供应链需求预测教案
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供应链规划师：供应链优化与需求预测培训ppt
回归分析预测
利用多种因素对需求进行预测的方法，通过建立数学模型来分析各因素与需求之 间的关系。
回归分析预测是一种常用的统计方法，它通过建立数学模型来分析多个因素与需 求之间的关系，从而预测未来的需求。这种方法需要选择合适的自变量和建立有 效的模型，并对模型进行评估和调整。
机器学习预测
利用机器学习算法对大量数据进行学习，自动提取数据中 的特征和规律，进行需求预测的方法。
供应链风险管理
供应链风险识别
供应商风险
识别供应商的产能、质量、交 货期等可能存在的风险。
物流风险
评估运输、仓储等环节可能出 现的延误、损坏等风险。
市场风险
预测市场需求波动、竞争态势 变化等对供应链的影响。
财务风险
评估资金流、成本等可能出现 的异常和风险。
供应链风险评估
风险发生的可能性评估
风险优先级排序
详细描述
通过建立有效的信息共享平台、促进各节点之间的沟通和 协作，实现资源共享、风险共担和利益共赢，提高整个供 应链的竞争力和稳定性。
PART 03
需求预测方法与技术
时间序列预测
基于时间序列数据的预测方法，通过分析历史销售数据来预 测未来的需求。
时间序列预测是一种常用的需求预测方法，它基于历史销售 数据，通过分析数据的变化趋势和周期性规律来预测未来的 需求。这种方法适用于具有明显时间依赖性的销售数据。
信息，为决策提供支持。
项目管理能力
能够有效地管理多个项目，确 保项目按时按质完成。
沟通协调能力
具备出色的沟通协调能力，能 够与内外部利益相关者建立良
好的合作关系。
创新思维能力
具备创新思维，能够不断探索 新的供应链管理模式和优化方
供应链规划师：供应链优化与需求预测培训ppt
在风险发生时，采取紧急措施，如寻 找替代供应商、调整生产计划、加强 物流协调等，以减轻风险的影响。
供应链风险监控与改进
建立监控体系
通过建立完善的监控体系 ，实时监测供应链运行状 态，及时发现潜在的风险 。
定期评估与改进
定期对供应链进行全面评 估，发现存在的问题和潜 在的风险，及时采取措施 进行改进和优化。
某企业需求预测实践案例
总结词
通过精确的需求预测，提高企业的生产和销售效率。
详细描述
该企业运用先进的需求预测模型和技术，对市场趋势和客户需求进行深入分析。通过收集历史销售数 据、市场调查和竞品分析等信息，建立预测模型，及时调整生产和销售计划，有效减少了库存积压和 缺货现象，提高了企业的生产和销售效率。
06
培训总结与展望
培训内容回顾
供应链管理理论
培训介绍了供应链管理的基本概念、原则和流程 ，包括供应商选择、库存管理、物流配送等方面 的知识。
供应链优化技术
培训涵盖了供应链优化的各种技术，如协同计划 、预测和补货（CPFR）、物流网络优化和智能调 度等，并介绍了如何运用这些技术提高供应链的 效率和灵活性。
实践经验积累
建议学员在实际工作中多运用所学知 识，积累实践经验，提高解决实际问 题的能力。
掌握最新技术
随着技术的不断发展，建议学员关注 供应链领域的最新动态和技术趋势， 如物联网、大数据和人工智能等，以 便及时掌握和应用新技术。
参加专业培训和交流活动
建议学员积极参加专业培训和交流活 动，与其他行业专家和同行进行交流 ，拓宽视野和思路。
定性预测方法
基于专家意见、市场调研和客户需求进行预测，包括德尔菲法、情景分析、 SWOT分析等。
需求预测的实施流程
供应链综合计划教案
供应链综合计划教案第一章：供应链综合计划概述1.1 教学目标了解供应链综合计划的定义和重要性掌握供应链综合计划的主要目标和任务理解供应链综合计划的基本流程和方法1.2 教学内容供应链综合计划的定义和作用供应链综合计划的主要目标和任务供应链综合计划的基本流程和方法1.3 教学活动引入案例：某企业的供应链综合计划实践讨论：供应链综合计划在企业运营中的作用和重要性1.4 教学评估小组报告：介绍供应链综合计划的基本流程和方法问答环节：针对供应链综合计划的疑问和讨论第二章：供应链需求预测2.1 教学目标掌握供应链需求预测的方法和技巧了解需求预测的重要性和平衡点学会构建需求预测模型和进行预测分析2.2 教学内容需求预测的定义和方法需求预测的重要性和平衡点需求预测模型和预测分析2.3 教学活动引入案例：某企业的供应链需求预测实践讨论：需求预测在供应链管理中的作用和重要性小组活动：构建需求预测模型并进行预测分析2.4 教学评估小组报告：介绍需求预测的方法和技巧问答环节：针对需求预测的疑问和讨论第三章：供应链资源计划3.1 教学目标理解供应链资源计划的概念和核心要素掌握供应链资源计划的方法和工具学会进行供应链资源计划的编制和实施3.2 教学内容供应链资源计划的概念和核心要素供应链资源计划的方法和工具供应链资源计划的编制和实施3.3 教学活动引入案例：某企业的供应链资源计划实践讨论：供应链资源计划在供应链管理中的作用和重要性小组活动：编制和实施一个简单的供应链资源计划3.4 教学评估小组报告：介绍供应链资源计划的方法和工具问答环节：针对供应链资源计划的疑问和讨论第四章：供应链网络设计4.1 教学目标理解供应链网络设计的重要性和目标掌握供应链网络设计的方法和工具学会进行供应链网络设计的流程和策略4.2 教学内容供应链网络设计的定义和目标供应链网络设计的方法和工具供应链网络设计的流程和策略4.3 教学活动引入案例：某企业的供应链网络设计实践讨论：供应链网络设计在供应链管理中的作用和重要性小组活动：进行供应链网络设计的实践操作4.4 教学评估小组报告：介绍供应链网络设计的方法和工具问答环节：针对供应链网络设计的疑问和讨论第五章：供应链风险管理5.1 教学目标理解供应链风险管理的概念和重要性掌握供应链风险识别和评估的方法学会制定供应链风险应对和管理的策略5.2 教学内容供应链风险管理的定义和目标供应链风险识别和评估的方法供应链风险应对和管理的策略5.3 教学活动引入案例：某企业的供应链风险管理实践讨论：供应链风险管理在供应链管理中的作用和重要性小组活动：进行供应链风险识别和评估的实践操作5.4 教学评估小组报告：介绍供应链风险管理的方法和工具问答环节：针对供应链风险管理的疑问和讨论第六章：供应链库存管理6.1 教学目标理解供应链库存管理的原则和目标掌握供应链库存控制的方法和技巧学会制定供应链库存管理策略和优化库存水平6.2 教学内容供应链库存管理的原则和目标供应链库存控制的方法：如经济订货量（EOQ）、安全库存等供应链库存管理策略和库存优化6.3 教学活动引入案例：某企业的供应链库存管理实践讨论：供应链库存管理在供应链运作中的重要性小组活动：运用库存控制模型进行库存优化6.4 教学评估小组报告：介绍供应链库存控制的方法和技巧问答环节：针对供应链库存管理的疑问和讨论第七章：供应链物流与配送7.1 教学目标理解供应链物流与配送的概念和重要性掌握供应链物流与配送的规划和优化方法学会设计供应链物流与配送网络和选择运输方式7.2 教学内容供应链物流与配送的概念和重要性供应链物流与配送的规划和优化方法供应链物流与配送网络设计和运输方式选择7.3 教学活动引入案例：某企业的供应链物流与配送实践讨论：供应链物流与配送在供应链管理中的作用和重要性小组活动：设计和优化供应链物流与配送网络7.4 教学评估小组报告：介绍供应链物流与配送的规划和优化方法问答环节：针对供应链物流与配送的疑问和讨论第八章：供应链协同与协作8.1 教学目标理解供应链协同与协作的概念和重要性掌握供应链协同与协作的方法和技巧学会建立和维护供应链协同与协作关系8.2 教学内容供应链协同与协作的概念和重要性供应链协同与协作的方法和技巧供应链协同与协作关系的建立和维护8.3 教学活动引入案例：某企业的供应链协同与协作实践讨论：供应链协同与协作在供应链管理中的作用和重要性小组活动：模拟供应链协同与协作的建立和维护过程8.4 教学评估小组报告：介绍供应链协同与协作的方法和技巧问答环节：针对供应链协同与协作的疑问和讨论第九章：供应链绩效评估与改进9.1 教学目标理解供应链绩效评估的目的和方法掌握供应链绩效改进的策略和工具学会制定供应链绩效评估和改进计划9.2 教学内容供应链绩效评估的目的和方法供应链绩效改进的策略和工具供应链绩效评估和改进计划的制定9.3 教学活动引入案例：某企业的供应链绩效评估与改进实践讨论：供应链绩效评估在供应链管理中的重要性小组活动：制定供应链绩效评估和改进计划9.4 教学评估小组报告：介绍供应链绩效评估的方法和技巧问答环节：针对供应链绩效评估与改进的疑问和讨论第十章：供应链管理与创新的趋势与实践10.1 教学目标理解供应链管理与创新的最新趋势掌握供应链管理与创新的实践方法学会将创新思维应用于供应链管理10.2 教学内容供应链管理与创新的最新趋势：如数字化、可持续发展等供应链管理与创新的实践方法：如敏捷供应链、供应链金融等创新思维在供应链管理中的应用10.3 教学活动引入案例：某企业的供应链管理与创新实践讨论：供应链管理与创新的未来趋势和实践方法小组活动：提出供应链管理的创新方案并进行展示10.4 教学评估小组报告：介绍供应链管理与创新的实践方法和趋势问答环节：针对供应链管理与创新的疑问和讨论重点和难点解析重点环节1：供应链综合计划的定义和作用理解供应链综合计划在企业运营中的作用和重要性。
第6讲 供应链的需求预测
适应性预测法
在适应性预测法中，需求水平、需求趋势 和季节性系数要随着每次观测到的实际需 求量进行更新，采用混合型的系统成分表 达 框架也可以用于不包含需求趋势或季节系 数的情况
适应性预测法
对需求水平、需求趋势的预测在每次 观察后做出调整 适应性预测的常见方法
移动平均法 单一指数平滑法 Holt’s model (需求趋势) Winter’s model (需求趋势和季节性需求)
预测的方法
1、定性法：只能获得很少的历史数据或专家对市 场的见解十分重要时（专家会谈法、德尔菲法） 2、时间序列法：运用历史需求对未来需求进行预
测，需求预测的起点
3、因果关系法：需求预测与外部某些因素高度相
关时，利用外部因素的变化预测未来的需求
4、仿真法：结合时间序列法和因果关系法来模拟
时间序列预测法
任何预测方法的目标都是对需求的系统成分 进行预计，而对随机成分进行估计 它也能表现为如下列方程所示的多种形式：
乘法型：系统成分＝需求水平×需求趋势×季节系数
加法型：系统成分＝需求水平＋需求趋势＋季节系数 混合型：系统成分＝（需求水平＋需求趋势）×季节系数
时间序列法分为：静态法和适应法。
第六章 供应链的需求预测
学习目标
1、理解预测在供应链和企业中的作用 2、识别需求预测的组成部分 3、根据历史需求数据，用时间序列法来 进行供应链需求预测 4、通过分析需求预测来评估预测误差
供应链中预测的作用
需求预测是企业和供应链的设计和计划决策的 基础，推动流程和拉动流程都依据需求预测来 进行； 需求预测可以降低需求的不确定性，提高供给 和需求的匹配能力； 需求预测有助于企业和供应链的应变；
供应链管理中的预测需求方法教程
供应链管理中的预测需求方法教程在供应链管理中，准确预测需求是非常重要的环节。
供应商和零售商都需要根据市场需求来制定合理的生产计划和库存管理策略，以最大化效益并确保顾客满意度。
本篇文章将介绍供应链管理中常用的预测需求方法，并提供教程，帮助读者优化供应链管理。
1. 指数平滑法指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，适用于需求稳定、无明显趋势和季节性变化的情况。
该方法基于指数平滑算法，通过对历史需求数据进行加权平均来预测未来需求。
具体步骤如下：- 确定平滑系数α的值，通常取0.1到0.3之间。
较小的值使模型更加敏感，反映短期变化，而较大的值则更侧重长期趋势。
- 将第一个期数的需求作为初始预测值。
- 从第二个期数开始，根据上一期的预测值和实际需求数据，使用以下公式计算本期的预测值：预测值= α * 本期实际需求 + (1-α) * 上一期的预测值- 重复以上步骤直到预测完所有期数。
2. 移动平均法移动平均法是一种基于历史需求数据平均值来预测未来需求的方法。
这个方法的优点是可以平滑需求的变动，并能适应一定程度上的季节性需求。
具体步骤如下：- 确定需求数据的期数范围以及移动平均的窗口大小。
- 将窗口内的需求数据进行求和并除以窗口大小，得到移动平均值。
- 将移动平均值作为本期的预测值，并向后滑动窗口，重新计算下一期的移动平均值。
- 重复以上步骤直到预测完所有期数。
3. 线性回归法线性回归法是一种基于线性关系建立预测模型的方法。
该方法适用于需求存在趋势性变化的情况。
具体步骤如下：- 收集历史需求数据，并按照时间顺序排列。
- 绘制需求数据的散点图，并观察是否存在线性趋势。
- 根据散点图，选择最适合的线性回归模型，并计算出回归方程。
- 使用回归方程来预测未来的需求。
4. 季节性指数法季节性指数法适用于需求存在明显季节性变化的情况。
该方法通过计算每个季节的需求相对于平均需求的指数来预测未来需求。
具体步骤如下：- 收集历史需求数据，并按照季节顺序排列。
第七章供应链的需求预测供应链管理PPT课件
第1期的预测误差
E1 = F1 – D1 = 8,040 – 8,415 = –375
Copyright © 2016 Pearson Education, Inc.
7 – 27
趋势调整的指数平滑法(Holt模型)
•
•
•
对第1期需求水平和需求趋势的预测值进行修正
L1 = aD1 + (1 – a)(L0 + T0)
6
18,000
2
4
7
23,000
3
1
8
38,000
3
2
9
12,000
3
3
10
13,000
3
4
11
32,000
4
1
12
41,000
TABLE 7-1
Copyright © 2016 Pearson Education, Inc.
7–9
塔霍湖岩盐公司的季度需求
估计需求水平和需求趋势
p是每次季节性循环包含的期数
系数(St+p+ )的估计值
1
移动平均法
•
当需求没有观测到明显的趋势或季节性时,我们可以用移动
平均法进行预测，在这种情况下:
需求的系统成分=需求水平
•
将最近N个时期需求的平均值作为第t期需求水平的预测值,
也就是N个时期移动平均
Lt = (Dt + Dt-1 + … + Dt–N+1) / N
•
Ft+1 = Lt
F5 = L4 = 120.75 加仑
• 第5期的实际需求数据为125,所以第5期的预
测误差为:
E5 = F5 – D5 = 120.75 – 125 = – 4.25
E1 = F1 – D1 = 8,040 – 8,415 = –375
Copyright © 2016 Pearson Education, Inc.
7 – 27
趋势调整的指数平滑法(Holt模型)
•
•
•
对第1期需求水平和需求趋势的预测值进行修正
L1 = aD1 + (1 – a)(L0 + T0)
6
18,000
2
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23,000
3
1
8
38,000
3
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3
3
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13,000
3
4
11
32,000
4
1
12
41,000
TABLE 7-1
Copyright © 2016 Pearson Education, Inc.
7–9
塔霍湖岩盐公司的季度需求
估计需求水平和需求趋势
p是每次季节性循环包含的期数
系数(St+p+ )的估计值
1
移动平均法
•
当需求没有观测到明显的趋势或季节性时,我们可以用移动
平均法进行预测，在这种情况下:
需求的系统成分=需求水平
•
将最近N个时期需求的平均值作为第t期需求水平的预测值,
也就是N个时期移动平均
Lt = (Dt + Dt-1 + … + Dt–N+1) / N
•
Ft+1 = Lt
F5 = L4 = 120.75 加仑
• 第5期的实际需求数据为125,所以第5期的预
测误差为:
E5 = F5 – D5 = 120.75 – 125 = – 4.25
供应链规划师：供应链优化与需求预测培训ppt
案例三
某零售企业通过优化库存管理和配 送路线，提高了库存周转率和配送 效率，从而提高了企业的盈利能力 。
03
需求预测的原理与技术
需求预测的基本原理
时间序列分析
需求预测基于时间序列数据，通 过分析历史销售数据，识别需求
模式和趋势，预测未来需求。
因果分析
除了时间因素，还需考虑影响需 求的多种因素，如季节性、节假 日、促销活动等，通过因果分析
供应链规划师培训课程设计
制定课程大纲
根据培训需求分析结果，制定详细的课程大纲，包括课程目标、 内容、教学方法等。
选择教材和教学资源
选择合适的教材和教学资源，确保课程内容的专业性和实用性。
设计实践环节
设计实践环节，如案例分析、模拟操作等，帮助学员更好地掌握 所学知识。
供应链规划师培训实施与评估
培训实施
按照课程设计，组织培训 活动，确保培训的顺利进 行。
培训评估
通过考试、问卷调查等方 式，对学员的学习成果进 行评估，了解培训效果。
反馈与改进
根据评估结果，对培训课 程进行反馈和改进，提高 培训质量。
THANKS
感谢观看
供应链优化与需求预测的协同策略
企业应建立完善的供应链管理体系， 加强与供应商、分销商等合作伙伴的 沟通和协作，实现信息共享和协同预 测。
企业应加强人才培养和培训，提高供 应链规划师的专业素质和技能水平， 促进供应链优化和需求预测的协同发 展。
企业应采用先进的供应链管理技术和 工具，如物联网、大数据分析等，提 高供应链的透明度和可预测性。
费者需求，提高市场竞争力。
需求预测能够为企业提供市场趋 势分析，帮助企业制定营销策略
和销售计划，实现销售目标。
某零售企业通过优化库存管理和配 送路线，提高了库存周转率和配送 效率，从而提高了企业的盈利能力 。
03
需求预测的原理与技术
需求预测的基本原理
时间序列分析
需求预测基于时间序列数据，通 过分析历史销售数据，识别需求
模式和趋势，预测未来需求。
因果分析
除了时间因素，还需考虑影响需 求的多种因素，如季节性、节假 日、促销活动等，通过因果分析
供应链规划师培训课程设计
制定课程大纲
根据培训需求分析结果，制定详细的课程大纲，包括课程目标、 内容、教学方法等。
选择教材和教学资源
选择合适的教材和教学资源，确保课程内容的专业性和实用性。
设计实践环节
设计实践环节，如案例分析、模拟操作等，帮助学员更好地掌握 所学知识。
供应链规划师培训实施与评估
培训实施
按照课程设计，组织培训 活动，确保培训的顺利进 行。
培训评估
通过考试、问卷调查等方 式，对学员的学习成果进 行评估，了解培训效果。
反馈与改进
根据评估结果，对培训课 程进行反馈和改进，提高 培训质量。
THANKS
感谢观看
供应链优化与需求预测的协同策略
企业应建立完善的供应链管理体系， 加强与供应商、分销商等合作伙伴的 沟通和协作，实现信息共享和协同预 测。
企业应加强人才培养和培训，提高供 应链规划师的专业素质和技能水平， 促进供应链优化和需求预测的协同发 展。
企业应采用先进的供应链管理技术和 工具，如物联网、大数据分析等，提 高供应链的透明度和可预测性。
费者需求，提高市场竞争力。
需求预测能够为企业提供市场趋 势分析，帮助企业制定营销策略
和销售计划，实现销售目标。
《供应链优化与规划》课件——项目二 供应链需求预测
项目二 供应链需求预测
课时：48课时，12周； 最终成绩构成：平时成绩60%（线上），包括实训（作 业+课程视频）40%，课堂表现（随堂测试、课堂互动 等）20%；考试成绩40%（线下） ；出勤减扣（在最终 成绩基础上减扣）：缺勤1次减扣3分，迟到1次减扣一 分，早退按旷课处理；全勤总成绩加2分。
0.6
0.9
1.2
2.8
2.4
3.8
6.1
环比指数
100
150
150
133
233
86
158
161
年份
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
销售量（万台） 8.5
7.2
12.1
21.5
38.5
60.1
78.2
91.6
环比指数
139
85
168
178
179
156
130
用市场调查法进行预测
（二）联测法
3.根据 A 城市 2022 年市场需求率，测算其他三城市市场需求率。为消除各城市居民家 庭户数对销售量的影响，可以用销售率反映各城市的消费水平。销售率=实际销售量/居民家 庭户数。假设四城市的销售率分别为 C1，C2，C3，C4，需求率分别为 D1，D2，D3，D4， 有以下计算公式：
（5）执行 预测
（6）制定 预测绩效
标准
供应链需求预测的基本过程
【任务实施】
小陈的苦恼 位于温州的某科技公司是一家集科研、设计、生产、销售、服务于一体的高新技术企业。现公司旗下 设有锁具事业部、厨房事业部、晾衣架事业部、卫浴事业部，涉及的平台有天猫、京东、苏宁易购等，2016 年全年销售额达 5 亿。 小陈是应届毕业生，目前在该公司锁具事业部实习，主要负责日常库存监管和采购，与供应商直接沟 通，跟踪货品的生产进度，及时反馈给旗舰店和各大分销。在实习期间小陈遇到了一系列让她很苦恼的问 题。 由于公司采用全渠道战略，线上线下销售渠道众多，线上在各大平台开设旗舰店，线下有多个大小不 一的经销商。公司经营的锁具种类款式较多，不同款式的锁具不定期搞促销活动，由于促销活动没有长期 的规划，部分锁具促销时间长，对促销品促销期间的销量也难以预测，加上线下经销商也会因为促销而加 大购买量，在线上线下的销量不确定的背景下，小陈为防止促销期间缺货，往往备货量是平常的数倍。而 促销活动结束后往往面对大量存货，主管也会因此责怪小陈采购没有做好，下了太多的订单，为此，主管 要求小陈及时找原因并提出合理的解决方案。 任务与思考： 小陈的解决方案要解决什么问题？难点是什么？
课时：48课时，12周； 最终成绩构成：平时成绩60%（线上），包括实训（作 业+课程视频）40%，课堂表现（随堂测试、课堂互动 等）20%；考试成绩40%（线下） ；出勤减扣（在最终 成绩基础上减扣）：缺勤1次减扣3分，迟到1次减扣一 分，早退按旷课处理；全勤总成绩加2分。
0.6
0.9
1.2
2.8
2.4
3.8
6.1
环比指数
100
150
150
133
233
86
158
161
年份
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
销售量（万台） 8.5
7.2
12.1
21.5
38.5
60.1
78.2
91.6
环比指数
139
85
168
178
179
156
130
用市场调查法进行预测
（二）联测法
3.根据 A 城市 2022 年市场需求率，测算其他三城市市场需求率。为消除各城市居民家 庭户数对销售量的影响，可以用销售率反映各城市的消费水平。销售率=实际销售量/居民家 庭户数。假设四城市的销售率分别为 C1，C2，C3，C4，需求率分别为 D1，D2，D3，D4， 有以下计算公式：
（5）执行 预测
（6）制定 预测绩效
标准
供应链需求预测的基本过程
【任务实施】
小陈的苦恼 位于温州的某科技公司是一家集科研、设计、生产、销售、服务于一体的高新技术企业。现公司旗下 设有锁具事业部、厨房事业部、晾衣架事业部、卫浴事业部，涉及的平台有天猫、京东、苏宁易购等，2016 年全年销售额达 5 亿。 小陈是应届毕业生，目前在该公司锁具事业部实习，主要负责日常库存监管和采购，与供应商直接沟 通，跟踪货品的生产进度，及时反馈给旗舰店和各大分销。在实习期间小陈遇到了一系列让她很苦恼的问 题。 由于公司采用全渠道战略，线上线下销售渠道众多，线上在各大平台开设旗舰店，线下有多个大小不 一的经销商。公司经营的锁具种类款式较多，不同款式的锁具不定期搞促销活动，由于促销活动没有长期 的规划，部分锁具促销时间长，对促销品促销期间的销量也难以预测，加上线下经销商也会因为促销而加 大购买量，在线上线下的销量不确定的背景下，小陈为防止促销期间缺货，往往备货量是平常的数倍。而 促销活动结束后往往面对大量存货，主管也会因此责怪小陈采购没有做好，下了太多的订单，为此，主管 要求小陈及时找原因并提出合理的解决方案。 任务与思考： 小陈的解决方案要解决什么问题？难点是什么？
供应链的需求预测SC demand forecasting教材
供应链需求预测
知识目标
一
理解什么是需求处理
二
了解影响需求的因素
三 明晰提高预测准确性的各种方法
技能目标
一 掌握提高预测准确性的各种方法 二 能运用常用的基本预测的方法
一、课程引入
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。
二、相关知识
（三）预测需求的动机 在供应链中的采购、库存等环节均希望能实现
“拉式”模型，即接到客户订单再进行采购、库 存等生产组织，这样其需求就可以明确，以减少 供应链中的库存和牛鞭效应的发生，但是这对大 多数企业来说是不可实现的。为了尽力实现向 “拉式”模型发展，无法接到订单再生产的企业 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。
二、相关知识
这是它的递推公式。当N较大时，利用递推公 式可以大大减少计算量。
由于移动平均可以平滑数据，消除周期变动和 不规则变动的影响，使长期趋势显示出来，因而 可以用于预测。
即以第t期移动平均数作为第t+l期的预测值。 值得注意的是，简单移动平均法只适合做近期 预测，而且是预测目标的发展趋势变化不大的情 况。
知识目标
一
理解什么是需求处理
二
了解影响需求的因素
三 明晰提高预测准确性的各种方法
技能目标
一 掌握提高预测准确性的各种方法 二 能运用常用的基本预测的方法
一、课程引入
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。
二、相关知识
（三）预测需求的动机 在供应链中的采购、库存等环节均希望能实现
“拉式”模型，即接到客户订单再进行采购、库 存等生产组织，这样其需求就可以明确，以减少 供应链中的库存和牛鞭效应的发生，但是这对大 多数企业来说是不可实现的。为了尽力实现向 “拉式”模型发展，无法接到订单再生产的企业 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。
二、相关知识
这是它的递推公式。当N较大时，利用递推公 式可以大大减少计算量。
由于移动平均可以平滑数据，消除周期变动和 不规则变动的影响，使长期趋势显示出来，因而 可以用于预测。
即以第t期移动平均数作为第t+l期的预测值。 值得注意的是，简单移动平均法只适合做近期 预测，而且是预测目标的发展趋势变化不大的情 况。
第7章 供应链中的需求预测(全部)
5期需求水平。 n L5= (D5+D4+D3+D2)/4=70500
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7.6 本章小结
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汽车与交通工程学院
时间序列预测方法
n
任何预测方法的目的都是预测需求的系统成分并估计 随机成分
–
系统成分的计算公式 乘法型：需求水平 ×需求趋势×季节性因素 加法型：需求水平 + 需求趋势+ 季节性因素 混合型：(需求水平 + 需求趋势) ×季节性因素
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静态时间序列预测方法
n n
系统成分中的需求水平、需求趋势和季节性因素的估 计不随新观察到的新需求变动 假定需求的系统成分是混合型的
表7-1 太浩盐业的历史季度需求
年份 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 季度 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 时期t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 需求量Dt 8000 13000 23000 34000 10000 18000 23000 38000 12000 13000 32000 41000
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例子：太浩盐业的需求预测
剔除季节性因素的影响： 当 t = 3时: D3 = {D1 + D5 + Sum(i=2 to 4) [2Di]}/8 = {8000+10000+[(2)(13000)+(2)(23000)+(2)(34000)]}/8 = 19750 D4 = {D2 + D6 + Sum(i=3 to 5) [2Di]}/8 = {13000+18000+[(2)(23000)+(2)(34000)+(2)(10000)]/8 = 20625
供应链需求预测教案
供应链需求预测教案第一章：供应链需求预测概述1.1 供应链需求预测的定义解释供应链需求预测的概念强调其在供应链管理中的重要性1.2 供应链需求预测的类型介绍定性预测和定量预测两种方法讨论不同类型的需求预测及其适用场景1.3 供应链需求预测的流程介绍需求预测的基本流程，包括数据收集、数据分析、预测模型选择和结果评估等步骤强调各步骤中的关键要素和注意事项第二章：数据收集与处理2.1 数据收集的重要性强调数据收集对需求预测准确性的影响讨论数据来源和收集方法2.2 数据处理与清洗介绍数据处理的基本方法，包括数据清洗、数据转换和数据整合等强调数据质量对预测结果的影响2.3 数据可视化与分析介绍数据可视化工具和技术讨论如何通过数据可视化与分析发现需求预测的规律和趋势第三章：时间序列分析方法3.1 时间序列分析概述解释时间序列分析的概念和原理强调其在需求预测中的应用3.2 常用的时间序列模型介绍简单移动平均、指数平滑、ARIMA等常用的时间序列模型讨论各模型的特点和适用场景3.3 时间序列模型的选择与评估介绍如何选择合适的时间序列模型讨论如何评估模型的准确性和可靠性第四章：机器学习方法在需求预测中的应用4.1 机器学习方法概述解释机器学习的基本概念和原理强调其在需求预测中的应用前景4.2 常用的机器学习模型介绍线性回归、决策树、随机森林、神经网络等常用的机器学习模型讨论各模型的特点和适用场景4.3 机器学习模型的选择与评估介绍如何选择合适的机器学习模型讨论如何评估模型的准确性和可靠性第五章：需求预测的实践应用5.1 供应链需求预测的挑战与应对策略讨论供应链需求预测中常见的挑战，如需求波动、季节性、促销活动等提出相应的应对策略和解决方案5.2 需求预测在供应链管理中的应用解释需求预测在库存管理、采购决策、生产计划等方面的应用强调需求预测对供应链优化的重要性5.3 案例分析：成功的供应链需求预测实践通过具体案例分析，展示成功应用供应链需求预测的企业实践总结经验教训，提供借鉴和参考第六章：需求预测模型的高级应用6.1 多元回归分析介绍多元回归分析的概念和原理展示多元回归分析在需求预测中的应用案例6.2 季节性分析与模型调整解释季节性对需求预测的影响展示如何将季节性因素纳入预测模型6.3 趋势分析与模型扩展介绍趋势分析的概念和原理展示如何将趋势分析纳入需求预测模型第七章：需求预测的敏捷方法7.1 敏捷需求预测的概念解释敏捷需求预测的原理和特点强调敏捷需求预测在快速变化市场环境中的应用价值7.2 敏捷需求预测的方法介绍看板、Scrum等敏捷方法在需求预测中的应用展示敏捷需求预测的实际操作流程7.3 敏捷需求预测的实践案例分享成功的敏捷需求预测实践案例分析案例中的成功要素和可借鉴经验第八章：需求预测与8.1 在需求预测中的应用介绍技术在需求预测领域的应用现状强调对需求预测能力的提升8.2 深度学习模型在需求预测中的应用介绍深度学习技术在需求预测中的应用案例展示深度学习模型在需求预测中的优势8.3 模型的选择与实现介绍如何选择合适的模型展示模型在需求预测中的实现过程第九章：需求预测的评估与优化9.1 预测评估指标介绍预测评估指标的概念和作用展示如何使用预测评估指标对需求预测结果进行评估9.2 预测误差分析解释预测误差的概念和原因展示如何分析预测误差以优化需求预测模型9.3 需求预测模型的优化策略介绍需求预测模型的优化策略和方法展示如何实施需求预测模型的优化第十章：需求预测的未来趋势10.1 大数据与需求预测解释大数据对需求预测的影响展示如何利用大数据进行更准确的需求预测10.2 云计算与需求预测介绍云计算在需求预测中的应用展示云计算对需求预测能力的提升10.3 物联网与需求预测解释物联网对需求预测的影响展示物联网在需求预测中的应用案例第十一章：需求预测软件工具与应用11.1 需求预测软件工具概述介绍市场上常用的需求预测软件工具，如SAP、Oracle、Manhattan 等强调选择合适的需求预测工具的重要性11.2 需求预测软件工具的功能与特点详细介绍各类需求预测软件工具的功能和特点讨论如何利用这些工具提高需求预测的效率和准确性11.3 需求预测软件工具的实施与集成介绍如何实施和集成需求预测软件工具强调在实施过程中需要注意的问题和挑战第十二章：需求预测与供应链协同12.1 供应链协同的概念与重要性解释供应链协同的概念和重要性强调需求预测在供应链协同中的作用12.2 需求预测与供应链各环节的协同讨论需求预测与采购、生产、库存等供应链环节的协同作用展示协同优化对供应链整体性能的提升12.3 案例分析：成功的需求预测与供应链协同实践通过具体案例分析，展示成功应用需求预测和供应链协同的企业实践总结经验教训，提供借鉴和参考第十三章：需求预测的风险管理13.1 需求预测风险的概念与分类解释需求预测风险的概念和分类强调需求预测风险对供应链的影响13.2 需求预测风险的识别与评估介绍如何识别和评估需求预测风险展示需求预测风险管理的方法和工具13.3 需求预测风险的应对策略介绍应对需求预测风险的策略和方法强调在需求预测过程中如何降低风险的影响第十四章：需求预测的伦理与合规性14.1 需求预测伦理的概念与重要性解释需求预测伦理的概念和重要性强调需求预测过程中遵守伦理规范的必要性14.2 需求预测合规性的要求与挑战介绍需求预测合规性的要求和挑战讨论如何确保需求预测过程的合规性14.3 案例分析：需求预测伦理与合规性的实践通过具体案例分析，展示在需求预测过程中遵守伦理规范和合规性的实践总结经验教训，提供借鉴和参考第十五章：需求预测的持续改进15.1 需求预测持续改进的重要性强调需求预测持续改进的必要性讨论持续改进对供应链性能的提升15.2 需求预测持续改进的方法与策略介绍需求预测持续改进的方法和策略展示如何实施需求预测的持续改进15.3 案例分析：需求预测持续改进的实践通过具体案例分析，展示成功实施需求预测持续改进的企业实践总结经验教训，提供借鉴和参考重点和难点解析本文主要介绍了供应链需求预测的理论与实践应用，内容涵盖了需求预测的基本概念、方法、工具和最佳实践。
讲供应链需求预测-37页文档资料
l 因 子 总 和 周 期 点 数 0 . 3 4 0 . 0 8 季 节 因 子 的 修 正 系 数 l 因 子 总 和 周 期 点 数 修正后的季节S因 S子 0 l
24
Quantitative Methods
平 均 每 期 增 量 (最 后 一 期 趋 势 值 第 一 期 趋 势 值 )/变 化 的 期 数 （ 9 3 .7 5 -9 0 .3 8 ） /4 0 .8 4
456,699 706,597 1,017,878 1,307,122
668,900 1,095,486 1,544,243 1,649,457
909,324 1,275,736 2,019,100 2,007,938
672,738 1,093,466 1,692,441
17
• 4. 随机因子，即不规则波动：是数据 中的“不明物体”，是在偶然和特殊 情况下产生的。 随机波动没有可知的 重复模式，是无法预测的。
4
六大定量预测方法之四：加权移动平均法
W M A t11 nit t1n A itn i
式 中 ， W M A t1为 t周 期 末 加 权 移 动 平 均 值 ， 可 作 为 t1周 期 的 预 测 值
1,2,...,n为 实 际 需 求 的 权 系 数
①当时间序列长期趋势变化呈稳定水平趋势时，α 取较小值， 如0.1～0.3； ②当时间序列波动较大，长期趋势变化的幅度较大时，α 取中 间值，如0.4～0.6； ③当时间序列具有明显的上升或下降趋势时，α 取较大值，如 0.7～0.9；
在实际运用中，可取若干个α 值进行试算比较，选择预测误 差最小的α 值。
5
六大定量At 1SFt
式 中 ， SFt1为 t1期 一 次 指 数 平 滑 预 测 值 （ 对 t+1期 的 预 测 值 ） At为 t期 实 际 值
24
Quantitative Methods
平 均 每 期 增 量 (最 后 一 期 趋 势 值 第 一 期 趋 势 值 )/变 化 的 期 数 （ 9 3 .7 5 -9 0 .3 8 ） /4 0 .8 4
456,699 706,597 1,017,878 1,307,122
668,900 1,095,486 1,544,243 1,649,457
909,324 1,275,736 2,019,100 2,007,938
672,738 1,093,466 1,692,441
17
• 4. 随机因子，即不规则波动：是数据 中的“不明物体”，是在偶然和特殊 情况下产生的。 随机波动没有可知的 重复模式，是无法预测的。
4
六大定量预测方法之四：加权移动平均法
W M A t11 nit t1n A itn i
式 中 ， W M A t1为 t周 期 末 加 权 移 动 平 均 值 ， 可 作 为 t1周 期 的 预 测 值
1,2,...,n为 实 际 需 求 的 权 系 数
①当时间序列长期趋势变化呈稳定水平趋势时，α 取较小值， 如0.1～0.3； ②当时间序列波动较大，长期趋势变化的幅度较大时，α 取中 间值，如0.4～0.6； ③当时间序列具有明显的上升或下降趋势时，α 取较大值，如 0.7～0.9；
在实际运用中，可取若干个α 值进行试算比较，选择预测误 差最小的α 值。
5
六大定量At 1SFt
式 中 ， SFt1为 t1期 一 次 指 数 平 滑 预 测 值 （ 对 t+1期 的 预 测 值 ） At为 t期 实 际 值
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本单元标题：供应链需求预测（1）
授课班级上
课
时
间
周月日第节
上
课
地
点
教
学
目
的
了解需求的特性以及企业如何影响需求，从而使需求更具有可预测性。
能力（技能）目标知识目标
教学目标通过各种方法来提高需求的可预测性
预测各种方法的应用
需求处理
影响需求的因素
预测需求的动机
需求预测的特点
提高预测准确性的各种方法
重点难点及解决方法重点：影响需求预测的各种因素、需求预测的特点举例说明
难点：各种预测方法的应用
讲解、习题的练习
参考资料书籍：供应链管理张琼知识产权出版社 2006.08 网站：中国物流与采购网
中国知网
单元教学设计基本框架
项目
内容
时间（分钟）
组织教学（回忆或者引入新内容）
供应链上企业之间都是供应和需求的关系，所以供应链还可以叫做需求链。
供应链的重点是供应和需求之间的协调，包括产能、速度、信息、库存缓冲、批量等，通过需求与供应管理，把这些内容组合在一起，使其协调发展是供应链管理的重点。
第 一 部 分
引申：供应链需求预测的重要性
新内容的引入
教学内容：了解需求的特性以及企业如何影响需求，从而使需求更具有可预测性 教学目的：能准确了解需求，并能根据一些数据和现实情况准确选择预测方法。
操练：
请举例说出一些影响需求的因素？以及现实企业运作中如何对需求进行管理的？
新知识引入：
第 二 部 分
第一节 需求
（一）需求处理 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。
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）需求的可预测性。
（二）影响需求的因素
一些客户相比其他客户更加有利可图，即在市场中大家常常提到的20/80原则。
但是它有些时候会被人们忽略，部分原因在于要准确评估单个客户或客户群体的消费潜力是十分困难的。
不过，不断发展的信息技术和能够获得客户及其与某公司互动的全面数据的能力可以降低这方面的阻碍。
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。
（三）预测需求的动机
在供应链中的采购、库存等环节均希望能实现“拉式”模型，即接到客户订单再进行采购、库存等生产组织，这样其需求就可以明确，以减少供应链中的库存和牛鞭效应的发生，但是这对大多数企业来说是不可实现的。
为了尽力实现向“拉式”模型发展，无法接到订单再生产的企业只能期望于需求预测。
（四）需求预测的特点 1、预测通常是不准确的。
2、对近期的预测更趋于准确。
3、对产品组合和服务组合的预测更准确。
4、合作预测更准确。
（五）提高预测准确性的各种方法
1、引入预警机制
2、利用大数定律
3、减少信息延迟并且设置提前期
4、降低需求波动
操练：
根据所学内容，请举一些与实际中与知识点相关的例子
如影响需求的因素、提高预测的准确性的方法等。
归纳：
准确预测需求对于企业运营的好处。
第
布置作业、说清楚作业的要求
三
部
预习定量预测的各种方法
分
本单元标题：供应链需求预测（2）
授课班级上
课
时
间
周月日第节
上
课
地
点
教
学
目
的
熟练掌握各种预测的方法，并能灵活应用。
能力（技能）目标知识目标
教学目标熟悉掌握预测的各种方法预测的方法
因果分析法、简单移动平均法、指数平滑等
重点
难点及解决方法重点：
因果分析法、简单移动平均法、指数平滑等难点：
各种方法预测的前提及预测的准确性程度
参考资料书籍：
供应链管理杨思远冶金工业出版社 2008.08 预测相关书籍
单元教学设计基本框架
项目 内容
时间（分钟）
组织教学（回忆或者引入新内容）
预测方法的类型介绍
第 一 部 分
引申：定量预测的前提
新内容的引入
教学内容：熟练掌握各种预测的方法，并能灵活应用。
教学目的：熟练掌握各种预测的方法。
操练：
任务一和任务二
新知识引入：
第 二 部 分
第二节 预测
一、定量预测的前提条件 ● 有定量数据
● 可以证明关键变量和其他变量之间的关系 二、基本概念
时间序列：是一组按时间顺序编制的观察值。
时间序列预测模型是使用时间序列来进行预测的定量预测方法。
随机性：在预测过程中，不可预测的行为始终贯穿始终。
趋势：在一个时间序列中的长期的上升和下降趋势。
季节性：在一个时间序列中出现与一年中某个时期相关的重复的峰值或谷值的模式。
三、各种预测方法 1、简单移动平均法 2、指数平滑等 3、因果分析法
（根据课时安排情况增加或删减相关预测方法）
预测方法 公式 末期预测模型
F t+1=D t
式中：F t+1=下一期的预测值
D t =本期的预测值
移动平均预测模型 F t+1 =/n
11n
t i i D +-=∑式中：F t+1=下一期的预测值
D t+1-i =第t+1-i 期的需求量 n=预测用近期需求量观察值的期数
加权移动平均
1111
n
t t i t i i F W D ++-+-==∑式中：W t+1-i =分配给t+1-i 期的需求权重
11
1n
t i
i W
+-==∑指数平滑
F t+1=αD t +(1-α)F t
式中：F t+1=下一期的预测值
F t =第t 期的预测值 D t =第t 期的实际值
α=用于给D t 和F t 分配权重的平滑系数（0≤α≤1）
时 间 序 列 预 测 模 型
修正指数平滑
AF t+1=F t+1+T t+1
式中：F t+1=αD t +(1-α)F t
T t+1= β(F t+1 -F t )+(1-β) T t T t+1 =下一期的趋势因子 T t =当期的趋势因子 β=趋势修正因子的平滑系数
因果模型
线性回归 ŷ=â+ĉx
式中：ŷ=因变量y 的预测值
x=用来预测y 的自变量x â=趋势线在y 轴上截距的估计值 ĉ=趋势线的斜率估计值
操练：
任务实施
归纳：
各种预测方法的
布置作业、说清楚作业的要求
第三部分
习题1、2
习题1：利用移动平均、指数平滑进行预测
大学毕业后，你和你的朋友开始销售用可再生塑料制作的鸟舍，这是一种新产品。
销售数据如下所示：
月份需求量
3月220
4月2240
5月1790
6月4270
7月3530
8月4990
（1）采用三期移动平均模型对7月到9月进行预测。
（2）才用指数平滑模型对6月到9月进行预测，其中α=0.5。
假设5月的预测值为2000。
（3）采用调整指数平滑模型对6月到9月进行预测，其中α=0.5，β=0.3。
假设5月未经调整的预测值为（Ft）为2000，5月的趋势因子（Tt）为700。
习题二：EXCEL预测问题（指数平滑、回归分析）
Cooper玩具公司销售一种名为Tot的便携婴儿散步车，其在两年内的需求如下表所示，根据这些信息回答以下问题。
年份时间需求年份时间需求
2004年1月 1 1200 2005年1月13 1684 2月 2 1400 2月14 1944
3月 3 1450 3月15 1994
4月 4 1580 4月16 2154
5月 5 1792 5月17 2430
6月 6 2102 6月18 2827
7月7 2152 7月19 2877
8月8 2022 8月20 2687
9月9 1888 9月21 2492
10月10 1938 10月22 2542
11月11 1988 11月23 2592
12月12 1839 12月24 2382
本单元标题：供应链需求预测（3）——实训
授课班级上
课
时
间
周月日第节
上
课
地
点
教
学
目
的
熟练掌握各种预测的方法，并能灵活应用。
实
训项目见教材67-68
（1）采用调整指数平滑模型对2004年2月到2006年1月Cooper玩具公司的需求进行预测，其中α=0.25，β=0.4。
假设2004年1月未经调整的初始预测值（F1）为1100，趋势因子（T1）为60。
（2）采用含有月度季节指数的预测模型对Cooper玩具公司的需求进行回归分析，对从2006年1月到6月这6个月的需求进行预测。