（管理科学与工程专业论文）cpfr的联合预测研究.pdf

c p f r 的联合预测研究 摘要 经济全球化使企业的协作联盟日趋重要，全球化带来的采购方 式、物流、仓库管理、制造、商务拓展等诸多环节的变革，企业单靠 “单打独斗”已很难将各种优势揽于一身，单个企业之间的竞争已经 演变为供应链之间的竞争。供应链管理已经成为学术界研究的热点， 全球许多著名公司已经实施了供应链管理，并相继提出了针对不同行 业的不同供应链管理解决方案。 c p f r ( 联合计划预测、补货) 是针对零售行业的一个供应链管理 解决方案，致力于提高企业内部管理和外部协作的效率。c p f r 实施 在提高供应链运行效率的同时也提升了供应链成员之间的合作关系， 为全面整合的供应链打下基础。自1 9 9 5 年沃尔玛首次实施以来， c p f r 已被许多国际著名企业所采用，如美国的宝洁，欧洲的家乐福， 麦德龙。c p f r 是继v m i ( 供应商管理库存) 之后提出的一个新的供应 链整合技术，它将企业间的合作从库存管理进一步扩展到需求管理。 企业间的需求联合预测是c p f r 实施的核心，它提高了需求预测 的精度。而准确的需求预测既可以降低生产成本、运输成本和库存持 有成本，又可以提高销售额，从而提高供应链运行效率。本文重点研 究提高联合预测精度的组合预测模型及其应用，首次提出了基于组合 预测模型的联合预测流程，开发了在线联合预测系统，重点实施了组 合预测算法模块，并通过j d b c 实现预测系统与企业信息系统的交 互，从技术上克服了信息共享的障碍。 在c p f r 实施战略方面，第一章绪论详细地综述了c p f r 的实施 流程及其关键推动因素，通过分析c p f r 的研究现状和实施案例，总 结出了联合预测模型的建立和信息共享的障碍是c p f r 实施急需解 决的问题。第二章分析了c p f r 的选择必须与企业的供应链管理战略 相吻合，与其产品的特性相适应，从而达到供应链管理的最佳效果。 在联合预测机制和联合预测模型方面，第三章从两个方面分析了 提岛预测精度的途径：研究预测对象内在规律；研究组合预测模型。 第四章研究了基于组合预测模型的联合预测流程。通过对实例的分 析，提出了联合预测流程中组合预测模型建立和选择的一般过程，并 证明了组合预测的有效性，实现了较高精度和稳定性的预测目的。 在预测系统方面，第五章研究并实施了在线联合预测系统，致力 于从技术上解决两个问题：信息共享的障碍；组合预测模型复杂算法 的实现。系统利用j a v a 的良好数据封装性，不仅消除了零售商对共 享销售数据的担忧，而且达到了数据共享的目的。同时系统通过v c + + 实现j a v a 对m a t l a b 函数的调用，充分利用了m a t l a b 良好的数据处理 功能，实现了在j a v a 中进行复杂运算的编程，保证组合预测模型以 最低的开发成本应用到企业的预测实践中来。 关键字：供应链管理，联合计划预测、补货( c p f r ) ，需求管理，联 合预测流程，组合预测模型 r e s e a r c ho nc p f ra n dc o l l a b o r t i v e f o r c a s t i n gp r o c e s s a b s t r a c t s u p p l yc h a i nm a n a g e m e n t ( s c m ) w f l $ i n i t i a l l yp r o p o s e dt of u r t h e r i m p r o v et h ef i r m sc o m p e t i t i v ea n d ，e v e rs i n c e ，h a sb e c o m et h eh o tt o p i c f o rm a n a g e m e n t p r a c t i c ea n da c a d e m i cr e s e a r c h i nt h ea c c e l e r a t i n gt r e n d 乞 o fe c o n o m i c a l g o l o b l i z a t i o na n dt h ef o l l o w i n gm a n a g e m e n tr e e n g i n e e r i n g i nt h ef i e l d so f p u r c h a s i n g ，l o g i s t i c s ，w a r e h o u s em a n a g e m e n t , m a n u f a c t u r i n ga n db u s i n e s sd e v e l o p m e n ta sw e l l ，s c ms o l u t i o n sa r e f o r m a t t e da n dc o n s e q u e n t l yr e s e a r c h e di nd i f f e r e n ti n d u s t r i e s i n r e t a i l i n gi n d u s t r y , e c r , c r ，j m i ，a n dc p f rw a s c o n s e q u e n t l yi n i t i a t e dt od o w n s i z et h es u p p l yc h a i no p e r a t i o nc o s t sa n d i n c r e a s ec u s t o m e rs a t i s f i c a t i o n 嬲w e l l c p f ri sd e d i c a t e dt oi m p r o v e i n t e m a la n de x t e r n a lc o o p e r a t i o ne f f i c e n c y s i n c ei t sf i r s ta p p l i c a t i o n b e t w e e nw a l m a r ta n dp & gi n1 9 9 5 c p f rh a sb e e na d o p t e db ym a n y w o r l d - c l a s sf i r m s ，w h i c hn o to n l ys a v e dt h es u p p l yc h a i no p e r a t i o nc o s t s ， i i i b u ti n c r e a s e dt h es a l e sa sw e l l ，a n dm o r ei m p o r t a n t ，l e dt os u p p l yc h a i n i n t e g r a t i o nb yc o n t i n u o u s l yi m p r o v i n gt h ep a r t n e r s r e l a t i o n s h i pa n dt r u s t l e v e lb ye x t e n d i n gc o o p e r a t i o ns c o p ef r o mi n v e n t o r ym a n a g e m e n tt o d e m a n dm a n a g e m e n t i no r d e rt oh e l pl o c a lf i r m sg e tf a m i l i a rw i t l la n dp l u n g ei n t oc p f r s a p p l i c a t i o n ，t h i sd i s s e r t a t i o nw a sc o n t r i b u t e dt oe m b o d ya n dp r o p o s e r e s o l u t i o nt ot h ep r o b l e m sw h i c hh a v e b e e ne n c o u n t e r e db yt h ef o r t h g o e r s a n dw i l lt r o u b l et h ef o l l o w e r s ，e s p e c i a l l yf r o mc h i n a t h ep r o b l e m sc a n b ed i v i d e di n t o ：t h es t r a t e g i ca n a l y s i sb e f o r ec p f r a p p l i c a t i o n sd e c i s i o n ， t h es e l e c t i o no fc o l l a b o r a t i v ef o r e c a s t i n gm o d e l ( s ) ，a n dt h ed e v e l o p m e n t o f c o l l a b o r a t i v ef o r e c a s t i n gi n f o r m a t i o ns y s t e m a sf o rs t r a t e g i ca n a l y s i so fc p f ra p p l i c a t i o n , t h ef i r s tc h a p t e r m a k e si n t r o d u c t i o no ft h eg u i d e l i n em o d e l sa n dc r i t i c a ld r i v e r si nd e t a i l ， a n dm a k eo u tt h ep r o b l e m sw h i c hs h o u l db ea d d r e s s e db e f o r ea p p l i c a t i o n t h es e c o n dc h a p t e re m p h a s i z e st h ep r e c o n d i t i o n so fc p f ra d o p t i o nt h a t i tm u s tb ef i tf o rt h ep r o d u c t sc h a r a c t e r i s t i c st om a x i m i z et h e e f f i c i e n c y a sf o rc o l l a b o r a t i v ef o r e c a s t i n gm e c h a n i s ma n dm o d e l s ，t h et h j r d c h a p t e rc o n c l u d et h a ta c c u r a t ef o r e c a s t i n gr e s u l tc o m i n gf r o mr e v e a l i n g t h ei n n e rr u l e ( s ) o fd e m a n da n d ( o r ) c o n s t r u c t i n ga p p r o p r i a t ef o r e c a s t i n g m o d e l c o n s i d e r i n gt h ef o r e c a s t i n gp r o c e s si nc p f r , t h ef o u r t hc h a p t e r f o c u s e do nr e s e a r c ho fp r a c t i c i n gc o m b i n a t i o nf o r e c a s tm o d e l sa n a l y s i s a n dc o n s t r u c t i o nf o rc p f r f u r t h e r , o n ep r a c t i c a le x a m p l ei sp r e s e n t e dt o i v i l l u m i l a t et h en o r m a l p r o c e s sa n dp r o v et h ee f f i c i e n c y c o m b i n a t i o n t h ef i f t hc h a p t e rf o c u s e do no n l i n ec o l l a b o r a t i v ef o r e c a s t i n gs y s t e m r e s e a r c ha n dd e v e l o p m e n t s u c hs y s t e mi sa i m e da tr e a l i z i n gi n f o r m a t i o n s h a r i n gb e t w e e nc p f rp a r t n e r sa n dc o m p l e xc o m b i n a t i o nf o r e c a s t i n gi n p r a c t i c eb yt a k ef u l la d v a n t a g eo fj a v al a n g u a g ea n dm a t l a bs o f t w a r e j a v ai se q u i p p e dw i t hd a t ae n c a p s u l a t i o nw h i c hw i l le n a b l et h ep a r t n e r st o r e a c ht h ea i mo fs h a r i n gi m p o r t a n tb u s i n e s si n f o r m a t i o na n df o r e c a s t r e s u l tb u tn or i s k so fe x p l o d i n gt h er e a ld a t a m e a n w h i l e ，t h ep o w e r f u l d a t ac a l c u l a t i n ga b i l i t yo fm a t l a bs o f t w a r ei su s e dr e s o l v et h ep r o b l e m so f r e a l i z i n gc o m p l e xc o m b i n a t i o nf o r e c a s ta l g o r i t h m s i nj a v a t h e c o m b i n i n gp r o g r a m m i n go f j a v aa n dm a t l a bi sb a s e do nv c + + t oe n a b l e c o m b i n a t i o nf o r e c a s tc o u l db ep r a c t i c e di nf i n n s f o r e c a s to p e r a t i o nw i m m i n i m i z e dc o s t s f a n gx i a n g h u a ( m a n a g e m e n ts c i e n c ea n de n g i n e e r i n g ) s u p e r v i s e db y ：d o c t o rw a n gw e n j i e k e y w o r d s ：s u p p l yc h a i nm a n a g e m e n t ( s c m ) ，c o l l a b r a t i v ep l a n n i n g f o r e c a s t i n g ，r e p l e n i s h m e n g ( c p f r ) ，d e m a n dm a n a g e m e n t ，c o l l a b o r a t i v e f o r e c a s t i n gp r o c e s s ，c o m b i n a t i o nf o r e c a s tm o d e l v 5 5 预测方法实现6 7 5 5 1组合预测方法在m a t l a b 中的实现6 8 5 5 2实现j a v a 与v c + + 的通信6 9 5 5 3实现v c + + 与m a t l a b 的通信7 2 5 6系统实施总结7 3 第六章结论与展望7 6 6 1结论7 6 6 2后续研究的建议7 7 参考文献7 9 附录8 3 攻读研究生期间发表论文8 8 致谢。8 9 图表目录 图1 1v i c sc p f r 指导模型( 2 0 0 4 版) 4 图1 - 2v i c sc p f r 过程模型6 图1 3 文章结构图9 图2 - 1 产品供应链匹配矩阵1 6 图2 2 供应链的成本构成1 7 图3 - 1 销售预测位于供应链管理的位置2 9 图4 1c p f r 预测流程图4 4 图4 - 2 基于组合预测的c p f r 联合预测流程图4 6 图4 3 销售量及其一阶差分平稳性检验4 8 图4 - 4 时间序列回归分析残差图5 0 图5 1c p f r 预测系统的流程分析5 7 图5 2c p f r 联合预测的系统图5 8 图5 3 在线预测系统架构6 0 图5 - 4j s p 流程图6 l 图5 5 页面关系图6 2 图5 - 6i n d e x 页面图6 3 3 图5 - 7 单项预测页面图6 3 图5 8 组合预测页面图6 4 图5 - 9 预测结果显示页面图6 5 图5 1 0 误差校正预测结果显示页面图6 6 图5 1 1j a v a 调用v c + + 函数的流程图7 0 图5 1 2 权重估计的v c + + 函数调用的外部m a t l a b 函数7 3 图5 1 3 单项预测效果分析图7 5 图5 1 4 简单组合预测效果分析图7 5 图5 1 5 回归组合预测效果分析图7 5 表2 - 1 供应链管理主要发展阶段1 2 表2 - 2 供应链管理内容1 2 表2 - 3 供应链合作层次1 4 表2 - 4 供应链管理策略比较2 2 表2 5c p f r 与其它e c r 技术的比较2 8 表3 - 1 时间序列预测方法3 3 表4 - 1 销售量单位根检验结果4 7 表4 2 回归模型拟合偏差5 0 表4 3 历史销售数据5 l 表4 - 4 单项预测方法相关系数5 2 表4 5 单项预测绝对平均差汇总5 3 表4 - 6 简单组合预测绝对平均差汇总5 3 表4 7 回归组合预测绝对平均差汇总5 4 表4 - 8 误差校正模型预测结果汇总5 5 表5 1 预测方法类汇总表6 6 表5 2 各个类提供的主要方法汇总表6 7 4 附件一： 东华大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的 指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包 含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对 所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：岛回平 日期：2 0 0 6 年1 月3 日 附件二： 东华大学学位论文版权使用授权书 学位论文作者完全了解学校有关保留，使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家 有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可 以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等 复制手段保存和汇编本学位论文。 保密口，在年解密后适用本版权书。 本学位论文属于 不保密翻。 学位论文作者签名：为痢罐 日期：棚辟1 月3 日 指导教师签名；砂墨易 日期：砷6 年f 础日日期：砷5 年f 肚日 c p 豫的联合预测研究第一章绪论 第一章4 绪论 1 1论文写作背景及目的 1 1 1 写作背景 c p f r 是联合计划预测、补货( c o l l a b o r a t i v ep l a n n i n gf o r e c a s t i n ga n d r e p l e n i s h i n g ) 的英文简称。白1 9 9 5 年沃尔玛实施的首个c p f r 试验项目获得成 功以后，大量的零售商及其供应商开始采用c p f r 作为其供应链管理、整合的合 作框架。北美消费品业的一些重要厂商在成功实施c p f r 之后，进一步推广与其 他贸易伙伴的c p f r 实旌。沃尔玛1 9 9 8 年拓展了与s a r al e e ( 日用品制造和零售) 的合作计划。c p f r 先驱性的零售企业中将近一半的企业正在努力将c p f r 系统延 伸到2 5 个贸易伙伴，将近1 5 的企业试图把c p f r 推广到1 0 0 个贸易伙伴。p & g ( 宝 洁) 已经开始整个供应链上实现c p f r 项目 1 l 。 ， 欧洲市场从2 0 0 1 年开始，c p f r 项目的实施开始兴起。法国的家乐福，德国 的麦德龙，英国t e s c o 等零售商致力于c p f r 的实施以提高潜在的效率。欧洲的 宝洁公司、英国的强生等制造商都与欧洲著名的零售商实施c p f r 的合作。t e s c o 与g e ( 通用电气) 合作成立g et r a d i n gi n f o r m a t i o ne x c h a n g e ( t i e ) 供应链系统， 大规模与供货商进行c p f r 合作计划。同时，日本、菲律宾、墨西哥、巴西和南 非的零售商和制造商也成功运用c p f r 于他们的业务中【l 】。 c p f r 自实施以来在国外的得到迅速的推广，并且许多项目取得了巨大的收 益，它包括：对消费者需求的快速反应；增加预测精度；持续改善合作关系；增 加销售收入；减少库存：降低供应链成本；提高促销效率；改善订单周期的可 预测性；提高周转频率；增加信息的精度；减少缺货；提高交货的可靠性；更快 的库存周转率；实时的信息共享；减少库存量。t r a n s o r a 报告指出更为详细的 由实施c p f r 带来的平均收益：预测精度提高1 0 - 4 0 1 库存成本减少1 0 - 2 5 ； 销售收入提高1 一3 ；服务水平提高0 5 - 2 0 ；在库存水平下改善储物架1 - 4 。 s u r g e n c y 咨询公司的供应链主管，前沃尔玛执行官r o ni r e l a n d 帮助沃尔玛在 其与w a r n e r l a m b e r tc p f r 项目的初始阶段将防腐剂( l i s t e r i n e ) 的供货水平 第1 页共8 9 页 c p f r 的联合预测研究第一章绪论 从8 7 提高到9 8 ，提前订货期由2 l 天缩短为1 1 天，库存天数减少两周，订单 更为稳定，产品周期更为平滑，同时该产品的销售收入增加$ 8 ，5 0 0 ，0 0 0 ，0 0 0 ，商 品和促销计划的联合通信得以加强【2 】。 更为重要的是，c p f r 的实施提升了合作伙伴之间的关系，持续改善的合作 关系增加了合作成功的可能性，扩大信息共享的范围，将c p f r 的合作层次逐步 推向战略合作的阶段，为供应链的进一步整合奠定了坚实的基础。在由美国百货 制造商委托进行调查报告显示位列c p f r 项目收益的第一位是的伙伴间合作关系 的改善，而预测精度的提高位列第五【3 l 。 而且这些成功实施的企业已经有许多进入了中国市场，直接与中国的同类厂 商在展开竞争，因此中国的厂商也迫切的需要提高其供应链管理和协作的水平， 有必要了解、掌握并逐步实施c p f r 。 而在国内，c p f r 的实施是由国外的厂商引入，并逐渐得到许多国内厂商的 关注。宝洁( 中国) 公司在中国大力帮助分销商建立进销存管理系统、及时补货 系统，在2 0 0 3 年4 月的“非典”期间显示出了c p f r 产品供应的弹性和效率。上 海美亚音像有限公司通过实施c p f r 的采购系统迅速取得音像市场的竞争优判”。 海尔在完成v m i 的成功实施后，开启了其供应链管理向c p f r 优化业务模式的阶 段性战略推进。更多的企业仍不了解c p f r ，国内相关的研究也甚少。 因此尽管c p f r 的实施效益诱人，而其实施也是存在着巨大的风险，国际上 失败的案例也不在少数，因此，如何按照中国市场的特色，按照c p f r 实施的一 般规律来导入c p f r 实施项目是决定成功与否的关键。 1 1 2 写作目的 ( 1 ) 清晰地论述c p f r 的发展历程和实施c p f r 的关键因素，以帮助国内厂 商熟悉了解c p f r 的实施条件和其实施的效益，选择合适的时机加入到 c p f r 的实施中来，以提高供应链管理的能力和供应链管理的效率。 ( 2 ) 分析c p f k 的实施标准和实施流程，为国内实施c p f r 提供可参照的程 序和标准和可能的风险，以保正c p f r 实施项目的成功。 ( 3 ) 从联合预测流程的分析着手，引入组合预测的思想，进一步完善联合预 测的流程。通过从预测模型的挑选和组合，消除联合预测流程中因模型 的差异而产生的预测异常，并且为预测异常的处理提供了科学决策的模 第2 页共8 9 页 c p f l l 的联合预测研究第一章 绪论 型。 ( 4 ) 研究了在线联合预测系统的实施，从技术上克服信息共享的障碍保证联 合预测流程的正常运行，并且解决组合预测模型算法困难的问题。 1 2c p f r 发展及研究现状 1 2 1c p f r 概念 第一个c p f r 项目是由沃尔玛与w a r n e r - l a m b e r t 在1 9 9 5 年实施，项目名称 叫做联合预测补货( c o l l a b o r a t i v ef o r e c a s t i n ga n dr e p l e n i s h m e n t ，c f a r ) 。 六个月的项目实验期间，沃尔玛与w a r n e r - l a m b e r t 每周比较预测结果与实际销 售量的差异，从各自组织内部寻找产生差异的原因。同时通过分析双方预测结果 的差异，发现了预测方式和采用数据的不同影响了预测结果，最终通过协商，统 一双方预测的结果。基于这个预测结果，沃尔玛提前6 周下达订单，项目实施后 沃尔玛的商品有货率从8 5 提高到了9 8 ，销售量明显提高。同时w a r n e r l a m b e r t 也基于这个预测结果制定生产计划，在满足消费者需求的同时，生产计划趋于平 缓，使得生产成本得以降低1 4 】。 c p f r 一般的描述定义：c p f r 是一种哲理，它应用一系列的现有的技术模 型，提供覆盖整个供应链的合作过程，通过共同业务过程和共享信息来改善零售 商和供应商的伙伴关系，提高需求预测的准确度，最终达到提高供应链效率、减 少库存和提高消费者满意度的目的【卯。其3 条指导性原则为：合作伙伴框架结构 和运作过程以消费者为中心；合作伙伴共同开发单一、共享的消费者需求预测系 统；合作伙伴均承诺共享预测信息并共担风险。 c p f r 由联合计划、联合预测和联合补货3 个过程组成。c p f r 第一次更完 全地解决了原有商业流程，如供应商管理库库( v m i ) 、连续补货( c r ) 未解决 的问题：促销、需求模式变化对销售的预测和库存的管理的影响；以高库存水平 来保证货品供应；零售商的采购流程和制造商物流计划之间缺乏合作；制造商各 职能部门：销售、物流、生产计划之间缺乏合作；公司不同部门如市场部、采购、 物流独立做出需求预测嘲。 c p f r 真正做到了有效的促销、有效的补货、有效的库存分类和有效的新产 品引进，实现了对消费者需求的有效反应( e f f i c i e n tc o n s u m e rr e s p o n s e ，e c r ) 。 第3 页共舯页 c p f r 的联合预测研究第一章绪论 v i c s ( v o l u n t a r yi n t e r - i n d u s t r yc o m m i t t e es t a n d a r d s ) 颁布的2 0 0 4 版指导模型 将c p f r 分为4 个实施阶段：战略和计划阶段、需求供应管理阶段、执行阶段、 分析阶段，如图卜1 所示。c p f r 合作方在各自扮演着买方( b u y e r ) 或卖方( s e l l e r ) 的角色，消费者的需求始终是c p f r 合作的目的，处于各个行为阶段的中心。 c p f r 的4 个阶段是环环相扣，不断循环，逐渐实现供应链整合的过程。 ( a ) v i c sc p f r 模型示意图( b ) c p f r 的联合任务模型 图1 - 1v i c sc p f r 指导模型( 2 0 0 4 版) c p f r 由从功能角度分为三个部分：联合计划、联合预测、联合补货。 联合计划在c p f r 实施过程中处于战略阶段，一个任务是设定合作的商业目 标和合作范围，指定各方在合作中角色和责任义务，对影响供应和需求的事件做 出联合商业计划；另一任务是异常机制的确定。 在零售业中，产品促销和新产品的上市是需求产生波动最主要的原因，从而 导致大量库存或是缺货。c p f r 为处理零售中的此类事件提供一个行业标准：零 售商与供应商共同开发促销的合作策略和联合商业计划( 一般是年度或是季度) ； 评估此类事件对需求和配送所产生的影响；保证促销期间有充足的货品供应，同 时，减少临时订单的数量，以降低生产成本和运输物流成本。但是迄今，对其 他行业的联合计划，少有文献论述。 另一方面，为了保持联合计划的有效性，必须确定异常机制，对超出联合计 划范围中的异常事件进行确认和消除。 异常机制包括两个方面：异常标准制定；异常处理的机制的确立。异常标准 第4 页共8 9 页 c p f r 的联合预铡研究第二章供应链管理与c p f r 由双方协商确定预测的差异水平，当双方预测的差异达到或高于某个水平视为异 常。异常处理机制的确立就是建立稳固的沟通交流渠道，包括各方专门负责异常 信息交流、处理的人员指派，异常处理流程的确立，使得异常信息的交流通畅， 解决及时。 联合预测是c p f r 的核心，预测的精度是c p f r 实施成功的关键。预测结果偏 低会导致促销期间客户的需求不能满足从而带来销售量的损失，而预测结果过高 有会产生不必要的库存，增加成本。准确的需求预测是有效补货，有效生产安排 的基础，也是降低生产、物流运输成本，增加销售额的前提。 在l e e 的文章指出牛鞭效应的存在使得需求预测的方差由下游向上游有放 大的趋势 7 1 ，由此带来了大量多余的库存。k a t z 进一步总结分析了产生预测差 异的其他3 个原因嗍： ( 1 ) 数据的不准确：c p f r 预测系统与企业信息系统之间的数据的交流和转换 可能导致数据的不一致；人工操作的流程也可能导致数据的不准确。 。 ( 2 ) 广告计划变更、产品促销计划的变更信息交流的不及时导致预测结果的 异常。 ( 3 ) 合作伙伴预测模型的不同也可能导致双方预测的差异。 联合预测通过使用实际的销售数据来进行预测消除了c p f r 合作方数据的不 一致性的问题，同时选取经过实践检验有效的模型进行预测，并且在联合计划中 确定的合作框架和异常处理机制下，对出现异常的预测结果通过协商，来达成一 致的预测结果，以此作为生成订单和制定生产计划的决策依据。联合预测中的预 测结果是由合作双方进行协商后达成的一个折中的预测结果。 供应链的各方预测知识和资源是有限性决定了联合预测的必要性。零售商产 品种类众多，预测周期可能是几周甚至是一季度，而制造商则有能力每周进行预 测，从而得到更为精确的预测结果。而且制造商的专业预测知识可以弥补零售商 的缺陷。但是制造商预测模型中数据的来源必须由零售商提供才能保证其及时性 和准确性。这在新产品引进中尤为突出。 c p f r 的联合补货是从v v i i ( 供应商管理库存) 和c r ( 连续补货) 技术发 展而来的，在保留了v m i 和c r 中的先进技术和管理思想，克服了它们合作双方 合作方面的不足，代表了未来供应链管理技术的发展方向1 9 】。 第5 页共8 9 页 c p f r 的联合预测研究第二章供应链管理与c p f r 联合补货是c p f r 合作的执行阶段，是订单的生产和执行。c p f r 的联合补 货吸取了供应商管理库存的优点，充分利用p o s 数据和历史数据，真正做到对 消费者需求以及需求的变化做到有效的反应。 1 2 。2c p f r 流程 按照v i c s 颁布的c p f r 的指导模型，c p f r 的流程如下图1 - 2 1 1 1 。 图l - 2 v i c s c p f r 过程模型 计 划 预 测 补 货 ( 1 ) 达成一个通用业务协议：c p f r 各方共同建立合作关系的指导方针和合 作规则； 第6 页共黔页 c p f l l 的联合预测研究第二章供应链管理与凹豫 c 2 ) 发展联合业务计划：各方在考虑他们各自组织的战略，规定各方在合作 中的作用、目标和战术的基础上发展一个业务计划： ( 3 ) 进行销售预测：合作的一方利用零售商p o s 数据、因果关系信息和己计 划事件信息，创建一个初始的销售预测，这个预测也是其他各方进行预测的基线； ( 4 ) 识别销售预测的例外情况：识别步骤( 1 ) 中协议约定的销售预测约束之外 的项目； ( 5 ) 例外项目的解决恰作：各方协商调整销售预测； ( 6 ) 进行订单预测：利用p o s 数据、因果关系信息和库存策略，生成一个支 持共享销售预测和共同业务计划的定单预测； ( 7 ) 识别订单的例外情况：识别分布在定单预测约束之外的项目； ( 8 ) 订单的例外情况的解决，厶作：如果必要，各方通过协商调整订单预测； ( 9 ) 生成订单：合作的一方将预测的订单转变为一个严格的订单。 1 2 3c p f r 研究现状 当前的c p f r 研究集中在四个方面：企业组织结构、预测流程和核心竞争力 以及信息技术【l o l 。这也是c p f r 实施的四个关键因素。 ( 1 ) 企业内部组织结构进化。c p f r 高度强调企业与供应链伙伴之间的协作， 要求合作各方的内部管理流程朝有利于提高合作效率的方向进化，同时要求合作 伙伴之间建立公开的、卖方中立的产品或信息的沟通机制。因此管理层必须是 c p f r 实施的坚强后盾，要授权专门跨部门的团队负责c p f r 的实施。企业的组织 结构要求朝有利于组织内和组织间的交流沟通方向进化。 ( 2 ) 预测流程。高的预测精度是c p f r 成功地关键，而稳固紧密的沟通渠道 与联合预测的精度存在正相关性【l l 】，这就要求c p f r 合作各方建立一个稳固的预 测沟通渠道。因为稳固的沟通渠道保证了组织内部和组织间信息交流的通畅，及 时解决预测差异，保证预测精度。 ( 3 ) 企业的核心竞争力。有价值的供应联合体的成员，必须具备设计、开发、 展示、配送中的至少一个方面的优势。而这种竞争优势也来源于与有互补优势的 厂商合作，当前的市场竞争不仅仅局限于企业问的竞争，而是整条供应链之间的 竞争。就如沃尔玛与宝洁等优秀供应商的合作，作为竞争力互补的公司间的合作， 使得沃尔玛的规模和效益不断扩大，连续两年成为全球销售额最大的企业。同时 第7 页共8 9 页 c p f r 的联合预测研究第二章供应链管理与c p f r 合作也为宝洁等供应商带来了巨大的收益。 ( 4 ) c p f r 对信息技术的要求。信息是供应链协作的重要载体，相应的信息技 术可使得c p f r 能够在更大范围内实施，增加信息交流的准确性和及时性，提高 预测精度，是保证c p f r 成功的基础。c p f r 的技术解决方案必须与记录产品和消 费需求以及供应链数据得企业信息系统整合起来，至少支持以下功能：历史数据 和预测数据的共享；自动执行联合安排和联合商业计划；评估异常情况【1 2 1 。 1 2 4c p f r 实施存在的问题 当前文献未能充分解决的问题：联合预测模型；c p f r 各实施阶段的信息系 统要求；信息共享的障碍。 ( 1 ) 尽管通过建立稳固的预测渠道可以提高通过实时共享预测数据来提高 预测精度，但c p f r 合作各方由于使用预测模型的不同会导致预测的差异。同时 还有许多公司的预测流程及其对预测的认识也导致了预测的不准。据调查显示： 6 3 公司认为其预测精度少于9 0 ，只有1 8 的公司认为其精度大于9 0 ，还有 1 9 公司不知道他们的预测精度1 。显然人们对于预测精度的认识远远落后于对 客服水平和成本的关键特性的认识。而高达6 3 的公司的预测精度仍然低于9 0 说明，今后的研究应该确定影响预测精度的因素，使得企业在实施过程中能够对 这些因素予以足够的重视，保证c p f r 成功实施的概率。 ( 2 ) 讨论c p f r 实施的不同阶段软件解决方案的影响或是需求。尽管c p f r 的实施但是在c p f r 实施的不同阶段其对应的软件解决方案或是需求没有此类文 献的研究。 ( 3 ) 信息共享的障碍。由于c p f r 的实施关键的流程是建立联合预测机制， 充分利用零售商的销售数据，结合供应商的预测知识和资源，达到高精度预测的 目的。因此联合预测的成功的关键是获得准确、及时的销售数据。然而，销售数 据的共享将给零售商带来风险，这也是阻碍当前供应链合作伙伴共享数据的原 因。 1 3 总体思路和框架 本文主要研究内容为c p f r 相对于其他供应链管理技术的共同点和区别。并 着重研究c p f r 的预测流程以及预测模型研究，相应的提出实施c p f r 联合预测 第8 页共8 9 页 凹f i l 的联合预测研究第二章供应链管理与c p f r 的信息系统研究。 本文共分六章，第一章绪论，对c p f r 进行简介，以及当前国内外的应用研 究现状，提出本文研究需要解决的问题，和本文研究的意义。第二章为供应链与 c p f r 的文献综述，分析c p f r 的实施行业和企业应该具备的特点，并通过与前 2 0 多年应用较广的供应链技术的比较，得出c p f r 实施高效供应链管理、整合 的最佳技术。第三章主要探讨需求预测的模型，将组合预测的概念引入c p f r 联 合预测机制中来。第四章是本文重点之一，按照c p f r 的联合预测流程，构建基 于组合预测和误差校正的组合预测模型，并通过对实例的分析了c p f r 联合预测 的流程。第五章就实施在线联合预测系统构建了基于j 2 e e 的系统原形，充分利 用j a v a 和m a u a b 的优点，实现数据共享和预测结果贡献。第六章对本文研究的 c p f r 联合预测及实施系统中使用的方法进行总结，总结本文的贡献，提出进一 步研究的建议。 1 4 论文创新之处 图1 3 文章结构图 第一个创新点：从供应链总成本的角度分析c p f r 的实施效益和优势，并从 第9 页共鹊页 c p f r 的联合预测研究第二章供应链管理与c p f r 供应链设计战略的角度提出实施c p f r 的先决条件。 第二个创新点：将组合预测模型应用于联合预测模型的构建。应用了g r a n g e ( 2 0 0 3 年n o b e l 经济学奖获得者之一) 的计量经济学模型的研究成果分析了组 合预测的模型的建立的基本条件，同时应用具有良好收缩性能的斯坦规则( s t e i n r u l e