【摘 要】
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面向地铁设备材料需求不确定性高、买方具有话语权优势的特点,设备材料供应商一方面需要保证产品及时供货量、另一方面需要有效降低运营成本,这是其在竞争激烈的地铁产业链中生存并脱颖而出的关键。提升销售人员销量预测的精准程度,以及在此基础上制定合理的库存决策,是有效提升企业竞争力的关键。作为地铁设备材料供应商,H公司面临预测精度低、库存设置不合理等挑战。考虑到当前销量预测研究大多讨论企业内外部环境因素对销量
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面向地铁设备材料需求不确定性高、买方具有话语权优势的特点,设备材料供应商一方面需要保证产品及时供货量、另一方面需要有效降低运营成本,这是其在竞争激烈的地铁产业链中生存并脱颖而出的关键。提升销售人员销量预测的精准程度,以及在此基础上制定合理的库存决策,是有效提升企业竞争力的关键。作为地铁设备材料供应商,H公司面临预测精度低、库存设置不合理等挑战。考虑到当前销量预测研究大多讨论企业内外部环境因素对销量预测的影响,忽略了销售人员个体特质的影响,本文创新性引入特质流派的“大五”（the Big Five）人格模型,从而量化人格特质对销量预测的影响。将其和企业外部因素以及内部因素一起,构建具备良好自适应性和学习能力的人工神经网络作为销量预测模型。数据测试表明,本文提出的考虑销售人员人格特质的神经网络预测模型效果良好,平均绝对百分误差（MAPE）控制在10%以内,大幅提高了H公司销量预测精准度。在销量预测模型的基础上,本文将历史数据和销量预测（人工神经网络预测模型）相结合,提出一种新的安全库存计算方法。在确保98%服务水平的前提下,安全库存总量降低了67.13%。最后,文章引进库存风险池的方法,通过集中供货模式降低安全库存总量,和分散供货模式相比降低库存成本。数据验证表明,在保证98%服务水平不变的前提下,安全库存总量进一步降低了39.18%。本研究通过对于地铁设备材料供应企业面临的销售预测精准度低、库存设置不合理等挑战进行分析,应用基于人格特质的神经网络改进销量预测,并基于科学的库存决策方法改进库存量管理,结果显示具有较好的效果。研究成果为相关企业运营改进提供借鉴和参考。
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