互联网+了再谈智能需求预测的方法与价值.doc

互联网+了，再谈智能需求预测的方法与价值 对今天互联网+的企业而言，是到改变的时候了，重塑供应链的需求驱动模式，不仅要预测未来，还需要掌控未来预测的变化，柔性的应对不确定性。 无论是按库存生产MTS，还是按单生产MTO、按单装配ATO、按单配置CTO、按单设计ETO模式都需要有效的需求预测计划。只不过是把预测对象是放在产品族、产品SKU、还是下放在对半成品、关键零部件、选配件、采购件、原材料的预测上。 中国大部分企业往往忽视战略的主动协调产销平衡，喜欢救火式的调度平衡。管理研究者发现，中国企业在面临动态复杂的不利环境时，倾向于采取防御性的战略，而不是前瞻的、着眼未来而比较冒险的策略。而在西方，环境的不确定性会导致企业采取前瞻的而非防守的策略。 一、需求预测的演变 在很久以前,大多数公司里是没有作预测正式流程的。如果有预测的话,也不是明确地委派给某人或某一部门的责任。预测难得被认为是一种真正的需要。预测的需要时常是不自觉地或直觉地由老板来制订，只有他才能决定买进多少物料,因为他有信心，这些物料在将来可以被加工然后卖出去；一名主管，他决定雇佣一名工人，因为他相信工作负荷将继续居高不下或一名库存管理人员，他觉得应该下达一个新的订单去补充存货来满足将来的需要。 二次大战前，许多公司开始认识到以正规方式作预测的潜在利益。他们设置专门的小组来准备数据，提出要由公司里重要地有关的人员来审核预测并且往往把预测的下达给适合于接收这类机密信息的人员。在很多情况下,开发统计技法、市场研究或其它复杂的预测程序。在这一期间，人们觉得只要对预测投入足够的钱，和努力与情报收集，预测问题就可以解决。这一时期,我们称预测的过分乐观时代。 当完善的预测并非唾手可得时，不可避免的醒悟（幻想破灭）时期开始了。以预测为前提的计划系统把他们的失败归罪于未能得到一份好的预测。由于这种反应，被失败与这种方法的高成本影响了的许多公司。他们停止了对预测的有组织的努力而又返回到直觉的猜测。这一时期可以称为悲观时代。 大多数公司现在已从这一反应完全恢复了。对预测采取天真的态度在工业界已经少见了；只有非常少数的公司仍然相信他们应当期望更加准确的预测，而且只要他们找到正确的模型技法就可能得到它们。 大多数人认识到预测中的有两个问题：(1)做出更准确的预测.(2)对不精确的预测做出更好的运用。任何预测，不管如何做出的，都是为一个整体供应链系统提出需求。当根据更好的知识或新的见解而对于预测做出更改时，或当实际需求与预测不符时，可以快速更新计划以指出所需的具体的闭环校正行动。预测的第二个问题是如何更好地使用预测，比努力去得到更准确的预测，更能提供较多的潜在利益。 目前的观点是承认预测必须做而。因此，最好由最能干的人去做，用最先进的技术、复杂的统计模型。它承认使用一个正式的基准预测作为一切其它预测的基础的价值，而不是让许多经营部门各自去猜测未来的事。并且,预测必需透明的穿过供应链,而不会产生发大效应即“牛鞭效应”。 二、需求管理的流程 需求管理作为现代管理术语适用于为整个供应链设施作计划与处理时的各种需求。它包括下列流程：(1)、做出需求预测。(2)、处理订单登录。(3)做出交货承诺。(4)转换为生产计划与排程。 需求将涉及各种物料，包括成品、作为产品的组件、修理件等。对整个供应链来说，需求管理包括筹划仓库地址，从制造源到仓库的替代发运方法，仓库布局，物料搬运与作,分销与配送。 三、需求预测的重要性 作为需求管理的第一步需求预测，它是关心的是未来的事，已经过去的事无法控制，必须从现状出发为未来做准备。因此，就有必要去预测、假设或估计从现在开始将要发生什么。 在其它一切条件都相同的情况下，一家公司要生存，至少要准备好自身能同竞争者一样快速地去满足客户的要求。预测就包括对这种未来的客户需求的估计。 由于一个供应链中的一切计划活动都与满足客户的未来需求有关，供应链中的各个企业的许多方面必须同销售预测打交道。大多数公司所做的各种预测的汇集是为了满足企业中不同部门的要求。如： (1)、客户数被市场营销部门用来确定总的潜在市场的成长。 (2)、工厂经理与工厂的工程部门要知道未来的生产需求，所以要考虑工厂扩展规划。 (3)、还要预测近期所需的设备小时数,制定出资本预算。 (4)、做出产品系列的销售量,给销售部门作报价计划,财务要作开支预算,制造部门要作工人与机器能力计划. (5)、产品下一季或月的销售量,生产计划部门要作能力计划,生产计划与采购计划。 (6)、具体产品的下周的日销售量,物料部门要作装配日程计划与详细工序排产计划。 企业的计划部门，其责任是制订计划以满足制造产品的未来需要。需求预测在这一准备中是不可缺少的重要要素。物料计划人员需要这一预测来计划要买多少组件，买多少原料，用什么速度去机加工