《库存控制：模型、技术与仿真》第4章 库存管理中的需求预测

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1、内容提要绪论库存系统建模及方法库存管理方法与决策库存管理中的需求预测独立需求控制系统模型非独立需求库存控制系统模型供应链管理下的库存控制模型供应链中的循环库存管理模式仓库选址与布局仓库配送线路规划仓库运输路径规划与车辆调度RaLC仿真软件在物流中心规划中的应用4.0预测4.0预测预测就是人们对某一不确定的或未知事件的表述。从本质上看，预测是以变化为前提的。如果没有变化，预测也就不存在了，可以说预测就是掌握变化的规律。做预测有几点要求：第一要正确地掌握变化的原因；第二要了解变化的状态；第三要从量的变化中找出因果关系；第四从以上的变化中找出规律性的东西对未来进行判断。内容概要库存管理中的需

2、求预测4.2定性预测技术4.3时间序列预测技术4.4回归分析预测技术4.1库存管理中预测的特征和作用4.1库存管理中预测的特征和作用4.1.1预测在库存管理中的特征1.预测经常会出错2.短期预测比长期预测更精确3.综合预测通常要比独立预测准确的多4.1库存管理中预测的特征和作用4.1.2预测在库存管理中的作用1.预测是编制计划的基础2.预测是决策的依据物流系统的存储、运输等各项业务活动的计划都是以预测资料为基础制定的，因而预测资料的准确与否，直接影响到计划的可行性，进而决定企业经营的成败。“管理就是决策”，而决策的前提是预测。正确的决策取决于可靠的预测。4.1库存管理中预测的特征和作用

3、4.1.3影响物流系统预测的因素四项关键因素(1)为使预测更为准确企业需要更多的考虑各种变数，从而使供应链中的各个环节能够协同运作。(2)将预测建立在更详尽的数据基础之上。(3)在全球化的经营中，季节的变化和区域的差异亦非常重要。(4)此外，灵活地选择和使用各种工具，将达到事半功倍的效果。①过去的需求。②计划的广告或营销策略。③在产品目录中的排列位置。④经济状况。⑤计划的价格折扣。⑥竞争对手已采取的行动。还需了解的影响因素内容概要库存管理中的需求预测4.2定性预测技术4.3时间序列预测技术4.4回归分析预测技术4.1库存管理中预测的特征和作用4.2定性预测技术4.2定性预测技术定性预测

4、技术是以预测者的经验为基础，判断发展趋势、探讨发展变化规律的方法。它适用于缺乏数据资料的情况下对事物的预测。定性预测的优点是方法简便、灵活。实践中，有时即使有充足的数量资料，也采用定性预测技术，其原因是把定性预测的结论与定量预测的结果相比较可以提高预测的准确性，同时在定性预测的指导下进行定量预测尚可起到定量预测起不到的作用。常用的定性预测技术有德尔菲法、主观概率法、交叉概率法等。4.2定性预测技术4.2.1德尔菲法德尔菲法(Delphi)是美国兰德公司研究人员赫尔马(O.Helmet)和达尔奇(N.Dalkey)于上个世纪四十年代开发的一种预测方法。该方法的具体步骤为：(1)选择专家。

5、(2)编制并邮寄“专家应答表”。(3)分析整理“专家应答表”(4)与专家反复交换意见。(5)将最终预测结论函告各专家并致谢。4.2定性预测技术4.2.1德尔菲法采用德尔菲法的好处是：①可以消除召开专家讨论会所出现的随声附和、崇拜专家、固持已见和有顾虑等弊病；②可使意见迅速集中。这种方法是在假设预测项目的各因素之间的前提下进行的，因此有一定的局限性，在使用该方法时，必须注意该点。无交互作用4.2定性预测技术4.2.2主观概率法主观概率即是某人对某事件发生可能性的主观估计值。主观概率法就是在调查专家主观概率的基础上，寻求最佳主观估计的科学方法。如果要预测某一事件发生的可能性，先调查一组专家

6、的主观概率，然后加权平均即得某事件发生的概率，即：式中：P——事件发生概率的预测值；Pj——第j种概率分级；Bj——选第j种概率分级为主观概率的专家数。4.2定性预测技术4.2.3交叉概率法交叉概率法是对在交互影响因素作用下的事物进行预测的一种定性预测技术。该方法的步骤为：(1)确定各事物之间的影响关系；(2)确定各事物之间的影响程度；(3)计算某事物发生时对其他事物发生概率的影响；(4)分析其他事件对该事件的影响；(5)确定修正后的主观概率。4.2定性预测技术4.2.3交叉概率法现以美国能源政策评价预测分析来说明交叉概率法的使用。经简化，影响美国能源政策的因素有：E1——用煤炭代替石

7、油，其概率P1=0.3；E2——降低国内石油价格，其概率P2=0.4；E3——控制空气、水源的质量标准，其概率P3=0.3。这些因素之间的关系见下表：事件事件发生概率对其他诸事件的影响E1E2E3E10.3—↑↑E20.4↓——E30.3↓↓—“↑”表示正方向的交叉影响，它表明该事件的发生将促进另一事件发生之概率。“↓”则表明负的影响。说明该事件发生将抑制或消除另一事件发生的概率。“—”号表示两事件无明显关系或相互间没有影响。4.2定性预测技术