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应用时间序列分析预测物流需求随着电商盛行和全球化的发展，物流行业经历了高速增长。
而物流需求的不确定性成为了业内的一大难点，因此，掌握物流需求的预测方法和技术具有重要的意义。
时间序列分析便是一种常见的、基于历史数据的预测方法。
在本文中，我们将着重介绍时间序列分析在物流需求预测中的应用和实践。
一、时间序列分析简介时间序列分析主要是利用历史数据，对未来的时间序列进行预测的一类方法。
其中的时间序列数据主要指随时间推移而发生变化的数据序列，如30天内的销售量变化、1年中的季节销售量等等。
时间序列分析首先要对特定的时间范围及其内部数据进行分类和分析，然后使用历史数据进行预测，如销售涨幅或降幅。
相较于其他统计学预测方法，时间序列分析更加直观和易于理解，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
二、时间序列应用于物流需求预测从传统到现代，物流行业已经发生了翻天覆地的变化。
特别是在电商和全球化的推动下，物流业已经成为了现代商业的重要组成部分。
可以预见，物流行业的快速发展将会困扰机械化管理的物流公司。
而在这种情况下，物流需求的预测技术便成为了保证物流公司盈利的关键之一。
物流需求预测对于物流行业有着重要的意义。
通过准确地预测货物的数量、提高质量、合理安排物流时间、降低物流成本等方法，物流公司可以提高客户满意度，同时也能够使物流的盈利水平更高。
而基于历史数据的时间序列分析，可以很好地实现物流需求的预测，并推动物流行业的发展。
三、时间序列分析的实际应用在物流需求的预测中，时间序列分析越来越受到企业和研究者的关注。
以下列举了一些应用时间序列分析预测物流需求的实例。
（1）基于ARIMA模型的物流需要预测ARIMA模型是时间序列分析中最常用的模型之一。
该模型的基本思想是：将时间序列分解为趋势、周期性和随机性三个组成部分，然后在此基础上建立模型预测未来。
通过此模型，可以分析出货物的季节趋势和数量，并以此更好地规划物流计划。
（2）基于神经网络模型的物流需求预测神经网络模型具有较高的灵活性和适应性，能够更好地处理非线性问题。
物流量预测物流量的预测方法物流量作为物流学科中一个十分重要的概念，至今仍没有明确的定义，在我国现阶段，我国没有一个对物流量的统计指标，在进行区域及地方物流系统规划、物流园区及配送中心、物流接点的规划与建设时，一般把货运量作为进行物流量分析的类比指标，来进行物流量的预测与分析。
但是我们可以明确的知道，运输量，在一般情况下不等于物流量，只是物流量的一个重要组成部分。
因此，利用货运量来指导物流相关基础建设的科学性存在争议，实际上，定义及计算物流量必须从整个物流系统来把握，除了运输量外，物流量还包括库存量、终端配送量、内向物流量、装卸搬运量等。
从一般意义上说，物流量指的是实体的物流量，是实物运动的数量表现，而不把信息和其他无形的流量计算为物流量（笔者认为，可以对虚拟物流量进行单独提出，即信息及无形服务）。
根据以上的分析，本人对物流量的定义是：物流活动的各个作业环节产生的实物（物料、零部件、半成品、产成品等），在物流活动的整个过程中(包括静止与运动)的数量的总和。
1.1物流量具体内容从物流量的定义来看，物流量是一个复杂的指标，在分析物流量的时候，应首先分析清楚物流系统的各个作业环节，不同的作业环节采用不同的指标测量。
根据物流的七大作业环节，在确定物流结点规模时，通常需要的有关业务量有：运输、库存、配送和装卸搬运四项作业量。
1.11物流量运输作业量简称运输量，主要包括运量、周转量两个指标，它们可以用来统计铁路、公路、水路和航空等运输方式完成的运输工作量。
运量、周转量指标在区域物流系统规划设计中是不可缺少的基本参数。
一般而言，货物运输完成的运量用吨(t) 来测量，周转量用吨·公里(t·km)来测量。
轻泡货物可以将其体积折算成计费质量吨(t)，并按计费质量统计运输工作量。
1.12物流量库存作业量它通常通过物资仓储的各项指标得以体现，最常采用的有物资的最高储备量、物资平均库存量、仓库物资吞吐量等。
物流需求预测方法探析引言在当今全球化的背景下，物流行业起着举足轻重的作用。
准确预测物流需求对于提高物流运营效率、降低成本、满足客户需求至关重要。
因此，物流需求预测成为物流企业重要的研究课题。
本文将探析物流需求预测的方法，包括定量预测方法和定性预测方法，并分析各种方法的优缺点。
定量预测方法定量预测方法是通过数理统计的手段，基于历史数据对未来物流需求进行预测。
以下是当前常用的定量预测方法：时间序列分析时间序列分析是一种广泛应用的定量预测方法，它基于历史数据的时间模式和趋势，通过数学统计方法来进行预测。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、季节性分解法等。
时间序列分析方法简单易行，适用于稳定的需求模式，但对于非线性和高度波动的需求很难进行较准确的预测。
回归分析回归分析是建立因变量和自变量之间的关系模型，并通过模型对未来的自变量做预测。
在物流需求预测中，可以将需求量作为因变量，时间、季节、经济指标等作为自变量。
回归分析方法能够综合考虑各种因素对需求的影响，但前提是需要有足够的历史数据和有效的自变量。
Grey模型Grey模型是由灰色系统理论发展而来的一种预测方法，它适用于缺乏数据或数据不完备的情况。
Grey模型通过建立灰色微分方程，对数据进行处理和分析，并利用已有数据预测未来的需求量。
相比于传统的定量预测方法，Grey模型具有更强的适应性，但对数据的质量要求较高。
定性预测方法定性预测方法是基于专家经验和主观判断的预测方法，它不依赖于历史数据，而是通过专家意见和市场调研等方式进行预测。
Delphi法Delphi法是一种通过多轮专家调查和意见征询的方法，通过反复的集体讨论和修改，达成一致的预测结论。
Delphi法能够通过专家的知识和经验，对物流需求的未来趋势进行预测。
然而，Delphi法存在依赖于专家个体的主观判断，结果可能受到个体因素的影响。
场景分析场景分析是一种通过构建不同的预测场景，对物流需求进行预测的方法。
解析物流预测方法(doc 9页)引言供应链管理专家们曾经预言：21世纪发明供应链价值最大化的武器将是基于需求的管理。
70年代是质量管理的时代，TQM是人们最常提到的话题；80年代追求的是精益制造，JIT、柔性消费、零库存成为时代的主旋；90年代，全球化、产品生命周期的延长和产业细分使企业间的竞争转为供应链间的竞争，库存、客户效劳、照应时间和运营本钱的改良是这个时代的目的。
时至昔日，需求管理曾经成为企业继续成功的必要条件，拥有好的需求预测的公司的抗风险性清楚较高。
2001年，电子企业接受了由严重反差的需求预测而带来的库存压力，这让我们不得不反思一个效果：为什么在2000年的下半年，电子行业的预测会如此看走眼呢？理想上，从执行主管到营销经理以及供应链方案者，每团体都对其它制造行业几个月前曾经收回的销售急速下滑的警报视而不见，即使是初级的软件工具也没能对过高的需求估量给予正告。
为什么会这样呢？答案是复杂的。
既有人为的要素--不情愿接受兴盛就此完毕的理想，也有技术上的要素--许多公司实施的SCM(供应链管理)软件和CRM(客户关系管理)软件收回的信号不强，或是基本没有信号。
更糟的是，很多运用这些工具的人缺乏停止临时预测的才干，因此只要从最近的趋向外推预测需求。
历史的喜剧会重演吗？药方似乎只要一个--运用需求管理发明公司价值。
这里的需求管理已不在是营销和方案部门复杂的运用软件工具停止的短期预测，而是贯串于整个供应链、产品开发、技术战略、效劳支持和组织设计这一系列范围的临时和短期的需求预测和管理。
第一步要做的是--改良短期消费进度布置和临时需求预测所需的效劳平台。
1、需求预测平台1.1 改良需求预测工具2000年时，很少有公司购置成套的供应链管理工具以有效地改良需求预测，许多公司还处于定单管理或运输管理自动化的早期阶段，供应链方案者经常运用已过时几个月的信息。
这些公司都觉得可以将制造的东西统统卖出去，或是他们产品的生命周期比他们做预测的时间段还短。
解析物流预测方法--------------------------------------------------------------------------------供应链管理专家们曾经预言：21世纪创造供应链价值最大化的武器将是基于需求的管理。
70年代是质量管理的时代，TQM是人们最常提到的话题；80年代追求的是精益制造，JIT、柔性生产、零库存成为时代的主旋；90年代，全球化、产品生命周期的缩短和产业细分使企业间的竞争转为供应链间的竞争，库存、客户服务、响应时间和运营成本的改进是这个时代的目标。
时至今日，需求管理已经成为企业持续成功的必要条件，拥有好的需求预测的公司的抗风险性明显较高。
[被屏蔽广告]2001年，电子企业承受了由严重反差的需求预测而带来的库存压力，这让我们不得不反思一个问题：为什么在2000年的下半年，电子行业的预测会如此看走眼呢？事实上，从执行主管到营销经理以及供应链计划者，每个人都对其它制造行业几个月前已经发出的销售急速下滑的警报视而不见，即使是高级的软件工具也没能对过高的需求预计给予警告。
为什么会这样呢？答案是复杂的。
既有人为的因素--不愿意接受繁荣就此结束的事实，也有技术上的因素--许多公司实施的SCM(供应链管理)软件和CRM(客户关系管理)软件发出的信号不强，或是根本没有信号。
更糟的是，很多使用这些工具的人缺乏进行长期预测的能力，因而只有从最近的趋势外推预测需求。
历史的悲剧会重演吗？药方似乎只有一个--运用需求管理创造公司价值。
这里的需求管理已不在是营销和计划部门简单的运用软件工具进行的短期预测，而是贯穿于整个供应链、产品开发、技术战略、服务支持和组织设计这一系列领域的长期和短期的需求预测和管理。
第一步要做的是--改进短期生产进度安排和长期需求预测所需的服务平台。
1、需求预测平台1.1 改进需求预测工具2000年时，很少有公司购买成套的供应链管理工具以有效地改进需求预测，许多公司还处于定单管理或运输管理自动化的早期阶段，供应链计划者常常使用已过时几个月的信息。
这些公司都觉得可以将制造的东西统统卖出去，或是他们产品的生命周期比他们做预测的时间段还短。
他们只是简单地将短期预测进行外推，即使有调整也是少量的，这就不可能预见到销售的下滑。
即便是现在，还有些客户完全依赖于与顾客的协作，收到的信息未加理解，或尚未弄清其客户的预测方法就直接使用这样的信息。
很明显，企业对需求预测的忽视、落后的需求预测工具要为2001年电子业的一败涂地负责。
软件供应商们分析说，由于客户不愿接受低调的预测，从而贻误了产能的调整。
当某些部件需求紧缺时，采购人员推迟下调部件需求预测，因为担心将来部件短缺会降低销售，使公司失去市场份额。
有些时候，这可能是合理的举动，因为风险隐藏于开拓新市场中。
但在有些情况下，这只是一厢情愿的作法。
另一方面，许多供应链计划软件并不能进行需求预测。
许多供应商只是开始将战略性预测所需的因果分析技术合并起来，这与短期的、详细的生产预测是不同的。
而且，尽管在分析最近或预测未来6~12个月的销售时，因果分析预测是需要的，公司可以借此准备投资资金和产能预测，但这通常是营销或财务部门的事，并没有引起生产计划者和采购者的很多注意。
需求计划者侧重于近阶段的预测，因为那是今天需要解决的问题，而且即刻可以减少库存。
好在供应链计划软件的出现已有时日，而且正日趋完善。
AMR调研公司估计，计划软件2001年的销售达34.2亿美元，现已占供应链软件销售的51%，到2005年将逐年递增26%。
这可是个好的征兆，相信随着电子制造企业对需求计划的重视和软件技术的提高，重蹈2001年覆辙的可能性将降到最低点。
如今，供应链运作较好的公司正用专业计划和运行算法数据库替代电子表格，如Altera、Fairchild和东芝美国信息系统等，近来都从i2 技术公司那里购买了需求计划软件，以替代基于电子表格的计划系统。
比起实施前，差异就象是黑夜和白天。
比如，Altera公司现在有85%的预测是依赖于软件，只有15%使用人工计划进行决策。
结果，裸片存储从8.5周降到2.5周，成品库存周期从8周降到2周。
同样，供应链伙伴开始将其库存管理和计划系统，按照机器对机器的方式连接起来，以快速传递信息、作出反应。
库存管理的目标是根据需求和供应的历史变化而制定的，需求预测和生产进度安排要每日更新，而不是每月更新。
比如，Fairchild公司连续不断地更新需求预测，这样，供应链上的每个人都能使用最新信息。
1.2 短期需求预测事实上，需求预测必须将短期需求预测或生产进度安排与长期战略性需求预测有机结合起来，才会真正地起作用。
短期预测是根据存储单位(SKU)水平做出的，它与销售、客户关系，以及依据预订库存或安排运输来实施计划的系统和软件等相互作用。
相比之下，长期预测则是在更为集中的基础上作出的。
在月度或季度时间段内，对一系列产品的生产做出预测，作为财务和产能计划的输入数据。
长期预测必须在现有客户信息之外假设需求状况，必须使用供应链之外的信息以便能预测变化趋势。
如今，由于产品生产周期已经极大的缩短，大多企业将预测重点放在短期计划上，许多供应链计划软件供应商对此也持相同看法。
短期预测通常是根据存储单位(SKU)水平进行的。
首先，根据历史订单时间段分析产生进度安排。
Manugistics公司使用18种统计方法，并选择最适用于数据库的方法，由此产生的结果再用生命周期分析法调整，这对短期生命周期技术产品来讲是必须的。
然后，根据销售以及下游数据得出集中的产品需求反馈，再进行第二次调整。
现在许多软件供应商正在对其协作能力软件进行更新，无论是对所有产品还是不同产品的混合，它都能使用户快速了解顾客需求的变化。
对已计划的促销或特殊事件，也可用模块来调整预测。
准确的短期预测和对变化的快速反应可以大幅度地削减库存，帮助公司掌握销售变化趋势。
Fairchild公司自从去年安装了i2的需求计划软件后，对公司三分之二的产品来说，由软件提供的时段预测比人工预测要好得多。
需求计划软件使公司削减了产品面市时间，将承诺的供货能力提高了5%。
1.3 长期需求预测只有短期需求预测绝不可能保证电子制造企业不被下一次经济萧条带来的过量库存砸死。
由于电子公司通常没有强大的核心预测组织，供应链经理只着眼于对最近情形的预测，并尽力得到足够的部件，对长期前景关心甚少。
而且许多客户通常做6个月的详细预测，但实际上超过2~3个月的预测是很难测准的。
只有大型软件包才具备战略性预测功能，但电子企业通常都不用，或用得不好。
典型的长期预测功能可使用户进行详细的SKU预测，然后将这些预测集中起来，用他们所拥有的市场知识进行调整。
Fairchild公司在SKU水平上进行了六个月的预测，然后在一个更为集中的水平上进行了一年或更长时间的预测。
预测一个特定部件，只需根据其历史上的订单变化和季节性变化，自动产生一个为期六周的生产进度安排。
而长期预测需要使用者大量的投入，包括供应链外的信息，如咨询专家的预测、提前预定、成功设计或预计的经济指标。
还可根据短期预测进行外推，调整长期预测结果。
i2,Oracle,anugistics, J.D. Edwards,等公司提供一个标准的统计程序，对根据历史趋势做出预测的外部数据进行评价。
也就是说，如果一项预测在过去是较为准确的话，它就会比历史上不太成功的预测得分要高。
使用者可从贸易协会、贸易出版物、咨询专家、顾客或经济指标中得到历史资料。
1.4 软件与经验结合软件供应商自信地认为，下一次的库存危机不至于像去年那么严重。
因为许多公司已安装了供应链计划软件包，并在整个供应链管理中使用。
软件将侧重于短期预测，以节约成本，良好的短期预测可在销售趋势逆转前二个月左右时提供快速反应。
但同时，电子制造公司一定要将利用外部数据进行的长期因果分析预测整合起来，作为对根据历史外推和顾客预测结果的可靠检验。
有经验的人都知道，长期预测并非轻而易举之事。
Fairchild公司的成功取决于高层的支持和大量的培训，以及最初期间的警告--即计划者怀疑软件的结果，不可避免地想要进行挑战。
当他们越过了这一阶段后，他们就能处理各种例外情况，并让软件做出大部分的计划决策。
2、成功预测的策略在市场竞争日益激烈，客户需求多样化、个性化的今天，如能在提高对市场响应能力方面进行系统规划和实践，对企业提高服务水平、降低成本、提高质量和充分利用资源具有重大意义。
做好预测工作应先从准确性、时效性、可用性和经济性方面选择好理想预测方法，再从整体上来管理市场预测工作。
准确的预测可以使企业及时调整产品结构，瞄准特定的目标市场和消费群体，领先竞争对手并获得更大的商机。
以下将分析预测的编排、如何消除预测的差异以及如何评估预测的准确性。
2.1 预测编排预测实际上是对未来产品市场需求的估计。
从时间划分，可以有短期预测和中长期预测，时间越远，预测的准确性越低；时间越近，则相对准确。
因此可以在中长期预测的基础上加强短期预测，便可进一步提高短期预测的准确性。
预测工作可以分为前瞻预测及销售总结，实际的预测是这两方面工作的结合。
前瞻预测是收集市场的需求信息，通过分析，了解产品发展方向，直接面向市场；而销售总结是建立在过去、现在销售基础上的。
根据销售历史情况，对产品的销售趋势进行分析，以发现产品销售是处于上升还是下降趋势，给前瞻预测一定的指导。
2.2 如何消除预测差异的影响很多企业都接触过“六个西格码”概念，它指100万个产品单位里只允许有3.4个质量缺陷，也称“零缺陷”。
实际上，追求预测的最小差异与追求“零缺陷”的道理是一样的，目的都是为了提高工作效率，减少不必要的浪费。
虽然追求预测最小差异在实际工作中很难实现，但也有一些方法可以减少预测差异带来的负面影响。
2.3 调整预测编排预测的错误来自两个方面，有些预测超过实际需求而有些预测小于实际需求。
大家往往只反映超出预测部分，而一个好的计划体系同时也要反映小于预测的信息，只有计划体系同时从两个方面来反映，执行人员才有机会及时处理。
2.4 提高应急能力许多客户会在最后一刻需求发生变化，往往使公司陷于应急事务。
为了不被经常性的、痛苦地打断工作，一种比较好的办法是大概地做出综合性计划并预留一部分能力来处理应急事务。
2.5 讲究科学库存安全库存看似朋友实为敌人。
其用意是可理解的--即为了防止预测错误或工作流程的中断，但不幸的是它会增加成本，同时还会产生提早于实际的需求信息而影响工作的可信度。
所以安全库存应该被尽量减少，并应以最灵活的方式存在于公司中，一般可将安全库存设置于原材料一级。
2.6 供应链管理“供应链”指的是相关供货商、制造商、分配中心、经销商、零售商和消费者之间的联系，每一层供应链都会产生下一级需求，客户将未来需求通知制造商或是制造商将制造计划通知其供应商。
