供应链管理实务 工业和信息化高职高专十二五 规划教材立项项目 教学课件 作者 李志君 任务四 供应链需求预测.ppt

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1、任务四供应链需求预测知识目标理解什么是需求处理一了解影响需求的因素二明晰提高预测准确性的各种方法三技能目标掌握提高预测准确性的各种方法一能运用常用的基本预测的方法二一、任务引入任务一、某一家本地零售商为足球比赛提供啤酒。按照过去的经验，啤酒的销量与观众人数和天气相关。由于绝大部分比赛场次的门票都已售罄，因此观众人数对于啤酒的销量预测影响不大。然而，一般情况下，天气越热，啤酒销量就越好。散点图（图4～1）以及随后的销售数据表（表4～1）很好地说明了啤酒销量与当天预测气温之间的相互影响。一、任务引入一、任务引入表4-1啤酒销量与预测气温的数据表预测气温（0F）啤酒销量（箱）预测气温（0F）啤

2、酒销量（箱）624006361585130088148080900901850582509217106870086130072740891380821160941910861290911845931800871670911820821510799107183584102077890851100根据以上数据，在温度为80华氏度的某一天啤酒销量会是多少呢？一、任务引入任务二、某城市汽车配件销售公司于某年1-12月的化油器销售量如表4～2所示。如用简单移动平均法，使用几个月的移动平均预测值作为预测下年1月的销售量较为合适？表4-2化油器销售量及移动平均预测值表月份123456789101112

3、实际销售量（Xt）4230358043404450527042904260502048003840427044603个月移动平均预测值40504120469046704610452046904560430041905个月移动平均预测值43704390452046604730444044404520二、相关知识（一）需求管理供应链中的企业，相互之间都是供应和需求的关系，所以供应链也被称为需求链。二、相关知识1、需求分类需求包括市场需求和企业需求。根据需求的重复程度分，可分为单周期需求和多周期需求。二、相关知识2、供应链需求的特性（1）需求具有不确定性。（2）需求的并发性。（3）需求的动态性

4、。（4）需求的可预测性。二、相关知识3、需求处理在整个供应链的环节中，“销售”是放在整个核心活动列表的第一位。而销售在供应链中的实际表现主要体现为订单处理。二、相关知识对于订单处理的意义在于以下三个方面：首先订单处理功能会对顾客的看法产生巨大的影响。其次，由于目前信息技术的迅猛发展和加大信息技术的投资以改善功能可以得到较好的回报。另外，不断改进的技术可以促进与客户更加富有活力和更加有利的互动创造机会。案例分析君安公司的合同作为凯马特公司（Kmart）的供应商，君安公司(MasterLock)被要求签订一份合同。合同条款很简单：如果君安公司在合同期内发生一次订单处理方面的错误，它要赔偿凯马

5、特公司一万美元；第二次再犯同类型的错误，它要赔偿凯马特公司五万美元；如果这种情况第三次发生，那么君安公司将失去作为凯马特公司供应商的资格。在签订合同时，一般情况下，君安公司的20笔订单在处理中就会有1笔被错误处理（如错误的定价、错误的产品或者错误的地址等）。为了保住凯马特公司这一重要客户，君安公司开始将注意力集中于订单处理的优化。君安公司聘请了一家咨询公司来帮助设计和安装更加精简和准确的订单处理信息化系统。值得庆幸地是，凯马特公司在合同的条款正式生效前提供了一段时间的宽限期。为什么凯马特公司要坚持签订一份这样的合同呢？主要原因是他们想要在较低的库存下进行公司的运作，这意味着供应商的可靠性

6、必须提高。二、相关知识（二）影响需求的因素一些客户相比其他客户更加有利可图，即20/80原则。一些公司正在仔细地跟踪客户的特点、支出和收入，并且分析这些数据以决定为客户提供的服务，并最终提高盈利。一些客户相对于其他客户可以给我们带来更多的利益，了解客户消费潜力是十分有价值的。如今信息技术的迅猛发展让我们评估客户或客户群体的支出和收入的想法变得更加实际和低成本。在这方面做得好的企业可以更有效地分配资源来影响需求和增加利润。案例分析在美国市场，每月在一个城市中的业务流失率达到2%－3%是正常的；2％－3％的流失率意味着每月大概有2％－3％的该公司客户停止使用该公司的业务。换句话说，仅仅为了抵

7、消损失的客户，一家移动通讯公司每个月就需要增加2%－3％的客户。特别是一些客户习惯于频繁地更换供应商，在合同期满后去争取一个更好的收费套餐，而另一些则倾向于定期更新他们的收费套餐。将这些结合起来，要增加一个客户在促销和互动等方面需花费200－400美元，所以分析客户的消费潜力并将它用于引导合同的升级有很大的吸引力。美国的一家移动通讯公司安排一名员工负责制定方法和分析数据来预测每位客户可能的流失率，这是一巨大的工程。每天分析一下详细的