【摘 要】
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近年来,随着消费者对产品偏好的迅速变化,产品的类型逐渐增多,产品生命周期逐渐在缩短。因此,企业十分重视产品的研发周期,整个过程充满了不确定性,而产品需求预测结果在新产品的研发方面具有一定的参考性以及指导性作用,在开发过程中,越来越多的公司逐渐将中心转移到预测产品的需求上,以进一步提高其经济效益和市场竞争力。行业的实际应用中,虽然一些传统方法能够对产品进行预测,且主要集中在定性方面,依靠直觉和经验进
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近年来,随着消费者对产品偏好的迅速变化,产品的类型逐渐增多,产品生命周期逐渐在缩短。因此,企业十分重视产品的研发周期,整个过程充满了不确定性,而产品需求预测结果在新产品的研发方面具有一定的参考性以及指导性作用,在开发过程中,越来越多的公司逐渐将中心转移到预测产品的需求上,以进一步提高其经济效益和市场竞争力。行业的实际应用中,虽然一些传统方法能够对产品进行预测,且主要集中在定性方面,依靠直觉和经验进行判断;定量方面应用简单移动平均、加权移动平均等对产品预测。但是这些传统方法中特别针对短生命周期产品的特点选择合适的定量方法进行预测的相对较少,而且需求预测与库存管理在短生命周期的产品的供应链中,由于其供应链的多样及复杂性,往往由不同的管理者进行设计与控制,从联动与准确的角度来看尚有欠佳,故此增大了该类产品供应链的整体管控难度。短生命周期产品需求可分为增长、稳定和衰退三个阶段,随着时间阶段的不同而需求量会产生不同的变化,根据不同阶段的特点,在进行需求预测的过程中,早期阶段的需和库存控制均需要重点关注,此时产品刚正式进入市场,产品呈现出价格高、消费者反馈效应弱和成本投入高的特点,但是随着产品不断宣传等策略的影响,部分受产品口碑影响较大的消费者开始购买,导致产品需求量的迅速增加,库存控制就需要在满足产品需求量的同时对已有成品或者相关的资源施行相应管理和控制,使得在储备的过程中整体的经济支出保持在相对合理水平。本文正是基于此背景,以短生命周期产品的典范代表—手机行业为例,研究短生命周期产品的需求预测与库存控制的问题。首先,从基本Bass预测模型出发,针对模型的核心参数进行估计,并总结提出基本模型的适用范围;针对手机产品的特性,对该模型进行扩展。接下来,重点分析两种对Bass模型产生重要影响的两类型消费者的需求,拟合出影响因子参数值;运用贝叶斯方法设计算法,计算得出参数的权重,并迭代基础模型形成改进后的Bass预测模型V2.0。然后根据产品的销售特性,修正季节因素,形成本次研究提出的全新改进Bass模型V3.0。最后本文在分析了传统库存控制模型的基础上,结合全新Bass模型V3.0的预测情况,提出适应手机这类短生命周期产品应选择W-W法,以解决短生命周期产品的库存控制问题,并通过详细的算例证明该库存控制方法的有效性。通过算例的验证,对比企业实际的运用情况发现,本文的预测结果误差更小,更准确,利用改进模型计算的需求以及配套的库存控制模型进行管理决策,最终得到预测的数据更好的接近实际需求,库存成本最低,能帮助零售商显现销售利润最大化。
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