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第7、8讲三六一度与供应链需求预测

洪家祥2011E-mail:hongjiaxiang@163.com商学院Copyright?2010byHongJiaxiangThisdocumentwaspreparedbyHongjiaxiang

forusebyajoint361degreeschinaandJiuJiangUniversityteamandmaynotbeusedforotherpurposes,ordisclosedtootherpartieswithoutthewrittenpermissionofHongjiaxiang1洪家祥

hongjiaxiang@163.com主要内容一对矛盾——要货满足率低和库存量高五大定性预测方法六大定量预测方法2洪家祥

hongjiaxiang@163.com供应链主要的问题之一是好销货源供应不足(短缺)总部对分公司目前服务水平需要服务水平60%缺少物流中心主动补货体系，市场部/分公司发出的补货要求通常不能满足每个分公司/市场部平均12次要货满足率补货满足率2009年缺货次数要货到送货的周期100%100%0次分公司对客户80%从分公司现有库存补入或靠网点间调剂，不能满足大部分的补货要求未提供3.5天要货满足率补货满足率2009年缺货次数要货到送货的周期100%100%0次2.9天资料来源：361度经销尚分公司和加盟客户调查3洪家祥

hongjiaxiang@163.com另一个主要问题是库存较高(过剩)361目前水平亚太服装业水平全球服装业水平主要指标8家经销商的库存结构分析4000万76%68%88%3000万2000万1000万7%5%<1年1~2年2~3年服装鞋子配件7%6%17%26%好销品种比例回答比例经销商对361产品好销比例的分析资料来源：361度经销商和网点客户调查,361度经销商盘点数据（数据有一定的保留性）总库存周转率1.471.791.59成品库存周转率1.52.272.06原材料库存周转率？8.386.984洪家祥

hongjiaxiang@163.com要货满足率低和库存量高是目前361度的物流体系面临的一对矛盾一方面(短缺)目前361对网点客户的要货满足率是80%,具初步估计由于好销的货源跟不上所造成的销售损失达到21%另一方面(过剩)361的存货周转率较低有大约20-30%的老旧库存市场部估计好销和不好销的存货比例约为1:1`

如何平衡这对矛盾是361供应链的重要问题5洪家祥

hongjiaxiang@163.com造成这对矛盾的主要因素是多方面的,涉及到供应链的各个环节采购生产销售与客户服务储运需求预测不准确销售计划-采购计划-生产计划衔接不好供应链的市场反应迟钝采购计划生产计划配送计划送货频次低,周转库存高存货分散,安全库存高滞销货无法及时调剂销售计划6洪家祥

hongjiaxiang@163.com需求管理是供应链管理的开始需求管理存货计划分销计划补货计划生产计划物料计划分销调整计划运输计划7洪家祥

hongjiaxiang@163.com库存源于需求预测-需求管理5.1五大定性预测方法5.2六大定量预测方法5.3二十四种库存预测方法简介8洪家祥

hongjiaxiang@163.com1.1五大定性预测方法A.一般预测法:一线销售员预测,逐级上报分析;B.市场调研法:问卷/面谈/电话收集数据,适合R&D;C.小组共识法

:高级经理/销售经理/顾客代表头脑风暴;D.历史类比法

:类似产品历史销售数据类比,适合R&D;E.德尔菲法:专家问答收集汇总,闭环重复。胡松评kok电子竞技权所有，侵权必究9洪家祥

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德尔菲法

德尔菲法，是采用背对背的通信方式征询专家小组成员的预测意见，经过几轮征询，使专家小组的预测意见趋于集中，最后做出符合市场未来发挥在那趋势的预测结论。10洪家祥

hongjiaxiang@163.com德尔菲法德尔非法的具体实施步骤如下（1）组成专家小组。按照课题所需要的知识范围，确定专家。专家人数的多少，可根据预测课题的大小和涉及面的宽窄而定，一般不超过20人。（2）向所有专家提出所要预测的问题及有关要求，并附上有关这个问题的所有背景材料，同时请专家提出还需要什么材料。然后，由专家做书面答复。11洪家祥

hongjiaxiang@163.com德尔菲法

（3）各个专家根据他们所收到的材料，提出自己的预测意见，并说明自己是怎样利用这些材料并提出预测值的。（4）将各位专家第一次判断意见汇总，列成图表，进行对比，再分发给各位专家，让专家比较自己同他人的不同意见，修改自己的意见和判断。也可以把各位专家的意见加以整理，或请身份更高的其他专家加以评论，然后把这些意见再分送给各位专家，以便他们参考后修改自己的意见。12洪家祥

hongjiaxiang@163.com德尔菲法（5）将所有专家的修改意见收集起来，汇总，再次分发给各位专家，以便做第二次修改。逐轮收

集意见并为专家反馈信息是德尔菲法的主要环节。收集意见和信息反馈一般要经过三、四轮。在向专家进行反馈的时候，只给出各种意见，但并不说明发表各种意见的专家的具体姓名。这一过程重复进行，直到每一个专家不再改变自己的意见为止。（6）对专家的意见进行综合处理。13洪家祥

hongjiaxiang@163.com德尔菲法——案例用德尔菲法预测产品的未来销售量某公司研制出一种新产品，现在市场上还没有相似产品出现，因此没有历史数据可以获得。但公司需要对可能的销售量作出预测，以决定产量。于是该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家，预测全年可能的销售量。8位专家通过对新产品的特点、用途进行了介绍，以及人们的消费能力和消费倾向作了深入调查，提出了个人判断，经过三次反馈得到结果如下表所示。14洪家祥

hongjiaxiang@163.com单位：（千件）专家编号第一次判断第二次判断第三次判断最低销售量最可能销售量最高销售量最低销售量最可能销售量最高销售量最低销售量最可能销售量最高销售量1500750900600750900550750900220045060030050065040050065034006008005007008005007008004750900150060075015005006001250510020035022040050030050060063005007503005007503006007507250300400250400500400500600826030050035040060037041061015洪家祥

hongjiaxiang@163.com可按最后一次预测的平均数计算预测结果在预测时，最终一次判断是综合前几次的反馈做出的，因此一般取最后一次判断为依据。则如果按照8位专家第三次的平均值计算，则预测这个新产品的平均销售量为：16洪家祥

hongjiaxiang@163.com5.2六大定量预测方法A.简单平均法B.加权平均法C.简单移动平均法D.加权移动平均法E.指数平滑法F.季节性预测17洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量预测方法之一：简单平均法

第四周的预测值=(140+156+184)/3=160周次实际需求量114021563184418洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量预测方法之二：加权平均法

周次实际需求量权重11401/621562/631843/64第四周的预测值=1/6X140+2/6X156+3/6X184=16719洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量预测方法之三：简单移动平均法月份实际销量三个月均数四个月均数12022132342421.3352522.6722.0062724.0023.2520洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量预测方法之四：加权移动平均法月份实际销量三个月的加权移动平均预测值1202213234241/6X20+2/6X21+3/6X23=21.8352523.1762724.3321洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量预测方法之五：指数平滑法(1)一次指数平滑的预测模型⑵指数平滑法初始值的确定从时间序列的项数来考虑：若时间序列的观察期n大于15时，初始值对预测结果的影响很。梢苑奖愕匾缘谝黄诠鄄庵底魑跏贾担蝗艄鄄炱趎小于15，初始值对预测结果影响较大，可以取最初几期的观测值的平均数作为初始值，通常取前3个观测值的平均值作为初始值。22洪家祥

hongjiaxiang@163.com⑶平滑系数α的选择①当时间序列呈稳定水平趋势时，α取较小值，如0.1～0.3；②当时间序列波动较大，长期趋势变化的幅度较大时，α取中间值，如0.3～0.5；③当时间序列具有明显的上升或下降趋势时，α取较大值，如0.6～0.8；在实际运用中，可取若干个α值进行试算比较，选择预测误差最小的α值。23洪家祥

hongjiaxiang@163.com【例】某企业产品2000至2008年销售额见下表，试用指数平滑法预测2009年销售额（α分别取0.1、0.6和0.9）。年份200020012002200320042005200620072008销售额40004700500049005200660062005800600024洪家祥

hongjiaxiang@163.com解：（1）确定初始值因为n=9<15,取时间序列前三项数据的平均值作为初始值25洪家祥

hongjiaxiang@163.com（2）平滑系数α分别取0.1、0.6和0.9，计算各年一次指数平滑值序号时间实际观测值指数平滑值（预测值）α=0.1α=0.6α=0.91234567891020002001200220032004200520062007200820094000470050004900520066006200580060004566.674510.004529.004576.104608.494667.644860.884994.795075.315167.784566.674226.674510.674804.274861.715064.685985.876114.355925.745970.304566.674056.674635.674963.574906.365170.646457.066225.715842.575984.2626洪家祥

hongjiaxiang@163.com（3）对不同平滑系数下取得的平滑值进行误差分析，确定α的取值。

方法：计算各平滑系数下平滑值的平均绝对误差（平均差）计算公式：27洪家祥

hongjiaxiang@163.com通过比较，α=0.6时的平滑值的平均绝对误差最。虼搜∮忙=0.6用为平滑系数。α=0.1的平滑值的平均绝对误差α=0.6的平滑值的平均绝对误差α=0.9的平滑值的平均绝对误差28洪家祥

hongjiaxiang@163.com⑷预测2009年销售额29洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量预测方法之六：时间序列季节性预测

分解模型1-乘法模型：分解模型1-加法模型：30洪家祥

hongjiaxiang@163.com1.趋势因子，即长期趋势：指数据在一段时间内逐渐上升或下降。31洪家祥

hongjiaxiang@163.com2.周期因子，即周期波动：指数据在数年后出现重复的模式。常见的有经济周期，它是短期经济分析和计划中较重要的因素。32洪家祥

hongjiaxiang@163.com3.季节因子，即季节波动：指数据在较短的周期后出现重复，周期可以是天、周、月和季。

33洪家祥

hongjiaxiang@163.com4.随机因子，即不规则波动：是数据中的“不明物体”，是在偶然和特殊情况下产生的。随机波动没有可知的重复模式，是无法预测的。

随机波动成分

34洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量预测方法之六：季节性预测之算例

第1季度第2季度第3季度第4季度197996130711980639913573198167101？？35洪家祥

hongjiaxiang@163.com36洪家祥

hongjiaxiang@163.com季节原始数据4期移动总值移动平均值中点值1979Q2961979Q3130360901979Q47190.3836390.751980Q16391.38368921980Q29992.2537092.51980Q31359337493.51980Q47393.75376941981Q1671981Q21011981Q3？37洪家祥

hongjiaxiang@163.com时间序列季节性预测——加法模型

季节原始数据趋势值偏离趋势值季节因子1979Q2966.751979Q3130421979Q47190.38-19.38-20.071980Q16391.38-28.38-28.381980Q29992.256.756.751980Q31359342421980Q47393.75-20.75-20.071981Q167-28.381981Q21016.751981Q3？38洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量预测方法之二：时间序列季节性预测

年份Q1Q2Q3Q41979-19.381980-28.386.7542-20.381981平均季节因子-28.386.7542-20.07季节因子39洪家祥

hongjiaxiang@163.com年份Q1Q2Q3Q4总和1979-19.381980-28.386.7542-20.381981平均季节因子-28.386.7542-20.07=+0.3修正系数修正后季节因子-28.466.6741.92-20.15=0修正后季节因子40洪家祥

hongjiaxiang@163.comQuantitativeMethods41洪家祥

hongjiaxiang@163.com时间序列季节性预测——乘法模型

季节原始数据趋势值偏离趋势值季节因子1979Q2961.07321979Q31301.45161979Q47190.380.78560.78221980Q16391.380.68940.68941980Q29992.251.07321.07321980Q3135931.45161.45161980Q47393.750.77870.78221981Q1670.68941981Q21011.07321981Q3？42洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量预测方法之二：时间序列季节性预测

年份Q1Q2Q3Q419790.785619800.68941.07321.45160.77871981平均季节因子0.68941.07321.45160.7822季节因子43洪家祥

hongjiaxiang@163.com年份Q1Q2Q3Q4总和19790.785619800.68941.07321.45160.77871981平均季节因子0.68941.07321.45160.7822=3.9964修正系数修正后季节因子0.691.07421.45290.7829=4修正后季节因子44洪家祥

hongjiaxiang@163.comQuantitativeMethods45洪家祥

hongjiaxiang@163.com季节性预测中趋势值的线性模型法46洪家祥

hongjiaxiang@163.com时间序列季节性预测——线性模型法

xyx2xy19619621304260371921346316252599254956135368107734951186764536910181909835285408247洪家祥

hongjiaxiang@163.com季节性预测中趋势值的线性模型法48洪家祥

hongjiaxiang@163.comQuantitativeMethods季节性预测练习题49洪家祥

hongjiaxiang@163.com季节原始数据趋势值偏离趋势值季节因子1987Ⅲ111987Ⅳ341987Ⅴ211987Ⅵ4521.252.121988Ⅰ621.840.270.3251988Ⅱ922.340.400.4551988Ⅲ1422.920.610.661988Ⅳ3823.6651.611.581988Ⅴ2324.420.940.9251988Ⅵ5025.331.972.0451989Ⅰ1026.420.381989Ⅱ1427.340.511989Ⅲ2028.250.711989Ⅳ4529.081.551989Ⅴ2729.580.911989Ⅵ571990Ⅰ131990Ⅱ1750洪家祥

hongjiaxiang@163.com年份ⅠⅡⅢⅣⅤⅥ总和19872.12198880.270.400.611.610.941.9719890.380.510.711.550.91平均季节因子0.3250.4550.661.580.9252.0455.99QuantitativeMethods51洪家祥

hongjiaxiang@163.comQuantitativeMethods52洪家祥

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1.3二十四种库存预测方法简介1/8方法简介预测期1,德尔菲法Delphi通过问卷询问一组专家，对一份问卷的回答用来制作下一份问卷。这样专家之间信息共享，最后科学决策，避免迷信跟风某些权威(Bandwagoneffect).中长期2,市场调查Marketresearch系统地、正式地、有意识地对真正的市场展开调查，检验假设条件。中长期3,小组意见法PanelConsensus因预测会受到社会各种不确定因素的影响，不能反映真实情况，征求一线经理人的意见可很好地弥补专家的预测。中长期53洪家祥

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二十四种库存预测方法简介2/8方法简介预测期4,销售人员预测法Salesforceestimates因为销售人员最接近客户，他们能很好地预测客户的真正需求。中短期5,历史类比法historicalanalysis对新产品的导入期和成长期做历史对比性分析，据此对相似模式作出预测。中长期6,意想预测法Visionaryforecast主观猜测、想象，个人见解、判断，一般情况下，此法缺乏科学性。中长期54洪家祥

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二十四种库存预测方法简介3/8方法简介预测期7,移动平均法movingaverage时间序列上移动平均的每一点都是一系列连续点的算术平均数或加权平均数，选择若干数据点以消除季节性等影响。短期8,指数平滑法Exponentialsmoothing类似于移动平均法，只是对更近期的点给予更大的权数，来调整季节等不确定。短期9,博克斯詹金斯法Box-Jenkins通过计算机建成自回归的、综合的移动平均模型，调整季节性和趋势性权重。中短期55洪家祥

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二十四种库存预测方法简介4/8方法简介预测期10,时间序列分解法Timeseriesdecomposition将时间序列分解成季节性、趋势性和规律性因素等方法。在判断转折点时非常有用，是中期（3-12个月）预测的好方法。中短期11,趋势映射法Trendprojection用数学方程拟合趋势曲线，考虑如下几个变形：斜率、多项式、对数等。中短期12,集中预测法Focusforecasting在未来的三个月内，通过计算机模拟测试几个简单的决策方法，看哪个更精确。中期56洪家祥

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二十四种库存预测方法简介5/8方法简介预测期13,谱分析法Spectraanalysis将时间序列分解为几个基本成分，称作谱，以几何的正玄余玄曲线来代表，重新组合写出数学表达式，用来预测。中短期14,回归模型Regressionmodel通过计算机统计将需求与其他变量或解释变量联系在一起，用回归模型来预测。中短期15,计量经济模型Econometricmodel是一组相互依赖的回归方程组，比普通的回归方程更好地解释因果，能更好地预测转折点。中短期57洪家祥

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二十四种库存预测方法简介6/8方法简介预测期16,购买意向和预期调查intention-to-buyanti-cipationsurveys对普通公众调查决定购买意向，但可能会得到错误的反馈信息，因此应不断加以跟踪校正。中期17,投入产出模型input-outputmodel该模型研究：为得到特定的产品需要什么样的投入，需要哪些额外的细节信息。中期18,经济投入产出模型economicinput-outputmodel经济投入产出模型＝计量经济模型＋投入产出模型。后者为前者提供长期趋势。中期58洪家祥

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二十四种库存预测方法简介7/8方法简介预测期19,先导性指标法Leadingindicators利用一个或多个先行变量做预测，这些变量与需要估计的变量系统相关。中短期20,生命周期分析Life-cycleanalysis根据S曲线分析，预测新产品的增长，在不同阶段，产品可分别被创新者、早期接受者等人们所接受。中长期21,适应性过滤法Adaptivefiltering是实际产出和估计产出加权之和地导数，通过系统的变化反映出数据模式的变化。中短期59洪家祥

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二十四种库存预测方法简介8/8方法简介预测期22,动态模拟Dynamicsimulation利用计算机模拟不同时间最终产品销售情况，对分拨和供给渠道不同点需求的影响。需求由ss/pp/采购政策表示出来。中短期23,精确反应法accurateresponse推迟那些最难预测的产品的决策，直到接到市场的最新信息后再决策，以更准确地协调供求。短期24,神经网络法neutralnetworks该模型可以学习新数据，对不连贯的时间序列，该模型比其他时间序列模型预测得更准确。短期60洪家祥

hongjiaxiang@163.com一个有效的预测流程比建立预测模型和使用预测软件更为重要一个有效的预测流程主要表现在有一个集中的来自于跨部门的小组来审核和调整预测(如，销售部、市场营销部、物资部、生产部)

跨部门的小组对预测达成一致预测被转化成企业各部门都能理解的表达方式在不同层面都要不断地评估预测的准确性不同层面都应明确对预测准确性所担负的责任预测是基于预期的销售(指认为可能的销售)，而不是必须销售的或生产能力可以销售的预测必须与企业的发展计划相一致(如果两者之间的差距超出了企业可接受程度，应该作出适当的行动)61洪家祥

hongjiaxiang@163.com361度应该建立完整的信息基。低车姆治龇椒，合理的流程，以提高需求预测的准确性制定初步的分销计划/生产计划制定基准预测评估/审核/调整基准预测预测协调会议调整和确定销售预测销售和运营计划会议(在需要时)分销计划一套需求预测确认可实施于销售计划需求预测的制定销售计划的确定62洪家祥

hongjiaxiang@163.com如何在361度实施需求管理流程-需求预测的制定评估/审核/调整基准预测根据市场信息(包括促销活动、新产品上市等)销售信息(包括客户信息、竞争信息等)其他信息(如客户库存水平、天气趋势等)来调整下三个月的销售预测下三个月的销售预测分公司/大区销售部根据销售历史数据(按月、周)、同期的缺货情况、促销活动、竞争对手的活动今年的计划的市场活动、季节性、新产品等其他信息生成按月/周的产品预测基准产品预测基准市场销售部制定基准预测主要工作内容工作成果部门预测协调会议根据经过调整的销售预测过去预测的准确程度讨论销售部与市场营销部所作预测之间的差异一套有关下三个月的销售预测销售部调整和确定销售预测一套需求预测根据预测协调会议的讨论结果确定最终一套销售预测一套确定的有关三个月的销售预测销售部63洪家祥

hongjiaxiang@163.com如何在361度实施需求管理流程-销售计划的确定分销计划确认可实施的销售计划销售和运营计划会议(在需要时)根据最终一套销售预测初步的分销/生产计划现有的订单来寻求解决问题的折衷方案，并最终达成一致下三个月的销售计划销售部、市场营销部、物资部、财务部、公司领导(根据需要)制定初步的分销计划/生产计划一套销售预测根据最终一套销售预测库存水平生产能力……制定初步的分销计划和生产计划，来检查销售预测的可执行性销售预测的可执行性储运部生产计划部主要工作内容工作成果部门64洪家祥

hongjiaxiang@163.com瞬息万变的市。蠹笆钡髡墼げ，并相应调整生产和采购、调整发货，而实施滚动计划能及时地响应市场需求的变化实际需求一个月前的预测两个月前的预测三个月前的预测实际需求实际需求越接近实际需求日期所做的预测，与实际相符的可能性越大361度的预测是三到五个月前建立的差异差异差异如何减少“差异”？实施滚动计划65洪家祥

hongjiaxiang@163.com如何在361度运用滚动计划假设：新产品主要集中在每年的2、5、8、12月份推出面料采购的周期为45天产品生产的周期为30天越接近实际销售的月份，销售人员制定的销售预测就越与实际相符66洪家祥

hongjiaxiang@163.com如何在361度运用滚动计划234567891011121234234567891011121月份当月表示半月的计划周期表示销售预测新产品推出的月份示意图200180100180180100160160801508080150200

7060180200

60200200210220300300350220320320350330320360330360300260230370320250230310240210“200”、“180”67洪家祥

hongjiaxiang@163.com如何在361度运用滚动计划

(以5月份为例)456789101112123445月份当月以5月所做8月的预测作为本月采购的依据以5月所做7月的预测作为本月生产的依据以5月所做6月的预测作为本月末发货的依据5月末，按4月所做6月的预测生产的产品生产全部完成5月末，按4月所做7月的预测采购的面料全部到货表示半月的计划周期表示45天的采购周期表示30天的生产周期表示运输周期采购计划的依据生产计划的依据分销计划的依据示意图16016080150

80

8015020068洪家祥

hongjiaxiang@163.com如何在361度运用滚动计划需求计划供应计划销售预测生成销售预测调整生产计划调整采购计划调整市场部/分公司/大区调整下两个月的销售预测若调整幅度大于规定的比例，需书面通报总部制定下第三个月的销售预测特别地，在2、5、8、11月份进入总部看样，并针对新产品制定5/6/7、8/9/10、11/12/1、2/3/4月份的销售预测总部销售计划部汇总和审核市场部/分公司提交的下三个月的销售预测对于下第一个月的销售预测，若与上月相比调整幅度在规格范围内，则视其为下个月的要货调整下第二、三个月的销售预测将最终的预测分解到分公司，反馈给分公司总部生产计划部审核销售部的下三个月的销售预测根据成品库存及生产能力确认销售预测，并调整生产计划下第二个月的销售预测为下一个月生产计划的依据总部采购计划部审核销售部的下三个月的销售预测/生产计划部的生产计划根据面料库存及面料供应能力确认生产计划，并调整采购计划下第三个月的销售预测/生产计划为本月采购计划的依据反馈调整69洪家祥

hongjiaxiang@163.com如何在361度运用滚动计划361度计划现状销售预测/要货计划每三个月一次销售预测/要货计划只做三个季度的，没有根据市场情况对计划作调整生产计划每三个月一次，没有根据市场情况对计划作调整采购计划每三个月一次实施滚动计划的变化销售预测每月一次，做下三个月的预测，其中下一个月的根据市场情况经调整后的预测成为下一个月的要货计划生产计划每月一次，下第二个月的预测作为下月生产的依据采购计划每月一次，下第三个月的预测作为本月采购的依据70洪家祥

hongjiaxiang@163.com如何在361度运用滚动计划局限性当预测下调时，采购来的面料会积压，需要求面料供应商能够接受退货好处可以根据市场的变化及时调整销售预测，调整配货，调整生产提高对市场的满足率，降低不必要的库存，减少打折产品合理分配产品资源每月生产的品种会增加，每月单一品种的生产数量会减少对公司的影响对市场部/分公司人员判断市。烧返南墼げ獾哪芰Φ囊筇岣叨孕畔⒘鞔莸囊筇岣呱考跣。幌呋岣捣，生产成本会提高对供应商的要求会提高，小批量面料要求会增加，面料供应周期会被要求缩短销售部、采购部、生产部门、储运部四者之间的协调要求提高71洪家祥

hongjiaxiang@163.com为配合实施滚动计划，提高销售预测的准确性，加强对计划执行的监控，361度应该建立完善的评估体系经销商评估预测的准确性，并找出原因……总部销售计划部评估预测的准确性，并找出原因…...总部生产和采购部评估原料、产成品交货的准时性…...总部储运部非计划的分销中心之间的运输超出需要的仓位…...总部财务部库存持有成本…...72洪家祥

hongjiaxiang@163.com有效的计划体系新品需求预测现有产品需求预测产生初步销售计划市场营销计划产生初步生产计划产生初步面料采购计划新品面料采购计划现有产品面料采购计划针对可能的市场需求异常波动制定应急计划各部门共同协调各项计划第1周第2周第e周第4周各部门对计划作出承诺信息系统自动处理最终，计划体系的改进将改善需求预测的准确性，提361度整条供应链的反应能力73洪家祥

hongjiaxiang@163.com销售的平均移动预测方法时间序号实际观测值三个月移动平均值五个月移动平均值1980.11980.21980.31980.41980.51980.61980.71980.81980.91980.101980.111980.12123456789101112203.8214.1229.9223.7220.7198.4207.8228.5206.5226.8247.8259.5---215.9222.6224.8214.6209.0211.6214.3220.6227.0-----218.4217.4216.1215.8212.4213.6223.574洪家祥

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