物流需求预测方法与模型ppt课件

第四章物流需求预测方法与模型,1,第一节物流需求特征与需求预测方法第二节地区间的物流量需求预测方法第三节制造企业的物流需求预测方法第四节物流企业的市场需求预测方法与模型,2,一、物流需求的特征1派生性。即物的位移和储存及其服务、信息的需要是社会经济活动所产生的。2复杂性。即影响物流需求变化规律的因素是多样、多变的；物流需求既有一定规律性，又有随机性。3时效性。即物流需求是随时间的移动而变化的，宏观上与微观上的阶段与时间变化都会影响物流的品类、空间分布、对服务的要求、对费用的适应、对时机的要求。4地域性。即物流需求与空间环境有密切的关系，不同的自然环境、社会环境、经济环境决定了不同的物流特征与规律。,第一节物流需求特征与需求预测的作用,3,二、各种情形的物流需求的特点,1城市及区域的物流需求城市及区域物流需求的产生与社会经济活动（制造、消费）相关联，其分布受生产力布局、生产资源分布、生产制造模式、消费者分布、运输仓储设施布局等影响，且呈现特定空间形态，同时物流需求与供给相互影响互相制约。,4,2制造企业的物流需求制造企业的物流需求与生产流程密切相关。传统的制造业生产流程中，每个环节均保有库存，制造流程周期长，物料需求随机性大，难以控制。融入了电子商务技术、先进制造技术的生产流程，实现了生产的并行化、流程的简化、需求的实时化，中间环节的库存水平低，制造流程周期短，需求预测较为容易实现，面向订单式的生产流程更是实现了物流需求的实时化。3物流企业的物流需求物流企业的物流需求与市场需求和企业发展目标关联。物流市场需求主要由行业（产业）需求量、需求结构、需求种类等体现，企业发展目标决定着企业物流服务对象、物流服务范围、物流服务水平与物流服务规模。,5,三、物流需求预测的意义,1物流需求预测是分析物流业发展变化规律的基础2物流需求预测是制造企业及物流企业经营管理决策的依据3物流需求预测是物流规划与设计的依据4物流需求预测是物流技术设备配置设计的依据,6,第二节地区间的物流量预测方法,一、物流量需求的基本概念,1、物流纯流动与L-OD,物流纯流动是单位物品从始发地（Origination，简称O点）到达目的地（Destination，简称D点）的流动过程，也可以简称L-OD。,地区间的物流量预测是揭示城市或区域内各个地区之间物流大小、方向、品类及使用方式的基本方法。,7,8,图示为期望线图，实线部分代表物流出行的期望线，线条的宽度代表起点i与迄点j间的物流交换量lij。1、2、n等代表小区号；其中n-1、n-2等代表外区号。,2、物流期望线与LOD表,9,下表所示为物流出行的矩阵表，简称LOD表。,（i1，2，3，n）,（j1，2，3，n）,10,二、基于L-OD的物流需求预测基本原理与过程,11,三物流分区划分及物流调查,1、物流区划分及物流分区原则所谓物流区划是指将物流项目所在地区及其影响区域细分为小的区域的工作过程，其目的是为了更准确地确定物流（O点）与（D点）的位置。,物流区划的原则如下：尽量按照行政区划进行划分，以利于调查资料的收集；必要的话，也可以将人工边界（铁路线、隧道等）、自然边界（河流、山脉等）作为小区的边界；小区数量要与规划预测工作相协调，合理安排工作量；每个物流区的用地性质尽量一致；以调查区为研究重点，结合调查点的分布情况将物流分区细化，可分为直接与间接影响区，一般间接影响区得划分可粗一些，尽量按方向合并成大一些的区域。,12,2、物流需求预测的调查（1）物流需求预测所需基础资料自然环境资料社会经济资料城市总体规划或区域规划资料土地利用规划或土地规划资料物流基础设施状况与物流相关企业的现状及未来发展情况（2）全年物流量调查为了把握全年物流总输入量和总输送量，应以企业为单位对全年分种类的出入货重量、输送方式的使用比例、发货的重量比例、月发货的重量比例等进行逐一统计并汇总。（3）三日流动抽样调查为了详细把握货物的流动情况，对近期某连续的3个平常日内的物流企业的发货情况包括每件货物的品名、收货人企业种类、收货地、发货重量、运输路线、发货时间、在途时间、运输费用等进行调查。,13,四、基于L-OD的物流需求预测主要模型,1、物流生成预测,物流生成预测是分析计算各分区的物流生成量，即根据当前各分区的物流发生量与吸引量、当前的社会经济特征值等，找出它们之间的相互关系，然后根据未来各区的社会经济发展值，预测出各分区的发生物流量、吸引物流量,物流生成量的影响因素示意图,14,回归分析法根据因变量和自变量的因果关系来预测事物未来的因变量。一元线性回归模型。一元线性回归是描述一个自变量与一个因变量之间线性关系的分析模型，又称回归方程或回归直线。一般形式是：,其中：预测区的物流发生量或吸引量常数；回归系数。影响货源产生的因素。,15,其中：P.or.A预测区的物流发生量或吸引量；Xi影响物流产生的因素，如人口数、工厂建筑面积、仓库面积、GDP、车辆数量、人均消费水平、人均收入水平等。确定参数k时，Xi取现值；预测P或A时，Xi取未来规划值；Ki参数，根据资料由最小二乘法确定。,多元线性回归模型。其模型如下：,16,弹性系数法弹性系数是物流量的增长率与国民经济发展的增长率之间的比例，即：弹性系数物流量增长率国民经济发展的增长率若已知及，则可知，未来的P或A就可计算，即：现状的物流发生量或吸引量；预测年限,17,2、物流分布预测,物流分布预测是分析计算各分区之间的物流交换量，即根据各分区现状的物流交换量以及未来的发生、吸引量，找出各分区未来的空间交换量。影响分区之间物流交换量的因素很多，如：两个分区自身的经济发展水平，生产与消费水平，两个分区之间的资源、生产、消费的互补性，两个分区之间的空间距离和物流通道的能力与费用等。物流分布预测常用的方法有增长系数法和重力模型。,18,常增长系数法增长系数法是在现状分布量的基础上按一定的增长率推算未来的分布量。此法简单、方便，常见的有常系数法和平均系数法。当经济发展、土地使用、物流源布局、物流设施等有较大变化时，此法误差较大。常增长系数法利用全规划区现状物流发生总量或吸引总量与未来物流发生总量或吸引总量之间的增长率，计算分区之间的物流分布量，计算公式为：,式中：lij、loij分别是为未来及现状i区到j区的物流分布量；Pi、Poi分别为未来及现状分区物流发生总量；Ai、Aoi分别为未来及现状分区物流发生总量。,19,平均增长系数法实际中，每个分区的发生率与吸引率不平衡，为了减少误差，常采用平均增长系数法，计算公式为：,用上式计算出的一般不会满足约束条件：、因此，需要进行反复迭代计算，在第次计算出之后，得出，新的增长系数：,则第次的计算公式为：,如此反复计算，直到、收敛到等于或接近1为止。,20,常用的重力模型如下：式中：分区i到j分区的物流分布量分区i的社会经济、资源分布、生产力布局等情况分区j的社会经济、生产力布局、消费分布等情况重力模型系数分区i与分区j之间的阻抗参数.,重力模型重力模型是运用物理学知识，模仿万有引力定律构造的模拟模式，它是反映i区与j区的物流交换量与i区和j区的社会经济活动的乘积成正比，而与i区及j区之间的阻抗成反比的一种空间模拟模型。,21,双约束重力模型要求在每一次计算过程中向发生量趋近的同时也向吸引量趋近，目前在规划中应用最广泛、精度亦最好。,k1,k2重力模型系数，它们保证模型计算过程中预测值同时满足等于发生总量及吸引总量；fiji区与j区之间的阻抗。,22,3、物流链选择,物流链是指由主要物流通道和若干物流节点组成的物流服务体系，常见的物流链形式有单一链（如基于铁路的物流链、基于公路的物流链、基于航空的物流链、基于水运的物流链）以及综合链两种基本形式。物流链的选择会受到物品的自然属性、经济属性的影响，也受到物流网络线路与节点的技术特征、经济特征的影响，有时候还受到地区的消费水平、服务水平、生产制造水平的影响。决策者选择物流链是遵循效用最大化的行为假设来选择的，事实上每个决策者选择物流链的标准是不相同的。,23,式中：分区i到分区j，在l种物流链中选择物流链m的比重，也称为m链的分担率；待定系数；自然对数的底,在物流链选择的方法中有多种模型，如比例模型、分对数模型和概率模型。概率模型也称为ProbitModel，是选择决策中的一种比较常用的模型其函数形式可表达为：,24,分区i到分区j的第m个物流链的阻抗，也可以看成选择m链所支付的广义费用。,广义费用通常由时间、费用、服务水平等因素构成，其计算公式可表达为：,式中：a、b、g为待定系数，可由调查所获得的若干组测量数据按最小二乘法来确定；Tijm分区i到分区j，物流链m所消耗的时间；Pijm分区i到分区j，物流链m的费用；Sijm分区i到分区j，物流链m的服务水平，可以是该物流链在安全、可靠、准确、信息等方面的状态。,25,4、物流网路分配,物流网络分配是指确定物流网络上的各线路与各节点的物流量。物流网络的分配问题是一个复杂的动态的网络优化问题，理论上讲有两类分配方法，一类是利用数学规划模型来寻找分配量，例如使用最大割最小权的多商品流模型（MCFP）来求解网络上的物流分配量，另一类是网络分配中常用的模拟方法，一般有最短路法、静态多路径法、概率分配法、动态多路径法等，这里介绍最短路分配法。最短路分配是一种静态的单一路径的物流分配方法，在进行分配工作时，取两节点间的广义费用（出行时间或费用）为常数，即假设在两节点间的速度不受网络负荷的影响，运输、装卸和存储费用保持不变。空间上的L-OD量被全部分配在连接该起点和终点的最少费用的路径上，即最短路上，其他路径分配不到L-OD，其分配计算的框图如图所示：,26,最短路分配法的计算框图,27,实例说明最短路物流分配法下面以一个简单示例说明最短路物流分配法的分配过程。【例4-1】在图4-10所示的物流网络中，物流节点1，3，7，9为A，B，C，D四分区的质心，即代表各分区的中心点，四个分区的L-OD矩阵如表4-11所示。【解】（1）确定两物流节点间的广义费用在用最短路分配物流量时，先确定两物流节点间物流广义费用c(i，j)，在该法中取c(i，j)为常数。本例广义费用如图4-11所示。,28,表4-11OD矩阵,（2）确定最短路线。网络上两点之间的最短路径可用多种方法来寻求，如Dijkstra算法、Floyd算法等确定。通过标号法确定的最短路径如表4-12所示。,表4-12最短路径,29,（3）分配OD量将各起终点之间的L-OD量分配到该OD起终点相对应的最短路径上并累加，得图4-12所示的分配结果。,事实上，实际问题中，物流网络的分配问题是一个动态的多路径的问题，这样就有静态多路径法、概率分配法、动态多路径法等方法。得到物流往来上的各线路和各节点的物流量后，就能够评判物流网络与物流需求是否协调，为物流设施的布局、物流通道的布局、物流技术的改善提供依据。,30,制造企业的物流需求是指生产制造中各个环节与各流程上的采购量、运输量、零部件及成品库存量、配送量等的总称，如下图所示。以上这些需求量的预测主要依赖于生产计划。,第三节制造企业的物流需求预测方法,一、制造企业的需求概述,制造企业物流需求构成图,31,制造企业的物流需求可以分为分独立需求和相关需求。,独立需求和相关需求的区别与联系,32,2、基于MRP原理的制造企业物流需求预测原理,MRP(制造资源计划)是从整个制造流程最优的角度出发，运用科学的方法，对企业的各种制造资源和企业生产经营各环节实行合理有效地计划、组织、控制和协调的一种生产管理方法。它既能保持连续均衡生产，又能最大限度地降低各个环节上的物流成本。,MRP的计划与执行过程,33,MRP处理物流需求的基本原理,34,3、基于MRP原理的制造企业物流需求预测的三个步骤,通过制造企业的物流需求计算的流程图可看出，利用MRP进行制造企业物流需求预测主要分为三个步骤：第一步：根据产品和市场计划，确定生产计划大纲及主产品计划，确定产品及部件量，推算出销售量及成品库存量；第二步：在主产品结构清单及库存状态文件已知的前提下，推算出零部件库存量；第三步：根据物料需求计划的输出，推算出零部件采购量、运输量。,35,物流企业的市场需求主要是指企业所在地区或行业领域中的需求量和特征的总称。其市场需求预测就是通过调查，推测物流市场的变化及其规律。,一、物流企业的市场需求预测概述,1、物流市场需求预测的一般思路及步骤（1）明确问题，制定预测目标与计划（2）搜集并建立数据库（3）选定方法和建立模型（4）检验模型，进行预测（5）分析误差，评价结果（6）提交预测成果（7）预测结果的事后验证,第四节物流企业的市场需求预测方法与模型,36,物流市场调查程序,37,1、定性分析德尔菲法（Delphi）2、定量分析按照时间特征分：趋势外推法、因果分析法3、其他方法物流细分法ABC分析,二、物流市场需求的主要预测方法,38,定性分析定性预测技术又称判断预测技术，它是在一种特别的组织形式下，搜集多个人对预测对象所作的判断，然后进行归纳的方法。这种方法简单、易行、实用，适用于数据奇缺或难于作定量分析的情况。这类方法一般用于中长期预测，常用的效果较好的有德尔菲法、主观概率法、市场调查法、部门负责人评判意见法、销售人员估计法及历史类比法等。,39,德尔菲法（Delphi）,选定专家：与预测问题有关的（10人-15人），建立联系：采用信件、邮件、电话等方式，征求意见：与问题有关的意见，整理、综合、归纳，反馈意见：再匿名反馈问题的意见给专家。按这种方式多次反复，直至使专家们的意见趋于一致为止，最后得出预测结论。,40,工作步骤：选择专家。专家人数的确定依据锁预测的问题的复杂性和所需知识面的宽窄，一般以10人15人为宜。所选择的专家彼此不发生联系，只用书信的方式与预测人员直接发生联系。编制并邮寄“专家应答表”。首次交往需向专家介绍预测的目的，提供现有的相关资料，并邮寄“专家应答表”。分析整理“专家应答表”。收集专家的意见和反应，整理“专家应答表”，进行综合、分析、归纳等工作。与专家反复交换意见。将整理、分析、归纳和综合的结果反馈给各专家并进一步提供有关资料，让专家修订自己的意见，填写“专家应答表”，如此反复进行直至得出预测结论。将最终预测结论函告各位专家并致谢。,41,德尔菲法的优势：可以消除召开专家讨论会所出现的随声附和、崇拜专家、固持己见和有顾虑等弊病；可使意见迅速集中。这种方法是在假设预测项目的各因素之间无交互作用的前提下进行的，因此有一定的局限性。,42,定量分析趋势分析时间序列分析由于事物的时间序列展示了事物在一定的时期内的发展变化过程,因而可以从事物的时间序列分析入手,寻找出事物的变化特征及变化趋势,并通过选择适当的模型形式和模型参数建立预测模型。趋势分析是用事物过去的变化特征描述和预测未来的变化特征。这种方法适宜对各种事物进行中、短期预测。,趋势外推分析示意图,43,1、移动平均法,式中，时期的时间序列的移动平均值；时间序列的第个元素；参与平均的实际值个数。,移动平均预测使用预测对象的时间序列中最近一组实际值的算术平均值，参与平均的实际值随预测期的推进而更新，并且每一个新的实际值参与到平均值时，都要剔除掉已参与平均值中最陈旧的一个实际值，以保证每次参与平均的实际值都有相同的个数，由此推出移动平均法的计算公式：,44,式中，时期的一次指数平滑值（时期的预测值）；时期的预测值；时期的实际值，=，时期的实际值；阿尔发因数或平滑指数（1）。,2、指数平滑法,指数平滑是根据以前的需求水平和预测水平的加权平均数估算的未来预测值为基础的。它是在移动平均法的基础上发展起来的一种预测方法，包括一次指数平滑法、二次指数平滑法和高次指数平滑法。一次指数平滑法利用时间序列中本期的实际值与本期的预测值加权平均作为下一次的预测值，该模型的基本公式为：,45,3.外延平滑法。外延平滑(ExtendedSmoothing)可以外延到包括趋势值和季节波动等要考虑的因素。外延平滑的计算类似于基本指数平滑模型的计算，可用最低限度的记录保存，迅速地计算新的预测。外延技术的主要特点是只考虑了直接趋势值和季节因数成分，没有正确地细分每一预测部分，因而过分敏感，影响预测精度。4.适应性平滑法。适应性平滑（AdaptiveSmoothing）提供了定期考察的有效方法。可以在每一次预测结束时进行考察，以便确定能产生完美预测的精确数值。如果近期的实际值表现出很大的变化时，所增加的反应将会减少预测的误差。随着预测误差的减少，跟踪信号会自动地将平滑常数返回到其原始数值上去。,46,因果分析因果分析是就预测对象与其影响因素的联系进行分析,建立预测对象与其所能观察到的相关度强的变量间模型的方法。如图所示，y表示预测因子；x表示预测对象有关的自变量；x1，x2，x3,xn为直接影响因素；xnn为间接影响因素。,因果分析示意图,47,其它方法物流细分法物流细分就是分析和