// Demand Forecasting
需求预测
数据驱动决策、机器学习预测模型构建、S&OP流程，实现精准需求计划
预测方法论
预测准确度对比图示 · 时间序列分析 · 季节性分解 · 趋势识别
统计
时间序列模型
ARIMA、SARIMA、指数平滑ETS
机器学习
机器学习算法
XGBoost、LightGBM、随机森林
深度学习
深度学习模型
LSTM、Transformer、Prophet
组合
集成方法
模型融合、Boosting、Stacking
核心知识模块
数据采集与处理
历史销售数据、外部数据源整合、数据清洗、特征工程、数据质量监控。
预测模型构建
模型选择与训练、超参数调优、交叉验证、模型评估指标、模型部署与监控。
安全库存设置
服务水平设定、需求不确定性建模、安全库存公式、动态安全库存调整。
S&OP销售运营计划
S&OP流程设计、需求评审会议、供应能力匹配、决策与执行闭环。
需求计划流程
SKU分层策略、产品生命周期预测、新品预测、促销预测、滚动预测机制。
预测偏差分析
预测误差来源分析、偏差纠正机制、预测稳定性评估、持续改进流程。