智能可穿戴纺织品项目运营能力规划_参考.docx
《智能可穿戴纺织品项目运营能力规划_参考.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《智能可穿戴纺织品项目运营能力规划_参考.docx(29页珍藏版)》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、泓域咨询/智能可穿戴纺织品项目运营能力规划智能可穿戴纺织品项目运营能力规划目录一、 产业环境分析2二、 强化科技创新,稳固产业发展基础2三、 必要性分析3四、 需求预测4五、 需求管理12六、 规划运营能力的重要性13七、 运营能力的定义与度量14八、 排队系统的主要数量指标及基本关系16九、 基于排队系统经济分析的服务运营能力规划18十、 公司简介19十一、 投资计划方案20建设投资估算表22建设期利息估算表23流动资金估算表24总投资及构成一览表25项目投资计划与资金筹措一览表26十二、 建设进度分析27项目实施进度计划一览表28一、 产业环境分析高质量发展势头良好,主要指标保持全国同类城
2、市前列,预计地区生产总值增长xx%左右。新动能加快成长,高新技术产业增加值占经济总量比重达xx%,数字经济占比xx%左右,五大产业基地建设全面提速,构筑起高质量发展强大支撑。当前,地区正处于高质量发展关键时期。要准确把握我国仍处于重要战略机遇期,经济稳中向好、长期向好的基本趋势没有改变,坚定必胜信心,保持战略定力,集中精力做好事情。要看到,推动长江经济带发展、促进地区崛起等国家战略叠加聚焦,为城市高质量发展提供了战略机遇。必须抓住机遇、乘势而上,提升城市能级和核心竞争力,加快建设现代化、国际化、生态化大城市,加速迈向国家中心城市和新一线城市。二、 强化科技创新,稳固产业发展基础加强共性基础技术
3、研究。开展非织造布纺丝、成网、成型基础研究,提升特种纤维成网和可生物降解聚合物纺丝成网技术稳定性,推动纳米、微米纤维非织造布技术产业化。加强多轴向经编、大尺寸成型、三维编织、2.5维织造等工艺技术研究,破解立体成型连续化、自动化、数字化技术难题,开发纺织柔性材料功能化、绿色化整理技术和复合技术。开展强链补链联合攻关。梳理重点产品产业链图谱,支持龙头企业组织上下游企业协同开发,开展非织造布专用聚丙烯切片、可生物降解材料、专用纤维、专用助剂以及织造成型装备开发,提升产业链稳定性和质量效率。完善多层次科技创新体系。打造新型创新平台,加强原创性引领性技术研发,加大在应急救援、医疗健康、航空航天等领域的
4、应用拓展。建设区域性创新中心,开展细分领域关键技术攻关和市场应用。鼓励企业加大研发投入,加强产业链协作,建设行业重点技术研发基地,加快科技成果转化应用。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
5、、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
6、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
7、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
8、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
9、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。要预测的问题单一、明确。一次最好预测一个具体问题。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。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。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
10、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、
11、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
12、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
13、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
14、均法、加权移动平均法和指数平滑法。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。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。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
15、,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,考虑了所有的历史数据,并且赋予近期数据更大的权重。2)因果关系模型因果关系模型是利用变量之间的相互关系,根据历史统计数据,在测定分析变量之间相互关系的基础上推断未来变化情况。常用的因果关系模型是回归预测模型。在回归预测中,需要预测的变量为因变量,如销售量、订单数量等;与因变量有密切关系、影响其变化的为自变量,如价格、可支配收入等。趋势模型。当随着时间推移,需求呈现出持续上升或持续下降趋势时,可以直接运用回归方程对未来的需求进行预测。这种模型即为趋势模型。季节性模型。许多经济变量呈现出一
16、定的趋势,并表现出季节性。此时,当用一元线性回归方法进行预测时,需要考虑季节性对预测结果的影响。这种考虑了季节性的预测方法即为季节性波动模型。3、预测误差监控及预测方法选择由于受许多不确定因素的影响,不可避免地会存在预测误差。所谓预测误差,是指预测,值与实际值之间的差异。当预测值大于实际值时,误差为正;反之,误差为负。预测误差反映了预测的精度。同时,为了更准确地做出预测,需要监控预测的有效性。(1)预测精度预测精度是指预测误差分布的密集程度。评价预测精度最常用的指标有平均绝对误差和平均平方误差。以下分别予以介绍。平均绝对误差即预测值与实际值的绝对偏差的平均值,这一指标与标准差相似,但比标准差计
17、算简单,能较好地反映预测的精度,但无法衡量无偏性。平均平方误差即预测值与实际值的平方偏差的平均值,与平均绝对误差相似,这一指标能较好地反映预测的精度,但无法衡量无偏性。(2)预测监控与预测方法的选择一定形式的需求模式在过去、现在和将来起着基本相同的作用。根据这一原理,可通过两种方法对预测效果进行监控:将实际值与预测值进行比较,看偏差是否在可以接受的范围以内;应用跟踪信号进行监控。所谓跟踪信号,是指滚动预测误差和与平均绝对误差的比值,每当实际需求发生时,就计算TS,只有当TS在一定范围内时,才认为预测模型可以继续使用;否则,就应该重新选择预测方法。五、 需求管理即使运用了系统的预测方法,能力仍然
18、难以与实际需求相吻合:能力要么超过需求,要么低于需求。因而,在经济有效地调整运营能力的前提下,管理需求就显得非常重要。需求管理是指确定顾客在哪里、他们的真正需求是什么、需要多少、何时需要。通常采取以下四种方法来管理需求。1、通过信息共享减少需求的不确定性为了减少需求的不确定性,企业应争取分享下游客户的销售点信息,并在此基础上,建立供应商管理库存系统。另一方面,企业应分享上游供应商的能力信息。2、利用需求的相关性来确定需求的数量与时间对于相关需求,企业需要掌握与其关联的独立需求及其比例关系。再在考虑提前期的基础上,确定其需求数量和需求时间。3、利用营销策略平滑需求在淡季到来时,可以通过产品打折、
19、送购物券等手段来增加需求。在旺季到来时,则取消相应的优惠策略。这种手段还可应用在影剧院、通信、体育场馆等。例如,体育馆可以把17:0019:00时段的场地费定得比其他时间高很多,以此把一部分顾客分流到其他时间段。4、通过预约和预订来调节服务需求在服务业,可通过预约和预订来主动安排需求。例如,医院(尤其是口腔门诊)可以通过预约来分散到医院的患者,宾馆或航空公司可以通过预订来平衡顾客对客房或航班的需求。六、 规划运营能力的重要性运营能力规划就是对企业的规模(盘子)做出决策,它对任何一个组织都至关重要。1、运营能力决定着初始投资与运营成本运营能力越大,所需要的初始投资就越多,并涉及其他资源的投入。此
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 智能 穿戴 纺织品 项目 运营 能力 规划 参考
限制150内