物流需求分析
目的：
了解物流需求的概念、物流需求的特征以及当今物流发展的趋势，掌握物流需求分析和预测的主要方法。
主要内容：
一、物流需求及其特征
二、物流需求分析
三、物流需求预测方法
物流需求分析
一、物流需求的概念
物流需求是指一定时期内社会经济活动对原材料、半成品和产成品在空间、时间、效率和效益方面提出的可支付能力的需要，内容涉及运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工、配送以及相关信息等活动的诸多方面。
有形需求：对物流服务内容的需求。
无形需求：对物流服务质量的需求（如：时间、效率、成本等方面）。
二、物流需求特征
1、广泛性
物流需求产生于人类生活和社会生产的各个角落，任何社会活动都不可能脱离它而独立存在。
2、多样性
主要是指由于物流对象（原材料、零部件、产成品）在重量、容积、形状、性质、包装上各有不同，对运输条件和物流技术有不同的要求。
3、派生性
物流需求者提出的，对物流对象在空间位移和时间变化上的要求，其目的不是位移和时间本身，而是为了实现生产、生活中的其他需求。
4、不平衡性
主要是指物流活动在时间或空间上的不平衡性。
5、部分可替代性
6、差异性
由于不同企业的性质、规模、产品特征和结构、销售市场等不同，所以其对物流的需求有各自个性化的特点，物流服务上应该为企业提供个性化的解决方案。
三、物流需求和物流服务的发展趋势
1、物流对货主企业竞争力影响的重要性增加
2、运输功能的转变
> 运输对于整个物流过程的无缝连接（适时）和产品增值具有重要意义。
> 实现地区间劳动分工所带来的利润。
> 由于运输新技术的采用和规模效应，运输费在物流服务费用中所占比例呈下降趋势。
3、内部物流水平的减少，企业将物流功能委托给第三方物流服务公司；
节省费用、发挥规模效应、减少固定投资等。
3、物流服务的产业化
> 要实现物流过程的标准化、自动化；
> 物流设备、器械、信息的标准化；
> 规模效应；
> 各个物流服务企业的资源互补，综合服务网络的形成。
> 质量管理系统的完善。
> 实现信息资源的共享，对物流操作和管理人员的培训。
四、物流需求分析
1、物流需求分析的主要内容
（1）物流需求现状分析
> 清晰了解企业物流环境状况，包括企业生产经营发展，企业的市场与行业竞争环境，企业的人、财、物、信息以及管理状况，企业的政策环境影响等。
> 清楚描述企业现在的物流运作
状况，包括企业物流运作的历史绩效，可用的数据、战略、运作和策略性的政策和实践。
> 全面准确描述企业物流技术的应用能力状况，包括运输、存储、加工、包装和信息处理等物流技术的能力状况。
（2）物流需求趋势分析
> 确认企业物流需求发展的可能性和改进机会。
> 分析企业物流需求的变化方向。
> 清晰描述企业物流需求发展的改进方案。
（3）物流成本效益分析
> 物流需求评估、物流改进设计、方案实施，方案中人员和其它资源的投入与该物流系统运作的产出相比较。
> 直接的物流价值和间接物流价值。
> 除了总量上的分析，应包括结构上的变化分析。
（物流成本的构成及其变化分析，物流效益的构成及其变化分析）
2、物流需求分析的步骤
（1）确认物流需求分析的目标；
（2）设计流程度量要素及其标准；
（3）确定方法和技术工具；
（4）收集分析数据；
（5）实施企业物流需求分析；
（6）结论（成本、效益分析，风险评估）；
（7）提交分析报告。
五、物流需求预测方法
物流需求预测是为物流作业计划而对物流需求的地点、种类以及时间进行的预计。
1、物流需求预测的重要性
预测主要是通过信息的交换和协调来提高物流效率，精确的预测可以使物流经理有效安排资源需求，以期最大程度地减少生产能力与库存能力波动造成的经济支出。
2、需求预测中的影响因素
（1）需求的性质
> 相关需求
> 独立需求
（2）预测内容的组成
预测模型：
Ft=(Bt+St+T+Ct+Pt)+I
Ft ：时期t的预测数量；
Bt ：时期t的基本需求水平；
St ：时期t的季节因素；
T ：趋势因素，每一时期的增减数量；
Ct ：时期t的周期因素；
Pt ：时期t的促销因素；
I ：不确定变数或随机数量；
3、需求预测的流程
4、需求预测的方法
（1）定性预测
定性预测方法主要运用个人的经验和知识进行判断，这类方法一般适用于缺乏或难以获取足够数据资料的场合。常见的定性预测方法有头脑风暴法（专家会议法）、德尔菲法、销售人员意见综合法、管理人员判断预测法、群众评议法。
（2）定量预测
> 时间序列预测
时间序列法是根据历史统计资料的时间序列，预测事物发展的趋势。时间序列法主要用于短期预测，而且要求需求模式相对稳定。
常用的有简单平均法、移动平均法、指数平滑法、外延平滑法、适应性平滑法等。
移动平均法
（1）预测数为最近时期数据的平均数；
（2）预测数为最近时期数据的加权平均数；
移动平均法主要缺点：
>
对变化反应迟钝；
> 需要大量的历史数据；
> 历史数据变化较大时，难以作有效预测。
简单移动平均法
* 简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移动平均的计算公式如下：
* Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n
* 式中，Ft--对下一期的预测值；
* n--移动平均的时期个数；
* At-1--前期实际值；
加权移动平均
* 给固定跨越期限内的每个变量值以相等的权重。其原理是：历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。除了以n为周期的周期性变化外，远离目标期的变量值的影响力相对较低，故应给予较低的权重。
* 加权移动平均法的计算公式如下：
* Ft=w1At-1+w2At-2+w3At-3+…+wnAt-n
* 式中，w1--第t-1期实际销售额的权重；
* w2--第t-2期实际销售额的权重；
* wn--第t-n期实际销售额的权重；
* n--预测的时期数；
指数平滑法
根据以前的需求水平和预测水平的加权平均数估算未来的销售量。
St+1=aYt+(1-a)St
St+1：时期t+1的物流需求量预测值；？
St：时期t的物流需求量预测值；1000
Yt：时期t的实际需求量；800
a：阿尔发因素或平滑常数。0.2
指数平滑法主要特点：
> 无需大量的历史数据；
> 预测结果依赖于常数a的选择；
> 大的a值将使预测对变化非常敏感。
外延平滑法
外延平滑可以外延到包括趋势值和季节波动等因素，根据不同分别称为趋势指数平滑和季节性指数平滑。
适应性平滑法
适应性平滑法，是通过定期考察阿尔发因素的有效性，并系统的调整阿尔发值，从而提高预测的精确度。
> 因果关系预测
因果关系分析法是基于市场营销活动中存在着各种变量之间的因果关系而提出的，包括一元线性回归、多元线性回归、一元非线性回归等。
回归分析方法最早由英国生物学家Galton提出。
一元线性回归法
一元线性回归法，是指只有一个自变量对因变量产生影响，而且两者之间的关系可以用回归直线来表示。
Y=a+bX
Y：因变量
X：自变量
a，b：回归系数
一元线性回归方程的求解方法
（1）平均值法
（2）目估作图法
（3）最小二乘法
（3）预测误差
预测误差是指在给定的时间间隔内实际值与预测值之间的差异，即：
误差=实际值—预测值
预测误差的其它表示方式：
（1）平均误差（MD）
由于误差值的正负抵消，难以精确显示误差。
（2）绝对平均误差（MAD）
（3）均方差（MSE）