3-采购需求预测

第三章采购需求预测学习目标技能目标能用定性预测方法对未来的采购需求进行估计1能用定量预测方法对未来的采购需求进行分析2知识目标掌握各种定性分析方法1掌握各种定量分析方法2任务训练思维导图知识学习技能训练任务情境你在现实生活中，去采购物品时，是根据什么来确定采购时间和采购数量呢？随着油价的不断上升，人工成本的提高，以及同行竞争的加剧，国内某中小型物流企业为了降低成本，提高公司竞争力，就必须更好的规划公司人力、物力等资源。而其改善的举措之一就是每月都尽可能预测下月的运输业务量，从而决定运输车辆的安排。现知道该公司今年前九个月的运输业务量见下表所示。月份123456789运输业务量（吨）134012001560182019602160248026502800任务训练1.需求预测有哪些方法，这些方法各自有什么特点？2.请采用适合的方法预测该物流公司十月份的运输业务量？知识学习采购需求预测概述采购需求预测的分类需求预测方法定性预测定量预测1.采购预测采购市场预测：就是指在采购市场调查所取得的各种信息的基础上，经过分析研究，运用科学的方法和手段，对未来一定时期内采购市场的变化趋势和影响因素所做的估计和推断。采购市场预测的主要作用1、作为企业采购决策的前提。2、为企业编制采购计划提供依据。3、提高企业竞争能力和经营管理水平。“垃圾进，垃圾出”的道理同样适用于预测处理软件，收集的数据不准确，计算机输出就不可能是准确的2.预测的分类1．按主客观因素所起的作用分类定性预测方法定性预测方法包括德尔菲法、一般预测、市场调研、小组共识、历史类比等。定量预测方法定量方法细分为：时间序列分析方法、因果联系分析方法以及模拟方法等。2．按预测时间的长短分类长期预测长期预测是指对2年或2年以上的需求前景的预测。中期预测中期预测是指对一个季度以上两年以下的需求前景的预测。它是制订年度计划、季度计划、库存预算、投资等的依据。短期预测短期预测是指以日、周、旬、月为单位，对一个季度以下的需求前景的预测。它是采购、安排库存等具体经营活动的依据知识链接——独立需求物料与相关需求物料相关需求：是指某种物料的需求量与其他物料有直接的匹配关系，当其他某种物料的需求确定以后，就可以通过这种相关关系把该种物料的需求量推算出来。独立需求：是指某种物料的需求量是由外部市场决定的，与其它物料不存在直接的对应关系，表现出对这种库存需求的独立性。五大定性预测方法一般预测法:一线销售员预测,逐级上报分析;市场调研法:问卷/面谈/电话收集数据,适合R&D;小组共识法:高级经理/销售经理/顾客代表头脑风暴;历史类比法:类似产品历史销售数据类比,适合R&D;德尔菲法:专家问答收集汇总,闭环重复。六大定量预测方法普通预测法移动平均法加权移动平均法指数平滑法因果关系预测（归纳）趋势指数平滑法预测及其分类预测方法的种类预测方法定性预测一般预测市场调研小组共识历史类比德尔菲法定量预测时间序列分析法简单平均法简单移动平均加权平均法加权移动平均指数平滑季节性预测因果联系分析回归分析经济计量模型投入/产出模拟模型以计算机为基础的动态模拟练习需求预测–你如何预测下述项目需求：a)影印纸b)备件c)部件d)软件e)原材料ITCM2:U4:4.2-8用料部门（消费者)调查法用料部门调查法就是对需要用料的部门或者个人挨个进行调查，让用料部门或个人写出需要的采购量（可以通过让用料部门事先填写请购单的方式进行），然后进行汇总，进而确定总的采购量的方法。互联网电视消费者需求调查：使用该调查方法时，需要注意：用料部门的回答意愿用料部门的回答能力——用料部门意向调查法适用对象是耐用消费品及工业用品调查的成本与收益的比较例子：你是否有意在近两年内购买一部汽车？□是□否□不一定你准备在6个月内买一辆汽车么？00.20.40.60.81.0不可能有些可能可能很可能非常可能肯定适用范围购买者数量少调查成本低购买者有明白的意向购买者愿意吐露他们的意向购买者有能力实行他们原来的意向——采购人员(销售人员）经验判断法指公司根据销售人员(采购人员）对其负责区域内的销售量（购买量）或顾客未来需求量的估计进行综合预测一种方法。优点：简单明了，容易进行可靠性强，风险小适用范围广有助于销售预测值的分解有助于销售配额的完成缺点：销售人员可能对宏观经济形势及公司的总体规划缺乏了解销售人员受知识、能力或兴趣的影响，其判断总会有某种偏差，有时受情绪的影响，也可能估计过于乐观或过于悲观有些销售人员为了能超额完成下年度的销售配额指标，获得奖励或升迁的机会，可能会故意压低预测数字。销售员（用料员预测项目销售量出现概率销售量×概率甲最高销售量最可能销售量最低销售量期望值10008005000.30.50.2乙最高销售量最可能销售量最低销售量期望值10007004000.20.50.3丙最高销售量最可能销售量最低销售量期望值9006004000.20.60.2应用举例：推销员预测项目销售量出现概率销售量×概率甲最高销售量最可能销售量最低销售量期望值10008005000.30.50.2300400100800乙最高销售量最可能销售量最低销售量期望值10007004000.20.50.3200350120670丙最高销售量最可能销售量最低销售量期望值9006004000.20.60.218036080620如果企业对三位销售人员意见的信赖程度是一样的，那么平均预测值为：)(7.6963620670800单位——专家意见法专家意见法最常见的有专家意见集合法（头脑风暴法)和德尔菲法。德尔菲法专家小组法或专家意见征询法是以匿名的方式，逐轮征求一组专家各自的预测意见，最后由主持者进行综合分析，确定市场预测值的方法。德尔菲法的优点匿名。以匿名的方式，逐轮征求一组专家各自的预测意见，最后由主持者进行综合分析，确定市场预测值的方法反馈性多次逐轮征求意见每一次征询之后，预测主持者都要将该轮情况进行汇总、整理，作为反馈材料发给每一位专家量化性对最后一轮专家意见运用适当的数学方法进行数量化处理。一般用平均数、中位数、极差如某书刊经销商采用德尔菲法对某一专著销售量进行预测。该经销商首先选择若干书店经理、书评家、读者、编审、销售代表和海外公司经理组成专家小组。将该专著和一些相应的背景材料发给各位专家，要求大家给出该专著最低销售量、最可能销售量和最高销售量三个数字，同时说明自己作出判断的主要理由。将专家们的意见收集起来，归纳整理后返回给各位专家，然后要求专家们参考他人的意见对自己的预测重新考虑。专家们完成第一次预测并得到第一次预测的汇总结果以后，除书店经理B外，其他专家在第二次预测中都做了不同程度的修正。重复进行，在第三次预测中，大多数专家又一次修改了自己的看法。第四次预测时，所有专家都不再修改自己的意见。因此，专家意见收集过程在第四次以后停止。最终预测结果为最低销售量26万册，最高销售量60万册，最可能销售量46万册。德尔菲法的预测程序准备阶段征询阶段预测结果的最终处理阶段成立预测工作小组选择和邀请专家•自愿性•广泛性•控制人数10~30第一轮征询第二轮征询第三轮征询平均数中位数极差制定征询表德尔菲法的应用举例某企业对某种产品某年的需求趋势难以确定，因而聘请12位专家采用德尔菲法进行预测。具体数字见下表。123456789101112123505050605050555050123342554550253535223034303435303434323537222836323537（1）第一轮的中位数和极差数首先，排列第一轮专家意见的数列为：12，22，22，25，30，30，32，32，50，55，55，60其次，即中位数为30和32的平均数——31最后，计算极差数：60－12=485.6211221n中位数位置（2）第二轮的中位数和极差数首先，排列第二轮专家意见的数列为：28，30，33，34，34，35，35，35，45，50，50，50其次，即中位数为35和35的平均数——35最后，计算极差数：50－28=225.6211221n中位数位置（3）第三轮的中位数和极差数首先，排列第二轮专家意见的数列为：34，34，35，35，36，37，37，42，50，50，50，50其次，即中位数为37和37的平均数——37最后，计算极差数：50－34=165.6211221n中位数位置123456789101112中位数极差数123505050605050555050123342554550253535223034303435303434323537222836323537313537482216——时间序列分析预测法时间序列：在一个给定的时期内，按照固定的时间间隔（日、周、月、季、年等）把某种变量的数据依发生的时间先后顺序排列而成的序列。前提：假定通过过去的数据可以估计他们的未来。类型：简单移动平均法、加权移动平均法、指数平滑预测法。0-4-3-2-101234020406080时间(t)需求过去将来需求数据1025303550直观法ITC预测方法M2:U4:4.2-11移动平均法2)方法举例例1已经调查得出某商场今年前八个月用户的配送车次如表1-3，现在需要预测估计该商场9月份的配送车次。•根据题意，就是要求9月份的预测值，它可以用9月份之前N个月进行平均求得。•分析整个数列，可以看出，它是一个比较稳定变化数列，大致围绕10车次上下波动。因此可以用移动平均法。移动平均法2)方法举例根据移动平均法的计算公式，可得：移动加权平均法1)方法原理所谓移动加权平均法，就是对于组距中的N个数，根据它们各自对于预测值的重要程度分别设置重要度权数，然后把它们加权平均来求得预测值的预测方法。如果设组距中N个发生值的权数分别为w1、w2、……、wN，（w1+w2+……+wN=1）则加权平均法的预测值可以用下式求得：11211ntntttxwxwxwy121n例题1．某公司采用移动加权平均法进行需求预测，以最近的5期为计算期，权数分别为0.05、0.10、0.175、0.275、0.40，下表给出了该公司今年前8个月的需求量，请计算9月份需求量的预测值。月份12345678需求量1220182119221620例题1．某公司采用移动加权平均法进行需求预测，以最近的5期为计算期，权数分别为0.05、0.10、0.175、0.275、0.40，下表给出了该公司今年前8个月的需求量，请计算9月份需求量的预测值。月份12345678权数0.050.100.1750.2750.40需求量1220182119221620移动平均法和加权移动平均法都仅只适用于需求相对稳定的情况来预测紧跟着的下一个时间段需求量ITC0-4-3-2-101234020406080时间(t)需求过去将来需求数据2030353040直观法与移动平均法4.2-4练习M2:U4:4.2-14ITC0-4-3-2-101234020406080时间(t)需求过去将来需求数据2030353040移动加权平均:34.38移动平均:31直观法与移动平均法练习大约:50M2:U4:4.2-14a4.2-4(续)练习例：某企业A材料3—8月各月份实际需求量分别为：1200、1000、1100、1300、1200、1080（吨），权重分别为：1、2、3、4、5、6，请用移动平均加权法分析9月份A材料的需求量11512161080...11200wwxxi（五）指数平滑法*简单指数平滑的公式如下：Ft=Ft-1+α(Dt-1-Ft-1)(2-6)式中：Ft——新一期的指数平滑预测值;Ft-1——上一