什么是事件？
促销活动 竞品促销 数据错误 缺货
事件有哪些影响？
数据质量 需求规律 模型预测能力 未来需求分析
如何应用事件？
清洗数据 还原历史模式 分析事件影响值 事件重现或规避
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从预测中获得获得更多信息
预测追踪
• 张三为什么将产品A在7月份预测从435件修改为738件？ • 李四以往对产品B预测准确率是多少？ • 每个同事对产品C在7月份的预测分别是多少？哪一个更可靠？
判别非持续销售的原则：
• 季节性商品为连续六个月无销售纪录 注
• 常销品为连续三个月无销售纪录
非持续
销售
销售一年 以上
预测品项
产品
销售长度 注
计算销售长度： • 有制造停止日期时，
扣掉第一笔有销售，
• 无制造停止日期时， 即可用最后一笔销
售扣掉第一笔销售
销售一年 以下
持续 销售
有延续 关系
未建立延 续关系
模型运算
历史需求模式 事件影响量
基准预测 季节性 / 趋势性
相关性回归分析
数据清洗
营销活动
销售流水 特殊事件
历史销售
订单信息 项目计划
营销活动
销售目标
上下市计划 竞品信息
需求分析
市场信息
政治政策
需求 计划
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分析历史状况获得需求模式
历史销售
• 销售流水 • 数据清洗 • 特殊事件 • 营销活动
分类
总量预测
比率1
100%
Jan
1000
渠道类别预测 经销商 商场KA 海外销售
100% 40% 40% 20%
1000 400 400 200
区域类别预测 80%
800
华南区
37.5%
300
广州分公司 40%
120
SKU1
30%
36
SKU2
70%
84
深圳分公司 60%
180
华北区
62.5%
500
产品类别预测 类别1 SKU1 SKU2 类别2
• 间歇性需求，且每月需求偏差不大 • 以项目性产品为主，MTO管理 • 重点把握项目信息和业务信息
• 平滑式需求，趋势性、季节性较稳定 • 以MTS管理为主，制定稳定的生产计划 • 可依据历史销量获得定量预测结果 • 避免频繁的营销活动影响需求稳定性 • 对稳定性偏低产品需重视事件影响
• 离散式波动需求 • 以项目性产品为主，MTO管理 • 重点把握项目信息
周计划 1
复审排产计划 23 4 5
确定排程计划 67 8
复核采购计划 9 10 11 12 13
本期物流出库周计划
•
A•
【冻结时栅】 •
物流出库排程：
- 工厂库存 vs. 出货订单量 - 本期物流出库周计划
复查供需异动：
- 复审本期排产时程，物料齐套异动 - 复审本期订单异动、客户反馈
异动处理方法确认
无间歇性 需求
Step2:预测模型评估
分析报告
确认原因 (如上下市数 据未正常维护)
间歇性 需求
确认原因 (如销售不佳/ 项目型产品)
无需 预测
有离群值 无离群值
确认原因并 设定事件
预测 模型
将旧品历史数 据当作新品数 据进行预测
规划 替代方案
准确率分析 与后续建议
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滚动导入至月度S&OP产销规划
生产计划期
物料备货期
【10%/20%可修改】 物流出货期
【50%可修改】
计划排产期
【100%锁定】
AB
C
月预测
1
2
3
4
5
6
7
S&OP中长期计划 【100%可修改】
D
8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
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如何进行需求预测管理
建立产品需求差异化预测策略
Div.
(
10 平需 均求 月稳 销定 量性
标 准 差
创新性产品
F
G
长销品 D E
C
A
B
高 效
供
应
)
5
快
J
捷
H
供
I
应
K
0
0
0.4
需求频率 1.0
( 有实际需求月数 Div. 上市月数 )
• 新上市产品，需求不确定 • 结合定性预测分析潜在需求 • 避免大批量生产 • 根据试销需求快速调整供应策略
应用科学预测模型获得需求趋势
常见的预测分析模型
自我回归整合移动平均ARIMA
指数平滑 移动平均
间歇性需求分析
离散分析
类比式预测
巴斯扩散
数据曲线侦测
目标
市场 信息
多因素 分析
准确度 分析
定性 调查
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库存
政策
预测分析模型的结果
模型参数
趋势性
稳定性 季节性 规律性
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模型运算
• 历史需求模式 • 事件影响量 • 基准需求曲线 • 季节性/趋势性
需求分析
• 销售目标 • 营销活动 • 订单信息 • 市场信息 • 项目计划 • 竞品信息 • 上下市计划 • 政治政策
根据产品需求特性确定预测模型
Step1:数据准备(产品数据基本分析)
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选择恰当的位置进行预测
物料/半成品 A
总部/类别
总部/类别/SKU B
大区/类别/SKU 大区/客户/SKU
客户/SKU/门店 C
需求波动范围
C A
B
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历史状况 + 需求模式 + 因素调整
C
• 评估预测量 • 新产品上线规划 • 产线产能调整规划
【计划时界】• 确定采购供应计划
B
• 本期MPS物料齐套进度或异动 • 确定本期订单、客户反馈及预测冲销 • 根据下期预测确定下期排程计划
【协议时栅】• 运行下期MPS，复核下期采购计划
D
• 评估中长期产销规划
- 产线调整规划 - 新品规划
【计划时界】•
销售分析
• 王五要求增加产品D的下单量，他的依据是什么？ • 产品E即将进入需求淡季，现有库存量能否满足该产品的预测量？ • 根据现有的库存，还需要生产多少才能满足需求和目标周转率？
目标规划
• 产品F进入需求旺季，应该策划哪种活动才能更好地提一下订购量？ • 根据现有预测量，销售目标达成的机会有多大？ • 今年的业绩达成喜人，明年的目标该如何制定才更合理和有激励性？
- 供应商调整计划
中长期目标规划
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100% 30% 60% 40% 70%
1000 300 180 120 700
Feb
1500
Mar
1300
……
……
1500
1300
……
450
260
……
600
520
……
450
520
……
1050
780
……
750
520
……
450
156
……
315
62
……
135
94
……
300
364
0
1300
……
1050
390
……
315
117
……
735
273
……
450
910
……
Dec
1800
1800 720 360 720
1080 880 548 354 194 332 200
1800 720 288 432 1080
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关注历史事件对需求的影响
事件影响值 MAPE 离群值 R-Square 随机性因素 MAD
需求模式 预测值
还需要关注那些？
多人 协同
预测值 调整
组合 预测
市场
产品
版本 记录
多维度 分析
财务 生产
多面性的分析与沟通
总部评 估需求
目标 达成量
消费者 需求倾向
经销商 销售计划
竞争者 产品促销
上下信息一致的协同计划
营销计划
策略目标 调整
新产品 计划
营销 计划
计划流程
新品 计划
上下市 计划
供应 计划
产品销量
渠道需求 财务达成
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多层次的总/分互动
销售
财 总量 产 务 ￥/# 品
生产
产品类别
Key Point:
- 不同纬度的数据重新聚合 - 计算各个层级的预测值 - 定义向下层级的分配比率 - 下层级预测调整的向上汇整