发布日期：2023-09-25浏览次数： 次信息来源： 必赢国际-邱伏生
预测与需求管理是供应链管理的源头，因此也从源头上影响物流管理的复杂性和有效性。预测和需求管理的科学性、有效性、准确性、预测周期等广泛的影响着供应端资源规划和筹备、计划与产销协同、各环节库存的储备和补充、订单承诺与履行、生产与物流过程资源的配置等。科学预测、智能预测可以有效提升预测的准确性，从而提高供应链资源配置的有效性，减少错配的几率从而降低缺货风险。
供应链需求预测的目标是形成一个精确可靠的关于市场需求的认识。供应链管理中物流环节多、利益诉求不同、信息不共享等问题，容易导致订单交付流程长，从而对于客户需求的响应周期延长。于是，从订单到交付（order to delivery，OTD）的周期长短以及供应链响应策略，通常决定了供应链过程环节中的库存高低，从而最终决定了企业的盈利能力。通常情况下，订单交付周期越短的企业，响应能力就越强，反之就越差，面对客户对于交付的效率要求，只有不断地备库存，一旦需要备库存了，就涉及到预测及预测前置期的问题。预测的前置期越长，预测变动性越大，预测的前置期越短，预测的变动性越小，通过提高供应链、物流的流程效率和响应速度，缩短订单交付周期，有利于缩短对预测前置期的要求，提高预测的有效性，降低总体的供应链风险。
在传统的供应链和物流管理体系中，驱动供应链和物流运作的要素主要有两个：预测和订单。而订单是来源于客户对于既有产品的选择性购买的诉求，客户并未参与定义。比如在汽车制造行业（或者家电、手机、家纺、家居等有经销机制的行业），销售门店并不是主动营销车辆，消费者往往要到“4S”店（或经销商），去购买车辆。此前，不管消费者是否已经购买汽车，品牌商都不会与他们沟通对于汽车购买的需求导向（不关注或者不知道谁是潜在消费者），于是对于某个时间段的销售预期只能够凭着经验或者任务来设定，而为了后续及时交付，从经销商到汽车制造商，再到零部件供应商，涉及到经销商预测、汽车制造商销售加权整理做安全库存、生产计划加权做有效生产、采购加权做批量采购与供应、零部件供应商加权做零部件生产与采购，最终可能极大的放大了实际需求量（牛鞭效应）。但是，实际销量是不可控的，加上供应链过程中的变数影响和供应链管理的失误与失效，往往导致预测偏差巨大、计划变更、承诺与交付无效、库存层层累积、各方利润空间降低和新一轮的谈判与博弈，导致供应链过程的恶性循环，浪费了巨大的供应链资源、蕴含了巨大的供应链风险。
在智能供应链环境下，预测与需求管理已经有了新的维度、工作内容和绩效要求。
在智能供应链中，采用大数据预测和智能算法模型，通过趋势结合动态实时需求感知、预测市场和重塑市场，从而主动掌控、洞察需求。此时，不再是既有的产品批销、预测、库存计划和被动补货，而是根据客户需求、企业经营战略、供应链价值导向、财务目标和产品策略，综合定义产品、制造工艺、物流模式和交付与结算模式，不仅仅关注产品的结构以及产品是如何被销售出去的，更多地关注产品的结构和形态是如何来的；不再是被动响应消费者要货需求，而是主动与消费者沟通获得产品需求，从而进行设计和研发，通过设计热销产品来引导客户消费导向，从而实现产品的热销可能（实现战略价值）。对于销售的产品，不仅仅是通过已销售的产品来分析未来销售的可能性，更是通过沟通与大数据来反映的消费者社群、行为、导向、事件影响、季节因素、流行引领等来分析和预测销售的可能。
产品构成和来源是需求预测的基础，它决定了企业如何进行销售预测的合并和分解，达成全价值链的预测共识。智能供应链以此为起点，通过物联网和大数据（包含数据化的历史经验）对于全渠道流通流量的建模、模拟与仿真，做出基本面上的初步预测和引导，然后与大型客户、关键渠道、合作伙伴对其包含的变数信息作进一步的协同修改和调整，结合营销团队的工作计划中的关键节点（比如大型促销活动、重要节假日等），从而使得需求预测和供应链资源计划能够与内外活动保持同步。随着技术的日益成熟，以大数据、机器学习和人工智能为代表的新一代数据处理和应用工具都有助于提高预测准确性。再者，通过打通与上下游的系统连接，为预测人员提供实时的供应链数据（包括消费者、流量、订单、库存，甚至竞品数据），销售和市场透明度的上升将极大提高预测和计划的效率。
智能供应链体系通常会评估每一个产品的产品生命周期并进行持续跟踪，预测产品数量的递减和递增，以确定其进入和退出市场的节拍和方式。引入新产品必须综合上一代产品的供应链过程中的库存和采购渠道中的半成品及零部件数量。从而保持产品的新鲜度和减少新老产品的市场冲突，保持消费者的满意度和忠诚度。
智能供应链系统中拥有完整的跨企业智能预测和供应链资源计划工作流程，在物联网环境下协作的各方能及时准确地传送需求信息。于是预测可以从供应链的任何一个环节发起，从而触发所有环节的实时响应，即供应商可以给客户发出一个基本预测以便客户在此基础上作回应，也可以是客户先提供一个对基本面的预测然后让供应商作出评估。除了预测信息，关于销售速度、消费者现场体验满意度、库存水平和补货需求等方面的信息同样可以通过大数据的方式在企业和客户间沟通传递。由此也减少了供应链中不同环节采用囤积库存以弥补信息不通造成的影响，大大降低了效率损失和运营风险。
