01项目一任务一 以旧推新-移动平均分析

《数字化物流商业运营基础》配套课件项目一数字化采购目录CONTENTS任务一以旧推新-移动平均分析010203任务二因变而变-回归预测分析任务三权衡库存-EOQ采购分析项目导学在数字时代大背景下，物流行业正在积极进行数字化转型，以便更好地服务客户企业和自身，不断提高效率、优化服务和降低成本。采购作为企业运营的重要成本投入活动，倍受企业经营管理者的关注，尤其是采购数量、采购时机、采购供应商，是关于降低采购成本的重要方面。数字化技术的应用，可以带来采购智能化的效率提升，对采购数据的数字化分析，将使采购数量、时间的预判更精准、及时，降低物流风险，提高客户满意度，实现上下游企业的“多赢”。同时在数字化转型中，更需要物流企业对采购相关数据进行收集、处理和分析。学习目标01任务一以旧推新-移动平均分析情境引入亿邦智库联合中国物流与采购联合会公共采购分会于2023年7月12日共同发布了《2023数字化采购发展报告》。根据报告统计，截至2022年，全国企业采购规模已经超过173万亿元，其中电子商务采购总额达到14.32万亿元。这表明越来越多的企业正在采用数字化采购方式进行商务交易。在数字化采购方式中，离不开先进的数字化技术、手段，以及便捷的网络平台支撑，这一切促进了企业不断提高采购效率，降低采购成本。最典型的应用就是依靠数字化手段，能让企业根据运营现状，更容易准确地预测未来。其中，采购数量的预测是企业及相关物流企业所关注的重点。本任务学习利用移动平均法，依据企业前期各月的采购数量，预测下期的采购数量。任务要求1．掌握采购的数字化相关知识。2．能够掌握基础的采购预测方法——移动平均法。3．提升采购中的数据分析素养。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备1．数字化采购的概念数字化采购是利用大数据、云计算、人工智能、物联网及区块链等数字技术，更及时准确把握企业采购需求，以及优化采购过程，优化库存水平，并及时调整采购计划，从而提高采购效率，降低采购成本。2．重视采购预测分析的原因数字化时代的采购，首先需要根据企业实际的需要，准确预测采购的数量，把握采购的时机。这需要企业在以往的生产经营基础上，运用科学的数据分析方法，测算未来一定时期内，某种原材料或商品的供求关系及变化趋势，从而为降低采购成本、制订采购计划提供科学的依据。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备3．采购预测分析的适用范围在数字化时代，采购预测分析的意义重大，应用广泛，对于企业而言，采购预测分析的应用场景主要包括两种类型，一种是商贸物流企业的采购预测，另一种是生产制造企业的采购预测。两者有一定的区别，运用的采购预测分析也不尽相同。商贸物流企业采购预测的重点是紧跟市场需求趋势，以销定采，采购的商品种类、数量尽可能及时地对接下游客户多样化需求，并尽量提高库存周转率；而生产制造企业的采购预测重点是紧跟生产制造需要，在需要保有一定库存量的基础上，预测原材料的采购需求。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备在采购预测分析中，比较简单且常用的预测分析方法就是移动平均法，它在生活、生产实际中均有着较为广泛的应用。它是一种最基础的时间序列分析方法，通过将以往采购量按时间顺序排列后，逐项推移，依次计算一个固定时间段数内的采购量平均值，以反映未来的采购预测趋势，如在月份和季节上，预测采购数量的变化趋势。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备如A公司使用移动平均法进行采购量预测，可以以每6个月作为固定时间段，表示为N=6，依次计算预测的采购量，若要预测7月采购量，可以计算1至6月的平均采购量，若要预测8月的采购量，可以计算2至7月平均采购量……以此类推。如果有连续的数据，可以通过进一步的数据分析，获得采购量的预测趋势，并通过图表方式，直观显示实际采购量与预测采购量的数据情况。在移动平均法的应用中，可以通过分析一年或几年累计的数据，进一步探求数据是否随季节变化，是否在一定时期内存在变化规律，这样可以从多角度应用移动平均法。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备请仔细观察针对某公司采购需求实际值与预测值曲线任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备从上图可以看出，移动平均法的缺点是存在滞后偏差，即当序列呈明显上升或下降时，移动平均的预测值会产生明显的滞后偏差，即预测值比实际值偏低或偏高，因此在实际使用移动平均法时，一般会从多角度进行分析，优化其应用，以提高预测的准确性。尤其对于采购需求预测，可通过以往数据分析，探究其变化的规律。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备1．关注数字素养中央网络安全和信息化委员会2021年印发的《提升全民数字素养与技能行动纲要》，提出了提高公民的数字素养能力。数字素养是数字社会公民学习工作生活应具备的数字获取、制作、使用、评价、交互、分享、创新、安全保障、伦理道德等一系列素质与能力的集合。其中数字思维能力是指能用数字技术（如大数据、人工智能等）解决自己或他人在生活、工作中的问题。无论是物流企业还是生产制造企业的运营，都离不开采购的驱动，如生产制造企业的原材料、制造设备、工具等，如物流企业根据客户企业的需求变化，配合开展采购活动，均离不开大量数据的收集、处理和分析，如运用物联网、人工智能技术、云计算等数字化技术，会更深度地融合到物流及采购中问题的解决，尤其是在不同情形下，采购数量、采购时机的选择等任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备2．把握任务内涵以旧推新的价值：在数字化物流商业运营中，移动平均法虽然是最简单、最基本的预测分析方法，但是由于其易操作、直观性强的特点，因而应用广泛。在物流的数字化采购中，物联网、人工智能等技术，可以实时获得大量采购相关的时间、数量、货物信息等，因此在预测分析中，我们可以站在时间维度，养成一种时常观测物流企业、生产制造企业的采购相关数据，以“以旧推新”的思路，养成对未来采购趋势预测的工作意识，这样有助于及时发现和改进采购中的问题，提高采购效率。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备学习业内榜样：应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现某物流公司采购部主管根据2022年前11个月的M客户的装饰材料A的出库情况，进行第12个月的采购量预测分析，请利用Excel工具，采用简单移动平均法，在固定时间段N=1，N=3，N=5时，分别对12月的采购量进行预测，具体数据见表1-1。任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现步骤一：对于固定时间段N=1时，即下个月预测值等于上个月数据，即第12月的采购量预测值与第11月相同，即为46t。步骤二：利用第一种方法利用Excel工具的求平均数公式来完成，当固定时间段N=3时，前3个月的平均值作为第4个月的预测值，当固定时间段N=5时，前5个月的平均值即为第6个月的预测值，这样分别在相应的N列，分别在第4个月和第6个月的单元格中，输入等号后，列出求平均数的计算公式，然后选中D5单元格，调整鼠标在单元格右下角变成黑色十字时，单击，并向下拖动，自动填充至第12月的预测值即可，具体数据如图1-2所示。任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现下面采用第二种方法，不使用公式，直接使用Excel“数据分析”功能，实现数据可视化呈现。具体做法见图1-3。任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现在菜单栏中选择“数据”，在工具栏中选择“数据分析”，在弹出的窗口中选择“移动平均”选项，单击“确定”按钮。如果工具栏中无“数据分析”，则通过单击“文件”-“选项”-“加载项”，在弹出的对话框中单击“Excel加载项”旁边的“转到”按钮，勾选“分析工具库”，并单击“确定”来启用；在输入区域中选择“$B$2:$B$12”，即1—11月份的数据，固定时间段（即间隔）为“3”，输出区域选择“$D$3”（无论固定时间段N为多少，均将表第二行的对应单元格位置作为输出区域），最后勾选“图表输出”复选按钮，此时表中N=3列填充数据，小数点后位数过多，将数据选中后，单击右键，找到“设置单元格格式”，将其中的“小数位数”选为“0”。重复同步骤得出N=5时的预测图表。生成的两种预测图如图1-4所示。任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施这样可以更直观地看到实际值与预测值之间的误差。通过观察发现，采用第二种方法不仅可以获取预测值，还能直观看到预测值和实际值的偏差情况，帮助我们选择合适的移动平均间隔。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现那么，当出现两个预测结果时，应该选择哪一个呢？这里就要用到方差知识了。方差就是各数据距离该组数据平均数的差距值的平方值，将每个数据与平均数据的差距值进行平方后，再求和即可求出。该指标反映了该组全部数据离平均值的分散程度，在今后的学习和工作的数据分析中会经常运用到。通过理解其思想，再通过Excel计算，就能看出N=1、N=3和N=5时，移动平均法预测结果的准确度。任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现具体步骤是：在函数编辑栏，先输入“=”，再输入“VARP”，在后面出现的括号中，选中数据，如果是大量数据，则用“:”表示起始单元格和结束单元格位置，即可求出方差。如图1-5所示，当N=5时，方差最小；这说明，当使用移动平均法时，运用的“旧”数据越多，预测出的值越能反映数据的发展趋势（在其他条件不变的条件下）。任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施一、背景在上述任务实施的基础上，事隔一年后，该物流公司的采购部主管发现2023年12月该客户的A装饰材料实际需求大幅减少，导致库存量有所增加，占用了周转资金，于是与客户共同分析装修市场的需求，通过讨论，他们决定进一步优化移动平均法，以便更好地反映消费市场的淡旺季趋势变化。该公司2023年实际的采购量，见表1-2，请利用Excel，使用加权移动平均法完成2024年1月的采购需求预测。任务拓展任务拓展二、探究及分析1.完成移动平均法的采购需求预测选择不同固定时间段，如N=3和N=5时，分别完成移动平均法的采购需求预测，如图1-6所示。请同学在完成上述分析后，探究以下问题：（1）观察图中预测值在N=3时和N=5时的变化趋势有什么特点？（2）在提高采购需求预测值的准确度上，同学们有什么改进思路？任务拓展任务拓展2．探究移动平均法的优化改进思路通过上述分析，可以看到本案例中的采购需求数据存在一定变化规律，即符合家装市场春夏秋季对A装饰材料需求量较高，而秋季以后的需求量基本呈走低趋势，在此基础上，探究以下优化方式，如图1-7所示。（3）请各组同学利用Excel，完成移动