1、單元三單元三、供應鏈需求規劃供應鏈需求規劃 需求預測流程需求預測流程n協同規劃預測補貨模式協同規劃預測補貨模式(Collaborative Planning,Forecasting,and Replenishment,CPFR)9-Steps Process Model協同規劃買賣雙方關鍵角色架構(Key CPFR Scenario Lead Roles)建立合作的關係 建立聯合商業計劃 協同預測 銷售預測 基本原則基本原則零售商與供應商間零售商與供應商間:n建立一致且有效率的需求預測與規劃n資訊共享與風險共擔的營運方式n交易流程整合n制度化例外狀況處理主要內容主要內容n企業間商務流程定義與規
2、範 Nine-Step Process ModelnCPFR導入規範 Roadmap of CPFRn績效評估指標 Metrics,Key Performance Indicatorsn標準商業訊息 CPFR XML EAN.UCC CPFR XML九步驟協同預測流程模式九步驟協同預測流程模式CPFR 合作情境合作情境(Scenarios)n基於不同系統特性選擇不同的CPFR scenario 參考n買賣雙方皆參與planning,forecasting 過程但Planning,Forecasting,Order Generation 決策權單一化n買方主導-red process賣方主導-d
3、ark blue process共同-yellow process概觀概觀9步驟流步驟流程模式程模式Step 1 建立合作的關係建立合作的關係n買賣雙方共同建立商業協定 合作目標之共識 正式的協議(confidentiality arrangements)共享的資料 合作計劃可動用的資源 例外狀況判定的法則nCPFR之推動藍圖Step 1 建立合作的關係建立合作的關係n買賣雙方交流營運計劃以發展出合作產品的營運計劃n共同定義之品項角色、品項銷售目標、達成目標的戰術Step 2 擬定共同的營運計劃擬定共同的營運計劃如何定義一個品類如何定義一個品類我的消費者是怎麼想的我的消費者是怎麼想的品類是一組
4、商品或服務,在消費者心目中,這組商品或服務是互相關聯或可互相替代來滿足需求產業的一般定義產業的一般定義市調公司 其它零售商 製造商是如何定義這個品類容易管理的容易管理的定義出的品類範圍是否屬於同一部門?同一陳列區?資訊/財務上能分析嗎品類定義品類定義的內容品類定義的內容1.1.用一句話來描述這個品類用一句話來描述這個品類從消費者的角度從消費者的角度,消費者對這個品類的需求是什麼消費者對這個品類的需求是什麼?定義這個品類的範圍定義這個品類的範圍 (包括那些產品包括那些產品)品類Category次品類Sub-Category微品類Segment微品類Segment微品類Segment微品類Segm
5、ent次品類Sub-Category2.2.畫出這個品類的樹狀結構畫出這個品類的樹狀結構n美髮用劑是指清潔、美容及保養頭髮的各種化學產品;其中包含洗髮、潤髮、護髮、生髮及創造髮色髮型時所使用的造型染燙髮產品,能使頭髮達到乾淨亮麗之效果。Anti-Dandruff抗頭皮屑General一般Others其他Shampoo洗髮類Conditioner潤髮類Treatment護髮乳Mousse慕絲Mist定型液Smooth順髮露Gel髮雕Spray髮霧Others其他Stying造型整髮Gray-HairColoring白髮染Coloring彩染Permanent永久染Temporary暫時染Blea
6、ch漂白劑Others其他Coloing染髮Others其他Hair care美髮用品沖洗免沖洗沖洗免沖洗washNon-washwashNon-wash燙髮Perm生髮水Hair Tonic品類角色不僅只應用在零售業品類角色不僅只應用在零售業.有一家小吃店叫做阿明排骨大王目的性品類(D):排骨飯,麵日常性品類(R)：便當,其他飯麵類,炒飯,炒麵便利性品類(C)：湯,飲料季節(臨時性)性品類(O)：粽子(端午節),冰品(夏天）,紅豆湯(冬天）代表形象(招牌菜),料要新鮮,一定要比別家更好吃,即使豬肉漲價,賠本也要維持高品質是主要的收入和利潤的來源,要有不錯的品質,但不用像招牌菜那樣獨特不是店內
7、主要的販賣項目,但客人吃飯常起會順便點,有賣的話客人才會吃得盡興不是店內主要的販賣項目,特別時節才有賣,有助於提升店的營業額,也讓客人覺得餐飲的內容有變化品類在不同通路可能所扮演的角色品類在不同通路可能所扮演的角色家庭清潔用品 臉部保養品冷藏飲料罐頭食品生鮮量販店DRCRD超市RCRDD便利商店CCDR可能的品類角色,因零售商本身的策略不同,所指派給某品類的角色也不同目的地角色目的地角色Destination日常性角色日常性角色Routine臨時臨時季節性角色季節性角色OccasionalSeasonal產品組合產品組合Range貨架安排貨架安排Space Mgmt訂價訂價Pricing促銷促
8、銷Promotion便利性角色便利性角色Convenience商品供應應有盡有商品供應應有盡有-含蓋所有含蓋所有細細分類分類Complete Variety-All Segments Represented具市場領導具市場領導 優優勢之訂價勢之訂價LeadershipPricing最佳的貨架位置最佳的貨架位置及空間及空間Prime Shelf location and Space高度的促銷頻率高度的促銷頻率High Level of Frequency Duration廣泛的商品供應廣泛的商品供應-含蓋各個細分類含蓋各個細分類.Broad Variety-All Segments Repres
9、ented具競爭性的具競爭性的 一致性訂價一致性訂價Competitive Consistent Pricing一般的貨架位一般的貨架位 置及空間置及空間Average Shelf Location and Space一般水準的促銷一般水準的促銷頻率頻率Average Level of Frequency Duration配合時機性的產品供應配合時機性的產品供應-僅含蓋部份分類僅含蓋部份分類Timely Variety-Some Segments Represented具競爭性的季具競爭性的季節性之訂價節性之訂價Competitive Seasonal Pricing好的位置好的位置主動線上主
10、動線上Good LocationHigh Traffic季節性季節性應景的商應景的商品化活動品化活動Seasonal/TimelyActivity選擇性的產品供應選擇性的產品供應-僅含蓋主要分類僅含蓋主要分類Minimum Variety-Major SegmentsRepresented頗具競爭性之頗具競爭性之訂價訂價Close to Competition Pricing有空間即可有空間即可Space Available鮮少的促銷頻鮮少的促銷頻率率Low Level of Frequency DurationStep 2 擬定共同的營運計劃擬定共同的營運計劃Step 3 建立銷售預測建立銷
11、售預測n使用消費資料(consumption data)預測品項特定期間之銷售n消費資料:POS data,DC withdraw,manufacturer consumption data,causal information,planned eventsn因果資訊分析:銷售相關因素分析n基於scenario產生最後之銷售預測Step 3 建立銷售預測建立銷售預測Step 4 定義銷售預測例外事件定義銷售預測例外事件n列出銷售預測可能出現問題的例外品項Step 5 解決品項銷售預測例外狀況問題解決品項銷售預測例外狀況問題Step 6 建立訂單預測建立訂單預測n結合銷售預測、因果資訊 與存貨政
12、策產生未來特定時間特定地點品項的訂單預測n基於訂單預測的結果，供應商可進行產能需求規劃Step 6 建立訂單預測建立訂單預測Step 7 定義訂單預測例外事件定義訂單預測例外事件n列出訂單預測可能出現問題的例外品項Step 8 解決品項訂單預測例外狀況問題解決品項訂單預測例外狀況問題Step 9 訂單執行訂單執行n根據凍結期間的訂單預測結果產生訂單CPFR導入流程導入流程(Roadmap)Step 1.Evaluate the Current Conditions 合作的企業文化 對於IT運用的優先順序 實務方案的採用狀況,CPFR推動之遠景,交易夥伴參與能力的評估Step 2.Define
13、Scope and Objectives 參與者責任設定 階段性專案範圍設定 績效評估指標Step 3.Prepare for Collaboration 合作所需資源、企業流程 及異常事項處理原則的細部規劃CPFR導入流程導入流程Step 4.Execute 執行合作的程序項目 資訊科技的部署 檢討會報Step 5.Assess Performance and Identify Next Steps 合作關係 營運流程 支援合作之資訊科技之績效評估 下一階段之計劃Define Scope and ObjectivesExtending CPFRKey Performance Indicato
14、rsn買賣雙方須同意 指標所使用的資料來源 指標的定義與計算方式 執行評估的頻率 設定執行評量的負責單位Key Performance Indicators來源來源:ECR EuropeCPFR-KPI 範例範例 Key Performance Indicators需求預測的型態需求預測的型態 n由上而下的預測（Top-Down Forecasting)目標導向的預測 彙整性 採每月或每季進行的方式 n由下而上的預測（Bottom-Up Forecasting）由各業務單位輸入該產品線或產品模式之銷售預測 彙總各單位之數據成為總銷售預測 每週的方式進行 應以已發生的實際需求修正對下一週的預測
15、特殊狀況需求預測特殊狀況需求預測 n新產品的進入與舊產品退出 n行銷規劃 n相依需求預測 預測的型態預測的型態種類種類時程時程情況情況長程數年新產品規劃中程半年一年產品線銷售預測短程數週至一季或半年週銷售預測行銷事件預測的方法論預測的方法論 n定性法（Qualitative）預測人員依個人主觀的判斷進行預測 常應用在缺乏歷史資料時透過專家進行主觀的預測n時間序列法（Time Series）假設過去之需求資料是未來需求良好指標下，使用歷史資料進行預測，適合當需求環境穩定、無劇烈變動時進行需求預測的方法論需求預測的方法論n因果關係法（Causal）假設需求與環境中某些因素是高度相關，藉由發現需求與
16、環境因素的相關性去估計未來的需求n模擬法（Simulation）模仿消費者的選擇，這些選擇將會產生需求，因而導出預測，模擬時常結合時間序列法、因果關係法以分析一些事件（如:降價促銷、對手在鄰近區域開分店等）對於需求的影響時間序列法時間序列法 n需求組成需求組成 系統需求（systematic component）隨機需求（random component）n系統需求組成系統需求組成水準（level）去除季節性因素下的平均需求 趨勢（trend）相對本期，下一個週期需求成長或衰退的比例季節性因素（seasonality）因季節產生需求變動的部分 自我相關性(autocorrelation)現在的
17、值和過去的值有高度相關性 系統需求組成關係型式系統需求組成關係型式 n相乘 系統部分水準 趨勢 季節性因素n相加 系統部分水準 趨勢 季節性因素n混合 系統部分（水準 趨勢）季節性因素時間序列預測方法之型態時間序列預測方法之型態 n靜態法（static）視未來預測誤差為隨機部分 對於需求之系統部分（水準、趨勢、季節性因素）估計一次後，即使觀測到新的需求數字亦不再重新估計而去更新系統部分的結果。n適應法（adaptive）假設誤差的一部份乃因系統部分不正確的估計所造成，剩餘的才是真正的隨機部分 因此每做一次需求預測都會對需求的系統部分做修正時間序列預測時間序列預測範例範例A公司產品季需求（公司產
18、品季需求（1998.22001.1）時間序列預測時間序列預測-範例範例時間序列預測時間序列預測-範例範例範例資料分析：n產品之需求有季節性的現象n每年度之第二季為全年度需求最低之時n需求皆是從每年度之第二季遞增至下年度之第一季n此需求變化呈現週期現象，每個週期為一年n三個週期的需求水準有逐漸上升的趨勢時間序列預測時間序列預測 靜態法靜態法三項系統組成估計的程序n去除季節性因素的系統需求部分 進行迴歸分析估計出需求的水準與趨勢成分 定義季節循環的週期數 訂定去除季節性因素的需求線性迴歸功能進行估計去除季節性因素之需求與時間之線性關係(L,T)n估計季節性因素的需求部分(St)n將參數代入公式得出
19、預測需求(Ft)靜態法範例靜態法範例本例 p4為偶數，則對於期間t3之去除季節因素需求:靜態法範例靜態法範例期間 需求 Dt 去除季節性因素 之需求 1 8,000 2 13,000 3 23,000 19,750 4 34,000 20,625 5 10,000 21,250 6 18,000 21,750 7 23,000 22,500 8 38,000 22,125 9 12,000 22,625 10 13,000 24,125 11 32,000 12 41,000 靜態法範例靜態法範例tTLtDL:時間0的去除季節性因素之需求T:去除季節性因素之需求成長率可用Excel之線性迴歸功
20、能進行估計L與T之估計值估計季節性因素 tttDDS/rSSrjijpi/10靜態法範例靜態法範例期間 需求 Dt 去除季節性因素 之需求估計值 季節因素 1 8,000 18,963 0.42 2 13,000 19,487 0.67 3 23,000 20,011 1.15 4 34,000 20,535 1.66 5 10,000 21,059 0.47 6 18,000 21,583 0.83 7 23,000 22,107 1.04 8 38,000 22,631 1.68 9 12,000 23,155 0.52 10 13,000 23,679 0.55 11 32,000 24
21、,203 1.32 12 41,000 24,727 1.66 S1(0.42+0.47+0.52)/3S2 0.68S3 1.17S4 1.67F13=（L13T）S13 =（18439+13524）0.47 =11868F14=（L14T）S14=17527 適應性預測的方法適應性預測的方法n移動平均法（移動平均法（moving average）當需求資料沒有明顯的趨勢與季節性因素現象時使用 需有連續且大量歷史資料 期數的選取是關鍵n簡單指數平滑法（簡單指數平滑法（simple exponential smoothing）當需求資料無明顯的趨勢與季節性因素現象時使用 使用很少之歷史資料 為
22、最常使用之方法 使用資料為：最近一期之預測值、最近一期之實際值、平滑常數 平滑常數反映需求變化劇烈的程度預測值預測值=前前n期實際值之平均期實際值之平均預測值預測值=前期預測值前期預測值+(前期預估誤差前期預估誤差)適應性預測的方法適應性預測的方法n趨勢修正指數平滑法（趨勢修正指數平滑法（Holt model）當需求資料有明顯的趨勢但無明顯季節性因素現象時n趨勢和季節性修正的指數平滑法（趨勢和季節性修正的指數平滑法（Winter model）當需求資料有明顯的趨勢與季節性因素現象時 時間序列分解時間序列分解 當需求資料具有明顯的趨勢與季節性因素現象時適應性預測的方法適應性預測的方法-Holt
23、model 依據線性迴歸找出依據線性迴歸找出tabtDa b00TL111001 DFETLF 001100111 -1 TLLTTLDL222112 DFETLF產生預測值產生預測值預測誤差預測誤差n類型 偏差(bias)與隨機誤差(random error)n偏差的原因 未涵蓋正確之變數 錯誤的變數關係 錯誤的趨勢線 錯誤的季節需求修正 未發現的長期趨勢預測誤差指標預測誤差指標 n平均誤差（平均誤差（mean square error,MSE）取n期誤差值平方後之平均數n平均絕對誤差（平均絕對誤差（mean absolute deviation,MAD）取n期誤差絕對值之平均數n平均絕對百
24、分比誤差（平均絕對百分比誤差（mean absolute percentage error,MAPE）取n期絕對誤差對需求百分比之平均預測誤差指標預測誤差指標n偏態（偏態（bias）為n期誤差值之總和n追蹤指標（追蹤指標（tracking signal,TS）為偏態與平均絕對誤差的比值 當TS值超出預設的界限時，代表預測出先偏態而非低估或高估，現行的方法不適用，因此應採用其他的預測方法Homework小組期末報告小組期末報告InCh4.練習題4 針對表4.8中ABC公司之每月需求量，分別採用移動平均、簡單指數平滑、Holt 模式、Winter模式預測2001年每個月份的需求 使用MAD與TS評估前述各項方法之偏態 做出本題推薦之預測方法參考資料參考資料 nS.Chopra and P.Meindl,Supply Chain Management,Strategy,Planning,and Operation,2001,Prentice-Hill,New Jersey,ch4 n盧舜年，鄒坤霖，供應鏈管理的第一本書，商周，2002
