C公司需求管理预测的研究

摘要随着经济全球化和信息技术时代的到来,市场竞争日益激烈,市场需求的不确定性大大增加。由于市场的波动性,企业面对不断变化且不能准确预计的市场需求。怎样才能把握住市场的脉搏,做好预测，取得良好的销量、避免不必要的成本、尽快且迅速有效地满足客户要求,已经成为了企业急待解决的问题。预测工作也是制定科学合理的销售与市场计划、生产计划、物料需求计划和采购计划的前提和基础。特别是对于处于竞争激烈、变化迅速的行业的企业来说，尤其需要做好预测工作。云母类绝缘材料生产企业是传统エ业行业,其细分市场较广,但是市场竞争激烈、受国民经济发展和产业政策等环境影响较大、受国产化策略及国内技术突破等威胁较大,因此必须结合分析企业所处环境的机遇挑战和的优劣势来总结其所采取战略。本文结合一家国外领先的云母类产品厂商的案例,SWOT分析总结其短时期内提高市场竞争力的最佳战略为加强对需求预测管理的能力。通过需求预测理论的核心内容研究其需求预测的现状和存在的问题，并提出了一系列具有针对性的改进方案,以避免预测准确率普遍偏低导致库存时而积压、时而不足,提高需求预测的精确度为目的。首先,在ABC分类管理的基础上,对不同重要性的产品采用差别管理的方式;接着,拣选AB类产品中主要的产品，以公司过去各期实际数据为基础,通过建立各类适用的数据模型和方法（一-元线性回归模型、趋势与季节影响法、移动平均法）,对未来各期需求情况进行定量分析与预测;然后,利用组合预测模型,针对A类产品进行更为精确的定量分析以提高需求管理和库存成本控制的效率;最后,为确保该企业需求预测工作准确化、效率化、规范化、制度化、长期稳定地进行下去,提出了一系列的保障措施:定性预测与定量预测相结合、加强预测人员培训、建立需求预测系统。关键词云母类产品ABC分类定量预测模型需求预测AbstractWiththearrivaloftheeconomicglobalizationandITera,marketcompetitionhasbecomeincreasinglyintenseandmarketdemanduncertaintyhasgreatlyincreased.Duetomarketfluctuation,companiesfaceconstantlychangingmarketdemandwhichcannotaccuratelypredict.Thus,howcancompaniesgraspthepulseofthemarket,makegoodprediction,achievegoodsales,avoidunnecessarycost,meetcustomerrequirementsquicklyandefficiently?Ithasbecomeaproblempressingfbrsolutionsfbrallcompanies.Demandforecastisalsothepremiseandfoundationformakingscientificandrationalmarketandsalesplan,productionplan,materialrequirementplanandprocurementplan.Especiallyforenterpriseswhichareinhighlycompetitive,rapidlychangingindustry,theyneedtomakebetterforecastthanothers.Micainsulationmaterialsproductionenterprisesbelongtothetraditionalindustrialsector,holdingabroadermarketsegments,butitsmarketcompetitionisintense,andit'sgreatlyinfluencedbyenvironmentsuchasnationaleconomicdevelopmentandindustrialpolicyandgreatlythreatenedbylocalizationstrategyanddomestictechnologicalbreakthrough,etc.Therefore,wehadbettertoanalyzetheopportunitiesandchallengesoftheindustriesofthecompanycombinedwithitsownstrengthsandweaknessestosummarizethebeststrategytotake.Inthispaper,wetakealeadingforeignmanufacturerofmicaproductsascase,conductSWOTanalysistosummarizethebeststrategytoimprovethemarketcompetitivenessintheshorttermistostrengthenthemanagementcapabilityofdemandforecasting.Throughthecorecontentofdemandforecastingtheory,thispaperstudiedthestatusquoandproblemsofitsdemandforecasting,andmadeaseriesofimprovementprograminordertoavoidthethecompany'sgenerallylowforecastingaccuracyrate,whichleadedtooverstockandinadequatestocknowandthen,alsoforthepurposeofimprovingtheaccuracyofitsdemandforecasting.First,basedonABCclassificationmanagement,adoptdifferentmanagementapproachfortheproductsofdifferentimportance.Then,selectthemainproductsfromtheABCclassifiedproducts,basedontheactualdataofeachhistoricalperiod,throughtheestablishmentofdifferenttypesofapplicabledatamodelsandmethods(linearregressionmodel,trendandseasonaleffectspredictionmethod,movingaveragemethod),makethequantitativedemandanalysisandforecastforfuturephases.Afterthat,usethecombinationforecastingmodelforClassAproductformoreaccuratequantitativeanalysisinordertoimprovedemandforecastmanagementandinventorycostcontrolefficiency.Finally,tomakesurethesalesforecastjobaccurate,efficient,standardized,systematized,andtoproceedwithlong-termstability,proposeaseriesofguaranteemeasures:combinequantitativewithqualitativeforecast,enhanceforecastingpersonneltraining,andestablishdemandforecastsystem.KeyWordsmicaproductsABCclassificationquantitativeforecastingmodelsdemandforecast目录力, ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••3TOC\o"1-5"\h\z\o"CurrentDocument"第一节 研究背景和意义 3\o"CurrentDocument"第二节 文献综述 2\o"CurrentDocument"第三节 研究内容和框架 6\o"CurrentDocument"第二章需求预测相关理论 7\o"CurrentDocument"第一节 需求预测理论阐述 7\o"CurrentDocument"ー、需求预测的概念 7\o"CurrentDocument"二、需求预测的特点 7\o"CurrentDocument"三、需求预测的作用 7\o"CurrentDocument"四、影响需求预测的因素 8\o"CurrentDocument"五、需求预测精确度评价 8\o"CurrentDocument"第二节需求预测相关方法概述 10\o"CurrentDocument"ー、定量预测方法 10二、定性预测方法 19\o"CurrentDocument"第三章云母类绝缘行业状况 22\o"CurrentDocument"第一节行业发展态势 22\o"CurrentDocument"第二节行业竞争状况 23\o"CurrentDocument"ー、国际市场竞争情况 23\o"CurrentDocument"二、国内市场竞争格局 24\o"CurrentDocument"第四章C公司概况及其需求预测的现状和问题 25\o"CurrentDocument"第一节C公司概况 25\o"CurrentDocument"ー、C公司背景 25\o"CurrentDocument"二、C公司产品工艺流程 25\o"CurrentDocument"三、C公司组织结构 26\o"CurrentDocument"四、C公司市场细分 26\o"CurrentDocument"第二节C公司SWO!分析及总结 26\o"CurrentDocument"第三节C公司需求预测的现状 27\o"CurrentDocument"第四节C公司需求预测的问题 28\o"CurrentDocument"第五章C公司需求预测的改进方案 30\o"CurrentDocument"第一节ABC分类管理 30\o"CurrentDocument"第二节A类云母类产品需求预测方法的改进 32\o"CurrentDocument"ー、一元线性回归模型预测 33\o"CurrentDocument"二、趋势与季节影响法预测 35\o"CurrentDocument"第三节B类云母类产品需求预测方法的改进 39\o"CurrentDocument"ー、移动平均法预测 40\o"CurrentDocument"第四节C公司云母类产品需求预测总结及精度评价 41\o"CurrentDocument"ー、需求预测总结 41\o"CurrentDocument"二、需求预测精度评价 42\o"CurrentDocument"第五节提高需求预测精确度的科学量化方法 44\o"CurrentDocument"ー、趋势和季节校正的指数平滑法（Winter模型）预测 45\o"CurrentDocument"二、最优组合模型预测 48\o"CurrentDocument"第六章提高需求预测准确性的保障措施 51\o"CurrentDocument"第一节定性预测与定量预测结合 51\o"CurrentDocument"第二节加强预测人员培训 53\o"CurrentDocument"第三节建立需求预测系统 55\o"CurrentDocument"第四节方案预期效果及评价 58\o"CurrentDocument"第七章总结与展望 61\o"CurrentDocument"ー、主要研究结论 61\o"CurrentDocument"二、创新点 62\o"CurrentDocument"三、研究的局限 62四、进ー步研究的建议 63\o"CurrentDocument"参考文献 64附录 错误!未定义书签。致谢 错误!未定义书签。个人简历及在学期间发表的研究成果 错误!未定义书签。第一章绪论第一节研究背景和意义美国著名的供应链管理专家HauL.Lee教授2001年曾断言:“21世纪创造供应链价值最大化的武器将是基于需求的管理。”他认为:70年代是质量管理的时代;80年代追求的是精益制造;90年代,企业间的竞争转为供应链的竞争,快速反应QR、有效客户反应ECR等以响应时间和运营成本的改进为目标的策略是这个时代发展起来的一种供应链管理战略。时至21世纪的今天，需求管理已经一跃成为企业持续成功的必要条件1。随着全球化和信息技术时代的到来,市场竞争日益激烈,市场需求的不确定性大大增加。由于市场的波动性,企业面对不断变化且不能准确预计的市场需求。怎样才能把握住市场的需求,做好预测工作是关键。如何获得准确的需求预测以确保企业取得良好的销量、避免不必要的成本、尽快且迅速有效地满足客户要求,已经成为了企业急待解决的问题。云母类绝缘材料生产企业是传统エ业行业,其细分市场较广,但是市场竞争激烈、受国民经济发展和产业政策等环境影响较大、受竞争对手国产化策略及国内技术突破等威胁较大,因此必须结合分析企业所处的综合环境因素来总结其所采取的最佳竞争战略,并进ー步进行需求分析。C公司是创立于1929年的比利时绝缘公司,是世界领先的、以云母为基材的绝缘材料生产商,其各类云母类绝缘产品广泛应用于高压电机、电线电缆、汽车制造等领域。作为一家全球性经营企业,在美国、捷克、马来西亚、俄罗斯等国家先后建立了分厂,其销售和服务网络遍布世界各地。可是,在需求管理上,C公司缺乏高度的思想认识,单凭销售和高层管理人员直觉和经验预测，并以此作为销售计划、生产计划、采购计划等的指导,以致于C公司经常无法准确把握市场需求、呆滞库存和缺货问题时有发生。另外,自2008年起,随着洪丹.供应链管理下汽车制造企业生产性物料需求预测研究[D].武汉理工大学.2007.11竞争对手不断开展的国产化等战略,低成本运行,其在中国外资企业所占的市场份额逐年下降,下降到了在2012年只有2.69%的状态。如图1.1所示。图1.1云母类绝缘产品国内外资企业市场份额C公司目前赖以生存的优势只有领先的技术能力和稳定的质量,那么面临逐渐下降的市场占有率,C公司将如何去面对竞争，如何去降低自己的运作成本来扩大销售呢?从外部环境来看,随着国民经济的快速增长,人民生活水平不断提高,发电机、电缆、汽车、新能源（风能、核能）等行业迅猛发展,国内云母类绝缘材料市场需求旺盛。然而，面临激烈的外部竞争环境,c公司迫切需要研究如何降低运营成本，研究如何比竞争对手更敏捷地把握住市场需求,更全面地提供便捷的服务以满足顾客的需求,如何对公司进行更科学有效的管理以维持可持续盈利性的增长。从内部环境来看,c公司云母类产品品种多样，使得需求管理成为其运营管理的重点和难点。当前C公司在云母类产品的销售需求预测上存在着多方面的问题。一方面,产品需求预测方法和手段落后,仅靠销售人员的直觉和经验来粗略地预测产品需求,具有一定的随意性,缺乏科学方法。另一方面,C公司也面临着诸多需求预测不准致使计划难达成以及诸多库存管理方面的问题,致使企业库存时而积压严重,资金周转不灵,增加企业财务负担,影响获利能力;或者库存时而不够,造成因物料短缺,而导致生产停线或丢失客户订单,降低客户服务水平,从而影响整个企业未来的销售和市场扩大。基于以上背景,为了避免预测准确率普遍偏低导致库存时而积压、时而不足、提高需求预测的精确度和市场竞争力为目的,研究如何把握住客户未来各期的切实需求以指导销售计划、生产计划、采购计划被提上日程。第二节文献综述古人云:“凡事预则立,不预则废”。《易经》肯定了事物发展永无穷尽,预测事物发展到穷尽局面,便想到要加以变化以求通达和长久,提出“穷则变,变则通”的朴素辨证法观点。春秋后期大政治家范蠡运用他的经济循环说,预测到市场需求势必随天时和气候的变化而变动,因而提出了“水则资车,旱则资舟”的原则,说明做事要有个前瞻性。古希腊著名的寓言家伊索说:“世界上的成功者大多事先预见到事情的结局,随后着手去做”。列宁说“神奇的预言是神话,科学的预言则是事实”2。自古以来,可以发现人们在思想上对预测都颇为重视。但是真正把预测作为科学实践和研究对象是要从19世纪末开始,那时，随着工业经济的迅速发展,各种统计学的预测方法不断应用到经济预测中来,如:综合经济指数法、趋势外推法、常态偏离法等。上世纪30年代,计量经济学的兴起不断丰富了预测理论。随着运筹学、信息论、系统论和计算机的应用和发展,70年代出现了经济预测方法数学化、模型化、计算机化的热潮,定量预测的理论获得了不断的丰富、目前为止,已经出现了许多非常成熟的预测模型和方法。主要的定量预测方法有:时间序列预测法,包括算术平均法、移动平均法、指数平滑法、趋势方程预测法、季节指数预测法、趋势校正的指数平滑法（Holt模型）、趋势和季节校正的指数平滑法（Winter模型）、灰色系统预测法等,还有回归分析模型,包括一元线性回归预测法、多元线性回归预测法、非线性回归预测法等;常用的定性方法有：主观概率法、市场调查预测法、对比类推法、专家会议法、专家小组法（德尔菲法）、指标判断分析法、扩散指数法等’。关于各种预测模型的研究文献众多,如Hamper的德尔菲法、RichardB.Chase的移动平均法、R.GBrown的指数平滑法、JohnNeter的回归模型、TimHill的神经网络法等。从这些诸多研究文献来看,目前对预测模型及方法的研究已非常成熟。目前国内学者不仅关注预测理论的研究,而且都较为注重将理论与实际エ作甚至计算机软件应用结合。邢志强（2000）运用指数平滑法对河北省信息产业规模进行了预测ニ何国华（2007）采用灰色预测模型进行区域物流需求预测,为区域物流规划和决策提供指导）杜利珍等（2011）运用马尔可夫Markov对商品车的市场需求进行预测,并根据Markov预测法的步骤在Matlab7.0软件平台上开发2汤杰.郭秀颖.市场调な与预测[M].哈尔滨工业大学出版社,2011.83何鹏.销售预测模型在世纪达公司的应用研究[D].中南大学.2006.114罗洪群.王青华.市场调査与预测[M].清华大学出版社.2011.95邢志强.指数平滑法预测信息业实例分析[J].统计与预测.2000（l）.P34-356何国华.区域物流需求预测及灰色预测模型的应用[J].北京交通大学学报（社会科学版）.2008.1.Vol.7了一套商品车需求预测模块7。雷仲敏等(2012)依据国内1991-2010年天然橡胶消费量、天然橡胶进口金额、天然橡胶进ロ量、轮胎销售额等数据,利用EVIEWS3.1软件建立国内基于回归方程的天然橡胶需求、供给模型,并根据模型采用SAS9.0统计软件运用时间序列预测法分析并预测未来10年中国天然橡胶的需求趋势、随着预测模型的发展,组合预测模型和人工神经网络模型正引起人们普遍关注。如果只运用一种预测模型或方法,通常预测效果没有使用几种方法和模型的预测效果更为精准。J.M.Bates和C.W.J.Granger首先于1969年提出了组合预测方法，国内也成为综合预测、结合预测或复合预测。其基本思想是对同一经济研究对象采用几种不同的预测模型或方法,并对单项模型赋予适当权重，通过综合利用各种模型或方法所提供的信息来实现提高预测精度的目的。70年代起，组合预测开始备受关注;1989年,国际预测领域权威性预测期刊JournalofForecasting出版了组合预测专辑,充分体现了组合预测在预测研究领域中的重要性。我国学者自1984年开始研究组合预测,研究成果主要发表在《预测》、《数量经济技术经济研究》、《系统工程理论与实践》、《管理工程学报》等刊物。至目前为止,国内外学者对于组合预测主要提出以下一系列方法:最小方差法、卡尔曼滤波法、无约束最小二乘法、贝叶斯法、变权组合预测法、递归等权组合预测法、性能优势矩阵法,而理论研究和实践应用较多的是最小方差法及其扩展。但是目前关于最小方差法的性质,组合结构特征以及预测误差平方和的取值范围等研究仍然较少’。。以下是ー些国内外学者的研究文献:CharlesW.Bischoff(1989)在文章宏观经济组合预测中指出了运用组合预测模型对GDP等宏观经济预测更为精确”。李金颖(2003)等尝试将灰色理论运用到组合预测方法中,对季节型灰色预测的残差建立了自回归模型,提出了非线性季节型电カ7杜利珍.王建阳.陶德馨.基于Markov的商品车需求预测及软件实现[J].物流工程与管理.2011.VW.48青岛科技大学经济与管理学院课题组.组长:雷仲敏.基于冋归分析的国内天然橡胶需求预测分析[J].青岛科技大学学报(社会科学版).2012.9.Vol.28.No.39J.M.BatesandC.WJ.Granger.TheCombinationofForecasts[J].OperationalResearchQuaterlyJ969,(20):451-468根罗建之.销售预测模型在PSS公司多媒体音箱业务中的应用和探索[D].上海交通大学.200911CharlesW.Bischoff.TheCombinationofMacroeconomicForecasts[J]JournalofForecasting,1989(3)负荷灰色组合预测模型,并证明该组合预测方法得到了更精确的结果セ许辉,赵韩,梁平(2007)在文章家用汽车需求预测中分别采用灰色系统模型、指数曲线模型、增长率模型,根据2004-2007年历史数据,建立单项预测模型,分别采用灰色系统模型、指数曲线模型、增长率模型,对中国2008年家用汽车拥有量和需求量根据组合预测模型进行预测セ1943年由W.S.McCuloch和W.Pitts首先提出神经元的概念,拉开了对人工神经网络研究的帷幕。Rosenblatt于1958年提出了著名的“知觉器”模型,指出了知觉过程具有统计分离性。1982年美国国家科学院的刊物上发表了著名的“Hopfield模型”及其理论,这是ー个非线形动カ系统的理论模型,很快引起了各国学者的关注,产生一大批人工神经网络的研究队伍。现阶段,人工神经网络应用于时间序列的预测非常流行。Marya等(2002)通过采用!977年到1997年西班牙Andalusia的流动人口的时间序列资料，比较了五种时间序列模型,经过试验表明,人工神经网络方法获得的预测结果比某个时间序列模型得出的结果要好'我国学者孙冰(2003)在《人工神经网络在宏观经济预测中的预测》一文中,采用1992-2001年的工业总产值做试验,结果证明神经网络对于宏观经济系统中非线形经济变量之间的关系具有很强的自学习和自适应能力,预测精度较高综上所诉，目前针对需求预测的研究,理论成果颇多、数据模型也较为成熟。然而,如何有选择的将众多的理论方法运用到实际企业管理实践中,有待于进ー步分析和研究,我们决不能生搬硬套任何预测模型,一定要结合本企业实际情况和历史数据,合理选择模型,或者采用其他理想模型进行组合预测，结合运用定性预测加以修正,甚至通过采用预测系统并加强预测人员的培训,以使预测结果更能符合本企业的实际,达到真正起到为企业管理计划和决策服务的作用。12李金颖.牛东晓.非线性季节型电カ负荷灰色组合预测研究[J].电网技术,2003,27(5):26-28”许辉,赵韩,梁平.家用汽车需求预测[J].中大管理研究.2007.Vol.2(3)14Marya-Dolores,Cubiles-de-la-Vega,RafealPino-Mejyas,AntonioPascual-AcostaandJoaquynMunoz-Garcya.BuildingnuetralnetworkforecastingmodelsfromtimeseriesARIMAmodels:Aprocedureandacomparativeanalysis[J].IntelligentDataAnalaysis,2002(6):53〜6515孙冰.人工神经网络在宏观经济预测中的应用[J].哈尔滨商业大学学报(社会科学院).2003(1):82〜84第三节研究内容和框架本文共分为七个部分来分析和论述:第一部分:绪论,概括介绍研究背景和意义、相关文献综述、以及研究内容和框架。第二部分:理论阐述,通过文献研究对需求预测相关理论进行介绍,重点介绍了需求预测的主要思想、定量和定性的预测方法,为后文作铺垫。第三部分:运用图表统计对C公司所处云母类绝缘行业的发展态势和竞争状况加以概况介绍。第四部分:案例导入,在介绍了c公司的背景、产品工艺流程、组织结构和主要市场细分的基础上,运用SWOT分析总结了C公司短期内加强市场竞争力的最佳战略是加强市场需求预测的管理。随后结合C公司需求预测的实际情况,指出了其需求预测主要存在的问题。第五部分:对C公司需求预测提出改进方案，首先在ABC分类的管理的基础上,基于主要产品的历史销售数据,利用相应的数学模型进行需求预测;然后提出针对A类主要产品可以进ー步采用提高需求预测精确度的科学量化方法：Winter模型和最优组合预测模型,以提高其预测精确度和加强需求管理和库存成本控制效率。第六部分:提出了提高C公司云母类产品需求预测准确性的一系列保障措施,并对改进方案预期效果及评价作出总结。第七部分：全文总结与展望,介绍了本文的主要结论,指出本文的创新点和不足之处,并提出对未来研究的展望。研究内容架构如图!.2〇图1.2研究内容架构图第二章需求预测相关理论第一节需求预测理论阐述一、需求预测的概念需求预测就是在对产品进行市场调研和历史销售数据分析的基础上,运用预测模型和科学方法对市场需求进行分析研究,对将来的需求量和发展趋势作出估计和推测的过程,为生产和经营等决策提供依据16邓冬娅.市场需求预测定性模拟模型和系统研究16邓冬娅.市场需求预测定性模拟模型和系统研究[D].武汉:华中科技大学.2004.31?王平.供应链模式ド企业存货管理问题分析及应对策略叫.价值工程.2012.13:P221S杨振华.基于供应链需求预测的安全库存优化研究[D].天津大学管理学院.2008.5根据需求预测，企业能够及时准确地掌握市场需求的变化规律,抓住有利时机,安排销售和生产计划,有效降低库存量,为企业带来巨大的经济利益”。需求预测不仅为企业给出了产品在未来一段时间里的需求期望水平,而且为企业的计划和控制决策提供了依据。需求预测信息是整个供应链的源头,是整个供应链信息的触发点。二、需求预测的特点需求预测具有以下特点:.需求预测通常会有一定误差,由于客观环境的变化和差异、预测主体的差异、预测对象的差异、预测模型和方法的差异,预测结果多少总会存在一定误差。.短期预测比起长期预测通常更为准确,原因是影响长期预测准确性的因素更多。.组合预测通常比独立预测准确得多,也较为稳定ゝ三、需求预测的作用需求预测的作用有以下几方面:.生产方面:为确定生产规模、生产能力计划、生产计划及排程、物料需求计划及采购计划、库存计划和控制、选择生产技术、设备、仓储计划等提供依据。.市场方面:为市场价格制定、销售人员工作配置、促销计划、广告预算、销售和市场占有率计划等提供依据。.财务方面:为厂方或设备投资计划、预算计划等提供依据。.人事方面:为劳动カ计划,雇佣或解雇计划等提供依据。.项目方面:为项目评估提供依据。四、影响需求预测的因素■・个有效的预测需要考虑很多因素,对ー个企业管理者来说,以下有关需求预测的影响方面需要综合考虑。.过去的需求记录。.已知的目前需求（如手上已有的订单量）。.现在和未来的宏观环境（如政治及政策、经济、社会和技术发展水平、行业发展状况）。.计划的广告或营销策略（如价格策略,促销策略,产品组合策略等）。.替代品的市场状况。.季节性因素.市场占有率或行业竞争状况,竞争对手的产品状况和营销策略,已经和将要作出的战略、战术调整。五、需求预测精确度评价需求预测精确度评价是进行需求预测必不可少的…部分,实际上就是对预测方法或模型有效性的评价。当预测值与实际值的偏差被控制在一定可被接受的范围内，这样的预测方法或模型オ是有效的。这里介绍儿个主要指标来对所获得的预测数据进行误差估算,以评价该预测方法的合理性，若超出了允许的范围,则应考虑采用另外的预测方法进行预测。对相同预测对象采取不同的方法进行预测时,应对每种方法所测得的预测值的误差进行测定,比较其大小,选择预测误差最小的预测值作为最终的预测结果。（一）预测精确度分析预测误差是指在一定的时间内实际值与预测值之间的差异。具体误差分析和精度测定包括以下几个指标及其计算公式:LE,离差,也称为预测误差0,是实际值与预测值的差异。公式为:(2.1)MSE均方误差,是对预测值与实际值之间离差的平方值计算平均数。公式为: ，，(2.2)Z(A—月)(2.2)MSE=旦 nMAD平均绝对误差,是预测值与实际值之差的绝对值在一段时间内的平均偏移值。公式为:之如一制 ⑵3）MAD=-^ nMAPE平均绝对百分误差MAPE,是对预测值与实际值之间离差的绝对值除以实际值的比值的相对数的百分数计算的平均数。公式为:(2.4) ^xioo%(2.4)MAPE=~- n在实际应用中,若该指标越小,表明预测精度越高。若该指标值大于10%（或15%）,则认为误差太大,预测值不能被采用吃式中:Atー实际值:Ftー预测值;n-预测数据的个数。（二）预测监控控制预测以确保预测准确的办法是使用跟踪信号。跟踪信号（TrackingSignal）,也称为路径信号,是偏差与平均绝对误差的比值,是表示预测均值是否能与实际需求增长或减少的变化步调保持一致的测量指标咒计算公式为:"罗洪群.王青华.市场调査与预测[M].淸华大学出版社.2011.9.P197-19820约翰・加托纳编.王海军,马士华译.供应链管理手册[D].北京:电子工业出版社.2004.4(2.5)ビ呵ー屮,ヤMADtMADt(2.5)式中,Bias“偏差（也称为RSFE预测误差滚动）等于离差累计。ー个理想的跟踪信号是预测误差移动较小的信号,这样的跟踪信号就在零附近正负晃动。计算出跟踪信号后,还需要确保它是在一定控制限之内的。如果TS超过上下限,说明预测模型或方法存在问题,需要重新评估需求预测的模型或方法。乔治•普洛索和奥利弗•怀特,两位库存控制专家,建议控制限对于高库存的货物取±6倍MAD平均绝对误差,对于低库存的货物取±8倍MAD平均绝对误差セ也有一些研究资料认为TS值一般在±6之内都是可以接受的。第二节需求预测相关方法概述需求预测的方法主要分为定性预测和定量预测。将这两大类方法结合,并采用计算机技术,是预测方法发展的总趋势。ー、定量预测方法定量预测是指在有充分的历史数据资料的基础上,通过建立数学模型,甚至结合计算机技术,对经济对象未来的发展趋势进行数量方面的推测。在实际工作中,由于社会环境及经济现象错综复杂,把所有变动因素都纳入数学模型存在较高难度,再加上有些数据难以取得或取得数据成本过高,使定量预测的运用也存在一定的局限性，定量预测法主要分为以下两大类:.时间序列预测法。是一种考虑某经济变量随时间发展的规律,并用该经济变量以往的历史数据资料建立数学模型作外推的预测方法.回归预测法。对于目标变量（因变量）与其相关的ー个或若干个变量（自变量）之间的数量依存关系，用一个适当的回归方程来表示，并由一个或若干个2,曹捷.“U”电子制造服务企业库存管理优化研究[D].上海交通大学.201122何鹏.销售预测模型在世纪达公司的应用研究[D].中南大学.2006.11自变量的未来值对预测的目标变量做出预测,这就是回归预测法。除了回归方程的有效性,在回归预测模型中,自变量的数值应该是可控制的或比较容易预测的,这样才能使回归预测具有可行性。它不仅考虑了时间因素,亦考虑了变量之间的因果关系力主要的定量预测方法概括可以见图2.1〇图2.1定量预测方法分类与本研究相关的定量预测方法的简介如下:第一,算术平均法,也称简单序时平均数法。就是以观察期内各期数据的算术平均数作为预测值的方法,这种方法基于“过去怎样,今后也怎样”的假设,把近期和远期数据等同化和平均化,因此,只能适合于现象的发展变化呈现水平趋势或事物发展变化不大的趋势预测。它的公式如下:(2.6)第二,移动平均法。它是一种简单平滑预测技术,是指采用逐项推进的办法,将时间序列中的若干项数数据进行算术平均所得到的ー系列平均值,只利用最近儿期的平均值作为下期的预测值。这些平均值不仅能平滑数据、消除或减弱时间序列中的不规则变动和周期变动的影响,而且能反映现象的长期发展趋势。因此,它适用于中等稳定的时间序列,且最后儿个数据对预测下一个值具有相关性。移动平均中所包含的数据的个数反映了时间序列的稳定程度。设有一时间序列yl,y2,…,yt…,则按数据点的顺序逐项递进求出N个数的平均数,即可得到…次移动平均数。它的公式如下：(2.7)23万シ］(2.7)23姜宁.供应链需求预测和库存控制研究一基于时尚鞋服零售企业的实证分析［D］.上海交通大学.2012.12这个公式表明当t向前移动ー个时期,就增加一个新近数据,去掉ー个远期数据,得到ー个新的平均数。由于它不断地“吐故纳新”，逐期向前移动,所以称为移动平均法。这一公式适用于数值的变化没有明显的上升或下降的趋势、比较平稳,没有受到明显的季节性变化影响的情况。第三,简单的线性回归分析法。大千世界中,每ー种现象都不是孤立存在的,其发展总是与其它现象的发展变化相互依存、相互影响。对于变量之间的相关因果关系,若可以找到ー个适当的数学表达式（回归方程）来近似地描述，我们就可以利用这种回归方程由一个或ー些变量的未来值对预测的目标变量作出预测，这就是回归预测。在回归预测模型中,自变量的数值应该是可控制的或比较容易预测的,这样才能使得回归预测具有可行性。简单的线性回归分析法是假设只有一个自变量X而且与因变量丫和自变量X之间的数量变化关系呈近似线性关系,就可以建立一元线性回归方程,由自变量X的值来预测因变量丫的值，就是一元线性回归预测。它适用于分析ー个因变量与一个自变量之间呈现出近似线性关系的预测方法。•元线性回归预测模型如下:y^a+bx, （2.8）ウー预测变量Xj.自变量b-直线斜率a-x=0时yc的值,即x-0时的Y轴截距（1）一元线性回归方程参数的估计方法一最小二乘法最理想的回归直线应该尽可能从整体来看最接近各实际观察点,即散点图中各点到回归直线的垂直距离,即因变量的实际值（与相应的回归估计值・的离差整体来说为最小。由于离差有正有负，正负会相互抵消,通常采田加涮估与对应估计值之间的离差平方总合来衡量全部数据总的离差大小。g⑵の直线满足的条件是使离差平方总和达到最小，即:最小=ナ（X-ウ）'=£［スー伍+姐）］ユ根据式(3.〇)的准则来估计回归方程的系数a和b的方法称为最小二乘法或最小平方法。利用微机法求函数极值的原理,即可得到满足式(2.11)的两个正规方程:1>=〃。+リ> ⑵助ッノ,=セ七+9ビ解上述方程可以求得一元线性回归方程参数,计算公式如下:b=〃(Z盯ト①め①丫)〃①尤つー①江 ⑵IDa=丄_或者q=y-bxnn-所观察数的个数(2)一元线性回归方程的显著性检验和估计效果首先,要对一元线性回归方程进行显著性F检验。它是根据方差分析的思想,将因变量观测值的离差分解为回归离差SSR和残差SSE,检验由于X的线性影响而引起的变差是否显著。在满足回归方程的基本假设的情况下,若“乩カ=0”(Ho表示原假设プ表示斜率)成立,可证明，回归平方和(SSR)、残差平方和(SSE)除以随机扰动项ビ的总体方差。2所构成的统计量分别服从自由度为1、(n-2)的％2分布,即有SSR/づ〜/2⑴,sse/V〜え25一2)。这两个服从12分布的统计量相互独立,因此,它们分别除以相应自由度后的比值服从第一自由度为1、第二自由度为(n-2)的F分布。所有,对于“H帮=0”的检验可采用如下的检验统计量:(SSRIめ11SSRF= ； r(l,n—2) z9.ワ、(55£/o-2)/(«-2)SSE/(n-2) ⑵12)对于给定的显著性水平a,查F分布表可得临界值E(l,n-2)。需注意,只有当SSR充分大时才能说明变量间线性相关性显著，SSR越小说明变量间线性相关性越不显著,所以这里的临界值为E(l,n-2)。若F2F«,n-2),则拒绝Ho,表明变量间线性相关性显著;反之,若F<R(l,n-2),则不能拒绝Ho,表明变量间线性相关性不显著。上述检验方法也成为一元线性回归的方差分析，有关的计算结果可用方差分析表一目了然地展示出来,如表2.1所示。

表2.1一元线性回归的方差分析表(ANOVA)离差来源平方和(SS)自由度(df)均方差(MS)F值同リ1ss/i=X(y,-y,)21SSR/1F一SSR一SSE/(n-2)残差ssE=X(y.-y.rn-2SSE/(n-2)总体ssT=X(y,-y,)2n-1需注意,实质上,在一元线性回归分析中,F=t2,所以线性显著性F检验和其回归系数t检验是等价的。实际应用中任选ー种检验方法即可。其次，要进行样本回归方程对样本实际观测数据拟合的优劣程度进行度量,即两者的拟合度Rユ检验。我们可用回归平方和SSR在总离差平方和SST中所占比重来度量样本回归直线的拟合程度,这ー比重成为判定系数(或称可决系数),一般用R2来表示，其计算公式为:M的取值范围为〇</?2<1〇R2=l,表示所有样本的观测值的点都落在一条直线上,因变量丫的变异完全可由Y与X的线性关系解释;R2越接近1,说明回归方程对样本观测值的拟合效果越好,反之,R2=0,则说明因变量丫的变异完全不能由丫与X的线性关系解释，R2越接近〇,则说明样本回归拟合效果越差。最后,要进行回归估计标准误差Se检验,以保证其预测误差在可允许范围内。利用样本回归方程得到的因变量预测值与实际观测值之间总是有•・定估计误差,即离差或残差5。为了估计误差大小的一般水平,可对所有观测值的残差的平方进行平均,得到均方误差MSE,其计算公式为:ナ3ーナ3ーウ)2MSE=^^〃一2SSE〃ー2(2.14)均方误差MSE的平方根就是回归估计的标准误差，用Se表示,即有(2.15)回归估计标准差是有量纲的指标,要受因变量计量单位和数量级的影响。有时,为了反映回归方程的估计精度,可将回归估计标准差与因变量的样本平均水平相比,计算回归估计的相对误差程度，该比率小于一定标准,如パ/了＜10%或15%,即可认为回归估计效果比较满意。第四,趋势与季节影响预测法。根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数,预测其季节性变动趋势。数据的变化具有季节变动和不规则变动,适用于“无后效性”的经济现象，适用于对发展具有线性趋势或变幅度周期趋势的现象进行预测。如果时间序列的发展趋势呈水平趋势且包含季节变动和不规则变动,此时季节指数S的计算可应用同期平均法作为水平趋势与季节变动的综合预测法。同期平均法的原理是:假定时间序列呈水平发展趋势,将多年的同期数据进行算术平均以消除各个季节周期上的不规则变动,再将同期平均值与水平趋势值对比,可得季节指数或称季节因子,以此来表明季节变动的规律。其季节指数Si计算公式如下:季节指数一同期平均数季ア指数一总平均数 (2.16)如果时间序列的发展趋势呈上升或下降趋势且包含季节变动和不规则变动,则计算季节指数不宜采用上述同期平均法而应采用趋势剔除法作为非水平趋势与季节变动的综合预测法。趋势剔除法的原理是:假定时间序列有明显的上升或下降趋势,首先计算出时间序列各期的趋势值,然后从原序列中剔除趋势成分,最后再通过平均的方法消除不规则变动,求得季节指数。最简便、常用的是移动平均趋势剔除法,即采用移动平均法测定长期趋势,再剔除长期趋势并通过同期平均的方法来计算季节指数,移动平均趋势剔除法可较为方便地同时消除不规则变动和季节变动的影响,只反映出长期趋势,它也适用于包含循环变动的场合。第五,趋势和季节校正的指数平滑法,又称为Winter模型,是ー种基于动态预测的指数平滑法。指数平滑法是在移动平均法的基础上发展起来的一种预测方法,遵循“重近轻远”的原则给各期观测值赋予不同的权值,采用递推公式,便于连续计算,通过一系列指数平滑值来消除不规则变动,以反映时间序列的长期趋势。适合

对发展趋势不太稳定、受季节性变化影响不大的现象进行短中期预测。基本的指数平滑模型是利用本期的实际值与预测值的加权均值作为下一期的预测值。公式为:F川=a・須+(1-a)F,Ft+1-第t+1期的一次指数平滑预测值a・指数平滑系数Ft-第t期的预测值Xt-t期的实际值指数平滑系数。的选取有一定的主观性。如果现象趋势的变化很平缓,应选择较小的a;如果现象趋势的变化比较剧烈,例如阶梯式特征,或认为随机波动成分较小,为了及时跟踪现象的变化,消除数据时滞的不利影响,突出新数据的信息,应选较大的ひ〇当现象趋势的季节性变化不明显,一般宜采用基本的指数平滑模型;而当时间序列的趋势和季节性波动都很明显时,并且通常需要满足两个前提条件:第.,季节性变化幅度明显大于随机性的波动;第二,需求出现季节性峰值和谷值的原因已知,且峰值和谷值在每年中出现时间是大致相同的,这时适合采用趋势和季节校正的指数平滑法(Winter模型)来做预测。其运算过程是假定需求的时期数为P.先利用静态预测法对去季节性因素的需求、季节性因子作出预测，然后再校正各期的需求水平、需求趋势、并求出各期的预测值。静态预测法是・・个ー个地把系统需求的三部分求出来，即需求水平、需求趋势、季节性趋势,再进行计算之,。其基本步骤是:(1)去除季节性趋势的影响,并对剔出季节性趋势影响的数据进行回归分析,类似地把问题将为只有两个变量：[Di-<”2)+D,t(p/2)+22Di]/2Pp为偶数Dtラ(sumisfromi=t+1-(p/2)tot-l+(p/2)) (2.18)ZDi/pp为奇数2524姜伟.M公司汽车整车销售物流优化研究[D].北京交通大学.2011.1225庞建刚.基于实际算例的需求预测方法模型的选择[J].统计与决策.2012年第22期.P31(sumisfromi=t-(p/2)tot+(p/2)),p/2取最小整数(2)计算各期平均季节性需求Sto平均季节性需求就是实际需求除以剔除季节性需求后的数据之间的比值之后再求各期的平均值。(3)根据冋归方程,得到初始需求水平L0和需求趋势TO。(4)计算各期预测值,其预测模型为:F,=(Lo+tXTo)XSt (2.19)而动态预测之由趋势和季节性校正的指数平滑模型(Winter模型)的预测方程为:Lt+i=a(Dt+)/St+i)+(l-a)(Lt+Tt) (2.20)1+1=6(し+|ーし)+(1-8)1 (2.21)St+p+i=Y(Dt+i/Lt+i)+(1-Y)St+i (2.22)Ft+1=(Lt+Tt)St+i (2.23)Ft+n=(L+nTt)St+n ⑵24)い需求水平Tー需求趋势S-季节性因子a一水平平滑指数6ー趋势平滑指数y-季节性因子平滑指数Winter法是预测在未来一定时期内预测对象在数量上的演变特征不会脱离该对象过去的发展趋势,通过对不同时期历史数据赋予不同权数来推测对象未来的发展趋势,即使预测数据发生根本性、巨大的变化时,该数据仍可以进行自我调整二它适用于预测表现出趋势和季节性的时间序列,是准确度很高的ー种动态预测方法。第六,组合预测方法。是对同一个预测对象,采用两种以上不同预测方法进行组合的预测,并对各个单项模型施以适当权重，通过综合利用各种方法所提供的信息,是提高预测精确度和稳定性的有效方法。目前较常用的是通过使组合预测误差平方和最小化的方法来确定单ー预测方法的最优加权系数。26金华.FX公司库存管理研究[D].西北大学.2012.12.P39

设若对于某ー预测对象有m种预测方法,对n个时段进行预测,&为第i种预测方法对第t时段的预测误差;Wi为第i种预测方法的加权系数,满足£叱=1,Et为用组合预测方法对第t时段的预测误差。用Z表示组合预测方法的误差平方和,则:z=z=2ザ=（叫,w?,…,Wm）x，E,冃±EmtE2,±E1,记:叫卬=：记:叫卬=：2；E=ー嘖ェE：

f=l

“再

f=l型皿E"r=l…之E"Eh...±E2,Em,£e4 之比,r=1 t-\贝リ:Z=WtEW (2.25)定义R为分量全为1的列向量,即R=(l,1,…，1ジ,由约束条件X叱=1可得: tRtW=1 (2.26)求解最优组合的任务就是在式(2.26)的约束下,求加权系数向量W,使组合预测的误差平方和Z达到极小。通过引入拉格朗日乘数及ー系列数学推导,解出最优加权系数向量为27：W=E'R (2.27)RtE'R27许辉,赵韩,梁平.家用汽车需求预测[J].中大管理研究.2007.Vol.2(3).P64-65式中,E“为E的逆矩阵,ビ为R的转置矩阵另外,也可以通过求出矩阵E的伴随矩阵的方法求出最优组合模型的加权系数。计算方法为28：(1)先求出矩阵E的伴随矩阵E*；(2)计算伴随矩阵E*的第一行元素之和5,第二行元素之和d2,一直计算到最后・行的元素之和dm；(3)计算d=di+di+-♦dm；，d二、定性预测方法定性预测法亦称经验判断预测法,是指预测者根据历史的与现实的观察资料,依赖个人或集体丰富的经验与智慧以及综合分析能力,对预测对象未来的发展状态和变化趋势进行数量方面的判断或估计的预测方法，定性预测方法具有以下特点:.灵活性强人们总是能随着外界的变化而不断进行调整,并加以综合分析,推理推断。定性预测不仅能反映预测对象变化的一般规律,而且还能反映由于客观条件发生突变所引起的预测对象的ー系列变化。.具有・定的科学性虽然定性预测主要来源于人们的客观分析判断,然而,人们的经验智慧来自于大量的实践,人们的知识来源于科学的总结。.简便易行定性预测主要依赖于人们丰富的实际经验来分析判断,不需要很深的数学知识和推断,因而在实际工作中容易掌握,易于推广。由于定性预测受预测人员主观因素影响较大,适用于历史数据资料缺乏,影响因素复杂,难以分清主次或对主要影响因素难以定量分析的场合。定性预测法包括市场调查预测法、专家会议法、德尔菲法、指标判断分析28唐小我.最优组合预测的计算方法[J].中日管理工程国际会议,1991.10.P8-102,陈友玲.市场调查、预测与决策[M].机械工业出版社.2008.11第二章需求预测相关理论法、扩散指数预测法、对比类推预测法、主观概率预测法力主要定性预测方法的介绍如表2.2。表2.2几种常见定性预测方法适用表预测方法因素与条件定性预测法市场调査预测法专家会议法（头脑风暴法）德尔菲法（专家评估法）对比类推法主观概率法方法简介预测者深入实际进行市场调査研究,取得必要的经济信息,并根据自己的经验和专业水平,对市场发展进行分析判断召集有关专家召开征询意见会,通过在会议上专家发表的意见,加以综合，对某市场现象的未来情况作出预测的方法对受聘专•家小组进行匿名调査,经过多轮反馈综合整理,对结果进行统计分析处理,其特点是匿名性、反馈性、集中性运用事物发展的相似性原理，根据与预测对象相关联的指标或项目，对预测对象进行推算若干名预测者利用各自的主观概率对各种预测意见结果进行集中整理，得出个人期望值，并求得综合性预测结果的方法常用方法经营管理人员及销售人员意见调査法;商品展销会调査法:消费者购买意向调査法由点向面推算法;比例推算预测法加权平均法；累计概率中位数法优点接近市场，获得较为准确和完整的第一手资料集思广益,对预测分析较为深入,快速得到预测结果,费用和时间方面较为节省集思广益，发挥专家集体智慧:有利于专家独立思考，各抒己见:可以了解不同看法,相互交流;费用较节省预测按某种数量之间的概率或比例，存在ー定数理依据综合考虑较多结果的概率并综合分析，比较全面30罗洪群.王青华.市场调查与预测[M].清华大学出版社.2011.9缺点预测结果不代表全局,不具有广泛性.会受到参加人数和时间的限制、受权威性专家的主观意见影响责任分散,适用于总额预测,对于不同商品的销售等预测,其可靠程度较低;过程比较复杂,花费时冋较长当环境条件变化或市场不稳定情况下,预测数据不易准确个人主观估计概率的赋予有一定主观性第三章云母类绝缘行业状况第一节行业发展态势云母类产品属于绝缘材料。随着国民经济的快速增长,人民生活水平不断提高,发电机、电缆、汽车等下游行业发展迅速,国内对云母类绝缘材料的需求旺盛,为此行业的发展提供良好机遇へ主要下游行业发展趋势有利于本行业未来持续健康发展，具体表现在以下几个方面:.电カ装机容量稳定增长电カ行业是整个国民经济的基础,随着我国经济的快速发展及人民生活水平的提高,社会对电カ的需求日趋增长。中国电カ企业联合会的统计数据显示,我国电カ装机容量快速增长,截至2012年底，全国电カ装机总容量累计达到11.23亿千瓦,同比增长8.43%。2000-2012年我国电力装机容量情况如下图3.1所示。数据来源:中国电器エ业协会绝缘材料分会图3.1我国电カ装机容量增长情况图自“十一五”规划(2006-2012年)以来,我国电机行业步入高速发展期。2005年发电机总装机容量为5.1亿KW；2009年,发电机总装机容量已达8.74亿KW；2011年,发电机总装机容量已突破10亿KW,每年以10%左右的增长率发展。而高压电机主要的绝缘材料是云母类产品，这给云母类产品的发展提供了很大的空间。.电线电缆行业面临较大发展空间随着国家消防委规范和监督カ度的完善，国内电缆用云母带需求也由2005年的10吨增长到2008年的105吨和2011年的192吨,未来城市化及物流交通”杨云峰.中国电气绝缘材料市场分析[J].电器丄业.2013.1运输业的不断建设,将使各种电カ、控制、仪器和信号电缆用云母带面临较大发展空间セ3•混合动カ汽车市场已经启动且空间巨大在混合动カ汽车领域,绝缘材料主要应用于汽车电机、电池等。随着我国汽车保有量的快速增长,能源消耗和环境污染问题日益突出。而混合动力汽车作为-种相对成熟的清洁节能汽车技术,可以有效地减少汽车燃油消耗和尾气排放。在“十一五”规划中，我国已经将混合动カ汽车产业化作为汽车エ业重点发展方向,未来还将继续加大政策扶持力度,这对于保持我国经济可持续发展、缓解能源消耗、改善大气环境具有重要战略意义。为应对国际金融的影响,国务院于2009年3月发布了《汽车产业调整和振兴规划》,明确了电动汽车产销形成规模的规划目标,目标确定2009-2014年期间形成50万辆纯电动、充气式混合动カ和普通型混合动カ等新能源汽车产能,新能源汽车销量占乘用车销售总量的5%左右。由此可以给混合动カ汽车用云母类产品帯来较大市场空间。第二节行业竞争状况ー、国际市场竞争情况国外工业发达国家绝缘材料普遍较为先进,国外企业设备先进，研发能力较强,技术处于领先地位,尤其目前国外和国内企业生产的少胶云母带的电气性能差距较为悬殊，国外少胶带不仅介电、电气性能良好,而且绕包工艺性好,基本无掉粉、反粘现象,而目前国内少胶带的问题主要是热态损耗增量较大、在应用工艺性能上存在少胶带柔软性差、包带时飞粉严重、机包时损伤大、透气度较差、与浸渍树脂的相容性较差等问题。但是国外企业制造成本处于较高水平,技术依赖国外,成本竞争和技术支持和反应时间上相对处于劣势;而国内企业技术水平也在不断提高,在国内外资企业的市场份额也逐步增加。由国际电エ委员会公布的国外云母类绝缘材料行业主要制造商如下表3.1所示:表3.1国外云母类绝缘材料主要厂家32杨云峰.中国电气绝缘材料市场分析[J].电器エ业.2013.1二、国内市场竞争格局中国绝缘材料行业经过五十多年的发展,已形成一个产品齐全,配套完备,具有一定生产规模和科研实カ的工业体系。近年来中国绝缘材料市场发展十分迅速,行业前景良好。2008-2012年中国绝缘材料行业完成工业总产值情况如下图3.2所示。数据来源:中国电器エ业协会绝缘材料分会图3.2中国绝缘材料行业エ业总产值由中国电器エ业协会绝缘材料分会公布的中国大大小小绝缘材料生产企业有800多家，但大多数为小企业或微型企业,他们生产ー个或两个品种,规模不大，质量较差,实カ较弱。其中真正上规模的企业有73家,占绝缘材料产值的78.1%,且他们都生产云母类产品。国内较为知名的云母类绝缘厂商仅为13家左右。国内占市场主导地位的主要云母类绝缘材料生产企业2012年的销量和市场份额如下表3.2。表3.2国内云母类绝缘材料主要厂家市场份额排名第四章C公司概况及其需求预测的现状和问题第一节C公司概况ー、C公司背景C公司是创立于1929年的比利时绝缘公司,是世界领先的、以云母为基材的绝缘材料生产商,其各类云母类绝缘产品广泛应用于高压电机、电线电缆、汽车制造等领域;C公司是EEIM（欧洲电气绝缘制造商）机构成员,产品得到国际各类阻燃和耐压标准（IEC,UL）的广泛认可。C公司作为一家全球性经营企业,在美国、捷克、马来西亚、俄罗斯等国家先后建立了子公司,其销售和服务网络遍布世界各地（如图4.Do图4.1C公司全球工厂网络图二、c公司产品工艺流程云母是含Li、Na、K、Mg、Al、Zn、Fe、V等金属元素并具有连续层状结构的含水铝硅酸盐族矿物的总称。它分布于全世界具有古生代岩石之处,目前主要可得的矿藏位于印度、美洲大陆、南非马达加斯加、俄罗斯、中国新疆。主要分为白云母和金（青）云母。白云母含钾量较高,颜色较淡,机械力学强度和介电强度较金云母强,主要用于电机用绝缘云母带。金云母含镁量较高,颜色较深,具有很高的耐高温能力,可以达到耐1000。C的温度,主要用于电缆用耐火云母带。云母纸是一种纸状的非金属矿物材料，根据制浆エ艺的不同将其分为燉烧型云母纸（熟纸）和非燉烧型云母纸（生纸）,其生产过程包括粉碎、分级、制浆、抄造、成型、压榨、烘干七个步骤。而云母类产品是由云母纸、胶粘剂（环氧、聚酯、有机硅树脂胶等）、补强材料（玻璃布、无纺布、聚酯薄膜）经烘培而制成,其工艺流程图如图4.2〇第四章C公司概况及其需求预测的现状和问题

图4.2云母类产品工艺流程图三、C公司组织结构c公司在马来西亚雪兰莪州建立的工厂是服务于整个亚太区的总部,其云母产品的前端复合在比利时和捷克,后端分切加工和储运经由马来西亚エ厂来负责分销、加工、存储及补货。C公司马来西亚工厂的组织结构如下图4.3.组织结构是直线制集权式结构:各部门地位平行、业务互相独立。图4.3C公司马来西亚エ厂组织结构图销售部按照区域划分不同责任区:北亚、东南亚、印度和中国。生产运营部负责分切加工、质量保证、仓储物流等方面的工作。四、C公司市场细分C公司的云母类产品主要市场细分如下:.高压电机用绝缘云母带(electricaltape)；国内代表客户:上海ABB高压电机有限公司.电缆用耐火云母带(cabletape)；国内代表客户:赫科玛电缆(上海)有限公司.汽车用云母板(micasheet)〇国内代表客户：青岛东亚精密工业有限公司各个市场细分的销售额占总销售额比例如下图4.4〇图4.4C公司云母类产品市场细分销售额比例第二节C公司SWOT分析及总结SWOT分析法是ー一种全面考虑企业内部条件和外部环境各种因素,进行综合系统分析的方法,通过分析,可以清楚地看到企业在市场上的优、劣势和面对的机遇和威胁,以分析和采取适合自己的对策。C公司的SWOT分析如图4.5。图4.5C公司的SWOT分析通过SWOT分析,我们为C公司可以得到各种战略方案:（DSO战略:通过SO（优势与机遇）战略组合分析,得出的战略方案是不断进行各种新产品开发,持续保证产品的质量。（2）W0战略:通过W0（劣势与机遇）战略组合分析,得出的战略方案是不断加强对各个细分市场的调查和分析、缩短交货周期、控制和降低管理和运营成本。（3）ST战略：通过ST（优势与威胁）战略组合分析,得出的战略方案是考虑在国内投资建厂或与国内相关企业合资或技术合作以提高运作优势和提高市场占有率、加强研发和改进制造エ艺,提高质量和进行成本控制。（4）WT战略：通过WT（劣势与威胁）战略组合分析,得出的战略方案是深化市场需求的研究，强调内部运营成本控制及加强快速反应。综合以上分析，在市场销售大环境下,SO战略和ST战略是需耗用较长时期的对策,而我们研究W0战略和WT战略就可以在较短时期内为C公司加强竞争力,提高市场占有率找到重大突破，因此也较为迫切。而W0战略和WT战略主要注重的就是加强对市场需求的预测管理、运营成本控制和及时响应客户的能力,这是ー个提高市场竞争力的关键途径。第三节C公司需求预测的现状C公司的40余种云母类产品可分为五大类,其中上节所述的三类产品的销售量相对比较稳定,其余的两类产品（工业炉和换向器用云母产品）订单和出货量不太稳定。C公司目前的需求预测来自于销售人员及客户的预测,其区域销售负责人在会计年末为了制定下一年度的销售预算,根据与客户的沟通结果和自己主观粗略的预测,当客户给不出预测时,对于所有产品都是基于“过去怎样,今后也怎”李刚.东材科技发展战略分析与研究[D].西南交通大学.201234裴国林.菸于战略与需求预测的库存管理研究四•管理观察.2012.10:Pl14-116第四章一c公司概况及其需求预测的现状和问题样”的假设,用简单的平均法或凭感觉推测下一年度的销售,销售人员把这种预测提交给生产运营经理,生产运营经理汇总整个亚太区的每个产品的需求数据,并按照目前的订单状况和由各地区销售负责人单纯汇总后的需求预测来制定某种产品的年度主生产计划、物料需求计划及采购计划。如图4.6所示，这种需求预测方法和数据由于没有进行科学的分析，具有较大的盲目性,而且收集和汇总销售预算或需求预测的频率为一年一次,以至于企业无法把握住市场需求动向。图4.6C公司预测及计划流程C公司马来西亚分厂专门从事云母类产品的分切加工,根据客户订单量生产加工周期一般为2-5天,生产管理模式为MTO(MakeToOrder)订单生产型,不预备任何成品或半成品库存,只是当收到最终客户订单后进行生产调整和排程,オ将原材料进行加工分切、并进行包装出货，日常工作中并没有复杂的生产计划和物料需求计划(MRP),因此影响其库存控制的关键因素是要对原材料