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TCL集团股份有限公司空调事业部
SCM咨询项目报告(下)
——实践与算例篇
二OO四年八月
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目录
5 内销总量预测 1
调研与数据准备 1
预测过程 1
经典的时间序列分解法 1
简单回归分析 3
多重回归分析 4
主观判断法 5
综合预测 6
05冷冻年度预测 7
数据结构流程 9
经典的时间序列分解法 9
简单回归分析法 10
多重回归分析法 11
综合预测 12
小结 13
6 内销分部门分规格预测 14
概述 14
14
数据说明 14
杭州销售部 15
经典的时间序列分解法 15
季节指数调整法 17
简单回归分析 18
多重回归分析 19
主观判断法 21
综合预测 21
规格预测 24
下一年度(05年度)预测 24
数据结构流程 26
经典的时间序列分析 26
季节指数调整法 27
简单回归分析 28
多重回归分析 29
综合预测 30
小结 30
7 总量分规格预测 31
调研与数据准备 31
预测过程 31
经典的时间序列分解法 31
简单回归分析 33
多重回归分析 34
综合预测 36
数据结构流程 36
总体框架 37
时间序列分解法 37
简单回归分析法 38
多元回归分析 39
小结 40
8 海外销量预测 41
基于行业外销量预测的比率趋势回归预测 41
行业外销量预测——时间序列分解 41
TCL外销量占行业外销量的比率趋势回归 44
基于多项回归的趋势外推法 47
数据处理说明 47
多项回归模型与回归参数分析 47
多项回归预测与误差分析 48
定性预测方法 51
综合预测 51
小结 53
算法流程 55
总体框架 55
基于行业销量的比率趋势回归法 56
基于多项式回归的趋势外推法 57
综合预测 58
9 分部门库存量分配 59
59
计算过程 60
预测需求、净需求、总需求的计算 60
期初库存 67
68
74
85
小结 85
10 长线材料采购策略 87
概述 87
数据处理 87
计算过程 88
铜管——内螺纹盘管(T-LPG) 88
铜管——光身盘管(T-GPG) 89
铜管——毛细管(T-MXG) 90
铝箔 90
数据结构流程 91
小结 92
11 结束语 94
总结 94
展望 95
致谢 96
附录B 海外客户管理的定量方法 97
构造状态并确定状态概率 97
建立状态转移概率矩阵 97
由转移矩阵计算各时期状态 98
5 内销总量预测
调研与数据准备
在正式进行预测建模、计算之前,我们根据历史数据对问题进行了初步的分析与试算,由数据本身的异常变动,发现了一些异常点。通过深入企业的现场调查,结合企业销售政策的历史记录和行业发展环境,我们整个预测数据进行了人为处理:
1、虽然空调行业正常的销售年度是从当年的9月份到来年8月份,每个周期为12个月,但是,观察历史数据可以发现:每年8月份和春节所在的月份内销量都非常少——一般行业该月销量占全年总销量的10%左右,而TCL该月销量一般为3~5%。为避免数据波动过大,特在时间序列分解法和回归分析中将这两个月份剔除,将这两种方法的季节性周期调整为10个月;最后,再通过其它方法将该两个月销量预测值补足,使得整个预测结果仍然为12个月的数值;
2、受数据量的限制,对于经典的时间序列分解法和回归分析,我们建模的历史数据从2002年9月至