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需求管理是指以客户为中心，以客户的需求为出发点，集中精力来预估和管理客户需求，并试图利用该信息制定生产决策，以实现客户效用最大化的一种活动。
需求管理的本质是在整个供应链中促进企业的能力——尤其是通过客户获得生产信息——来协调产品流、信息流和资金流等相关活动，所期望的结果是为客户和消费者创造更多价值。
需求管理应当是已知系统需求的完整体现，每部分解决方案都是对总体需求一定比例的满足，甚至是充分满足。客户的需求决定了系统设计所要解决的问题和所要带来的结果。可以说，需求管理指明了系统开发所要做和必须做的每一件事，指明了所有设计应该提供的功能和必然受到的制约。
需求管理的过程，从需求获取开始贯穿于整个项目的生命周期，力图实现产品同需求的最佳结合。通过对需求管理在项目进程中实施的不同任务进行分析，我们可以看出需求管理所起的作用。
需求管理是一个动态的过程，离开了能动的、变化的系统进程而空谈需求管理，无异于纸上谈兵。
了解和管理市场需求是企业成功的重要决定因素。战略性地运用需求数据可以增强企业的成长力、资产组合、定位和投资战略。
需求管理的主要内容有：
需求管理需要首先进行的是客户需求调查，并对客户的需求进行细化，对比较复杂的客户需求需要进行建模分析，以更好地理解需求。这个阶段需要完成对需求的定义，需求定义过程中要尽可能地避免出现内容失实、遗漏、含混不清和前后描述不一致的问题。
当完成需求的定义及分析后，需要将此过程书面化，要遵循既定的规范将需求形成书面的文档，必要的时候可以邀请专家或客户一起评审确认最终的需求，尽最大努力使需求信息能够正确无误地反映客户的真实意愿。
需求确认是需求管理过程中的一种常用手段，也是需求控制的重要环节之一，确认有两个层面的意思：第一是进行系统需求调查与分析的人员与客户间的一种沟通，通过沟通对需求不一致的信息进行剔除；第二是指对于双方达成共同理解或获得客户认可的部分，双方都要进行确认。
需求链管理是一套现代的商业管理策略，目的是让各贸易伙伴紧密合作，以最低的成本和最高的效率为客户带来最大的益处，所以，企业在进行需求管理时，需要识别出需求链管理上需要的伙伴。
由于需求链强调的是对客户需求的管理，因此它能把客户的潜在需求及时反馈给设计、生产部门，制造出使客户满意的产品。因此，整个市场运作是以客户的需求来拉动，供需协调需要各职能成员之间尽最大努力互相协调和有效执行。
在经济全球化和现代技术支持的条件下，社会化的资源供应网络应运而生，原属于企业独占的设计、制造、运输等能力和资源都重新变成由市场提供的一种“商品”，并变得相对过剩。而客户的需求对企业而言却是短缺的，因此能不能抓住客户的心理已成为企业生死攸关的生命线。只要客户有需求，企业就要在最短的时间里调配到资源，寻求到相关的专业化企业为其设计、定制产品，并将其最终运送到客户手中。所以，如何比较有效地共享客户、可获技术、物流挑战与机遇等信息是比较重要的。
企业的存在是为了解决客户的问题。比如解决人们远程通信问题的有通信设备制造商（手机和通信设备）及运营商，解决吃饭问题的有餐厅，解决社会交易成本问题的有金融支付机构等，解决人们远程空间移动问题的有汽车制造商。你不仅要能够发现一个真实存在并且让客户感觉不方便的领域，而且要具备开发出能解决客户问题的产品和服务的能力。
需求管理恰如裁缝的量体裁衣，它直接关系到产品最终的成型。仅从字面出发，如果一个产品满足了客户需求，那它无疑就是成功的。需求管理的过程，从需求分析开始贯穿整个项目始终，力图实现最终产品同客户需求的最佳结合。
如何以适宜的方式提供服务，不同的企业有不同的方式。一般来说，共有四种不同的供应链管理模式：A模式为无任何形式的集成，B模式为供应集成（与供应商之间的集成），C模式为需求集成（与客户之间的集成），D模式为同时实现供应集成和需求集成的需求链管理。
（1）制造企业由供应链管理向需求链管理发展的模式。需求链管理战略似乎是制造商采用的最好方法，因此已经或正在采用该方法的那些为数不多的企业应该坚持下去，无论什么情况，都应增加与供应商和客户之间的集成。另外，如果这些企业处于B模式的供应集成或C模式的需求集成，那么它们应分别逐步向上和向右实现更高水平的集成，从而实现向需求链管理的转变。同时，如果这些企业仍然几乎没有基于Web技术的任何形式集成，那么它们向需求链管理发展的最佳模式是向右过渡到B模式，然后再向上最终发展为基于D模式的需求链管理。
（2）服务企业由供应链管理向需求集成发展的模式。对于大多数服务企业而言，集中需求集成应该是最好的方法。服务业做任何供应集成，或是在需求链管理集成方面全面出击都可能是对资源的浪费。
因此，如果这些企业仍然几乎没有基于Web技术的任何形式集成，那么它们应创造条件向上实现与客户的集成发展为C模式。如果这些企业在B模式基础上实现了与供应商的集成，那么最好也转向与客户的集成发展为C模式。
预测是根据过去和现在的已知因素，运用已有的知识、经验和科学方法，对未来环境进行预先估计，并对事物未来的发展趋势做出估计和评价，是对未来可能发生的情况进行预计和推测。
预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以用来确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。
预测的作用是能够帮助企业对需求变化迅速做出反应，柔性大的企业只需对其进行短期预测，其竞争力相应高。
预测具有很明确的特征，具体表现为以下几个方面：
（1）假设在过去发生某一事件的状态将来仍然存在，未曾预测到的因素、突发事件会影响预测的准确性。
（2）预测极少准确无误，随机因素会影响预测的准确性。
（3）对一组事件进行预测比对单个事件进行预测更为准确，这是因为不同事件之间产生的预测误差可以相互抵消。
（4）预测时间跨度过长准确性会降低。因为长期预测的不确定因素更多。