怎樣做供應(yīng)鏈的需求預(yù)測?

需求預(yù)測是所有供應(yīng)鏈規(guī)劃的基礎(chǔ)，供應(yīng)鏈中的所有推動流程（push process）都是根據(jù)對顧客需求的預(yù)測來進行的，然而，所有拉動流程（pull process）都是根據(jù)對市場需求的響應(yīng)來進行的。對于推動流程，供應(yīng)鏈管理者必須對生產(chǎn)、運輸或任何其他需要計劃的活動的預(yù)期水平進行計劃，對于拉動流程，供應(yīng)鏈管理者必須計劃的是可獲得的產(chǎn)能和庫存的水平，而不是實際實施的數(shù)量。但是，不管是推動式供應(yīng)鏈還是拉動式供應(yīng)鏈，供應(yīng)鏈管理者必須做的首要工作都是對未來顧客的需求進行預(yù)測。

企業(yè)和供應(yīng)鏈管理者應(yīng)當了解預(yù)測具有如下特點：

1.預(yù)測總是不精確的，所以我們必須兼顧預(yù)測結(jié)果和預(yù)測誤差。

2.長期預(yù)測的精度往往比短期預(yù)測低，也就是說，長期預(yù)測的標準差相對于均值而言比短期預(yù)測要大些。

3.綜合預(yù)測往往比分解預(yù)測更精確，因為相對于均值來說，綜合預(yù)測的標準差較小。

4.一般來說，企業(yè)越靠近供應(yīng)鏈的上游（或者離消費者越遠），其接收到的信息失真就越大，這方面的一個經(jīng)典例子就是牛鞭效應(yīng)，或稱啤酒效應(yīng)。

人們往往認為需求預(yù)測是一種藝術(shù)，認為一切皆為偶然。但是實際上，企業(yè)對顧客過去購買行為的把握將有助于對顧客未來購買行為的預(yù)測。所以，為了預(yù)測顧客需求，企業(yè)首先需要識別那些影響未來需求的因素，并確定這些因素與未來需求之間的關(guān)系。在預(yù)測過程中，企業(yè)必須平衡客觀因素和主觀因素這兩個方面，必須了解以下與需求預(yù)測相關(guān)的各種因素：過去的需求；產(chǎn)品補貨提前期；廣告計劃或其他營銷活動的力度；經(jīng)濟狀況；價格促銷計劃；競爭企業(yè)采取的行動。

預(yù)測方法可分為以下四大類：

一是定性預(yù)測法，主要依賴人們的主觀判斷。

二是時間序列預(yù)測法，運用歷史需求數(shù)據(jù)對未來需求進行預(yù)測。

三是因果關(guān)系預(yù)測法，通過預(yù)測有關(guān)聯(lián)性的外界因素的變化來預(yù)測未來需求。

四是仿真法，通過模擬消費者的選擇來預(yù)測需求。

實際上，研究表明多種預(yù)測方法結(jié)合使用得到的綜合預(yù)測值將比單獨使用任何一種預(yù)測方法更為有效。

當未來需求與歷史需求、增長模式和季節(jié)性變化相關(guān)時，最適合使用時間序列法。無論采用哪一種預(yù)測方法，都存在一些不能用過去的需求模式解釋的隨機因素，因此，任何觀察到的需求都可以分解成系統(tǒng)成分和隨機成分：觀察的需求（O）=系統(tǒng)成分（S）+隨機成分（R）。系統(tǒng)成分是指需求的期望值，它由下面幾方面組成：需求水平是剔除季節(jié)性因素影響后的當前需求；需求趨勢是需求在下一期增長或衰退的比率；季節(jié)系數(shù)為可預(yù)測的需求季節(jié)性波動。隨機成分就是在預(yù)測中偏離系統(tǒng)需求的那一部分。預(yù)測的目的就在于剔除隨機成分，并對系統(tǒng)成分進行估計，一般來說，一種好的預(yù)測方法的預(yù)測誤差大小大致等同于需求中的隨機成分。

以下五項基本步驟對有效進行預(yù)測有很大幫助：

1.理解預(yù)測的目標。所有預(yù)測都支持以預(yù)測為基礎(chǔ)的決策，所以重要的第一步就是明確識別這些決策。

2.整合整個供應(yīng)鏈的需求計劃和預(yù)測。企業(yè)應(yīng)當將預(yù)測與整個供應(yīng)鏈中的所有計劃活動聯(lián)系起來，如產(chǎn)能計劃、促銷計劃。

3.識別影響需求預(yù)測的主要因素。企業(yè)必須識別影響需求預(yù)測的一些需求、供給和產(chǎn)品相關(guān)的其他因素。

4.以合適的綜合水平進行預(yù)測。既然綜合預(yù)測比分解預(yù)測更為精確，那么在進行預(yù)測時選擇合適的綜合預(yù)測水平就變得非常重要。

5.建立預(yù)測績效和誤差衡量標準。企業(yè)必須確定明確的績效衡量標準以評價預(yù)測的準確性和時效性，這些衡量標準應(yīng)該與企業(yè)在預(yù)測基礎(chǔ)上制定的商業(yè)決策目標密切相關(guān)。

任何預(yù)測方法的目標都是對需求的系統(tǒng)成分進行預(yù)測，并對隨機成分進行估計。就其最一般的形式，需求數(shù)據(jù)的系統(tǒng)成分包含需求水平、需求趨勢和季節(jié)系數(shù)，計算系統(tǒng)成分的等式可以采用如下所示的各種模型。乘法型：系統(tǒng)成分=需求水平*需求趨勢*季節(jié)系數(shù)；加法型：系統(tǒng)成分=需求水平+需求趨勢+季節(jié)系數(shù)；混合型：系統(tǒng)成分=（需求水平+需求趨勢）*季節(jié)系數(shù)。某一特定預(yù)測的系統(tǒng)成分的具體表示形式，取決于需求的特性。對于每種形式，企業(yè)都可以采用靜態(tài)預(yù)測和適應(yīng)性預(yù)測兩種方法。

一種是靜態(tài)預(yù)測法。靜態(tài)預(yù)測法假定待評估的系數(shù)成分中的需求水平、需求趨勢和季節(jié)系數(shù)都不隨觀測到的新需求而改變，在這種情況下，我們利用歷史數(shù)據(jù)來對這些參數(shù)進行估計，然后應(yīng)用于所有未來預(yù)測中。另一種是適應(yīng)性預(yù)測法。在適應(yīng)性預(yù)測法中，需求水平、需求趨勢和季節(jié)系數(shù)都要根據(jù)每次觀測到的實際需求值進行修改。適應(yīng)性預(yù)測法的優(yōu)點在于預(yù)測時所有被觀測到的新數(shù)據(jù)都被考慮其中了。

一種好的預(yù)測方法應(yīng)當抓住需求的系統(tǒng)成分而不是隨機成分，隨機成分是通過預(yù)測誤差的形式表現(xiàn)出來。預(yù)測誤差包含了有價值的信息，基于下面兩個原因管理者必須對預(yù)測誤差進行仔細分析：1.管理者通過誤差分析來判定現(xiàn)行的預(yù)測方法是否準確預(yù)測了需求的系統(tǒng)成分。2.所有應(yīng)變計劃都必須考慮預(yù)測誤差。只要預(yù)測到的誤差值在歷史誤差估計范圍內(nèi)，企業(yè)就可以繼續(xù)使用現(xiàn)行的預(yù)測方法。如果某次誤差值遠大于歷史誤差估計范圍，就說明現(xiàn)行的預(yù)測方法不再使用了或者需求發(fā)生了根本變化。如果所有的預(yù)測值都傾向于連續(xù)高于或低于實際需求，那么可能也是暗示預(yù)測方法需要改變了。當運用指數(shù)平滑法進行預(yù)測時，平滑指數(shù)的取值直接影響預(yù)測值對近期實際需求數(shù)據(jù)的敏感性。如果管理者想要很好地把握未來潛在的需求模式，則選用的平滑指數(shù)最好不要超過0.2。

鑒于預(yù)測中涉及大量的數(shù)據(jù)、預(yù)測次數(shù)的頻繁性和盡可能獲取高質(zhì)量預(yù)測結(jié)果的重要性，信息技術(shù)（IT）自然在預(yù)測中發(fā)揮著重要作用。供應(yīng)鏈IT系統(tǒng)中的預(yù)測模塊通常被稱作需求計劃模塊，是關(guān)鍵的供應(yīng)鏈軟件產(chǎn)品，在預(yù)測中發(fā)揮IT的功能是非常有益的。商業(yè)性的需求計劃模塊中包含多種相當先進或?qū)Ｓ械念A(yù)測算法，用這些方法求得的預(yù)測值通常比普通軟件求得的預(yù)測值更精確。好的預(yù)測軟件包可以為各式各樣的產(chǎn)品提供預(yù)測，并結(jié)合最新的需求信息對預(yù)測值進行實時更新。這有助于企業(yè)快速響應(yīng)市場的變化，避免延遲反應(yīng)帶來的成本。當然，沒有一種工具是完美無缺的，在運用預(yù)測值和享受預(yù)測所帶來的價值的同時，要記住這些分析工具無法對未來需求中一些更為定性的方面進行估計，而這可能只能憑預(yù)測者自己的經(jīng)驗和能力進行判斷。

在未來計劃中必須考慮預(yù)測誤差帶來的風險，預(yù)測誤差可能導(dǎo)致庫存、設(shè)備、運輸、采購、定價甚至信息管理中嚴重的資源分配不當。很多因素都可能引起預(yù)測不精確，但其中少數(shù)因素會經(jīng)常發(fā)生，值得關(guān)注。較長的提前期迫使企業(yè)提前更多時間作出預(yù)測，從而影響預(yù)測的可靠性。有兩種降低預(yù)測風險的策略：提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)性和利用需求集中的機會。提高響應(yīng)性可以使企業(yè)降低預(yù)測誤差，從而減少相關(guān)風險。加快響應(yīng)速度和增加集中往往會增加成本，響應(yīng)性的加快需要加大產(chǎn)能投資，而增加集中也會相應(yīng)增加運輸費用。為了實現(xiàn)風險緩解與成本之間的平衡，我們需要制定合適的風險緩解策略。比如對于日用商品，通過現(xiàn)貨市場采購很容易彌補缺貨，因此投入大量資金提高市場響應(yīng)性是不值得的。只有當潛在的預(yù)測誤差很大且商品價值遠高于運輸成本時，投資于集中才會是非常有益的。

在預(yù)測實踐中，一要進行合作預(yù)測。與你的供應(yīng)鏈合作者一起預(yù)測通?？色@得更加精確的預(yù)測，雖然與合作者分享信息、建立合作預(yù)測關(guān)系需要花費時間和成本，但合作給供應(yīng)鏈帶來的利益通常遠遠大于初期成本。二要共享真正有價值的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是否有用要看我們處于供應(yīng)鏈的什么位置，分享真正需要的數(shù)據(jù)可以減少IT投資，增加成功合作的可能性。三要區(qū)分實際需求和銷售數(shù)據(jù)。為了獲得真實的需求數(shù)據(jù)，需要根據(jù)產(chǎn)品的脫銷信息、競爭者行為、價格以及促銷行為等來對銷售數(shù)據(jù)進行調(diào)整。如果做不到這一點，預(yù)測就不能反映當前的真實情況。