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應(yīng)用設(shè)計(jì)

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怎樣做供應(yīng)鏈的需求預(yù)測(cè)?

怎樣做供應(yīng)鏈的需求預(yù)測(cè)?

2018/8/9 9:45:56

需求預(yù)測(cè)是所有供應(yīng)鏈規(guī)劃的基礎(chǔ),供應(yīng)鏈中的所有推動(dòng)流程(push process)都是根據(jù)對(duì)顧客需求的預(yù)測(cè)來進(jìn)行的,然而,所有拉動(dòng)流程(pull process)都是根據(jù)對(duì)市場(chǎng)需求的響應(yīng)來進(jìn)行的。對(duì)于推動(dòng)流程,供應(yīng)鏈管理者必須對(duì)生產(chǎn)、運(yùn)輸或任何其他需要計(jì)劃的活動(dòng)的預(yù)期水平進(jìn)行計(jì)劃,對(duì)于拉動(dòng)流程,供應(yīng)鏈管理者必須計(jì)劃的是可獲得的產(chǎn)能和庫存的水平,而不是實(shí)際實(shí)施的數(shù)量。但是,不管是推動(dòng)式供應(yīng)鏈還是拉動(dòng)式供應(yīng)鏈,供應(yīng)鏈管理者必須做的首要工作都是對(duì)未來顧客的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。

企業(yè)和供應(yīng)鏈管理者應(yīng)當(dāng)了解預(yù)測(cè)具有如下特點(diǎn):

1.預(yù)測(cè)總是不精確的,所以我們必須兼顧預(yù)測(cè)結(jié)果和預(yù)測(cè)誤差。

2.長期預(yù)測(cè)的精度往往比短期預(yù)測(cè)低,也就是說,長期預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)于均值而言比短期預(yù)測(cè)要大些。

3.綜合預(yù)測(cè)往往比分解預(yù)測(cè)更精確,因?yàn)橄鄬?duì)于均值來說,綜合預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差較小。

4.一般來說,企業(yè)越靠近供應(yīng)鏈的上游(或者離消費(fèi)者越遠(yuǎn)),其接收到的信息失真就越大,這方面的一個(gè)經(jīng)典例子就是牛鞭效應(yīng),或稱啤酒效應(yīng)。

人們往往認(rèn)為需求預(yù)測(cè)是一種藝術(shù),認(rèn)為一切皆為偶然。但是實(shí)際上,企業(yè)對(duì)顧客過去購買行為的把握將有助于對(duì)顧客未來購買行為的預(yù)測(cè)。所以,為了預(yù)測(cè)顧客需求,企業(yè)首先需要識(shí)別那些影響未來需求的因素,并確定這些因素與未來需求之間的關(guān)系。在預(yù)測(cè)過程中,企業(yè)必須平衡客觀因素和主觀因素這兩個(gè)方面,必須了解以下與需求預(yù)測(cè)相關(guān)的各種因素:過去的需求;產(chǎn)品補(bǔ)貨提前期;廣告計(jì)劃或其他營銷活動(dòng)的力度;經(jīng)濟(jì)狀況;價(jià)格促銷計(jì)劃;競(jìng)爭企業(yè)采取的行動(dòng)。

預(yù)測(cè)方法可分為以下四大類:

一是定性預(yù)測(cè)法,主要依賴人們的主觀判斷。

二是時(shí)間序列預(yù)測(cè)法,運(yùn)用歷史需求數(shù)據(jù)對(duì)未來需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。

三是因果關(guān)系預(yù)測(cè)法,通過預(yù)測(cè)有關(guān)聯(lián)性的外界因素的變化來預(yù)測(cè)未來需求。

四是仿真法,通過模擬消費(fèi)者的選擇來預(yù)測(cè)需求。

實(shí)際上,研究表明多種預(yù)測(cè)方法結(jié)合使用得到的綜合預(yù)測(cè)值將比單獨(dú)使用任何一種預(yù)測(cè)方法更為有效。

當(dāng)未來需求與歷史需求、增長模式和季節(jié)性變化相關(guān)時(shí),最適合使用時(shí)間序列法。無論采用哪一種預(yù)測(cè)方法,都存在一些不能用過去的需求模式解釋的隨機(jī)因素,因此,任何觀察到的需求都可以分解成系統(tǒng)成分和隨機(jī)成分:觀察的需求(O)=系統(tǒng)成分(S)+隨機(jī)成分(R)。系統(tǒng)成分是指需求的期望值,它由下面幾方面組成:需求水平是剔除季節(jié)性因素影響后的當(dāng)前需求;需求趨勢(shì)是需求在下一期增長或衰退的比率;季節(jié)系數(shù)為可預(yù)測(cè)的需求季節(jié)性波動(dòng)。隨機(jī)成分就是在預(yù)測(cè)中偏離系統(tǒng)需求的那一部分。預(yù)測(cè)的目的就在于剔除隨機(jī)成分,并對(duì)系統(tǒng)成分進(jìn)行估計(jì),一般來說,一種好的預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)誤差大小大致等同于需求中的隨機(jī)成分。

以下五項(xiàng)基本步驟對(duì)有效進(jìn)行預(yù)測(cè)有很大幫助:

1.理解預(yù)測(cè)的目標(biāo)。所有預(yù)測(cè)都支持以預(yù)測(cè)為基礎(chǔ)的決策,所以重要的第一步就是明確識(shí)別這些決策。

2.整合整個(gè)供應(yīng)鏈的需求計(jì)劃和預(yù)測(cè)。企業(yè)應(yīng)當(dāng)將預(yù)測(cè)與整個(gè)供應(yīng)鏈中的所有計(jì)劃活動(dòng)聯(lián)系起來,如產(chǎn)能計(jì)劃、促銷計(jì)劃。

3.識(shí)別影響需求預(yù)測(cè)的主要因素。企業(yè)必須識(shí)別影響需求預(yù)測(cè)的一些需求、供給和產(chǎn)品相關(guān)的其他因素。

4.以合適的綜合水平進(jìn)行預(yù)測(cè)。既然綜合預(yù)測(cè)比分解預(yù)測(cè)更為精確,那么在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)選擇合適的綜合預(yù)測(cè)水平就變得非常重要。

5.建立預(yù)測(cè)績效和誤差衡量標(biāo)準(zhǔn)。企業(yè)必須確定明確的績效衡量標(biāo)準(zhǔn)以評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性,這些衡量標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該與企業(yè)在預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上制定的商業(yè)決策目標(biāo)密切相關(guān)。

任何預(yù)測(cè)方法的目標(biāo)都是對(duì)需求的系統(tǒng)成分進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)隨機(jī)成分進(jìn)行估計(jì)。就其最一般的形式,需求數(shù)據(jù)的系統(tǒng)成分包含需求水平、需求趨勢(shì)和季節(jié)系數(shù),計(jì)算系統(tǒng)成分的等式可以采用如下所示的各種模型。乘法型:系統(tǒng)成分=需求水平*需求趨勢(shì)*季節(jié)系數(shù);加法型:系統(tǒng)成分=需求水平+需求趨勢(shì)+季節(jié)系數(shù);混合型:系統(tǒng)成分=(需求水平+需求趨勢(shì))*季節(jié)系數(shù)。某一特定預(yù)測(cè)的系統(tǒng)成分的具體表示形式,取決于需求的特性。對(duì)于每種形式,企業(yè)都可以采用靜態(tài)預(yù)測(cè)和適應(yīng)性預(yù)測(cè)兩種方法。

一種是靜態(tài)預(yù)測(cè)法。靜態(tài)預(yù)測(cè)法假定待評(píng)估的系數(shù)成分中的需求水平、需求趨勢(shì)和季節(jié)系數(shù)都不隨觀測(cè)到的新需求而改變,在這種情況下,我們利用歷史數(shù)據(jù)來對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行估計(jì),然后應(yīng)用于所有未來預(yù)測(cè)中。另一種是適應(yīng)性預(yù)測(cè)法。在適應(yīng)性預(yù)測(cè)法中,需求水平、需求趨勢(shì)和季節(jié)系數(shù)都要根據(jù)每次觀測(cè)到的實(shí)際需求值進(jìn)行修改。適應(yīng)性預(yù)測(cè)法的優(yōu)點(diǎn)在于預(yù)測(cè)時(shí)所有被觀測(cè)到的新數(shù)據(jù)都被考慮其中了。

一種好的預(yù)測(cè)方法應(yīng)當(dāng)抓住需求的系統(tǒng)成分而不是隨機(jī)成分,隨機(jī)成分是通過預(yù)測(cè)誤差的形式表現(xiàn)出來。預(yù)測(cè)誤差包含了有價(jià)值的信息,基于下面兩個(gè)原因管理者必須對(duì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行仔細(xì)分析:1.管理者通過誤差分析來判定現(xiàn)行的預(yù)測(cè)方法是否準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了需求的系統(tǒng)成分。2.所有應(yīng)變計(jì)劃都必須考慮預(yù)測(cè)誤差。只要預(yù)測(cè)到的誤差值在歷史誤差估計(jì)范圍內(nèi),企業(yè)就可以繼續(xù)使用現(xiàn)行的預(yù)測(cè)方法。如果某次誤差值遠(yuǎn)大于歷史誤差估計(jì)范圍,就說明現(xiàn)行的預(yù)測(cè)方法不再使用了或者需求發(fā)生了根本變化。如果所有的預(yù)測(cè)值都傾向于連續(xù)高于或低于實(shí)際需求,那么可能也是暗示預(yù)測(cè)方法需要改變了。當(dāng)運(yùn)用指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),平滑指數(shù)的取值直接影響預(yù)測(cè)值對(duì)近期實(shí)際需求數(shù)據(jù)的敏感性。如果管理者想要很好地把握未來潛在的需求模式,則選用的平滑指數(shù)最好不要超過0.2。

鑒于預(yù)測(cè)中涉及大量的數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)次數(shù)的頻繁性和盡可能獲取高質(zhì)量預(yù)測(cè)結(jié)果的重要性,信息技術(shù)(IT)自然在預(yù)測(cè)中發(fā)揮著重要作用。供應(yīng)鏈IT系統(tǒng)中的預(yù)測(cè)模塊通常被稱作需求計(jì)劃模塊,是關(guān)鍵的供應(yīng)鏈軟件產(chǎn)品,在預(yù)測(cè)中發(fā)揮IT的功能是非常有益的。商業(yè)性的需求計(jì)劃模塊中包含多種相當(dāng)先進(jìn)或?qū)S械念A(yù)測(cè)算法,用這些方法求得的預(yù)測(cè)值通常比普通軟件求得的預(yù)測(cè)值更精確。好的預(yù)測(cè)軟件包可以為各式各樣的產(chǎn)品提供預(yù)測(cè),并結(jié)合最新的需求信息對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行實(shí)時(shí)更新。這有助于企業(yè)快速響應(yīng)市場(chǎng)的變化,避免延遲反應(yīng)帶來的成本。當(dāng)然,沒有一種工具是完美無缺的,在運(yùn)用預(yù)測(cè)值和享受預(yù)測(cè)所帶來的價(jià)值的同時(shí),要記住這些分析工具無法對(duì)未來需求中一些更為定性的方面進(jìn)行估計(jì),而這可能只能憑預(yù)測(cè)者自己的經(jīng)驗(yàn)和能力進(jìn)行判斷。

在未來計(jì)劃中必須考慮預(yù)測(cè)誤差帶來的風(fēng)險(xiǎn),預(yù)測(cè)誤差可能導(dǎo)致庫存、設(shè)備、運(yùn)輸、采購、定價(jià)甚至信息管理中嚴(yán)重的資源分配不當(dāng)。很多因素都可能引起預(yù)測(cè)不精確,但其中少數(shù)因素會(huì)經(jīng)常發(fā)生,值得關(guān)注。較長的提前期迫使企業(yè)提前更多時(shí)間作出預(yù)測(cè),從而影響預(yù)測(cè)的可靠性。有兩種降低預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的策略:提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)性和利用需求集中的機(jī)會(huì)。提高響應(yīng)性可以使企業(yè)降低預(yù)測(cè)誤差,從而減少相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。加快響應(yīng)速度和增加集中往往會(huì)增加成本,響應(yīng)性的加快需要加大產(chǎn)能投資,而增加集中也會(huì)相應(yīng)增加運(yùn)輸費(fèi)用。為了實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)緩解與成本之間的平衡,我們需要制定合適的風(fēng)險(xiǎn)緩解策略。比如對(duì)于日用商品,通過現(xiàn)貨市場(chǎng)采購很容易彌補(bǔ)缺貨,因此投入大量資金提高市場(chǎng)響應(yīng)性是不值得的。只有當(dāng)潛在的預(yù)測(cè)誤差很大且商品價(jià)值遠(yuǎn)高于運(yùn)輸成本時(shí),投資于集中才會(huì)是非常有益的。

在預(yù)測(cè)實(shí)踐中,一要進(jìn)行合作預(yù)測(cè)。與你的供應(yīng)鏈合作者一起預(yù)測(cè)通??色@得更加精確的預(yù)測(cè),雖然與合作者分享信息、建立合作預(yù)測(cè)關(guān)系需要花費(fèi)時(shí)間和成本,但合作給供應(yīng)鏈帶來的利益通常遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于初期成本。二要共享真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是否有用要看我們處于供應(yīng)鏈的什么位置,分享真正需要的數(shù)據(jù)可以減少IT投資,增加成功合作的可能性。三要區(qū)分實(shí)際需求和銷售數(shù)據(jù)。為了獲得真實(shí)的需求數(shù)據(jù),需要根據(jù)產(chǎn)品的脫銷信息、競(jìng)爭者行為、價(jià)格以及促銷行為等來對(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。如果做不到這一點(diǎn),預(yù)測(cè)就不能反映當(dāng)前的真實(shí)情況。

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王靜
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