《物流需求預測》PPT課件.ppt
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第五章物流需求預測 1物流需求特征與需求預測意義 2地區(qū)間的物流量需求預測方法與模型 3制造企業(yè)的物流需求預測方法 4物流企業(yè)的市場需求預測方法與模型 1 物流需求的定義及特點物流需求是社會經(jīng)濟活動特別是制造與經(jīng)營活動所派生的一種次生需求 物資的流動是由于社會生產(chǎn)與社會消費的需要 它是受生產(chǎn)力 生產(chǎn)資源分布 生產(chǎn)制造過程 消費分布 運輸倉儲布局等因素的影響的 1物流需求特征與需求預測意義 2 物流需求的特點 派生性 物的位移及其服務 信息的需要是社會經(jīng)濟活動產(chǎn)生的 復雜性 影響物流需求變化規(guī)律的因素多樣 多變 需求有一定規(guī)律 又有隨機性 時效性 物流需求是時間的函數(shù) 宏觀上與微觀上的階段與時間變化都會影響物流的品類 空間分布 對服務的要求 對費用的適應 對時機的要求 地域性 物流需求與空間環(huán)境有密切的關系 不同的自然環(huán)境 社會環(huán)境 經(jīng)濟環(huán)境決定了不同的物流特征與規(guī)律 物流需求預測是現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展的基礎 物流需求預測是物流企業(yè)經(jīng)營管理決策的依據(jù) 物流需求預測是物流規(guī)劃與設計的依據(jù) 4 物流需求預測是物流技術設施配置設計的依據(jù) 3 物流需求預測的意義 4 不同情況下的物流需求特征 區(qū)域 城市 的物流需求 與社會經(jīng)濟活動 制造 消費 關聯(lián) 分布呈特定空間形態(tài) 供需相互影響制造企業(yè)的物流需求 與生產(chǎn)流程密切相關物流企業(yè)的物流需求 與市場需求和企業(yè)發(fā)展目標關聯(lián) 1 物流需求的定義與內(nèi)涵物流需求包含了位移的數(shù)量與位移的服務要求 D V L I其中 D 物流需求 LogisticsDemand V 物流需求量 LogisticsDemandVolume L 物流需求水平 LogisticsDemandLevel I 物流信息需求 LogisticsInformationDemand D的預測可用一些定性的描述 對部分L及I 和對V的定量描述組成 一 區(qū)域物流需求及其影響因素 2地區(qū)間的物流量需求預測方法與模型 物流量包括物流生成量和物流分布量物流的生成量 LogisticsGeneration 是指物流的發(fā)生量 Production 用P表示 和吸引量 Attraction 用A表示 的總稱 即物流源點產(chǎn)生的物流量和吸引的物流量的總和 物流分布量 LogisticsDistribution 是物流OD點的空間交換量 2 物流生成量 發(fā)生與吸引量 及其影響因素 物流發(fā)生量的影響因素 可開采資源 WorkableResource 在一個地區(qū) 儲藏并可開采利用的礦產(chǎn)資源 WorkableMineralResources 可以利用的農(nóng)副產(chǎn)品 AgricultureProducts 與森林資源 ForestProducts 等 Pwr 決定了該地區(qū)流出物流量的大小 制造能力 ManufacturePower 制造企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品既要滿足本地區(qū)消耗 更多的是發(fā)送到其它地區(qū)滿足其它消費 因而制造業(yè)銷往外地的制造產(chǎn)品 Pm1 與本地消耗的物流產(chǎn)品為 Pm2 是物流發(fā)生量的決定性因素之一 經(jīng)濟輻射能力 EconomyRadiationPower 一些地區(qū)特別是城市是政治 經(jīng)濟 文化中心 往往也是物流的集散中心時 它能夠把其它地區(qū)制造的產(chǎn)品集中后再發(fā)向它的經(jīng)濟輻射圈內(nèi)的所有地區(qū) 而發(fā)向輻射范圍的產(chǎn)品 Per 也是物流發(fā)生量的決定性因素之一 物流吸引量的影響因素 人口與消費水平 PopulationandConsumption 眾多的人口與一定的消費水平構成了對物資產(chǎn)品的巨大需求 除了少部分由本地區(qū)的制造業(yè)提供外 大部分來源于其它地區(qū) 因而滿足人們生活消費所需的外來物資產(chǎn)品 Apc 是影響吸引量的主要因素之一 制造能力 ManufacturePower 生產(chǎn)制造中所需的原材料與半成品來自地區(qū)外與地區(qū)內(nèi)的量 Am1與Am2 是地區(qū)物流的主要吸引量 經(jīng)濟輻射能力 EconomyRadiationPower 在發(fā)往經(jīng)濟影響區(qū)域的物資中除了自身生產(chǎn)制造的外 主要來源于其它地區(qū) 因而這些由于經(jīng)濟輻射范圍需要的而又來自其他地區(qū)的物資產(chǎn)品 Aer 就成為物流吸引量的又一主要影響因素 P Pwr Per Pm1 Pm2A Apc Aer Am1 Am2Pi f wr m er Aj f pc m er 式中 wr 可利用資源 m 制造能力 pc 人口及消費水平 er 經(jīng)濟輻射力 生成量的構成 物流分布量如圖所示 實線部分代表物流的期望線 實線的寬度代表起點i與迄點j間的物流交換量tij 如表所示為物流的矩陣表 簡稱LOD 1 L OD預測的基本概念 物流OD LogisticsOD 物品為了實現(xiàn)某種目的 從起點 Origin 到目的地 Destination 的一次位移稱為純流動 如 A地發(fā)出貨物10噸往D地 從運輸上看 總流量為30噸 從純流動上看 仍為10噸 LOD的純流動示意圖 二 L OD預測方法與主要模型 某地區(qū)某城市的物流量的預測可分為對各時期若干個小區(qū)域的物流量的預測 通過分析預測 找出若干個小區(qū)發(fā)生與吸引的量后 可以分析區(qū)與區(qū)之間的交換量 進一步解釋某種路線 某個節(jié)點 某個設施所承擔的物流量 這樣的一種分析思想 宏觀上是一種集聚或集合分析 AggregateAnalysis 它對總體上 趨勢上宏觀把握物流量的空間發(fā)展變化特征是十分有效的 集聚的物流需求預測思想可以參照其他位移需求 如 客流 運輸量 出行量 集聚分析的方法 把預測過程分為物流生成預測 物流分布預測 物流鏈選擇 物流分配四個階段 2 區(qū)域物流需求預測的基本原理和過程 預測的基本流程 通過物流生成 物流分布 物流鏈選擇和物流網(wǎng)絡分布四個階段 將未來各區(qū)物流發(fā)生總量分配到物流網(wǎng)絡上 依此來獲得各物流線路和物流節(jié)點的流量 為物流項目的規(guī)劃和物流流向的實時調(diào)整提供依據(jù) 3 物流分區(qū)劃分及物流調(diào)查 1 物流分區(qū)原則及物流區(qū)劃所謂物流區(qū)劃是指將物流項目所在地區(qū)及其影響區(qū)域細分為小的區(qū)域的工作過程 其目的是為了更準確地確定物流O點與D點的位置 物流區(qū)劃的原則如下 盡量按照行政區(qū)劃進行劃分 以利于調(diào)查資料的收集 小區(qū)數(shù)量要與規(guī)劃預測工作相協(xié)調(diào) 合理安排工作量 盡量將人工邊界 鐵路線 隧道等 自然邊界 河流 山脈等 作為小區(qū)的邊界 每個物流區(qū)的用地性質(zhì)盡量一致 合理確定物流區(qū)規(guī)模 以調(diào)查區(qū)為研究重點 結(jié)合調(diào)查點的分布情況將物流區(qū)細化為直接影響區(qū)和間接影響區(qū) 一般間接影響區(qū)劃分可粗些 盡量合并為一些大的區(qū)域 2 物流需求預測的調(diào)查物流需求預測的主要目的是解決如何提供物流供應滿足物流需求的要求 在物流規(guī)劃調(diào)查中首先必須全面掌握自然環(huán)境 社會經(jīng)濟環(huán)境 城市總體規(guī)劃或區(qū)域規(guī)劃 城市用地布局或土地規(guī)劃 物流基礎設施狀況 并對與物流需求密切相關的商貿(mào)網(wǎng)點 制造企業(yè) 連鎖流通業(yè)及物流相關企業(yè)的流量 流向 載體 流程等進行全面調(diào)查與分析 物流需求預測調(diào)查的主要內(nèi)容包括 基礎資料收集 自然環(huán)境 社會經(jīng)濟環(huán)境 城市總體規(guī)劃或區(qū)域規(guī)劃 城市用地規(guī)劃或土地規(guī)劃 物流基礎設施狀況與物流相關企業(yè)的現(xiàn)狀及未來發(fā)展情況等 全年物流量調(diào)查 見表4 3 三日流動抽樣調(diào)查 見表4 4 4 L OD預測的主要模型 物流量生成 LogisticsGeneration 預測物流量分布 LogisticsDistribution 預測物流鏈 LogisticsChain 選擇物流量分配 LogisticsAssigement 1 物流生成預測 物流生成預測是預測各分區(qū)的物流生成量 即根據(jù)現(xiàn)狀各分區(qū)的物流發(fā)生與吸引量 現(xiàn)狀的社會經(jīng)濟特征值 找出它們之間的相互關系 然后根據(jù)未來各區(qū)的社會經(jīng)濟發(fā)展值 預測各分區(qū)的發(fā)生物流量 吸引物流量 物流生成量的影響因素示意圖 1 回歸分析法 根據(jù)事物內(nèi)部因素變化的因果關系來預測未來的發(fā)展趨勢 一元線性回歸模型 一元線性回歸是描述一個自變量與一個因變量之間線性關系的分析模型 又稱回歸方程或回歸直線 一般形式是 其中 P或A 預測區(qū)的物流發(fā)生量或吸引量a 常數(shù) b 回歸系數(shù) x 影響貨源產(chǎn)生的因素 多元線性回歸模型 其模型如下 其中 預測區(qū)的物流發(fā)生量或吸引量 影響物流產(chǎn)生的因素 如工業(yè)產(chǎn)值 人口數(shù) GDP 車輛數(shù)量 人均消費水平 人均收入水平 工廠建筑面積 倉庫面積等 確定參數(shù)k時 取現(xiàn)值 預測時 取未來規(guī)劃值 參數(shù) 根據(jù)現(xiàn)狀資料由最小二乘法確定 非線性回歸模型 是自變量和因變量存在非線性關系的模型 式中 t 表示影響因素xi的指數(shù) 2 彈性系數(shù)法彈性系數(shù)是物流量的增長率與國民經(jīng)濟發(fā)展的增長率之間的比例 計算公式如示 根式中 彈性系數(shù) 物流量增長率 國民經(jīng)濟發(fā)展的增長率 若已知 則可知 未來的就可計算 公式如下所示 式中 現(xiàn)狀的物流發(fā)生量或吸引量 預測年限 2 物流分布預測 物流分布預測是預測各分區(qū)之間的物流交換量 即根據(jù)各分區(qū)現(xiàn)狀的物流交換量和以及未來的發(fā)生 吸引量 找出各分區(qū)未來的空間交換量 影響分區(qū)之間物流交換量的因素很多 如 兩個分區(qū)自身的經(jīng)濟發(fā)展水平 生產(chǎn)與消費水平 兩個分區(qū)之間的資源 生產(chǎn) 消費的互補性 兩個分區(qū)之間的空間距離和物流通道的能力與費用等 物流分布預測常用的方法有增長系數(shù)法和重力模型 增長系數(shù)法增長系數(shù)法是在現(xiàn)狀分布量的基礎上按一定的增長率推算未來的分布量 此法簡單 方便 常見的有常系數(shù)法和平均系數(shù)法 常增長系數(shù)法利用全規(guī)劃區(qū)現(xiàn)狀物流發(fā)生總量或吸引總量與未來物流發(fā)生總量或吸引總量之間的增長率 計算分區(qū)之間的物流分布量 計算公式為 式中 分別是為未來及現(xiàn)狀分區(qū)到分區(qū)的物流分布量 分別為未來及現(xiàn)狀分區(qū)物流發(fā)生總量 分別為未來及現(xiàn)狀分區(qū)物流吸引總量 例 3個小區(qū)預測年發(fā)生物流量預測值和基礎年的分布矩陣 表1 求解目標年的分布量 表1現(xiàn)狀OD表和將來各小區(qū)的預測值 單位 萬次 1 求各個小區(qū)的發(fā)生增長系數(shù) 2 以表1為基礎矩陣 各項均乘以發(fā)生增長系數(shù) 則得到表2 表2常增長系數(shù)法計算得到的OD表 單位 萬次 平均增長系數(shù)法的計算公式為 用上式計算出的一般不會滿足約束條件 因此 需要進行反復迭代計算 在第次計算出之后 得出 新的增長系數(shù) 則第次的計算公式為 如此反復計算 直到 收斂到等于或接近1為止 當經(jīng)濟發(fā)展 土地使用 物流源布局 物流設施等有較大變化時 這兩種方法誤差較大 重力模型重力模型是運用物理學知識 模仿萬有引力定律構造的模擬模式 它是反映i區(qū)與j區(qū)的物流交換量與i區(qū)與j區(qū)社會經(jīng)濟活動的乘積成正比 與i區(qū)與j區(qū)之間的阻抗成反比的一種空間模擬模型 式中 分區(qū)到分區(qū)的物流分布量 分區(qū)的社會經(jīng)濟 資源分布 生產(chǎn)力布局等情況 分區(qū)的社會經(jīng)濟 生產(chǎn)力布局 消費分布等情況 重力模型系數(shù) 分區(qū)與分區(qū)之間的阻抗參數(shù) 重力模型有三種形式 無約束重力模型 單約束重力模型和雙約束重力模型 其中雙約束重力模型在規(guī)劃中應用最廣泛 精確度最好 式中K1 K2 重力模型系數(shù) 它們保證模型計算過程中預測值同時滿足等于發(fā)生總量及吸引總量 fij 分區(qū)i與分區(qū)j之間的阻抗 3 物流鏈選擇 物流鏈是指由主要物流通道和若干物流節(jié)點組成的物流線路體系 常見的物流鏈形式有單一鏈如基于鐵路的物流鏈 基于公路的物流鏈 基于航空的物流鏈 基于水運的物流鏈以及綜合鏈兩種基本形式 物流鏈的選擇會受到物品的自然屬性 經(jīng)濟屬性的影響 也受到物流網(wǎng)絡線路與節(jié)點的技術特征 經(jīng)濟特征的影響 有時候還受到地區(qū)的消費水平 服務水平 生產(chǎn)制造水平的影響 在物流鏈選擇的方法中有多種模型 如比例模型 分對數(shù)模型和概率模型 概率模型是非集合模型中的一種比較實用的選擇決策模型 其函數(shù)形式可表達為 式中 小區(qū)到小區(qū) 物流方式的分擔率 待定系數(shù) 小區(qū)到小區(qū) 物流方式的阻抗 可以看成為選擇m鏈所支付的廣義費用 廣義費用通常由時間 費用 服務水平等因素構成 4 物流網(wǎng)絡分配 物流網(wǎng)絡分配是指確定物流網(wǎng)絡上的各線路與各節(jié)點的物流量 物流網(wǎng)絡的分配問題是一個復雜的動態(tài)的網(wǎng)絡優(yōu)化問題 理論上講有兩類分配方法 一類是利用數(shù)學規(guī)劃模型來尋找分配量 即利用明確的目標函數(shù)和各個約束條件描述的最大割最小權的多商品流模型 MMCFP 來求解網(wǎng)絡上的物流分配量 另一類是網(wǎng)絡分配中常用的模擬方法 一般有最短路法 靜態(tài)多路徑法 概率分配法 動態(tài)多路徑法等 這里介紹最短路分配法 最短路分配是一種靜態(tài)的單一路徑的物流分配方法 在進行分配工作時 取兩物流網(wǎng)絡的節(jié)點間的廣義費用 出行時間或費用 為常數(shù) 即假設在兩物流網(wǎng)絡節(jié)點間的速度不受網(wǎng)絡負荷的影響 運輸 裝卸和存儲費用保持不變 空間上的L OD量被全部分配在連接該起點和終點的最少費用的路徑上 即最短路上 其他路徑分配不到L OD 其分配計算的框圖如圖所示 最短路分配法的計算框圖 案例實例說明最短路物流分配法下面以一個簡單示例說明最短路物流分配法的分配過程 例4 1 在圖4 6 1所示的物流網(wǎng)絡中 物流節(jié)點1 3 7 9為A B C D四分區(qū)的質(zhì)心 即代表各分區(qū)的中心點 四個分區(qū)的L OD矩陣如表4 6 1所示 試用最短路法分配該L OD矩陣 解 1 確定兩物流節(jié)點間的廣義費用在用最短路分配物流量時 先確定兩物流節(jié)點間物流廣義費用c i j 在該法中取c i j 為常數(shù) 本例廣義費用如圖4 6 2所示 196 表4 6 1OD矩陣 2 確定最短路線 網(wǎng)絡上兩點之間的最短路徑可用多種方法來尋求 如Dijkstra算法 Floyd算法等確定 通過標號法確定的最短路徑如表4 6 2所示 表4 6 2最短路徑 3 分配OD量將各起終點之間的L OD量分配到該OD起終點相對應的最短路徑上并累加 得下表 圖4 6 3所示的分配結(jié)果 實際問題中 物流網(wǎng)絡的分配問題是一個動態(tài)的多路徑的問題 這樣就有靜態(tài)多路徑法 概率分配法 動態(tài)多路徑法等方法 得到物流往來上的各線路和各節(jié)點的物流量后 就能夠評判物流網(wǎng)絡與物流需求是否協(xié)調(diào) 為物流設施的布局 物流通道的布局 物流技術的改善提供依據(jù) 200 200 練習 對惠州市物流需求進行預測 試著對惠州市物流系統(tǒng)進行規(guī)劃 制造企業(yè)的物流需求是指生產(chǎn)制造過程中各個流程上的物料需求量 包括 采購量 運輸量 零部件及成品庫存量 物料控制量 配送量等等 3制造企業(yè)的物流需求預測方法 1 制造企業(yè)的物流需求預測 13000 套 1 0 E 10000 件 1 0 X 11000 件 1 0 A 11100 件 1 0 C 0 1 2 結(jié)構層次 獨立需求件 相關需求件 11200 D 件 4 0 R 12100 m 3 0 2 12000 件 4 0 B 方桌 桌面 桌腿 面 框 螺釘 膠 油漆 方木 2 產(chǎn)品需求樹 某企業(yè)生產(chǎn)的課桌的產(chǎn)品結(jié)構與需求樹 制造企業(yè)物流需求構成圖 2 基于MRP 原理的制造企業(yè)物流需求預測原理 MRP 制造資源計劃是從整體最優(yōu)的角度出發(fā) 運用科學的方法 對企業(yè)的各種制造資源和企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營各環(huán)節(jié)實行合理有效地計劃 組織 控制和協(xié)調(diào) 達到既能連續(xù)均衡生產(chǎn) 又能最大限度地降低各種物品的庫存量 進而提高企業(yè)經(jīng)濟效益的管理方法 MRP 處理物流需求的基本原理 3 基于MRP 原理的制造企業(yè)物流需求預測的三個階段 第一階段 根據(jù)產(chǎn)品和市場計劃 確定生產(chǎn)計劃大綱及主產(chǎn)品計劃 確定產(chǎn)品及部件量 推算出銷售量及成品庫存量 第二階段 在主產(chǎn)品結(jié)構清單及庫存狀態(tài)文件已知的前提下 推算出零部件庫存量 第三階段 根據(jù)物料需求計劃的輸出 推算出零部件采購量 運輸量 4 案例某企業(yè)依據(jù)市場和產(chǎn)品計劃確定某時期計劃生產(chǎn)電子掛鐘60件 電子掛鐘的產(chǎn)品結(jié)構層次 時間坐標上的產(chǎn)品結(jié)構及主生產(chǎn)計劃報表如下所示 電子掛鐘的產(chǎn)品結(jié)構層次 時間坐標上的產(chǎn)品結(jié)構圖 產(chǎn)品需求樹 主生產(chǎn)計劃報表格式物料號 10000物料名稱 電子掛鐘計劃日期 07 01 31現(xiàn)有庫存量 8安全庫存量 5批量 10批量增量 10提前期 1需求時界 3計劃時界 8單位 件 各時間段內(nèi)產(chǎn)成品庫存量與運輸量 各時間段內(nèi)外購件采購量 3物流企業(yè)的物流需求及其預測 物流企業(yè)的物流需求主要是目標市場或客戶市場的服務需求量 如 采購量 運輸量 配送量 庫存量等 一般講 物流企業(yè)的需求預測是對潛在的市場需求的中短期預測 1 目的 2 預測的一般思路及步驟 1 明確問題 制定預測目標和計劃 2 搜集 審核和整理數(shù)據(jù)資料 并建立數(shù)據(jù)庫 3 選擇預測方法和建立數(shù)學模型 4 檢驗模型 進行預測 5 計算 分析預測誤差 評價預測結(jié)果 6 向決策人提交預測報告 7 預測結(jié)果的事后驗證 預測一般程序 定性分析定量分析其他方法物流細分法ABC法 3 物流企業(yè)的需求預測的方法 1 定性分析定性預測技術 它是在一種有組織的形式下 搜集各個人對分析過程所作的判斷 然后進行預測的方法 這種方法簡單易行實用 適用于數(shù)據(jù)奇缺或難于作定量分析的情況 一般這類方法用于中長期預測 常用的有 德爾菲法 主觀概率法 市場調(diào)查法 部門負責人評判意見法 銷售人員估計法及歷史類比法等 一 一般人員意見法 1 集體意見預測法把所有參與者的預測意見加權平均求出預測值的方法 1 每一位預測者提出個人的預測意見 2 計算每一位預測者的意見平均值 3 采用加權平均法求得集體的預測意見 2 經(jīng)營人員意見預測法通過聽取經(jīng)營人員的意見來預測市場需求 特點 1 簡單明了 容易進行 2 適用范圍廣 3 對需求量 品種 規(guī)格等都可以進行預測 4 在實際使用中靈活主動 3 客戶意見預測法直接聽取顧客意見后再確定預測數(shù) 通過調(diào)查 對顧客或用戶的購買意向 將來用什么 打算買什么 都了解清楚 再考慮可能出現(xiàn)的競爭情況之后 做出對本公司服務需求的預測數(shù) 可采用方式 走訪用戶 用戶座談會 巡回展覽 商品展銷 定期填報需求登記表等 能否取得成功 主要靠顧客的合作 二 德爾菲法 Delphi 選定專家 與預測問題有關的 10人 15人 建立聯(lián)系 采用信件 郵件 電話等方式征求意見 與問題有關的意見 整理 綜合 歸納 反饋意見 再匿名反饋問題的意見給專家 按這種方式多次反復 直至使專家們的意見趨于一致為止 最后得出預測結(jié)論 工作步驟 選擇專家 專家人數(shù)的確定依據(jù)鎖預測的問題的復雜性和所需知識面的寬窄 一般以10人 15人為宜 所選擇的專家彼此不發(fā)生聯(lián)系 只用書信的方式與預測人員直接發(fā)生聯(lián)系 編制并郵寄 專家應答表 首次交往需向?qū)<医榻B預測的目的 提供現(xiàn)有的相關資料 并郵寄 專家應答表 分析整理 專家應答表 收集專家的意見和反應 整理 專家應答表 進行綜合 分析 歸納等工作 與專家反復交換意見 將整理 分析 歸納和綜合的結(jié)果反饋給各專家并進一步提供有關資料 讓專家修訂自己的意見 填寫 專家應答表 如此反復進行直至得出預測結(jié)論 將最終預測結(jié)論函告專家 采用德爾菲法的特點是 可以消除召開專家討論會所出現(xiàn)的隨聲附和 崇拜專家 固持己見和有顧慮等弊病 可使意見迅速集中 這種方法的前提是在假設預測項目的各因素之間無交互作用的前提下進行的 因此有一定的局限性 三 主觀概率法是一種以個人經(jīng)驗為主 對專家的意見進行分析評定而預測的方法 分別征求一些專家的意見 然后根據(jù)個人的經(jīng)驗 對專家的不同意見的可靠性進行評定 可以用百分比表示 也就是 主觀概率 然后對專家的意見加以綜合 以使預測值更加切合實際 例如 請四位專家根據(jù)目前市場情況 來預測某地區(qū)來年對手表的需求量 甲預測為15萬只 乙預測為12萬只 丙預測為8萬只 丁預測為5萬只 一個最有經(jīng)驗的并且最了解目前情況的人認為 各人預測均有一定根據(jù) 評定甲的概率為0 5 乙和丙的概率均為0 2 丁的概率為0 1 按這個概率計算來年該地區(qū)手表的預測需求量為 15 0 5 12 0 2 8 0 2 5 0 1 12 萬只 2 定量分析趨勢分析由于事物的時間序列展示了事物在一定的時期內(nèi)的發(fā)展變化過程 因而可以從事物的時間序列分析入手 尋找出事物的變化特征及變化趨勢 并通過選擇適當?shù)哪P托问胶湍P蛥?shù)建立預測模型 趨勢分析是用事物過去的變化特征描述和預測未來的變化特征 這種方法適宜對各種事物進行中 短期預測 趨勢外推分析示意圖 1 移動平均法 式中 時期的時間序列的移動平均值 時間序列的第個元素 參與平均的實際值個數(shù) 某期預測值 最后一期移動平均數(shù) 推后期數(shù) 最后一期趨勢移動平均數(shù) 移動平均預測使用預測對象的時間序列中最近一組實際值的算術平均值 參與平均的實際值隨預測期的推進而更新 并且每一個新的實際值參與到平均值時 都要剔除掉已參與平均值中最陳舊的一個實際值 以保證每次參與平均的實際值都有相同的個數(shù) 由此推出移動平均法的計算公式 某公司2008年各月的實際物流業(yè)務量如表所示 請按移動平均法預測該廠2009年第一季度各月的物流需求量 設按三期移動平均 根據(jù)上表的有關數(shù)據(jù) 可按上述公式進行物流需求的預測 2009年1月份物流需求量 64 67 2 1 22 67 11 萬噸 2009年2月份物流需求量 64 67 3 1 22 68 33 萬噸 2009年3月份物流需求量 64 67 4 1 22 69 55 萬噸 式中 時期的一次指數(shù)平滑值 時期的預測值 時期的預測值 時期的實際值 時期的實際值 阿爾發(fā)因數(shù)或平滑指數(shù) 1 2 指數(shù)平滑法 指數(shù)平滑是根據(jù)以前的需求水平和預測水平的加權平均數(shù)估算的未來預測值為基礎的 包括一次指數(shù)平滑法 二次指數(shù)平滑法和高次指數(shù)平滑法 一次指數(shù)平滑法利用時間序列中本期的實際值與本期的預測值加權平均作為下一次的預測值 該模型的基本公式為 某公司2008年1 9月份的實際物流業(yè)務量分別為93萬噸 85萬噸 90萬噸 88萬噸 92 5萬噸 90萬噸 95萬噸 94萬噸 95 5萬噸 設1月份的物流預測值為91 5萬噸 a 0 5 請按指數(shù)平滑法預測該公司10月份的物流需求量 可按公式計算如下 F1 915000 噸 F2 0 5 930000 1 0 5 915000 922500 噸 F3 0 5 850000 1 0 5 922500 886250 噸 F4 0 5 900000 1 0 5 886250 893125 噸 F5 0 5 880000 1 0 5 893125 886562 5 噸 F6 0 5 925000 1 0 5 886562 5 905781 25 噸 F7 0 5 900000 1 0 5 905781 25 902890 63 噸 F8 0 5 950000 1 0 5 902890 63 926445 31 噸 F9 0 5 940000 1 0 5 926445 31 933222 66 噸 F10 0 5 955000 1 0 5 933222 66 944111 33 噸 結(jié)論 該公司2008年10月份的物流量預測值為944111 33噸 二次指數(shù)平滑法 如果實際數(shù)據(jù)具有明顯的趨勢變動時 使用第t周期一次指數(shù)平滑就能直接預測第t 1周期之值 但當時間序列的變動出現(xiàn)直線趨勢時 用一次指數(shù)平滑法來進行預測仍將存在著明顯的滯后偏差 因此 也需要進行修正 修正的方法也是在一次指數(shù)平滑的基礎上再進行二次指數(shù)平滑 利用滯后偏差的規(guī)律找出曲線的發(fā)展方向和發(fā)展趨勢 然后建立直線趨勢預測模型 故稱為二次指數(shù)平滑法 設一次指數(shù)平滑為 則二次指數(shù)平滑的計算公式為式中 第t周期的二次指數(shù)平滑值 第t周期的一次指數(shù)平滑值 第t 1周期的二次指數(shù)平滑值 加權系數(shù) 也稱為平滑系數(shù) 三次指數(shù)平滑法 若時間序列的變動呈現(xiàn)出二次曲線趨勢 則需要采用三次指數(shù)平滑法進行預測 三次指數(shù)平滑是在二次指數(shù)平滑的基礎上再進行一次平滑 其計算公式為 因果分析因果分析是就預測對象與其影響因素的聯(lián)系進行分析 建立預測對象與其所能觀察到的相關度強的變量間模型的方法 如圖所示 y表示預測因子 x表示預測對象有關的自變量 x1 x2 x3 xn為直接影響因素 xnn為間接影響因素 其它方法物流細分法物流細分就是分析和識別每個客戶的需求特性 按照一定的標準劃分客戶群 確定各個客戶群的物流需求以及各種物流需求的優(yōu)先性 從而根據(jù)物流企業(yè)自身的實力 競爭狀況等因素確定目標市場 選擇不同的目標市場戰(zhàn)略 物流細分的方法是以客戶的物流需求和產(chǎn)品的物流特征為基礎 主要包括購買關系性質(zhì) 訂貨和賬單送交方式 運送和服務支持 訂單內(nèi)容 運送內(nèi)容等等 ABC分析 A類 品種約占5 15 物流量占總量60 80 B類 品種約占20 30 物流量占總量20 30 C類 品種約占60 80 物流量占總量5 15 ABC分析在物流需求預測中的應用 能夠全面把握主要物流需求 降低資金占用 實時掌握客戶動態(tài) 使物流業(yè)務發(fā)展結(jié)構合理化 節(jié)約管理力量 78 50 50 100 100 占用資金 累計庫存品種數(shù) A類 B類 C類 80 95 20 ABC法- 配套講稿:
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- 物流需求預測 物流 需求預測 PPT 課件
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