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需求预测最新视觉报道_需求预测的方法有哪些(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

需求预测

需求计划：五步搞定预测工作 𐟎‰𐟓ˆ 想要掌握需求计划的精髓吗？五步法让你轻松搞定！需求预测是每个企业的挑战，但有了这五步法，你就能有条不紊地开展工作。 𐟔𐟓Š 第一步：清洁历史数据。这是基础中的基础，去除杂质，寻找数据的规律性，并了解产品的生命周期。历史不会简单重复，但总会惊人地相似。 𐟓ˆ𐟓Š 第二步：建立终端销量抓取机制。终端太多？没关系，筛选出至少20个代表性的终端合作商，他们的数据样本能映射出全体的销量趋势。 𐟏�“Š 第三步：获取渠道库存信息。了解第一手的断货或积压情况，这将帮助你演算出分销销量预测。 𐟎ﰟ“Š 第四步：预测需求。基于前三步的数据和分析，进行需求预测，确保准确性。 𐟓‹𐟓Š 第五步：反馈与调整。预测完成后，进行反馈，并根据实际情况进行调整，确保计划的灵活性。 𐟌Ÿ✨ 掌握这五步法，你就能在需求预测的道路上走得更远、更稳。欢迎继续探索，发现更多职场干货！

供应链需求预测必备数据清单𐟓‹ 供应链需求预测是一个复杂的过程，需要收集和处理大量的数据。以下是一些关键的数据类型，帮助你更准确地预测需求： 𐟓Š 参数数据参数数据是指那些辅助销量预测的数据。这些数据可以帮助你更精确地估计未来的需求。 𐟛’ 可售清单可售清单明确了哪些商品在哪些地点和渠道进行销售。通过这个清单，你可以确定需要预测的商品、地点和渠道的组合。 𐟎‰ 促销数据促销活动对需求预测有重要影响。不同的促销形式、时间和目标客户群体都会影响需求。一般可量化的促销数据才会被纳入需求预测的考虑范围内。 𐟎ˆ 促销玩法促销玩法是指不同促销类型的叠加或互斥规则。例如，全场满100减10和单品5折不能同时享有。这些规则可以帮助你衡量一个商品最终的折扣力度。 ☀️ 天气数据天气数据对实体零售和有季节性属性的商品有很大影响。例如，雨天可能会影响户外活动的需求。 𐟎ˆ 节假日数据节假日数据包括重要的法定节日或商家的定期活动等。这些节日可能会带来额外的需求增长。 𐟓栦–𐦗禛🦍⦕𐦍𝓤𘀤𘪥•†品更换了新包装或因为更换供应商而导致SKU编码发生变化时，可以建立新旧替换关系。这有助于你更好地管理库存和需求预测。 𐟓š 特殊陈列特殊陈列是指在实体零售中经常出现的额外需求，如商品货架陈列或特定时间段内的堆头展示。这些陈列会增加额外的需求。 𐟎”€售目标销售目标驱动的体系下，销售目标通常是需求预测的重要输入。但一般销售目标的颗粒度比较粗，需要进行一定的拆解，才能细化到每个SKU上。通过收集和分析这些数据，你可以更准确地预测未来的供应链需求，从而做出更明智的决策。

《如何准确预测常温快消品的市场需求——管理人群篇》在常温快消品的仓储物流管理中，准确预测市场需求是仓储管理类人群极为关心的核心问题之一。有效的需求预测不仅有助于优化库存管理、降低成本，还能保障供应的及时性，提高客户满意度，增强企业在市场中的竞争力。一、常温快消品市场需求的特点常温快消品通常具有消费频率高、销售周期短、市场变化快等特点。消费者对于这类产品的需求容易受到季节、促销活动、流行趋势、经济环境以及突发事件等多种因素的影响。例如，夏季对饮料的需求会显著增加，节假日期间零食的销量往往会大幅上升。此外，社交媒体上的热门话题或新产品的推出也可能迅速改变消费者的偏好，导致某些快消品的需求出现波动。二、准确预测市场需求的重要性（一）优化库存水平通过准确预测需求，可以合理控制库存数量，避免库存积压或缺货的情况发生。库存积压会占用大量资金和仓储空间，增加运营成本；而缺货则可能导致销售机会的丧失和客户的流失。（二）提高供应链效率准确的需求预测使供应链各环节能够更好地协同工作，从原材料采购、生产计划到物流配送都能更加精准地安排，减少不必要的等待和延误，提高整个供应链的响应速度和运作效率。（三）降低成本合理的需求预测有助于减少因过度生产、紧急补货或库存调整带来的额外成本，包括生产成本、运输成本和库存持有成本等。（四）增强客户满意度及时满足客户的需求，确保产品的持续供应，能够提高客户对品牌的忠诚度和满意度，促进重复购买和口碑传播。三、影响常温快消品市场需求预测的因素（一）内部因素 1. 销售数据：过往的销售记录是预测需求的重要依据，包括不同产品在不同时间段、不同地区的销售情况。 2. 营销策略：企业的促销活动、广告投放、新品推出等营销举措会直接刺激或改变市场需求。 3. 产品特性：产品的保质期、包装、功能等特性会影响消费者的购买决策和购买频率。（二）外部因素 1. 季节和气候：对于某些常温快消品，如冷饮、防晒产品等，季节和气候条件对需求有显著影响。 2. 经济形势：消费者的购买力在经济繁荣和衰退时期会有所不同，从而影响对快消品的需求。 3. 社会文化因素：节日、习俗、流行趋势等社会文化现象会引发特定的消费需求。 4. 竞争对手动态：竞争对手的产品推出、价格调整、市场份额变化等都会对本企业产品的需求产生影响。四、准确预测常温快消品市场需求的方法（一）时间序列分析利用历史销售数据，通过移动平均、指数平滑等方法来预测未来的需求趋势。这种方法适用于需求相对稳定、周期性明显的产品。（二）因果分析建立需求与影响因素之间的因果关系模型，如回归分析。通过确定与需求相关的变量（如价格、广告投入、季节因素等），来预测未来的需求。（三）市场调研通过问卷调查、消费者访谈、焦点小组等方式直接收集消费者的意见和购买意向，了解市场动态和消费者需求的变化。（四）大数据分析借助电商平台、社交媒体、搜索引擎等大数据资源，挖掘消费者的行为数据和潜在需求，为需求预测提供更全面和实时的信息。（五）德尔菲法邀请业内专家对市场需求进行预测和评估，综合各位专家的意见得出预测结果。这种方法适用于缺乏历史数据或市场不确定性较高的情况。（六）模拟预测利用数学模型和计算机模拟技术，对不同的市场情景进行模拟，预测产品在各种情况下的需求表现。五、预测过程中的数据收集与处理（一）数据来源 1. 企业内部数据：包括销售系统中的订单数据、库存数据、客户数据等。 2. 市场调查数据：通过专业的市场调研公司获取的消费者数据。 3. 第三方数据：如行业报告、政府统计数据、电商平台数据等。（二）数据清洗与预处理对收集到的数据进行筛选、清理和标准化处理，去除异常值和错误数据，确保数据的准确性和一致性。（三）数据分析工具与技术运用统计分析软件（如 SPSS、SAS）、数据挖掘工具和编程语言（如 Python、R）等进行数据分析和建模。六、预测结果的评估与调整（一）评估指标采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标来评估预测结果的准确性。（二）定期回顾与调整根据实际销售情况与预测结果的对比，定期对预测模型和参数进行调整和优化，以提高预测的准确性。（三）情景分析考虑不同的市场情景和不确定性因素，制定多套预测方案，以便在市场发生变化时能够迅速做出响应。七、案例分析以某知名常温饮料企业为例，该企业过去主要依靠销售经验和简单的统计方法进行需求预测，导致库存失衡和市场响应不及时。后来，企业引入了先进的需求预测系统，综合运用时间序列分析、大数据分析和市场调研等方法。首先，对历史销售数据进行深入挖掘，分析不同季节、地区和促销活动下的销售规律。同时，利用网络爬虫技术收集社交媒体上关于饮料消费的话题和趋势，以及竞争对手的动态。此外，定期开展消费者调查，了解消费者口味偏好的变化。通过这些举措，该企业的需求预测准确率提高了 30%，库存周转率提升了 25%，有效地降低了成本，提高了市场竞争力。八、挑战与应对策略（一）数据质量和可靠性确保数据的准确性、完整性和及时性是进行有效预测的基础。建立数据质量管理机制，加强数据审核和验证，同时不断完善数据收集渠道。（二）市场变化的不确定性市场动态变化难以完全预测，尤其是突发事件（如疫情、自然灾害）的影响。建立灵活的预测机制，加强风险预警和应急管理，提高应对不确定性的能力。（三）技术和人才需求预测需要运用复杂的数据分析技术和工具，同时需要具备数据分析和市场洞察能力的专业人才。加强对员工的培训和技术引进，培养跨领域的复合型人才。九、结论准确预测常温快消品的市场需求是一项复杂但极具价值的任务。仓储管理类人群需要充分认识到需求预测的重要性，综合考虑各种影响因素，运用科学的方法和工具，建立有效的预测体系。同时，要不断关注市场变化，持续优化预测模型和流程，以提高预测的准确性和适应性。只有这样，才能在激烈的市场竞争中实现高效的仓储物流管理，满足消费者的需求，为企业创造更大的价值。总之，常温快消品的市场需求预测是一个不断发展和完善的领域，需要仓储管理类人群不断探索和创新，以应对日益复杂多变的市场环境。「常温快消品仓储管理」「物流冷知识」「中国式现代化江西物流新篇章」

「vivo全新系统OriginOS5」来了，这次蓝心小V、小V圈搜等核心功能全面升级，覆盖生活、工作四大场景，需求预测更贴心。AI智能助力，操作更便捷，可以做到更懂你。vivo X200 系列、iQOO 13 将首发搭载 OriginOS 5 正式版……详细升级计划请看图2。

市场需求预测表格：轻松搞定企业决策 𐟓ˆ 在“精英杯”企业经营分析与决策大赛中，我们提供了强大的市场需求量预测工具。只需输入经销商、报价和广告信息，就能自动计算出市场需求预测。 𐟓Š 从第一期到第八期，你可以分别填入数据，无论是新手还是老手，都能轻松上手。我们的工具考虑了季节因素、自然增长、广告弹性、价格弹性和经销商弹性等多种因素。 𐟓Š 包含十几张表格，提供不同情景复盘表和两种预算表，帮助你全面分析市场，制定最佳决策。 𐟒ᠩ€š过这些数据，你可以准确判断市场趋势，制定出符合市场需求的决策，提升企业在竞争中的优势。

供应链管理中的需求预测技巧需求预测在供应链管理中可是个关键环节。通过精准的需求预测，企业不仅能制定出更合理的生产计划，还能优化库存管理，最终提升客户满意度。下面我来给大家介绍几种常用的需求预测方法和策略。时间序列分析 𐟓ˆ 时间序列分析主要是通过研究历史数据的趋势和季节性变化来预测未来需求。这种方法特别适合那些需求有规律波动的行业。比如，某零售企业通过时间序列分析，发现了销售的季节性波动，然后调整了库存管理策略，结果库存积压和缺货情况都少了不少。因果分析 𐟒እ› 果分析则是通过分析需求与相关变量（比如价格、促销、经济指标等）的关系来预测需求。这种方法特别适合那些需求受多种因素影响的行业。比如，某电子产品公司通过因果分析发现，价格和促销对需求的影响特别大，于是他们制定了更有针对性的促销策略，结果销售额大幅提高。定性预测 𐟤” 定性预测主要是通过专家意见、市场调研等非数量化的方法进行需求预测。这种方法在数据有限或市场变化较快的情况下特别有用。比如，某新产品推出前，通过专家讨论和市场调研，准确预测了市场需求，然后制定了有效的市场推广计划，结果大获成功。模糊逻辑预测 𐟌미 模糊逻辑预测则是利用模糊逻辑理论，通过模糊集合和规则进行需求预测。这种方法特别适合那些需求受多种不确定性和模糊性因素影响的行业。比如，某制造企业在市场需求波动较大的情况下，采用模糊逻辑预测方法，成功应对了需求变化，保持了生产的稳定性。总结 𐟓 无论是时间序列分析、因果分析、定性预测还是模糊逻辑预测，每种方法都有其独特的优势和适用场景。企业可以根据自身的实际情况选择合适的方法进行需求预测，以更好地制定生产计划、优化库存管理并提高客户满意度。

国际能源署：2024年石油需求预测下调 𐟓‰国际能源署（IEA）在其最新月度报告中下调了2024年石油需求增长预测，原因是工业活动低迷和温和的冬季气温导致欧洲等主要经济体的柴油消耗量减少。预计石油需求增长将从每天120万桶降至110万桶，总需求仍为平均每天1.032亿桶。 𐟔第一季度的增长低于预期，经合组织国家的石油需求同比每天减少7万桶，尤其是欧洲柴油需求每天下降14万桶。IEA表示：“经合组织的衰退与相对弹性的非经合组织需求形成鲜明对比，使得全球增长更加依赖新兴经济体。” 𐟓Š油价在原油价格波动中继续保持区间震荡，布伦特原油交易价格约为每桶82美元，而西德克萨斯中质原油价格约为每桶78美元。粘性通胀导致美国利率长期走高，抑制石油需求并使美元走强。 𐟛≅A将明年石油需求增长预测从每天110万桶上调至120万桶，总需求预计为每天1.043亿桶。尽管全球经济前景有所改善，但近期通胀数据居高不下，导致投资者降低了对央行降息的预期。 𐟓‰预计今年石油总供应量为每天1.027亿桶，2025年保持在每天1.045亿桶不变。非OPEC+国家将引领全球供应，预计今明两年产量增长140万桶/日。

Fonterra变革：数据驱动优化 Fonterra，新西兰最大的乳制品出口商，也是全球乳制品行业的巨头之一。每年，它生产数百万吨的牛奶和乳制品，因此，供应链的高效管理对于保证产品质量和市场竞争力至关重要。随着全球市场竞争的加剧，Fonterra 意识到，通过数据分析来优化供应链流程、提高运营效率、减少成本是必不可少的。主要挑战 𐟏ž️ 需求预测不准确：市场需求的变化难以捉摸，准确预测变得至关重要。物流成本高：运输和物流成本占据了总成本的相当一部分。供应链复杂性：从农场到餐桌，供应链的每一个环节都需要协调。解决方案 𐟛 ️ 需求预测模型技术应用：Fonterra 引入了先进的机器学习算法和大数据分析技术，构建了需求预测模型。通过分析历史销售数据、市场趋势、季节性因素和宏观经济指标，模型能够更准确地预测未来需求。实际案例：在2023年，Fonterra 的数据科学团队利用Python和R语言开发了一个基于随机森林和长短期记忆（LSTM）网络的混合模型，提高了需求预测的准确性。动态库存管理技术应用：Fonterra 在其主要的冷链物流中心安装了IoT传感器，结合大数据分析平台，对库存进行动态管理。在2022年，该系统帮助Fonterra减少了20%的库存成本。实际案例：在2021年，Fonterra 的数据分析团队开发了一套运输优化系统，应用于从新西兰到亚洲市场的乳制品运输。该系统帮助Fonterra 每年节省了约500万美元的运输成本。运输路线优化技术应用：通过引入地理信息系统（GIS）和优化算法，Fonterra 优化了其运输路线，减少了运输时间和成本。使用线性规划和模拟退火算法，Fonterra 能够确定最佳的运输路径和时间。实际案例：在2021年，Fonterra 的数据分析团队开发了一套运输优化系统，应用于从新西兰到亚洲市场的乳制品运输。该系统帮助Fonterra 每年节省了约500万美元的运输成本。成果 𐟌Ÿ 需求预测准确性提高：通过引入先进的需求预测模型，Fonterra 的预测准确性提高了15%，显著减少了库存积压和短缺现象。库存管理效率提升：动态库存管理系统的应用使Fonterra 的库存周转率提高了25%，库存相关成本降低了20%。物流成本降低：运输路线优化系统帮助Fonterra 每年节省了约500万美元的运输成本，运输时间减少了10%。数据支持 𐟓Š 根据Fonterra 的年报和数据分析报告，应用数据分析技术后，公司整体运营效率显著提高，成本大幅降低。相关研究和行业报告也表明，通过大数据和机器学习技术，供应链管理的精准性和效率得到大幅提升。

电动车充电桩管理平台：智能充电的7大优势电动车充电桩管理平台是一个集成了多种先进技术的系统，专门用于高效管理和监控电动车充电桩。以下是该平台的几个主要功能： 𐟔 实时监控：通过物联网、车联网和人工智能等技术，平台可以实时监控充电桩的状态，包括充电功率和设备营收等数据。这种实时监控功能让运营商能够迅速了解充电桩的运行情况，及时发现并解决问题。 𐟓𖠨🜧苦Ž祈𖯼š平台支持远程控制功能，运营商可以通过平台对充电桩进行远程操作，如启动、停止和调整充电参数等。这种远程控制功能提高了运营效率，降低了人力成本。 𐟓Š 数据分析与预测：通过对收集到的数据进行分析和挖掘，平台可以提供用户行为分析和充电需求预测等功能。这些数据帮助运营商更好地了解用户需求，优化资源配置，提高服务质量。 𐟒𓠦”碌˜与结算：平台通常集成了移动支付功能，用户可以通过手机APP或小程序轻松完成充电费用的支付。同时，平台还支持交易结算功能，确保支付过程的安全和完整。 𐟛᯸ 安全管理：平台采用严格的数据加密和权限控制措施，保护用户的充电信息和隐私，保障客户的资金安全。此外，平台还具备过载保护和自动断电等安全功能，防止火灾等安全事故的发生。 𐟎蠥ˆ𖥌–服务：自研平台可以根据品牌需求进行定制化开发，满足不同充电场景的特殊需求。这种定制化服务使得品牌方能够灵活地增加或改进平台功能，提供更好的客户服务。 𐟑袀𐟒𛠦Š€术支持与维护：自研平台通常由品牌自身的核心技术团队开发和维护，可以提供更即时和专业的技术支持。这对于故障排除、系统升级和功能改进等方面非常重要。综上所述，电动车充电桩管理平台在提升充电桩运营效率、降低成本以及提高用户体验方面发挥着重要作用。在选择充电桩品牌时，建议对其管理平台作充分的了解。

$瑞纳智能 sz301129$：公司在人工智能和供热行业融合主要在以下几个方面开展布局：1、供热运行预测与调度控制方向，包括源站楼户需求预测，系统控制优化（如锅炉群控），一网平衡控制、二网平衡控制等；2、智能诊断方向，运行工况的诊断、设备故障的诊断和预判等；3、智能客服方向「上证指数」#A股#

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