企业需求预测准确性存在的问题及其应对策略

董 鹏

（卡莱（梅州）橡胶制品有限公司计划部，广东 梅州 514759）

企业需求预测准确性存在的问题及其应对策略

董 鹏

（卡莱（梅州）橡胶制品有限公司计划部，广东 梅州 514759）

摘要：鉴于需求预测在企业经营活动中的重要作用及其影响因素的多样性，在对企业实际需求预测的方法、过程、系统、管理等问题进行梳理和分析的基础上，指出通过优化需求预测方法、完善需求预测系统、改进需求预测管理，可有效控制需求预测和未来市场情况的偏差，从而持续提高需求预测的准确性，促进企业生产、销售的良性运行。

关键词：需求预测；预测管理；预测准确性

0 前言

随着全球市场一体化和顾客需求多样化的发展，市场竞争已经从地区的单一性向区域性、甚至全球性多元化方向发展。2009年IBM的一份调查报告显示：有三分之二的企业由于未能准确判断客户需求而疲于奔命；2012年中国物流与采购联合会的调查也表明：我国制造业中多数企业的供应链管理还是传统的“轻计划重执行”模式。预测的不准确，必然导致供应链长期处于被动应对的低效运营状态[1]。很多企业在供需失衡的压力面前，只能将工作重心放在与供应商的事务性沟通、处理应急事件上，而未能与客户进行有效沟通以提升对客户需求的掌控能力[2]。

需求作为牵动企业整个供应系统的源动力，其预测需要一套由预测者、预测方法、预测对象、预测资料和预测结果组成的完整体系。当今企业的大部分经营活动都依赖于需求预测，如营销计划、生产计划、物流计划乃至财务计划和人力资源计划等都直接受到需求预测的影响和制约。好的需求预测有助于优化库存，平衡需求与供给，降低供应链成本，提高供应链效率，所以需求预测对于供应链策略的制定与设置十分重要。

本文在阐述需求预测涵义、特点、影响因素及开展步骤与方法的基础上，进一步分析了企业需求预测中存在的问题，揭示了优化预测方法、完善预测系统、改进预测管理在提升预测精度和准确性中的重要作用。

1 需求预测的涵义及特点

需求预测是在一定的宏观、微观经济理论的指导下，根据事物过去和现在的发展动态、异常情形以及影响市场需求变化的诸多因素，包括销售状况、库存策略、生产流程、供应商的生产周期、运输能力等之间的关系中的某些规律，参照当前已经出现和正在出现的各种可能性，应用现代管理技术和统计方法，模拟不可知的、未出现的或复杂的中间过程，对产品需求量的未来可能变化情况进行的一种多维度的分析、估计和判断[3、4、5]。需求预测是按需生产的基础，是连接生产和销售的桥梁，是供应链管理的源头，是企业趋利避害的大动脉，它的准确与否直接关系到企业生产经营活动的成败。正确的预测是科学决策的前提，而正确的决策又给合理的预测提供了实现的机会。显然，企业所做的预测越准确，对未来商机的把握和对潜在风险的规避就越成功。

需求预测具有全局性、关联性、综合性、实践性甚至偶然性，其特点通常表现在：（1）预测总是因存在误差而难以准确；（2）对一族或一组产品的需求预测比对单一产品的需求预测更准确，预测层次越低，预测误差越大；（3）短期预测比长期预测更精确；（4）用量少，需求不规则的情况难以预测。

2 企业需求预测的准确性存在问题分析

通过对企业供应链的研究，发现需求预测准确性不足的原因主要有以下三个方面。

2.1 需求预测方法存在的缺陷

目前通行的需求预测方法主要是定性和定量两种预测方法，然而两者均存在一定的缺陷，导致绝大多数企业的需求预测出现较大偏差，具体来说：

（1）定性预测方法存在的缺陷。定性预测是目前应用最为广泛的预测方法，它主要依靠客户经理对代理商及零售商当年逐月的需求量、实际购进量和历史购进量进行分析、预测，市场经理再将各客户经理的预测结果汇总起来，再根据实际货源情况，每个月由客户经理与代理商及零售商“协议”一次，订单就根据“协议”按产品大类和大约需求量简单一分了事。这类预测方法，其实就是一种简单的“拼盘”方案，是销售人员意见的汇总，在本质上属于定性预测方法，使用这种方法对需求量进行准确预测，显然是有些先天不足的。

（2）定量预测方法存在的缺陷。定量预测存在的一个问题是基础数据要求量过大。预测者须注意到，不同的预测结果均是基于不同信息汇集和假设条件下应用不同的预测方法得出的不同结论，它们均是在满足各自的条件下、在各自环境及性能指标下是最优的，每一种预测方法在处理数据及应用过程中均有其独到之处，都能从不同角度为最终预测提供强有力的信息，而企业的实际生产经营活动时刻处于不停的变化之中，很难建立统一的、完整的准则来评价所得的预测结果好坏。而实际建模过程和基本数据生成机理表明，需求预测和生产计划管理研究改进方法还存在着局限性，远非一些数学模型那样理想，预测人员难以准确地定位某一种方法是最为合适的预测方法。事实上，在多种预测模型中，没有哪一种预测模型最好，更没有通用的数学模型，一种简单的经典模型并不能解决其对应的所有问题。在企业预测过程中，如果预测条件设置不当或使用了不适用于该产品市场特点的方法进行预测，就很容易导致需求预测偏离。因为预测过程中的各种计算和推测都是在假设过去和现在的规律能够延续到未来的条件下进行的，即预测对象在预测期间内不会发生太大的异常变化，而实际中未来的一些因素有时是很难控制的，因此市场不是历史的简单重复，通过企业已知的数据和因素来预测未来总会有偏差，而且未来也不会按照某一种趋势一直发展下去。

2.2 需求预测系统存在的问题

（1）传统预测系统难以应对市场需求的不确定性和多样性。伴随着市场需求的易变性和多样性，以及信息与制造技术的加速革新和产品生命周期的缩短，供应链管理中的需求预测环节面临着越来越多的不确定性。在以客户为中心的市场环境中，需求的不确定性始终都是企业管理者必须面对的一个重大问题。不同的消费者有不同的偏好体系，他们的需求也必然各不相同。因此，即便对每一个顾客的需求都可以准确地了解，这种预测也会因为成本的原因变得不可行。传统的做法是采用市场细分的统计办法，减少企业面对的需求多样性。许多企业对市场规律的忽视都将导致无法做出准确的需求预测。无论在以上哪种情况下，真正的需求并没有得到真实的反映，由此产生的需求预测也会被扭曲。

（2）牛鞭效应破坏了供应链需求预测的整体优化。销售链中的每一个环节试图预测其下游环节的需求，由于在预测结果中总会或多或少地存在一些误差因子，随着供应链中每一个上游企业使用下游企业的数据去做新的预测时，预测的误差因子沿着供应链的层级以指数形式放大，从而产生“牛鞭效应”。产生“牛鞭效应”的原因主要有以下几个方面：需求预测修正、价格波动、环境变异、订货批量、短期博弈、库存失衡、缺少协作、交货提前期过短、供应链长短等。另外需求预测过程中，预测者出于自身利益考虑对收集到的数据加以调整，有意过滤或者加工影响需求预测结果的信息，这种不道德行为也会使需求预测风险向下一个环节传导，极易由此产生错误的决策，从而导致预想不到的后果。

2.3 需求预测管理存在问题

（1）缺乏问责机制和全局观念。由于预测存在不准确性的风险，所以企业没有人或部门敢于承担预测准确性差的责任。这导致了很多企业没有对预测的准确性进行衡量，没有建立对预测失准的问责机制，更谈不上采取有效措施来提高预测准确性。预测不准确的原因很多，大多数问题出在预测工作的管理和流程上，如销售部门对销售额进行考核，而没有对需求预测的准确性进行考核。由于不可控因素太多，人们很容易用一个外在条件的改变来解释预测结果的不准确，而没有通过对预测的好坏来进行适当的奖惩，从而达到激励和督促的效果。

（2）各种主客观原因产生预测误差。预测人员对市场的判断往往受知识、经验、时间、数据和方法等多方面的限制，不能对市场的未来发展做出全面地、科学地分析，导致预测的局限性。很多企业一般以业务规划代替需求预测，往往会造成高估或者低估产品的市场认可程度。现阶段行业常用的市场需求预测呈现出主观预测方法较多、客观预测方法较少；简单预测方法较多、复合预测方法较少；短期预测方法较多、长期预测方法较少等弊端，导致无法约束未来的不确定因素。目前大部分企业预测的准确性偏低，这也导致预测的可信度降低，企业库存量居高不下，即使是按单生产，半成品、原材料积压的现象仍然严重。由于数据采集涉及到销售人员的个人利益、商业博弈以及各级经销商的商业机密等，实施过程中工作量大，需求预测碰到的困难也相对较多。预测作为一种对未来的推测，很难用单一的数据结果来进行绩效评价。

另外，对于一些产品数量级多达数千或上万的企业，如果针对每种产品都进行预测，则所需的基础数据量相当庞大，若没有一个很好的预测系统和企业管理系统（如ERP或MRP等），根本就不可能进行有效的预测。而对于一些小企业，由于资源上的局限，即使有大量行业信息、市场历史数据，但使用这些数据进行分析预测的少之又少。不管是企业高管还是预测人员，也只是做到经验数据的自下而上汇总，大多并没有经过自上而下基于统计模型的相互验证，也没有把这些基础数据用ERP系统去处理和分析，甚至武断地认为“ERP系统在管理需求尤其在将需求转化为生产计划方面存在巨大的缺陷”。其实这不是ERP的问题，而是销售部门未能提供相对准确的销售预测数据，这样得到的预测结果当然是与真实的需求相距甚远。

3 提高企业需求预测准确性的措施

为了提高企业需求预测的准确性，预测工作应该具有前瞻性、全面性、客观性、及时性、科学性、持续性和经济性等基本要求，这需要通过以下方式进行改进和提高。

3.1 优化需求预测方法

（1）建立不同预测方法组合。不同的预测方法可具有不同的预测精度、预测重点。如果简单地选择一种预测方法，或将一些预测误差较大的方法舍弃掉，都可能丢弃一些有价值的信息，从而造成资源浪费。在预测实践中学者们已发现一种更为科学的做法，就是将不同的预测方法进行适当的组合预测。其具体操作过程是：首先要明确和预测有关要素的范围和种类，包括地理位置、产品组合和客户群的需求；其次要明确每一个种类需求的区别，针对这些区别和不同特点，相应地选用不同的预测方法进行组合。

（2）建立协同预测方法机制。通过协同预测，供应商可以针对需求客户的不同库存策略和销售情况，配置自己的产能，这就减少了供应链不确定性，同时与需求客户共同建立起持续改进的平台。协同预测（Collaborative Forecasting，简称CF）基本任务主要集中在四大环节：战略与计划、需求与供应管理、执行与分析、绩效评价。简单的协同预测是在单层的代理商、零售商与供应商之间开展的，而在实际的商业运作中，原料提供商、运输商、仓库管理者等在供应链中都起着重要作用。如果将这些相关管理者纳入到预测体系中，则更有现实意义，这就是多层CF。多层CF是跨越了单层的多阶关系，并明确指出了在单层中未考虑的事项，包括：产品设计、产品导入、策略规划、商品管理、销售及营运规划、承诺产能、可获得利益、相对应的配置及其它。多层CF模式非常重视共享来自供应链上其它阶层之间的信息，根据“大数据”、ERP软件，物联网及微信平台等接收和分析供应链上的交易信息，使供应链上所有协同构架下的企业利益增值。现实中不乏这样的例子，例如：汽车行业的需求预测，已经非常好的实现了整车企业与上游配件供应商、配件供应商与其上游原料供应商，一条产业链的协同预测。供应链企业依靠先进的需求预测引擎，利用需求分析平台提供的信息，结合企业自身获得的需求信息，首先对需求进行预测，然后将预测的结果进行比较，讨论例外事件产生的影响，利用事先设定的预测系数，将加权的结果再次输入预测引擎，得出联合的需求预测。具体流程见图1。

图1 CF流程图

3.2 建立有效需求预测系统

（1）完善销售数据采集过程及建立需求预测分析体系。首先，为了保证数据采集的准确性和及时性，企业应从合作的角度出发，本着互惠互利原则，理解各方在整个市场中的利益和冲突点，通过协商达到共同的目标。其次，建立一种公平的利益分配制度，并对参与其中的各分销商进行有效地激励，防止机会主义。

需求预测分析体系是一个帮助需求预测质量不断提高的系统，它包括三个部分：一是反应业务运作情况的指标；二是定期分析指标值、指标差异原因以及提出解决差异的措施，形成分析报告；三是对行动方案的执行进行跟踪并确保落实。

（2）建立新型销售和预测管理系统。管理系统功能核心体现在对市场的预测、销售人员的管理、对项目销售的管理和对供应商的管理，主要包括以下功能：市场预测和分析、计划和市场研究、客户需求管理、产品及供应商管理、销售管理及控制、销售指标、业绩考核和销售合同管理。运用新型营销管理系统，预测人员能不断地用“云技术—云计算”跟踪用户的需求进展，建立、完善需求计划。科学的预测体系的形成是一个渐进化的过程，需要信息的社会化、方法的现代化、市场预测专业人员复合性知识的沉淀积累等基本条件。

（3）消除信息孤岛，形成高效的信息共享和集成机制。信息共享可以起到两个作用：第一避免多层预测，减少批量定货，从而降低库存率及订货资金；第二，稳定价格，减少提前购买的动机。而预测伙伴关系必须具备两个要素：一是具有共同的愿景，相互信任、相互配合；二是共享信息与利益。要实现信息共享，就要做到各个节点企业的合作，共同分享利益，承担风险。通过信息共享保证企业供应链需求信息的一致性和稳定性，减少由于多重预测而导致的需求信息扭曲，从而使供应链各方都可以得到准确和及时的供需信息，比方说建立信息沟通的桥梁和系统，以保证信息的迅速共享，并将条形码技术、扫描技术、POS系统和EDI系统相结合。企业应利用互联网的优势，在供应链各方建立起共享数据库，从而从根本上保证数据采集的准确性。同时企业还需要建立销售数据库，从历年的销售数据中去发现需求规律，用于需求预测，这也可以提高预测的准确性。

合作与协调的目的是使满足一定服务质量要求的信息可以无缝地、流畅地在供应链中传递和共享，从而使供应链能够实时响应客户的需求，形成更为合理的供需关系。同时，在供应链决策体系中，由于个人理性的有限性、外在环境的复杂性和不确定性、信息不对称性和不完整性的存在，企业只能靠高度的部门合作与协调来解决这些问题。消除各个部门之间的信息壁垒，减少彼此的不信任感，达到完全的资源共享，让跨部门、跨职能的沟通、合作成为一种必须和必然，使得预测管理成为一种联动的机制，从而达到最优的预测目标。

3.3 改进需求预测管理

（1）建立预测精度评估机制。企业应建立定期对需求预测情况进行评估的机制，须确定明确的效果评估方法，来评价预测的准确性和时效性。评价预测结果主要考虑统计检验和直观判断两个方面，从而判断预测结果的可信度。根据对预测结果的分析和评价，确定最终的预测值。

（2）设计多维度的预测绩效评价标准。预测工作多维度的评价对于预测人员的积极性和责任心会是一种激励。在这个组织中，奖金分配、职位提升和对工作人员评价都依赖于预测准确性的提高。这样一方面可以促进预测人员与其它业务部门的交流和沟通，另一方面可以更好推广预测结果的应用，反过来也可以促进预测人员对于预测机制的改进。

2014年高职在校生人数突破1 000万，占全国高校在校生人数的半壁江山。尽管高职的块头已足够大，但近20年来，由于追求规模发展，内涵质量存在一定缺陷。2006年，示范(骨干)校建设，从方向和内涵上彰显了培优扶强的效果， “校企合作”方面的示范成效显著。然而，示范(骨干)校与企业共同育人的做法和机制并不是十全十美，“校企合作”进展参差不齐，毕业生质量与企业需求也有差距。同时，示范(骨干)校以外的高职在与企业合作育人方面，也存在一定差距。整体高职育人过程缺少与企业标准的融合与对接。

本文研究所设计的评价指标体系包括流程性指标和效果性指标两大类，具体评价指标及方式如下表2所示。

表2 评价指标表

效果性指标7.销量预测吻合度分析比较销量预测与实际销量的吻合度8.产品存销比　计算商品日均库存或本周期期末库存与周期内总销售的比值9.协议调整变更率　协议的调整频率、调整幅度10.品牌脱销断货率　计算脱销和断货品牌与总的品牌的比率11.客户满意度调查　组织客户满意度调查

4 结束语

随着市场经济的不断深入，企业间竞争的不断加剧，无论从主观上还是客观上，需求预测工作都已经越来越被承认和重视。做好企业需求预测，需要在以下几个问题上达成共识：

（1）更好的了解和预测用户需求是需求管理的核心问题之一。要确保信息的真实、相关、完整、准确的系统性原则，系统性与针对性相结合，及时性和有效性相结合。需求预测和实际需求的关系，应该是相互独立又关联的，前者决定后者，而不是后者决定前者。整个需求链最终价值的实现有赖于终端用户需求的满足，“需求驱动”或者叫做“由外到内”的思维方法不仅对于贴近用户的分销环节意义重大，同样对于供应链上游的制造环节同样重要。所以对传统分销渠道进行变革，更好的了解和预测用户需求是整条供应链要解决的核心问题。

（2）数据是基础和出发点，管理是核心，技术是支撑手段，而独立客观分析则是贯穿需求预测全过程的主线。由于实际的市场需求情况错综复杂，影响因素众多，因此进行预测时，不能简单的依靠某一个理论或套用某一个模型加以预测，要综合考虑各个方面的情况。在以数据为基准进行预测时，也应借助于经验判断、逻辑推理、统计分析等方面的预测判断，事先估计可能超出预测误差承受范围的情况，准备足够的后备补救手段，将风险控制在企业可以承受的范围内。同时还应获取高层管理人员的支持，能够独立客观地开展需求预测，在此基础上制定业务规划，然后再修正原有的需求预测，并通过沟通、协调和合作鼓励建立共同目标，最终达到市场和企业的共赢。

总之，准确的需求预测可以使企业按市场需求生产，提高履行订单的能力，提前合理安排采购，降低供应的不确定性，降低自身缺货率，从而提高客户满意度，赢得高信誉或美誉度，同时可以减少企业的库存总量，避免牛鞭效应，还可以合理有序地安排生产，提高供应商的物流运输绩效，达到双赢或多赢的目的。

参考文献

[1] 王钧.中小企业物流系统的优化研究[J].广东工业大学学报，2006(2):11-18

[2] 张清华，刘凤英.基于灰色预测和支持向量机的销售预测模型研究[J].中国商贸，2013(9):24-25

[4] 王焰.企业生产物流规划与管理[J].中国物流与采购，2013(8):23-28

[5] Bates J M and Granger C W J.The combination of forecasts[J]. Operations Research Quarterly, 2012, 20（4）:103-106

（编辑：张为宾）

用于铸造浇注嘴的抗氧化铝积累的耐火材料

美国专利 US8354354

本发明披露了一种可以防止氧化铝积累的铸造浇注嘴用耐火材料。这种材料的耐火骨料（质量分数）包括CaO≥20%，炉渣颗粒≥10%，每种炉渣颗粒矿物相为CaO。在炉渣颗粒表面暴露出来的CaO之中，至少有部分CaO表面形成了CaCO3膜，这些CaCO3膜通过受热分解放出CO2气体。在铸造浇注嘴过程中，这种释放出的CO2气体平滑了浇注嘴工作表面，防止了金属在这里堆积，因而CaO能连续不断地防止氧化铝粘附到浇注嘴工作表面上，从而阻止了氧化铝的积累。另外，暴露在CaO表面的CaCO3膜也有效防止了CaO的水化。

具有良好强韧性、耐蚀性的铸造Al-Si合金

日本专利 特开2011-162883

本专利提供了一种铸造性、加工性和力学性能均优的新型铝合金，它的主要化学成分如下（质量分数）：3.5%～7.5%Si、0.45%～0.8%Mg、0.05%～0.25%Cr，余量为铝。在含有不影响合金韧性的Si元素的铝硅合金中，加入适量的Mg可改善合金的强度，同样，在加Mg的同时，再添加Cr元素，可使其强度得到大幅度的提升。此外，Mg不仅能改善合金的强度，还能细化共晶Si。

铝基合金及其热处理方法

俄罗斯专利 2125465

本发明涉及的合金成分如下(wt%)：铝基体、Li1.5～1.9、Mg4.1～6.0、Zn0.1～1.5、以及至少含下列元素中的一种：Be0.001～0.2、Y0.01～0.5、Zr0.05～0.3、Sc0.01～0.3。合金的热处理方法如下：400～500℃下在冷水或空气中淬火；以不大于2%的变形量拉伸矫直；分级时效：一级，在80～90℃下时效3～12h；二级，在110～125℃下时效5～12h，并以2～8℃/ h的速度后续冷却10～30h。所得材料力学性能的热稳定性好，焊接性能得到极大改善。

生产铝合金粉末多孔制品的新方法

俄罗斯专利 2139774

本发明涉及一种铝合金粉末多孔制品的生产新方法，该方法包括下列步骤：将铝合金粉末与发泡剂混合；将制取的混合物填充到容器内；冷挤压；将挤压制品加热到低于坯料材料易熔最低共熔点温度10～20℃；热轧变形；将所得坯料加热到300～450℃，并在该温度下保温90～120min，使坯料形成为成品，并进行表面后续高温热处理。

Al-Ti合金

德国专利 19735841

本发明推荐一种Nb含量(at%)与Ti-45Al-xNb(5≤x≤)相当的铝钛耐热合金。除此之外，合金还含B和(或)C，每一种含量≤0.5at%。在高于700℃温度下，已知的铝钛合金的强度会急剧下降，但本发明推荐合金在≤900℃或更高的温度下都具有相当高的强度(在900℃温度下的压缩强度为≈600MPa)。本发明推荐合金在高温下的抗氧化能力比已知的同类合金高得多。

中图分类号：F274

文献标识码：A

文章编号：1005-4898（2014）06-0053-07

doi:10.3969/j.issn.1005-4898.2014.06.13

作者简介：董鹏（1980-），男，陕西安康人，企业战略研究员，主管。

收稿日期：2013-12-30

Problems Exsited and Coping Strategies in Demand Forecast Accuracy for Enterprise

DONG Peng

(Carlisle (Meizhou) Rubber Manufacturing Co., Ltd., Meizhou 514759, China）

Abstract:In view of the important role and its various influence factors of demand forecast in the business activities of enterprises, deviation between demand forecast and future market conditions can be controlled effectively by optimizing demand forecast method, perfect demand forecast system and improving demand forecast management, so as to continuously improve the accuracy of demand forecast, to promote the healthy operation of enterprise production and sales.

Keywords:demand forecast; forecasting management; prediction accuracy