指數平滑法在配件銷售預測中的應用

王 林 （上汽通用五菱汽車股份有限公司，廣西 柳州 545007）

隨著汽車進入千家萬戶，汽車和人們日常生活密不可分。然而在整個汽車生態鏈中，汽車的維修保養占了很大的份額，如果在維修保養過程中，由于缺少足夠的配件支持，導致維修保養體驗不夠愉悅，這是汽車企業及4s店的痛點，也是用戶口碑缺失的起點。所以在整個維修和保養過程中，配件供應非常重要，在整個配件倉儲物流供應鏈中，配件庫存管理又是重心，而其中的配件需求預測則是靈魂，是建立科學庫存的基礎，是保障配件足夠供應的基礎，是建立精益物流、低成本物流的基礎。同時隨著大數據時代的來臨，各種分析方法的日新月異，使建立科學的智慧的配件預測體系成為可能。

在整個配件倉儲物流供應鏈中，如何準確地預測市場需求的方法很多，我們經常使用的有專家判斷法、加權平均法，回歸分析法，指數平滑法等，這里根據日常的使用情況，對常用的幾種進行分析。

1 簡單的加權平均法

加權平均是按照時間序列進行延伸，越近對預測影響越大的原則，給過去一段時間的歷史數據不同的加權因子，以求得未來預測量的方法。

如：根據表1 2018年1~10月機油濾清器的銷量，預測11月份的銷量y：

一般情況下取近3個月的數據進行加權：Y=k1*27 396+k2*25 468+k3*25 640。

表1

給加權系數k1,k2,k3以由小到大不同的值，可以通過試算法確定加權系數：

首先給出加權系數，得到預各月的測值，計算預測值和實際銷量的偏差率（取絕對值），偏差率合計最小，即是最合適的加權系數，如表2、表3所示：

當加權系數是0，0.25，0.75時，偏差率合計最小，為33.5%，所以合適的加權系數為0，0.25，0.75。所以11月的銷量預測值為：Y=0*27 396+0.25*25 468+0.75*25 640=25 597。

簡單的加權法，操作性強，但預測準確度差，不能很好地反映季節性、趨勢性，所以逐漸被丟棄。

2 指數平滑法

由于汽車配件的季節性和趨勢性較強，所以現在很多公司開始使用指數平滑法：

指數平滑法分一次指數平滑法、二次指數平滑法、三次指數平滑法。其中一次指數平滑法主要針對沒有趨勢和季節性的零件；二次指數平滑法主要針對有趨勢但是沒有季節特性的零件；三次指數平滑法則主要針對具有趨勢和季節性的零件，主要是夏季的空調件，冬季的鈑金件和保險杠等。

表2 預測偏差率

一次指數平滑預測：

當零件需求量無明顯的趨勢變化時，可用一次指數平滑方法預測：

其中：yt+1"--t+1期的預測值；yt—t期的實際值；yt "—t期的預測值St。

例如：同樣是機油濾清器為例，通過一次平滑計算，預測值如表4、表5所示：

表4

表5

說明：s0可選擇前3期實際值的算術平均值。

預測是否準確關鍵在于平滑指數的確定，平滑指數的確定可以通過多次試算，如表5，當平滑指數為0.69時，偏差率合計最小為33.47%，所以：

11月銷量預測為：

平滑指數0.69。

二次指數平滑預測：

當市場需求出現比較大的趨勢時，用一次指數平滑法來進行預測會存在明顯的滯后偏差。所以在一次指數平滑的基礎上再進行二次指數平滑，利用滯后偏差的規律找出曲線的發展方向和發展趨勢，然后建立趨勢預測模型，稱為二次指數平滑法。

在二次指數平滑必須在一次指數平滑的基礎上進行計算：

例1：同樣以空氣濾清器為例，預測值如表6、表7、表8所示。

如表7，當平滑指數為0.29時，偏差率合計最小為34.1%，所以：

11月銷量預測為：

平滑指數0.29。

表6

表7

表8

對于空氣濾清器，對比一次平滑和二次平滑結果，一次平滑偏差率更小，所以建議使用一次平滑預測法。

例2：通過翼子鈑的歷史銷售數據，利用二次平滑預測11月的銷量，預測值如表9、表10、表11所示：

表9

表10

表11

同樣經過試運算，平滑指數為0.37時偏差率合計最小，所以指數選擇0.37。

三次指數平滑預測：

三次指數平滑是在二次指數平滑的基礎上再進行一次平滑：

三次指數平滑法的預測模型為：

例1：同樣通過翼子鈑的歷史銷售數據，通過3次平滑預測11月的銷量，預測值如表12、表13所示：

表12

同樣經過試運算，平滑指數為0.1時偏差率合計最小，所以指數選擇0.1：

但是，對于翼子鈑，對比二次平滑和三次平滑結果，二次平滑偏差率更小，所以建議使用二次平滑預測法。

例2：對于新產品的零件輪胎，處于上升期，且增長速度逐漸加大，各平滑預測結果如表14所示：

經過比較，三次平滑偏差率最小，所以建議使用三次平滑計算。

表13

綜上所述：首先對于空氣濾清器、機油濾清器等保養件，波動不大，且趨勢不明顯的零件，建議使用一次平滑；其次對于趨勢明顯，逐步增加的零件，區域線性增長的，建議使用二次平滑計算；另外對于新增零件和季節性比較強的零件，比如新車零件和空調件等，隨著整車銷量增加或季節到來需求急劇增長的零件，建議使用三次平滑計算。

表14

隨著市場的變化，為了更準確反映需求，建議每個季度或半年，對預測方法進行重新擬合，可通過Excel進行簡單的試算，選擇合適的指數平滑法和系數。另外，為了更貼近實際，可以采用指數平滑法和專家判斷法相結合，通過指數平滑法計算出初始值，最后通過專家判斷法進行最后調整。

3 總結

指數平滑法是很好的預測方法，易于理解，同時可以通過Excel進行操作，簡便實用。同時隨著智能化和大數據時代的來臨，平滑指數法可以通過大數據和大運算來實現更快捷的試算，最終達到預測更趨于客觀，更趨于實際需求，更加準確。