《农产品供应链管理》课件-模块二项目一农产品供应链需求预测

项目一农产品供应链需求预测项目一农产品供应链需求预测1.思政目标：（1）培养学生的社会主义核心价值观，强调诚信、公正、社会责任等价值观在农产品需求预测中的体现。（2）引导学生关注农业发展和乡村振兴，增强对国家和人民的责任感。2.知识目标：（1）掌握农产品需求预测的基本概念、原理和方法，了解预测模型的构建过程。（2）了解农业市场的供求关系、价格机制和影响因素，理解农产品需求预测的重要性和意义。（3）掌握数据分析的基本技能，包括数据收集、清洗、处理和分析等。项目一农产品供应链需求预测3.技能目标：（1）能够运用数据分析工具（如Excel）进行数据处理和预测模型的构建。（2）能够根据农产品市场的特点和实际情况，选择合适的预测方法并进行模型优化。（3）能够将理论知识与实践相结合，解决农产品需求预测中的实际问题，提高预测精度和实用性。步骤四分组进行调研讨论，每组选择一个供应链环节进行重点分析项目一农产品供应链需求预测任务一农产品供应链需求预测步骤四分组进行调研讨论，每组选择一个供应链环节进行重点分析项目一农产品供应链需求预测步骤一认识需求预测需求管理是指以用户为中心，以用户的需求为出发点，集中精力来估计和管理用户需求，并试图利用该信息制定生产决策，以实现用户效用最大化的一种活动。这里的需求由确定性的需求和不确定性的需求构成。客户订单和销售预测都属于市场需求，只不过前者属于确定的需求，后者是不确定的。需求预测是指对特定时期内的客户需求进行未来估计的过程。即借助历史数据的预测分析来了解和预测客户需求，以了解关键的经济状况并协助做出关键的供应决策以优化业务盈利能力。需求预测是所有供应链计划的基础。而供应链计划计划是供应链的灵魂和核心,是供应链协同的最关键因素。项目一农产品供应链需求预测步骤二了解农产品需求预测特征和规律考虑市场动态和消费者行为的复杂性，预测可能存在误差。农产品需求预测的不确定性预测整体市场趋势通常比单独预测各细分市场更可靠。整体与部分预测的精度差异短期预测相对更准确，长期预测因更多变量变得复杂。时间尺度对预测精度的影响下游节点由于接近消费者，其需求预测通常比上游节点更准确。供应链中预测精度的差异01020304项目一农产品供应链需求预测步骤二了解农产品需求预测特征和规律生产受地域气候限制，供给季节性明显，如夏季辣椒、冬季苇叶需求随季节变化。农产品地域季节性01生产周期长，易受灾害天气和疫病影响，供给波动大，需求同样呈现季节性趋势。农产品供给波动02消费者倾向于购买时令产品，新鲜度口感更佳，需求随季节性农产品的成熟期变化。消费者时令偏好03需求预测需考虑趋势、季节性、随机因素和周期性，数据呈现明显季节性趋势，需选用适合的预测方法。农产品需求预测挑战04项目一农产品供应链需求预测步骤三录入数据将表2-1的历史需求数据录入Excel工作表中，如表2-1所示，在此数据基础上进行需求预测。2019年2020年2021年第一季度142213511388第二季度10501018980第三季度720691620第四季度930940890表2-1A农业公司2019-2021年各季度需求项目一农产品供应链需求预测步骤四分析农产品需求预测数据图2-2展示了一个假设的需求曲线，这条曲线显示了不同时期的需求各异。造成这一现象的原因主要有四个方面：趋势、季节性、随机变化和周期。图2-2时间序列模型的四种成分项目一农产品供应链需求预测步骤四分析农产品需求预测数据仔细观察录入的数据，可以发现，第一、二季度的销量高于三、四季度。为了进一步明确变化趋势，可以借助excel的折线图进行分析判断，2019-2021年不同季度需求曲线如图2-4所示。项目一农产品供应链需求预测步骤六选择预测方法通过历史销售数据，运用移动平均法或指数平滑法，预测未来趋势，适用于稳定无明显季节性变化的需求预测。定量预测法-时间序列分析依赖专家经验与市场知识，如德尔菲法、主管意见法，快速得出预测结果，但易受主观因素影响，适用于数据不充分时。定性预测法-专家意见综合项目一农产品供应链需求预测步骤七计算季节指数分析产品在不同季节的需求波动，通过计算每个季节的需求与全年平均需求的比例，得到季节性指数。确定季节性影响在季节性影响被剔除后，可使用移动平均法对非季节性需求进行预测，提高预测准确度。使用移动平均法预测季节指数=单期平均需求/所有时期平均需求，非季节性需求=单期平均需求/季节指数，以调整季节波动对预测的影响。计算公式利用Excel的计算功能，整理数据计算出每个季度的季节指数，以便进一步的预测建模。Excel辅助分析项目一农产品供应链需求预测步骤八去季节化处理为了方便后续计算，将表2-2的数据重新整理并根据非季节性需求计算公式进行计算，整理过程可借助excel转置功能，整理并计算后如表2-3所示。第一季度第二季度第三季度第四季度2019年142210507209302019年非季节性需求10251033106410112020年135110186919402020年非季节性需求9741002102110222021年13889806208902021年非季节性需求1001965916967单期平均需求13871016677920季节指数1.3871.0160.6770.92

项目一农产品供应链需求预测步骤九利用移动平均法进行预测选取n=3，对2019年非季节性需求每3期数据平均，逐季进行预测，直至得出2022年第一季度结果。设置移动平均法参数从2019年第一季度开始，利用3期数据计算移动平均值，进行逐季预测，最终得到2022年第一季度需求预测为949。执行预测计算预测值已剔除季节性，需结合历史季节性趋势对2022年第一季度数据进行季节性调整，以得到准确的销售预测。季节性影响调整项目一农产品供应链需求预测步骤十预测结果季节化季节指数应用单期平均需求=季节指数*非季节性需求，预测结果乘以相应季节指数，如表2-5，得出2022年第一季度需求预测1317。预测结果校准结合季节性调整，预测1317为第一季度真实需求，确保预测与实际季节趋势一致。项目一农产品供应链需求预测任务评价在完成上述任务后，教师组织进行三方评价，选出本任务的最佳团队，如表1-1所示。项目一农产品供应链需求预测关注玉米、西瓜、大闸蟹等，观察其在特定季节的销量变化，体现消费者购买习惯。01对表2-1数据进行3期移动平均，对比图2-10，检验预