现代供应链的需求预测
需求预测是指计划并预测货物和物料需求，帮助企业尽可能保持盈利的过程。如果没有强大的需求预测能力，企业将面临供应过剩的风险，浪费大量的成本和资源，或因未能预测客户需求、偏好和购买意图而失去宝贵的商机。
需求预测专业人员拥有专业的技能和经验。有了这些专业技能以及现代供应链技术和预测分析技术的加持，企业的供应链将变得更有竞争力、更精简。
需求预测为何对现代供应链至关重要？
新冠疫情爆发后，商业环境异常动荡。 客户行为和期望正在快速变化。而且，随着越来越多的企业采用经过优化的供应链实践和连接到云的商业网络，市场竞争日趋激烈。需求预测对供应链而言至关重要，这是因为需求预测有助于为核心运营流程提供洞察，比如由需求驱动的物料资源计划 (DDMRP)、收货物流、制造、财务计划和风险评估流程。
如何进行需求预测？
需求预测的方法
根据具体行业、客户群和产品波动情况的不同，需求计划专业人员可以使用以下预测方法：
- 宏观层面的需求预测：宏观层面的需求预测需考虑总体经济状况、外部因素以及其他可能中断或影响业务的广泛影响因素。这些因素有助于企业了解区域性和全球性风险或机遇，随时洞悉文化和市场环境的变化。
- 微观层面的需求预测：微观层面的需求预测可以细化到特定的产品、地区或客户群。这类预测方法尤其适用于可能导致需求突增或骤降的一次性或意外的市场变化。例如，如果专家预测纽约将迎来酷暑，而企业正好生产便携式空调，那么企业完全可以在权衡风险后，提前增加该地区的库存缓冲。
- 短期需求预测：短期需求预测可以从微观或宏观两个层面进行。通常来说，短期需求预测的时效不超过一年，可用于指导日常业务运营。例如，需求预测人员会咨询公司的销售和营销团队，看看他们是否正在策划可能引起需求激增的促销或销售活动。
- 长期需求预测：长期需求预测也可以从微观或宏观层面进行，但时效至少是一年以上。这有助于企业就业务扩张、企业投资、收购或新合作伙伴关系等方面做出更明智的决策。如果企业给自己至少一年的时间来分析和测试市场，那么当他们在新的国家或地区开设商店或推出产品时，就能更准确、更清晰地预测产品的需求趋势。
需求计划和预测的影响因素
信息孤岛是需求计划和预测的绊脚石。为了尽可能准确且高效地制定供应链计划，企业必须确保不同的业务领域之间实时互联，并持续提供数据和洞察。通过充分利用尽可能多的数据，需求预测人员能够更有效地处理以下因素：
季节性预测和库存预测
防晒霜或圣诞树之类的产品有很明显的季节性增长趋势。但是，季节性因素也可以是指一年中导致客户行为改变的任何其他情况。这可能包括意外的天气事件，甚至是受新冠疫情这样的突发事件影响，导致人们夏季在室内呆的时间比以往更长。
需求预测相关的竞争因素
自 2020 年以来，企业始终处于竞争激烈的复杂市场环境中。客户期望快速变化，比如他们希望能有一个优质的产品生命周期管理软件，帮助他们缩短产品生命周期、实现更快的交付与更加个性化的服务。在疫情期间，随着网购行为的激增，客户的品牌忠诚度下降，这进一步加剧了市场竞争。
产品类型和需求估算
根据产品的不同，需求预测可能截然不同，甚至在同一产品类别中也是如此。例如，黑色 T 恤衫的市场需求可能突然开始超越白色 T 恤。在这种情况下，仅发现需求变化还远远不够，企业还需要挖掘出变化背后的原因。此外，终身客户价值、平均订单价值和产品采购组合也会发生明显变化，有时甚至是突然发生变化。
利用需求预测工具，你可以更好地了解和预测此类趋势及其原因。这有助于企业了解如何定制、推广或捆绑产品，从而增加经常性收入，更深入地了解某一个 SKU 如何影响或拉动其他 SKU 的需求。
地域
一直以来，许多企业仅通过少数几个区域仓库和配送中心来服务广大市场。但如今，客户希望商品在当天或次日即可送达，这主要是受亚马逊效应的影响。也就是说，企业必须在全国各地设立靠近客户群的配送中心，满足这些新的需求。而且，这项挑战不再局限于 B2C 领域。B2B 企业也越来越感受到交付速度方面的压力。
这种现象令传统的需求预测流程发生了巨变。过去，供应链计划人员只需考虑少数几个地方的库存水平。而如今，他们必须在众多小型配送中心（有时多达数百个）建立准确的缓冲和库存水平。显然，这会导致风险和潜在损失增加。这也意味着，与过去相比，需求计划专业人员更依赖于连接到云的供应链解决方案来获取实时数据和智能，帮助他们更精准、更细化地预测分布更广泛的库存。
需求预测三步法
以下三个简单步骤可帮助您制定有效的供应链计划策略和需求预测卓越实践：
- 发挥需求预测本身的优势。
需求预测是供应链计划流程中的重要环节，也是其他众多流程的基础。因此，采用精简且全面的需求预测实践来支持其他供应链计划功能对企业来说很有诱惑力。
只要方法得当，需求预测的目标很简单：预测客户将购买的商品及其数量，以及购物的时机。其他供应链功能（如销售和运营计划、库存优化以及响应和供应计划）将通过集成式业务计划系统为需求预测提供补充。如果这些工具能够各尽所长，那么需求预测工具就可以充分发挥其优势。 - 需求预测软件需要大量数据。
当供应链技术（特别是支持需求和库存预测的技术）搭载了人工智能和机器学习技术后，处理的数据越多，它们就会变得更高效、更准确、更具洞察力。不要只依靠过去的销售记录或产品绩效等历史数据，企业可以探索其他数据源，例如新闻、政治、社交趋势和客户洞察。
如今，不是只有简单的线性数据才能得到有效的分析。现代数据管理工具完全可以处理和管理复杂的大型数据集。凭借速度优势和智能功能，人工智能和机器学习不仅支持高级预测分析，还支持从经验和累计输入的数据中不断学习。 - 制定相应的预算和计划，优化需求预测。
制定供应链计划时，采用切合实际的战略性方法才能取得最佳效果。传统的做法和工作流很难调整，人们往往会拒绝做出改变。但归根结底，随着需求预测和供应链计划流程的优化，不仅供应链团队成员可以获得更流畅、更高效的工作体验，企业也可以提高盈利能力，降低风险和损失。通过尽早分配预算和团队资源，企业能够确保供应链优化计划得到更好的响应和更平稳的部署。
需求规划仪表盘视图
借助预测分析和需求预测，提高竞争力
企业向供应链数字化转型目标迈进的每一步，都有助于进一步提升可视性和工作效率。在当今竞争激烈的商业环境中，这两点对于企业来说必不可少。你需要与供应链经理和企业的所有团队负责人紧密合作，共同打破数据孤岛，了解可能隐藏的最大风险，并紧紧抓住在短期和长期内取得成功的最佳机遇。然后，你需与软件供应商保持密切联系，进一步了解如何将供应链计划解决方案整合至日常运营中。
深入了解需求预测工具
借助 SAP Integrated Business Planning for Supply Chain [集成业务计划云] 提供的需求可视性，改善业务运营。