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遠大(da)方略(lve)管(guan)(guan)理(li)(li)(li)(li)(li)(li)咨詢公司認(ren)為企(qi)業(ye)管(guan)(guan)理(li)(li)(li)(li)(li)(li)活動(dong)中，除(chu)定性(xing)判(pan)斷(duan)分析外，我們還常需(xu)要做定量預(yu)測(ce)(ce)(Forecast)分析。既是(shi)(shi)預(yu)測(ce)(ce)，就有(you)諸多的(de)不(bu)(bu)確認(ren)性(xing)，預(yu)測(ce)(ce)管(guan)(guan)理(li)(li)(li)(li)(li)(li)是(shi)(shi)一(yi)項復(fu)雜的(de)數(shu)據處理(li)(li)(li)(li)(li)(li)與管(guan)(guan)理(li)(li)(li)(li)(li)(li)的(de)過程，其難難度(du)也(ye)不(bu)(bu)言而(er)喻。既要避(bi)免呆滯與滯銷，又要保障不(bu)(bu)斷(duan)貨，企(qi)業(ye)做好銷售管(guan)(guan)理(li)(li)(li)(li)(li)(li)與庫存管(guan)(guan)理(li)(li)(li)(li)(li)(li)預(yu)測(ce)(ce)，有(you)哪些常用的(de)預(yu)測(ce)(ce)管(guan)(guan)理(li)(li)(li)(li)(li)(li)工具？又該如何實(shi)施？筆者在上期(qi)分享的(de)《六個動(dong)作實(shi)現制(zhi)造企(qi)業(ye)的(de)產銷協調》以(yi)及(ji)《數(shu)據驅(qu)動(dong)企(qi)業(ye)效益》文(wen)中有(you)提(ti)及(ji)的(de)企(qi)業(ye)預(yu)測(ce)(ce)管(guan)(guan)理(li)(li)(li)(li)(li)(li)的(de)重要性(xing)，現特意把企(qi)業(ye)預(yu)測(ce)(ce)管(guan)(guan)理(li)(li)(li)(li)(li)(li)梳理(li)(li)(li)(li)(li)(li)并整理(li)(li)(li)(li)(li)(li)成(cheng)心(xin)得小結(jie)(jie)，既當是(shi)(shi)以(yi)前工作總結(jie)(jie)的(de)衍伸(shen)與補充(chong)，也(ye)當是(shi)(shi)自我學習的(de)一(yi)種提(ti)煉。

因為(wei)庫存預測(ce)可(ke)通過存貨成本率(lv)及周轉天數計算(suan)轉換，故本文重點以銷(xiao)售預測(ce)為(wei)實例(li)假以說明與總結，預測(ce)的(de)主要流(liu)程(cheng)包括(kuo)以下幾步：

1、確認預測目標；

2、收集整理(li)基本資料；(歷史(shi)數據，盡量(liang)保(bao)持(chi)時間連續)

3、選擇測方(fang)法；（重點介紹移動(dong)平(ping)均(jun)法與二(er)元一次(ci)線性回歸(gui)分析法）

4、預測作業；

5、檢查驗證；

6、修正(zheng)預測數(shu)(shu)據；(依判定對數(shu)(shu)據進行適當修正(zheng))

7、預測結論；

流程如下示例圖1

▲示例圖1

整個過(guo)程，我們重點解析截(jie)圖標注橙色步驟，分別是選(xuan)擇(ze)預(yu)測方法與修(xiu)正(zheng)預(yu)測數(shu)據。

一、選擇預測方法

預(yu)測方(fang)法(fa)包括有：算術平(ping)均法(fa)、移動(dong)平(ping)均法(fa)、加權平(ping)均法(fa)、平(ping)滑指(zhi)數(shu)法(fa)、線(xian)性(xing)回歸分析(xi)法(fa)等，本文重點介紹移動(dong)平(ping)均法(fa)與線(xian)性(xing)回歸分析(xi)法(fa)，前(qian)者是平(ping)均預(yu)測系(xi)列(lie)中(zhong)的應用較(jiao)多的一種(zhong)方(fang)法(fa)，后者是因果預(yu)測系(xi)列(lie)中(zhong)廣泛運用的一種(zhong)方(fang)法(fa)。

1.移動平均法：

移動平均法比算術平均法先進。它是指在積累了n期銷售量的基礎之上，按照事先確定的期數m(m

預測(ce)銷(xiao)售量=最后m期的平均(jun)銷(xiao)售量+趨勢值(zhi)

趨(qu)勢(shi)值=最后移(yi)動(dong)期(qi)的平均值-上一個移(yi)動(dong)期(qi)的平均值

實例如下：

已知：如下的銷量(liang)資料(liao)，假定銷售(shou)量(liang)的移動期m為(wei)3（季(ji)度），趨勢平均值s移動期為(wei)3，時間序列期數n為(wei)11。要求計算(suan)：按移動平均法預(yu)測2018年12月的銷售(shou)量(liang)。

解：依題意計算各期銷售(shou)量(liang)移動平(ping)(ping)均值(zhi)、趨(qu)勢值(zhi)和趨(qu)勢值(zhi)移動平(ping)(ping)均值(zhi)，其結(jie)果(guo)如下示(shi)例(li)圖2：

▲示例圖2

最后(hou)一期(qi)平均值(zhi)：（86+91+95）/3=90.67（萬元）

趨勢值=90.67-85.67=5（萬元）

所以12月份的預測(ce)營(ying)收(shou)=90.67+5=95.67（萬(wan)元）

移(yi)(yi)動(dong)平均(jun)法(fa)(fa)，既考(kao)慮了(le)銷售(shou)量的移(yi)(yi)動(dong)平均(jun)數(shu)，又考(kao)慮了(le)趨勢值(zhi)的移(yi)(yi)動(dong)平均(jun)數(shu)，邏輯清晰。除移(yi)(yi)動(dong)平均(jun)法(fa)(fa)以外，我(wo)們常用的還有(you)加權平均(jun)法(fa)(fa)，加權法(fa)(fa)相對比較簡單，但有(you)時我(wo)們也會(hui)加權平均(jun)法(fa)(fa)組合(he)成加權移(yi)(yi)動(dong)平均(jun)法(fa)(fa)。

我(wo)們再來看另(ling)外(wai)一(yi)種運用(yong)廣泛因果關系(xi)的預測分(fen)析(xi)方法(fa)，即線性回歸分(fen)析(xi)法(fa)。

2.線性回歸分析法：

線(xian)性(xing)回(hui)歸分析(xi)(xi)法(fa)也(ye)稱二元(yuan)一(yi)(yi)次直(zhi)線(xian)分析(xi)(xi)法(fa)，它的模型(xing)是(shi)Y=AX+B,數學(xue)有一(yi)(yi)定基礎的知道，也(ye)就是(shi)這類二元(yuan)一(yi)(yi)次線(xian)性(xing)直(zhi)線(xian)。我們(men)先(xian)以一(yi)(yi)個例(li)子假(jia)以說明，如(ru)下(xia)示例(li)圖3：

▲示(shi)例(li)圖(tu)3

要求：

用回歸直線分析法建立A產品(pin)的營(ying)收預測模型；

預測2019年1月份(fen)A產品的(de)營收額；

第一步進行調(diao)表格調(diao)整(zheng)，如(ru)下示(shi)例圖4：

▲示例圖4

則線(xian)性(xing)(xing)相關系(xi)數R約為1，表明X與Y之(zhi)間是正相關，符合線(xian)性(xing)(xing)回歸性(xing)(xing)。如下 示例圖5：

▲示例圖5

依據公式(shi)線(xian)性公式(shi)可得出(chu)A與B的取(qu)值，如下示例(li)圖6：

▲示(shi)例(li)圖6

所以：Y=AX+B=1.0061X-152

2019年1月份(fen)總營(ying)收當255時(shi)，則A產品的營(ying)收約為：1.0061*255-152=104.5（萬元）

或許(xu)有(you)(you)人會說這個計算(suan)的(de)(de)過程相(xiang)對較為復雜，有(you)(you)沒有(you)(you)相(xiang)對更簡單的(de)(de)方法(fa)？答案(an)是肯定的(de)(de)。在EXCEL函(han)數(shu)中，FORECAST回歸(gui)預測法(fa)，正(zheng)是上面推導的(de)(de)一個應用工具(ju)函(han)數(shu)。具(ju)體(ti)使(shi)用方法(fa)如下示例圖7，計算(suan)出結果(guo)是104.2萬元；其(qi)結果(guo)與上面計算(suan)得出的(de)(de)104.5兩者(zhe)的(de)(de)吻(wen)合度99.97%，是非常高的(de)(de)。

▲示例圖7

二、修正預測數據

在(zai)實際的管理中，因為(wei)特殊的節點等因素，部分(fen)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)會(hui)異(yi)常(chang)突(tu)變，我(wo)們(men)可稱(cheng)之(zhi)這異(yi)常(chang)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，在(zai)做數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)析時，我(wo)們(men)為(wei)避免異(yi)常(chang)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)平均化(hua)，須提前把那(nei)一類(lei)的數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)單獨(du)加工處(chu)理。

1.異常節點維度

(1) 特殊時期（春節、國慶、雙11、黑色星期五(wu)等(deng)）活動的趨勢；

(2) NPI(新產品導(dao)入)快(kuai)速切(qie)入要求；

(3) 滯(zhi)銷或(huo)呆滯(zhi)的要求(qiu)；

(4) ECN(工(gong)程切換)要(yao)求；

(5) MPQ(較小(xiao)(xiao)包裝量(liang)(liang))、MOQ（較小(xiao)(xiao)訂單量(liang)(liang)）等原因；

(6) 增量幅度；

(7) 重(zhong)大品質客訴；

2.預測期數

銷售(shou)預測時，為(wei)避免數(shu)據短期波動，我們在(zai)取數(shu)時應(ying)考慮(lv)的期數(shu)盡(jin)量要長(chang)。

(1) 做(zuo)年(nian)度預(yu)測，建(jian)議取近2年(nian)整年(nian)度的數(shu)據，即N=24；

(2) 做季(ji)度預測，建議取近12個月年數據(ju)，即N=12；

(3) 做(zuo)月(yue)(yue)度預測，建議取近6個月(yue)(yue)年數據。即N=6；

實際(ji)的(de)(de)管(guan)理(li)(li)中，無論(lun)是銷售管(guan)理(li)(li)還是庫(ku)存管(guan)理(li)(li)，要(yao)做到精(jing)細化預測其難度(du)遠不僅限以上要(yao)求(qiu)。還有(you)許(xu)許(xu)多(duo)(duo)多(duo)(duo)的(de)(de)無法控制(zhi)的(de)(de)外在(zai)因素，比如：大的(de)(de)經濟環境(jing)、同(tong)行競爭、競爭品(pin)等(deng)。只(zhi)有(you)我們(men)熟練地(di)掌(zhang)握預測的(de)(de)工具并科學(xue)加以運用，同(tong)時(shi)結合適度(du)提前考慮等(deng)外在(zai)因素可能會造(zao)成的(de)(de)影響，唯有(you)這樣，我們(men)的(de)(de)預測才能做到貼合于實際(ji)，也(ye)才會更精(jing)準。