1、供应链管理供应链环境下的需求预测供应链环境下的需求预测6学习导入：凡事预则立，不预则废理论学习任务一 长鞭效应及其弱化措施任务二 供应链环境下需求预测内容及方法PPT模板： PPT课件： PPT课件： 长鞭效应及其弱化措施1.身边的长鞭效应院领导小李，明天的xx大会，你通知学生9：30准时参加小王，你通知你们班同学明天9：10准时参加xx大会导员班长导员说了，明天的xx大会，必须8：40到场学生为了不迟到，我们8：30去吧v长鞭效应（bullwhip effect)，在管理学上俗称“长鞭效应”动力系统中常称为“蝴蝶效应”，都是说初始条件十分微小的变化经过不断放大，对其未来状态会造成极其巨大的差
2、别。1.1.长鞭效应长鞭效应1.1.长鞭效应长鞭效应v它由宝洁公司（P&G）首先提出并命名20世纪90年代初,美国宝洁公司在研究“尿不湿”的市场需求和订货策略时发现该产品的零售数量是相当稳定的,没有哪一天或者哪一月的需求高于或低于其它时期.然而,分销商向工厂的订货数量的变化程度比零售数量的波动要大得多,而且,宝洁公司向其供应商的订货动幅度更大.1.1.长鞭效应长鞭效应 供应链管理的基本原理之一，是供应链上的一种需求变异放大现象，是需求信息从最终客户端向原始供应商端传递时，无法有效地实现需求信息的共享，使得需求信息扭曲而逐级放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。这个需求信息扭曲的放大的过程在图
3、形上很像一根甩起长鞭，因此被形象地称为长鞭效应。可以将处于上游的供应方比作梢部，下游的用户比作根部，一旦根部抖动，传递到末梢端就会出现很大的波动。长鞭效应2.长鞭效应的成因及形成过程v长鞭效应的成因一方面 在于供应链上下游节点之间需求沟通方面存在着障碍，是在信息不充分的条件下，决策者追求优化决策的结果；另一方面 是由供应链的固有属性所引起的。2.长鞭效应的成因及形成过程如果价格波动，零售商会设法在低价时储存商品，在某些时期或针对大量采购提供促销和打折活动。需求预测 供应链各层次所使用的传统库存管理技术导致了长鞭效应。批发商看到的是一个歪曲的和高度变动的订货方式。对潜在的限量供应进行的博弈，会使
4、供应商不能从顾客的订单中得到有关产品需求情况的真实信息。批量订购价格波动限量供应短期博弈v具体原因：供应商订货量波动顾客需求量波动零售商订货量波动批发商订货量波动制造商订货量波动零售商批发商供应商制造商v供应链中的“长鞭效应”形成过程2.长鞭效应的成因及形成过程增加了生产成本增加了库存成本延长了供应链的补给供货期提高了供应链的运输成本提高了供应链和送货与进货相关的劳动力成本降低了供应链内产品的供给水平，导致更多货源不足的现象发生给供应链节点企业的运营都带来负面影响，从而损害了供应链节点企业之间的关系3.长鞭效应的成因及形成过程 长鞭效应给企业造成的危害3.长鞭效应的成因及形成过程“长鞭效应”的
5、应对措施 提高最终用户需求信息的透明度、加强信息共享缩短提前期 减少供应链 的 流通环节 减少价格的波动消除博弈行为建设战略性伙伴关系信息强化v削弱“长鞭效应”的具体措施改进目标“长鞭效应”百害而无一利，人们总希望把它的影响降到最低，得到真实、可靠的信息改进总结总结产生原因影响因素建议的决策措施需求预测修正终端用户需求不可见，多重预测，提前期增长信息共享，缩减提前期，压缩供应链的流通环节.采用VMI库存控制订单批量决策高订购费用，满载策略，随机或关联订购EDI（电子数据交换）及计算机辅助采购，第三方物流，有规律的运转价格波动高低价格策略，运转和购买不同步天天低价策略，定制采购合同，消除恶性激励
6、短缺博弈比例化的分配方案，无视供应链的具体情况，无约束的自由退货策略基于销售绩效的分配，实行订货分级管理策略，“二八”管理，参考历史数据,信息共享01需求预测的内容PPT模板： PPT课件： 供应链环境下需求预测内容及方法供应链环境下需求预测的内容市场需求预测市场资源预测市场营销组合预测1.1.需求预测的内容需求预测的内容市场商品总量预测市场需求构成预测消费者购买行为预测1.1.需求预测的内容需求预测的内容1.1.需求预测的内容需求预测的内容农副产品预测农副产品预测进口产品预测市场资源预测市场营销组合预测市场营销组合预测是指对企业的产品、价格、销售渠道和促销方式等营销因素所进行的预测。包括产品
7、预测、价格预测、销售渠道预测、营销要素各自的单体优势不一定能形成整体优势，单体优势之间还有一个整体优化的问题。因此必须结合起来进行整体研究。将企业的产品、价格、销售渠道、促销方式结合起来进行综合性预测，是市场营销组合预测的关键。1.1.预测的特点预测的特点预测的结果通常是不准确的，所以需要考虑预测结果和预测误差；长期预测的准确性通常比短期预测要低；综合预测通常要比分解预测准确；一般来说，一家公司的供应链越长，所获得信息失真的可能性越大：牛鞭效应。1.1.预测的相关要素预测的相关要素价格折扣5经济状况4广告计划或其他营销努力3产品的提前期2过去的需求14竞争者的行为2.2.定性需求预测方法定性需
8、求预测方法定性预测法是指不依托数学模型的预测方法。这种方法在社会经济生活中有广泛的应用，特别是在预测对象的影响因素难以分清主次，或其主要因素难以用数学表达式模拟时，预测者可以凭借自己的业务知识、经验和综合分析的能力，运用已掌握的历史资料和直观材料，对事物发展的趋势、方向和重大转折点作出估计与推测。2.2.定性需求预测方法定性需求预测方法2.2.定性需求预测方法定性需求预测方法购买者意向调查法在满足以下三个条件的情况下，购买者意向调查法比较有效。(1)购买者的购买意向是明确清晰的。(2)这种意向会转化为顾客购买行动。(3)购买者愿意把其意向告诉调查者。2.2.定性需求预测方法定性需求预测方法销售
9、人员综合意见法销售人员综合意见法的主要优点是：(1)销售人员经常接近购买者，对购买者意向有较全面深刻的了解。(2)销售人员参与企业预测，因而他们对完成下达的销售配额有较大的信心。(3)可以获得按产品、区域、顾客或销售人员划分的各种销售预测。2.2.定性需求预测方法定性需求预测方法专家预测法 专家预测法是以专家为索取信息的对象，运用专家的知识和经验，考虑预测对象的社会环境，直接分析研究和寻求其特征规律，并推测未来的一种预测方法。其主要包括个人判断法、集体判断法和专家意见法。3.3.定量需求预测方法定量需求预测方法1季节指数预测法2回归分析法定量预测法有很多，在这里主要介绍两种3.3.定量需求预测
10、方法定量需求预测方法1季节指数预测法季节指数预测法就是根据预测目标各年按月(或季)编制的时间数列资料，以统计方法测定出反映季节性变动规律的季节指数，并利用季节指数进行预测的预测方法。1季节指数预测法测定季节指数的方法大体有两类：一是不考虑长期趋势的影响，直接根据原时间数列计算季节指数（无趋势变动的季节指数预测法）；二是考虑长期趋势的存在，先将长期趋势消除，然后计算季节指数（考虑趋势变动的季节指数预测法）。1季节指数预测法季节指数季节变差 直接对时间数列中各年同月(或季)的实际值加以平均，再将各年同月(或季)的平均数与各年的总平均数进行比较，求出季节指数。将各年同月(或季)的平均数与各年的总平均
11、数相减，求出季节变差。季节指数季度销量季平均数季平均数季度销量季节指数季度销量季平均数季节指数1季节指数预测法季节变差季度销量季平均数季平均数季度销量季节变差季度销量季平均数季节变差1季节指数预测法1季节指数预测法【例】表1是某商品销售量5年的分季资料，假设该资料无长期趋势。要求：(1)设第六年第一季度的销售量为10吨，试预测第二季度的销售量；(2)设第六年上半年的销售量为27吨，试预测第三季度的销售量；(3)设第六年全年的计划销售量为60吨，试预测各季度的销售量。表1 商品销售量的分季资料表年度第一年第二年第三年第四年第五年季度一二三四一二三四一二三四一二三四一二三四销售量(吨)13 185
12、814 18610 16 22812 19 25 15 17 季度 年度一季度二季度三季度四季度第一年1318第二年581418第三年6101622第四年8121925第五年15171季节指数预测法表 2 季节指数和季节变差的计算表 单位：吨一季度二季度三季度四季度全年合计第一年131831第二年58141845第三年610162254第四年812192564第五年151732同季合计344762832261季节指数预测法一季度二季度三季度四季度全年合计第一年131831第二年58141845第三年610162254第四年812192564第五年151732同季合计34476283226同季平
13、均数8.511.7515.520.7514.1251季节指数预测法一季度二季度三季度四季度全年合计第一年131831第二年58141845第三年610162254第四年812192564第五年151732同季合计34476283226同季平均数344=8.5474=11.75624=15.5834=20.7522616=14.125季节指数8.514.125=60.1811.7514.125=83.1915.514.125=109.7320.7514.125=146.90400%1季节指数预测法一季度二季度三季度四季度全年合计第一年131831第二年58141845第三年610162254第四
14、年812192564第五年151732同季合计34476283226同季平均数344=8.5474=11.75624=15.5834=20.7522616=14.125季节指数8.514.125=60.1811.7514.125=83.1915.514.125=109.7320.7514.125=146.90400%季节变差8.5-14.125=-5.62511.75-14.125=-2.37515.5-14.125=1.37520.75-14.125=6.62501季节指数预测法一季度 二季度 三季度 四季度 全年合计第一年131831第二年58141845第三年610162254第四年81
15、2192564第五年151732同季合计34476283226同季平均数8.511.7515.520.7514.125季节指数60%83%110%147%400%季节变差-5.625-2.375 1.3756.62501季节指数预测法【例】表1是某商品销售量5年的分季资料，假设该资料无长期趋势。要求：(1)设第六年第一季度的销售量为10吨，试预测第二季度的销售量；先根据已知的一季度销售量和一季度的季节指数，求出第六年的季平均数；再根据第六年的季平均数和第二季度的季节指数，求出第二季度的预测值：第六年的季平均数=1060.18%=16.62第六年第二季度的销售量=16.6283.19%=13.8
16、3(吨)用季节变差预测第二季度的销售量，则可直接计算：第六年第二季度的销售量=(10+5.625)-2.375=13.25(吨)季节指数季度销量季平均数A季节指数A季度销量季平均数B季节指数B季度销量季平均数A季节指数+B季节指数=(A季度销量+B季度销量)季平均数1季节指数预测法季节变差季度销量季平均数A季节变差A季度销量季平均数B季节变差B季度销量季平均数A季节变差+B季节变差A季度销量+B季度销量季平均数*21季节指数预测法一季度 二季度 三季度 四季度 全年合计第一年131831第二年58141845第三年610162254第四年812192564第五年151732同季合计344762
17、83226同季平均数8.511.7515.520.7514.125季节指数60%83%110%147%400%季节变差-5.625-2.375 1.3756.62501季节指数预测法【例】表1是某商品销售量5年的分季资料，假设该资料无长期趋势。要求：(2)设第六年上半年的销售量为27吨，试预测第三季度的销售量；(2)先根据上半年的已知数和一、二季度的季节指数，求出第六年的季平均数；再根据第六年的季平均数和第三季度的季节指数，求出第三季度的预测值：第六年的季平均数=27(60.18%+83.19%)=18.83第六年第三季度的销售量=18.83109.73%=20.66(吨)也可用季节变差直接计
18、算：第六年第三季度的销售量=1.375+(27+5.625+2.375)2=18.875(吨)一季度 二季度 三季度 四季度 全年合计第一年131831第二年58141845第三年610162254第四年812192564第五年151732同季合计34476283226同季平均数8.511.7515.520.7514.125季节指数60%83%110%147%400%季节变差-5.625-2.375 1.3756.62501季节指数预测法【例】表1是某商品销售量5年的分季资料，假设该资料无长期趋势。要求：(3)设第六年全年的计划销售量为60吨，试预测各季度的销售量。先求出第六年的季平均数，再根
19、据第六年的季平均数和各季度的季节指数，求出各季度的预测值：第六年的季平均数=604=15第六年第一季度的销售量=1560.18%=9.027(吨)第六年第二季度的销售量=1583.19%=12.4785(吨)第六年第三季度的销售量=15109.73%=16.459 5(吨)第六年第四季度的销售量=15146.90%=22.035(吨)仍可用季节变差直接计算：第六年第一季度的销售量=15-5.625=9.375(吨)第六年第二季度的销售量=15-2.375=12.625(吨)第六年第三季度的销售量=15+1.375=16.375(吨)第六年第四季度的销售量=15+6.625=21.625(吨)2回归分析法回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量。2回归分析法(1)根据预测目标，确定自变量和因变量；(2)建立回归预测模型；(3)进行相关分析；(4)检验回归预测模型，计算预测误差；(5)计算并确定预测值。预测步骤为：实训演练实训一 需求预测方法应用实训二 市场分析能力训练PPT模板： PPT课件： PPT课件： 谢谢 观观 看看欢欢 迎迎 交交 流流供应链管理供应链管理
