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需求预测的方法有哪些，其特点以及具体步骤介绍

对于预测，我有三个简单的规则，总结如下 。
规则1:所有的预测都是错误的，但是有一个预测总比没有好
在客户订单落地之前，从生产计划的角度来看，只有有了预测，MRP才能运作和带动物料的采购和生产 。预言相当于宇宙的第一推动力 。没有预测，生产计划和供应计划就无从谈起，或者至少无法系统地进行 。
没有预测，就是有很多预测:销售要做一个预测来承诺销售目标；应对产量进行预测，以规划生产能力；对采购进行预测，与供应商谈判，推动供应商的产能计划 。在管理精细的企业，财务部门也会做预测，保证有足够的资源支撑业务；产品管理也要做一个预测，因为产品经理是一个小CEO，要对自己产品的利润负责 。自然要根据预测来计算收益和成本 。
每个函数都在做预测 。结果公司里有四五个版本的预测，而且都不一样；最多只有一个是正确的预测，也就是说其余的都是错误的，导致供应链某个环节的库存堆积 。多重预测是个大问题，相当于被随机一棍子打死——死在一棍子下肯定比死在多重棍子下好 。
这就是为什么销售运营计划(S&OP)的一个根本目标是“一个数字”，整合不同职能的智慧和经验，做出一个“准确率最高的错误预测”，然后所有人都会死在这个一个数字上 。这个方法论可以参考我和赵玲的专著供应链的三道防线:需求预测、库存计划和供应链执行，机械工业出版社，2018 。
也就是说，所有的预测都是错的，但有一个预测总比没有好 。我们的挑战，由于新产品、新项目的高度不确定性，销售为了保证预测的可靠性，不愿意“往沙子里插一根棍子”，给出一个预测，这个事情就拖着 。一旦预测变得相当可靠，甚至成为客户订单，录入系统，但客户要求的交货期也在前面，留给生产和采购的时间很少 。
打破这一僵局，除了销售部门的责任机制外，关键是创造一个宽松的氛围，生产，供应和销售之间及早合作，了解预测的风险，鼓励他们承担精心计算的风险，并尽早设定预测 。在这里，采购和运营不仅是预测的接受者，也是预测的贡献者，因为他们最能理解预测带来的库存和产能投入的风险 。每一次预测都是机会与风险的平衡，也就是说预测不仅仅是销售的事情，因为销售熟悉机会，而生产、运营、采购熟悉风险 。
这里强调的是严格而不是惩罚性的 。所有的预测都是错误的 。只要内部客户进行严谨的分析，做出最佳的专业判断，“以数据开始，以判断结束”，即使做出的预测是错误的，也不能惩罚性地“秋后算账” 。你知道，营销当然知道早期预测的重要性 。那为什么不给呢？一个原因是害怕生产和采购中惩罚性的“秋后算账” 。秋后算账，这是供应链前端(营销)和后端(生产、采购)的反馈机制；但算账后需要区分情况:预测不准是因为市场和客户本身难以预见，还是因为销售陪客户喝酒随便给个数字？如果是前者，要宽容，这对促进跨职能协作非常重要 。
规则二:预测需要多功能的参与，每个部门都要做好自己的本职工作
根据法律，预测是一种跨职能的行为，这意味着采购、运营、计划和产品部门都要介入，并在预测过程中做出自己的贡献 。在公司之间，这被称为CPFR(合作计划，预测和补充) 。采购可能会问，这个产品的预测是在销售和计划的控制下 。这和我们的采购有什么关系？
采购的介入主要是从供应的角度对库存风险进行判断和量化，供营销和策划参考 。比如产品标准化程度高，可以适当提高预测，降低缺货风险 。如果有过剩，供应商可以通过其他方式消化库存 。相反，如果这个产品是供应商为我们定制的，那么我们就要更加谨慎 。要知道，好的预报其实就是一个区间 。从一个极端(短缺风险)到另一个极端(过剩风险)有很多选择 。销售计划对供应不熟悉，没有足够的信息来确定最佳预测 。对采购供应商市场的熟悉，可以弥补供应链前端信息的不足 。
此外，供应商经常接触多个客户和行业，对市场变化有独特的了解，帮助企业尽快调整预测 。比如从其他客户那里，供应商可以感知市场是升温还是降温，从而预测下一步是缺货还是过剩 。比如2016年元器件短缺之前，很多供应商感觉到了很久，而主机厂没有 。原因很简单:供应商在买零部件，OEM厂商越来越不参与 。如果这些信息尽早反映给OEM，OEM可以适当增加安全库存，增加采购提前期等 。，从而积极应对 。这类信息传递到主机厂的主要渠道是采购 。


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