需求预测的案例分析
案例：某全球零售企业的需求预测策略
背景：某全球零售企业在全球范围内开展业务，面临需求预测的挑战。企业决定实施系统化的需求预测策略，以提升需求预测的精度和供应链效率。
策略：
明确需求预测目标与范围
- 确定需求预测的目标，包括库存管理、生产计划和采购计划。
- 明确需求预测的时间跨度和产品层级。
数据收集与整理
- 收集历史销售数据、库存数据、市场数据等相关数据，进行数据清洗和分组。
选择预测方法与模型
- 采用时间序列分析、回归分析等定量预测方法，同时结合专家意见法进行定性预测。
- 建立ARIMA模型、移动平均法等预测模型，进行综合预测。
实施预测与验证
- 构建预测模型，对历史数据进行训练，对未来需求进行预测。
- 使用均方误差（MSE）等误差衡量指标评估预测结果的准确性，调整预测模型。
持续监控与改进
- 实时更新需求相关数据，定期评估需求预测的效果。
- 通过PDCA循环和反馈机制，不断优化需求预测流程和方法。
结果：
通过实施上述策略，该零售企业显著提升了需求预测的精度和供应链效率。库存周转率提高，库存积压和缺货现象减少，供应链的稳定性和客户满意度显著提升，实现了长期可持续发展。
