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需求是企業(yè)整個供應系統(tǒng)的源頭，預測的不準確，必然會導致供應鏈處于被動應對的低效運營狀態(tài)。現(xiàn)代公司的經(jīng)營活動大部分都依賴于需求預測，如營銷計劃、生產計劃、物流計劃等都受到需求預測的影響和制約。高效的需求預測有助于優(yōu)化庫存、平衡需求與供給、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率，需求預測對于供應鏈部門十分重要。

需求預測根據(jù)歷史的銷售狀況、庫存策略、供應商交貨周期及物流運輸能力等，結合現(xiàn)在和未來出現(xiàn)的各種可能性，應用現(xiàn)代管理技術和統(tǒng)計方法，模擬不可知的或復雜的中間過程，對產品未來需求量進行一種多維度的分析、估計和判斷。

需求預測具有全局性、關聯(lián)性、綜合性、實踐性甚至偶然性，其特點通常表現(xiàn)在：

(1)預測總是不準的。

(2)對一類產品的需求預測比單一產品的預測更準確。

(3)短期預測比長期預測更精確。

(4)用量少、需求不規(guī)則的預測準確度低。

需求預測的一般步驟

需求預測水平的提高，需要有結構化的數(shù)據(jù)基礎、易于使用的預測模型、友好的預測工具等各方面軟硬件的支持，并按照以下步驟來進行：

(1)明確預測目標、對象、內容及時間區(qū)間。

(2)收集、篩選、分析、加工和整理相關的數(shù)據(jù)。

(3)選擇合適的預測方法。

(4)對預測結果進行評價以及解釋。

(5)制定決策方案。

在預測的各個環(huán)節(jié)中，其中最難的部分是對終端消費數(shù)據(jù)的采集，而數(shù)據(jù)的采集是需求預測的核心步驟和成敗關鍵。對于數(shù)據(jù)采集應考慮的主要問題有：數(shù)據(jù)采集的類型、方式、時間區(qū)間、主體等。完成數(shù)據(jù)采集之后的預測過程可以分為兩個階段：第一階段是歸納過程，第二階段是演繹或推論過程。在這兩個過程中，企業(yè)需要綜合考慮并分析各種確定的和不確定的因素對預測對象可能造成的影響，采用多種方法加以處理和修正，進行必要的檢驗和評價，最后獲得可供決策參考的最終預測結果。

需求預測方法的選擇及其發(fā)展階段

需求預測準確程度與預測過程中所采用的預測方法有直接的關系，因此，選擇恰當?shù)念A測方法、建立適當?shù)念A測模型對企業(yè)進行科學預測和決策有著非常重要的意義。預測方法有150余種，經(jīng)常用的需求預測的方法可歸納整理為四大類：定性預測法、時間序列法、因果關系分析法和組合預測法。筆者認為預測方法的選擇應該主要考慮以下幾個方面：預測的對象、預測的范圍、預測的期限、預測的精度、數(shù)據(jù)的數(shù)量、預測的費用以及預測結果所花的時間等。

通過對大多數(shù)企業(yè)的產品銷售數(shù)據(jù)進行分析，需求預測基本上可歸為兩大類：一類產品的需求呈現(xiàn)規(guī)律性，表現(xiàn)為全年的需求比較均衡或呈季節(jié)性規(guī)律變化，這類產品多處于成長期或成熟期，對這類產品完全可以通過定量的方法進行預測;另一類產品從近期銷售數(shù)據(jù)上看，需求時間和需求水平非常不穩(wěn)定，無固定規(guī)律可循，這類產品大多是剛剛進入產品線或即將退出產品線的，對這類產品的預測比較困難，因為難以分清共同起作用的多種因素與需求之間的準確數(shù)量關系，使得分析者不能利用這些數(shù)據(jù)定量地開展需求預測，但是分析者仍然可以通過定性分析，為預測人員主觀調整提供參考依據(jù)。那么，怎樣選擇一種精確、彈性、令人信服、耐用、簡便的預測方法?改進需求預測的具體措施又是什么?根據(jù)對需求預測調研的結果和相關文獻的分析與總結，可將目前企業(yè)需求預測的管理模式和階段特征進行如下概括。

需求預測中的牛鞭效應

存在問題分析

通過對企業(yè)供應鏈的研究，發(fā)現(xiàn)需求預測準確性不足的原因主要有以下三個方面：

需求預測方法存在缺陷

目前通行的需求預測方法主要是定性和定量兩種預測方法，然而兩者均存在一定的缺陷，導致絕大多數(shù)企業(yè)的需求預測出現(xiàn)較大偏差，具體來說：

1.定性預測方法存在的缺陷。定性預測是目前應用最為廣泛的預測方法，主要依靠客戶經(jīng)理對代理商及零售商當年逐月的需求量、實際購進量和歷史購進量進行分析、預測，市場經(jīng)理再將各客戶經(jīng)理的預測結果匯總起來，再根據(jù)實際貨源情況，每個月由客戶經(jīng)理與代理商及零售商“協(xié)議”一次，訂單就根據(jù)“協(xié)議”按產品大類和大約需求量簡單一分了事。這類預測方法，其實就是一種簡單的“拼盤”方案，是銷售人員意見的匯總，在本質上屬于定性預測方法，使用這種方法對需求量進行準確預測，顯然是有些先天不足的。

2.定量預測方法存在的缺陷。定量預測存在的一個問題是基礎數(shù)據(jù)要求量過大。預測者須注意到，不同的預測結果均是基于不同信息集和假設條件下應用不同的預測方法得出的不同結論，它們均是在滿足各自的條件下，在各自環(huán)境及性能指標下是最優(yōu)的，每一種預測方法在處理數(shù)據(jù)及應用過程中均有其獨到之處，都能從不同角度為最終預測提供強有力的信息，而企業(yè)的實際生產經(jīng)營活動時刻處于不停的變化之中，很難建立統(tǒng)一的、完整的準則來評價所得的預測結果好壞。而實際建模過程和基本數(shù)據(jù)生成機理表明，需求預測和生產計劃管理研究改進方法還存在著局限性，遠非一些數(shù)學模型那樣理想，預測人員難以準確地定位某一種方法是最為合適的預測方法。事實上，在多種預測模型中，沒有哪一種預測模型最好，更沒有通用的數(shù)學模型，一種簡單的經(jīng)典模型并不能解決其對應的所有問題。在企業(yè)預測過程中，如果預測條件設置不當或使用了不適用于該產品市場特點的方法進行預測，就很容易導致需求預測偏離。因為預測過程中的各種計算和推測都是在假設過去和現(xiàn)在的規(guī)律能夠延續(xù)到未來的條件下進行的，即預測對象在預測期間內不會發(fā)生太大的異常變化，而實際中未來的一些因素有時是很難控制的，因此市場不是歷史的簡單重復，通過企業(yè)已知的數(shù)據(jù)和因素來預測未來總會有偏差，而且未來也不會按照某一種趨勢一直發(fā)展下去。

需求預測系統(tǒng)存在問題

1.傳統(tǒng)預測系統(tǒng)難以應對市場需求的不確定性和多樣性。伴隨著市場需求的易變性和多樣性，以及信息與制造技術的加速革新和產品生命周期的縮短，供應鏈管理中的需求預測環(huán)節(jié)面臨著越來越多的不確定性。在以客戶為中心的市場環(huán)境中，需求的不確定性始終都是企業(yè)管理者必須面對的一個重大問題。不同的消費者有不同的偏好體系，他們的需求也必然各不相同。因此，即便對每一個顧客的需求都可以準確地了解，這種預測也會因為成本的原因變得不可行。傳統(tǒng)的做法是采用市場細分的統(tǒng)計辦法，減少企業(yè)面對的需求多樣性。但是，隨著市場競爭的不斷加劇、市場被劃分得越來越細，顧客的個性化需求也不斷地被挖掘出來，協(xié)商式的供應鏈中需求的不確定性反而越來越大，企業(yè)面臨的風險也越來越大。如果企業(yè)沒有完善的需求管理統(tǒng)計體系，那么這些沒有被滿足的需求(包括延遲交付、替代和喪失銷售)通常是不會在統(tǒng)計報告中反映出來的，也不會納入到預測過程中，最終影響需求預測的準確性。同樣，在供給過量的情況下，如果不將退貨、取消訂貨、供應商的促銷、客戶為了享受價格折扣而采取大批量的訂貨等對預測的準確性產生負面影響的因素去除，預測的結果也不會有效。如果企業(yè)缺乏對產業(yè)和經(jīng)濟趨勢、關鍵客戶信息以及預測準確性指標重要性的應有認識，預測結果的有效性也會大打折扣。許多企業(yè)對市場規(guī)律的忽視都將導致無法做出準確的需求預測。無論在以上哪種情況下，真正的需求并沒有得到真實的反映，由此產生的需求預測也會被扭曲。

2.牛鞭效應破壞了供應鏈需求預測的整體優(yōu)化。銷售鏈中的每一個環(huán)節(jié)試圖預測其下游環(huán)節(jié)的需求，由于在預測結果中總會或多或少地存在一些誤差因子，隨著供應鏈中每一個上游企業(yè)使用下游企業(yè)的數(shù)據(jù)去做新的預測時，預測的誤差因子沿著供應鏈的層級以指數(shù)形式放大，從而產生“牛鞭效應”。產生“牛鞭效應”的原因主要有以下幾個方面：需求預測修正、價格波動、環(huán)境變異、訂貨批量、短期博弈、庫存失衡、缺少協(xié)作、交貨提前期過短、供應鏈長短等。另外，需求預測過程中，預測者出于自身利益考慮對收集到的數(shù)據(jù)加以調整，有意過濾或者加工影響需求預測結果的信息，這種不道德行為也會使需求預測風險向下一個環(huán)節(jié)傳導，極易由此預測產生錯誤的決策，從而導致預想不到的后果。

需求預測管理存在問題

1.相關部門協(xié)調工作不到位。需求預測管理職能不完善的企業(yè)在功能集成方面易犯的錯誤如下：(1)從預測部門來看：在預測結果達成“共識”之后，無法滿足相關部門的需求。各部門對于需求預測的目標往往不同，如財務部門對于年收入的預測、銷售部門對于某個細分市場季度銷售額的預測、營銷部門對于每年產品銷售額的預測、生產部門基于存貨單位(SKU，Stock Keeping Unit)的生產周期預測、物流部門基于SKU的訂單提前期的預測等;(2)從預測人員來看：無法合理地給予預測人員績效獎勵，對本部門的貢獻未給予獎勵，或者采取平均主義均分績效獎勵，從而打消預測人員的積極性;另外，對預測人員缺乏足夠的培訓也是重要因素之一;(3)從預測模式來看：無法合理運用從上到下和從下到上的預測結合模式;錯誤地理解了需求預測和業(yè)務計劃的關系;無法準確地計算預測精度，對于預測精度不做評估，或者主要基于其它因素開展預測績效評價。

2.缺乏問責機制和全局觀念。由于預測存在不準確性的風險，所以企業(yè)沒有人或部門敢于承擔預測準確性差的責任。這導致了很多企業(yè)沒有對預測的準確性進行衡量，沒有建立對預測失準的問責機制，更談不上采取有效措施來提高預測準確性。預測不準確的原因很多，大多數(shù)問題出在預測工作的管理和流程上，如銷售部門對銷售額進行考核，而沒有對需求預測的準確性進行考核。由于不可控因素太多，人們很容易用一個外在條件的改變來解釋預測結果的不準確，而沒有通過對預測的好壞來進行適當?shù)莫剳?，從而達到激勵和督促的效果。

3.各種主客觀原因產生預測誤差。預測人員對市場的判斷往往受知識、經(jīng)驗、時間、數(shù)據(jù)和方法等多方面的限制，不能對市場的未來發(fā)展做出全面的、科學的分析，導致預測的局限性。很多企業(yè)一般以業(yè)務規(guī)劃代替需求預測，往往會造成高估或者低估產品的市場認可程度?，F(xiàn)階段行業(yè)常用的市場需求預測呈現(xiàn)出主觀預測方法較多、客觀預測方法較少;簡單預測方法較多、復合預測方法較少;短期預測方法較多、長期預測方法較少等弊端，導致無法約束未來的不確定因素。目前大部分企業(yè)預測的準確性偏低，這也導致預測的可信度降低，企業(yè)庫存量居高不下，即使是按單生產，半成品、原材料積壓的現(xiàn)象仍然嚴重。由于數(shù)據(jù)采集涉及到銷售人員的個人利益、商業(yè)博弈以及各級經(jīng)銷商的商業(yè)機密等，實施過程中工作量大，需求預測碰到的困難也相對較多。預測作為一種對未來的推測，很難用單一的數(shù)據(jù)結果來進行績效評價。

另外，對于一些產品數(shù)量級多達數(shù)千或上萬的企業(yè)，如果針對每種產品都進行預測，則所需的基礎數(shù)據(jù)量相當龐大，若沒有一個很好的預測系統(tǒng)和企業(yè)管理系統(tǒng)(如ERP或MRP等)，根本就不可能進行有效的預測。而對于一些小企業(yè)，由于資源上的局限，即使有大量行業(yè)信息、市場歷史數(shù)據(jù)，但使用這些數(shù)據(jù)進行分析預測的少之又少。不管是企業(yè)高管還是預測人員，也只是做到經(jīng)驗數(shù)據(jù)的自下而上匯總，大多并沒有經(jīng)過自上而下基于統(tǒng)計模型的相互驗證，也沒有把這些基礎數(shù)據(jù)用ERP系統(tǒng)去處理和分析，甚至武斷地認為“ERP系統(tǒng)在管理需求尤其在將需求轉化為生產計劃方面存在巨大的缺陷”。其實這不是ERP的問題，而是銷售部門未能提供相對準確的銷售預測數(shù)據(jù)，這樣得到的預測結果當然是與真實的需求相距甚遠的。