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关于高中数学的在仓储储量预测上的应用(郑承毅)

发表于 2019-3-5 08:43:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 郑懿 于 2019-3-5 08:45 编辑

  最近试图用简单的统计方法来处理仓储企业的储位使用的预测问题,依此为企业仓储劳动资源规划以及发展计划提供合理的数据支持,从而达到合理组织常规运营生活的目的。
预测条件设定:
1、样本数据:为A-K(11个)客户为期一年的月平均储位使用量
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2、使用预测方式:
a、移动平均法Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n,n值分别包含2,3,4
b、指数平滑法yt+1'=yt'+α(yt- yt'),α值包含0.1~0.9

  第一步,建立基础预测数值
  由于并没有现成的预测模型套用,故借用excel对样本数据做统计常用的移动平均及指数平滑法进行分析。通过模拟,发现确定α值后得指数平滑预测精度明显优于移动平均法。
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  计算所得,α=0.9时预测差值最小,合计差值为181,平均差值为18(平均差值占期末实际值14%).
  第二步,优化预测精度
  我们虽然可以了解到样品储位数据的变化规律趋于平稳(α值越接近1,则波动越平稳;反之越趋于0,则波动越大),但可以发现指数平滑法在个别月份上出现较大的差值偏差,集中体现6月、9月、及11月,而这三个月出现较大储位波动的客户为B、C、E、F,其情况各不相同。
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1、CE客户在9月出现较大的入仓储存,入仓波动所增加的储位,分别占上期储位使用的35%,58%。随后11月B、E客户离仓亦占了当月平均储位用量17%。这类情况多为现实工作中的新客户入仓和老客户离仓情况,而这类大幅的进出仓信息往往可以通过提前预知。
2、F客户在6、7、8月出现储位使用量的大幅上升,趋近与现实工作生活中的季节性波动,这方面的考虑更多可以对客户行业和货品特性的调查,从而提高预测精度。
  考虑极限情况,假设市场部门对新进客户、离仓客户、季节性波动客户的储位使用量做100%预测,
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  在原预测上加入客户需求二次分析预测的基础上,可以发现有效的降低预测差值,而提高预测精度,合计差值从180降为60,平均差值为6(平均差值占期末实际值的5%),即在储位预测安排上,需设置预测储量5%的储位预留应对预测偏差。
5.png
  经过对样本数据的模拟预测,得以下结论:
1、在该样本模拟中,指数平滑法预测精度优于移动平均法
2、加上对新客户、离仓客户及季节性客户的储位使用计划,可以有效的降低预测差值。
  本方法针对短期预测而作,需要一提的是,该方法更适用于现场运营工作,而不视于市场部门,因目前市场瞬息万变,用固定的数值反而会框住业务部门的发散思维。预测的作用和目的因人、因库、因地各有不同,由于笔者见识有限,故不再做场景模拟,但求能对业者的日常工作有些许帮助。
郑承毅
2019年3月3日
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