最近很多客户咨询需求预测的软件，想要看看软件是怎么帮助企业做需求预测的。咱们今天就来聊聊需求预测软件。

需求预测是供应链计划的源头，也是供应链计划链条中比较复杂的一个环节。说它复杂，是因为很多时候它不是单纯的计算（计算也有些复杂~），而是计算和协同管理并重才能收到好的成效。有业务和技术能力俱佳的朋友分享过用excel做的时间序列模型，也有业务大咖自己动手写python机器学习模型，真的是业务能力和技术能力都超强。我们也提供包括需求预测建模在内的各种建模的培训，如果有需要可以去学习了解。但对于大多数客户来说，SKU众多、业务场景复杂、倾向于选择需求预测软件，想要看看预测工具是怎么帮助企业做需求预测的？如何在企业内部成功落地实施需求预测工具？是不是只要上线了预测软件，需求预测就能改善了呢？想要上线预测软件，或者想要上线预测软件后对供应链计划的价值有正向贡献，需要怎么做呢？

认知与知识是基础组织骨干人员参加相关技能培训，学习行业top的管理方法，拉齐认知。培训的收获建议也分享给领导，或者组织企业内训，邀请领导和需要协同的部门同事一起参加。因为需求预测中的很多工作需要向上管理和横向协同管理，拉齐认知便于推进工作；

明确的责任部门是保障确定牵头部门，即需求计划的责任部门，来推动需求计划的管理流程和上下协同的会议沟通。这是预测软件能成功顺利地落地使用的关键；

清晰的流程是前提牵头部门建立之后，就需要建立需求预测的S&OP流程，让各部门在推进工作时都有章可依。如，哪些部门负责提供数据；哪些部门负责调整模型；哪些部门参与协同；多方数据如何达成一致等等；

数据要完整和准确数据准备是基础又重要的步骤。数据准备包含对接多方数据（ERP、CRM、WMS等等）和数据清洗。需要将历史数据整理完整、准确、结构统一。如果有商品的更新换代，需要梳理更新换代的商品之间的对应关系，以便保持历史数据的连续性；

选择与业务需求相匹配的预测层级和颗粒度在哪个层级上跑需求预测，对需求预测的使用效果有直接的影响。如果因为预测层级选择不当，使得项目上线后看不到效果而被放弃，就很可惜了。可以参考需求预测管理的层级和供应计划管理的层级，看需求预测是主要为哪个环节的供应计划服务的，以及在哪个层级上聚合容易抓到连续、有参考价值的数据，来确定预测的层级。例如销售预测是by城市by套装提报和管理，在全定制模式下（成品不屯库存），可以聚合到工厂+原料层级做预测，供原料备料参考使用；如果成品按单品备货（接到订单后再做组合动作），建议聚合到工厂+单品来预测，供工厂备成品库存参考使用。以上两种场景，都不建议by城市by套装做需求预测，避免历史数据太离散，导致预测结果偏差太大；

要保持必胜而不是速胜的心态借用毛主席《论持久战》的一句话，“亡国论是不对的，速胜论也是不对的”，做好打持久战的准备。前途是光明的，道路是曲折的。一个新工具的落地使用，会有一个从熟悉到熟练的过程，更何况是一个需要多部门协同的工具。评估好现状的预测效果，制定一个逐步提升的计划，在推进中根据实际情况不断调整，才是一个正向滚动、不断优化的实施流程；

促进全链路策略拉通需求预测会承接产品策略、销售策略，会对产品和销售数据做很多分析，例如ABC/XYZ分类、趋势分析、波动分析等，这些策略分析在需求预测环节会用于支持选择模型和给出建议重点协同的品类。同时，需求预测阶段的策略分析建议结合产品策略传递给供应端，例如ABC/XYZ等分类的产品需要制定对应的库存策略。这样才能做到全链路的策略拉通，策略在供应端落地执行才能更好的在交付和成本等KPI上体现出价值。以上是基于我们多年的实施交付经验总结出的，成功实施落地需求预测软件并使其发挥出应有的业务效果的一些建议。欢迎大家留言批评指正、补充，一起探讨～～

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