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(jìn)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(jìn)行的。對于推動流程，供應(yīng)鏈管理者必須對生產(chǎn)、運(yùn)輸或任何其他需要計(jì)劃的活動的預(yù)期水平進(jìn)行計(jì)劃，對于拉動流程，供應(yīng)鏈管理者必須計(jì)劃的是可獲得的產(chǎn)能和庫存的水平，而不是實(shí)際實(shí)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(jìn)行預(yù)測。

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

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(biāo)準(zhǔn)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?yàn)橄鄬τ诰祦碚f，綜合預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)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(fèi)者越遠(yuǎn)），其接收到的信息失真就越大，這方面的一個(gè)經(jīng)典例子就是牛鞭效應(yīng)，或稱啤酒效應(yīng)。

人們往往認(rèn)為需求預(yù)測是一種藝術(shù)，認(rèn)為一切皆為偶然。但是實(shí)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(gè)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(bǔ)貨提前期；廣告計(jì)劃或其他營銷活動的力度；經(jīng)濟(jì)狀況；價(jià)格促銷計(jì)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(shí)間序列預(yù)測法，運(yùn)用歷史需求數(shù)據(jù)對未來需求進(jìn)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(fèi)者的選擇來預(yù)測需求。

實(shí)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(dú)使用任何一種預(yù)測方法更為有效。

當(dāng)未來需求與歷史需求、增長模式和季節(jié)性變化相關(guān)時(shí)，最適合使用時(shí)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(jī)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(jī)成分：觀察的需求（O）=系統(tǒng)成分（S）+隨機(jī)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(dāng)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(jī)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(jī)成分，并對系統(tǒng)成分進(jìn)行估計(jì)，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(jī)成分。

以下五項(xiàng)基本步驟對有效進(jìn)行預(yù)測有很大幫助：

1.理解預(yù)測的目標(biāo)。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(gè)供應(yīng)鏈的需求計(jì)劃和預(yù)測。企業(yè)應(yīng)當(dāng)將預(yù)測與整個(gè)供應(yīng)鏈中的所有計(jì)劃活動聯(lián)系起來，如產(chǎn)能計(jì)劃、促銷計(jì)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(jìn)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(jìn)行預(yù)測時(shí)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(biāo)準(zhǔn)。企業(yè)必須確定明確的績效衡量標(biāo)準(zhǔn)以評價(jià)預(yù)測的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，這些衡量標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)密切相關(guān)。

任何預(yù)測方法的目標(biāo)都是對需求的系統(tǒng)成分進(jìn)行預(yù)測，并對隨機(jī)成分進(jìn)行估計(jì)。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(jì)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(jìn)行估計(jì)，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(shí)際需求值進(jìn)行修改。適應(yīng)性預(yù)測法的優(yōu)點(diǎn)在于預(yù)測時(shí)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(dāng)抓住需求的系統(tǒng)成分而不是隨機(jī)成分，隨機(jī)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(jià)值的信息，基于下面兩個(gè)原因管理者必須對預(yù)測誤差進(jìn)行仔細(xì)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(zhǔn)確預(yù)測了需求的系統(tǒng)成分。2.所有應(yīng)變計(jì)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(jì)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(yuǎn)大于歷史誤差估計(jì)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(shí)際需求，那么可能也是暗示預(yù)測方法需要改變了。當(dāng)運(yùn)用指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測時(shí)，平滑指數(shù)的取值直接影響預(yù)測值對近期實(shí)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(jì)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(jì)劃模塊中包含多種相當(dāng)先進(jìn)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(jìn)行實(shí)時(shí)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(dāng)然，沒有一種工具是完美無缺的，在運(yùn)用預(yù)測值和享受預(yù)測所帶來的價(jià)值的同時(shí)，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(jìn)行估計(jì)，而這可能只能憑預(yù)測者自己的經(jīng)驗(yàn)和能力進(jìn)行判斷。

在未來計(jì)劃中必須考慮預(yù)測誤差帶來的風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測誤差可能導(dǎo)致庫存、設(shè)備、運(yùn)輸、采購、定價(jià)甚至信息管理中嚴(yán)重的資源分配不當(dāng)。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(shí)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(fēng)險(xiǎn)的策略：提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)性和利用需求集中的機(jī)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(fēng)險(xiǎn)。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(yùn)輸費(fèi)用。為了實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)緩解與成本之間的平衡，我們需要制定合適的風(fēng)險(xiǎn)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(bǔ)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(dāng)潛在的預(yù)測誤差很大且商品價(jià)值遠(yuǎn)高于運(yùn)輸成本時(shí)，投資于集中才會是非常有益的。

在預(yù)測實(shí)踐中，一要進(jìn)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(fèi)時(shí)間和成本，但合作給供應(yīng)鏈帶來的利益通常遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于初期成本。二要共享真正有價(jià)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(shí)際需求和銷售數(shù)據(jù)。為了獲得真實(shí)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(jià)格以及促銷行為等來對銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。如果做不到這一點(diǎn)，預(yù)測就不能反映當(dāng)前的真實(shí)情況。