第九章供应链环境下的需求预测学习目标Outline第一节供应链需求预测一、预测在供应链中的作用二、预测的特点三、预测
的方法一、预测在供应链中的作用预测的作用预测的作用预测的作用二、预测的特点预测的特点预测的特点三、预测方法的选择
预测方法的选择第二节需求预测的数学方法一、时间序列预测法二、回归分析预测法三、预测误差的度量时间序列预测法时间序列
预测法时间序列预测法时间序列预测法时间序列预测法时间序列预测法时间序列预测法时间序列预测法时间序列预测法时间序列预
测法回归分析预测法回归分析预测法回归分析预测法回归分析预测法回归分析预测法回归分析预测法回归分析预测法回归分析预测
法回归分析预测法回归分析预测法预测误差的度量预测误差的度量预测误差的度量第三节供应链环境下的CPFR策略一
、CPFR的发展历程二、CPFR的概念三、CPFR的内容四、CPFR的实施步骤五、CPFR的实施困境导入案例：屈臣氏的
CPFR屈臣氏的先预估销售量，然后定期向各个供应商下订单结果如何呢？？？？现屈臣氏的产品货架畅销产品从不缺货需求不大的产
品库存得到了很好的控制原因是什么呢？？？？导入案例：屈臣氏的CPFR屈臣氏的采购流程整合：与供货商在订货的计划阶段共
同合作供货商也能知道屈臣氏的商品销售状况和商品的销售计划供货商也让屈臣氏知道其产品库存量和生产能力20多家供货商参与屈臣氏的
双方信息透明化结果：明显减少订货数量与实际需求的差距塞西尔博扎思：CPFR的定义CPFR是具有共同商业目标和标准的成员，
制定联合销售和运营计划，并在电子信息方面合作以形成并不断更新销售预测及补货计划的一系列以信息技术为支持的商业过程。三、CPFR的
概念一、CPFR的发展历程CPFR实施的目的三、CPFR的内容案例：沃尔玛的CPFR管理内容协同：沃尔玛从CPFR的基
本思想出发，供应链上下游企业只有确立起共同的目标，才能使双方的绩效都得到提升，如：提高公司零售商品的满足率目标。沃尔玛的CPFR
合作关系要求双方长期承诺公开沟通、信息分享，从而确立其协同性的经营战略，这种战略的实施必须建立在信任和承诺的基础上。所以沃尔玛协
同的第一步就是保密协议的签署、纠纷机制的建立、供应链计分卡的确立以及共同激励目标(例如不仅包括销量，也同时确立双方的盈利率)。案
例：沃尔玛的CPFR管理内容规划：沃尔玛要求与各产品供应商进行合作规划。沃尔玛推动的合作规包括如：品类、品牌、分类、关键品种
等合作财务包括如：销量、订单满足率、定价、库存、安全库存、毛利等。沃尔玛为了实现共同的目标，还需要双方协同制定促销计划、库存政
策、变化计划、产品导入和中止计划以及仓储分类计划。案例：沃尔玛的CPFR管理内容预测：沃尔玛的CPFR强调买卖双方必须做出最
终的协同预测，像季节因素和趋势管理信息等无论是对服装或相关品类的供应方还是销售方都是十分重要的，基于这类信息的共同预测能大大减少整
个价值链体系的低效率、死库存，促进更好的产品销售、节约使用整个供应链的资源。沃尔玛的CPFR所推动的协同预测还有一个特点是它不仅
关注供应链双方共同做出最终预测，同时也强调双方都应参与预测反馈信息的处理和预测模型的制定和修正，特别是如何处理预测数据的波动等问题
，只有把数据集成、预测和处理的所有方面都考虑清楚，才有可能真正实现共同的目标。案例：沃尔玛的CPFR管理内容补货：沃尔玛要求
订单处理周期、前置时间、订单最小量、商品单元以及零售方长期形成的购买习惯等都需要供应链双方加以协商解决。另一方面，沃尔玛强调协同
运输计划也被认为是补货的主要因素。此外，例外状况的出现也需要转化为存货的百分比、预测精度、安全库存水准、订单实现的比例、前置时间
以及订单批准的比例，所有这些都需要在双方公认的计分卡基础上定期协同审核。潜在的分歧，如基本供应量等双方事先应及时加以解决。四、C
PFR的实施步骤P.204五、CPFR实施的困境实施CPFR所需的人、财、物准备不到位能否有
序实施必要先进的技术设备,很多企业还没有创建相应的网络设备来支撑与其他企业的信息共享,一方面是由于直接投入的本钱太高,研发费用、实
施费用与系统升级等费用总计在百万以上,其他方面是由于技术专家技术不到位或缺乏,企业现有技术本领还不可以支持CPFR的运行,企业也没
有现存的技术标准支撑CPFR的运行。在看不到CPFR给企业带来具体好处之前,企业不敢贸然应用。这是CPFR的实践还仅限于部分优秀的
企业,并没有真正完全得到所有企业的认同和全面推广的一个重要原因。五、CPFR实施的困境信息共享不完善,诚信难题很难处理
CPFR要求各节点企业经过信息共享,并且反应从而都能从中获益。预测和补货的合作，要求成员公司和专卖店能随时查询对方销售、筹
划、在线库存等敏感的运作数据,而一般企业将这些信息共享会感觉到不安全,尤其是在供货商利润最大化目标客户本钱最小化目标间出现冲突时,
共享信息大概使供应链中的某一节点企业在线颁布部分战略数据如财务报告、生产安顿和库存值被另一节点企业应用从而非常担心,进而影响到各节
点企业间的良好合作关系和充实信任。在信息分享方面,据统计合作企业完全分享促销筹划的企业为有57％,一方面原因是由于信息共享机制
还没有创建完备,其他方面是企业对信息共享的安全感缺乏。五、CPFR实施的困境企业间权利结构很难合理某些企业由于占
有稀缺资源、控制金融资源、独占部分信息等,而拥有比其他伙伴企业更大的权利。假设它从自身好处出发,应用这种权利对链中其他企业在价格、
库存共享等方面进行压制,那么很容易使得权利的滥用,必将破坏供应链的协调运作。五、CPFR实施的困境企业内部办理流程和体制调整有
难度,尤其是企业文化的再培育有挑战企业决定实施CPFR时一定理顺内部的各项办理、各项业务流程，假设调整时,会触动越来
越多单位和个人的好处,革新阻力就会逐渐变大,这种先例也并不少见。文化上的差别大概影响到办理阶层及内部员工对的理解,如信仰、价值观
、习俗和语言,这些原因相比能否成功实施具有举足轻重的作用,并且极大地影响到协商及沟通能否顺利执行。假设合作伙伴的文化基础不一样,由
于各节点企业的办事风格、文化信念之间的冲突会带来彼此间对有部分事物认识的不一样。不可以处理这一难题,就不会带来彼此间的高度信任,因
此在实施之前要培育方便于实施的企业文化。由上式可得到：其中：为多元回归系数的最小二乘估计为需求量的均值为对应自变量
的均值例：某小区便利店对啤酒在2010年夏天每天啤酒的销售量进行分析后发现，啤酒的销售量与气温和访问便利店的人数相关，下表为该
便利店在2010年夏天啤酒销售量与气温和访问便利店客户人数，试建立二元线性回归模型进行分析当气温为35.5摄氏度和客户人数为20
0时的啤酒销售情况20190391818038222003717195361019035啤酒销售
量Y（箱）（人）（摄氏度）某便利店啤酒销量与气温和人口关系（单位：箱）解：由表9-3可知：可求得：可求得二元线性回
归模型：当，时，Y=15.7（箱）预测误差（ForecastError）：是指在给定的时间间隔内实际值与
预测值之间的差值。：第t期的预测误差：第t期的真实需求：第t期的预测值1、均方误差MSE（MeanSquared
Error）（n为进行预测的期数）2、平均绝对误差MAD（MeanAbsoluteDeviation）3、预测
累积误差RSFE（RunningSumofForecastError）CPFR（CollaborativePlan
ning,Forecast&Replenishment）是一种面向供应链的新型合作伙伴的策略和管理的模式，它应用一系列的处理
和技术模型，提供覆盖整个供应链的合作过程，通过共同管理业务过程和共享信息来改善供需双方的关系、提高预测准确度，最终达到提
高供应链效率、减少库存和提高消费者满意度，实现双赢的过程。（1）CPFR实践的原型可以追溯到1995年沃尔玛与华纳兰伯特（W
arner-Lambert）的CFAR项目（CollaborativeForecastAndReplenishment
）。（2）1995年，沃尔玛等5家公司共同出资组建了CFAR项目的研究小组，并将协同规划的理念（Planning）加入CFAR
，在共同预测和补货的基础上，进一步推进供应链计划的共同制定，一种新型供应链合作模式—CPFR模式由此产生。（3）1998年美
国召开零售系统大会，以沃尔玛、凯马特、宝洁、惠普等代表的零售业和制造业巨头极力推荐CPFR这一供应链管理新的运作理念。CPFR
的实施1、改善零售商和供应商的伙伴关系2、提高预测的准确度3、提高企业的供应链效率，实现其价值链的增值CPFR预
测（Forecasting）买卖双方之间的协同预测以及需求预测模型的建立和修正协同（Collaborative）实质上是与其
供应商之间关系的问题，双方的关系是共同合作的，以实现双赢为目的补货（Replenishment）经过协同规划和预测之后，协同
补货的决策难度将大大降低规划（Planning）要求企业对整个供应链活动的各个方面都有一个计划第一阶段：规划第二阶段：预测
第三阶段：补给第三步：销售预测报告第四步：鉴别预测异常第五步：协商解决异常第六步：订单预测报告第七步：鉴别预测异常第
八步：协商解决异常第九步：生产计划第一步：制定框架协议第二步：建立协商方案供应链需求预测1需求预测的数学
方法2供应链环境性下的CPFR策略3可口可乐今年夏天的销售量？气温有影响吗？惠普这一季度的销售量？电池门事件？沃尔
沃今年的销售量？吉利并购？准确的需求预测降低库存成本为企业带来丰厚的利润改善运输管理有效安排生产预测的作用为供
应链运作计划提供依据.为供应链战略决策提供参考1、为供应链决策提供参考2、为供应链运作计划提供依据
供应链中的推动流程和拉动流程，不管是推或拉，供应链管理者必须进行的第一步都是预测顾客需求将是多少，需求预测影响着供应链决
策，对供应链管理者来说，做好预测工作起着至关重要的作用苏尼尔·乔普拉（SunilChopra）战略决策的前提是对
市场当前和未来发展趋势需要有一个明确的判断当当网创始人俞渝（左）及其丈夫李国庆（右）预测通常是不准确的长期预测通常没有短期
预测准确综合预测通常要比独立预测准确得多越靠近上游或距离顾客越远，预测误差越大特点预测是根据现在推知未
来，而未来的变化总是充满着不确定性，除非极端巧合，否则误差是不可避免的，或多或少总会存在。对于供应
链管理者而言，预测的目的之一在于降低对未来需求的不确定。（1）随着时间的推移，不确定因素会更多；（2）数学上也证明了根据短期
预测结果进行长期预测会造成误差逐渐累积，长期预测的偏离度也会加大；（3）越来越多产品的生命周期极短，很多都不会发生第二次销售，
对其进行长期预测的结果当然会造成极大的误差。1、预测通常是不准确的2、长期预测通常没有短期预测准确（1）综合
定性的宏观分析预测和微观预测模型，对市场需求转向和产品需求量比较可靠；（2）通过联合供应链上下游企业的预测数据，对市场具体需求预
测进行修正需求预测误差的累积最终会造成供应链各个环节上会频繁出现库存积压或者缺货的现象，会极大影响供应链的运营绩效
3、综合预测通常要比独立预测准确得多4、越靠近上游或距离顾客越远，预测误差越大Text5时间序
列预测法因果关系预测法仿真模拟法智能预测法常用预测方法定性法1、简单移动平均法n：是用于销售预测的历史
数据长度：是第i期的实际销售量：是第t+1期的销售预测值例：某一商场2000~2009年出售空调的数量如下表9-1所示。根
据前2000年到2003年空调销售情况，利用移动平均法预测出第2004年的销售情况。解：根据公式，2004年的空调销售预测值
（台）330020091900200431002008210020032800200716002002
22002006130020012300200511002000需求时期需求时期空调10年销售数据（单
位：台）2、加权移动平均法：是第i期销售量的影响权重例：根据上题中提供的数据，商场空调销售量在2000~2003年的影响权
重分别为0.1，0.2，0.3，0.4，则利用加权平均法预测2004年的空调销量为多少？解：根据公式得：（台）3、指数平
滑法指数平滑法是一种特殊的加权平均法，对当期需求水平的预测值是所有历史需求观测值的加权平均或：移动加权系数
解：根据公式得：（台）（台）（台）例：根据上题中提供的数据，应用指数平滑法，预测第2004年空调的销售量。
4、趋势调整后的指数平滑法趋势调整后的指数平滑预测可用下式来表示：：第t期指数平滑预测的结果：第t期的趋势调整项和
分别满足：：第t-1期的真实需求:为移动加权系数:为趋势平滑系数（例：根据上题中提供的数据，利用趋
势调整后的指数平滑方法预测2004年空调的销售情况，其中假设2000年指数平滑的趋势为200台，α=0.8，β=0.1解：根
据公式得：趋势调整后的2004年空调销量预测结果为：1、一元线性回归：是预测值或因变量：自变量：直线在Y
轴的截距：直线的斜率假设已经获得n组数据，则可求得偏差平方和Q值:根据极值定理，要使Q为最小，则必须满足一阶导数为零：整理得：（1）（2）代入（2）式得：（1）式两边同除以n，得：例：假设啤酒的销售量仅受气温的影响，表9-2为某小区便利店在2010年夏天每天啤酒销售量与气温（气温高于34摄氏度时）的关系。试建立一元线性回归模型分析气温为35.5摄氏度时啤酒的销售量。30392238163712361035啤酒销售量Y（箱）气温x（摄氏度）某便利店啤酒销量与气温关系（单位：箱）解：根据表中的数据,由公式计算参数和的值：则可得啤酒销量和气温的一元回归模型：当时，Y=10.5（箱）2、多元线性回归：Y轴的截距：是自变量的回归系数假设有n组，则可由公式求得偏差平方和Q：根据极值定理，要使Q最小，得到： |
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