为什么需求预测是“从数据开始，由判断结束”？

星阁楼雨

​​摘自《供应链的三道防线：需求预测、库存计划和供应链执行》第2版，刘宝红著。
需求预测怎么做？需求预测是从数据开始，由判断结束：先根据需求历史做个基准预测（数据），然后搜集销售、市场、产品管理、高层管理等的意见（判断），修正预测。所有的预测都是错的，但整合了历史数据和专业判断的预测错得最少。这样就提高了首发命准的概率，也就是说，增加了供应链第一道防线的胜算。
为什么要从需求历史数据开始？这里的基本假定是业务的重复性。前面说过，人们习惯性地低估业务的重复性。一旦过分强调需求的不可重复性，我们就容易特殊化我们的挑战，为需求预测上的不作为制造借口。要知道，对于一个几亿、几十亿、百亿级的企业，你不可能光靠一锤子的买卖做到那么大的规模；你一定是在做重复性的业务，至少是卖糖水的不卖扳手，造飞机的不做热狗。


图1：需求预测从历史数据开始
但是，历史不会100%地重复。有些发生过的可能不会再发生，有些没发生过的可能会发生。对于这些还没发生的，谁最可能有一定的预判呢？销售、市场、产品管理等接近市场需求的职能，高层管理也是。有时候工程师、客户服务也能判断，因为他们经常接触客户。这些职能的判断，在市场促销、新产品、新项目等方面尤为重要。数据加判断，整合了跨职能智慧，就得到准确度最高的错误的预测。你知道，这样的预测注定还是错的，但错得最少。


图2：计划提数字，销售做判断，生成“准确度最高的错误的预测”
虽说需求预测是“从数据开始，由判断结束”，但并不是说两者的比例一样。那么究竟多少数据，多少判断呢？总体而言，可重复性越高，数据的成分就越多；可重复性越低，判断的成分就越多。越是在产品生命周期的两头，判断的成分越多；越是在成熟稳定时期，数据的成分越多。人们总是习惯性地高估营销在预测中的重要性。其实在整个生命周期里，计划在大部分时间处于主导地位，就如图3所示。另外，客户或地域越集中，判断的成分越多（因为单一客户或地域的变动对整体影响明显）；客户或地域越分散，数据在决策中的角色就越重（因为多个客户、地域的变动容易互相抵消）。


图3：在需求预测中的大部分时段，计划处于主导地位
除此之外，我们还得考虑行业特性：不同的行业，数据分析和职业判断的比重可能不一样。
比如在快消品、家电、手机等行业，产品生命周期短，市场竞争异常充分，市场促销、季节性需求、新老产品交替，给生产与供应带来诸多挑战，需要计划人员更多地与销售、市场、产品等职能互动，每周甚至每天调整计划，这也意味着前端职能的判断比例很高。而在工业产品行业，特别是MRO[1]领域，批量小品种多，料号动辄以十万计，每个计划员需要管理的SKU（存货单元）就非常多，但只有很少SKU需要借助市场、销售等的判断，绝大多数的SKU可以通过需求历史、装机量[2]等数据来计划，而且库存水位一经设定，往往数月甚至数年可以不变。
总体而言，SKU越多，意味着需求预测、库存计划越依赖历史数据，对信息系统的依赖程度也越高。比如在快消品行业，面对那几百个SKU，很多公司用Excel就能摆平需求预测，整个库存计划和补货等也在Excel上做。而在工业品行业，动辄几万个SKU，Excel就难以应付，对高级计划系统（APS）的需求就更强烈，对ERP的自动化功能，比如自动生成订单、驱动供应链补货，也就要求更高。
有趣的是，企业大了，有数据的职能往往没有判断，有判断的职能往往没有数据。谁有数据？供应链部门。确切地说，是供应链的计划职能：相比其他职能，计划的强项是数据分析，他们更熟悉信息系统里的每个角落、每个数据点，清楚地知道这产品上周卖多少，上月卖多少，去年卖多少，前年卖掉多少，卖给哪个客户，从哪个仓库出的货等。但计划远离客户，对市场需求的判断有限。
谁有判断？销售、市场、产品管理等。这些职能更多地跟客户、消费者打交道，能较好预判未来。但销售的天职是在地上跑，敲客户的门做生意、接订单、要账收钱，要不就是被客户追着要料，要不就是被供应链逼着消化库存，有多少时间能对着计算机分析数据呢？在企业的各大职能中，销售估计是离ERP最远的一帮人了。你去问他们，有几个会知道从系统里得到数据呢？
有数据的没判断，有判断的没数据，这就注定需求预测是个跨职能行为。但凡跨职能的任务，如果由任何单一职能来完成，得到的注定是次优化的解决方案。而企业的挑战呢，就是在需求预测上没法有效跨职能协作，结果要么是计划，要么是销售单一职能做预测。这里的原因并不是难，而是因为复杂。
试想想，在一个夫妻老婆店，老公在前台打点，老婆在后台支持，前台、后台的对接和沟通有什么困难？难就难在公司大了，全国、全球运营，后端动辄有几十个计划人员，前端有几百个甚至几千个销售，分布在不同地域、不同时区，操不同的语言，中间再加上几十几百个产品管理、市场营销人员，针对成百成千的产品，要把前后端有效连接起来，有数据的出数据，有判断的出判断，其复杂度可想而知。
在后面，我们还会进一步探讨，如何有针对性地筛选出真正重要的产品、客户，找到合适的销售、市场和产品管理人员来做判断，以有效地把前端和后端对接起来，这里暂且按下不表。
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<hr/>[1] MRO是英文Maintenance, Repair & Operations 的缩写。即：Maintenance维护、Repair维修、Operation运行（MRO）。通常是指在实际的生产过程不直接构成产品，只用于维护、维修、运行设备的物料和服务。引自百度百科的“MRO”词条。
[2]装机量指的是一个产品安装了多少。比如说每架波音787上装有2只引擎，现在国内有57架波音787（2017年），那引擎在国内的装机量就是57 x 2 = 114。假定引擎平均4000小时大修一次，更换相应的备件，那就可以预测相应的备件需求。