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MIT供应链管理基础框架 第一课

来源:pg电子娱乐 发布时间:2017-09-06       点击数:767

本文来源 | 格勒与歌华的猫形洞 

作者 | Koffer Shen



需求计划与预

说到需求预测,我们必须提到预测的三个公理:

  • 1、预测永远是错的。Forecasts are always wrong.

  • 2、集成预测比单个预测更准确。Aggregated forecasts aremore accurate.

  • 3、短期预测比长期预测更准确。Shorter horizon forecastsare more accurate.


关于以上的每一点,MIT都给了一些解释和方向性的建议。比如预测永远是错的,我们可以采用区间预测,并且捕捉预测错误,建立一些安全产能、库存来处理;关于集成预测为什么比单个预测准确,MIT用了数学和图表的方式形象的展示了这点,CV(Coefficient of Variation), CV越大,需求波动越大,根据时间、地点、产品型号进行一定程度的集成进行预测,可以大幅减小波动的幅度。


在许多企业中,关于需求有三个层面的问题需要回答:



A、需求计划(Demand Planning) 需要回答针对我们的产品,我们应该如何塑形产品的需求?

即如何设计产品型号和包装、促销策略、价格策略、销售地点等问题。



B、需求预测(Demand Forecasting) 需要回答在给定需求计划的前提下,我们期望的需求是怎样的?

即这个分成战略性的预测、战术性的预测以及运营层面的预测。



C、需求管理(Demand Management) 回答了在运营层面如何备战和响应真实需求。

主要有:平衡供应和需求,管理销售和运营计划(S&OP)的关系


本章的内容是针对B需求预测,而针对这个有三个层面的预测技术,针对不同的时间周期和不同的目的,本图片引用在MIT的课件,具体如下,有问题请在公众号下面提问。


关于预测的方法,基本可以分为两大类,主观(Subjective)的预测和客观(Objective)的预测。在主观预测里面又可以分为:主观判断,如销售调查、专家预测;试验判断:客户调查问卷、针对性的小组讨论或者市场测试。


而在客观预测里面也可以分为两大类:因果或者关系分析和时间序列分析,作为麻省理工学院这样的一个专业学府以及供应链管理的科学特性,我们更专注于讨论客观性的预测方法。而在实际操作中,必然是主观和客观的预测方法同时使用。



关于预测的质量,MIT给出了一些数字化的考核指标,基本可以通过两个方面进行衡量:准确性和偏见,下图可以很好的解释这两个概念。还可以通过很多参数来追踪预测与实际的差异,最简单的一个就是e = A – F,其中e是错误(error),A是实际发生的数值(Actual),F是预测的数值(Forecast),当然还可以对e进行一定的加工,比如MD,MAD,MSE, RMSE, MPE, MAPE,等等,每个参数可以给预测结果做一些判断。