需求预测,S&OP,CPFR

需求预测是估计最终客户所需服务或产品数量的过程。需求预测技术包括使用当前或历史销售数据来预测未来需求。做出最终预测时要考虑的其他因素是季节性趋势或“事件”趋势。来自财务,销售的数据&通常会考虑营销和生产。一旦充分评估,得出的需求预测就是基于此组合信息。其他软件功能元素包括 营业额&运营计划(S&OP)。这是一个业务管理过程,它考虑了公司业务/财务和运营方面的数据,从而确定最适合整个组织而不是其一部分的预测或计划。

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避免在大流行中计划恐慌症:如何在新常态下进行预测?

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在大流行期间,零售商,品牌和消费品公司用来确定贸易量,定价和促销活动的基础已经动摇,甚至在某些情况下已经破裂。

CNH Industrial与Blue Yonder建立以客户为中心的售后供应链

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Blue Yonder宣布,资本货物公司CNH Industrial选择了Luminate Control Tower以及一些供应链计划解决方案(如预测和补货)作为其以客户为中心的售后市场供应链的中坚力量。

供应链事件-从需求计划到S&从OP到IBP:前线课程

供应链事件-从需求计划到S&从OP到IBP:前线课程

2020年1月14日,星期二-英国伯明翰

该供应链活动是一个免费的教育上午活动,专门为那些希望从一线回顾最佳实践和经验,以实施S&OP(销售和运营计划)和IBP(集成业务计划)的领先制造商而设计。

QAD Dyn​​aSys宣布发布DSCP 2019

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最新的需求和供应链计划软件具有全新的直观网络计划体验,协作计划流程控制,并由人工智能和高级供应链分析提供支持

QuickStart集成业务规划网络研讨会

QuickStart集成业务规划网络研讨会

网络研讨会注册-12月10日至12日。

管理供应链的企业必须始终能够适应不断变化的政治,经济,社会和技术格局。要在全球范围内应对所有这些变化,公司需要建立不同的业务运营模式,从而使其能够持续不断地发展。根据不断变化的经济环境以受控方式更新计划。

QAD Dyn​​aSys被IDC MarketScape Worldwide评为2019年供应链需求计划供应商评估的主要参与者

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这项研究是对特征的定量和定性评估,这些特征可以解释供应商在供应链需求计划空间中的成功,并有助于评估其当前和预期的市场表现。

QAD Dyn​​aSys在线DSCP日2019

QAD Dyn​​aSys在线DSCP日2019

2019年11月5日至06日。

QAD Dyn​​aSys将为期两天的需求与供应链计划领导力带到您的办公室。聆听制造商的成功案例和反馈,最佳实践,供应链发展叙述,以及有关S&OP / IBP,机器学习,高级分析,DDMRP,DDS&OP等的更多信息。

法国熟食品牌Fleury Michon采用FuturMaster技术切片股票

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法国超级市场,医疗保健设施和航空公司的主要食品供应商之一,弗勒里·米雄(Fleury Michon)已采用FuturMaster的预测技术来帮助预测其冷肉,即食和零食的未来需求和每日生产需求。

哈里宝’良好的供应链成功

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欧洲糖果生产商Haribo(包括果冻婴儿,熊糖和甘草糖)在全球拥有19个生产基地和10个分销中心。

QAD Dyn​​aSys在Gartner 2019差异化销售和运营计划系统魔力象限中被公认为挑战者

QAD Dyn​​aSys在Gartner 2019差异化销售和运营计划系统魔力象限中被公认为挑战者

需求和供应链计划解决方案提供商QAD Dyn​​aSys宣布,Gartner,Inc.在Gartner 2019年5月差异化销售和运营计划系统魔力象限中将QAD Dyn​​aSys提名为挑战者。 QAD Dyn​​aSys是QAD Inc.的子公司。

对于任何类型的业务,预测需求都是一项重要任务。准确预测对特定商品和服务的需求有助于公司及时订购原材料并安排这些产品的生产,从而有可能快速有效地满足消费者订单,而无需建立大量库存来增加税收业务负担。

需求预测是估算消费者将购买的产品或服务的数量的活动。需求预测涉及的技术包括非正式方法(例如,有根据的猜测)和定量方法(例如,使用历史销售数据或测试市场的当前数据)。需求预测可用于制定定价决策,评估未来的容量需求或决策是否进入新市场。

协同计划, 预测补货 (CPFR是行业间自愿贸易标准(VICS)协会的商标),该概念旨在通过支持和协助联合实践来增强供应链集成。 CPFR通过在整个供应链中的联合可见性和产品补给来寻求库存的合作管理。供应商和零售商之间共享的信息通过共享信息的支持系统来帮助计划和满足客户需求。这样可以连续更新库存和即将到来的需求,从而使端到端的供应链流程更加高效。通过减少所有贸易伙伴之间的商品,库存,物流和运输支出,可以提高效率。

需求预测用于确定将来消费者将购买的产品或服务的数量。将需求预测集成到任何业务中时,可以使用多种方法。

大多数需求预测方法分为以下四个基本类别或方法:

1)      定量的

2)      定性的

3)      时间序列方法

4)      随便的方法。

定量方法: 这些方法基于对历史时间序列的分析来预测需求水平,即过去的销售量以预测不久的将来将要销售多少。通常这是一个预测,将提供下一个销售年度的数字。定量预测方法的一些示例包括末期需求,可乘的季节性指数以及简单加权移动平均值。这些使用量中的每一个都以不同类型的数学公式出售,以确定在预测的未来一年的销售中将同时销售多少个产品或服务。

定性方法: 这些方法依赖于试图从可用的定性数据中量化需求水平的专家。

两种最广泛使用的方法是:

  • 评审意见方法:要求一组专家的意见,然后将这些意见合并以得出估计的需求。
  • 德尔菲(Delphi)方法:在这种方法中,通过邮件向一组专家发送问卷。汇总收到的响应,但不公开身份。寄送更多邮件以澄清极端情况。重复此过程,直到小组达成合理协议为止。

时间序列方法:  需求预测通常确实使用时间序列方法中的策略来预测产品和服务的需求。时间序列方法可以分为两种不同类型的方法。这些包括频域方法和时域方法。即使频域方法被分类为时间序列方法,它也不是基于时间,而是基于事件发生或购买产品的频率。时域将显示相对于时间的购买数量。

随便的方法。 这些方法在潜在事件可能影响产品和服务的销售数量的假设下起作用。休闲方法的示例包括季节性活动,例如冰淇淋销售或园艺产品销售。这些随便的方法还可能使用销售与其他组件之间的线性关系,这些线性关系会随着时间的推移保持一致。如果线性关系保持一致,则这是一个安全的预测。

需求预测涵盖许多类型的方法,并且不限于此处列出的方法。这种预测有助于企业中的人员确定为将来的销售提供服务所需的产品或人工的预计数量。此外,对于某些商业行业的新手来说,需求预测可能是一种有效的工具。这些方法可以帮助编写业务计划并获得资助新业务所需的资金。

销售和运营计划(S &OP)提供了更新的预测,该预测可导致销售计划,生产计划,库存计划,客户提前期(积压)计划,新产品开发计划,战略计划和最终的财务计划。计划频率的变化取决于制造业的类型。产品生命周期短和高需求波动性要求更严格的S&与稳定消费产品相比,OP计划

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