物流及供应链管理中的需求预测是确保供应链有效运作的关键环节,特别是在快速响应的供应链环境中,预测仍然至关重要,因为它有助于企业规划、控制物流活动,比如库存管理、运输调度、经济采购和成本控制。物流需求预测主要涉及对产品或服务在未来一段时间内的数量进行估算,这包括对时间(如季节性变化)和空间(如仓库位置和运输路径)的需求预测。
需求的特性可以从空间和时间两个维度来理解。时间特性指的是需求量在何时发生,这可能受季节性因素影响。空间特性则关注需求发生在何处,对仓库位置规划和运输资源分配有直接影响。物流需求同时具备时间与空间维度,管理者需要考虑产品的时间效用(如库存)和空间效用(如运输)。
需求分为不规律需求和规律性需求。不规律需求通常由于需求量低且不稳定,而规律性需求可以通过趋势、季节性和随机性因素进行建模。新上市或成长期的产品往往需求不稳,而成熟期产品的需求则更具有可预测性。
物流需求又可分为独立需求和派生需求。独立需求如成品需求,与产品自身销售直接关联;派生需求源自一种产品对另一种产品的需求,如汽车与轮胎。对于独立需求,统计预测方法更为适用,而对于派生需求,只要最终产品需求确定,派生需求的预测就相对准确。
预测方法主要有三种:定性法、历史映射法和因果法。定性法依赖于专家判断、直觉或调查,适用于缺乏量化数据或信息模糊的情况,适合中期至长期预测。历史映射法基于过去的数据趋势预测未来,适用于有足够历史数据的短期预测。因果法则通过分析变量间的因果关系进行预测,适用于理解影响需求变化的因素。
在实际操作中,物流管理者需要根据预测对象、预测时间范围以及可用信息类型选择合适的预测方法。预测的准确性直接影响到库存水平、运输安排和成本控制等决策,因此选择合适的方法和持续改进预测过程对于优化整个供应链性能至关重要。