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需求预测的基本方法

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发表于 2022-12-28 11:33:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
需求预测,即对未来市场需求的预估。通过预测未来某一时段内客户对于产品的需求,企业可以提前购买原材料、安排生产活动,以应对客户的需求变化。因此,预测的准确性,直接影响了企业的生产计划、库存水平和客户满意度。
预测有以下几项基本原则:

  • 预测在大多数时候都是不准确的。
  • 预测存在一定的估算误差。
  • 产品大类(或称产品族,product families)的预测比单个产品(individual item)的预测更准确。
  • 短期预测比长期预测更准确。

由于预测固有的不准确性,很多企业将提高预测准确度作为持续改进的目标。因此,选择正确的预测方法,对于预测的准确度起着至关重要的作用。

预测方法分为两大类定性预测和定量预测

如下图所示,定性预测主要基于判断得出结论,而定量预测则是基于计算得出结论。


定性预测 Qualitative

定性预测属于主观判断,是依靠经验、直觉和有根据的推测做出的预测。定性预测通常用于缺少历史数据的产品(如,新产品);或是企业中长期的战略计划;或是作为定量预测的补充手段。
这类预测受主观判断的影响,更容易出现偏差。所以企业会通过市场调查、试销、研究类似产品或竞争对手的产品等方式,提高定性预测的准确性。
常见的定性预测方法包括:历史类推法(historical analogy),专家意见法(Judgmental/expert opinion)和德尔菲法(Delphi method)。


历史类推法(historical analogy)
历史类推法是以主观判断为基础的预测方法。根据事物发展的类似性原理,通过过去发生的类似事件,来预测未来趋势。比如,新产品上市之前,通过类似产品过去的销售情况,来推测未来的需求趋势。
但历史事件和预测事件不可能绝然相似,所以历史类推法仍然有一定的局限性,并不是一种精确的预测方法。
专家意见法(Judgmental/Expert opinion)
专家意见法是借助专业人士的意见获得预测结果的方法。可以是由执行管理层、销售人员、市场分析员、营销委员会和其他具有专业知识的人员组成的团队,根据过去的预测和实际销售差异进行分析和判断,从而生成预测。
这种预测方法,主要用于调整定量预测的结果。即,根据专家的经验和认知,对计算出来的预测结果进行调整,以匹配实际市场需求。再对调整后的预测进行跟踪,从而得知专家的判断是否存在偏差。
专家意见法可以是公开征询专家意见,也可采取匿名的形式。公开征询意见可以使专家之间相互启发,交换意见。因此考虑的因素较多,较全面。但是这种形式,容易导致少数屈从多数或追崇权威人士意见;也有可能因为面子而不肯改变自己的错误意见;或因表达口才的好坏对结果产生影响。因此公开征询的方式可能对预测结果造成较大偏差。


通过匿名的方式收集专家意见,又称反馈匿名函询法。最具代表的,就是德尔菲法:
德尔菲法(Delphi method)
德尔菲法的大致流程是:将所要预测的问题发给若干名专家,让专家以匿名的方式进行反馈。然后将专家的意见进行整理、归纳、统计,再将结果反馈给各专家,请他们重新考虑。专家们根据反馈再次发表意见(可以修正或改变原来意见)。如此进行多次,使专家们的意见趋向一致。
采取匿名的方式有两个主要原因:

  • 避免受到权威人士或多数人意见的影响
  • 避免因为面子而不肯改变自己的错误意见

德尔菲法已被证实是一种较为可靠的预测方法。但由于此方法需要花费大量的时间和精力,因此通常仅被用于企业战略层的预测。
定量预测 Quantitative

定量预测法是根据以往的历史数据,运用各种数学公式对市场未来发展趋势作出定量的计算,求得预测结果。常用的定量预测方法主要有时间序列分析法和因果分析法。


时间序列分析法 Time series
时间序列分析法,又称内部型预测方法(intrinsic forecast method), 是因为这类预测方法主要使用企业内部数据来做预测,比如,历史平均销售额。该方法假设,近期的历史数据可以引导近期的未来趋势。由于计算方法简单、预测结果易懂,时间序列分析法比其他预测方法更为常用。
常用的时间序列分析法有:
简单移动平均数 Simple moving average
移动平均数是用于计算过去一段时期的平均需求的方法,比如,过去三个月或六个月的平均需求。运算结果,即为下个月的需求预测。
这种方法被称为“移动”平均数是因为,计算过程永远使用最近周期的数据,随着时间推移,所用于运算的数据也是不断滚动的。比如,计算4月份的销售预测,会用到1,2,3月的销售平均值;而到了5月份,则需要使用2,3,4月的销售平均值,以此类推。
计算公式如下:
3个月的移动平均数等于:第一个月,第二个月和第三个月的实际销售数据相加,再除以三。所得结果,即为第四个月的销售预测。


加权移动平均数 Weighted moving average
加权移动平均数和简单移动平均数的主要区别在于,加权移动平均数会给最近周期的数据分配较高的权重,而给较远周期的数据分配较少的权重。权重比例通常由专家判断、反复试验后得出。这种方式,加入了实际情况的考量,因次得出的预测结果相对更加准确。
具体运算方法如下:同样是计算3个月的移动平均数,通过加权的方式,给第一个月加权1;第二个月加权2;而最临近当前日期的第三个月加权最多,为3;最后除以权重总和6,即可得出第四个月的销售预测。


指数平滑法 Exponential smoothing
指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。以上一周期的预测和上一周期的实际销售额作为基础,引入权重因子,即平滑常数(smoothing constant)来计算下一周期的预测数据。平滑常数用希腊字母α(alpha/阿尔法)表示,取0到1之间的的数字,或以百分比来表示。
公式如下:


如果上一周期实际需求为220件,预测200件,α为0.2
则,新周期预测为:= 0.2 * 220 + 0.8 * 200 = 44 + 160 = 204
通过调整平滑常数α的大小,可以决定上一周期的需求和预测对于下一周期预测的影响程度。
比如,假设上个月的实际销售额是由于临时促销而远高于上个月的预测,但下个月不会有促销活动。那么可以将α设定为较小的数值,从而降低上个月的促销事件对下个月预测造成的影响。


因果分析法 Causal
因果联系法,又称外部型预测方法(extrinsic forecast method), 是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法,通常用于确定外部因素和需求之间的关联。两者的关联,被称为因果关系(correlation)。
因果分析法有很多种,本文仅就领先/滞后指标和回归分析法进行简单介绍:
领先和滞后指数 Leading and lagging indicators
领先指数是在变化时间上早于预测对象,用于预示未来趋势的指标。企业可以通过领先指数所传递的信息,推测出未来的宏观或微观经济变化,以便企业提前采取措施,规避风险。
以美国为例,列举几个主要的领先指数:

  • 新增私人投资的营建许可。
  • 平均周申请失业金人数。
  • 制造商新增消费品和原材料订单。
  • 标准普尔500股票指数及股息收益。
  • 密歇根消费者信息指数

滞后指数是经济波动发生以后才显示出来的指标,可以对领先指标的预测趋势进行验证。这类指标的变化一般滞后于国民经济的变化。
滞后指数包括:

  • 失业率
  • 库存量
  • 企业利润
  • 银行未收回贷款
  • 消费者物价指数(CPI),等等


密切关注领先和滞后指标,可以帮助企业了解经济环境和市场趋势,对未来做出正确的判断,采取灵活的策略应对外部的变化,从而赢得竞争优势。
回归分析法 Regression Analysis
回归分析法,是研究两个或两个以上变量之间关系的数学方法。通过公式来计算因变量和自变量之间的关系,并对未来结果进行预测。如果只涉及两个变量,叫做一元回归分析或单回归分析(Simple regression), 如果涉及两个以上的变量,则叫做多元回归分析或复回归分析(Multiple regression)。

想要做出准确的预测,企业需要将定量分析和定性分析两种方式相结合:通过收集和分析历史数据和未来趋势,做出预测判断;不断追踪预测准确性,并分析预测差异的根本原因,进而对预测方法进行调整;做到持续改进、不断优化,从而提高预测准确性,达到降低企业的成本和风险的目标。
<hr/>【原创文章,谢绝转载】

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发表于 2022-12-28 11:33:54 | 显示全部楼层
预测的方法很全面
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发表于 2022-12-28 11:34:26 | 显示全部楼层
适合公司做初级预测基础参考
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发表于 2022-12-28 11:34:39 | 显示全部楼层
会持续关注Merry!!对每块知识的解读到位,对我这种初入职场的小白有很大帮助!!
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发表于 2022-12-28 11:34:46 | 显示全部楼层
专家意见法(Judgmental/expert opinion)和德尔菲法(Delphi method)有什么区别?
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发表于 2022-12-28 11:35:38 | 显示全部楼层
啊 想看一元回归具体应该怎么做
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发表于 2022-12-28 11:36:31 | 显示全部楼层
写的一般
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发表于 2022-12-28 11:37:31 | 显示全部楼层
感觉是匿名版的专家意见+分步回归
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发表于 2022-12-28 11:38:30 | 显示全部楼层
请问一般供应链做预测都用什么手段?是自动化或半自动化吗?我刚入职供应链,目前预测都是经理做,不太了解都有什么方法
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发表于 2022-12-28 11:38:58 | 显示全部楼层
有的大公司都会有算法专家做预测模型跑结果给业务做参考,业务基于机器跑的数据做调整。
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