物流及供应链管理之预测供应链需求.ppt

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1、物流及供应链管理 第八章预测供应链需求物流决策的三角形客户服务目标产品物流服务信息系统运输战略:运输基础知识运输决策库存战略:预测仓储基础知识库存决策采购和供应决策仓储决策选址战略:选址决策网络规划流程有关物流需求预测的几个问题在快速反应的供应链中,是否还需要对物流需求进行预测?物流需求预测包含哪些内容?是否存在最好的预测方法?有关物流需求预测的几个问题规划、控制物流活动需要准确估计供应链所处理的产品或服务的数量,即物流需求。物流部门对物流活动,例如库存控制、车辆调度、经济采购、成本控制等的规划、控制,也需要对提前期、价格和成本进行预测。物流需求预测偏向于中短期的预测。8.

2、1需求的特性需求的空间和时间特征不规律需求和规律性需求派生需求和独立需求需求的空间和时间特征时间特征:需求量在何时发生。随着时间的变化或季节性的不同而导致销售量的增长或下降。空间特征:需求量在何处发生。规划仓库位置,平衡物流网络中的库存水平和按地理位置分配运输资源都需要知道需求的空间位置。需求的空间和时间特征物流需求具有时间和空间维度。物流包括产品的运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工等各个环节,既涉及到产品的时间效用,如库存,又涉及到产品的空间效用,如运输。作为一个物流管理者不仅需要知道物流需求随时间的变化规律,还要知道其空间的需求,如运输距离、仓库的分布与库容,并根据企业

3、物流预计的需求量规划仓库的位置等等。不规律需求和规律性需求物流为产品服务的,与产品相关的各个因素如原材料的采购、产成品需求、销售渠道等都会对物流需求产生影响。产品需求的规律性与不规律性就会直接体现为物流需求的规律性与不规律性。不规律需求:如果某种产品的需求由于总体需求量偏低,需求时间和需求水平非常不确定,导致需求是间歇式的。规律性需求:一般可以用需求模式表示,该模式可以分解为趋势、季节性、和随机性因素。不规律需求和规律性需求通常企业会为不同的产品确定不同的物流服务水平,如产品的可得率、现货率等。相应的物流需求就会呈现出不同规律。产品本身的需求存在某种特定的趋势,也会在物流需求

4、中体现出来。通常刚刚投入市场,还处于投入期和成长期的产品,其市场需求不稳定,客户是一个较小的群体,相应的物流需求也是不平稳的,难以找到一般的规律对其进行概括。而进入成熟期的产品,市场分布确定,销售量会随着季节、时间的变化呈现出一定的趋势,其相应的物流服务也会呈现出某种趋势,能够采用一定的方法对其进行预测。派生需求和独立需求独立需求:一般成品的需求都是独立需求。派生需求:由一种产品的需求导致对另一种产品的需求。例如:汽车和轮胎。物流需求与企业提供的或是需要的产品和服务的数量直接相关。这些估计一般由营销、市场或专门的计划人员完成。物流管理者独自为企业做综合预测的情况并不多见。通常

5、物流管理者所需要制定的规划主要是诸如库存控制或车辆调度之类的短期计划,包括对提前期、价格和物流成本等进行预测。派生需求和独立需求如果需求是独立的,采用统计预测的方法会有较好的效果,多数短期预测模型都要求预测对象是独立随机的;而对于派生需求,只要最终产品的需求确定,就可得出非常准确的派生需求的预计值。因此我们主要讨论具有独立性的物流需求的预测。8.2预测方法物流需求预测可使用的技术大致可分为三类:定性法、历史映射法和因果法。每一类方法对长期和短期预测的相对准确性不同,定量分析的复杂程度不同,产生预测方法的逻辑基础也不同(历史数据、专家意见或调查)。物流需求预测可以根据预测对象、

6、预测条件的不同而选择不同的定性或定量预测方法。定性法(QualitativeMethod)定性法是那些利用判断、直觉、调查或比较分析对未来做出定性估计的方法。它的特点是简便易行,不需复杂运算。但所需时间较长,费用较高,不能够提供以精确数据为依据的预测值,而只能提供市场未来发展的大致趋势。通常,当影响物流需求预测的相关信息是非量化的、模糊的、主观的,而且有关物流的历史数据或者没有,或者与当前的预测相关程度很低时,我们需要选择定性的方法进行预测。中期到长期的预测更多选用此方法。定性法(QualitativeMethod)德尔菲法:预测专家各自独立预测——对第一轮意见进行汇总、整理

7、并反馈——进行第二轮预测依次进行下去。小组意见法:集中讨论进行预测。销售人员估计法:预测时征求销售人员的意见。实践中比较重要。臆想预测法:个人主观预测。历史映射法 (HistoricalProjectionMethod)如果拥有相当数量的历史数据,时间序列的趋势和季节性变化稳定、明确,那么将这些数据映射到未来将是有效的短期预测方法。该方法的基本前提是未来的时间模式将会重复过去,至少大部分重复过去的模式。数学和统计模型成为主要的预测工具。因果法(CasualMethod)因果预测模型的基本前提就是预测变量

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