解析物流预测的方法(doc 9页)

解析物流预测的方法目录：
1、需求预测平台
2、成功预测的策略
3、科学预测的关键因素
4、实例

 

解析物流预测的方法内容摘要：
　　供应链管理专家们曾经预言：21世纪创造供应链价值最大化的武器将是基于需求的管理。70年代是质量管理的时代，TQM是人们最常提到的话题；80年代追求的是精益制造，JIT、柔性生产、零库存成为时代的主旋；90年代，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、客户服务、响应时间和运营成本的改进是这个时代的目标。时至今日，需求管理已经成为企业持续成功的必要条件，拥有好的需求预测的公司的抗风险性明显较高。
　　某年，电子企业承受了由严重反差的需求预测而带来的库存压力，这让我们不得不反思一个问题：为什么在2000年的下半年，电子行业的预测会如此看走眼呢？事实上，从执行主管到营销经理以及供应链计划者，每个人都对其它制造行业几个月前已经发出的销售急速下滑的警报视而不见，即使是高级的软件工具也没能对过高的需求预计给予警告。为什么会这样呢？
　　答案是复杂的。既有人为的因素--不愿意接受繁荣就此结束的事实，也有技术上的因素--许多公司实施的SCM(供应链管理)软件和CRM(客户关系管理)软件发出的信号不强，或是根本没有信号。更糟的是，很多使用这些工具的人缺乏进行长期预测的能力，因而只有从最近的趋势外推预测需求。
　　历史的悲剧会重演吗？药方似乎只有一个--运用需求管理创造公司价值。这里的需求管理已不在是营销和计划部门简单的运用软件工具进行的短期预测，而是贯穿于整个供应链、产品开发、技术战略、服务支持和组织设计这一系列领域的长期和短期的需求预测和管理。第一步要做的是--改进短期生产进度安排和长期需求预测所需的服务平台。

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