水果技术研发项目需求预测与管理方案

泓域咨询/水果技术研发项目需求预测与管理方案 水果技术研发项目 需求预测与管理方案 xx有限公司 目录 一、 产业环境分析 2 二、 后熟型⽔果竞争格局 4 三、 必要性分析 5 四、 需求预测 6 五、 需求管理 14 六、 决策论概述 15 七、 盈亏平衡分析方法简介 20 八、 运营能力决策 22 九、 规划运营能力要考虑的因素 26 十、 基于排队系统经济分析的服务运营能力规划 30 十一、 排队系统的主要数量指标及基本关系 31 十二、 项目基本情况 32 十三、 投资方案 35 建设投资估算表 37 建设期利息估算表 38 流动资金估算表 39 总投资及构成一览表 40 项目投资计划与资金筹措一览表 41 十四、 进度规划方案 42 项目实施进度计划一览表 43 一、 产业环境分析 ——综合实力显著增强。经济保持中高速增长，全市生产总值年均增长7%以上。在供给侧和需求侧两端发力促进产业迈向中高端，服务业增加值占生产总值比重达到55%。突出创新驱动和人力资本投资，研究与试验发展经费支出相当于生产总值比重达到2.3%。发挥消费的基础作用、投资的关键作用、出口的促进作用，持续增强经济发展动力。 ——城乡发展协调有序。发展空间格局不断优化，城市功能加快完善，巩固提升在全省四大都市区的战略地位。新型城市化有序推进，常住人口城市化率达到70%左右，户籍人口城市化率提高到55%；市区一体化进程加快推进，城中村改造取得明显成效，美丽乡村建设水平进一步提高。城乡之间、区域之间居民收入水平、基础设施通达水平、基本公共服务均等化水平等方面差距进一步缩小，县县建成全面小康。 ——生态环境持续改善。突出生态资源环境的民生保障作用和经济转型倒逼作用，把控好资源消耗上限、环境质量底线、生态保护红线；能源和水资源消耗、建设用地、碳排放总量得到有效控制；主要污染物排放总量大幅减少，黑臭河和地表水劣V类水质全面消除，PM2.5浓度明显下降，按照“不把违法建筑、不把污泥浊水、不把脏乱差的环境带入全面小康”的要求，打造生态低碳的绿色家园。 ——人民生活更加幸福。“中国梦”和社会主义核心价值观更加深入人心，人民文明素质和社会文明程度显著提高。教育、医疗卫生、文化、体育等公共服务体系和社会保障体系更加完善，就业质量不断提升，社会分配更加公平，城乡居民收入年均实际增长7.5%，人民群众的获得感更加明显。 二、 后熟型⽔果竞争格局 国内常⻅的⼏种后熟型⽔果（⾹蕉、柿⼦、芒果、猕猴桃、榴莲、番⽊⽠）产区主要分布在⻩河以南、横断⼭脉以东的区域，其中，⼴东、海南、云南、四川、台湾、⼴西等地区后熟型⽔果⽣产较为集中。 后熟型⽔果产区集中程度较⾼，各省域产量差异较为明显，产量最⾼省域的产量往往远⾼于其他省域。以⾹蕉、柿⼦、猕猴桃为例，⾹蕉2020年产量排名前五的省域依次是⼴东、⼴西、云南、海南、福建，各省域⾹蕉产量及其在全国所占的⽐重分别为478.73万吨、41.58%，303.71万吨、26.38%，197.64万吨、17.17%，112.92万吨、9.81%，45.21万吨、3.93%；柿⼦2019年产量排名前五的省域依次是⼴西、河南、河北、陕西、⼭西，各省域柿⼦产量及其在全国所占的⽐重分别为110.6万吨、33.58%，46.4万吨、14.09%，29.3万吨、8.89%，28.7万吨、8.71%，18.8万吨、5.71%；猕猴桃2018年产量排名前五的省域依次是陕西、四川、贵州、湖南、浙江，各省域猕猴桃产量及其在全国所占的⽐重分别为62.46万吨、39.47%，26.86万吨、16.98%，13.09万吨、8.27%，9.96万吨、6.29%，8.61万吨、5.44%。 三、 必要性分析 1、现有产能已无法满足公司业务发展需求 作为行业的领先企业，公司已建立良好的品牌形象和较高的市场知名度，产品销售形势良好，产销率超过 100%。预计未来几年公司的销售规模仍将保持快速增长。 随着业务发展，公司现有厂房、设备资源已不能满足不断增长的市场需求。公司通过优化生产流程、强化管理等手段，不断挖掘产能潜力，但仍难以从根本上缓解产能不足问题。通过本次项目的建设，公司将有效克服产能不足对公司发展的制约，为公司把握市场机遇奠定基础。 2、公司产品结构升级的需要 随着制造业智能化、自动化产业升级，公司产品的性能也需要不断优化升级。公司只有以技术创新和市场开发为驱动，不断研发新产品，提升产品精密化程度，将产品质量水平提升到同类产品的领先水准，提高生产的灵活性和适应性，契合关键零部件国产化的需求，才能在与国外企业的竞争中获得优势，保持公司在领域的国内领先地位。 四、 需求预测 需求预测是对未来可能发生情况的估计与推测。需求预测是考虑市场的各种影响因素，对未来的产品或服务需求进行的估计与推测。需求预测为企业生产经营决策提供产品和服务的需求信息，是编制生产计划的依据。 1、预测的基本特征与步骤 预测有以下四个基本特征。 （1）总是根据过去的数据或经验推断未来。脱离过去信息的预测只能是臆断，人们总是根据过去的数据或经验加上对未来走向的判断做出预测。 （2）由于随机性因素，预测总会有一定的误差。预测正好与实际结果完全一致只是一种偶然。预测不可能百分之百准确，当然，不预测更不准确。 （3）群体预测的精度高于单个人的推测。因个人能力、经验的局限性，个人预测偏差比群体预测更大。 （4）预测的精度随时间跨度的增加而降低。根据上午的天气预测当天下午的天气肯定会比预测明天下午或下个月同一天下午的天气更为准确。预测经济变量也服从同样的规律。一般而言，需求预测包括以下四个步骤： •明确预测目的； •搜集和整理数据资料； •选择预测方法进行预测，给出预测结果； •计算、分析预测误差，改进预测方法。 2、常用的预测方法 需求预测的方法可分为两大类：定性预测与定量预测。 （1）定性预测方法 定性预测方法又称主观预测方法，是依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的专家，根据已掌握的历史资料和直观材料，考虑各种影响需求的因素，综合各方面的意见，对未来需求的发展趋势与变化做出推断。这类方法常用于对预测对象的历史销售数据掌握不多或影响需求的因素比较复杂的情况。这类方法不采用复杂的数学公式，简便易行。其缺点是预测的准确程度决定于人的经验和主观判断，缺乏数量上的准确描述。常用的定性预测方法有：德尔菲法、用户调查法、部门主管讨论法和销售人员集中法等。 1）德尔菲法 德尔菲法由海曼和德尔基于20世纪40年代首创，经过T.J.戈尔登和兰德公司进一步发展而成。德尔菲是古希腊传说中的神谕之地。传说太阳神阿波罗成为德尔菲的新主人之后常派人到各地搜集聪明人的意见。借用这一集中智慧和灵验的地名，寓意德尔菲法具有高超的预见力。 这种方法以预先选定的专家作为征询意见的对象。预测小组以匿名的方式给各位专家发放调查问卷，函询专家的意见，然后汇总整理收集到的专家意见。在参考反馈意见的基础上，预测小组重新设计出新的调查问卷，再对每个专家进行调查。专家可以根据多次反馈的信息做出判断。如此反复多次，专家的意见逐步趋于一致，即得出预测结果。 德尔菲法通常在采集数据成本太高或不便于进行技术分析时采用，适用于对长期趋势和新产品的预测。这种方法的主要优点有：预测速度较快，预测成本较低；消除了群体压力或某些主导性个体对预测结果产生的负面影响；预测过程中，不断反复调查，使专家意见逐渐趋于一致。其主要缺点是专家的选择没有明确的标准，预测责任分散。 应用德尔菲法时，应注意以下四个要点。 ①要预测的问题单一、明确。一次最好预测一个具体问题。 ②以匿名方式进行。由专家背靠背地提出各自的意见，以避免专家之间的相互影响。③反复多次。预测结果一般是在多次调查、不断反馈、反复综合整理、归纳和修正的基础上形成的。 ④考虑可能出现的偏差。在预测中，应考虑各个专家所具有的经验、对预测问题的熟悉程度以及判断能力。实际中，可采用对不同水平的专家赋予不同权数的方法，对他们的回答结果进行加权处理，以使预测结果更趋准确。 2）用户调查法 用户调查法是通过信函、电话或访问的方式对现实的或潜在的顾客购买意图进行调查，得到预测结果。这种方法常用于预测新产品或缺乏销售记录的产品的需求。这种方法的主要优点有：预测直接来源于顾客购买意图，较好地反映了市场需求情况；可获得丰富的信息，如顾客对产品优缺点的看法，这有利于企业改善产品，有利于开发新产品和有针对性地开展促销活动。其主要缺点有：有些顾客不愿或不能正确地表明看法；顾客购买意图容易随着一，些新的情况（如办展销会）出现而发生变化；调查费用高。 3）部门主管讨论法 部门主管讨论法是一些中高层管理人员，如营销部、运营部、财务部等的管理人员，聚集在一起通过集体讨论预测对产品的需求。这种方法常用于制定长期规划以及对新产品的预测。其应用前提条件是参与预测的部门主管具有专门的知识、较丰富的经验以及对市场的洞察能力和分析能力。这种方法的主要优点有：预测简单、经济易行；不需要准备和统计历史资料；汇集了各主管的丰富经验与聪明才智；如果市场情况发生变化，可以立即进行修正。其不足之处有：个别人（权威）的观点可能左右其他人的意见；预测的责任分散，会导致管理者发表的意见流于草率。 4）销售人员集中法 销售人员集中法是把每个销售人员对需求情况的预测进行综合而得出预测结果。预测时，首先由每个销售人员估计自己所负责的销售区域的产品销售额和总的市场需求，然后汇总各销售区域人员所估计的销售额，得到预测结果。这种方法的主要优点是，由于销售人员直接接触经销商和客户，最了解消费者的购买计划，得出的预测结果更准确。这种方法的缺点是容易受上人偏见的影响。 （2）定量预测方法 定量预测方法是利用统计资料和数学模型来进行预测。定量预测的优点是注重事物发展变化程度上的数量描述。预测主要依据历史统计资料，较少受主观变化因素的影响，可以采用计算机辅助处理预测数据。缺点是不够灵活，对信息资料的质量和数量要求较高。常用的定量预测方法有时间序列模型和因果关系模型。本书只介绍最基本的定量预测方法，要了解更多的预测方法可参考预测专业书籍。 1）时间序列模型 时间序列是指某种观测变量的数据按时间先后顺序排列起来的数列。时间序列往往是在多种不同因素的综合作用下形成的。通常可以把作用于时间序列的各种因素分为四类，即长期变动因素、季节变动因素、循环变动因素和随机变动因素。长期变动是数据随时间变化所表现出的一种趋向，或保持稳定，或上升，或下降。季节变动是指与诸如天气、节日和假日等变量有关的、在短期内所呈现出的规律性变动趋势。循环变动是指需求在较长的时间内所呈现的周期性波动。随机变动是指由众多细微的不可控因素引起的、没有规则的上下波动。 时间序列模型预测方法就是在对时间序列本身及其影响因素分析的基础上找出内在变化规律，通过建立数学模型进行预测。下面主要介绍常用的简单移动平均法、加权移动平均法和指数平滑法。 ①简单移动平均法。简单移动平均法是在对时间序列数据进行分段的基础上，按照数据点的顺序逐步推移计算其平均数，并据此做出预测。移动平均法适用于短期的，产品需求波动不大且不存在季节变动的情况。 但是，时期的不同对预测期数据所造成的影响是不同的。简单移动平均没有考虑这一影响，这也是简单移动平均的不足之处。 ②加权移动平均法。在求移动平均数时，为表示不同时期的数据对预测期数据所造成的影响，可对各时期时序数据赋予不同的权重。一般近期数据的权重大，较远期数据的权重小。考虑了权重的移动平均法即加权移动平均法。 ③指数平滑法。指数平滑法是根据本期的实际值和过去对本期的预测值，预测下一期数值，它反映了最近时期的数值对预测值的影响。这是在简单移动平均法和加权移动平均法基础上发展起来的特殊的加权平均法，考虑