空调企业如何预测未来销量把控产能

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眼下正是空调销售的旺季，旺季过后，马上就要面临下一冷冻年度经营计划的制订(每一年度的9月份～下一年度的8月份称为空调行业的一个冷冻年度)。对空调生产企业而言，销售预测是其制订冷冻年度经营计划的重要依据。空调行业季节性强，销售波动大，预测结果的准确与否对公司影响甚大，尤其是对供应链管理，预测不好，产能不足或过剩，终端缺货或大量库存的情况就极易产生。

目前，国内很多企业基本上都使用单一的经典时间序列分解法进行销售预测，这种方法简单易于操作，但在准确度上有所欠缺。我们建议在采用时间序列分解法、回归分析法和主观预测法等多种方法的基础上，对各种方法进行权重的动态分配，实施综合预测，缩小预测误差绝对值，提高预测精度。下面，以某空调企业为例来说明综合预测法的应用。

综合预测法应用实例

一、历史数据准备

选取该企业2002年9月～2004年4月的历史销售数据(表1)进行建模。春节期间数据采用“先剔后补”的方法，另外去除一些受销售政策因素影响较大的“奇异点”数据，比如促销等。剩下2004年5月～7月的历史数据用于误差分析，检验模型预测精度。

二、应用各种销售预测方法计算预测结果

1．经典时间序列分解法。预测模型：F=T×S×C×R，T表示趋势水平，S表示季节影响指数，C表示周期影响指数，R表示随机成分影响的残差指数，这是影响销量的四组成分。(经典时间序列分解法预测结果如表2，省略计算过程)

MAPE为平均绝对百分比误差，MAPE＝(实际销量―预测值)×100／实际销量。

2．一元回归分析方法。先仅以行业销量为因变量，对企业销量进行一元线性回归分析，再将行业销量和温度两个因素纳入，进行多重回归分析。(一元回归分析法预测结果及多重回归分析法预测结果如表3、表4)

3．主观预测法是由企业负责人召集与市场有关各部门负责人员，让他们对未来的市场发展形势发表意见，然后将各种意见汇总起来综合处理，得出主观的销量预测结果。在此，选取该企业2004冷冻年度销售任务计划中的部分数据作为主观预测的数据来源。(主观预测结果如表5)

三、综合预测

综合预测的关键在于对上述几种预测方法的结果按“误差决定权重”的原则进行权重分配。先分别对每种预测方法的预测结果进行误差分析，根据每种方法预测的平均误差大小确定其在下一期销量综合预测中所占的权重。平均误差越大，权重越小。

以各种单一方法的预测结果和相应的动态权重进行加权，即可得到预测期销量的综合预测值。这里取历史各期预测误差的平均值为例，简述具体的权重分配方法和综合预测过程：

以Fji表示第j种方法的第i期的销量预测值(Fji是以选取的历史数据为基础，分别采用上述各种单一预测方法，对各期预测销量的预测结果。Fji的计算过程此处省略)，Yi表示第i期的实际销量，以Fji表示第j种方法的第i期的预测误差，

同时，以MEi表示第j种方法的平均预测误差；SE表示各方法的总平均预测误差；IPEj耳表示第j种方法的平均预测误差占总平均预测误差值的倒数。则有：

综合预测是以上各种预测方法进行预测结果为基础，赋予每种方法均为1／j的初始权重(j表示基本预测方法数)。本例中，每种方法的初始权重为1／4=0．25，其他各月份中各方法的权重则根据每种预测方法的平均误差大小进行动态分配，权重分配及(权重分配、综合预测值以及综合预测误差如表6)

通过比较，可以发现综合预测相对于单一的基本预测方法而言，预测精度有了显著提高，综合预测值与企业实际销售趋势比较吻合。

小结

1．本文是在企业正常的销售政策情况下，对销量进行预测，如果要将特殊的销售政策(如促销等)纳入考虑，则应对原始预测值加以修正。

2．本文没有考虑企业产能约束的影响，对于有产能约束的企业，需要根据预测结果结合各月产能分配情况合理确定产品生产计划和原材料、零部件采购计划以及相关的库存管理策略。

3．本文所谈预测方法主要适用于行业发展比较稳定和市场需求比较稳定的情况，对于销量高速增长的成长型企业而言，需要考虑更多的变量因素建立相适应的预测模型。

编辑：陈思廷chenst2004@163．com