物流需求预测

物流需求预测物流需求的作用与特征物流需求预测方法物流四阶段预测法§1、物流需求的作用与特征物流需求是社会经济活动特别是制造与经营活动所派生的一种次生需求。物资的流动是由于社会生产与社会消费的需要，它是受生产力、生产资源分布、生产制造过程、消费分布、运输仓储布局等因素的影响的。物流需求包含了位移的数量与位移的服务要求。D=V+L+I其中，D---物流需求（LogisticsDemand）V---物流需求量（LogisticsDemandVolume）;L---物流需求水平（LogisticsDemandLevel）;I---物流信息需求（LogisticsInformationDemand）D的预测可用一些定性的描述（对部分L及I）和对V的定量描述组成。物流需求具有以下显著特征：派生性物流需求是社会经济活动特别是制造与经营活动所派生的一种次生需求。物资的流动是由于社会生产与社会消费的需要，它是受生产力、生产资源分布、生产制造过程、消费分布、运输仓储布局等因素的影响的，可以说物流是社会经济活动及其发展派生出来的一种经济活动，因而物流的数量、方向、构成、始发点等是受社会社会经济活动影响的。物流需求的作用:物流需求是现代物流业发展的基础,是物流企业经营管理决策的依据,是物流规划与设计的依据。复杂性物流与社会生产、经济生活有着密切的联系，社会劳动生产率的提高、经济发展的增长、收入与消费的增加以及新的政策的实施等等都会使物流需求发生变化；人们生活方式、消费习惯的不同，物流基础设施的制约以及供应链企业间的平行、垂直和重叠关系的相互影响又使物流需求在一定趋势变化基础上相对物流供应上下波动。这就导致物流需求变化既有一定规律，又存在随机性特点。时效性即物流需求的时间性。宏观上，经济建设与发展的不同阶段对物资需求的数量、品种、规模使不同的。微观上，物流需求的数量和品种往往随季节性变化，此外，现代科技更新周期的不断缩短和人们消费观念的日益变化，也提高了物流需求随时间变化的敏感性。地域性即物流需求的空间性。生产力布局、社会经济水平、资源分布、用地规模使物流需求呈现出地域差异和分布形态。物流需求的空间分布影响物资流动的流量和流向，对物流设施规划有巨大影响。§2、物流需求预测的概念物流需求预测，就是根据物流市场过去和现在的需求状况以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的经验判断、技术方法和预测模型，应用合适的科学方法对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。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。只能对预测作相对大致、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，预测的分类市场需求特点决定了产品的销售特点1.季节性需求由气候、节假日、消费习惯等因素引起的需求量变化2.周期性需求需求量随时间的推移而呈周期性变化。周期和形成周期的原因难以确定，难以预测。3.趋向性需求需求量随时间的推移而朝某个方向有规律地运动。一般容易预测。4.随机性需求需求量由于偶然变动而呈现无规则的变化趋势。各期的随机需求差别很大。物流市场需求的特征表现1.明确预测对象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。物流需求预测步骤§3、物流需求预测方法需求预测包括确定客户会在未来某个时点所需要的产品数量及其伴随的服务。准确地了解产品需求将会是多少，对企业运作的所有方面——营销、生产和物流都很重要。对未来的需求预测决定了营销策略、销售队伍配置、定价以及市场调研活动。销售预测决定生产计划、采购和购并策略以及工厂内的库存决策。物流管理的需求预测决定了公司生产的每种产品有多少要运到企业所服务的各个市场。同样地，物流管理必须知道需求来自何方，从而可以将适当数量的产品投放或储存到各个市场区域。定性预测技术又称判断预测技术,它是在一种有组织的形式下,搜集各个人对分析过程所作的判断,然后进行预测的方法。这种方法简单易行实用,适用于数据奇缺或难于作定量分析的情况。一般这类方法用于中长期预测,常用的效果较好的有德尔菲法、主观概率法、市场调查法、部门负责人评判意见法、销售人员估计法及历史类比法等。3.1、定性预测方法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AnalogyMethod，又称比较类推法，根据经验判断，通过比较类推，得出预测结论。(1)纵向类推预测：通过将当前的物流市场情况和历史上曾经发生过的类似情况进行比较来预测市场未来情况的方法。应用时应仔细考虑新的因素和条件。(2)横向类推预测：指在同一时期内对某一地区某项产品的市场情况与其他地区的市场情况进行比较，然后预测这个地区的未来市场情况。*类比法确立调查目的和指导思想成立调查课题小组或领导小组制定调查方法，设计调查问题与表格实地调查，处理调查中的新情况整理调查资料，提交调查报告调查准备阶段调查实施阶段调查总结阶段直接归纳预测法的程序与步骤图*直接归纳法集体意见法是把预测者的个人预测通过加权平均而汇集成集体预测的方法。其程序如下：1）要求每一位预测者就预测结果的最高限、最低限和最可能的值加以判断，并对这三种情况出现的概率进行估计。例如，第i位预测者得出的预测结果如下：最高限为F1i，其出现的概率为P1i；最可能的值为F2i，其出现的概率为P2i；最低限为F3i，其出现的概率为P3i。2）根据预测者对预测结果最高限、最可能值和最低限的估计以及对三种情况出现的概率的估计，计算每一位预测者的意见平均值Fi，其计算公式为：jijjiiPFF31*集体意见法3）根据每位预测者个人意见的重要程度Wi，通过加权平均，得出集体的意见F，其计算公式为：niiiWFF1式中，n表示预测者人数。*集体意见法又称专家会议法、集思广益法，是指预测者邀请有关专家以开讨论会的方式，向专家获取有关预测对象的信息，经归纳、分析、判断和推算，预测事物未来发展变化趋势的一种预测方法。直接头脑风暴法一般按下列步骤实施：1）确定与会专家的名单、人数和会议时间。2）召开专家讨论会。3）对各种设想进行归类、比较和评价。*头脑风暴法头脑风暴法的优点是：1）能较全面地考虑到事件发生的可能性，从而达到预测的目标；2）简单易行，节省时间。头脑风暴法的缺点是：1）不能更广泛地收集各方面的意见；2）可能会出现少数人的正确意见屈服于多数人的错误意见，或者大多数人受权威人士意见的左右。*头脑风暴法又称构思分析法、前景分析法，该方法是根据事物发展趋势的多样性，通过对预测对象系统内外相关问题的系统分析，设计出多种可能的未来前景，然后，用象撰写电影剧本一样的手法，对事物发展态势做出自始至终的情景和画面的描述。情景分析法具有以下特点：1）预测结果是多维的。2）是一种系统预测方法。3）是一种认同并发挥人的主观能动作用的预测方法。4）是一种定性分析与定量分析相互嵌入，以定性分析为主的综合性预测方法。*情景分析法情景分析法的主要缺点：是操作过程比较复杂，预测成本较高。情景分析法的实施步骤包括以下几个方面：1）明确预测问题，作好必要准备。2）确定影响水平和变量。3）构造情景。4）编写预测报告。*情景分析法1．时间序列预测法2．因果预测法3.产销平衡法4.细分与集成预测法5.组合预测法3.2、定量预测方法3.2.1．时间序列预测法通过时间序列分析事物过去的变化规律，并推断事物的未来发展趋势，称为时间序列预测法。1）增长率法2）移动平均法3）指数平滑预测法4）生长曲线法5）灰色预测方法6）马尔柯夫预测法7）自回归预测法8）神经网络预测法1）增长率法增长率法，指根据预测对象在过去的统计期内的平均增长率，类推未来某期预测值的一种简便算法。该预测方法一般用于增长率变化不大，或预计过去的增长趋势在预测期内仍将继续的场合。LTLTiYY)1(^%10010TTYYi2）移动平均法一次移动平均值的计算公式是：二次移动平均值的计算公式为：二次移动平均预测模型的形式为：niittXnM11'1niittMnM1'1''1TbayttTtˆtttMMa2)(12tttMMnb3）指数平滑预测法一次指数平滑值的递推计算公式为：式中：α为平滑常数，0≤α≤1，一般取0.1-0.3。二次指数平滑值的递推计算公式为：二次指数平滑预测模型的形式为：)1(1)1()1(tttSyS)2(1)1()2()1(tttSSSTbaynnTnˆ)2()1(2nnnSSa)(1)2()1(nnnSSb4）生长曲线法最著名的费尔哈斯模型。费尔哈斯模型的表达式为：费尔哈斯模型的图像是一条s型曲线，大体可分为三段，即缓慢增长阶段、快速增长阶段和平稳阶段，其中，平稳阶段的p=a/b可视为“饱和值”。)(0000)()(ttaebpabpaptp5）马尔柯夫预测法马尔柯夫主要研究事物状态转移，他经过多次试验发现，一个系统的某些因素在转移中第n次结果只受第n-1次的结果的影响，只与当前所处状态有关，与其他无关。其递推公式为：经常使用马尔柯夫预测法对市场占有率进行预测。马尔柯夫市场占有率预测的一般步骤为：调查目前的市场占有率情况；调查消费者的变动情况；建立数学模型；预测未来市场的占有率。nnnnnnnnPPPPPPPPPtStStStStStStS2122221112112121))(),(),((())1(),1(),1(()1(6）自回归预测法自回归预测法的原理为：时间序列的观察值之间往往是高度相关的。其一般模型如下：上式的意义就是通过回归分析，建立第t年的值与第t-1，t-2，…，t-p年的值的关系，通过这个关系来作前向预测，其实质就是对事物发展特征曲线的拟合，并进一步推知其未来的发展轨迹。tptpttteyyyy22117）神经网络预测法神经网络，特别是反向传播网络在许多领域都得到广泛应用。该方法在函数逼近、模式识别、数据压缩等领域的应用实践充分证明，通过该方法获得的结果与实际结果非常接近，尤其在曲线拟合方面有很高的精度。利用神经网络的方法建立数学模型，拟合历史数据的变化曲线，再用拟合结果对数据未来的发展曲线做出预报，这是神经网络方法在预测中的应用。神经网络预测方法的应用结果表明，该方法能够反映事物的变化规律，预测的结果比较准确。3.2.2．因果预测法1