e4 Robert Jacobs 運營管理 v15

18-1　理解預測對供應鏈計劃的重要性

總結

預測對每個商業組織來說都是必不可少的。在選擇方法之前，考慮預測的目的是很重要的。

·戰略預測是典型的長期類型，通常包括預測產品的

需求。

·策略預測涉及短期或者至多幾周時間的預測而且多是用於單個產品的預測。

（預測在本書不同的題目中都使用過。）

關鍵術語

戰略預測：用於做出與戰略和總需求相關的決策的中期或長期預測。

策略預測：用於做出與滿足需求相關的日常決策的短期預測。

18-2　用定量預測方法預測需求

總結

本節主要是針對時間序列技術。在時間序列分析中，利用過去的需求數據來預測未來需求。

·需求可以分解成如趨勢、季節性和隨機波動等基本的要素（也有其他的要素，但在本章中討論的只有這些）。

·4種不同的時間序列模型包括：簡單移動平均、加權移動平均、指數平滑法和線性迴歸法。

·針對這些問題我們分析了趨勢和季節性因素。

·由於因果關係預測是利用數據而不是過去的需求來預測的，因此它與時間序列有很大不同。根據誤差來衡量預測的質量。各種衡量指標包括平均誤差、誤差百分比和偏移量。當預測比實際需求偏高或偏低時，就表明發生了偏移。

關鍵術語

時間序列分析：用過去的需求預測未來需求的一種預測方法。

移動平均：基於過去平均需求的一種預測方法。

加權移動平均：使用過去數據進行的預測，其中近期數據比遠期數據更重要。

指數平滑法：一種時間序列預測方法，其使用的權重在過去每段時間以指數（1-α）下降。

平滑常數α：指數平滑方程中的參數，用於控制對預測與實際需求之間差異的反應速度。

平滑常數δ：指數平滑方程中包含趨勢調整的附加參數。

線性迴歸預測：一種過去的需求是直線的預測方法。

分解：識別時間序列數據並將其分離為基本組成部分（如趨勢和季節性）的過程。

預測誤差：實際值與預測值之間的差異。

平均絕對離差（MAD）：實際預測誤差絕對值的平均值。

平均絕對誤差百分比（MAPE）：以平均需求的百分比衡量的平均誤差。

跟蹤信號：衡量預測是否與需求真實向上或向下變化保持同步的指標，用於檢測預測誤差。

因果聯繫：運用除時間以外的自變量來預測未來需求的預測方法。

關鍵公式

18-3　用定性方法預測需求

總結

·定性方法更多地取決於專家的評價或選擇，尤其是當過去的需求數據不準確時比較有用。

·這些方法涉及結構化過程，因此可以增長經驗，並且準確度也可以得到評估。

18-4　用綜合法預測需求

總結

·供應鏈各方，如製造商和銷售產品的零售商之間的合作會非常有用。

·人們經常使用基於網絡的技術來獲取一個所有相關方均滿意的預測。這個系統以其信息共享和對未來計劃的透明度兩大特點，為所有相關方均帶來了極大的利益。

關鍵術語

協同規劃、預測及補貨（CPFR）：一種用於協調公司供應鏈中的預測、生產和採購的網絡工具。