供应链需求预测模型及其求解技术

1、1、供给链需求预测模型及其求解技术五大定性预测方法A. 一般预测法:一线销售员预测，逐级上报分析；B. 市场调研法:问卷/面谈/ 收集数据,适合R&D；C. 小组共识法:高级经理/销售经理/顾客代表头脑风暴；D. 历史类比法:类似产品历史销售数据类比,适合R&D;E. 德尔菲法:专家问答收集汇总,闭环重复六大定量预测方法A. 简单平均法B. 加权平均法C. 简单移动平均法D. 加权移动平均法E. 指数平滑法F. 季节性预测二十四种库存预测方法简介方法简介预测期1,德尔菲法通过问卷询问一组专家， 对一份问卷的答复用来制作下一份中长期Delphi问卷。这样专家之间信息共享，最后科学决策，防止迷信跟

2、风某些权威(Bandwagon effect).2,市场调查系统地、正式地、有意识地对真正的市场展开调查，检验假中长期Market设条件。esearch3,小组意见法因预测会受到社会各种不确定因素的影响，不能反映真实情中长期Panel况，征求一线经理人的意见可很好地弥补专家的预测。Consensus4,销售人员预测法因为销售人员最接近客户，他们能很好地预测客户的真正需中短期Sales force求。estimates5,历史类比法对新产品的导入期和成长期做历史比照性分析，据此对相似中长期historical模式作出预测。an alysis6,意想预测法主观猜想、想象，个人见解、判断，一般情况下

3、，此法缺乏中长期Visi onary科学性。forecast7,移动平均法时间序列上移动平均的每一点都是一系列连续点的算术平短期movi ng均数或加权平均数，选择假设干数据点以消除季节性等影响。average8,指数平滑法类似于移动平均法，只是对更近期的点给予更大的权数，来短期Exp onen tial调整季节等不确定。smoothi ng9,博克斯詹金斯法通过计算机建成自回归的、综合的移动平均模型，调整季节中短期Box-Je nkins性和趋势性权重。10,时间序列分解将时间序列分解成季节性、趋势性和规律性因素等方法。在中短期法 Time series判断转折点时非常有用， 是中期3-12

4、个月预测的好方法。decompositi on11,趋势映射法用数学方程拟合趋势曲线，考虑如下几个变形：斜率、多项中短期Trend式、对数等。projectio n12,集中预测法在未来的三个月内， 通过计算机模拟测试几个简单的决策方中期Focus法，看哪个更精确。forecast ing13,谱分析法Spectra an alysis将时间序列分解为几个根本成分，称作谱，以几何的正玄余玄曲线来代表，重新组合写出数学表达式，用来预测。中短期14,回归模型Regressi onmodel通过计算机统计将需求与其他变量或解释变量联系在一起， 用回归模型来预测。中短期15,计量经济模型Econo m

5、etric model是一组相互依赖的回归方程组，比普通的回归方程更好地解释因果，能更好地预测转折点。中短期16,购置意向和预 期调查nten ti on-to-buyanti-cipati onsurveys对普通公众调查决定购置意向，但可能会得到错误的反响信息，因此应不断加以跟踪校正。中期17,投入产出模型n put-output model该模型研究：为得到特定的产品需要什么样的投入，需要哪 些额外的细节信息。中期18,经济投入产出模型economicn put-outputmodel经济投入产出模型=计量经济模型+投入产出模型。后者为前者提供长期趋势。中期19,先导性指标法_eadi

6、ngn dicators利用一个或多个先行变量做预测，这些变量与需要估计的变量系统相关。中短期20,生命周期分析根据S曲线分析，预测新产品的增长，在不冋阶段，产品可中长期fe-cycle分别被创新者、早期接受者等人们所接受。an alysis21,适应性过滤法是实际产出和估计产出加权之和地导数，通过系统的变化反中短期Adaptive映出数据模式的变化。filteri ng22,动态模拟利用计算机模拟不冋时间最终产品销售情况，对分拨和供给中短期Dyn amic渠道不冋点需求的影响。需求由ss/pp/米购政策表示出来。simulati on23,精确反响法推迟那些最难预测的产品的决策，直到接到市场的最新信息短期ac