预测与需求的技术与应用

课程背景：
   当今社会发展迅速，技术日益更新换代，而且技术步伐也日益加快，应用到各行各业中，社会的快速变革发展使供应链面临越来越多的困难，越来越大的挑战，最明显的例子是订单周期日益缩短，需求越来越难以预测，不可预测的因素增多，产品生命周期越来越短，而产品的长尾效应更加明显等等。面对这样的挑战，企业必须要有更好的应对对策，需要让相关的需求计划人员很好的掌握预测技术这项专业技能，提高预测准确率，以指导后端的供应链运营，如主生产计划、生产和采购的准确性，在精准预测的基础上大大提高供应链的运营效率。在加强需求管理的基础上实行科学的库存补货策略，加强库存控制，降低库存的同时，有效管控风险，从而提高供应链的整体运营管理水平，使企业在竞争中处于不败之地。

课程内容：
   本培训主要从分析需求管理与流程入手，介绍预测技术，分析预测变化，识别和评估预测变化的风险，及预测准确率分析、评估方法和标准, 及库存补货策略等。 旨在帮助相关供应链专业人员的提高预测和需求管理的业务水平。还包括安全分析和课堂练习，以让学员充分掌握预测的相关知识和技能。

参训学员：
建议由供应链相关管理、决策和数据分析人员等相关职能参与，相关的岗位如需求计划经理/需求计划专职人员/预测专员等负责需求管理和预测的人员

课程大纲：
一、供应链管理基础 - 需求管理 The Essential of Supply Chain Management 
1、供应链管理的基本概念与供应链管理战略 The basic of SCM
2、新形势下企业面临的供应链挑战与需求预测的难点 The challenges of SCM in the new era. 
3、需求管理的要素与模式 The elements and patterns of demand management
4、需求计划职能的重要性 The importance of demand planner
二、预测的基础与形态
1、预测的分类 The classification of forecast, 
2、定性预测介绍：德尔菲法、主观概率法  Qualitative Forecasting: Judgmental forecasts: Delphi, Subjective probability method
3、预测基础Basic of Forecasting：
4、预测的几种基础形态及如何判定 Time series data patterns 
5、定量预测介绍 Quantitative Forecasting
三、预测技术与模型介绍
1、定量预测模型：移动平均, 指数平滑  Moving average, Exponential smoothing, 
2、课程练习：利用EXCEL分析工具进行预测：移动平均、指数平滑  Practice and Exercise:  EXCEL skills for Forecast modeling: MA & ES
3、线性回归分析 Linear Regression
4、课程练习：利用EXCEL分析工具进行预测：线性回归分析  Practice and Exercise:  EXCEL skills for Forecast modeling: Linear Regression
5、案例分析 Case study
四、预测技术与模型介绍（续）
1、预测的季节性指数评估及计算方法 Time series with seasonal index and how to evaluate it
2、其他高级与复杂模型介绍 Other advanced forecast models.
3、课程练习：利用EXCEL分析工具进行预测：季节性分析  Practice and Exercise:  EXCEL skills for Forecast modeling: Seasonal indicator evaluation and calculation methods
4、案例分析 Case study
5、预测模型的总结与要点 The summary of forecast models
6、不同预测的实际应用场景 The forecast technology applications for different business purpose
五、预测准确率评估
1、预测准确率评估标准公式介绍 Forecast accuracy introduction
2、预测准确率分析 Forecast accuracy analysis
3、追踪客户预测的准确率，以做出持续改进
4、课程练习：利用EXCEL进行预测准确率分析Practice and Exercise:  EXCEL skills for Forecast accuracy analysis
六、预测制定流程 Demand Forecasting Management Process
1、如何做数据清洗 Data cleansing
2、基准预测与统计预测技术的结合 The combination of Baseline forecasting with data cleansing
3、新品预测与计划 New product forecast and demand plan
4、促销预测与计划 Promotion forecast and demand plan
5、电商渠道预测与计划 E-commerce channel forecast and plan
6、下市管理 Product off-market management
7、经销商预测与库存管理 Dealer forecasting and inventory management
七、需求计划与产销协同流程 Demand Planning vs S&OP Process
1、DP角色在产销协同预测会议的职责 DP role in S&OP process
八、库存与库存补货策略Inventory Management and Replenishment Strategies (根据时间选定)
1、安全库存策略 Safety Stock and inventory strategy
2、安全库存模型与补货模型 Safety Stock Modeling and Replenishment
九、课程总结Summary

讲师简介：肖老师
－专家顾问/高级讲师 Expert Consultant / Senior Trainer
－前萨澳-丹佛斯(上海)供应链经理 Sauer-Danfoss：Supply Chain Manager, S&OP Manager
－前威尔斯新材料供应链经理 C.D. Walzholz New Material: Senior supply Chain Manager
－前法可赛(中国)供应链总监 FICOSA China：China Supply Chain Director
20多年供应链管理与运营经验，对端到端的供应链体系的设计与构架、流程制定和KPI考核设计、产销协同，EPR/MRP供应链计划体系流程方案设计规划，企业MRP痛点问题诊断、解决方案设计及提升优化，有丰富的实践和咨询经验。
拥有工程机械、快消，消费电子，汽车制造、原材料加工、物流运输等多个行业的实践经验，参与及管理过多个大型客户的管理咨询项目，如康师傅、美的、如新、拓邦电子等等。

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