倉儲系統的必要性
�牐� 倉儲系統的功能
�牐� 倉儲方案
�牐� 物料搬運問題
�牐� 四種方案
�牐�
�牐� 倉儲系統的必要性
�牐犂�用合理的倉儲活動可以實現儲存、生產和運輸之間良好的、經濟的平衡。
�牐� 降低運輸-生產成本
�牐犉胶馍�產、提高運輸效率
�牐� 協調供求
�牐犘枨笈c生產、生產與供應之間的不平衡；
�牐犻L期生產供應短期的需求；短期生產供應長期需求；低價時采購充足的原材料；
�牐� 生產需要
�牐爞}儲可以是生產的一部分，例如，酒。
�牐� 營銷需要
�牐爞}儲可以使產品更接近客戶，加快交貨時間，改善客戶服務。
�牐�
�牐� 倉儲系統的功能
�牐� 儲存（Holding）
�牐� 集裝（Consolidation）
�牐牱謸軅}庫：
�牐牥胗谰眯源鎯�區與揀貨區
�牐� 拆裝(Break-Bulk)
�牐犛捎谶\輸費用的關系，用于分拆的分撥倉庫應離客戶較近。
�牐� 混合(Mixing)配送
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�牐� 物料移動的功能
�牐� 裝貨和卸貨
�牐犘敦洝⒄�理分類、貨物分級和檢驗、修改庫存記錄；
�牐牶藢嵱唵巍⒓庸贪�裝、更改庫存記錄；
�牐� 庫內運輸
�牐爮男敦淈c到存儲區，從存儲區到揀貨貨區，從揀貨區到裝貨點。
�牐� 揀貨
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�牐� 倉儲方案
�牐犉髽I在進行倉儲方案選擇時，一般都是從倉儲成本和客戶服務水平兩方面來考慮。
�牐� 自營倉庫
�牐爟瀯�
�牐� 較低的倉儲費用，在利用率較高時；
�牐� 更大程度地控制倉儲運作；
�牐� 充分發揮人力資源的優勢；
�牐� 稅收及無形資產方面的優勢；
�牐� 增值及未來的發展；
�牐犎秉c
�牐� 缺乏柔性；
�牐犖恢谩⒁幠！⒓夹g水平。
�牐� 較高的投資、較低的投資回報率。
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�牐� 公共倉庫
�牐爟瀯�
�牐� 無需固定投資；
�牐� 當庫存量過高或很低時，可以降低倉儲成本。
�牐� 降低投資風險；
�牐爞}庫設施、設備的壽命，技術的革新和運行模式的改變；
�牐� 較高的柔性；
�牐犨x址靈活；物流網絡的優化；
�牐犎秉c
�牐� 信息的溝通
�牐爞}庫的信息化管理和企業的信息溝通。
�牐� 個性化服務
�牐犉髽I的特殊要求等。
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�牐� 租賃倉庫
�牐犜谝欢〞r期內，按照一定的合同約束，使用倉庫內一定的設備、空間和服務。
�牐爟瀯�
�牐� 較低的租金；
�牐� 倉庫經營者可以提供更多的服務，如，運輸配送、存貨控制、客戶服務、訂貨、退貨等。
�牐� 加強了溝通與協調；
�牐犎秉c
�牐� 喪失了一定的靈活性；
�牐� 在途存儲
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�牐� 物料搬運問題
�牐� 搬運的指導原則
�牐� 消除無效搬運
�牐牥徇\不能增加貨物的內在價值，而會增加破損可能性和成本；
�牐牅p少搬運次數，提高搬運純度（先去雜質、避免過度包裝等）；
�牐� 注意重力等因素的影響和作用；
�牐� 提高搬運活性
�牐犖锲贩胖糜欣�于下次搬運；托盤化；（裝上時考慮便于卸下，入庫時考慮便于出庫等）
�牐�
�牐� 充分利用搬運設備
�牐牸词谷丝梢圆僮鳎瑸榱颂岣咝�率、安全性等因素也用機械設備，人做更有意義的事情；
�牐� 物流均衡順暢、避免忙閑不均；
�牐� 集裝化；
�牐� 系統化
�牐爩⑦\輸、保管、包裝、裝卸各環節作為一個系統來考慮，考慮綜合效益；
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�牐� 倉庫布局
�牐� 存儲區
�牐牳鶕�貨物的周轉率設計通道的寬度、堆碼的高度。
�牐� 揀貨區
�牐爩�揀貨區與存儲區分開，可以縮短工人配貨的時間。
�牐犔岣邟�貨效率的幾個策略：
�牐犈判颍簩⒂唵紊系呢浳锇凑諕�貨路線上的次序排列，減少路程；
�牐牱謪^：一個揀貨員只負責一個區域內的貨物；
�牐犈�處理：一次經過貨位時，為多個訂單揀貨；
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�牐� 選擇存儲設備
�牐犡浖芎推渌�適合不規則形狀貨物的設備。如回轉貨架，可在一個封閉軌道上移動；
�牐� 選擇搬運設備
�牐� 手工搬運設備：靈活、低成本、低能力
�牐� 動力輔助設備
�牐犕斜P-叉車；電瓶車（操作簡單、靈活，載重量小）；
�牐牋恳�車+掛車（適合運輸量大而穩定的場合，如碼頭、中心貨站、大型企業的原料倉庫）；
�牐犦斔蜋C——重力式、滾軸式、皮帶式等（出入庫、分揀）；
�牐� 全機械化設備
�牐犠詣哟嫒∠到yAS/RS（Automated Storage/Retrieval System）
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�牐狀A測物流需求
�牐牄Q策離不開預測，預測是編制計劃（存儲計劃、運輸計劃）的基礎；
�牐狀A測的主要方法是“讓歷史告訴未來”；
�牐� 需求的特性
�牐� 預測方法分類
�牐� 一些簡單方法
�牐� 特殊的預測問題
�牐� 快速反應——解決預測問題的另一個辦法
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�牐� 需求的特性
�牐� 時間和空間
�牐� 時間維上的變化規律，時間序列；
�牐� 不同的區域需求不同；
�牐犠陨隙�下的預測：先分析總需求，再按地理區域分解；
�牐犠韵露�上的預測：先對各地區預測，再匯總總需求。
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�牐� 無規則需求與規律性需求
�牐犜诋a品處于穩定時期，需求模式一般可分解為趨勢、季節性和隨機性因素，表現出一定的規律性；
�牐牣敭a品剛剛進入市場或即將退出市場時，則產品的需求時間和需求水平非常不確定，難有規律可循。
�牐� 派生需求與獨立需求
�牐犈缮�需求：是由其它需求決定的；
�牐牚毩⑿枨螅簛碜钥蛻舻摹霸�始”需求；
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�牐犂�如， 獨立需求——自行車銷售量；
�牐� 派生需求——輪胎、車架、踏腳；
�牐犚虼耍�重要的是獨立需求的預測。
�牐� 預測的方法分類
�牐狀A測技術可分為三類：
�牐� 定性法（Qualitative Method）
�牐犕ㄟ^調查、比較、直覺和判斷對未來作出估計。
�牐犎鏒elphi法，使一組互不相關的專家（20人左右），不斷在匯總材料上給出新的預測和新的要求，使大家都能掌握充分的信息。適合中長期的經濟預測；
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�牐� 定量法（Quantitative Method）
�牐犂�如：
�牐� 歷史映射法（Historical Projection Method）
�牐犛眠^去的變化模式來預測未來。
�牐� 因果法（Causal Method）
�牐犕ㄟ^分析因果關系將因變量的預測歸結為較容易預測的自變量的預測。
�牐犎缁貧w分析與計量經濟模型，困難在于變量的選取；
�牐� 定性定量結合，如計算機仿真；
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�牐� 一些簡單的預測方法
�牐犙芯匡@示，簡單的預測模型得到的結果常常不比深奧的、復雜的模型差。
�牐� 移動平均法
�牐燜t+1=(At+ At-1… + At-N+1)/N
�牐犉渲校現t是t時段的預測值; At是t時段的實際值;N是選定的時段數量;
�牐犕ㄟ^給每個時段的實際值不同的權值就得到加權移動平均法。
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�牐� 指數平滑法
�牐犞笖灯交�法是時間序列方法中最廣泛為人接受使用的方法。
�牐燜t+1= At +(1-)Ft
�牐犉渲校�是指數平滑系數。
�牐�越大，預測模型對近期的實際值變化有更靈敏的反應；
�牐�越小，預測需求量時給需求歷史數據的權數越大，預測結果越平穩，受隨機因素的干擾少。
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�牐� 為什么叫指數平滑法？
�牐犨^去實際數據的權重越來越小；
�牐燗t的權重為， At-1的權重為(1- ) ，At-2的權重為(1- ) (1- ) ，…
�牐犂�如，對=0.2，有
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�牐� 資料9.3
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�牐� 例
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�牐牣敂祿�中有明顯的趨勢和季節性特征時，模型的內在滯后性使預測誤差相當大。加入趨勢和季節性因子后，可以提高預測精度。
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�牐�1.校正趨勢
�牐燬t+1= At +(1-)Ft
�牐燭t+1= (St+1 -St) +(1- ) Tt
�牐燜t+1=St+1 +Tt+1
�牐犉渲蠸t是t期初始預測；
�牐燭t是t期的趨勢；是趨勢平滑系數；
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�牐� 資料9.4 與上例同樣的數據
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�牐�2.季節性指數
�牐犛行┊a品的需求有明顯的季節性，當季節性高峰與低峰在每個周期的同一時期出現時，可以用以下的預測模型：
�牐燬t+1= (At /It-L )+(1-)(St +Tt)
�牐燭t+1= (St+1 -St) +(1- ) Tt
�牐營t= (At / St) +(1- ) It-L
�牐燜t+1=(St+1 +Tt+1) It-L+1
�牐犉渲蠭t是t期的季節性指數；
�牐燣是一個完整季節的期間；是季節性指數上的平滑系數；
�牐�
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�牐�3.預測效果的衡量：
�牐狀A測誤差 Ei=Fi-Ai
�牐犉骄�絕對誤差
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�牐犎绻�誤差服從期望為0的正態分布，則對于一定的置信度，可以得出需求的一個范圍。
�牐牸词紫炔檎龖B分布表（附錄A），得z()，置信度為的需求范圍為（ Ft - z() SF, Ft + z() SF ）
�牐犢Y料9.5
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�牐牸僭O置信度為95%，則查得
�牐爖(0.975)=1.96 (對應附錄中面積為0.975)，
�牐犚虼耍�置信度為95%的預測區間為
�牐牐�1064-1.96*407.92, 1064+1.96*407.92 ）
�牐�4.監控預測誤差
�牐狀A測系統應是一個自維護系統。不僅建立初始模型，而且在預測過程中自動調整模型，使之適應新的情況。
�牐犑褂弥笖灯交�法進行預測時，即是要根據對預測誤差的監控對平滑系數進行自動調整。
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�牐� 經典時間序列分解
�牐犻L期的銷售模式可以分解為四組成分：趨勢、季節性波動、周期性變化和隨機因素。
�牐牸�
�牐燜=T*S*C*R
�牐犉渲蠺是趨勢水平； S是季節指數； C是周期指數； R是隨機波動指數；
�牐爩嵺`中，通常設C=R=1。因為預測本身就是預測期望值；在長期的預測過程中，模型本身也要更新，在更新過程中預測者會考慮周期性變化的趨勢。
�牐� 趨勢T的估計
�牐牼�性回歸：設T=a+b*t
�牐燼, b可以用最小二乘法，得到
�牐�
�牐犉渲蠳是觀察值個數；
�牐燚t是第t期的實際需求；
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�牐� 資料9.6
�牐犇撤�裝制造商根據歷史銷售情況將每年分為夏季、換季時節、秋季、春節期間和春季，已知前兩年的銷售情況，現需要對最近兩個季節的需求做預測。
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�牐� 多元回歸分析
�牐爩δ撤N產品的需求可能受到多種因素的影響。
�牐犂�如對羊毛衫的需求量，受到羊毛衫價格、消費者收入、消費者偏好、氣候等因素的影響。
�牐犕ㄟ^分析需求與變量之間的關系，預測各個變量的未來值，最后求得需求的預測值。
�牐� 例.已知17年來玻璃制造業的銷售額、汽車生產量和建筑業的產值。經過回歸分析得到
�牐� Y=19.1234+35.6697X1+10.8603X2
�牐狀A計來年汽車生產量為6.4萬輛，建筑業產值為40千萬元，則來年玻璃的需求量為，
�牐� 19.1234+35.6697*6.5+10.8603*40=685.389(萬元)
�牐�
�牐� 特殊的預測問題
�牐� 啟動
�牐牄]有歷史數據
�牐� 利用類似產品的需求模式來估計；
�牐� 有比較高的平滑系數進行預測，逐漸調低；
�牐� 不規律需求
�牐� 分析原因
�牐牪活l繁大額訂單；派生需求；季節性高峰；例外情況等；
�牐爩⒉灰幝尚枨笈c其他有規律需求分開處理。
�牐� 如果是例外情況，可以不對變化作快速反應，例如用較小的平滑系數。
�牐�
�牐�
�牐� 地區性預測
�牐犑强傤A測后分配還是先預測再合計？
�牐� 組合預測
�牐牳鶕�各種預測模型（例如回歸法、判斷法、指數平滑法等）的預測誤差，給每種預測模型一定的權值。
�牐爩⒏鱾�預測模型的預測值進行加權平均后作為最后的預測結果。
�牐牼C合考慮了多個預測渠道的信息。
�牐�
�牐� 快速反應——解決預測問題的另一辦法
�牐� 推式市場的供應鏈
�牐牳鶕�長期預測進行生產決策；
�牐� 拉式市場的供應鏈
�牐犐�產是由需求驅動的，因此生產是根據實際客戶需求而不是預測需求進行協調的。
�牐� 快速的信息流機制；
�牐� 庫存水平明顯下降；