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供应链需求预测的五大解题思路
作者:谏小修    发布于:2018-05-29 11:15:10    文字:【】【】【
摘要:需求预测(Demand Forecast)在供应链管理中具有非常重要的意义,拉动型(pull)供应链的核心就是准确可靠的需求预测。

供应链需求预测的五大解题思路

需求预测(Demand Forecast)在供应链管理中具有非常重要的意义,拉动型(pull)供应链的核心就是准确可靠的需求预测。它是拉动型生产企业制定库存策略,编制中长期生产计划,物料需求计划的关键因素,在很大程度上它也决定了供应链管理的两大核心指标(交付达成率与库存周转率)是否能达成。


存在的意义

1

从外部市场的角度......

无论任何企业,它为客户所提供的产品或服务,理论上都需要一定的前置时间来进行物料采购准备,生产加工制造,物流运输安排。但客户往往在做出采购决策后并不愿意等待太长时间,他们总是希望立即或尽可能快的收到产品或享受服务。因此如果没有需求预测,总是要等收到订单后再去采购原材料,安排生产,过长的交付周期必然导致客户的满意度下降甚至取消订单。灵活快速的反应能力已经成为现代企业的一个重要竞争力,并成为客户选择供应商的重要指标。

2

从企业内部管理的角度......

无论是长期的战略规划,还是中短期的的资金投入,生产计划,物料计划,人力安排都需要有一个具体的需求预测去指导实施。同时,需求预测还是各业务部门制定工作目标或者绩效考核的基础数据。


存在的问题

缺乏统计数据的支撑,凭主观意识和个人经验拍脑袋定需求

照搬历史数据,不结合当前形势加以调整

对数据没有信心,层层加码导致终端需求与原始预测差距过大。



解决思路

01

重视人才价值,由经验丰富的工作人员组建专门的预测小组或团队


除了负责数据的收集整理以及分析,还需与供应链其他职能部门定期及时沟通,尤其是在市场需求波动较大的时候,必须保证前方信息第一时间传递到整个供应链。所以团队成员的分析能力,沟通能力与协作能力是开展预测工作的基本保障。


02

优化需求预测方法,整合不同的预测方式


将历史数据分析,行业发展状况,当前经济形势,竞争对手状况,以及经验丰富的从业人员的判断结合起来,制定科学合理的有据可依的需求预测,要做到主观预测有合理理由,客观预测有数据支撑。


03

消除信息孤岛,实现数据透明


供应链中的每个环节在处理上游的预测数据时,通常会因为一些客观因素对原始数据加以修正,比如订货批量,安全缓冲甚至部门考核指标。由此导致的结果就是预测误差被逐步放大,产生所谓的“牛鞭效应”。各职能部门应树立全局观念,及时沟通分享数据的调整与修正,保证信息畅通传达到上下游环节。


04

建立定期审视,滚动调整的机制


中长期预测按季度更新,原则上不能轻易出现太大的波动,否则会对企业的业务规划及战略调整产生系列影响;短期预测为保证时效性,应每月更新,同时应遵从逐步调整的原则,避免在近期出现计划陡增陡减的局面。由于市场需求瞬息万变,不能奢望一劳永逸,所以应定期分析实际需求与预测需求的差异,找出潜在原因并制定调整方案


05

对需求预测团队实施绩效考核


由于预测本身存在不准确性,各职能部门都不愿意承担准确性差的责任。企业在制定目标时应允许合理偏差,同时对相关团队建立明确的奖惩机制或绩效考核标准,以达到从制度上约束从思想上重视的效果




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脚注信息

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