Study on Forecasting and Managing the Demand of Manufacturing Enterprises under Supply Chain Situation
董冲① DONG Chong；段沛佑② DUAN Pei-you
（①山东怡之航集装箱物流有限公司，青岛 266071；②山东现代物流供应链管理研究发展中心，青岛 266071）
（①Shandong Eimskip Container Depot Co.，Ltd.，Qingdao 266071，China；
②Shandong Modern Logistics Supply Chain Management Research and Development Center，Qingdao 266071，China）
摘要：精准的需求预测是管理整条供应链的源头，是反应市场需求波动的晴雨表，产品的缺货和脱销将给企业带来巨大损失。企业需要通过有效的预测分析手段制定精确的需求预测计划，提高预测精度,从而提供相对有效的决策参考。
Abstract: Demand forecasting precision is the source of the whole supply chain management, which reflects the fluctuation of demand of market. The shortage of products will bring huge losses to the enterprise. Enterprises need to establish accurate demand forecasting program through effective analysis means, to premote the prediction accuracy, and provide a relatively effective decision-making reference.
关键词：供应链；制造企业；预测
Key words: supply chain；manufacturing enterprises；prediction
中图分类号：F252 文献标识码：A
文章编号：1006-4311（2014）07-0020-02
1 供应链条件下我国制造企业需求预测管理的现状
需求预测对供应链管理来说一直是巨大的挑战，供应链出现新的趋势使预测的准确性变得更加困难，在新的全球性市场中，不确定性、竞争压力和变化无常的客户需求已使制造商改变传统生产产品导向的销售方式，采取敏捷、重视伙伴关系的客户导向新策略，这给供应链管理带来新的挑战，制造企业通过业务外包、全球采购以及基于拉动的需求驱动策略来降低成本和提高响应速度，需求驱动策略要求具有敏捷的响应系统。制造企业认识到，管理涉及众多全球伙伴的、复杂和迅速变化的供应链流程，需要采强大的预测管理作为支撑。供应链价值最大化的武器将是基于需求的管理，全球化、产品生命周期的缩短和产业细分使企业间的竞争转为供应链间的竞争，库存管理、客户服务、响应时间和运营成本改进成为企业的核心竞争要素，需求预测管理也成为企业持续成功的必要条件，拥有好的需求预测管理的公司的抗风险性明显高于行业公司。
2 供应链条件下我国制造企业需求预测管理面临的问题
2.1 全球化导致供应链结构层级加大，管理时间难以控制，需求不确定性加大 全球化导致企业在全球范围内购买原材料和销售产品，供应链囊括了更远距离、更多数量的跨洲、跨时区的合作者们，供应链成员的类型及数量使得管理变得复杂，如何优化供应链需求以降低供应链管理的复杂性，成为很多企业思考的重点，预测管理离实际销售点更远。
2.2 产品多样化和产品生命周期缩短导致需求预测范围增大 激烈的竞争使制造商和供应链不断地推出新产品，产品种类不断增加，产品会在细分市场中销售，会更灵敏地反映细小的需求变化，预测变得更加的困难。生产周期缩短导致快速的库存周转，则会导致更高总库存存储成本，随着预测期限的增加，对数据的预测误差也会越来越大，产品种类繁多增加了预测的难度。
2.3 客户需求的个性化和预测分散化，难以实现集中预测 客户需求的品质变得越来越个性导致全球市场难以标准化，加大了需求的波动性，这种趋势导致难以集中需求预测，因此，一旦预测错误就会带来巨大损失，而集中预测比分散预测更准确，预测是可以集中进行的。
3 供应链条件下制造企业改善需求预测管理主要方法和对策
3.1 改变预测策略目标，建立基于区间预测的柔性预测管理体系 首先要确定预测目标，改变传统的需求数值点的预测方法，使用需求数值区间的预测方法。需求数值区间可以确定供应合同的实施和临时计划的执行在合理范围，如果实际需求在预测需求区间的最高点或最低点都会有相应解决方案，区间预测可以被用在柔性合同、采购战略和财务规划上，由于区间预测使公司具备了控制不同市场情况的能力，因此增强了公司的运营柔性。运用区间预测方法还有利于进行财务规划，区间分析的财务结果有助于企业制定应收账款、调整现金流以及股息政策。区间预测的价值在于它能给出供应链中各企业的需求，订货、客户、产能利用和其他的一些因素偏离预测均值的数据范围。区间预测方法的最大优势在于它们能促使所有的供应链成员在决策过程中考虑多种潜在情况，这种增加的灵活性在供应链断裂时就显示出了巨大的优势。
3.2 健全预测协调机制，构建整体协同的敏捷、柔性伙伴合同关系 制造企业在面临着需求不确定的情况下，除了改变预测目标外，还需要根据预测的多变性和局限性设计具有柔性的供应链体系以应对不断变化的需求模式，从而降低对需求预测的依赖。如通过建立健全需求预测机制，备选多源供应商体系，实现良好的供应商关系，实现双方信息的交互并建立供应商的长期合作关系以及对供应商产能的实时评估以确保采购的灵活性；通过信息网络连接供应商的工厂，获取其产能信息，制定“动态产能报告”，以防备供应链断裂或者需求模式改变的情况；签订基于区间预测的灵活性合同，合同规定了一个可能的执行范围，使得公司能够在观察到实际需求时对生产量进行调整，双方库存与需求信息交互、VMI运作机制的建立，确保可贸易伙伴间相互了解对方业务流程并分享数据，将降低由于缺货造成的生产损失，合作增强了合作伙伴间的关系，从而更容易的应对供应链断裂。
3.3 合理设置预测层级，实施风险分担的分布式预测管理 尽管供应链成员之间相互分担预测错误的风险并不能改进预测本身，然而风险分担能够缓和预测错误的负面影响，从而增加所有供应链成员的预期利润，提高供应链效率，通过回购、收益分享、实物期权等方式实现风险的分层次管理，同时也降低了库存，存货可以分散到数种产品、数个市场或者数个零售商中去，实现灵活调拨调配，
利用网络实现信息共享和协调供应链成员的作业计划，从而对供应链进行集成，供应链管理的高度优化还可以保证企业及时评估合作伙伴，并筛选出符合企业要求的优秀企业，建立统一的业绩标准，更好的管理供应链的各个环节，对供应链进行整体监控。
3.4 优化整合预测方法，减少影响需求预测的关键因素 制造企业的预测方法主要有定性和定量两大类，定性预测有德尔菲法、主观概率法、领先指标法、情景预测法等等，优点在于节约时间成本和资金成本、灵活性较强，受到数据缺乏的影响较小；缺点在于主观性太强，经验判断受限于个人认知水平，定量预测方法主要有时间序列预测法和因果分析法，各类也涉及多种单一模型预测方法。定量预测的优点在于以事实数据为样本，经过严密推理，有较强逻辑性和可信度，主观影响较小；缺点在于假定条件限制、灵活性小，对波动较大数据处理有效性低，现实条件往往无法满足模型假定。单一模型预测误差根据模型的选择不同而或大或小，而组合模型能够有效降低预测误差。通过几种定量方法或几种定性的方法的组合，或利用定性方法与定量方法大幅提高预测精度。
3.5 改进管理生产工艺，建立符合科学预测的管理流程 通过改进生产工艺并基于销售数据进行生产决策，改进业务流程，有助于解决需求波动引起的供需不平衡，加强前置期管理，采取协同策略，在新产品研发时，采取协同策略的企业能够快速地应对市场变化，当产品需要迅速改变、零部件需要该换运输路径和产品需要重新分配时，协同策略能更好的应对这些意外事件，从而能更好地应对瞬息万变的市场。建立供应链管理库存（VMI）、看板系统等精益协同运作平台，减小牛鞭效应，通过信息分享真实同步的销售数据使得供应商可以掌握真实的产品需求，消除了引起牛鞭效应。建立减少种类策略，当多种产品共用相同的零部件时，企业可以集中预测通用零部件的需求数量，从而使预测更加准确。使各种不同的产品共用通用的零部件可以分担需求风险。
4 结束语
在需求不确定性高的市场环境中，企业如何设计能灵活应对供需不平衡的供应链。这样的供应链也更具有柔韧性和抗拒供应断裂的能力。多数公司纷纷投资于这样的供应链以及相关计划，以获得更大的灵活性并减少预测误差。这样的供应链设计所提供的更大的柔韧性也进一步推动了供应链成员向着设计灵活性供应链的方向不断努力。
参考文献：
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