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供应链与供应商管理:一个实践者的角度10月31日(周六),11月1日(周日)

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为什么能预测:延续性和相关性

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我们之所以能够预测,是基于(1)时间序列的延续性(也叫连贯性);(2)变量之间的相关性(也叫类推性)。计划者的任务,一方面是分析历史数据,总结这样的延续性、相关性,然后是应用这样的关联性,对未来做出预判,指导供应链执行来提前准备。

时间序列是对于特定变量,比如需求,按照时间的先后顺序排列,其延续性表现为三种形式:(1)随机变动----在外界因素的影响下,需求展现出忽高忽低的变化,但整体上平稳;(2)趋势----随着时间发展,需求呈现增长或者降低的趋势;(3)周期性----需求呈现交替性的高峰、低谷,季节性就是其中一种。

这些基本形式叠加到一起,比如趋势和周期性并存,就形成更加复杂的时间序列。举个例子。一个卖热饮的企业营收每年增长30%,这是趋势;热饮冬天卖地多,夏天卖地少,这是季节性;两者加到一起,就是趋势与季节性并存。在比如牛奶产量,在过去的几十年里,每头奶牛的产奶量在增加,这是趋势;夏秋产奶多,冬春产奶少,这是季节性;两者加到一起,也形成趋势与季节性并存的时间序列。

时间序列是需求预测中最常见的情况,其基本假设是我们的业务有一定的延续性,以某种方式呈现在时间序列里,其变量只有一个,那就是时间。这并不是说没有别的变量;有,而且可能很多。这些变量有一定的惯性,一直按照某种方式推动事物的发展,随着时间的进展,呈现出某种模式。我们没法一一解释这些变量,但知道它们一直在起作用,就把它们都归因于时间。

相关性指变量之间存在的关系,可以类推。比如促销预算越高,买的广告、流量越多,销量一般也会越高;预售期卖得好的产品,正常销售一般也会卖得好;在试点区卖得好的产品,在所有区域也会卖得不错。我们常说不怕不识货,就怕货比货,这"货比货"就是基于相关性,在数据有限的情况下,比如新产品的预测中,扮演重要角色。小步快走、尽快纠偏,也是通过有限时间、有限客户的需求,来推断、调整整体的需求预测,其后的逻辑也是相关性。

这部分我们会介绍几种常见的预测方法,包括移动平均法、指数平滑法和线性回归法,以及如何选择更优的预测模型。这几种预测方法,加上它们的变种,如果应用得当,能够解决大部分的需求预测问题。

记住,如果有人一上来,就给你来一通傅里叶变换,大数据和人工智能,你应该特别警惕才对:我不是说这些不重要或者不好;我是说大多问题都可以用简单的模型来应对。要知道,大多时候,我们得的都是感冒什么的,阿司匹林和感冒清就能解决,尽量不要一上来就上青霉素这样的猛药----复杂的往往不如简单的模型;你不懂的往往不如你懂的模型好。

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从开始接触的《采购与供应链管理》,到最新一版的《供应链的三道防线》,从行为形态上给我们带来很多指引。感谢!
供应链的在不同的行业、不同的企业、不同的规模带的直接效应有所不同,尤其很多制造行业深陷成本瓶颈及价格战大海。希望刘老师能给国内制造行业,特别是工业制造多些调研,多些解决方案。多谢

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关于此日记

此日记由 刘宝红 发表于 2020-07-24 02:16July 24, 2020 2:16 AM

此Blog上的上一篇日记这是我的第5本书,跟其他书啥关系

此Blog上的下一篇日记时间序列的分解:水平、趋势和季节性

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