乐思门公开培训课

需求预测与需求计划管理

时间:2019年11月5-6日 地点:上海

适合企业: 制造业、流通业、零售业

目标学员: 负责销售预测、计划及库存的供应链管理中高级人员

费用: 人民币3,500元/人(含印刷讲义、午餐和茶点)

优惠: 10月29日前报名并课前付款,3,325元/人; 同一公司三人以上(含三人),3,150元/人。

报名办法:

  • 您可以直接填写报名表,传真(010-52183188)或Email到我公司; 如有问题,请联系:刘小姐,Tel:010-64446584-801 Email:Chrisliu@logisment.com
  • 培训费请于培训开始前通过银行汇入我公司账户,支票请于培训当天交给我公司助教人员。
  • 我公司收到报名表和汇款后,会在开课前一星期内传真或Email《培训确认函》;为防止邮寄过程中可能出现的丢失,发票(咨询培训费)将于培训当天提供(如有特别需要,请事先与本公司联系)。
  • 培训当天凭《培训确认函》及参训人员个人名片至接待处办理报到手续。
  • 本公司保留课程日程和地点的变更权利,并将通过Email或电话通知您。
    或者下载报名表下载
【Participant Limited - 听课注意事项及对象限制】
  • 出于对知识产权以及不正当竞争方面的考虑,本次培训将不接受任何形式的培训师和管理咨询师等行业的从业人员参加(具体解释请事先联系本公司)
  • 未经讲师许可,请不要在授课过程中拍照、录音和录像
【Typical Issues - 常见问题】
  • 需求计划与需求预测是同一个概念吗?
  • 如何根据供应链能力制订不同的需求计划方案?
  • 需求预测是否有量化的方法?
  • 历史销售数据代表真实的客户需求吗?是否可以直接用来进行预测?
  • 如何剔除历史数据中的异常?
  • 采用移动平均(MA)法进行预测,到底适用2个月、3个月还是4个月的平均呢?
  • 在需求预测中如何考虑季节性、促销以及趋势的影响?
  • 如何评估预测的估差,并通过跟踪信号和上下限控制图来预警预测方法的失效?
【Our Clients - 我们的客户 】
  • FMCG & Retail快速消费品和分销:Mars、Wrigley、Kraft、Cadbury、L'Oreal
  • Electronic电子:Nokia、ABB、Schneider Electric、Siemens
  • Chemicals & Pharm 化工和医药:Shell、Novartis
  • Auto汽车:GM、VOLVO、Bitzer
  • Others其它:Emerson、OTIS、Danfoss、Kohler
【Outlines - 课程大纲】

  • 需求计划与需求预测的重要性
  • 供应链管理面临的挑战
  • 需求计划与需求预测的影响:工厂设立、产能、原材料采购、生产计划、物流分拨及配送
  • 企业的运营计划体系
  • 谁应负责这项工作
  • 需求计划与需求预测的区别
  • 需求计划
  • 需求计划的思想发展回顾
  • 预测的“客户”与目标
  • 优化需求计划流程
  • 需求计划之协同
  • 根据供应链能力制订不同的需求计划方案
  • 堂上分组案例:通过预测规划产能及反向调整的需求计划方案
  • 需求预测
  • 预测的本质:拐点和趋势
  • 预测方法论综述
  • 事实型
  • 经验型
  • 企业的滚动销售预测(Rolling Sales Forecast,RSF)
  • 冻结期间及允许变化幅度
  • 预测的时间窗
  • 从预测看企业建立S&OP(Sales&Operation Planning)的实践
  • 预测及计划的工作时间表
  • 预测会及S&OP会议
  • 各部门的任务
  • 项目类型的需求预测及供应方案
  • 历史数据分析
  • 历史数据分析练习
  • 产品的生命周期分析
  • 产品的季节性分析
  • 客户下单规律分析
  • 其他因素:价格变动、广告、促销、销售压货
  • 历史数据的基数及异常数据剔除
  • 时间序列预测技术 - 基础预测
  • 移动平均法(Moving Average)
  • 历史数据与预测数据的拟合:MSE指数
  • 线性规划介绍及Excel的应用方法
  • 堂上分组案例Excel:如何选择适合的期间数计算移动平均
  • 加权的移动平均法
  • 堂上分组案例Excel:如何确定适合的月份权重
  • 指数平滑法(Exp.Smoothing)
  • 堂上分组案例Excel:如何确定适合的平滑系数
  • 趋势及季节性的叠加考虑
  • 季节性权重因子法
  • 季节乘积系数法
  • 双重移动平均法
  • 双重指数平滑法
  • 趋势模型及线性趋势
  • 用回归模型处理季节因素
  • 用季节指数调整趋势预测
  • 采用Excel的规划求解构建季节指数与加速上升的复合模型
  • 联合预测
  • 预测误差分析
  • MAD误差分析法
  • MAPE误差分析法
  • 使用M,M-1还是M-2版误差分析?
  • 超卖和低卖的库存影响分析
  • 预测误差的信号追踪
  • 预测误差的受控图
  • 其他对预测的影响因素
  • 促销活动
  • 新产品的预测
  • 单阶段订货模型:报童模型
  • 离散需求的预测及库存补货计划

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