預測，就是根據過去和現在的已知因素，運用人們的知識、經驗和科學方法，對未來進行預計，並推測事物未來的發展趨勢。在物流領域，對物流的流向、流量、資金周轉及供求規律等進行調查研究，取得各種資料和信息，運用科學的方法，預計和預測一定時期內的物流狀態，能為國民經濟發展的戰略決策，為生產和流通部門及企業的經營管理和決策提供科學依據。
基本介紹
- 中文名：物流預測
- 內容：預測一定時期內的物流狀態
- 目的：經營管理和決策提供科學依據
- 調查：流向、流量、資金周轉及供求規律
引言,物流預測的可行性,影響物流預測的因素,物流預測的步驟,成功預測的策略,預測要考慮供應鏈各個環節,實例：Sun公司的預測分析小組,
引言
供應鏈管理專家們曾經預言：21世紀創造供應鏈價值最大化的武器將是基於需求的管理。70年代是質量管理的時代，TQM是人們最常提到的話題；80年代追求的是精益製造，JIT、柔性生產、零庫存成為時代的主旋；90年代，全球化、產品生命周期的縮短和產業細分使企業間的競爭轉為供應鏈間的競爭，庫存、客戶服務、回響時間和運營成本的改進是這個時代的目標。時至今日，需求管理已經成為企業持續成功的必要條件，擁有好的需求預測的公司的抗風險性明顯較高。
2001年，電子企業承受了由嚴重反差的需求預測而帶來的庫存壓力，這讓我們不得不反思一個問題：為什麼在2000年的下半年，電子行業的預測會如此看走眼呢？事實上，從執行主管到行銷經理以及供應鏈計畫者，每個人都對其它製造行業幾個月前已經發出的銷售急速下滑的警報視而不見，即使是高級的軟體工具也沒能對過高的需求預計給予警告。為什麼會這樣呢？
答案是複雜的。既有人為的因素不願意接受繁榮就此結束的事實，也有技術上的因素許多公司實施的SCM(供應鏈管理)軟體和CRM(客戶關係管理)軟體發出的信號不強，或是根本沒有信號。更糟的是，很多使用這些工具的人缺乏進行長期預測的能力，因而只有從最近的趨勢外推預測需求。
歷史的悲劇會重演嗎？藥方似乎只有一個運用需求管理創造公司價值。這裡的需求管理已不在是行銷和計畫部門簡單的運用軟體工具進行的短期預測，而是貫穿於整個供應鏈、產品開發、技術戰略、服務支持和組織設計這一系列領域的長期和短期的需求預測和管理。
物流預測的可行性
物流業涉及國民經濟各部門和人民生活的各方面，貨物品種多達成千上萬；物流預測有一定難度。但是，也存在一系列有利於物流通測的因素，這些因素包括：
(1)大宗貨物或大流量物流一般來說相對穩定。例如我國各種運輸方式的貨運量結構都是比較穩定的，品類高度集中，變動幅度不大，主要大宗物資一直占鐵路總運量的80%以上。認真把握這些大宗貨物或大流量物流的變動趨勢，就可以大體預測物流的總體變動。
(2)大宗貨物的傳送和到達比較集中。這些大宗運量大都集中在數量不太多的城市、車站、港口等集散點，便於進行調查，掌握動態。
(3)一些重要物資的產運係數(運量與生產量的比率)在短期內比較穩定。這些物資包括煤炭、石油、冶煉物資、水泥、木材等。有關產運係數的長期變動，則可以通過分析研究，發現其變動的趨勢。
(4)主要貨流的平均運程相對穩定，其變動規律也可以探求。
(5)現代統計制度可以提供相當部分預測所需要的基礎資料。各運輸部門、倉儲部門等的統計報表，可以反映運輸量或倉儲作業量的特點與發展趨勢，統計數據比較完整；國民經濟各部門也能提供部分統計資料，當然也有很多基礎資料需要靠深入的調查採集而取得。
(6)一些物資的需求和生產有其自身規律性，從而為物流預測提供有價值的信息。例如，農用物資或以農產品為原料的加工業的生產消費就有明顯的季節規律，居民的耐用消費品乃至衣食商品也有著明顯的節假日特徵。
(7)企業可以積累物流預測的許多資料，如大型連鎖商業企業，其每日、周、月的銷售統計資料是重要的可用資料。如果進一步細分，還可以掌握商品品種的銷售走勢資料，無疑這些資料為連鎖商業企業做好物流預測和進行商品的科學配送提供了基礎數據。
影響物流預測的因素
物流業是一個綜合性的基礎產業，從根本上說，物流業的發展應滿足國民經濟總體規模及經濟結構變化的需要，因而國民經濟是物流業發展的最終拉動因素。總體來看，影響物流預測的客觀因素主要有：
(1)國民經濟的發展速度。貨物運量、周轉量以及地區間交通量與經濟成長速度之間有著密切聯繫，正確判斷各時期國家和地區的發展規模和速度，是預測物流需求的重要依據。
(2)經濟結構的變動。經濟結構中一、二、三產業比重的變化，工農業比重，輕重工業比重，高新技術產業比重的變化，都會對物流產生重要影響。
(3)基本建設的規模。基建規模與經濟發展速度關係密切，對運輸量影響也很大，特別是在經濟成長的高峰期和低谷期十分明顯。
(4)能源、冶金等工業的規模、速度與布局。煤炭、石油、電力、鋼鐵等工業是對貨運產生影響最大的幾個部門，物流預測必須認真考慮這幾個部門的發展變化。
(5)運輸結構的變化。運輸業內部鐵路、公路、水運、管道、航空所占運輸量的比重，也會隨運輸系統本身的結構變化而改變。
物流預測的步驟
(1)確定預測目標。包括確定預測目的、對象和預測時間。確定預測目標非常重要，它關係到如何蒐集數據資料，選擇何種預測方法，預測精度和費用等一系列問題。對預測目標應進行文字上的描述，並根據目標制定一個切實可行的預測計畫。確定好預測目標是預測成功的一個良好開端。
(2)收集、分析有關資料。資料和情報是預測的重要依據。在明確了預測目標後，應通過市場調查，用直接的、間接的方法儘可能多地收集有關影響預測對象的各種資料，其中包括預測對象本身發展的歷史資料，對預測對象發展變化起作用的各種因素的資料，形成這些資料的歷史背景，以及各種影響因素(包括間接影響因素)。
成功預測的策略
在市場競爭日益激烈，客戶需求多樣化、個性化的今天，如能在提高對市場回響能力方面進行系統規劃和實踐，對企業提高服務水平、降低成本、提高質量和充分利用資源具有重大意義。
做好預測工作應先從準確性、時效性、可用性和經濟性方面選擇好理想預測方法，再從整體上來管理市場預測工作。準確的預測可以使企業及時調整產品結構，瞄準特定的目標市場和消費群體，領先競爭對手並獲得更大的商機。以下將分析預測的編排、如何消除預測的差異以及如何評估預測的準確性。
1預測編排
預測實際上是對未來產品市場需求的估計。從時間劃分，可以有短期預測和中長期預測，時間越遠，預測的準確性越低；時間越近，則相對準確。因此可以在中長期預測的基礎上加強短期預測，便可進一步提高短期預測的準確性。
預測工作可以分為前瞻預測及銷售總結，實際的預測是這兩方面工作的結合。前瞻預測是收集市場的需求信息，通過分析，了解產品發展方向，直接面向市場；而銷售總結是建立在過去、現在銷售基礎上的。根據銷售歷史情況，對產品的銷售趨勢進行分析，以發現產品銷售是處於上升還是下降趨勢，給前瞻預測一定的指導。
2如何消除預測差異的影響
很多企業都接觸過“六個西格碼”概念，它指100萬個產品單位里只允許有3.4個質量缺陷，也稱“零缺陷”。實際上，追求預測的最小差異與追求“零缺陷”的道理是一樣的，目的都是為了提高工作效率，減少不必要的浪費。雖然追求預測最小差異在實際工作中很難實現，但也有一些方法可以減少預測差異帶來的負面影響。
3調整預測編排
預測的錯誤來自兩個方面，有些預測超過實際需求而有些預測小於實際需求。大家往往只反映超出預測部分，而一個好的計畫體系同時也要反映小於預測的信息，只有計畫體系同時從兩個方面來反映，執行人員才有機會及時處理。
4提高應急能力
許多客戶會在最後一刻需求發生變化，往往使公司陷於應急事務。為了不被經常性的、痛苦地打斷工作，一種比較好的辦法是大概地做出綜合性計畫並預留一部分能力來處理應急事務。
5講究科學庫存
安全庫存看似朋友實為敵人。其用意是可理解的即為了防止預測錯誤或工作流程的中斷，但不幸的是它會增加成本，同時還會產生提早於實際的需求信息而影響工作的可信度。所以安全庫存應該被儘量減少，並應以最靈活的方式存在於公司中，一般可將安全庫存設定於原材料一級。
6供應鏈管理
“供應鏈”指的是相關供貨商、製造商、分配中心、經銷商、零售商和消費者之間的聯繫，每一層供應鏈都會產生下一級需求，客戶將未來需求通知製造商或是製造商將製造計畫通知其供應商。客戶也逐漸意識到與供應商分享需求計畫可以幫助供貨商提高預測準確性，有了來自於客戶的更可靠的信息。供應商可以更有效地進行各項管理，不斷改善對客戶的服務，在客戶與供應商之間建立起相互信賴的合作夥伴關係，雙方信任並努力幫助對方，這必然會給雙方帶來巨大的回報，在技術上可以通過EDI(電子資料交換)方式得以實現。
7評估預測的準確性
進行產品預測牽涉到許多方面的問題，如客戶數量及需求變化、產品的種類和檔次、銷售渠道的建立、新產品開發能力、市場定位和價格定位等，因此，預測工作理論上可以做到100%的準確，但在實際工作中做這樣的要求卻是不現實的。那么，預測的準確性要做到多少才有實際意義呢？
根據專家提供的數據，對於系列產品，每月應對預測結果進行評估，準確性差異可以要求在0%20%之間，但是3個月的平均準確差異要求達到10%以內。並要求對每月的預測準確性進行跟蹤。對於單項產品而言，預測的難度要大一些，因為受外來因素影響較大，一般月預測差異要求在0%30%之間。
現今不少企業抱著“東方不亮西方亮”的心理，經營產品種類繁多，但產品各自情況不同，市場走勢和需求、企業生產能力、對企業的生存和發展的影響等均不相同。這種情況下，可將產品進行分類。如一類產品的預測差異要求在0%-10%之間、二類產品的差異要求在0%-35%之間、三類產品的差異要求在0%-150%之間。
8“帕累托原理”在銷售預測中的套用
帕累托(Pareto)是19世紀義大利的社會學家，他利用圖表顯示：國家財富的80%掌握在20%的人手中，這種80%～20%的關係，即是帕累托原理。我們可以從生活中的許多事件得到印證，舉例來說：公司80%的收入是由其全部產品中的20%所賺得的。生產線上80%的故障，發生在20%的機器上；80%的員工問題，是由20%的員工所引起的。
銷售預測可以根據銷售產品的ABC分類來進行編排和審核，即採用“帕累托”原理，A類產品銷售數量占據總銷售量的1520%；銷售金額往往占銷售總額的70%80%；B類產品銷售數量約占30%而銷售金額占15%；C類產品銷售數量約占55%而銷售金額占5%。市場、銷售、計畫人員根據產品的ABC分類，將預測工作的精力進行分配，保證各類資源充分合理利用。
產品的ABC分類中，A類產品的月預測準確性要求差異在0%-20%，B類產品的月預測準確性要求差異在0%-35%，C類產品的月預測準確性要求差異在0%-250%。一些銷售數量很小的產品受到訂貨數量、訂貨頻率的影響，如果訂貨不很頻繁，那可以做三個月滾動平均。這樣衡量的準確性比單月核算準確性高。3、科學預測的關鍵因素
長期以來，預測更像藝術，而不是科學。OEM依賴於直覺、面對面地交談以及基於經驗的推測來決定採購和生產的數量。今天，這些方法仍被沿用。但新一代的工具和技術可以幫助OEM提高效率，以較小的改變對公司的運營績效產生重大的影響。
預測越來越受重視。因為經濟處於下降趨勢，人們把目光盯在如何降低成本之上。在這方面，各公司更加關注供應鏈管理，供應鏈上的成本降低關係到每個人的利益。大多數廠商已經採用了先進的計畫和調度工具，用於元器件的採購計畫，或將元器件採購與生產能力相結合。"
以“客戶需求為導向”的經營理念和“按訂單生產(BTO)”的製造模式對預測提出了新的要求。
其中有四項因素甚為關鍵：
（1）為使預測更為準確企業需要更多的考慮各種變數，從而使供應鏈中的各個環節能夠協同運作；
（2）將預測建立在更詳盡的數據基礎之上；
（3）在全球化的經營中，季節的變化和區域的差異亦非常重要；
（4）此外，靈活地選擇和使用各種工具，將達到事半功倍的效果。
BTO對傳統預測的挑戰沒有解決供應鏈全部問題的靈丹妙藥。即使在預測過程中周全地考慮了各種因素，最終結果也可能與市場的實際需求有所偏差。惠普公司的訣竅就是能夠對這偏差有所準備和反應。同時還強調藉助於各種新的和傳統的工具來緩解這種錯誤所產生的影響。
預測的另一重要內容是使其具有超前性和可執行性。預測本身就蘊涵著不準確，因此需要在執行的過程努力去解決這一問題，必須做一些工作來改善預測的準確性，但是同時也做大量的計畫工作以確保對實際需求變化做出快速反應。
市場的動態變化與新商業模式的結合，使庫存控制和供求預測複雜化。的確，按訂單製造(BTO)已經改變了預測。以前，OEM按照具體的特徵製造產品，意味著必須預測需要製造的數目。現在BTO模式需要向前看，除了數目估計之外，還要確定哪種選擇更加流行，其中包含更多的變數。
作為一種新的製造模式，如果套用恰當，BTO能縮短交貨期並增加靈活性。但如果預測不準確則可能導致庫存大量積壓，其結果將是OEM更不情願來做長期預測。安富利公司一般看180天的預測，頭90天已經確定。由於現在採用BTO、零庫存和5天的有效供應，30天的預測將變得非常準確。
預測要考慮供應鏈各個環節
隨著供應鏈變得更複雜，其特性和預測模型也發生了變化。惠普公司的供應鏈常常是5個等級。以塑膠為例，它從HP公司開始，經過契約製造商，再後是注塑公司，接下來是化合物供應，最終是樹脂製造商。僅僅等信息來慢慢處理需要8至10周。
為了應付供應鏈不斷增長的複雜性，惠普正在建立一個實驗網站，使供應商能迅速地了解信息的變化。系統把預測和訂單變化傳播至整個供應鏈，從器件製造商、代理商、契約製造商到物料廠商。
每個合作廠家都收到一封電子信件，必須上網確認其變化。如果合作廠家沒在規定時間之內答覆，系統會自動地通知項目主管。以前，數據變化可能要花8至10周時間才能通過整個供應鏈，但新系統大大地縮短了該時間。它是一個驚人的變化，即使它還在實驗階段。儘管它運行還不足以進行量化，但確實已經看到了一些成功。
1獲取更詳盡的預測數據
現在，OEM必須比以往更加準確地預測器件需求。以PC為例，可能有多種不同處理器速度、硬碟大小或存儲器記憶空間的選擇。主要的問題是怎么以正常或直接的水平預測需求。同時，必須知道哪些需求是產品的不同組合。根據已有的供應和需求的不同組合，很多新的預測和庫存管理工具能夠提供製造信息。
預測準確性是關鍵，尤其是高檔產品或者單一貨源的產品對於關鍵部件，例如處理器或硬碟，並不僅僅是預測需求，而是得到恰當的供應來保證需求。
分銷商PioneerStandard電子公司代理眾多電子產品，該公司為其銷售人員配備了便攜電腦，並提供客戶關係管理和機會管理工具。PioneerStandard用它來管理新機會，使市場和採購部門能夠了解哪些新產品已經被設計套用。他們套用這些數據以便在客戶開始生產時，能有足夠的產品供應。
當然，由於新興技術的需求預測非常困難。業內人士普遍認為儘管新工具有所幫助，但經驗和交流技巧仍是正確判斷市場需求的重要內容。
2注重季節性和區域性因素
季節和地區的差異給預測帶來了更大的挑戰。以PC業務為例，傳統上第四季度銷售要比夏季里的銷售強很多。季節變化要儘早注意，尤其是在消費電子和電信市場。例如，惠普已經和供應商坐下來討論預測下一個聖誕節時的PC需求。
同時，根據不同假日和不同文化，工作計畫有必要進行相應地調整。每個地區都有它自己的業務周期。例如歐洲在8月份的業務會大幅度下降，使預測更困難。它是地區性問題，有時在美國需求增長比較緩慢，但在歐洲需求卻很強勁。
Kingston使用J.D.Edwards公司的企業管理解決方案處理其長期預測，讓公司對變化做出快速反應。Kingston已經同它的最大客戶之一東芝公司進行協同預測，來自Kingston的計畫人員同東芝一起工作，並經常地分享交換信息。過去，一般認為10至20周的交貨期並不特別長。但如今兩家公司共同分享以季為基礎的預測，新系統能使合作廠商每星期都能對變化進行反應。
3靈活使用預測工具
預測所採用的技術包括傳統EDI所使用的最基本電子數據表，以及複雜供應鏈計畫軟體的ERP程式。基於網際網路的工具是預測技術所採用的另外一種方法。
很多大公司正在或計畫使用庫存管理、需求預測和供應計畫的軟體。大多數大公司都有先進的計畫解決方案在套用，但人們仍使用電子數據表和多種預測方法。儘管多數公司擁有先進的工具，但許多老的方法仍在沿用。
安富利為其客戶管理著5,000種以上的元器件，每周都對某一型號做出一個預測。，套用專有的終端補給系統（PORS），結合其DRP/MRP能力，及通過EDI系統與客戶和供應商及時交換信息，就能做出詳細的預測。
選擇正確的系統是一個挑戰。許多公司購買先進的平台，然後添加一些簡單的工具或在公司內部研製的工具完成整個系統。在Sun公司，軟體選擇是複雜的事情，需要要考慮架構的一致性。Sun公司想尋找最好的產品，但供應商眾多且各具特色。Sun公司採用i2的Rhythm協作計畫和RaptBuy的工具管理全部的統計圖表。
與解決方案提供者建立合作關係有助於工具的選擇和使用。偉創力公司已經在供應鏈上進行投資，並與幾個OEM客戶合作，開始了需求模型軟體的早期實施。此外，該公司還使用Baan的ERP軟體及供應鏈解決方案來管理庫存、倉儲、製造和財務。
AllAmerican半導體公司自主開發了一個稱作Prism的系統，已套用了3年。該程式把現在的供應商預測和有關過去的準確信息相比較，並做出相應的調整。該公司總裁BruceGoldberg說,市場數據和其它信息也是代理商預測要考慮的因素。
隨著預測系統複雜程度的增加，培訓員工有效和準確地使用工具變得非常關鍵。套用當前流行的預測技術是件麻煩事兒，新的工具並不總是與新的業務實踐兼容。在當前技術和運作過程中有一個投資誤區，而改變的代價是高昂的。每個人都在關注新技術，但常常是他們仍在以舊有的方法運營他們的業務。對於每個人來說，這種改變並不是同步的。
Sun公司內部建立了變化管理組織，負責處理新方案的套用而出現的問題。該部門建立實踐和培訓的方法，研究用戶的需要，確定系統變化將影響那些工作，編制培訓材料和程式。
4有效利用網際網路
由於網際網路的普遍適用性，基於網際網路的工具已被業界視為改善交流和協作的工具。網際網路是每個人都能訪問套用的工具，小公司可以套用基於網際網路的工具來執行預定的過程。對於小公司，可以為其提供工具，幫助他們管理供應鏈。
然而業界觀察人員認為，很多基於網際網路的工具不能滿足大的電子公司需要。該技術仍然處在初期階段，很多工具不能處理信息流入和複雜供應鏈中的各種變數。依然還沒有看到有足夠強大的、基於網際網路的工具能夠支持我們的預測。大公司的交易量、元器件數量和變化非常大，這些工具難以處理如此巨大的信息量和變化。
安富利的確在用網際網路保存公共的資料庫，因此合作廠商能夠使用公司的站點上下載檔案。無論是專用和公共的，線上市場都被用來交換詳細的庫存和其它的信息，以及購買或銷售多餘的存貨。
已經有數個線上市場在提供特定的服務範疇，如處理多餘的材料，到期的產品或冷僻的元器件。未來的方向是全方位的線上市場才有可能成為真正的贏家。合作是非常成熟的想法並在業界已出現，如果線上市場能同其它領域供應鏈有效地結成合作同盟的話，將能為用戶提供最大的生產率。
有時服務主要集中在修正預測的混亂之上。惠普與一些合作廠商，如AMD、康柏、Gateway和日立共同建立了ConvergeInc.，採用網際網路交換信息。因為預測有時是錯誤的，所以常常需要賣出多餘的部分，或者買入需要補充的東西。
實例：Sun公司的預測分析小組
傑出的戰略家深諳先發制人之道，做到這一點的確需要遠見卓識。Sun公司成立了自己的需求分析小組，致力於更精確地預測市場對系統的需求量，以及與之相應的元器件採購。該小組的目標是對潛在需求做出一個預測範圍，而不是一個精確數字，並且對公司能真正實現這些需求預測的機率做出估計。
該公司旨在超越傳統的預測方法，不僅僅考慮內部計畫和預測，而是著眼於更多的影響因素。所作的預測把不同來源的數據都考慮進去了，包括來自內部規劃、市場調研、用戶調查和供應商提供的信息。考慮的變數則包括市場上同類競爭產品的數量、季節周期、消費周期和市場增長速度與規模。
這個成立不到一年的小組還利用了來自主要客戶的信息，他們會問客戶計畫購買什麼樣的產品以及希望這些產品有哪些功能。他們並不是光靠內部信息作預測，那樣往往會自圓其說。他們花了不少錢作問卷，向客戶詢問對於一個給定產品，哪些性能最重要，以及他們打算購買什麼樣的產品。
有時問卷統計結果會大大出乎Sun的行銷和銷售部人員的預料，預測小組亦已遇到一個產品的市場潛力比Sun行銷部門預計大的實例。有些時候，內部壓力會使預測數字偏低。有好幾次，他們都依據分析調高了生產計畫。
為了能充分利用先進的預測方法，Sun聘請了數名專家來進行複雜的統計分析。他們請了三位博士利用複雜算法獲取市場調研和市場份額數據，進行競爭分析，並利用他們計算一些基於不可控因素期望值和機率區間
