內容1、數(shù)量表達形式如下：精確數(shù)字（220個）范圍值（200～230個）概率（80%的需求位于200～230之間）需求預測的內容2、時間指預測的時間跨度，如：2年及以上3個月～2年日、周、旬、月為單位需求預測的內容

3、頻率：特定時間內滿足需求的次數(shù)1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月A132210123102B8117812761079118C100300000000D230002600002400需求預測的內容4、范圍需求范圍=最大值—最小值

=12-6=61月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月A8117812761079118四、預測方法（一）

頂向下方法（或稱分解法）：總中心1號區(qū)域中心2號區(qū)域中心3號區(qū)域中心預測方法（二）

底朝上方法：總中心1號區(qū)域中心2號區(qū)域中心3號區(qū)域中心預測過程有效的預測過程需要有若干個組成部分。預測數(shù)據(jù)庫預測過程支持（技術、執(zhí)行、行政）預測結果輸出（精確、一貫、詳細、及時）（靈活、精確、可維持、及時）預測數(shù)據(jù)庫五、可預測性需求或消耗與歷史數(shù)據(jù)關系？可能與歷史數(shù)據(jù)相同可能與歷史數(shù)據(jù)有聯(lián)系可能與歷史數(shù)據(jù)無關可預測性需求或消耗與歷史數(shù)據(jù)有聯(lián)系：趨勢季節(jié)性隨機性可預測性穩(wěn)定型需求：需求在平均值上下變動，且變動范圍不大。趨勢型需求：線性趨勢，需求呈連續(xù)的直線關系。季節(jié)型需求：需求呈波峰波谷的不斷變化。散點圖

(scatterdiagram)需求量時間需求量時間圖1：水平、無趨勢、無季節(jié)因素圖2：有趨勢、無季節(jié)因素散點圖

(scatterdiagram)需求量時間圖3：有趨勢、季節(jié)因素散點圖

(scatterdiagram)不相關負線性相關正線性相關非線性相關完全負線性相關完全正線性相關定性預測法

1定性預測概述

2德爾菲法

3主觀概率法

4定性預測的其他方法第二節(jié)定性預測一、定性預測的概念：

是指預測者依靠熟悉業(yè)務知識、具有豐富經(jīng)驗和綜合分析能力的人員與專家，根據(jù)已掌握的歷史資料和直觀材料，運用個人的經(jīng)驗和分析判斷能力，對事物的未來發(fā)展做出性質和程度上的判斷，然后，再通過一定形式綜合各方面的的意見，作為預測未來的主要依據(jù)。

定性預測的優(yōu)點在于：

靈活性、簡單、迅速，省時省費用。定性預測的缺點是：

易受主觀因素的影響，缺乏對事物發(fā)展作數(shù)量上的精確描述。二、定性預測2、

德爾菲法一、德爾菲法的概念和特點

也稱專家調查法。德爾菲法是根據(jù)有專門知識的人的直接經(jīng)驗，對研究的問題進行判斷、預測的一種方法，它是美國蘭德公司于1964年首先用于預測領域的。1）德菲爾法方法的運用步驟第一步：是選出討論會的會員。研究結果指出，討論會若由10-15位專家組成，得到的結果就很可靠。第二步：將一份開放式問卷(或稱最初階段問卷)分送給討論會成員，請他們描述在某一領域中可能發(fā)生的特殊事件。第三步：反饋信息，請這批專家就問卷內的問題(即事件)，估計將在何時發(fā)生，并說明理由。第四步：反饋信息，重新預測，并說明各種理由。第五步：反復三至四輪。若意見集中或基本一致，即可以以此為依據(jù)做出判斷。2）運作時注意事項（1）第二階段開始的問卷，事件描述文字必須清楚明確，使每位成員對文字的解釋一致。（2）每問題只可包括一個事件，不得出現(xiàn)重復的事件。（3）問卷形式必須易于填答。（4）無論在何種情況下，主持人須避免將自己的看法暴露給成員。（5）任何成員均不應知道其他成員的名字。這種不具名方式才能確保對概念及意見的判斷公正。（6）使成員有充足的時間回答問卷。（7）要有足夠的人員處理回卷。德爾菲法的特點：案例：小天鵝洗衣機小天鵝洗衣機廠采用專家小組法，對某地區(qū)1999年下半年到2000年洗衣機的需求情況進行預測。具體步驟如下：(1)確定征詢對象：預測小組選了17位在家電行業(yè)工作、熟悉各類洗衣機銷售、并有預測性和分析能力的銷售人員和統(tǒng)計人員，該地區(qū)各市的其中有家電協(xié)會的行業(yè)負責人、有洗衣機廠的營銷經(jīng)理、有各市的銷售主管、有影響力的代理商及銷售額較高的大商場人員，比例為：行業(yè)協(xié)會人員、廠銷售人員、銷售商各三分之一。(2）給專家發(fā)送意見征詢函，函中要求專家了解征詢目的和要求，即在10天之內對本地區(qū)1999年下半年和2000年本廠洗衣機的銷售量，并要有較詳細的依據(jù)、意見和建議，并附有為專家提供參考的資料。

提供資料如下：如本廠洗衣機在該地區(qū)前5年的銷售，該地區(qū)各種品牌洗衣機的銷售總量、1999年上半年的銷售量、不同家庭對不同類型洗衣機選擇的情況分析等等。(3）匯總征詢意見，回收第一輪征詢函后，進行匯總，預測1999年下半年該地區(qū)，該廠品牌洗衣機銷售量最低2萬臺，最高3萬臺，平均數(shù)為2.5萬臺，2000年銷售量最低3.7萬臺，最高5.4萬臺，平均數(shù)為4.5萬臺，同時專家們提出了許多對洗衣機市場的分析及如何促進洗衣機銷售的意見等等。(4)反饋匯總意見，將征詢意見匯總整理歸納后，得出以下的四條意見：①80年代末90年代初的老洗衣機都將淘汰，新一輪的洗衣機更新?lián)Q代將在99年下半年開始，到2000年下半年完成。②人們對洗衣機的要求趨向于功能新穎、節(jié)水型。③不同家庭對洗衣機容量的大小有不同要求，不同季節(jié)也有不同的要求的組合。④由于目前各家庭收入預期有所降低，估計到2000年下半年，銷售量將受到影響，需加大促銷力度。將這些看法分別寄給專家們進行第二輪征詢，為了使專家們了解本廠今年在洗衣機類型上的創(chuàng)新情況和經(jīng)營決策部門對銷售部門實行新的激勵機制。他們又補送了兩份資料，第一份是本廠今年推出的吸收國家最新技術的節(jié)能節(jié)水型洗衣機的產(chǎn)品類型介紹，第二份是本廠為激勵銷售部門人員的積極性，對銷售有功人員可以獎勵十萬元以上的獎勵措施，請專家們再次進行預測。函件收回后進行匯總，預計1999年下半年可達3.5萬臺，2000年可達6.8萬臺，均高于第一次平均預測水平。同時，對廠里采取的積極進取的措施表示贊同，并就改革營銷體制，完善激勵機制等方面又提出了一些意見。

按照專家們的預測1999年下半年，某廠在該地區(qū)的洗衣機銷售量達3.8萬臺，誤差為8.5%；2000年為7萬臺，誤差為3.2%。（資料來源：無錫小天鵝股份公司1997年市場調查報告）【分析提示】

這說明運用專家小組法進行預測是接近事實的，由于對中長期趨勢是比較準確的，起到了定性預測的作用。三、德爾菲法應用案例

例1

某公司研制出一種新興產(chǎn)品，現(xiàn)在市場上還沒有相似產(chǎn)品出現(xiàn)，因此沒有歷史數(shù)據(jù)可以獲得。公司需要對可能的銷售量做出預測，以決定產(chǎn)量。于是該公司成立專家小組，并聘請業(yè)務經(jīng)理、市場專家和銷售人員等8位專家，預測全年可能的銷售量。8位專家提出個人判斷，經(jīng)過三次反饋得到結果如下表所示。專家編號第一次判斷第二次判斷第三次判斷最低銷售量最可能銷售量最高銷售量最低銷售量最可能銷售量最高銷售量最低銷售量最可能銷售量最高銷售量15007509006007509005507509002200450600300500650400500650340060080050070080050070080047509001500600750150050060012505100200350220400500300500600單位：千件專家編號第一次判斷第二次判斷第三次判斷最低銷售量最可能銷售量最高銷售量最低銷售量最可能銷售量最高銷售量最低銷售量最可能銷售量最高銷售量630050075030050075030060075072503004002504005004005006008260300500350400600370410610平均數(shù)345500725390550775415570770單位：千件接上頁解析：

平均值預測：

在預測時，最終一次判斷是綜合前幾次的反饋做出的，因此在預測時一般以最后一次判斷為主。則如果按照8位專家第三次判斷的平均值計算，則預測這個新產(chǎn)品的平均銷售量為：加權平均預測：

將最可能銷售量、最低銷售量和最高銷售量分別按0.50、0.20和0.30的概率加權平均，則預測平均銷售量為：

用中位數(shù)計算，可將第三次判斷按預測值高低排列如下：最低銷售量：

300370400500550最可能銷售量：

410 500600700750最高銷售量：

6006106507508009001250中位數(shù)預測：最低銷售量的中位數(shù)為第三項，即400。最可能銷售量的中位數(shù)為第三項，即600。最高銷售量的中位數(shù)為第四項的數(shù)字，即750。中間項的計算公式為：

將可最能銷售量、最低銷售量和最高銷售量分別按0.50、0.20和0.30的概率加權平均，則預測平均銷售量為：3、主觀概率法

主觀概率是人們憑經(jīng)驗或預感而估算出來的概率。主觀概率=客觀概率？

主觀概率與客觀概率不同，客觀概率是根據(jù)事件發(fā)展的客觀性統(tǒng)計出來的一種概率。在很多情況下，人們沒有辦法計算事情發(fā)生的客觀概率，因而只能用主觀概率來描述事件發(fā)生的概率。主觀概率法的預測步驟及其應用案例預測步驟：

準備相關資料編制主觀概率調查表匯總整理判斷預測

例2

某地產(chǎn)公司打算預測某區(qū)2015年的房產(chǎn)需求量，因此選取了10位調查人員進行主觀概率法預測，要求預測誤差不超過套。調查匯總數(shù)據(jù)如下表所示：

應用案例調查人

編號累計概率0.010（1）0.125（2）0.250（3）0.375（4）0.500（5）0.625（6）0.750（7）0.875（8）0.990（9）房產(chǎn)需求量（套）12111214421562200222222442267227823112197821002133215622002222226722782500320442100213321442244226722892311244442156216721782189220022112222223322445220022112222224422782311233323562400調查人編號累計概率0.010（1）0.125（2）0.250（3）0.375（4）0.500（5）0.625（6）0.750（7）0.875（8）0.990（9）房產(chǎn)需求量（套）618671989200020442111213321562178220072156220022222289231123562400243324898200020562067210021332167220022222278920892100211121222133214421562167217810222222442244227823002322235623672444平均數(shù)2082.32131.12146.62176.62213.22237.72264.62282.32348.8接上頁解析：

1、綜合考慮每一個調查人的預測，在每個累計概率上取平均值，得到在此累計概率下的預測需求量。由上表可以得出該地產(chǎn)公司對2013年需求量預測最低可到2083套，小于這個數(shù)值的可能性只有1%。2、該集團公司2013年的房產(chǎn)最高需求可到2349套，大于這個數(shù)值的可能性只有1%。3、可以用2213套作為2013年該集團公司對該區(qū)房產(chǎn)需求量的預測值。這是最大值與最小值之間的中間值。其累計概率為50%，是需求量期望值的估計數(shù)。4、取預測誤差為67套，則預測區(qū)間為：（2213-67）—（2213+67），即商品銷售額的預測值在2146套—2280套之間。5、當預測需求量在2146套和2280套之間，在第（3）欄到第（8）欄的范圍之內，其發(fā)生概率相當于：

0.875-0.250=0.625

也就是說，需求量在2146套—2280套之間的可能性為62.5%。

4、定性預測的其他方法一、定性預測的其他方法概述廠長（經(jīng)理）評判意見法

由企業(yè)的總負責人把與市場有關或者熟悉市場情況的各種負責人和中層管理部門的負責人召集起來，讓他們對未來的市場發(fā)展形勢或某一種大市場問題發(fā)表意見，做出判斷；然后，將各種意見匯總起來，進行分析研究和綜合處理；最后得出市場預測結果。

推銷人員估計法將不同銷售人員的估計值綜合匯總起來，作為預測結果值。由于銷售人員一般都很熟悉市場情況，因此，這一方法具有一些顯著的優(yōu)勢。相互影響分析法從分析各個事件之間由于相互影響而引起的變化，以及變化發(fā)生的概率，來研究各個事件在未來發(fā)生的可能性的一種預測方法。例題

例3

某筆記本電腦公司經(jīng)理召集主管銷售、財務、計劃和生產(chǎn)等部門的負責人，對下一年度某種型號筆記本的銷售前景做出了估計。幾個部門負責人的初步判斷如下表。請估計下一年度的銷售額。部門各種銷售量估計銷售量（臺）概率期望值（臺）（銷售量×概率）銷售部門負責人最高銷售量186000.11860最可能銷售量111600.77812最低銷售量99200.21984總期望值111656計劃財務部門負責人最高銷售量124000.11240最可能銷售量111600.88928最低銷售量93000.1930總期望值111098生產(chǎn)部門負責人最高銷售量124000.33720最可能銷售量105400.66324最低銷售量74400.1744總期望值110788解析：

絕對平均法：下一年度某種型號筆記本電腦的銷售量預測值為：

根據(jù)各部門負責人對市場情況的熟悉程度以及他們在以往的預測判斷中的準確程度，分別給予不同部門負責人不同的評定等級，在綜合處理時，采用不同的加權系數(shù)。如定銷售部門負責人的加權系數(shù)為2，其他兩個部門負責人的加權系數(shù)為1，從而下一年度筆記本電腦的銷售預測值為：加權平均法：第三節(jié)定量預測簡單平均法簡單移動平均法加權平均法加權移動平均法指數(shù)平滑法季節(jié)性預測簡單平均法算術平均法加權平均法幾何平均法移動平均法

選定一個長度為n的時期，計算n個觀測值的均值來預測未來的值。移動平均的計算公式：

Yt為第t時期的觀測值，n為跨越的時期數(shù)，Mt為t時期的移動平均值。指數(shù)平滑

Ft=α×Dt-1+（1-α）×Ft-1

Ft：時期t的銷售量預測值

Ft-1

：時期t-1的預測值

Dt-1

：時期t-1的實際需求

α：平滑常數(shù)（0≤α≤1）使用指數(shù)平滑時的主要決策是選擇阿爾發(fā)系數(shù)。指數(shù)平滑α0α1：：指數(shù)平滑練習：某銷售點4月份某款MODEM的預測銷售量為10塊，而實際共銷售了12塊，假定阿爾發(fā)系數(shù)為0.2，則請預測5月份該點該款MODEM的銷售量為多少？參考公式：Ft=α×Dt-1+（1-α）×Ft-1移動平均和指數(shù)平滑相比較移動平均指數(shù)平滑優(yōu)點易于計算無需大量的歷史數(shù)據(jù)和更新資料即可快速計算出新的預測結果缺點對變化反應遲鈍必須維持和更新大量的歷史數(shù)據(jù)來計算預測不易確定阿爾法系數(shù)季節(jié)性預測例：已知某產(chǎn)品前3年的需求數(shù)據(jù)，見下表。從數(shù)據(jù)中可以看出該產(chǎn)品的需求呈季節(jié)性，試預測其下一年每一季度的需求量。時段第1年第2年第3年3年總和占總量%第1季度12514018344821.43第2季度27024529581038.76第3季度18617419055026.32第4季度849610228213.49總計6656557702090100.00解析：方法：根據(jù)前述的任一方法預測下一年度的需求量，再按比例算出各季度的需求量。一元線性回歸一元線性回歸變量間的關系（函數(shù)關系）

設有兩個變量x和y，變量y隨變量x一起變化，并完全依賴于x，當變量x取某個數(shù)值時，

y依確定的關系取相應的值，則稱y是x的函數(shù)，記為y=f(x)，其中x稱為自變量，y稱為因變量。各觀測點落在一條線上。xy函數(shù)關系函數(shù)關系的例子某種商品的銷售額y與銷售量x之間的關系可表示為y=px(p為單價)相關關系(correlation)變量間關系不能用函數(shù)關系精確表達一個變量的取值不能由另一個變量唯一確定，即當一個或若干個變量X取一定值時，與之相對應的另一個變量Y的值雖然不確定，但卻按某種規(guī)律在一定范圍內變化。當變量x取某個值時，變量y的取值可能有幾個各觀測點分布在直線周圍

xy計算方法相關關系相關關系的例子父親身高y與子女身高x之間的關系收入水平y(tǒng)與