發(fā)布日期：2023-09-25瀏覽次數(shù)： 次信息來源： 天睿咨詢-邱伏生
預測與需求管理是供應鏈管理的源頭，因此也從源頭上影響物流管理的復雜性和有效性。預測和需求管理的科學性、有效性、準確性、預測周期等廣泛的影響著供應端資源規(guī)劃和籌備、計劃與產(chǎn)銷協(xié)同、各環(huán)節(jié)庫存的儲備和補充、訂單承諾與履行、生產(chǎn)與物流過程資源的配置等。科學預測、智能預測可以有效提升預測的準確性，從而提高供應鏈資源配置的有效性，減少錯配的幾率從而降低缺貨風險。
供應鏈需求預測的目標是形成一個精確可靠的關于市場需求的認識。供應鏈管理中物流環(huán)節(jié)多、利益訴求不同、信息不共享等問題，容易導致訂單交付流程長，從而對于客戶需求的響應周期延長。于是，從訂單到交付（order to delivery，OTD）的周期長短以及供應鏈響應策略，通常決定了供應鏈過程環(huán)節(jié)中的庫存高低，從而最終決定了企業(yè)的盈利能力。通常情況下，訂單交付周期越短的企業(yè)，響應能力就越強，反之就越差，面對客戶對于交付的效率要求，只有不斷地備庫存，一旦需要備庫存了，就涉及到預測及預測前置期的問題。預測的前置期越長，預測變動性越大，預測的前置期越短，預測的變動性越小，通過提高供應鏈、物流的流程效率和響應速度，縮短訂單交付周期，有利于縮短對預測前置期的要求，提高預測的有效性，降低總體的供應鏈風險。
在傳統(tǒng)的供應鏈和物流管理體系中，驅(qū)動供應鏈和物流運作的要素主要有兩個：預測和訂單。而訂單是來源于客戶對于既有產(chǎn)品的選擇性購買的訴求，客戶并未參與定義。比如在汽車制造行業(yè)（或者家電、手機、家紡、家居等有經(jīng)銷機制的行業(yè)），銷售門店并不是主動營銷車輛，消費者往往要到“4S”店（或經(jīng)銷商），去購買車輛。此前，不管消費者是否已經(jīng)購買汽車，品牌商都不會與他們溝通對于汽車購買的需求導向（不關注或者不知道誰是潛在消費者），于是對于某個時間段的銷售預期只能夠憑著經(jīng)驗或者任務來設定，而為了后續(xù)及時交付，從經(jīng)銷商到汽車制造商，再到零部件供應商，涉及到經(jīng)銷商預測、汽車制造商銷售加權(quán)整理做安全庫存、生產(chǎn)計劃加權(quán)做有效生產(chǎn)、采購加權(quán)做批量采購與供應、零部件供應商加權(quán)做零部件生產(chǎn)與采購，最終可能極大的放大了實際需求量（牛鞭效應）。但是，實際銷量是不可控的，加上供應鏈過程中的變數(shù)影響和供應鏈管理的失誤與失效，往往導致預測偏差巨大、計劃變更、承諾與交付無效、庫存層層累積、各方利潤空間降低和新一輪的談判與博弈，導致供應鏈過程的惡性循環(huán)，浪費了巨大的供應鏈資源、蘊含了巨大的供應鏈風險。
在智能供應鏈環(huán)境下，預測與需求管理已經(jīng)有了新的維度、工作內(nèi)容和績效要求。
在智能供應鏈中，采用大數(shù)據(jù)預測和智能算法模型，通過趨勢結(jié)合動態(tài)實時需求感知、預測市場和重塑市場，從而主動掌控、洞察需求。此時，不再是既有的產(chǎn)品批銷、預測、庫存計劃和被動補貨，而是根據(jù)客戶需求、企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略、供應鏈價值導向、財務目標和產(chǎn)品策略，綜合定義產(chǎn)品、制造工藝、物流模式和交付與結(jié)算模式，不僅僅關注產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)品是如何被銷售出去的，更多地關注產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)和形態(tài)是如何來的；不再是被動響應消費者要貨需求，而是主動與消費者溝通獲得產(chǎn)品需求，從而進行設計和研發(fā)，通過設計熱銷產(chǎn)品來引導客戶消費導向，從而實現(xiàn)產(chǎn)品的熱銷可能（實現(xiàn)戰(zhàn)略價值）。對于銷售的產(chǎn)品，不僅僅是通過已銷售的產(chǎn)品來分析未來銷售的可能性，更是通過溝通與大數(shù)據(jù)來反映的消費者社群、行為、導向、事件影響、季節(jié)因素、流行引領等來分析和預測銷售的可能。
產(chǎn)品構(gòu)成和來源是需求預測的基礎，它決定了企業(yè)如何進行銷售預測的合并和分解，達成全價值鏈的預測共識。智能供應鏈以此為起點，通過物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)（包含數(shù)據(jù)化的歷史經(jīng)驗）對于全渠道流通流量的建模、模擬與仿真，做出基本面上的初步預測和引導，然后與大型客戶、關鍵渠道、合作伙伴對其包含的變數(shù)信息作進一步的協(xié)同修改和調(diào)整，結(jié)合營銷團隊的工作計劃中的關鍵節(jié)點（比如大型促銷活動、重要節(jié)假日等），從而使得需求預測和供應鏈資源計劃能夠與內(nèi)外活動保持同步。隨著技術(shù)的日益成熟，以大數(shù)據(jù)、機器學習和人工智能為代表的新一代數(shù)據(jù)處理和應用工具都有助于提高預測準確性。再者，通過打通與上下游的系統(tǒng)連接，為預測人員提供實時的供應鏈數(shù)據(jù)（包括消費者、流量、訂單、庫存，甚至競品數(shù)據(jù)），銷售和市場透明度的上升將極大提高預測和計劃的效率。
智能供應鏈體系通常會評估每一個產(chǎn)品的產(chǎn)品生命周期并進行持續(xù)跟蹤，預測產(chǎn)品數(shù)量的遞減和遞增，以確定其進入和退出市場的節(jié)拍和方式。引入新產(chǎn)品必須綜合上一代產(chǎn)品的供應鏈過程中的庫存和采購渠道中的半成品及零部件數(shù)量。從而保持產(chǎn)品的新鮮度和減少新老產(chǎn)品的市場沖突，保持消費者的滿意度和忠誠度。
智能供應鏈系統(tǒng)中擁有完整的跨企業(yè)智能預測和供應鏈資源計劃工作流程，在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下協(xié)作的各方能及時準確地傳送需求信息。于是預測可以從供應鏈的任何一個環(huán)節(jié)發(fā)起，從而觸發(fā)所有環(huán)節(jié)的實時響應，即供應商可以給客戶發(fā)出一個基本預測以便客戶在此基礎上作回應，也可以是客戶先提供一個對基本面的預測然后讓供應商作出評估。除了預測信息，關于銷售速度、消費者現(xiàn)場體驗滿意度、庫存水平和補貨需求等方面的信息同樣可以通過大數(shù)據(jù)的方式在企業(yè)和客戶間溝通傳遞。由此也減少了供應鏈中不同環(huán)節(jié)采用囤積庫存以彌補信息不通造成的影響，大大降低了效率損失和運營風險。
