供應鏈需求預測

第7、8講三六一度與供應鏈需求預測

洪家祥2011E-mail:hongjiaxiang@163.com商學院Copyright?2010byHongJiaxiangThisdocumentwaspreparedbyHongjiaxiang

forusebyajoint361degreeschinaandJiuJiangUniversityteamandmaynotbeusedforotherpurposes,ordisclosedtootherpartieswithoutthewrittenpermissionofHongjiaxiang1洪家祥

hongjiaxiang@163.com主要內容一對矛盾——要貨滿足率低和庫存量高五大定性預測方法六大定量預測方法2洪家祥

hongjiaxiang@163.com供應鏈主要的問題之一是好銷貨源供應不足(短缺)總部對分公司目前服務水平需要服務水平60%缺少物流中心主動補貨體系，市場部/分公司發(fā)出的補貨要求通常不能滿足每個分公司/市場部平均12次要貨滿足率補貨滿足率2009年缺貨次數(shù)要貨到送貨的周期100%100%0次分公司對客戶80%從分公司現(xiàn)有庫存補入或靠網點間調劑，不能滿足大部分的補貨要求未提供3.5天要貨滿足率補貨滿足率2009年缺貨次數(shù)要貨到送貨的周期100%100%0次2.9天資料來源：361度經銷尚分公司和加盟客戶調查3洪家祥

hongjiaxiang@163.com另一個主要問題是庫存較高(過剩)361目前水平亞太服裝業(yè)水平全球服裝業(yè)水平主要指標8家經銷商的庫存結構分析4000萬76%68%88%3000萬2000萬1000萬7%5%<1年1~2年2~3年服裝鞋子配件7%6%17%26%好銷品種比例回答比例經銷商對361產品好銷比例的分析資料來源：361度經銷商和網點客戶調查,361度經銷商盤點數(shù)據（數(shù)據有一定的保留性）總庫存周轉率1.471.791.59成品庫存周轉率1.52.272.06原材料庫存周轉率？8.386.984洪家祥

hongjiaxiang@163.com要貨滿足率低和庫存量高是目前361度的物流體系面臨的一對矛盾一方面(短缺)目前361對網點客戶的要貨滿足率是80%,具初步估計由于好銷的貨源跟不上所造成的銷售損失達到21%另一方面(過剩)361的存貨周轉率較低有大約20-30%的老舊庫存市場部估計好銷和不好銷的存貨比例約為1:1`

如何平衡這對矛盾是361供應鏈的重要問題5洪家祥

hongjiaxiang@163.com造成這對矛盾的主要因素是多方面的,涉及到供應鏈的各個環(huán)節(jié)采購生產銷售與客戶服務儲運需求預測不準確銷售計劃-采購計劃-生產計劃銜接不好供應鏈的市場反應遲鈍采購計劃生產計劃配送計劃送貨頻次低,周轉庫存高存貨分散,安全庫存高滯銷貨無法及時調劑銷售計劃6洪家祥

hongjiaxiang@163.com需求管理是供應鏈管理的開始需求管理存貨計劃分銷計劃補貨計劃生產計劃物料計劃分銷調整計劃運輸計劃7洪家祥

hongjiaxiang@163.com庫存源于需求預測-需求管理5.1五大定性預測方法5.2六大定量預測方法5.3二十四種庫存預測方法簡介8洪家祥

hongjiaxiang@163.com1.1五大定性預測方法A.一般預測法:一線銷售員預測,逐級上報分析;B.市場調研法:問卷/面談/電話收集數(shù)據,適合R&D;C.小組共識法

:高級經理/銷售經理/顧客代表頭腦風暴;D.歷史類比法

:類似產品歷史銷售數(shù)據類比,適合R&D;E.德爾菲法:專家問答收集匯總,閉環(huán)重復。胡松評版權所有，侵權必究9洪家祥

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德爾菲法

德爾菲法，是采用背對背的通信方式征詢專家小組成員的預測意見，經過幾輪征詢，使專家小組的預測意見趨于集中，最后做出符合市場未來發(fā)揮在那趨勢的預測結論。10洪家祥

hongjiaxiang@163.com德爾菲法德爾非法的具體實施步驟如下（1）組成專家小組。按照課題所需要的知識范圍，確定專家。專家人數(shù)的多少，可根據預測課題的大小和涉及面的寬窄而定，一般不超過20人。（2）向所有專家提出所要預測的問題及有關要求，并附上有關這個問題的所有背景材料，同時請專家提出還需要什么材料。然后，由專家做書面答復。11洪家祥

hongjiaxiang@163.com德爾菲法

（3）各個專家根據他們所收到的材料，提出自己的預測意見，并說明自己是怎樣利用這些材料并提出預測值的。（4）將各位專家第一次判斷意見匯總，列成圖表，進行對比，再分發(fā)給各位專家，讓專家比較自己同他人的不同意見，修改自己的意見和判斷。也可以把各位專家的意見加以整理，或請身份更高的其他專家加以評論，然后把這些意見再分送給各位專家，以便他們參考后修改自己的意見。12洪家祥

hongjiaxiang@163.com德爾菲法（5）將所有專家的修改意見收集起來，匯總，再次分發(fā)給各位專家，以便做第二次修改。逐輪收

集意見并為專家反饋信息是德爾菲法的主要環(huán)節(jié)。收集意見和信息反饋一般要經過三、四輪。在向專家進行反饋的時候，只給出各種意見，但并不說明發(fā)表各種意見的專家的具體姓名。這一過程重復進行，直到每一個專家不再改變自己的意見為止。（6）對專家的意見進行綜合處理。13洪家祥

hongjiaxiang@163.com德爾菲法——案例用德爾菲法預測產品的未來銷售量某公司研制出一種新產品，現(xiàn)在市場上還沒有相似產品出現(xiàn)，因此沒有歷史數(shù)據可以獲得。但公司需要對可能的銷售量作出預測，以決定產量。于是該公司成立專家小組，并聘請業(yè)務經理、市場專家和銷售人員等8位專家，預測全年可能的銷售量。8位專家通過對新產品的特點、用途進行了介紹，以及人們的消費能力和消費傾向作了深入調查，提出了個人判斷，經過三次反饋得到結果如下表所示。14洪家祥

hongjiaxiang@163.com單位：（千件）專家編號第一次判斷第二次判斷第三次判斷最低銷售量最可能銷售量最高銷售量最低銷售量最可能銷售量最高銷售量最低銷售量最可能銷售量最高銷售量1500750900600750900550750900220045060030050065040050065034006008005007008005007008004750900150060075015005006001250510020035022040050030050060063005007503005007503006007507250300400250400500400500600826030050035040060037041061015洪家祥

hongjiaxiang@163.com可按最后一次預測的平均數(shù)計算預測結果在預測時，最終一次判斷是綜合前幾次的反饋做出的，因此一般取最后一次判斷為依據。則如果按照8位專家第三次的平均值計算，則預測這個新產品的平均銷售量為：16洪家祥

hongjiaxiang@163.com5.2六大定量預測方法A.簡單平均法B.加權平均法C.簡單移動平均法D.加權移動平均法E.指數(shù)平滑法F.季節(jié)性預測17洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量預測方法之一：簡單平均法

第四周的預測值=(140+156+184)/3=160周次實際需求量114021563184418洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量預測方法之二：加權平均法

周次實際需求量權重11401/621562/631843/64第四周的預測值=1/6X140+2/6X156+3/6X184=16719洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量預測方法之三：簡單移動平均法月份實際銷量三個月均數(shù)四個月均數(shù)12022132342421.3352522.6722.0062724.0023.2520洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量預測方法之四：加權移動平均法月份實際銷量三個月的加權移動平均預測值1202213234241/6X20+2/6X21+3/6X23=21.8352523.1762724.3321洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量預測方法之五：指數(shù)平滑法(1)一次指數(shù)平滑的預測模型⑵指數(shù)平滑法初始值的確定從時間序列的項數(shù)來考慮：若時間序列的觀察期n大于15時，初始值對預測結果的影響很小，可以方便地以第一期觀測值作為初始值；若觀察期n小于15，初始值對預測結果影響較大，可以取最初幾期的觀測值的平均數(shù)作為初始值，通常取前3個觀測值的平均值作為初始值。22洪家祥

hongjiaxiang@163.com⑶平滑系數(shù)α的選擇①當時間序列呈穩(wěn)定水平趨勢時，α取較小值，如0.1～0.3；②當時間序列波動較大，長期趨勢變化的幅度較大時，α取中間值，如0.3～0.5；③當時間序列具有明顯的上升或下降趨勢時，α取較大值，如0.6～0.8；在實際運用中，可取若干個α值進行試算比較，選擇預測誤差最小的α值。23洪家祥

hongjiaxiang@163.com【例】某企業(yè)產品2000至2008年銷售額見下表，試用指數(shù)平滑法預測2009年銷售額（α分別取0.1、0.6和0.9）。年份200020012002200320042005200620072008銷售額40004700500049005200660062005800600024洪家祥

hongjiaxiang@163.com解：（1）確定初始值因為n=9<15,取時間序列前三項數(shù)據的平均值作為初始值25洪家祥

hongjiaxiang@163.com（2）平滑系數(shù)α分別取0.1、0.6和0.9，計算各年一次指數(shù)平滑值序號時間實際觀測值指數(shù)平滑值（預測值）α=0.1α=0.6α=0.91234567891020002001200220032004200520062007200820094000470050004900520066006200580060004566.674510.004529.004576.104608.494667.644860.884994.795075.315167.784566.674226.674510.674804.274861.715064.685985.876114.355925.745970.304566.674056.674635.674963.574906.365170.646457.066225.715842.575984.2626洪家祥

hongjiaxiang@163.com（3）對不同平滑系數(shù)下取得的平滑值進行誤差分析，確定α的取值。

方法：計算各平滑系數(shù)下平滑值的平均絕對誤差（平均差）計算公式：27洪家祥

hongjiaxiang@163.com通過比較，α=0.6時的平滑值的平均絕對誤差最小，因此選用α=0.6用為平滑系數(shù)。α=0.1的平滑值的平均絕對誤差α=0.6的平滑值的平均絕對誤差α=0.9的平滑值的平均絕對誤差28洪家祥

hongjiaxiang@163.com⑷預測2009年銷售額29洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量預測方法之六：時間序列季節(jié)性預測

分解模型1-乘法模型：分解模型1-加法模型：30洪家祥

hongjiaxiang@163.com1.趨勢因子，即長期趨勢：指數(shù)據在一段時間內逐漸上升或下降。31洪家祥

hongjiaxiang@163.com2.周期因子，即周期波動：指數(shù)據在數(shù)年后出現(xiàn)重復的模式。常見的有經濟周期，它是短期經濟分析和計劃中較重要的因素。32洪家祥

hongjiaxiang@163.com3.季節(jié)因子，即季節(jié)波動：指數(shù)據在較短的周期后出現(xiàn)重復，周期可以是天、周、月和季。

33洪家祥

hongjiaxiang@163.com4.隨機因子，即不規(guī)則波動：是數(shù)據中的“不明物體”，是在偶然和特殊情況下產生的。隨機波動沒有可知的重復模式，是無法預測的。

隨機波動成分

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hongjiaxiang@163.com六大定量預測方法之六：季節(jié)性預測之算例

第1季度第2季度第3季度第4季度197996130711980639913573198167101？？35洪家祥

hongjiaxiang@163.com36洪家祥

hongjiaxiang@163.com季節(jié)原始數(shù)據4期移動總值移動平均值中點值1979Q2961979Q3130360901979Q47190.3836390.751980Q16391.38368921980Q29992.2537092.51980Q31359337493.51980Q47393.75376941981Q1671981Q21011981Q3？37洪家祥

hongjiaxiang@163.com時間序列季節(jié)性預測——加法模型

季節(jié)原始數(shù)據趨勢值偏離趨勢值季節(jié)因子1979Q2966.751979Q3130421979Q47190.38-19.38-20.071980Q16391.38-28.38-28.381980Q29992.256.756.751980Q31359342421980Q47393.75-20.75-20.071981Q167-28.381981Q21016.751981Q3？38洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量預測方法之二：時間序列季節(jié)性預測

年份Q1Q2Q3Q41979-19.381980-28.386.7542-20.381981平均季節(jié)因子-28.386.7542-20.07季節(jié)因子39洪家祥

hongjiaxiang@163.com年份Q1Q2Q3Q4總和1979-19.381980-28.386.7542-20.381981平均季節(jié)因子-28.386.7542-20.07=+0.3修正系數(shù)修正后季節(jié)因子-28.466.6741.92-20.15=0修正后季節(jié)因子40洪家祥

hongjiaxiang@163.comQuantitativeMethods41洪家祥

hongjiaxiang@163.com時間序列季節(jié)性預測——乘法模型

季節(jié)原始數(shù)據趨勢值偏離趨勢值季節(jié)因子1979Q2961.07321979Q31301.45161979Q47190.380.78560.78221980Q16391.380.68940.68941980Q29992.251.07321.07321980Q3135931.45161.45161980Q47393.750.77870.78221981Q1670.68941981Q21011.07321981Q3？42洪家祥

hongjiaxiang@163.com六大定量預測方法之二：時間序列季節(jié)性預測

年份Q1Q2Q3Q419790.785619800.68941.07321.45160.77871981平均季節(jié)因子0.68941.07321.45160.7822季節(jié)因子43洪家祥

hongjiaxiang@163.com年份Q1Q2Q3Q4總和19790.785619800.68941.07321.45160.77871981平均季節(jié)因子0.68941.07321.45160.7822=3.9964修正系數(shù)修正后季節(jié)因子0.691.07421.45290.7829=4修正后季節(jié)因子44洪家祥

hongjiaxiang@163.comQuantitativeMethods45洪家祥

hongjiaxiang@163.com季節(jié)性預測中趨勢值的線性模型法46洪家祥

hongjiaxiang@163.com時間序列季節(jié)性預測——線性模型法

xyx2xy19619621304260371921346316252599254956135368107734951186764536910181909835285408247洪家祥

hongjiaxiang@163.com季節(jié)性預測中趨勢值的線性模型法48洪家祥

hongjiaxiang@163.comQuantitativeMethods季節(jié)性預測練習題49洪家祥

hongjiaxiang@163.com季節(jié)原始數(shù)據趨勢值偏離趨勢值季節(jié)因子1987Ⅲ111987Ⅳ341987Ⅴ211987Ⅵ4521.252.121988Ⅰ621.840.270.3251988Ⅱ922.340.400.4551988Ⅲ1422.920.610.661988Ⅳ3823.6651.611.581988Ⅴ2324.420.940.9251988Ⅵ5025.331.972.0451989Ⅰ1026.420.381989Ⅱ1427.340.511989Ⅲ2028.250.711989Ⅳ4529.081.551989Ⅴ2729.580.911989Ⅵ571990Ⅰ131990Ⅱ1750洪家祥

hongjiaxiang@163.com年份ⅠⅡⅢⅣⅤⅥ總和19872.12198880.270.400.611.610.941.9719890.380.510.711.550.91平均季節(jié)因子0.3250.4550.661.580.9252.0455.99QuantitativeMethods51洪家祥

hongjiaxiang@163.comQuantitativeMethods52洪家祥

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1.3二十四種庫存預測方法簡介1/8方法簡介預測期1,德爾菲法Delphi通過問卷詢問一組專家，對一份問卷的回答用來制作下一份問卷。這樣專家之間信息共享，最后科學決策，避免迷信跟風某些權威(Bandwagoneffect).中長期2,市場調查Marketresearch系統(tǒng)地、正式地、有意識地對真正的市場展開調查，檢驗假設條件。中長期3,小組意見法PanelConsensus因預測會受到社會各種不確定因素的影響，不能反映真實情況，征求一線經理人的意見可很好地彌補專家的預測。中長期53洪家祥

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二十四種庫存預測方法簡介2/8方法簡介預測期4,銷售人員預測法Salesforceestimates因為銷售人員最接近客戶，他們能很好地預測客戶的真正需求。中短期5,歷史類比法historicalanalysis對新產品的導入期和成長期做歷史對比性分析，據此對相似模式作出預測。中長期6,意想預測法Visionaryforecast主觀猜測、想象，個人見解、判斷，一般情況下，此法缺乏科學性。中長期54洪家祥

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二十四種庫存預測方法簡介3/8方法簡介預測期7,移動平均法movingaverage時間序列上移動平均的每一點都是一系列連續(xù)點的算術平均數(shù)或加權平均數(shù)，選擇若干數(shù)據點以消除季節(jié)性等影響。短期8,指數(shù)平滑法Exponentialsmoothing類似于移動平均法，只是對更近期的點給予更大的權數(shù)，來調整季節(jié)等不確定。短期9,博克斯詹金斯法Box-Jenkins通過計算機建成自回歸的、綜合的移動平均模型，調整季節(jié)性和趨勢性權重。中短期55洪家祥

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二十四種庫存預測方法簡介4/8方法簡介預測期10,時間序列分解法Timeseriesdecomposition將時間序列分解成季節(jié)性、趨勢性和規(guī)律性因素等方法。在判斷轉折點時非常有用，是中期（3-12個月）預測的好方法。中短期11,趨勢映射法Trendprojection用數(shù)學方程擬合趨勢曲線，考慮如下幾個變形：斜率、多項式、對數(shù)等。中短期12,集中預測法Focusforecasting在未來的三個月內，通過計算機模擬測試幾個簡單的決策方法，看哪個更精確。中期56洪家祥

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二十四種庫存預測方法簡介5/8方法簡介預測期13,譜分析法Spectraanalysis將時間序列分解為幾個基本成分，稱作譜，以幾何的正玄余玄曲線來代表，重新組合寫出數(shù)學表達式，用來預測。中短期14,回歸模型Regressionmodel通過計算機統(tǒng)計將需求與其他變量或解釋變量聯(lián)系在一起，用回歸模型來預測。中短期15,計量經濟模型Econometricmodel是一組相互依賴的回歸方程組，比普通的回歸方程更好地解釋因果，能更好地預測轉折點。中短期57洪家祥

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二十四種庫存預測方法簡介6/8方法簡介預測期16,購買意向和預期調查intention-to-buyanti-cipationsurveys對普通公眾調查決定購買意向，但可能會得到錯誤的反饋信息，因此應不斷加以跟蹤校正。中期17,投入產出模型input-outputmodel該模型研究：為得到特定的產品需要什么樣的投入，需要哪些額外的細節(jié)信息。中期18,經濟投入產出模型economicinput-outputmodel經濟投入產出模型＝計量經濟模型＋投入產出模型。后者為前者提供長期趨勢。中期58洪家祥

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二十四種庫存預測方法簡介7/8方法簡介預測期19,先導性指標法Leadingindicators利用一個或多個先行變量做預測，這些變量與需要估計的變量系統(tǒng)相關。中短期20,生命周期分析Life-cycleanalysis根據S曲線分析，預測新產品的增長，在不同階段，產品可分別被創(chuàng)新者、早期接受者等人們所接受。中長期21,適應性過濾法Adaptivefiltering是實際產出和估計產出加權之和地導數(shù)，通過系統(tǒng)的變化反映出數(shù)據模式的變化。中短期59洪家祥

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二十四種庫存預測方法簡介8/8方法簡介預測期22,動態(tài)模擬Dynamicsimulation利用計算機模擬不同時間最終產品銷售情況，對分撥和供給渠道不同點需求的影響。需求由ss/pp/采購政策表示出來。中短期23,精確反應法accurateresponse推遲那些最難預測的產品的決策，直到接到市場的最新信息后再決策，以更準確地協(xié)調供求。短期24,神經網絡法neutralnetworks該模型可以學習新數(shù)據，對不連貫的時間序列，該模型比其他時間序列模型預測得更準確。短期60洪家祥

hongjiaxiang@163.com一個有效的預測流程比建立預測模型和使用預測軟件更為重要一個有效的預測流程主要表現(xiàn)在有一個集中的來自于跨部門的小組來審核和調整預測(如，銷售部、市場營銷部、物資部、生產部)

跨部門的小組對預測達成一致預測被轉化成企業(yè)各部門都能理解的表達方式在不同層面都要不斷地評估預測的準確性不同層面都應明確對預測準確性所擔負的責任預測是基于預期的銷售(指認為可能的銷售)，而不是必須銷售的或生產能力可以銷售的預測必須與企業(yè)的發(fā)展計劃相一致(如果兩者之間的差距超出了企業(yè)可接受程度，應該作出適當?shù)男袆?61洪家祥

hongjiaxiang@163.com361度應該建立完整的信息基礎，系統(tǒng)的分析方法，合理的流程，以提高需求預測的準確性制定初步的分銷計劃/生產計劃制定基準預測評估/審核/調整基準預測預測協(xié)調會議調整和確定銷售預測銷售和運營計劃會議(在需要時)分銷計劃一套需求預測確認可實施于銷售計劃需求預測的制定銷售計劃的確定62洪家祥

hongjiaxiang@163.com如何在361度實施需求管理流程-需求預測的制定評估/審核/調整基準預測根據市場信息(包括促銷活動、新產品上市等)銷售信息(包括客戶信息、競爭信息等)其他信息(如客戶庫存水平、天氣趨勢等)來調整下三個月的銷售預測下三個月的銷售預測分公司/大區(qū)銷售部根據銷售歷史數(shù)據(按月、周)、同期的缺貨情況、促銷活動、競爭對手的活動今年的計劃的市場活動、季節(jié)性、新產品等其他信息生成按月/周的產品預測基準產品預測基準市場銷售部制定基準預測主要工作內容工作成果部門預測協(xié)調會議根據經過調整的銷售預測過去預測的準確程度討論銷售部與市場營銷部所作預測之間的差異一套有關下三個月的銷售預測銷售部調整和確定銷售預測一套需求預測根據預測協(xié)調會議的討論結果確定最終一套銷售預測一套確定的有關三個月的銷售預測銷售部63洪家祥

hongjiaxiang@163.com如何在361度實施需求管理流程-銷售計劃的確定分銷計劃確認可實施的銷售計劃銷售和運營計劃會議(在需要時)根據最終一套銷售預測初步的分銷/生產計劃現(xiàn)有的訂單來尋求解決問題的折衷方案，并最終達成一致下三個月的銷售計劃銷售部、市場營銷部、物資部、財務部、公司領導(根據需要)制定初步的分銷計劃/生產計劃一套銷售預測根據最終一套銷售預測庫存水平生產能力……制定初步的分銷計劃和生產計劃，來檢查銷售預測的可執(zhí)行性銷售預測的可執(zhí)行性儲運部生產計劃部主要工作內容工作成果部門64洪家祥

hongjiaxiang@163.com瞬息萬變的市場，要求及時調整銷售預測，并相應調整生產和采購、調整發(fā)貨，而實施滾動計劃能及時地響應市場需求的變化實際需求一個月前的預測兩個月前的預測三個月前的預測實際需求實際需求越接近實際需求日期所做的預測，與實際相符的可能性越大361度的預測是三到五個月前建立的差異差異差異如何減少“差異”？實施滾動計劃65洪家祥

hongjiaxiang@163.com如何在361度運用滾動計劃假設：新產品主要集中在每年的2、5、8、12月份推出面料采購的周期為45天產品生產的周期為30天越接近實際銷售的月份，銷售人員制定的銷售預測就越與實際相符66洪家祥

hongjiaxiang@163.com如何在361度運用滾動計劃234567891011121234234567891011121月份當月表示半月的計劃周期表示銷售預測新產品推出的月份示意圖200180100180180100160160801508080150200

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60200200210220300300350220320320350330320360330360300260230370320250230310240210“200”、“180”67洪家祥

hongjiaxiang@163.com如何在361度運用滾動計劃

(以5月份為例)456789101112123445月份當月以5月所做8月的預測作為本月采購的依據以5月所做7月的預測作為本月生產的依據以5月所做6月的預測作為本月末發(fā)貨的依據5月末，按4月所做6月的預測生產的產品生產全部完成5月末，按4月所做7月的預測采購的面料全部到貨表示半月的計劃周期表示45天的采購周期表示30天的生產周期表示運輸周期采購計劃的依據生產計劃的依據分銷計劃的依據示意圖16016080150

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8015020068洪家祥

hongjiaxiang@163.com如何在361度運用滾動計劃需求計劃供應計劃銷售預測生成銷售預測調整生產計劃調整采購計劃調整市場部/分公司/大區(qū)調整下兩個月的銷售預測若調整幅度大于規(guī)定的比例，需書面通報總部制定下第三個月的銷售預測特別地，在2、5、8、11月份進入總部看樣，并針對新產品制定5/6/7、8/9/10、11/12/1、2/3/4月份的銷售預測總部銷售計劃部匯總和審核市場部/分公司提交的下三個月的銷售預測對于下第一個月的銷售預測，若與上月相比調整幅度在規(guī)格范圍內，則視其為下個月的要貨調整下第二、三個月的銷售預測將最終的預測分解到分公司，反饋給分公司總部生產計劃部審核銷售部的下三個月的銷售預測根據成品庫存及生產能力確