济南欧丽：定制家具生产中需求预测的基本定量

欧丽定制家具加盟认为批量化的大规模定制是定制家具企业同时满足客户个性化需求以及利用供应链产能的不二选择。在集约化定制生产的前提下，可以根据大数据预测对用户需求进行分析，来实现具备前瞻性的产能规划。当前家具企业为应对产能规划问题，需要引入需求预测模型。

Holt-Winters算法是一种大数据需求预测模型，而大数据需求预测是实现定制家具产能规划的途径之一。研究发现，基于Holt-Winters算法的需求预测模型对于定制家具行业是适用的。

定量方法分为以下两类：1）时间序列（可称为被动性或一维方法）；2）因果分析法（可称为多维或主动性方法）。

时间序列方法建立的前提是：未来的销售模式将基于过去的销售模式。换句话说，时间序列方法依赖于被预测商品以往的历史销售模式（如家具流行趋势、季节性/周期性）进行识别，并假设这些模式还会持续到未来。

因果分析法的基本前提是：某个特定产品未来的销售要与一些其他变量的变化密切相关（或关联）。例如从产业链的角度出发，家具产品的需求往往会产生并滞后于房屋销售（所以一般把家具行业定义为“地产后周期行业”）。或者当某一地区对于某一特定类别的家具产品关注度上升时，该类别产品更加容易出现“爆款”的情况。

在有些情况下，具备趋势性或季节性等特定模式的事件，定制家具的生产需求可以在较广时间范围以较高准确度被预测；也可以使用更丰富的数据例如家具产品生命周期中的价格、广告或促销、网络流媒体信息等其他相关因素来进行预测。

然而，传统的时间序列方法，如指数平滑法的复杂程度还达不到处理因果因子的程度，在这种情况下，定制家具就需要采用更好的方法进行预测，如Holt-Winters算法和带有干预变量的ARIMA模型等。