数量的需求预测主要是指企业根据自身的历史数据预测未来的趋势，大致有如下几种方法：

3.4.1 移动平均法

3.4.1.1 计算步骤

1.计算最近一个固定时段（内有若干周期）的平均值；

2.往下移动一个周期，再求平均值；

3.以此类推，计算出动态的平均值。

3.4.1.2 计算实例

已知上一年每月需求量如下：

求本年度1月、2月的需求量：

本年1月：（63+91+84）/3≈79（依赖于上年的10~12月数据）；

本年2月：（91+84+79）/3≈85（依赖于上年的11月、12月和本年度1月数据）。

3.4.1.3 移动平均法的缺陷

1.上升趋势中

如：1月1000 2月2000 3月3000 4月4000 5月5000

如果使用5个时期移动平均，则6月为：（1000+2000+3000+4000+5000）÷5=3000。

很显然，预测值大大小于实际需求；在趋势变化明显时，移动平均法预测结果总是滞后于趋势，包含时间趋势越多，数值差距越大。

2.波动较大时

如实际值为：1月2000 2月5000 3月3000 4月1000 5月4000

如果使用2个时期移动平均，则

3月预测值：（2000+5000）÷2=3500；

4月预测值：（5000+3000）÷2=4000；

5月预测值：（3000+1000）÷2=2000；

6月预测值：（1000+4000）÷2=2500。

很显然，预测值与实际值偏差较大，也失去了预测的意义。

3.4.1.4 移动平均法的适用条件

移动平均法适用于需求稳定的产品，没有太大的趋势变动或季节性。另外，该方法也可以用来减少随机变化，因为通常高需求之后往往跟随的是低需求。

缺点：需要保留每一个预测产品的好几个时期的历史数据。

3.4.2 指数平滑法

3.4.2.1 公式

新预测=α×最近需求+（1-α）×以前需求

α为润滑指数（smoothing constant），介于0至1之间，取值根据需求约定，并且可以根据现实情况进行修订。

3.4.2.2 举例

5月份的原预测为220，实际需求为190。如果α是0.15，预测6月份需求；如果6月份实际需求为218，预测7月份需求。

6月需求：0.15×190+（1-0.15）×220=215.5；

7月需求：0.15×218+0.85×215.5=215.9。

3.4.2.3 指数平滑法适用范围

指数平滑法提供了一个经常性更新产品预测的常用方法。对于需求稳定的产品短期预测效果不错（如图3.2所示），如果需求较低或表现出间断性的时候，效果不太令人满意。

指数平滑法可以检测市场趋势，如果趋势存在，可以使用更复杂的公式，如二次指数平滑。

3.4.3 季节性指数法

许多产品都有季节性或阶段性的需求特征，如节庆用品、电视机、手机等。

3.4.3.1 概念

衡量某一产品季节变化的指标称为季节性指数（seasonalindex），这个指数是对一季中某一产品的需求相对于该产品平均需求波动幅度大小的预估（如图3.3所示）。

3.4.3.2 原理及公式

1.原理举例

如果游泳衣的平均需求是每月100件，但在7月游泳衣的平均需求为175件，9月为35件。则

7月的需求指数为175/100=1.75；

9月的需求指数为35/100=0.35。

2.公式

季节性指数=时期平均需求/每时期平均需求

3.4.3.3 计算季节性指数

产品A属于季节性需求产品，过去3年的需求如表3.1所示。产品需求未出现明显的增长趋势，但有明显的季节性。平均每季需求是100件，求季节性指数。

计算如下：

第1季季节性指数=128/100=1.28；

第2季季节性指数=102/100=1.02；

第3季季节性指数=75/100=0.75；

第4季季节性指数=95/100=0.95；

季节性指数合计=4.00。

3.4.3.4 计算季节性预测

1.公式

计算季节性指数的公式也可以用来预测季节性需求。

季节性需求=季节性指数×每时期平均需求

2.举例

产品A的下一年年需求预测为420单位，求每季销售预测。

解：

平均每季需求预测=420/4=105；

第1季预测=1.28×105=134.4；

第2季预测=1.02×105=107.1；

第3季预测=0.75×105=78.75；

第4季预测=0.95×105=99.75。

3.4.3.5 非季节性需求预测

工厂的生产计划是根据销售部门的销售计划拟订的，然而两者的立足点却不相同。销售计划必须反映销售的季节性与波动性，生产计划的制订必须考虑生产节奏，即制造工作的稳定性。因此就产销的配合而言，应探讨如何维持制造的稳定与生产负荷的平衡，以配合销售计划的季节性与波动性。换句话说，在拟订生产计划时应消除销售计划的季节变动所带来的不稳定因素。

平均需求，也称非季节性需求。历史数据属于实际季节性需求，必须通过非季节性需求预测来消除季节性的波动，然后才可进行平均需求预测（如图3.4所示）。

1.公式

非季节性需求=实际季节性需求/季节性指数

2.举例

（1）某网球拍销售公司预测1月份的需求是5200，6月份需求是24000。如果1月份的季节性指数是0.5，6月份的季节性指数是2.5，求1月和6月的非季节性需求。

解：

1月非季节性需求=5200/0.5=10400；

6月非季节性需求=24000/2.5=9600。

以非季节性需求为基础进行预测，1月需求大于6月。

（2）某公司使用指数平滑法预测其产品的需求。在4月份，非季节性预测需求是1000，实际的季节性需求是1250。4月份的季节性指数是1.2，5月份的季节性指数是0.7。如果α等于0.1，计算：

4月份的非季节性实际需求。

5月份的非季节性预测需求。

5月份的季节性预测需求。

解：

4月份非季节性实际需求=1250/1.2=1042；

5月份非季节性预测需求=0.1×1042+0.9×1000=1004；

5月份的季节性预测需求=0.7×1004=703。

3.季节性需求预测原则

必须使用非季节性数据来进行季节性需求预测。预测是以平均需求为基础，季节性需求的预测是通过使用合适的季节性指数由平均需求计算而来。

（1）只使用非季节性数据进行预测；

（2）是预测非季节性需求，而不是季节性需求；

（3）应用季节性指数作为预测基础，进行季节性需求预测。 Zo8XOoCBNyMV3641+x8k18VekDa2hXoPRmq7pCq+6cqp36M2PLKz1pnOv6MjyeHM