本文作者：徐超，数策智能。由「数策智能」原创首发， 数字化企业经授权发布。
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需求预测准确率的重要性
在现代供应链管理中，需求预测的准确率是决定企业竞争力和运营效率的关键因素之一。准确的需求预测能够减少库存积压，降低清仓销售的频率，并通过精确的库存管理和生产规划提高利润率。根据供应链管理理论，需求预测的准确率对库存管理至关重要。牛鞭效应（Bullwhip Effect）指出，需求预测中的不确定性会逐层放大，从零售商到制造商，导致不必要的库存积压和生产成本上升。
根据Gartner的供应链规划成熟度模型报告中指出，精准的需求预测可以将库存持有成本降低20%-50%，并平均减少15%的供应链成本。因此，需求预测的准确性不仅决定了供应链的成本效率，也成为企业应对复杂市场竞争的重要工具。
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需求预测的前提：从数据开始
要实现高效、精准的需求预测，数据是不可或缺的基础。从供应链的上下游数据到市场需求信息，企业需要具备全面且准确的供需数据。这不仅仅是为了做出合理的供应决策，更是为了在市场变化迅速的情况下保持响应速度，避免因为信息滞后而错失市场机会。现代企业的数据流转效率、实时更新能力和数据的分类与管理能力，决定了需求预测的准确性和实时性。
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需求预测：如何从数据开始
1、供需数据的及时性
（1）供需数据及时性的重要性
供需数据的及时性是高效供应链管理的基础。及时的数据能够帮助企业快速响应市场的需求变化，优化生产计划，减少不必要的库存积压和资金占用。尤其是在高度动态的市场环境中，实时数据可以为企业提供关键的前瞻性信息，帮助企业有效预测未来的需求变化。Accenture和Gartner的研究报告均表明，实时数据的应用可以将需求预测的准确性提高到85%以上。
（2）供需数据及时更新的关键——应用RPA技术提升人效
为了确保数据能够及时更新，企业可以应用RPA（机器人流程自动化）技术。RPA能够自动化地执行数据抓取、清洗、整合等重复性任务，确保供需数据能够实时更新。相比于传统的人工处理方式，RPA大幅度提升了数据处理的速度和精度，并降低了人工成本。在应对大规模、多维度的供需数据时，RPA技术的应用能够加快数据流转，确保预测模型能够及时获取最新信息。
例如，我们为某企业部署了RPA技术，现在每月能够自动处理和更新超过4000个文件。在采用RPA之前，每个文件的流程处理平均需要10分钟。通过引入RPA，实现了对这些文件的智能抓取、解析和数据处理，每月大约节省了700个工时。这一变革不仅极大提高了响应速度，还显著增强了生产的灵活性。
（3）案例分析——原始需求的版本对比：识别客户需求变化
在滚动计划的监测中，通过对原始需求版本的对比，企业可以及时识别客户需求的变化，调整供应链决策。
例如，某主机厂需求是每周发布一次，覆盖未来五个月的需求。通过版本对比，我们发现，整个Q4的需求量在9月10日的版本相比于9月6日的版本，平均增幅在50%以上，已经超过需求波动的预警值幅度。企业也收到了需求波动的预警通知。
在需求评审中，企业细致地来检查每个零件数据，发现并非所有零件都有相应的增幅，而只集中在部分物料。这些红色圈出来的零件，即是需求管理中的“大石头”。
因此，需求评审过程中的细致检查使得企业能够发现需求增幅集中在特定物料上，这些关键物料即为需求管理中的主要影响因素。通过与客户和供应商的快速信息同步，企业能够更有效地评估供应情况，确保所有变化能在同一平台上进行讨论，促进跨部门协作。并且通过快速响应和调整供应策略，企业能够在需求波动中准确识别出需求变化的“大石头”，从而保证生产计划与市场需求相匹配。
2、供需数据的准确性
（1）供需数据准确性的重要性
数据的准确性是需求预测的基石。不准确的数据会导致预测模型产生偏差，进而导致生产计划的失误和库存管理的不合理。为保证决策的可靠性，企业必须建立完善的数据管理体系，确保供需数据在收集、整理、存储等环节的准确性。这不仅包括从内部系统获取订单和库存数据，还包括从外部市场收集需求信息，如客户订单、市场趋势等。
（2）供需数据准确抓取的关键——需求数据分类
为了确保数据的准确性，企业应在需求数据入库后进行系统的分类管理。通过按客户、产品、时间等多维度对数据进行分类，可以帮助企业更好地理解需求模式和趋势。分类后的数据可以进行聚合和分解，进一步用于预测模型中，确保预测结果的精准性。
（3）案例分析——需求的分类和聚合：优化供应决策
从全局视角出发，以平滑需求波动并制定最佳供应策略，数据聚合至关重要。一般来说，聚合更多事件时，数据的波动性会相对减少。因此，企业常常通过不同客户需求的分类管理来优化供应链策略。假设现在有一个制造企业，有产品A，同时从不同的客户收到相应的需求，它们的波动如下：
每个客户的变异系数不同，有大有小。可以看到，当A物料被聚合考虑时，它的整体变异系数最小，它的波动性被抵消了。
在实际业务场景中，若该公司有四家工厂分别满足四个客户的需求，工厂只能根据自身产能和供应策略进行响应。某些客户的需求变化相对平稳，波动性较低，而另一些客户则需求波动较大，可能需要缩短供应周期来满足需求。然而，当从集团的角度审视供应链策略时，可以制定整体的供应分配策略，以更具成本效益的方式实现客户需求的满足。
因此，通过将这些数据进行聚合，企业制定了更具成本效益的供应链分配策略，减少了因需求波动导致的生产与库存风险。数据的分类和聚合不仅帮助企业平滑了需求波动，还使得供应决策更加科学，最大限度地优化了供应链中的不确定性。
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总 结
从数据开始的需求预测不仅仅是简单的数据收集和整理，它是一套系统化的管理流程，涵盖了数据的及时性、准确性和应用中的科学性。通过引入RPA等自动化技术，提升数据处理的效率和准确性，并结合高级预测模型，企业能够实现更为精准的需求预测。
为此，企业应当从以下几点入手：
保证供需数据的及时性和准确性，借助自动化技术减少人工处理的误差。
对数据进行科学的分类管理，优化预测模型，确保预测结果的可靠性。
通过数据聚合和分类分析，平滑需求波动，制定全局最优的供应策略。
这种以数据为核心的需求预测管理模式，不仅能够帮助企业更好地应对市场变化，还为其在竞争激烈的市场环境中保持优势提供了坚实的基础。
