第三章库存需求预测

第三章库存需求预测工商管理学院汤伟2014年9月库存的作用库存策略的制订主要依赖于对生产过程和市场行情的仔细分析。1.使企业获得规模经济。•降低原材料采购价格和运输费用；•降低单位产品的制造成本；•减少因缺货而形成的订单损失和信誉下降。2.平衡供求方面的关系。•季节性的供给和需求使企业不得不持有库存。•某些产品需求相对稳定，但其原材料的供给和需求变化较大。3.有助于物流系统的合理化。•合理的仓库选址可带来诸多的便利。库存的作用4.预防需求和订货周期的不确定性•市场需求瞬息万变，库存不足将导致缺货损失。•会在原材料短缺、价格上涨时赚取额外利润。5.在某些关键领域起到缓冲、调节的作用。•缓和由于物资供应延迟、短缺而造成的对生产过程的冲击；•可作为配送环节的中介，调节生产过程中因原材料、半成品的不足而可能发生的比例失调。4什么是预测？是对未来可能发生的情况的预计和推测。科学性：客观事物发展的惯性；随机现象的统计规律性。预测有什么作用？1、预测是制定物流战略的基础。2、预测是制定库存计划计划的基础。3、预测是协调各部门工作的依据。4、有助于为尽快满足用户需求做好准备。内容提要库存需求预测的基本概念库存需求预测方法：定性预测方法定量预测方法库存需求预测方法的选择内容提要库存需求预测的基本概念库存需求预测方法：定性预测方法定量预测方法库存需求预测方法的选择库存需求预测的基本概念思考：什么是预测？为什么要进行预测？一、库存需求预测的概念库存需求预测就是对未来经营活动对库存物资需求的预测，也是对市场需求变化的预测。包括需求品种、需求数量、需求地点以及需求时间等内容。‘3W1H’：what，howmany，where，when库存需求预测的基本概念二、库存需求预测的分类库存需求预测需求预测（依据期限）需求预测（依据方法）短期预测中期预测长期预测定性预测定量预测综合预测预测结果的准确性和可靠性与预测期限有关.1.长期预测预测期限≥5年，主要根据企业长期战略目标和市场需求发展趋势进行预测分析。周期长，不确定因素多，预测误差大。只能对预测对相作大致、粗略的描述。2.中期预测预测期限1~3年,主要围绕企业经营战略、新产品研发等方面进行预测。预测结果比较准确。3.短期预测预测期限3个月~1年,主要确定某种产品季度或年度的市场需求量，从而调节企业自身的生产能力。4.近期预测预测期限一般以周、旬为单位，主要对企业内部的各个环节进行预测，确定物流或零部件的需求量，以保证生产的连续性和稳定性。目标较明确，可预见性强。10预测方法定性预测方法定量预测方法德尔菲法头脑风暴（部门主管讨论法）市场调查法历史推论法等（回归）因果模型时间序列模型时间序列平滑模型时间序列分解模型移动平均法一次指数平滑法二次指数平滑法乘法模型加法模型需求预测的分类库存需求预测的基本概念二、库存需求预测的流程确定预测目的收集资料与分析选定预测方法建立预测模型预测实施模型误差检验误差较大通过检验物流需求预测步骤1.明确预测对象、确定预测目的如类型是长期预测还是短期预测。内容是某一种产品还是某几种产品。以便确定预测的内容和任务，制定出具体的预测工作计划、组织小组、协调等。2.收集相关的资料数据并进行分析整理、分析已有的相关数据资料；收集、调查尚未拥有的资料数据。3.选择合适的预测方法、建立预测模型对需求比较稳定的产品，用简单移动平均法；属于趋势型产品，用加权平均法、指数平均法和回归分析法加以预测；对于随机性的情况，采取定性分析与定量分析相结合的方法加以预测。4.预测与结果评价。预测时，考虑各方面的情况。借助于经验判断、逻辑推理、统计分析等方面的预测判断，使预测结果更为合理。13影响需求预测的因素1、商业周期：从复苏到高潮到衰退到萧条,周而复始。2、产品生命周期：任何成功的产品都有导入期、成长期、成熟期和衰退期4个阶段。复苏高潮衰退萧条复苏导入期成长期成熟期衰退期内容提要库存需求预测的基本概念库存需求预测方法：定性预测方法定量预测方法库存需求预测方法的选择库存需求预测方法常用的定性预测方法德尔菲法、销售人员意见汇集法、市场调查法、各部门主管集体讨论法、历史推论法定量预测方法时间序列预测方法、回归预测方法、神经网络预测方法“背靠背”趋同假设：通过过去数值可预估其未来的数值。包括：移动平均法、指数平滑法、灰色模型预测法、马尔科夫时序预测法人工智能机器学习SVR因果型DelphiMethod，又称专家调查法，通过对专家背靠背的匿名征询方式进行预测。1950年代由美国RAND公司创立。专家的选择非常重要。人数一般在10～50人。每轮调查完毕都需要对专家的意见进行统计整理，然后根据统计整理的结果进行评价，如果结果显示比较分散，则需重新设计调查表格，进行新一轮的调查；如果专家的意见比较集中一致，则就得到了最终的结果。德尔菲法选择对象发送调查表格回收调查问卷并统计调查结果统计结果的分析评价预测结果进行新一轮的调查表格简单平均法（略）p5*？简单平均法的缺点？库存需求预测方法——移动平均法移动平均法是取最近时期库存量的平均值进行库存需求预测的方法；“移动”是指参与平均的实际值随预测期的推进而不断更新；移动平均法可分为简单移动平均法和加权移动平均法。一次移动平均法一次移动平均法预测的原理设Xt为时间序列中时间点t的观测值，则在第t时点的移动平均值为，其一次移动平均预测模型为：(1)tS(1)111tttnttXXXYSn1ttnttXXYYn其中，tX为第t期观测值1tY为t+1期的预测值(1)tS为第t期的一次移动平均值n为移动平均的项数一次移动平均法应用举例某产品逐月库存量如下表所示，试用一次移动平均法预测该产品下个月的库存需求量。分别取n=3和n=5计算，并进行比较。一次移动平均法算例结果移动平均法优缺点（略）P5*？移动平均法的优点？缺点？23加权移动平均（Weightedmovingaverage）加权移动平均预测法是在移动平均预测法的基础上，进一步赋予时间序列中各期实际值以不同的权重，距离预测期较近的数据以较大的权重。n,,,21为实际需求的权系数。加权移动平均法基本思想：认为各个时期的历史数据对将要发生的数据影响不同，需按其重要程度给他们赋予不同的权数。预测模型为：111111tttttttntniiitnYXXXX问题的提出加权移动平均法应用举例某产品的逐月库存量如下表所示，请用加权移动平均法预测其下个月的库存需求量。取n=3，分别取1/2，1/3，1/6和5/7，1/7，1/7。12,,ttt加权移动平均法算例结果27月份实际销量（百台）n=3120221323424(0.5×20+1.0×21+1.5×23)/3=21.83525(0.5×21+1.0×23+1.5×24)/3=23.1762724.3372625.8382526.1792625.67102825.67112726.83122927.175.1,0.1,5.0321若对最近的数据赋予较大的权重，则预测数据与实际数据的差别较简单移动平均法的结果要小。近期数据的权重越大，则预测的稳定性就越差，响应性就越好。可以同时改变n和α。简单移动平均和加权移动平均需要的数据量大，计算量非常大，当产品很多时计算工作繁重。讨论(1)如何选择移动平均时段n？不妨多取几个n值，进行数值试验。对取不同的n值得出的预测结果分别同观测值相比较，计算其预测误差，最终选用预测误差最小的n值。(2)如何确定权值？专家给定、数据拟合试验库存需求预测方法——指数平滑法问题的提出优势：只需要本期的观测值和本期的预测值便可预测下一期的数据。适用于数据量较少的近短期预测。分为一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑。一次指数平滑法一次指数平滑法预测模型(1)tTtYS(1)(1)1(1)tttSXS其中，(1)tS为第t期一次指数平滑预测值tX为第t期实际观测值为平滑常数，即权重系数，01•一次指数平滑法应用举例试用一次指数平滑法预测下表所示第11期某产品的库存量，分别取和进行计算。0.30.7一次指数平滑预测算例结果一次指数平滑预测曲线与观测曲线对比图（а=0.3）32033034035036037038039012345678910实际值预测值一次指数平滑预测曲线与观测曲线对比图（а=0.7）32033034035036037038039012345678910观测值预测值一次指数平滑预测结果的滞后偏差1、时间序列呈下降趋势时，预测值往往偏高；反之，偏低。2、一次指数只能做下一期的预测二次指数平滑法二次指数平滑是以相同的平滑系数对一次指数平滑系列再进行一次指数平滑，构成时间序列的二次指数数列，即：(2)(1)(2)1(1)tttSSS（2.）其中，(1)(1)1(1)tttSXS三次指数平滑法三次指数平滑是在二次指数平滑法的基础上进行的，即在二次指数平滑基础上对时间序列再进行一次指数平滑，即有：(3)(2)(3)1(1)tttSSS（2.）其中，(2)(1)(2)1(1)tttSSS:权系数(1)1tS:第t-1期的一次指数平滑值()itS:第t期的i次指数平滑值,i=1,2,3.指数平滑预测模型一次指数平滑预测模型二次指数平滑预测模型三次指数平滑预测模型(1)tTtYS（2.）tTttYabT（2.）（2.）2tTtttYabTcTtTY:第t+T期的预测值;,,tttabc:平滑系数模型中的参数可按下述关系得到:,,tttabc(1)二次指数平滑中，(1)(2)2tttaSS(1)(2)()1tttbSS（2.）（2.）(2)三次指数平滑中，(1)(2)(3)[(65)2(54)(43)]1ttttbSSS2(1)(2)(3)2[2]2(1)ttttcSSS（2.）（2.）（2.）(1)(2)(3)33ttttaSSS讨论(1)平滑系数（权重系数）如何确定？其取值大小体现t期的观测值与预测值之间的比例关系。若时间序列的长期趋势比较稳定，建议取较小的值（0.05-0.2）；若时间序列具有迅速明显的变动倾向，则建议取较大值（0.2-0.7）；其最优取值可根据反复的试验加以确定。(2)如何确定初始平滑值？(1)0S•用第一期观测值确定，即令•取1、2、3期的观测值加权平均•专家评估(1)01SX若资料数据点较多，（在50个以上），可令若数据点较少，可将前几期的平均值作为初始值。(1)01SX（3）如何在一次、二次以及三次指数平滑预测模型间进行选择？依据时间序列观测值的发展趋势而定，若其围绕某一水平做随机变动，可采用一次指数平滑法；若具有较为明显的线性增长倾向时，则采用二次指数平滑法；当观测值的分布呈非线性趋势时，一般采用三次指数平滑法。012345678910024681012库存量0.02.04.06.08.010.012.014.016.00123456789销售量0510152025303540024681012系列1注：A，由于一次、二次以及三次平滑值都会滞后于实际值，因此，在库存预测实务中，常需对指数平滑值进行修正；B，二次、三次指数平滑预测所需数据量小、精度高，适合做近短期预测；C，在用指数平滑进行预测计算时，各次指数平滑值中的平滑系数取值需保持一致。