库存预测

什么是库存预测？

库存预测是指企业为满足客户需求，在不造成过度备货或缺货的前提下，预测未来库存需求的过程。它涉及分析历史销售数据、市场趋势及其他因素，以估算在特定时期内所需的库存量。

通过准确预测需求，企业可以：

• 优化库存水平
• 降低持有成本
• 提高整体运营效率

库存预测在供应链管理中发挥着至关重要的作用。它确保产品在客户需要时可以及时供应，提高客户满意度和忠诚度。准确的预测帮助企业平衡库存成本与服务水平，最小化缺货或库存过剩的风险。通过理解和预测需求，企业能够在采购、生产排程和资源分配等方面做出明智决策。

库存预测的应用场景

企业利用库存预测，将库存水平与客户需求对齐，确保最佳库存可用性并控制成本。主要应用包括：

减少缺货

• 缺货指产品无法供客户购买，导致销售损失和客户不满。
• 库存预测帮助预测未来需求，使企业能够保持足够的库存。
• 通过分析销售趋势和模式，企业可以预判哪些产品将出现短缺，并主动补充库存。

降低库存持有成本

• 过量库存占用资金并产生仓储、保险、过期等成本。
• 预测帮助企业在合适的时间订购合适的数量，减少不必要的库存积压。
• 优化库存水平可降低持有成本并改善现金流。

减少产品浪费

• 过量库存，尤其是易腐商品，易因过期而造成浪费。
• 预测可识别滞销品，并预测未来销售，便于企业调整订货量。
• 库存与实际需求对齐可最大程度减少浪费，提高盈利能力。

库存预测的关键概念

掌握以下概念是实现有效库存预测的基础：

提前期需求

• 提前期：从下订单到收到库存的时间周期。
• 提前期需求：在提前期内预计销售的产品数量。

公式：

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

示例：
如果平均提前期为5天，平均每日销售量为20件：

lead_time_demand = 5 * 20  # 结果：100件

表示在提前期内预计售出100件产品。

销售趋势分析

• 分析历史销售数据，识别季节性、增长趋势等模式。
• 根据预期变化（如节假日销售增加）调整预测。
• 工具：移动平均、同比分析、统计模型等。

再订货点

• 指达到该库存水平时应下新订单。
• 综合考虑提前期需求和安全库存。

公式：

reorder_point = (average_daily_sales * lead_time) + safety_stock

示例：
提前期：5天，平均每日销售量：20件，安全库存：50件

reorder_point = (20 * 5) + 50  # 结果：150件

当库存降至150件时应下单补货。

安全库存

• 为防止不确定性导致缺货而准备的额外库存。
• 作为需求和供应波动的缓冲。

公式：

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

示例：
最大每日销售量：30件，最大提前期：7天，平均每日销售量：20件，平均提前期：5天

safety_stock = (30 * 7) - (20 * 5)  # 结果：110件

保留110件安全库存，以应对突发需求或延迟。

库存预测常用公式

计算提前期需求

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

准确的提前期需求可确保补货期间库存充足。

计算安全库存

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

用于应对需求和供应的波动。

计算再订货点

reorder_point = lead_time_demand + safety_stock

保证在库存低于安全水平前及时下单。

库存预测方法类型

常见方法包括定性和定量两大类：

定性预测

• 依赖专家意见、市场调研和主观判断。
• 适用于历史数据有限或新产品预测。

方法：

• 市场调研：问卷、访谈、焦点小组。
• 德尔菲法：专家小组达成共识。

定量预测

• 运用数学模型和历史数据。
• 假设过去模式将持续。

方法：

• 时间序列分析：分析一段时间内的数据点模式。
• 因果模型：分析需求与影响因素之间的关系。

趋势预测

• 识别销售数据随时间变化的模式。
• 适用于预测需求上升、下降或稳定。
• 例如：有机产品销售呈上升趋势，表明需增加库存。

图形预测

• 将销售数据绘制成图表/曲线，直观展示趋势和模式。
• 例如：折线图可揭示季节性高峰和低谷。

应用案例及示例

AI与自动化在库存预测中的应用

AI与自动化的进步正在革新库存预测：

机器学习算法

• 机器学习模型能分析海量数据，识别复杂模式，并持续自我优化。
• 综合考量历史销售、市场趋势、促销活动及外部因素（如天气、经济指标）。
• 持续学习新数据，提升预测准确性。

AI驱动的库存管理系统

优势包括：

• 实时库存跟踪：持续监控库存变化。
• 自动补货：在达到再订货点时自动生成采购订单。
• 预测性分析：通过全面数据分析预测需求。

与AI自动化和聊天机器人集成

• 客户洞察聊天机器人：
  聊天机器人与客户互动，收集偏好并预测趋势。

  def gather_customer_feedback(): # Chatbot interaction code to collect customer preferences pass

• 自动化供应商沟通：
  自动化下单流程，减少人工操作和延迟。

  def auto_generate_purchase_order(reorder_point, current_inventory): if current_inventory <= reorder_point: # Code to generate and send purchase order to supplier pass

• 预测性分析集成：
  将AI与分析工具结合：

  • 识别新兴趋势
  • 实时调整预测
  • 增强决策能力

示例：AI在库存预测中的应用

某零售企业将AI集成入库存管理，分析销售数据、社交媒体趋势及经济指标。

• 销售数据： 识别畅销品及季节性趋势。
• 社交媒体趋势： 监控话题标签/提及，捕捉产品热度。
• 经济指标： 根据消费变化调整预测。

AI系统实现自动补货，并根据市场变化动态调整再订货点。

取得的益处：

• 提高预测准确性（减少缺货与积压）
• 快速响应市场变化
• 降低成本（持有成本下降，销售损失减少）

通过AI与自动化，企业实现库存优化，紧贴需求并获得竞争优势。

库存预测相关研究

库存预测在供应链管理中至关重要，目标是在降低成本的前提下准确预测需求。近期研究包括：

1. Combining Probabilistic Forecasts of Intermittent Demand
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • 针对间歇性需求预测，强调概率方法在不确定性决策中的作用。
   • 提出概率预测组合方式，在准确性与库存控制之间平衡。
   • 综合方法优于单一方法，但各有权衡。

2. Value-Based Inventory Management
   Grzegorz Michalski

   • 将库存管理与企业价值最大化的财务目标结合。
   • 提出整合价值最大化的改进方法。
   • 帮助企业将库存策略与更高层次财务目标对齐。

3. A Generic Framework for Decision Support in Retail Inventory Management
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • 提出零售库存决策的整体框架。
   • 针对全球化与电商带来的复杂性。
   • 结合产品分层与需求预测以平衡各类目标。

4. Feature-based Intermittent Demand Forecast Combinations: Bias, Accuracy, and Inventory Implications
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • 聚焦于生产系统中间歇性需求的预测组合方法。
   • 提出基于特征的组合框架，提升准确性并优化库存表现。

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