如何预测库存：3 种常用方法以及选择哪种方法
已发表: 2022-07-22
库存预测是估计公司产品或服务的未来需求并确定满足该需求的必要库存水平的过程。
准确的预测使企业能够就生产、采购和库存水平做出明智的决策，这有助于提高整体效率和盈利能力。
有许多不同的方法可用于预测库存，最合适的方法通常取决于业务类型和可用数据。 在这篇文章中，我们将介绍一些用于库存预测的最常用方法，包括：
- 趋势分析（移动平均线和趋势线）
- 回归分析
- 指数平滑
我们将讨论每种方法的优缺点，设置它们所需的确切公式，以及为您的特定业务选择哪种方法。
我们还将为您提供一些库存预测最佳实践和需要避免的常见陷阱。
说了这么多，让我们为一些数学做好准备，然后马上开始吧！
准确预测的重要性
不准确的库存预测可能会对企业产生许多负面影响，包括：
缺货：如果需求被低估并且库存水平太低，企业可能会发现自己无法满足客户需求，这可能导致销售损失和随后的客户满意度下降。
库存过剩：另一方面，如果需求被高估且库存水平过高，企业最终可能会持有过剩库存，从而占用财务资源并占用宝贵的存储空间。
库存预测的常用方法
正如我们上面提到的，有许多不同的方法可用于库存预测。 在本节中，我们将仔细研究一些最常用的方法，包括趋势分析、回归分析和指数平滑。
趋势分析
库存预测最简单和最常用的方法之一是趋势分析。 这种方法涉及使用历史销售数据来识别任何潜在的需求趋势，然后可以用来预测未来的需求。
有许多不同的方法可以进行趋势分析，但最常见的方法之一是使用移动平均线。 这种方法包括计算一段时间内（例如，3 个月、6 个月等）的平均需求，然后使用该数字预测未来期间的需求。
另一种流行的方法是使用趋势线。 这涉及在图表上绘制历史数据点，然后在数据中绘制一条最佳拟合线。 然后可以使用趋势线的斜率来估计未来的需求。
如何计算移动平均线
移动平均线的计算公式为：
MA = (过去 n 个时期的数据点总和) / n
其中 MA 是移动平均线，n 是周期数。
例如，如果我们要计算 1 月、2 月和 3 月的 3 个月移动平均线，我们将使用以下公式：
MA = (一月 + 二月 + 三月) / 3
假设第一季度的销售额连续每个月分别为 100、150 和 200。
这将为我们提供 (100 + 150 + 200) / 3 或 150 的 MA。
然后我们可以使用这个移动平均线来预测未来时期的需求。 例如，如果我们想预测 4 月的需求，我们只需使用 150 的移动平均数。
趋势分析公式
趋势分析公式为：
趋势 =（结束值 - 起始值）/期间数
例如，如果第一季度的销售额连续每个月分别为 100、150 和 200，则趋势计算如下：
趋势 = (200 – 100) / 3
这将为我们提供 100/3 或 33.33 的趋势。
然后可以使用此趋势来预测未来期间的需求。 例如，如果我们想预测 4 月的需求，我们只需使用 33.33 的趋势图并将其添加到 3 月的销售图 (200)。 这将使我们预测 4 月份的需求为 233.33。
何时使用趋势分析与移动平均线进行库存预测
在决定是否使用趋势分析或移动平均线进行库存预测时，需要考虑一些事项。
第一个是您想要预测需求的时间长度。 如果您只需要预测短期内（例如，1-2 个月）的需求，那么使用移动平均线通常就足够了。 但是，如果您需要预测未来更远的需求（例如，3-6 个月），那么使用趋势分析将为您提供更准确的未来需求图景。
第二个要考虑的是数据的性质。 如果数据点分布均匀，并且有明显的趋势，那么趋势分析是最好的方法。 但是，如果数据点更加不稳定或没有明显的趋势，那么使用移动平均线通常是更好的选择。
回归分析
回归分析是一种统计方法，可用于识别不同变量之间的关系。 这种方法通常用于库存预测，以识别销售与可能影响需求的其他因素之间的关系，例如季节性、广告和价格变化。
一旦确定了这些关系，就可以使用它们来预测未来的需求。
回归分析公式
回归分析的公式为：
Y = a + bX
其中 Y 是因变量（即需求），X 是自变量（即广告支出），a 是截距，b 是直线的斜率。
把这个放在上下文中，假设我们想使用回归分析来预测基于广告支出的产品需求。
如果我们有关于广告支出和需求的历史数据，我们可以使用这些数据来计算 a 和 b 的值。
可以手动计算 a 和 b 的值，但如果您想节省一些时间， HubSpot 有一个深入的教程，介绍如何使用 Excel 或 Google 表格公式来简化所有数学运算。
一旦有了 a 和 b 的值，就可以将它们代入公式中，以预测任何给定广告支出水平的需求。
例如，假设我们计算出 a = 100 和 b = 0.5。 这将为我们提供以下等式：
Y = 100 + 0.5X
如果我们想预测一个月的需求，我们计划在广告上花费 10,000 美元，我们只需将这个数字代入等式：
Y = 100 + 0.5(10,000)
这将为我们提供 5,100 个单位的预测需求。
何时使用回归分析
回归分析的主要优点是它可以帮助您识别不同变量之间的关系。 如果您想根据销售历史以外的因素（例如季节性或价格变化）来预测需求，这将非常有用。
然而，回归分析确实有一些缺点。 首先，设置起来可能很耗时，尤其是在您对统计方法不满意的情况下。
其次，回归分析仅与用于计算 a 和 b 值的数据一样准确。 如果您的数据不准确或不完整，您的预测也将不准确。
最后，回归分析仅在因变量和自变量之间存在线性关系时才有效。 如果没有明确的关系，或者关系是非线性的，那么回归分析将不准确。
指数平滑
指数平滑是一种预测方法，它为过去的观察分配指数递减的权重。 当数据中没有明显的趋势或存在大量随机变化时，通常使用这种方法。
指数平滑有许多不同的变体，但最常见的是简单的指数平滑。 这种方法涉及使用加权移动平均线来预测需求，随着时间的推移，权重会呈指数下降。
指数平滑公式
简单指数平滑的公式为：
Ft = αyt + (1-α)Ft-1
其中 Ft 是时期 t 的预测，yt 是时期 t 的实际需求，α 是平滑常数。
α 的取值范围为 0 到 1，取值越大，对近期观测值的权重越大。
为 α 选择正确的值
α 的值将对预测的准确性产生重大影响，因此选择对数据有意义的值很重要。
如果您选择的值太高，您的预测将对最近的观察非常敏感，并且不会考虑长期趋势。
另一方面，如果您选择的值太低，您的预测将会迟缓，无法反映需求的短期变化。
在选择 α 的值时，没有正确或错误的答案。 最好的方法是尝试不同的值，看看哪个可以给你最准确的预测。
您还可以使用统计方法（例如平均绝对百分比误差 (MAPE)）来比较不同 α 值的准确度。
一旦您为 α 选择了一个值，预测过程就相对简单了。
您只需插入每个时期的实际需求值并求解方程即可获得预测需求。
假设我们想使用指数平滑来预测未来六个月对产品的需求。
如果我们的数据显示过去几个月的需求相对稳定，我们可能会选择 α = 0.5 的值。 这将为我们提供以下等式：
F1 = 0.5y1 + (1-0.5)F0
F2 = 0.5y2 + (1-0.5)F1
…
F6 = 0.5y6 + (1-0.5)F5
为了预测第一个月的需求，我们只需插入 y1 的值（即第一个月的实际需求）。
为了预测第二个月的需求，我们将插入 y2 的值和第一个月的预测需求（即 F1）。
等等。
如何为您的业务选择正确的方法
为您的业务选择正确的库存预测方法将取决于许多因素，包括业务类型、您销售的产品以及可用数据。
如果您销售的产品具有明显的季节性模式，那么趋势分析或回归分析可能是最佳选择。 如果您销售的产品不受季节性影响，那么指数平滑可能是更好的选择。
在选择预测方法时考虑可用的数据也很重要。 如果您只有几个月的销售数据，那么简单的趋势分析可能是最佳选择。 如果您拥有悠久的销售数据历史，那么更复杂的方法（例如回归分析）可能更合适。
最终，选择预测方法的最佳方式是尝试不同的方法，看看哪一种方法可以为您的业务提供最准确的预测。
无论您选择哪种方法，重要的是要记住库存预测是一门不精确的科学。 在预测未来需求时总会存在一些不确定性，因此在规划中保持一定的灵活性很重要。
一种方法是使用不同的方法或假设创建多个预测场景。 这将使您更好地了解可能结果的范围，并帮助您就库存水平做出更明智的决策。
在预测中考虑库存提前期
另一个重要的考虑因素是您的产品的交货时间。 提前期是从供应商处收到订单所需的时间。
如果您的交货时间较长，则需要提前下订单，这意味着您需要更准确地进行预测。 如果您的交货时间很短，那么您在订购时将有更大的灵活性。
要考虑提前期，您可以调整预测以反映接收订单所需的时间，或者您可以建立库存水平以涵盖提前期。
建立库存水平可能会很昂贵，因此通常最好调整您的预测。 这意味着您需要提前下订单，但这会节省您持有过多库存的成本。
库存预测中应避免的常见错误
有一些常见的错误可能导致库存预测不准确。 这些包括：
不考虑季节性：季节性模式会对需求产生很大影响，因此在预测库存水平时考虑它们很重要。
过度依赖历史数据：历史数据是一种有价值的工具，但重要的是要记住它只反映过去的需求。 未来的需求可能会有所不同，因此在预测库存时考虑其他因素很重要，例如市场趋势和客户行为。
未能考虑业务变化：业务会随着时间而变化，因此在预测库存时记住这一点很重要。 如果您要推出新产品或更改营销策略，这将影响需求，在预测库存时应考虑到这一点。
在没有数据的情况下做出假设：重要的是基于数据而不是假设进行预测。 如果你没有足够的数据来支持你的预测，最好等到你做到了，而不是猜测。
未能查看和更新您的预测：对您的产品的需求可能会随着时间而变化，因此定期查看和更新您的预测非常重要。 这将帮助您保持准确并响应市场变化。
通过避免这些错误，您可以提高库存预测的准确性，并就库存水平做出更好的决策。
销售预测与库存预测有何关联？
销售预测是库存预测的关键输入。 通过预测未来的销售，您可以估计满足需求所需的库存水平。
可以使用多种方法进行销售预测，例如趋势分析或回归分析。 选择适合您的业务和数据的方法很重要。 一旦有了销售预测，您就可以使用它来估计满足需求所需的库存水平。
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SkuVault 还允许您设置重新订购点，以便您可以在库存水平达到某个点时自动下订单。 这消除了订购中的猜测，并帮助您保持最佳库存水平。
此外，SkuVault 提供实时库存跟踪和报告等功能，可帮助您掌握库存并就未来订单做出明智的决策。
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