Research into Demand Planning

crazybugcn

对不起阿，最近忙啊，忙于写代码。刚写完HoltWinters算法，累啊。刚才还在写预测误差的算法呢，贴点点点点小代码show一下，让大家知道预测的计算机算法其实并不神秘, 我会将此算法简化：

// 计算预测误差
public float CalculateForecastError(
  TDemandArray Demand,  // 各周期的真实需求
  TForecastArray Forecast, // 各周期的预测需求
  int Periods)  // 误差计算时将要涵盖的周期数
{
  int Index;
  float MeanOfForecastError;
  ......
  MeanOfForecastError = 0.0;
  // 计算
  for (Index= 0; Index<Periods; Index++)
  {
     MeanOfForecastError = MeanOfForecastError + Power(Demand[Index] - Forecast[Index], 2);  
  }
  MeanOfForecastError  = MeanOfForecastError / Periods; //均方差
  MeanOfForecastError =  Sqr(MeanOfForecastError);  //标准差
  return MeanOfForecastError;
}

iwaitforu

基本就下面几种方法：
1.移动平均：简单、价权
2.指数平滑：Holt(对需求趋势做修正)、Winter(对需求趋势和季节因素做修正)
3.线性回归分析

to crazybugcn:
能不能讲讲下面这个怎么做？：
“一种广为使用的预测方法是描绘散点图，然后寻找与之最合适的标准分布，从中求解未来某一段时间的预期值。”

还有线性回归分析的详细用法？


你2700万的数据量真是惊人，难道你是按天来预测吗？ top－down处理又是什么意思？

crazybugcn

2700万数据算是正常的啊。不是按天的，是按周期的，比如星期、月。
你想想看，比如在一个三维的信息立方体中，产品有1000种，地点有200个，时间跨度为4年（姑且假设历史2年，预测2年），那么，对应的详细的需求以及预测数据数量就能达到：
1000 * 200 * 52 * 4 = 20800000 = 两千零八十万数据啊。

iwaitforu

实际你得到预测的结果是20000个， 按周预测
前面的两个问题可否解答？
如何根据散点图找与之对应的分布？

crazybugcn

最初由 iwaitforu 发布
[B]实际你得到预测的结果是20000个， 按周预测
[/B]

按照你的思路，你是把每个周期是作为数据库字段处理的？那对于Collaboration Planning, Promotional Planning, Event Planning, Budget Planning, Retail Planning, Customer Planning将做如何处理？
请赐教！

crazybugcn

最初由 iwaitforu 发布
[B]
前面的两个问题可否解答？
如何根据散点图找与之对应的分布？
[/B]

对于这个问题，我想以LeastSquares为例，请看下面的图片：

iwaitforu

第一张图没明白，还请解释一下statistical Forecast下面那些行是什么意思？



下面的分布图，应该是用一维的线性回归做的吧。
假如数据的分布不是这么有规律，一维线性回归的做法还有意义吗？去用多维的线性回归吗？

crazybugcn

最初由 牛博士 发布
[B]
这样安全库存大量减少,生产能力也得到充分利用。 从而公司B和公司A相比, 财务上处于明显的优势。
[/B]

呵呵，可不一定哦，假如两家公司都是作石油生意的：
A公司：由于预测很不准确，结果导致大量的石油库存，误差超过2000万桶，导致囤积了2000万桶，当初采购进货的时候是19-25美元每桶。
B公司：预测忒准确，进货基本刚好满足客户需求，库存大大减低啊，领导相当满意。

结果到了年度财务核算：
B公司：发现之赚了那么点点钱。
A公司：发现赚的钱好像比A公司小那么点点，但是发现自己囤积了好多好多的石油啊，现在油价是70美元每桶，如果促销销售的话，大大的发了阿。领导感叹，预测不准真是好啊！发达了！！

B公司得知A公司的情况后，老板直呼：还TMD预测呢,这年头，连JIT都过时了哦

y.j0929

高手阿！现在才知道“学到用时方恨少”，以前老师讲的时候都去干嘛去了！悔恨中，在各位前辈们面前羞愧难当，努力学习阿！

papating

Demand Planning is planning demand, and currently, in China, although many people study purchasing, or logistic, ver few people are actually studying on demand and inventory planning. In the states, it is also an area that is important, but often neglected. Because the planning horizaon is huge, and invest lots of time on it. Usually big companies, can't afford to have a massive planning due to the size, small companies feel no need to plan. Nevertheless, demand planning actually triggers into the whole supply chain, and it needs to look at the live data from market, which also requires advances data warehouse to support and a state art of ERP system. Oh well, we can definitelly talk about this more. I am working in Demand Planning and Inventory Planning for an American company in Shanghai. Please feel free to follow up the discussions.