第四次课 库存战略(一)

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1、1四 库存战略（一） 第八章第八章 预测供应链需求预测供应链需求 第九章 库存决策2第八章 预测供应链需求 规划、控制物流/供应链活动需要准确估计供应链所处理的产品和服务的数量。这些估计主要采用预测和推算的方式。 但物流管理者独立为企业做综合预测的情况并不常见。多数情况下是将任务分配给营销、计划或特别指定的小组去做。 在某些情况下，特别是诸如库存控制或这两调度之类的短期计划，物流管理者常常觉得有必要自己亲自做预测。3第八章 预测供应链需求 8.1 需求的特性需求的特性 8.2 预测方法 8.3 对物流管理者有用的方法 8.4 物流管理者遇到的特殊预测问题 8.5 灵活性和快速反应4需求的空间和

2、时间特征 需求随时间的变化归因于销售的增长或下降、需求模式季节性变化和多个因素导致的一般性波动。 物流活动有空间和时间维度，即物流管理者必须知道需求量在何处发生，何时发生。尖峰需求和规律性需求 需求模式一般可以分解为趋势、季节性和随机性因素。 如果某种产品的需求由于总体需求量偏低，需求时间和需求水平非常不确定，那么需求就是间歇式的，这样的时间序列就被称为是“尖峰需求”。56派生需求和独立需求 如在一种情况下，需求来自许多客户，这些客户多数为独立采购，采购量只构成企业分拨总量的很少一部分。此时的需求就被称为是独立的需求。 而在另一种情况下，需求是特定生产计划要求派生出来的，这样的需求就称为派生的

3、。例如，从某供应商处购买新轮胎的数量就是汽车厂要生产的新汽车数量的一定倍数。7案例 某大型制造企业的电力设备部门为工业用户生产一系列小功率电动机，这些用户将这些电动机在地板清洗器、磨光器之类的最终产品上。虽然电动机不是很复杂的产品，但每个电动机也要包含50100个单独的部件。企业根据所受到的订单制定生产计划，产品在未来某时间交付，生产计划的制定还要基于需求预测。 根据以上要求，需要制定未来三个月的生产计划，表明什么时间生产某特定型号的电动机，生产多少。随后，物料管理科经理保证在需要的时候备齐生产所需的所有配件和原材料。8案例 供给计划通常用两种方法确定需求。对那些在多数电动机的生产中都需使用的

4、配件或原材料(铜线、铁板和油漆)，管理人员先预测一般的消耗速度，随后决定采购量以支持库存。价值高、特殊设计的部件则要根据生产计划的需要进行采购。本案例中，这类部件有转子轴和轴承。这些产品的采购需求来自生产计划，通过“浏览”物料清单获得。 例如，假设某月需要生产三种型号的电动机，每种型号分别生产200个、300个和400个。各种型号的电动机都需要同样的转子轴，但是型号1和2各需要两个球轴承，型号3只需要一个球轴承。因此，从每种型号电动机的物料清单就可以得出该型号所需的配件，随后按配件类型分别求和就能得到每种配件的总需求，即需要转子轴900个，轴承1400个。9案例 注意该公司混合使用统计预测和派

5、生需求的方法来制定物料供应计划。统计预测方法用在20%的原料上很有效。按需计划的方法用于10%高价值、关键性或对最终产品进行个性化处理的原料。 只要最终产品的需求确定、已知，利用派生需求的方法得出的需求预测是非常准确的。这种需求预测方法通过判断系统随时间发展而呈现的倾向性、规律性和模式来改进预测。如果不知道需求变化的原因或原因众多，就存在随机性。以统计分析为基础的预测就可以有效的解决后一问题。10一些典型的需求模式时间销售额实际销售额平均销售额1.随机性或水平发展的需求，无趋势或季节性因素时间销售额实际销售额平均销售额2.随机性需求，呈上升趋势，但无季节性因素时间销售额实际销售额销售趋势平滑趋

6、势3.随机性需求，无趋势，但有季节性因素时间销售额4.尖峰需求模式实际销售额平均销售额11第八章 预测供应链需求 8.1 需求的特性 8.2 预测方法预测方法 8.3 对物流管理者有用的方法 8.4 物流管理者遇到的特殊预测问题 8.5 灵活性和快速反应12预测方法 预测可使用的标准化方法很多。这些方法分为三类：定性法、历史映射法和因果法。 每一类方法对长期和短期预测的相对准确性不同，定量分析的复杂程度不同，产生预测方法的逻辑基础不同（历史数据、专家意见或调查）。13定性法 定性法是那些利用判断、直觉、调查或比较分析对未来做出定性估计的方法。 影响预测的相关信息通常是非量化的、模糊的、主观的。

7、 历史数据或者没有，或者与当前的预测相关程度很低。 当试图预测新产品是否成功，政府政策是否变动或新技术的影响时，定性法可能是唯一的方法。14历史映射法 如果拥有相当数量的历史数据，时间序列的趋势和季节性变化稳定、明确、那么将这些数据映射到未来将是有效的短期预测方法。 该方法的基本前提就是未来的需求模式将会重复过去，至少大部分重复过去的模式。 时间序列定量分析的特点使得数学和统计模型成为主要的预测工具。15因果法 因果预测模型的基本前提就是预测变量的水平取决于其他相关变量的水平。例如，如果已知客户服务队销售有积极影响，那么根据已知的客户服务水平就可以推算出销售水平。 因果模型有很多不同形式：统计

8、形式，如回归和计量经济模型；描述形式，如投入产出模型、生命周期模型和计算机模拟模型。 主要问题在于真正有因果关系的变量常常很难找到。16第八章 预测供应链需求 8.1 需求的特性 8.2 预测方法 8.3 对物流管理者有用的方法对物流管理者有用的方法 8.4 物流管理者遇到的特殊预测问题 8.5 灵活性和快速反应17指数平滑法 这种几何权数法可以用简单的表达式表示，表达式中只涉及最近期的预测和当期的实际需求。这样，下一期的预测需求就为：下一期预测值=a（实际需求值）+（1-a）（当前的预测值）其中，a是权数，通常称作指数平滑系数，它的值介于0和1之间。需要注意的是所有历史因素的影响都包含在前期