如何預測庫存：3 種常用方法以及選擇哪種方法
已發表: 2022-07-22
庫存預測是估計公司產品或服務的未來需求並確定滿足該需求的必要庫存水平的過程。
準確的預測使企業能夠就生產、採購和庫存水平做出明智的決策，這有助於提高整體效率和盈利能力。
有許多不同的方法可用於預測庫存，最合適的方法通常取決於業務類型和可用數據。 在這篇文章中，我們將介紹一些用於庫存預測的最常用方法，包括：
- 趨勢分析（移動平均線和趨勢線）
- 回歸分析
- 指數平滑
我們將討論每種方法的優缺點，設置它們所需的確切公式，以及為您的特定業務選擇哪種方法。
我們還將為您提供一些庫存預測最佳實踐和需要避免的常見陷阱。
說了這麼多，讓我們為一些數學做好準備，然後馬上開始吧！
準確預測的重要性
不准確的庫存預測可能會對企業產生許多負面影響，包括：
缺貨：如果需求被低估並且庫存水平太低，企業可能會發現自己無法滿足客戶需求，這可能導致銷售損失和隨後的客戶滿意度下降。
庫存過剩：另一方面，如果需求被高估且庫存水平過高，企業最終可能會持有過剩庫存，從而佔用財務資源並佔用寶貴的存儲空間。
庫存預測的常用方法
正如我們上面提到的，有許多不同的方法可用於庫存預測。 在本節中，我們將仔細研究一些最常用的方法，包括趨勢分析、回歸分析和指數平滑。
趨勢分析
庫存預測最簡單和最常用的方法之一是趨勢分析。 這種方法涉及使用歷史銷售數據來識別任何潛在的需求趨勢，然後可以用來預測未來的需求。
有許多不同的方法可以進行趨勢分析，但最常見的方法之一是使用移動平均線。 這種方法包括計算一段時間內（例如，3 個月、6 個月等）的平均需求，然後使用該數字預測未來期間的需求。
另一種流行的方法是使用趨勢線。 這涉及在圖表上繪製歷史數據點，然後在數據中繪製一條最佳擬合線。 然後可以使用趨勢線的斜率來估計未來的需求。
如何計算移動平均線
移動平均線的計算公式為：
MA = (過去 n 個時期的數據點總和) / n
其中 MA 是移動平均線，n 是周期數。
例如，如果我們要計算 1 月、2 月和 3 月的 3 個月移動平均線，我們將使用以下公式：
MA = (一月 + 二月 + 三月) / 3
假設第一季度的銷售額連續每個月分別為 100、150 和 200。
這將為我們提供 (100 + 150 + 200) / 3 或 150 的 MA。
然後我們可以使用這個移動平均線來預測未來時期的需求。 例如，如果我們想預測 4 月的需求，我們只需使用 150 的移動平均數。
趨勢分析公式
趨勢分析公式為：
趨勢 =（結束值 - 起始值）/期間數
例如，如果第一季度的銷售額連續每個月分別為 100、150 和 200，則趨勢計算如下：
趨勢 = (200 – 100) / 3
這將為我們提供 100/3 或 33.33 的趨勢。
然後可以使用此趨勢來預測未來期間的需求。 例如，如果我們想預測 4 月的需求，我們只需使用 33.33 的趨勢圖並將其添加到 3 月的銷售圖 (200)。 這將使我們預測 4 月份的需求為 233.33。
何時使用趨勢分析與移動平均線進行庫存預測
在決定是否使用趨勢分析或移動平均線進行庫存預測時，需要考慮一些事項。
第一個是您想要預測需求的時間長度。 如果您只需要預測短期內（例如，1-2 個月）的需求，那麼使用移動平均線通常就足夠了。 但是，如果您需要預測未來更遠的需求（例如，3-6 個月），那麼使用趨勢分析將為您提供更準確的未來需求圖景。
第二個要考慮的是數據的性質。 如果數據點分佈均勻，並且有明顯的趨勢，那麼趨勢分析是最好的方法。 但是，如果數據點更加不穩定或沒有明顯的趨勢，那麼使用移動平均線通常是更好的選擇。
回歸分析
回歸分析是一種統計方法，可用於識別不同變量之間的關係。 這種方法通常用於庫存預測，以識別銷售與可能影響需求的其他因素之間的關係，例如季節性、廣告和價格變化。
一旦確定了這些關係，就可以使用它們來預測未來的需求。
回歸分析公式
回歸分析的公式為：
Y = a + bX
其中 Y 是因變量（即需求），X 是自變量（即廣告支出），a 是截距，b 是直線的斜率。
把這個放在上下文中，假設我們想使用回歸分析來預測基於廣告支出的產品需求。
如果我們有關於廣告支出和需求的歷史數據，我們可以使用這些數據來計算 a 和 b 的值。
可以手動計算 a 和 b 的值，但如果您想節省一些時間， HubSpot 有一個深入的教程，介紹如何使用 Excel 或 Google 表格公式來簡化所有數學運算。
一旦有了 a 和 b 的值，就可以將它們代入公式中，以預測任何給定廣告支出水平的需求。
例如，假設我們計算出 a = 100 和 b = 0.5。 這將為我們提供以下等式：
Y = 100 + 0.5X
如果我們想預測一個月的需求，我們計劃在廣告上花費 10,000 美元，我們只需將這個數字代入等式：
Y = 100 + 0.5(10,000)
這將為我們提供 5,100 個單位的預測需求。
何時使用回歸分析
回歸分析的主要優點是它可以幫助您識別不同變量之間的關係。 如果您想根據銷售歷史以外的因素（例如季節性或價格變化）來預測需求，這將非常有用。
然而，回歸分析確實有一些缺點。 首先，設置起來可能很耗時，尤其是在您對統計方法不滿意的情況下。
其次，回歸分析僅與用於計算 a 和 b 值的數據一樣準確。 如果您的數據不准確或不完整，您的預測也將不准確。
最後，回歸分析僅在因變量和自變量之間存在線性關係時才有效。 如果沒有明確的關係，或者關係是非線性的，那麼回歸分析將不准確。
指數平滑
指數平滑是一種預測方法，它為過去的觀察分配指數遞減的權重。 當數據中沒有明顯的趨勢或存在大量隨機變化時，通常使用這種方法。
指數平滑有許多不同的變體，但最常見的是簡單的指數平滑。 這種方法涉及使用加權移動平均線來預測需求，隨著時間的推移，權重會呈指數下降。
指數平滑公式
簡單指數平滑的公式為：
Ft = αyt + (1-α)Ft-1
其中 Ft 是時期 t 的預測，yt 是時期 t 的實際需求，α 是平滑常數。
α 的取值範圍為 0 到 1，取值越大，對近期觀測值的權重越大。
為 α 選擇正確的值
α 的值將對預測的準確性產生重大影響，因此選擇對數據有意義的值很重要。
如果您選擇的值太高，您的預測將對最近的觀察非常敏感，並且不會考慮長期趨勢。
另一方面，如果您選擇的值太低，您的預測將會遲緩，無法反映需求的短期變化。
在選擇 α 的值時，沒有正確或錯誤的答案。 最好的方法是嘗試不同的值，看看哪個可以給你最準確的預測。
您還可以使用統計方法（例如平均絕對百分比誤差 (MAPE)）來比較不同 α 值的準確度。
一旦您為 α 選擇了一個值，預測過程就相對簡單了。
您只需插入每個時期的實際需求值並求解方程即可獲得預測需求。
假設我們想使用指數平滑來預測未來六個月對產品的需求。
如果我們的數據顯示過去幾個月的需求相對穩定，我們可能會選擇 α = 0.5 的值。 這將為我們提供以下等式：
F1 = 0.5y1 + (1-0.5)F0
F2 = 0.5y2 + (1-0.5)F1
…
F6 = 0.5y6 + (1-0.5)F5
為了預測第一個月的需求，我們只需插入 y1 的值（即第一個月的實際需求）。
為了預測第二個月的需求，我們將插入 y2 的值和第一個月的預測需求（即 F1）。
等等。
如何為您的業務選擇正確的方法
為您的業務選擇正確的庫存預測方法將取決於許多因素，包括業務類型、您銷售的產品以及可用數據。
如果您銷售的產品具有明顯的季節性模式，那麼趨勢分析或回歸分析可能是最佳選擇。 如果您銷售的產品不受季節性影響，那麼指數平滑可能是更好的選擇。
在選擇預測方法時考慮可用的數據也很重要。 如果您只有幾個月的銷售數據，那麼簡單的趨勢分析可能是最佳選擇。 如果您擁有悠久的銷售數據歷史，那麼更複雜的方法（例如回歸分析）可能更合適。
最終，選擇預測方法的最佳方式是嘗試不同的方法，看看哪一種方法可以為您的業務提供最準確的預測。
無論您選擇哪種方法，重要的是要記住庫存預測是一門不精確的科學。 在預測未來需求時總會存在一些不確定性，因此在規劃中保持一定的靈活性很重要。
一種方法是使用不同的方法或假設創建多個預測場景。 這將使您更好地了解可能結果的範圍，並幫助您就庫存水平做出更明智的決策。
在預測中考慮庫存提前期
另一個重要的考慮因素是您的產品的交貨時間。 提前期是從供應商處收到訂單所需的時間。
如果您的交貨時間較長，則需要提前下訂單，這意味著您需要更準確地進行預測。 如果您的交貨時間很短，那麼您在訂購時將有更大的靈活性。
要考慮提前期，您可以調整預測以反映接收訂單所需的時間，或者您可以建立庫存水平以涵蓋提前期。
建立庫存水平可能會很昂貴，因此通常最好調整您的預測。 這意味著您需要提前下訂單，但這會節省您持有過多庫存的成本。
庫存預測中應避免的常見錯誤
有一些常見的錯誤可能導致庫存預測不准確。 這些包括：
不考慮季節性：季節性模式會對需求產生很大影響，因此在預測庫存水平時考慮它們很重要。
過度依賴歷史數據：歷史數據是一種有價值的工具，但重要的是要記住它只反映過去的需求。 未來的需求可能會有所不同，因此在預測庫存時考慮其他因素很重要，例如市場趨勢和客戶行為。
未能考慮業務變化：業務會隨著時間而變化，因此在預測庫存時記住這一點很重要。 如果您要推出新產品或更改營銷策略，這將影響需求，在預測庫存時應考慮到這一點。
在沒有數據的情況下做出假設：重要的是基於數據而不是假設進行預測。 如果你沒有足夠的數據來支持你的預測，最好等到你做到了，而不是猜測。
未能查看和更新您的預測：對您的產品的需求可能會隨著時間而變化，因此定期查看和更新您的預測非常重要。 這將幫助您保持準確並響應市場變化。
通過避免這些錯誤，您可以提高庫存預測的準確性，並就庫存水平做出更好的決策。
銷售預測與庫存預測有何關聯？
銷售預測是庫存預測的關鍵輸入。 通過預測未來的銷售，您可以估計滿足需求所需的庫存水平。
可以使用多種方法進行銷售預測，例如趨勢分析或回歸分析。 選擇適合您的業務和數據的方法很重要。 一旦有了銷售預測，您就可以使用它來估計滿足需求所需的庫存水平。
使用軟件管理您的庫存預測
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此外，SkuVault 提供實時庫存跟踪和報告等功能，可幫助您掌握庫存並就未來訂單做出明智的決策。
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