#參考文獻蘇欣，劉光潔?帶有預算費用約束的多地點報童模型[J].長春工程學院學報（自然科學版）.2003年，4（2）：23-28.LauH.S.Thenewsboyproblemunderalternativeoptimizationobjectives[J].JournaloftheOperationsResearchSociety,1980,31:525-535.AgrawalV,SeshadriS.Impactofuncertaintyandriskaversiononpriceandorderquantityinthenewsvendorproblem[J].Manufacturing&ServiceOperationsManagement,2000,2:410-423.蘇欣，林正華，楊麗.一次訂購季節性銷售的一種擴展報童模型[J].吉林大學學報（理學版），2003，41（3）:314-318.高尚?價格有折扣的報童問題[J].華東船舶工業學院學報（自然科學版），2001年8月，15（4）：65-68.姚洪義，高云靜?價格競爭下基于報童問題的需求模型分析[J].重慶大學學報（自然科學版），2007年11月，30（11）：144-147.HolmstromB.Moralhazardandobservability[J]BellJournalofEconomics1979,10:74291.蔡清波，魯其輝，朱道立預測精度隨時間變化的報童模型分析[J].預測，2003年，5（10）：43-46.李明琨，汪凱仁，方芳?基于時間因素的報童問題理論方法研究[J].系統工程理論方法應用，2003年6月，12（2）：146-152.吳鵬?考慮回收再制造的報童模型擴展[J]?清華大學學報（哲學社會科學版），2006年，1（21）：71-76.宋海濤，林正華，蘇欣帶有二次訂購和二次銷售的報童問題[J].經濟數學，2003年3月，20（1）:73-80.劉麗華，曾玲?可追加訂購報童問題的模糊機會約束規劃模型[J].汕頭大學學報（自然科學版），2007年2月，22（1）：2-6.于春云，趙希男，彭艷東，潘德惠?模糊隨機需求模式下的擴展報童模型與求解算法[J].系統工程，2006年9月，24（9）：103-107.宋海濤，王秋月?三角分布下可追加訂購的報童問題最優解[J].內蒙古民族大學學報（自然科學版），2003年8月，18（4）：289-292.宋海濤，林正華.二次降價銷售的報童問題[J].吉林大學學報（理學版），2004年10月，42（4）：42-47.鮑芳?基于數據挖掘方法的產品市場需求預測[J].決策參考，2006年，6（12）：44-50.致謝在論文完成之際，謹向多年來關心、支持我的人們致以最誠摯的謝意！首先感謝我的導師陳培金老師和劉合翔老師在近半年來對我畢業論文的悉心指導！從選題到考題報告，從文獻綜述到中期報告，從論文正文到以后建議和指正，都體現了兩位老師的細心負責的優良教風和淵博的知識，讓我受益匪淺。感謝家人和課任教師學校對我這么多年來的悉心栽培，沒有你們也就沒有今天的我，學校讓我感受到了家的溫暖，同學讓我感受到了家人般的關愛，在大學4年中也提供了很大的幫助。衷心地向你們說聲謝謝！最后衷心祝愿所有的同學都能工作順利，所有幫過我的老師能多出成果、心想事成，希望學校能更上一個臺階，忠心感謝在百忙之中抽出寶貴時間對此論文進行評閱與審議的老師們。浙江林學院本（專）科生畢業設計（論文）任務書設計（論文）題目：基于報童模型的市場需求預測學院名稱：信息工程學院專業班級:信息043學生姓名:鄭歡歡學號：200405021307指導教師:陳培金、劉合翔學科負責人:1．設計（論文）的主要任務和目標目標：通過查閱大量的文獻資料，自主學習并掌握豐富、全面的有關報童模型的相關知識；了解報童模型產生的原因、發展狀況以及研究現狀；要求深刻理解并掌握報童模型的概念及其內涵，了解報童模型適用的研究環境；要求能熟練的運用報童模型針對企業的生產困境進行分析研究，提出解決方法；要求能運用報童模型對企業進行市場需求預測，并要求能計算相應的績效指標。主要任務：閱讀大量有關報童模型的文獻；掌握報童模型的概念及其內涵；針對課題研究的問題，對溫州鵬昌皮革有限公司進行實地調查；收集論論研究所需要的相關數據；運用報童模型對所收集到的數據進行數據分析；根據數據分析的結果，對企業的生產困境提出解決方法；說明進行論文研究的意義；完成論文；2．設計（論文）的主要內容運用報童模型對企業進行全面的數據分析，根據企業的歷史銷售狀況和目前企業的生產狀況確定企業對產品的最優訂購量。以求達到減少原材料無謂的浪費、降低生產成本；減少庫存量，提高倉庫利用效率；提高訂單完成率，獲得最佳效益的目的。論文應包括一下幾方面的內容：運用報童模型預測企業利潤最大化的最佳訂購量；運用報童模型預測在達到一定目標訂單完成率要求下的最佳訂購量；運用報童模型預測在達到一定目標存貨滿足率要求下的最佳訂購量；數據分析實時展現，幫助管理層作出正確的決策分析；對溫州鵬昌皮革有限公司運用報童模型進行預測提出自己的觀點和意見；對溫州鵬昌皮革有限公司的生產狀況進行分析及預測。3．設計(論文)的基本要求報童模型的概念認識和熟悉市場需求預測的概念認識和熟悉對溫州鵬昌皮革有限公司的生產狀況進行分析及預測分析各項績效指標對溫州鵬昌皮革有限公司運用報童模型進行預測提出自己的觀點和意見4．主要參考文獻蘇欣，劉光潔?帶有預算費用約束的多地點報童模型[J].長春工程學院學報(自然科學版).2003年，4(2)：23-28.LauH.S.Thenewsboyproblemunderalternativeoptimizationobjectives[J].JournaloftheOperationsResearchSociety,1980,31:525-535.AgrawalV,SeshadriS.Impactofuncertaintyandriskaversiononpriceandorderquantityinthenewsvendorproblem[J].Manufacturing&ServiceOperationsManagement,2000,2:410-423.蘇欣，林正華，楊麗.一次訂購季節性銷售的一種擴展報童模型[J].吉林大學學報(理學版)，2003，41(3):314-318.高尚?價格有折扣的報童問題[J].華東船舶工業學院學報(自然科學版)，2001年8月，15(4)：65-68.姚洪義，高云靜?價格競爭下基于報童問題的需求模型分析[J].重慶大學學報(自然科學版)，2007年11月，30(11)：144-147.HolmstromB.Moralhazardandobservability[J]BellJournalofEconomics1979,10:74291.蔡清波，魯其輝，朱道立預測精度隨時間變化的報童模型分析[J].預測，2003年，5(10)：43-46.李明琨，汪凱仁，方芳?基于時間因素的報童問題理論方法研究[J].系統工程理論方法應用，2003年6月，12(2)：146-152.吳鵬?考慮回收再制造的報童模型擴展[J]?清華大學學報(哲學社會科學版)，2006年，1(21)：71-76.宋海濤，林正華，蘇欣帶有二次訂購和二次銷售的報童問題[J].經濟數學，2003年3月，20(1):73-80.文U麗華，曾玲?可追加訂購報童問題的模糊機會約束規劃模型[J].汕頭大學學報（自然科學版），2007年2月，22（1）：2-6.于春云，趙希男，彭艷東，潘德惠?模糊隨機需求模式下的擴展報童模型與求解算法[J].系統工程，2006年9月，24（9）：103-107.宋海濤，王秋月?三角分布下可追加訂購的報童問題最優解[J].內蒙古民族大學學報（自然科學版），2003年8月，18（4）：289-292.宋海濤，林正華.二次降價銷售的報童問題[J].吉林大學學報（理學版），2004年10月，42（4）：42-47.鮑芳?基于數據挖掘方法的產品市場需求預測[J].決策參考，2006年，6（12）：44-50.5.進度安排設計（論文）各階段名稱起止日期1查閱資料、調查研究、資料收集、整理、外文翻譯2007.07——-2007.092寫出開題報告、文件綜述，聽取導師意見，進行修改2007.10——-2008.013材料補充、分析，完成論文初稿2008.02——-2008.034聽取導師意見，論文修改充實2008.04——-2008.055論文答辯2008.5注：一式三份，學院、指導教師、學生各一份，由指導教師填寫。英語原文1：DemandForecastingTheImportanceofDemandForecastingForecastingproductdemandiscrucialtoanysupplier,manufacturer,orretailer.Forecastsoffuturedemandwilldeterminethequantitiesthatshouldbepurchased,produced,andshipped.Demandforecastsarenecessarysincethebasicoperationsprocess,movingfromthesuppliers'rawmaterialstofinishedgoodsinthecustomers'hands,takestime.Mostfirmscannotsimplywaitfordemandtoemergeandthenreacttoit.Instead,theymustanticipateandplanforfuturedemandsothattheycanreactimmediatelytocustomerordersastheyoccur.Inotherwords,mostmanufacturers"maketostock"ratherthan"maketoorder"一theyplanaheadandthendeployinventoriesoffinishedgoodsintofieldlocations.Thus,onceacustomerordermaterializes,itcanbefulfilledimmediately一sincemostcustomersarenotwillingtowaitthetimeitwouldtaketoactuallyprocesstheirorderthroughoutthesupplychainandmaketheproductbasedontheirorder.Anordercyclecouldtakeweeksormonthstogobackthroughpartsuppliersandsub-assemblers,throughmanufactureoftheproduct,andthroughtotheeventualshipmentoftheordertothecustomer.Firmsthatofferrapiddeliverytotheircustomerswilltendtoforceallcompetitorsinthemarkettokeepfinishedgoodinventoriesinordertoprovidefastordercycletimes.Asaresult,virtuallyeveryorganizationinvolvedneedstomanufactureoratleastorderpartsbasedonaforecastoffuturedemand.Theabilitytoaccuratelyforecastdemandalsoaffordsthefirmopportunitiestocontrolcoststhroughlevelingitsproductionquantities,rationalizingitstransportation,andgenerallyplanningforefficientlogisticsoperations.Ingeneralpractice,accuratedemandforecastsleadtoefficientoperationsandhighlevelsofcustomerservice,whileinaccurateforecastswillinevitablyleadtoinefficient,highcostoperationsand/orpoorlevelsofcustomerservice.Inmanysupplychains,themostimportantactionwecantaketoimprovetheefficiencyandeffectivenessofthelogisticsprocessistoimprovethequalityofthedemandforecastsGeneralApproachestoForecastingAllfirmsforecastdemand,butitwouldbedifficulttofindanytwofirmsthatforecastdemandinexactlythesameway.Overthelastfewdecades,manydifferentforecastingtechniqueshavebeendevelopedinanumberofdifferentapplicationareas,includingengineeringandeconomics.Manysuchprocedureshavebeenappliedtothepracticalproblemofforecastingdemandinalogisticssystem,withvaryingdegreesofsuccess.Mostcommercialsoftwarepackagesthatsupportdemandforecastinginalogisticssystemincludedozensofdifferentforecastingalgorithmsthattheanalystcanusetogeneratealternativedemandforecasts.Whilescoresofdifferentforecastingtechniquesexist,almostanyforecastingprocedurecanbebroadlyclassifiedintooneofthefollowingfourbasiccategoriesbasedonthefundamentalapproachtowardstheforecastingproblemthatisemployedbythetechnique.JudgmentalApproaches.Theessenceofthejudgmentalapproachistoaddresstheforecastingissuebyassumingthatsomeoneelseknowsandcantellyoutherightanswer.Thatis,inajudgment-basedtechniquewegathertheknowledgeandopinionsofpeoplewhoareinapositiontoknowwhatdemandwillbe.Forexample,wemightconductasurveyofthecustomerbasetoestimatewhatoursaleswillbenextmonth.Bytheirnature,judgment-basedforecastsusesubjectiveandqualitativedatatoforecastfutureoutcomes.Theyinherentlyrelyonexpertopinion,experience,judgment,intuition,conjecture,andother"soft"data.Suchtechniquesareoftenusedwhenhistoricaldataarenotavailable,asisthecasewiththeintroductionofanewproductorservice,andinforecastingtheimpactoffundamentalchangessuchasnewtechnologies,environmentalchanges,culturalchanges,legalchanges,andsoforth.Someofthemorecommonproceduresincludethefollowing:1.Surveys.Thisisa"bottomup"approachwhereeachindividualcontributesapieceofwhatwillbecomethefinalforecast.Forexample,wemightpollorsampleourcustomerbasetoestimatedemandforacomingperiod.Alternatively,wemightgatherestimatesfromoursalesforceastohowmucheachsalespersonexpectstosellinthenexttimeperiod.Theapproachisatleastplausibleinthesensethatweareaskingpeoplewhoareinapositiontoknowsomethingaboutfuturedemand.Ontheotherhand,inpracticetherehaveproventobeseriousproblemsofbiasassociatedwiththesetools.Itcanbedifficultandexpensivetogatherdatafromcustomers.Historyalsoshowsthatsurveysof"intentiontopurchase"willgenerallyover-estimateactualdemand-ikingaproductisonething,butactuallybuyingitisoftenquiteanother.Salespeoplemayalsointentionally(orevenunintentionally)exaggerateorunderestimatetheirsalesforecastsbasedonwhattheybelievetheirsupervisorswantthemtosay.Ifthesalesforce(orthecustomerbase)believesthattheirforecastswilldeterminetheleveloffinishedgoodsinventorythatwillbeavailableinthenextperiod,theymaybesorelytemptedtoinflatetheirdemandestimatessoastoinsuregoodinventoryavailability.Evenifthesebiasescouldbeeliminatedorcontrolled,anotherseriousproblemwouldprobablyremain.Salespeoplemightbeabletoestimatetheirweeklydollarvolumeortotalunitsales,buttheyarenotlikelytobeabletodevelopcredibleestimatesattheSKUlevelthatthelogisticssystemwillrequire.Forthesereasonsitwillseldombethecasethatthesetoolswillformthebasisofasuccessfuldemandforecastingprocedureinalogisticssystem.Consensusmethods.Asanalternativetothe"bottom-up"surveyapproaches,consensusmethodsuseasmallgroupofindividualstodevelopgeneralforecasts.Ina“JuryofExecutiveOpinion”,forexample,agroupofexecutivesinthefirmwouldmeetanddevelopthroughdebateanddiscussionageneralforecastofdemand.Eachindividualwouldpresumablycontributeinsightandunderstandingbasedontheirviewofthemarket,theproduct,thecompetition,andsoforth.Onceagain,whiletheseexecutivesareundoubtedlyexperienced,theyarehardlydisinterestedobservers,andtheopportunityforbiasedinputsisobvious.Amoreformalconsensusprocedure,called“TheDelphiMethod”,hasbeendevelopedtohelpcontroltheseproblems.Inthistechnique,apanelofdisinterestedtechnicalexpertsispresentedwithaquestionnaireregardingaforecast.Theanswersarecollected,processed,andre-distributedtothepanel,makingsurethatallinformationcontributedbyanypanelmemberisavailabletoallmembers,butonananonymousbasis.Eachexpertreflectsonthegatheringopinion.Asecondquestionnaireisthendistributedtothepanel,andtheprocessisrepeateduntilaconsensusforecastisreached.Consensusmethodsareusuallyappropriateonlyforhighlyaggregateandusuallyquitelong-rangeforecasts.Onceagain,theirabilitytogenerateusefulSKUlevelforecastsisquestionable,anditisunlikelythatthisapproachwillbethebasisforasuccessfuldemandforecastingprocedureinalogisticssystem.Judgment-basedmethodsareimportantinthattheyareoftenusedtodetermineanenterprise'sstrategy.Theyarealsousedinmoremundanedecisions,suchasdeterminingthequalityofapotentialvendorbyaskingforreferences,andtherearemanyotherreasonableapplications.Itistruethatjudgmentbasedtechniquesareaninadequatebasisforademandforecastingsystem,butthisshouldnotbeconstruedtomeanthatjudgmenthasnoroletoplayinlogisticsforecastingorthatsalespeoplehavenoknowledgetobringtotheproblem.Infact,itisoftenthecasethatsalesandmarketingpeoplehavevaluableinformationaboutsalespromotions,newproducts,competitoractivity,andsoforth,whichshouldbeincorporatedintotheforecastsomehow.Manyorganizationstreatsuchdataasadditionalinformationthatisusedtomodifytheexistingforecastratherthanasthebaselinedatausedtocreatetheforecastinthefirstplace.ExperimentalApproaches.Anotherapproachtodemandforecasting,whichisappealingwhenanitemis"new"andwhenthereisnootherinformationuponwhichtobaseaforecast,istoconductademandexperimentonasmallgroupofcustomersandtoextrapolatetheresultstoalargerpopulation.Forexample,firmswilloftentestanewconsumerproductinageographicallyisolated"testmarket"toestablishitsprobablemarketshare.Thisexperienceisthenextrapolatedtothenationalmarkettoplanthenewproductlaunch.Experimentalapproachesareveryusefulandnecessaryfornewproducts.Butforexistingproductsthathaveanaccumulatedhistoricaldemandrecorditseemsintuitivethatdemandforecastsshouldsomehowbebasedonthisdemandexperience.Formostfirms(withsomeverynotableexceptions)thelargemajorityofSKUsintheproductlinehavelongdemandhistories.Intheearlystagesofnewproductdevelopmentitisimportanttogetsomeestimateofthelevelofpotentialdemandfortheproduct.Avarietyofmarketresearchtechniquesareusedtothisend.CustomerSurveysaresometimesconductedoverthetelephoneoronstreetcorners,atshoppingmalls,andsoforth.Thenewproductisdisplayedordescribed,andpotentialcustomersareaskedwhethertheywouldbeinterestedinpurchasingtheitem.Whilethisapproachcanhelptoisolateattractiveorunattractiveproductfeatures,experiencehasshownthat"intenttopurchase"asmeasuredinthiswayisdifficulttotranslateintoameaningfuldemandforecast.Thisfallsshortofbeingatrue“demandexperiment”.ConsumerPanelsarealsousedintheearlyphasesofproductdevelopment.Hereasmallgroupofpotentialcustomersarebroughttogetherinaroomwheretheycanusetheproductanddiscussitamongthemselves.Panelmembersareoftenpaidanominalamountfortheirparticipation.Likesurveys,theseproceduresaremoreusefulforanalyzingproductattributesthanforestimatingdemand,andtheydonotconstitutetrue“demandexperiments”becausenopurchasestakeplace.TestMarketingisoftenemployedafternewproductdevelopmentbutpriortoafull-scalenationallaunchofanewbrandorproduct.Theideaistochoosearelativelysmall,reasonablyisolated,yetsomehowdemographically"typical"marketarea.IntheUnitedStates,thisisoftenamediumsizedcitysuchasCincinnatiorBuffalo.Thetotalmarketingplanfortheitem,includingadvertising,promotions,anddistributiontactics,is"rolledout"andimplementedinthetestmarket,andmeasurementsofproductawareness,marketpenetration,andmarketsharearemade.Whilethesedataareusedtoestimatepotentialsalestoalargernationalmarket,theemphasishereisusuallyon"fine-tuning"thetotalmarketingplanandinsuringthatnoproblemsorpotentialembarrassmentshavebeenoverlooked.Forexample,andextensivelytest-marketeditsPringlespotatochipproductmadewiththefatsubstituteOlestratoassurethattheproductwouldbebroadlyacceptabletothemarket.Relational/CausalApproaches.Theassumptionbehindacausalorrelationalforecastisthat,simplyput,thereisareasonwhypeoplebuyourproduct.Ifwecanunderstandwhatthatreason(orsetofreasons)is,wecanusethatunderstandingtodevelopademandforecast.Forexample,ifwesellumbrellasatasidewalkstand,wewouldprobablynoticethatdailydemandisstronglycorrelatedtotheweather-wesellmoreumbrellaswhenitrains.Oncewehaveestablishedthisrelationship,agoodweatherforecastwillhelpusorderenoughumbrellastomeettheexpecteddemand."TimeSeries"Approaches.Atimeseriesprocedureisfundamentallydifferentthanthefirstthreeapproacheswehavediscussed.Inapuretimeseriestechnique,nojudgmentorexpertiseoropinionissought.Wedonotlookfor"causes"orrelationshipsorfactorswhichsomehow"drive"demand.Wedonottestitemsorexperimentwithcustomers.Bytheirnature,timeseriesproceduresareappliedtodemanddatathatarelongitudinalratherthancross-sectional.Thatis,thedemanddatarepresentexperiencethatisrepeatedovertimeratherthanacrossitemsorlocations.Theessenceoftheapproachistorecognize(orassume)thatdemandoccursovertimeinpatternsthatrepeatthemselves,atleastapproximately.Ifwecandescribethesegeneralpatternsortendencies,withoutregardtotheir"causes",wecanusethisdescriptiontoformthebasisofaforecast.Inonesense,allforecastingproceduresinvolvetheanalysisofhistoricalexperienceintopatternsandtheprojectionofthosepatternsintothefutureinthebeliefthatthefuturewillsomehowresemblethepast.Thedifferencesinthefourapproachesareinthewaythis"searchforpattern"isconducted.Judgmentalapproachesrelyonthesubjective,ad-hocanalysesofexternalindividuals.Experimentaltoolsextrapolateresultsfromsmallnumbersofcustomerstolargepopulations.Causalmethodssearchforreasonsfordemand.Timeseriestechniquessimplyanalyzethedemanddatathemselvestoidentifytemporalpatternsthatemergeandpersist.外文翻譯1：需求預測需求預測的重要性產品需求預測，對任何供應商、制造商或零售商都是至關重要的。預測未來的需求將決定應購買、生產、出貨的數量。需求預測是必要的，因為基本操作過程中，從供應商的原材料到成品的商品，到顧客手中，需要一定的時間。大多數的企業不能簡單地等待需求出現，然后再作出反應。相反，他們必須預先考慮并規劃未來的需求，使他們能在客戶訂單出現后立即作出反應。或者換句話說，大多數廠家是“為庫存”，而不是“為訂單”而生產——他們提前計劃，然后再調配庫存產成品到目標地點。因此，一旦客戶訂單出現，它就可以完成。由于大多數用戶不愿意花時間等待，在實際過程中，他們希望整個供應鏈根據他們的訂單來運轉。一個訂單周期可能需要數周或數月，從供應商和分包裝配，到制造產品，再經過最終裝運的訂單到達客戶。公司提供快速交貨到客戶往往會迫使所有的競爭者在市場上保持充足的成品庫存，以提供快速訂單周期。因此，幾乎每一個組織包括制造部門或訂單的基礎是對未來的需求預測。能夠準確預測需求，給公司機會通過確定水準測量與生產數量、理順交通運輸、規劃高效率的物流運作來控制成本。一般的做法，準確的需求預測能導致有效率的運作和高水平的客戶服務，同時不準確的預測，將不可避免地導致效率低下成本高的運作和低水準服務。在許多供應鏈中，我們提高物流過程效率和效能的關鍵是要提高對需求的預測水平。預測的一般方法所有公司都預測需求，但很難找到兩家用一種需求預測方法的公司。在過去的幾十年中，有很多不同的預測方法運用于若干不同的應用領域，包括工程和經濟學。很多這樣的方法已經應用到實際的問題中，對需求的預測在物流系統中，取得了不同程度的成功。大多數商業軟件包支持需求預測，在物流系統中包括幾十種不同的預測算法，分析師可以使用產生替代性需求的預測。雖然數十種不同的預測技術存在，但幾乎任何一個預測的程序大致可分到下列四項基本分類：1、主觀判斷的辦法。這種判斷方法的本質是，假設有其它人知道，并能告訴你正確的答案。也就是通過以判斷為基礎的技術，我們收集了解需求的人的見解。舉例來說，我們可能會進行一項調查，以客戶基礎，估計我們在下個月的銷售收入。就其性質而言，是判斷為基礎的預測，用主觀和定性數據，以預測未來的結果。他們本身就依靠專家的意見、經驗、判斷、直覺、猜想等“軟”數據。這些技巧經常被用在沒有歷史數據情況下，由于引入了新的產品或服務，對預測的影響發生了根本變化，如新的技術、環境的改變、文化的變化、法律的變化等。一些比較常用的程序包括以下幾個方面：（1）、調查。這是一種“自下而上”的辦法，每一個人的貢獻一部分，將成為最后的預測。舉例來說，我們可能會以我們的客戶基礎為樣本，來估計今后一個時期的需求。或者，我們可能會收集我們的銷售隊伍每個營業員今后一段時期預計的銷售。這種做法至少在某種意義上說，我們從處在那個位置的人了解一些有關未來的需求。在另一方面，在實踐中有已經被證明是存在嚴重的偏見的這些工具可能導致困難和昂貴的花銷從顧客收集數據。歷史還表明，調查“打算購買”通常會高估實際需求-喜歡一個產品是一回事，但實際上購買它往往是另一回事。銷售人員也可能故意（甚至有意無意）夸大或低估自己的銷售預測，他們相信他們的主管希望聽到他們說的。如果銷售人員（或客戶群）認為，他們的預測將決定今后一個時期成品庫存的水平，他們可能被誘惑提高預期需求和預算，以確保良好存貨可用性。即使這些偏見是可以消除或控制的，另一個嚴重問題，將很可能維持不變。銷售人也許能估計其每周銷售量或總銷售量，但是卻不太可能在存貨單元一級發展對物流系統可信的預測。基于這些原因，如果情況屬實，會很難在這些工具的基礎上形成一個對物流系統成功的需求預測程序。（2）、協商的方法。作為一種替代，以“自下而上”的統計調查、協商的方法，利用一小群個人預測來發展一般的預測。在“陪審團的執行意見”里，舉例來說，某集團總裁在該公司將通過辯論和討論一般預測的需求來滿足和發展。在洞察和理解的基礎上，每一個人的看法、市場、產品、競爭觀念等等大概將有助于他們。再次，盡管這些高管，無疑是有經驗的，但他們不是超然的觀察員，并顯而易見的有機會錯誤的投入。一個較正式的協商程序，是以所謂的“德爾菲法”幫助控制這些問題。在這種技術的一個小組，向超然的技術專家介紹同一份問卷以進行預測。答案經過采集、處理，并重新分發到小組，確保提供給所有成員，但需在一個匿名的基礎上。每個專家對所收集的意見進行反映。第二次問卷調查再分發給各小組，反復這個過程，直至達成預測共識。達成共識的方法，通常只適宜高度總結并需經過相當長的時間。再次，他們的能力差別使在存貨單元水平對物流系統的需求預測難度很大。判斷為基礎的方法是重要的，因為它們常常用來決定一個企業的戰略。它們也可用于更為簡單平凡的決策，如確定一個潛在的供應商所要求的質量的參考作用，而且還有許多其他的合理應用。以判斷為基礎的技術對基礎需求預測系統是不夠的，但是這不應當被理解為，判斷在物流預測或銷售人員中并沒有發揮作用。事實上，在很多情況下，銷售和營銷人的寶貴資料、促銷活動、新產品、競爭對手的活動等等應或多或少納入預測。許多組織把這些數據作為補充資料，是用來修改現有的預測，而不是作為基準數據來建立預測。2、實驗方法。需求預測的另一種做法是，當一個項目是“新”的時，沒有其他資料為根據進行預測，只能對一小群客戶進行實驗，并根據推斷結果推廣。例如，公司經常會為考察一個新的消費產品，在地理上孤立出“試驗市場”，以確定其可能的市場份額。這一經驗，然后推廣到全國市場計劃，進行新產品的推出。實驗的做法是十分有益和必要的，但對有需求紀錄的現有產品，似乎直觀的需求預測應該或多或少在需求的經驗基礎上。對于大多數企業（一些十分顯著的例外），大部分的產品，在產品線上有長期的需求的歷史。在新產品開發的早期階段，得到一些人估計的產品的潛在需求水平是非常重要的。不同的市場研究技術用于這一目的。在顧客意見調查中，有時進行電話調查或在商場等地方進行街頭問卷調查。對潛在的客戶進行新產品展示或描述，并問他們是否有興趣購買該項目。這種做法雖然可以幫助區分不同產品間吸引力的不同，但經驗表明，以“采購意向”為衡量標準，很難轉化為有意義的需求預測。這屬于短期的是一個真正的“需求”實驗。消費問題小組還用在早期階段的產品開發工作。一小群潛在的客戶聚集在一個房間里，他們可以使用該產品，并討論它們。小組成員往往是為他們的參與付出了面值。像調查中，這些過程都有益于分析產品屬性以估算需求，但們不構成真正的“需求實驗”，因為沒有購買的發生。測試市場往往是在新產品開發后使用，但事先必須在全國大規模推出新的品牌或產品。我們的構想是選擇一個相對較小，合理孤立的“典型”的市場領域。在美國，這往往是一個中型城市如辛辛那提或水牛。總的營銷計劃，包括廣告、促銷及分銷策略，是“滾出來”并落實在測試市場，以及度量取得的產品知名度，市場滲透和市場占有率均。這些數據被用來估計更大的國內市場潛在銷售，重點通常是“微調”整體市場營銷計劃，并確保沒有任何潛在問題被忽略。舉例來說，Proctor和Gamble廣泛推銷它的Pringles土豆片生產與脂肪替代品olestra,以保證該產品將被市場廣泛接受。3、關聯/因果法。在一個原因后的假設，簡單地說，別人買我們的產品是有原因的。如果我們能夠理解這個原因（或一套理由），我們可以利用它來制定一項需求預測。舉例來說，如果我們賣雨傘，在行人的立場上，我們可能會看到每天的需求是與天氣密切相關的-我們在下雨時銷售更多的雨傘。一旦我們建立了這種關系，一個良好的氣象預報將有助于我們準備足夠的雨傘，以應付預期的需求。4、“時間序列”的方法。時間序列的方法，和第一、三種我們已討論的方法從根本上不同。一個純粹的時間序列技術，沒有任何判斷或意見。我們不找在某種程度上“驅動”需求的“原因”或關系的因素，我們不檢驗項目或實驗與客戶的聯系。就其性質而言，時間序列的程序，適用于需求數據是縱向而非橫截面。這就是說，需求數據所代表的經驗，是一再重復的，而不是采取一刀切的物品或地點。本質的做法，是承認（或假設）需求發生的時間在重復的模式。如果我們能夠描述這些一般模式或傾向，而不考慮其“原因”，我們可以在此基礎上形成的一個預測。在某種意義上說，所有的預測程序涉及對歷史的經驗的分析，并預測未來，我們的前景有點類似于過去。這四種辦法的不同，是“尋找”的模式不同。主觀判斷的辦法，依賴于主觀的，特設分析外部的個人。實驗工具推斷結果，從少量的顧客推廣到大批人群。因果方法尋找需求原因。時間序列技術淺析需求數據本身，以確定時序模式出現，并持續下去。英語原文2：TheABCsofSupplyChainManagement

ByChristopherKochWhatissupplychainmanagement?Supplychainmanagementisthecombinationofartandsciencethatgoesintoimprovingthewayyourcompanyfindstherawcomponentsitneedstomakeaproductorservice,manufacturesthatproductorserviceanddeliversittocustomers.Thefollowingarefivebasiccomponentsforsupplychainmanagement.1.Plan-Thisisthestrategicportionofsupplychainmanagement.Youneedastrategyformanagingalltheresourcesthatgotowardmeetingcustomerdemandforyourproductorservice.Abigpieceofplanningisdevelopingasetofmetricstomonitorthesupplychainsothatitisefficient,costslessanddelivershighqualityandvaluetocustomers.2.Source-Choosethesuppliersthatwilldeliverthegoodsandservicesyouneedtocreateyourproductorservice.Developasetofpricing,deliveryandpaymentprocesseswithsuppliersandcreatemetricsformonitoringandimprovingtherelationships.Andputtogetherprocessesformanagingtheinventoryofgoodsandservicesyoureceivefromsuppliers,includingreceivingshipments,verifyingthem,transferringthemtoyourmanufacturingfacilitiesandauthorizingsupplierpayments.Make-Thisisthemanufacturingstep.Scheduletheactivitiesnecessaryforproduction,testing,packagingandpreparationfordelivery.Asthemostmetric-intensiveportionofthesupplychain,measurequalitylevels,productionoutputandworkerproductivity.Deliver-Thisisthepartthatmanyinsidersrefertoas"logistics."Coordinatethereceiptofordersfromcustomers,developanetworkofwarehouses,pickcarrierstogetproductstocustomersandsetupaninvoicingsystemtoreceivepayments.Return-Theproblempartofthesupplychain.Createanetworkforreceivingdefectiveandexcessproductsbackfromcustomersandsupportingcustomerswhohaveproblemswithdeliveredproducts.Whatdoessupplychainmanagementsoftwaredo?Supplychainmanagementsoftwareispossiblythemostfracturedgroupofsoftwareapplicationsontheplanet.Eachofthefivemajorsupplychainstepspreviouslyoutlinedcomposesdozensofspecifictasks,manyofwhichhavetheirownspecificsoftware.Therearesomelargevendorsthathaveattemptedtoassemblemanyofthesedifferentchunksofsoftwaretogetherunderasingleroof,butnoonehasacompletepackage.Integratingthedifferentsoftwarepiecestogethercanbeanightmare.Perhapsthebestwaytothinkaboutsupplychainsoftwareistoseparateitintosoftwarethathelpsyouplanthesupplychainandsoftwarethathelpsyouexecutethesupplychainstepsthemselves.Supplychainplanning(SCP)softwareusesfancymathalgorithmstohelpyouimprovetheflowandefficiencyofthesupplychainandreduceinventory.SCPisentirelydependentuponinformationforitsaccuracy.Ifyou'reamanufacturerofconsumerpackagedgoodsforexample,don'texpectyourplanningapplicationstobeveryaccurateifyoucan'tfeedthemaccurate,up-to-dateinformationaboutcustomerordersfromyourretailcustomers,salesdatafromyourretailercustomers'stores,manufacturingcapacityanddeliverycapability.Thereareplanningapplicationsavailableforallfiveofthemajorsupplychainstepspreviouslylisted.Arguablythemostvaluable(andcomplexandpronetoerror)isdemandplanning,whichdetermineshowmuchproductyouwillmaketosatisfyyourdifferentcustomers'demands.Supplychainexecution(SCE)softwareisintendedtoautomatethedifferentstepsofthesupplychain.Thiscouldbeassimpleaselectronicallyroutingordersfromyourmanufacturingplantstoyoursuppliersforthestuffyouneedtomakeyourproducts.DoIneedtohaveERPsoftwarebeforeIinstallsupplychainsoftware?Thisisaverycontroversialsubject.YoumayneedERPifyouplantoinstallSCPapplicationsbecausetheyarereliantuponthekindofinformationthatisstoredinthemostquantityinsideERPsoftware.TheoreticallyyoucouldassembletheinformationyouneedtofeedtheSCPapplicationsfromlegacysystems(formostcompaniesthismeansExcelspreadsheetsspreadoutallovertheplace),butitcanbenightmarishtotrytogetthatinformationflowingonafast,reliablebasisfromalltheareasofthecompany.ERPisthebatteringramthatintegratesallthatinformationtogetherinasingleapplication,andSCPapplicationsbenefitfromhavingasinglemajorsourcetogotoforup-to-dateinformation.MostCIOswhohavetriedtoinstallSCPapplicationssaytheyaregladtheydidERPfirst.TheycalltheERPprojects"puttingyourinformationhouseinorder."Ofcourse,ERPisexpensiveanddifficult,soyoumaywanttoexplorewaystofeedyourSCPapplicationstheinformationtheyneedwithoutdoingERPfirst.SCEapplicationsarelessdependentupongatheringinformationfromaroundthecompany,sotheytendtobeindependentoftheERPdecision.Butchancesare,you'llneedtohavetheSCEapplicationscommunicatewithERPinsomefashion.It'simportanttopayattentiontoSCEsoftware'sabilitytointegratewiththeInternetandwithERPorSCPapplicationsbecausetheInternetwilldrivedemandforintegratedinformation.Forexample,ifyouwanttobuildaprivatewebsiteforcommunicatingwithyourcustomersandsuppliers,youwillwanttopullinformationfromSCE,SCPandERPapplicationstogethertopresentupdatedinformationaboutorders,payments,manufacturingstatusanddelivery.Whatisthegoalofinstallingsupplychainmanagementsoftware?BeforetheInternetcamealong,theaspirationsofsupplychainsoftwaredevoteeswerelimitedtoimprovingtheirabilitytopredictdemandfromcustomersandmaketheirownsupplychainsrunmoresmoothly.Butthecheap,ubiquitousnatureoftheInternet,alongwithitssimple,universallyacceptedcommunicationstandardshavethrownthingswideopen.Now,theoreticallyanyway,youcanconnectyoursupplychainwiththesupplychainsofyoursuppliersandcustomerstogetherinasinglevastnetworkthatoptimizescostsandopportunitiesforeveryoneinvolved.ThiswasthereasonfortheB2Bexplosion;theideathateveryoneyoudobusinesswithcouldbeconnectedtogetherintoonebighappy,cooperativefamily.Ofcourse,therealitybehindthisvisionisthatitwilltakeyearstocometofruition.ButconsideringthatB2Bhasonlybeenaroundforafewyears,someindustrieshavealreadymadegreatprogress,mostnotablyconsumer-packagedgoods(thecompaniesthatmakeproductsthatgotosupermarketsanddrugstores),hightechnologyandautos.Whenyouaskthepeopleonthefrontlinesintheseindustrieswhattheyhopetogainfromtheirsupplychaineffortsinthenearterm,theywillallrespondwithasingleword:visibility.Thesupplychaininmostindustriesislikeabigcardgame.Theplayersdon'twanttoshowtheircardsbecausetheydon'ttrustanyoneelsewiththeinformation.Butiftheyshowedtheirhandstheycouldallbenefit.Supplierswouldn'thavetoguesshowmuchrawmaterialstoorder,andmanufacturerswouldn'thavetoordermorethantheyneedfromsupplierstomakesuretheyhaveenoughonhandifdemandfortheirproductsunexpectedlygoesup.Andretailerswouldhavefeweremptyshelvesiftheysharedtheinformationtheyhadaboutsalesofamanufacturer'sproductinalltheirstoreswiththemanufacturer.TheInternetmakesshowingyourhandtootherspossible,butcenturiesofdistrustandlackofcoordinationwithinindustriesmakeitdifficult.Whatissupplychaincollaboration?Let'slookatconsumerpackagedgoodsasanexampleofcollaboration.Iftherearetwocompaniesthathavemadesupplychainahouseholdword,theyareWal-MartandProcter&Gamble.Beforethesetwocompaniesstartedcollaboratingbackinthe'80s,retailerssharedverylittleinformationwithmanufacturers.ButthenthetwogiantsbuiltasoftwaresystemthathookedP&GuptoWal-Mart'sdistributioncenters.WhenP&G'sproductsrunlowatthedistributioncenters,thesystemsendsanautomaticalerttoP&Gtoshipmoreproducts.Insomecases,thesystemgoesallthewaytotheindividualWal-Martstore.ItletsP&Gmonitortheshelvesthroughreal-timesatellitelink-upsthatsendmessagestothefactorywheneveraP&Gitemswoopspastascannerattheregister.Withthiskindofminute-to-minuteinformation,P&Gknowswhentomake,shipanddisplaymoreproductsattheWal-Martstores.NoneedtokeepproductspiledupinwarehousesawaitingWal-Mart'scall.Invoicingandpaymentshappenautomaticallytoo.ThesystemsavesP&Gsomuchintime,reducedinventoryandlowerorder-processingcoststhatitcanaffordtogiveWal-Mart"low,everydayprices"withoutputtingitselfoutofbusiness.CiscoSystems,whichmakesequipmenttohookuptotheInternet,isalsofamousforitssupplychaincollaboration.Ciscohasanetworkofcomponentsuppliers,distributorsandcontractmanufacturersthatarelinkedthroughCisco'sextranettoformavirtual,just-in-timesupplychain.WhenacustomerordersatypicalCiscoproduct-forexample,arouterthatdirectsInternettrafficoveracompanynetwork-throughCisco'swebsite,theordertriggersaflurryofmessagestocontractmanufacturersofprintedcircuitboardassemblies.Distributors,meanwhile,arealertedtosupplythegenericcomponentsoftherouter,suchasapowersupply.Cisco'scontractmanufacturers,someofwhommakesubassembliesliketherouterchassisandotherswhoassemblethefinishedproduct,alreadyknowwhat'scomingdowntheorderpipebecausethey'veloggedontoCisco'sextranetandlinkedintoCisco'sownmanufacturingexecutionsystems.SoonafterthecontractmanufacturersreachintoCisco'sextranet,theextranetstartspokingaroundthecontractor'sassemblylinetomakesureeverythingis