組員 : 發哥、倫仔、輝仔 指導 老師：丁志宏老師

1. 供應鏈管理 ReebokNFL 翻版球衣：一個延遲的例子 組員:發哥、倫仔、輝仔指導老師：丁志宏老師

2. 案例簡述 Reebok希望改善 對市場需求的預測準確度 供應商則擔心Reebok 無法及時供貨與市場無法接受較貴的球衣

3. 賽季起迄時間 9月-次年2月(17週) 16場比賽 球衣需求高峰在8-9月

5. 談談Reebok經營優勢 預測需求是項挑戰，根據不同因素組合進行預測：過去銷售、球隊表現、市場情報、先前訂單、市場預測等隨著球季間獲得更多資訊，期預測不斷修正，以求最佳。 關鍵在於Reebok擁有特許經營的業務

6. 何謂特許經營 是指特許者將自己所擁有的商標（包括服務商標）、商號、產品、專利和專有技術、經營模式等以特許經營合約的形式授予被特許者使用，被特許者按合約規定，在特許者統一業務模式下從事經營活動並向特許者支付相應的費用。 是種獨家授權、高邊際利潤且獲利 95%特許經營是成功，獨自創業未加盟特許經營失敗率為80% 簡單的說是種安全的投資

7. 特許經營 1.某產品市場營銷管理的策略 2.用以加速產品的流通和分銷 3.經營者購買特許經營權而成立專門店 4.每專門店均具統一形象，包括舖面設計、產品、價格等

8. 需求預測demand forecasting 企業透過『需求預測』了解消費者需求新動向制定『行銷計劃』『需求預測』與『管理庫存』 是預估未來一段時間內產品的市場銷售量

9. 需求預測 1.在產業許多行銷支出程度中實際上只有其中一種程度會發生，而對應此支出程度市場需求稱之2.行銷人員需要對於市場規模進行預測工作,包括現有規模,與未來變動趨勢

10. 為何要作需求預測？ 生產要時間，採購作業要時間，供應商備料和生產，加上運輸都需要時間，所以才需要預測 做事都需前置時間，所以才事先預測，確保有足夠時間完成 採購前置時間很短，如供應商可在接到訂單或出貨通知幾小時或一天內生產出貨，事先不需作預測，或預測有變動，採購和供應商就可迅速反應

11. 預測準確性和前置時間長短，其關聯是：如果前置時間（包括採購和生產）越長，預測準確性越差，帶來風險越高；反之，如果前置時間越短，預測準確性越高，帶來風險就越低預測準確性和前置時間長短，其關聯是：如果前置時間（包括採購和生產）越長，預測準確性越差，帶來風險越高；反之，如果前置時間越短，預測準確性越高，帶來風險就越低 提高預測準確性並降低風險 與供應商合作設法縮短交期，有助於準確性並提高應變能力 採購前置時間通常占 訂單到出貨的累積製造前呈時間中最長的部份

12. 預測類型分為四種類型 • 定性(Qualitative)：基於專業知識判斷，而依其資訊獲得方式、來源或判斷者不同而有不同的方法 時間序列分析(Time series analysis)：可稱為定量分析。認為過去需求相關資料可用來預測未來需求 • 因果關係(Causal relationships)：需求是與環境中許多因素有相關，例如：銷售可能受廣告、品質、競爭者所影響，一般以線性迴歸來討論 • 模擬(Simulation)：是種動態模型，以電腦為基礎，允許預測者對未來預測情境，在規範假設下做預測

14. 對於一個具有已知銷售歷史的產品，其未來銷售最好指南即是過去的表現對於一個具有已知銷售歷史的產品，其未來銷售最好指南即是過去的表現 藉著時間序列分析的技術，可應用公式來分析銷售歷史，從重複發生型態中擷取出資訊，且利用型態預測銷售

15. 時間序列分析

16. 推估趨勢 • 隨著時間呈現單純趨勢，使用移動平均值來預測銷售已很足夠 • 如果歷史數據呈現出比較複雜型態，或想要預測更未來銷售，那就必須使用完整模式 • 此種模式將銷售歷史解析成四個明顯不同元素 • 平準元素 • 趨勢元素 • 季節元素 • 隨機元素

17. 需求(demand)：某段時間內平均需求 季節性(Seasonal element)：氣候或人為因素，觀測值在短期（多為一年）內十分規則且定期變化。例如：冷氣機的銷售量在夏季比在其他季節還多 隨機變異(Random variation)：偶發事件引起，去除上述對需求已知因素（如：平均、趨勢、季節、循環、自我相關）外其他變動影響因素稱之 趨勢(Trend)：某範圍觀測值逐漸且緩慢上升或下降，例如：人口逐年增加 需求 元素

18. 預測對企業的優點在於它消除了企業未來需求流中可預期的變異性，讓你能更準確地規劃生產。預測對企業的優點在於它消除了企業未來需求流中可預期的變異性，讓你能更準確地規劃生產。 如公司不使用預測方法，則須為整年可能需求水準範圍做好準備這是個昂貴做法，因要增加安全存貨及預留產能

19. 移除變異性中的不確定因素 掌握實際需求 提高準確率

20. 3個月內短期需求預測，可以使用時間序列分析法、因果關係法及定性預測3個月內短期需求預測，可以使用時間序列分析法、因果關係法及定性預測 3個月至2年中期需求預測，建議採用因果關係法及定性預測 大於2年長期需求預測如中期預測一樣使用因果關係法以及定性預測

21. 時間序列分析不適用每項產品 其描述顯示其功能強大，但也不能解決每項預測問題，例如：沒有銷售歷史的新產品、新競爭者等市場因素。 預測通常需要因果分析 在時間序列分析不足的狀況下，預測需要採用舊式的因果推理方法。 球衣需求因優異表現帶來變異 使供應商非常重視熱門商品的供應來源

22. 主觀技術做法是考慮可能影響到未來銷售的各種商業力量與因素，估計個別影響力，然後將結合起來形成一個預測主觀技術做法是考慮可能影響到未來銷售的各種商業力量與因素，估計個別影響力，然後將結合起來形成一個預測 這些力量與因素大部分都是外在因素，因為都落於控制範圍之外 銷售預測可根據一個或是多個經濟指標的現值來調整

23. 預測因素的概觀 Reebok以折扣賣掉過季球衣 以持有空白球衣為主 內在因素相對外在因素顯得相當少，因此必須善用所有優點來影響需求 批發價24美元 零售價50美元 相關成本由依CM所定

24. 依不同球員表現、知名度 和CM制定彈性的訂購需求 以降低變異和達到滿足 補貨政策

26. 顧客最終的驅動需求 對新的或是正萌芽產品來說，因快速創新正在發生，因此，顧客還未能以有系統的方式闡述需求。這情況下，最好焦點放在顧客的目標，以瞭解哪項有潛力產品最可能吸引他們

27. 球季前14月 前11-14月向CM採購(空白球衣) 球季前8-9月 前4-5月已知訂單和預測進行採購(佔20%) 球季前1-2月 滿足旺季需求 (佔50%) 球季中1-4月 DC存貨為主 熱銷下補貨單

28. 產能1萬件/日 外包產能成本高10% 最低訂貨水準1728/單位 空白球衣成本9.5美元 有花樣球衣10.9美元 加工一件成本2.4美元 從折扣商店購回球衣價7美元 空白球衣佔持有成本11% 持有過季成本1.045美元/件

29. 創新(熱門)產品最不易預測 需求預測中，最大挑戰是預測開創新市場之產品的銷售量 創新性產品所經歷之生命週期特徵為：在顧客決定是否接受這個產品時，銷售表現遲緩；然後當產品開始流行時，快速成長一段時間；緊接著當產品在市場上已建立起知名度後，銷售便趨於穩定或是逐漸衰退。

30. 創新性產品的生命週期 供應商期待 熱銷球衣銷售狀態 供應商所擔憂 熱銷後的現象

31. 其困難度在於預測這項產品多快會進入到成長階段、銷售會成長多快，以及銷售最後會高到什麼程度。其困難度在於預測這項產品多快會進入到成長階段、銷售會成長多快，以及銷售最後會高到什麼程度。 預測永遠是錯的(至少不會完全準確) 預測期間越長，錯誤程度越高(時間越久越難猜) 彙整性的預測是比較正確的(均化效果)

32. 新產品通常會有引爆點 創新性產品銷售水準的變化可能以一種稱為引爆點現象的形式出現。 預測創新性產品的銷售相當困難的原因之一是，銷售水準隨著時間的變化可以是極端複雜的。

33. 引爆點 一旦「受感染的」人數達到某一門檻時——引爆點——傳染的可能性會急速地竄升，並且觸發快速地流行。

34. 引爆點現象最可能發生在高度創新性(熱銷)產品，且最常發生在購買決策受到流行性高度影響的狀態下—— 追求流行傳統特性 一個改善需求預測可靠度的好方法是，由多位分析師各自獨立產生預測值後，再將他們的結果結合在一起。 進行供應鏈的整合活動，使企業能夠改善營運績效，包括降低成本、增加服務水準、減少長鞭效應、有效善用資源，以及能夠快速反應市場所帶來的變化

35. 沒能與供應鏈上其他公司作預測整合是最致命的問題之一，會損害整體效率與效能沒能與供應鏈上其他公司作預測整合是最致命的問題之一，會損害整體效率與效能 原因是：當在供應鏈上每個供應商僅預測直接需求時，在供應鏈上的公司最後都在預測其他公司需求 連結接力式的預測會產生預測誤差，並往供應鏈上游不斷傳遞而虛增

36. 連結接力式預測

37. 長鞭效應 The Bullwhip Effect 多餘(閒置)的需求 消費者需求是平穩且可依循的 傳播方向 多餘(閒置)的需求(供應商未滿期供應商所致)

38. 批發商訂單 零售商訂單 顧客需求 生產計畫 長鞭效應和供應鏈動態 訂單數量 時間

39. 訂單的變異往上游增加

40. 理想的供應鏈管理

41. 當供應鏈被視為個整體時，只有一個真正需求來源：最終產品的消費者當供應鏈被視為個整體時，只有一個真正需求來源：最終產品的消費者 消費者需求通稱為獨立性需求 所有消費者上游公司所作的採購取決於消費者選擇。因此，這些採購被稱為依賴性需求

42. 獨立需求：其需求不直接來自於其他產品或服務，通常由市場決定。例如：汽車的銷售量便是一種獨立需求。當我們考慮預測時，通常所指的都是獨立需求。獨立需求：其需求不直接來自於其他產品或服務，通常由市場決定。例如：汽車的銷售量便是一種獨立需求。當我們考慮預測時，通常所指的都是獨立需求。 依賴性需求：對產品或服務的需求來自於其他產品或服務，相依需求通常由獨立需求所決定。例如：汽車銷售量確定後，所需輪胎的數量便是一種相依需求。

43. 最好預測需求的方法 是分享預測情報 要求公司將預測努力集中在獨立性需求，本身並不能消弭在重複性預測上之浪費。 最有效的方法，是供應鏈夥伴結合對於消費者行為的不同觀點，協同建立一個共享的預測以得到對未來銷售最可靠的預測

44. 整合預測

45. 透過分享消費者行為的知識，來改善預測的精確度。透過分享消費者行為的知識，來改善預測的精確度。 當供應鏈夥伴將各自獨特觀點結合起來，以改善對獨立性需求的瞭解時，他們才能將維持供應鏈存在的消費者需求之預測工作做得更好。

46. 需要信任與公開 協同預測存在許多障礙 銷售預測通常視為高度機密，分享資料需要某種程度信任與公開，長久以來顧客與供應商間所存在相互敵對關係是不相容的 但整合供應鏈帶來競爭優勢正驅策深層的改變

47. 拉式基礎的供應鏈 • (Pull-based Supply Chain) • 以需求為導向，消費者提出需求後企業才生產 • 此模式就像是消費者將產品由供應鏈中拉出來 • 就像是早餐店向老闆點餐，老闆做需要產品，消費者只要等待一段時間就可拿到產品 Reebok和供應商應採行的策略構想但熱銷商品無法單獨以拉式基礎去作生產判斷

48. 理解一下:拉式系統的運作流程

49. 在此型態上可採用快速資訊流動機制來傳輸顧客需求給供應鏈中不同成員（如POS系統可將需求資訊傳到上游）。在此型態上可採用快速資訊流動機制來傳輸顧客需求給供應鏈中不同成員（如POS系統可將需求資訊傳到上游）。 與推式基礎系統相比，系統短期存貨水準可大幅減少、管理資源能力的增強與系統成本的下降 缺點: 如果此供應鏈的特性是前置時間很長(或生產週期很長)，通常無法建構成拉式基礎供應鏈。 由於在拉式供應鏈中，因為其生產規模較無法任意變動。因此當需求有結構性的改變(即需求有很明顯的巨大變動)，廠商會無法及早規劃適當的生產規模，因此可能會蒙受損失。但是反觀推式的系統，反而比較能夠適當地規劃其生產規模以降低製造成本。

50. 推式基礎供應鏈 生產預測是以長期的預測為基礎，所以當產品的長期需求趨勢明顯時(需求有大幅變動，需要改變生產規模，例如增加或減少生產線)，推式系統比較能夠變動生產規模去符合需求。 球衣訂單有一定規範 但容易有大幅變動