供應(yīng)鏈需求預(yù)測(cè)--rickyblcu(參考版)
2025-01-21 03:51本頁(yè)面
【正文】 should fluctuate around 0 biasn = Sum(t=1 to n)[Et] ? Tracking signal ? Should be within the range of +6 ? Otherwise, possibly use a new forecasting method TSt = bias / MADt 43 執(zhí)行預(yù)測(cè)的建議 ? Collaborate in building forecasts ? Be sure to distinguish between demand and sales 44 協(xié)同規(guī)劃預(yù)測(cè)補(bǔ)貨模式 (Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment , CPFR) ? 源起 1995年， WalMart、 WarnerLambert、 SAP、Manugistics、 Benchmarking Partners等五家公司合作之零售業(yè)供應(yīng)鏈工作小組進(jìn)行之供應(yīng)商與零售商快速回應(yīng)示範(fàn)計(jì)劃 ? 共同標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì) (Voluntary Interindustry Communication Standards, VICS)以示範(fàn)計(jì)劃中有關(guān)買(mǎi)賣(mài)雙方合作預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求內(nèi)容為基礎(chǔ)，於 1998年正式發(fā)表有關(guān)供應(yīng)鏈合作商務(wù)的規(guī)範(fàn)，以指導(dǎo)供應(yīng)商與零售商進(jìn)行協(xié)同預(yù)測(cè)與例外狀況之處理機(jī)制 ? 演進(jìn)成為 B2B電子商務(wù)中供應(yīng)鏈合作商務(wù)規(guī)範(fàn)。Demand Forecasting in a Supply Chain 71 大綱 ? 預(yù)測(cè)在供應(yīng)鏈的角色 ? 預(yù)測(cè)的特性 ? 主要企業(yè)預(yù)測(cè)項(xiàng)目 ? 預(yù)測(cè)的方法與組成 ? 時(shí)間序列預(yù)測(cè) ? 預(yù)測(cè)誤差的衡量指標(biāo) ? 執(zhí)行預(yù)測(cè)的建議 ? CPFR 2 預(yù)測(cè)在供應(yīng)鏈的角色 ? The basis for all strategic and planning decisions in a supply chain ? Examples: ? Production: scheduling, inventory, aggregate planning ? Marketing: sales force allocation, promotions, new production introduction ? Finance: plant/equipment investment, budgetary planning ? Personnel: workforce planning, hiring, layoffs ? All of these decisions are interrelated 3 預(yù)測(cè)的特性 ? Forecasts are always wrong. Should include expected value and measure of error. ? Longterm forecasts are less accurate than shortterm forecasts (forecast horizon is important) ? Aggregate forecasts are more accurate than disaggregate forecasts 4 主要企業(yè)預(yù)測(cè)項(xiàng)目 ? 市場(chǎng)需求量 ? 母體數(shù)預(yù)測(cè) ? 單位需求量預(yù)測(cè) ? 驅(qū)動(dòng)變數(shù)預(yù)測(cè) ? 市場(chǎng)佔(zhàn)有率預(yù)測(cè) ? 企業(yè)銷售量預(yù)測(cè) ? 單價(jià)預(yù)測(cè) ? 生命週期預(yù)測(cè) 5 預(yù)測(cè)的方法 ? 主觀法 (subjective methods) 預(yù)測(cè)人員依個(gè)人主觀的判斷進(jìn)行預(yù)測(cè) 常應(yīng)用在缺乏歷史資料時(shí)透過(guò)專家進(jìn)行主觀預(yù)測(cè) ? 草根法 Grass roots ? Bottom up ? 市調(diào)法 Market research ? Longrange ? New product sales ? 歷史類推法 Historical analogy ? 類似的產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)類推 ? Delphi Method ? 以問(wèn)卷方式蒐集專家意見(jiàn)以進(jìn)行預(yù)測(cè) ? 經(jīng)由問(wèn)卷溝通，專家間無(wú)直接互動(dòng)以避免主控性 ? 以統(tǒng)計(jì)量收斂為停止指標(biāo) 6 預(yù)測(cè)的方法 ? 客觀法 (objective methods) 以歷史資料為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測(cè) ? Time Series(外插法 ) ? 假設(shè)過(guò)去之需求資料是未來(lái)需求良好指標(biāo)下，使用歷史資料進(jìn)行預(yù)測(cè)，適合當(dāng)需求環(huán)境穩(wěn)定、無(wú)劇烈變動(dòng)時(shí)進(jìn)行 ? Causal (因果關(guān)係法 ) ? 假設(shè)需求與環(huán)境中某些因素是高度相關(guān)，藉由發(fā)現(xiàn)需求與環(huán)境因素的相關(guān)性去估計(jì)未來(lái)的需求 ? Transfer Function Model(轉(zhuǎn)換函數(shù)模式 ) ? 結(jié)合 Time Series 與 Causal 兩者，經(jīng)由解釋變數(shù)與應(yīng)變數(shù)之歷史資料產(chǎn)生轉(zhuǎn)換函數(shù)，再將解釋變數(shù)之預(yù)測(cè)值代入轉(zhuǎn)換函數(shù)產(chǎn)生應(yīng)變數(shù)之預(yù)測(cè)值 ? ARIMAT 、 SARIMAT 7 需求資料的組成 Observed demand (O) = Systematic ponent (S) + Random ponent (R) Level (current deseasonalized demand) Trend (growth or decline in demand) Seasonality (predictable seasonal fluctuation) ? Systematic ponent: Expected value of demand ? Random ponent: The part of the forecast that deviates from the systematic ponent ? Forecast error: difference between forecast and actual demand 8 需求資料組成的關(guān)係類型 ? 相乘 ? 系統(tǒng)部分＝水準(zhǔn) 趨勢(shì) 季節(jié)性因素 ? 相加 ? 系統(tǒng)部分＝水準(zhǔn) ＋ 趨勢(shì) ＋ 季節(jié)性因素 ? 混合 ? 系統(tǒng)部分＝（水準(zhǔn) ＋ 趨勢(shì)） 季節(jié)性因素 9 時(shí)間序列預(yù)測(cè) Qua rte r Dema nd Dt II, 2023 8000 III, 2023 13000 IV, 2023
規(guī)章制度相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1