第三节
供应链需求预测风险管理

在未来计划中必须考虑预测误差带来的风险，预测误差可能导致库存、设备、运输、采购、定价甚至信息管理中严重的资源分配不当。生产网络设计过程中的预测误差会引发过多、过少或错误类型的设施建设。在计划层面，计划的依据都来自预测，所以实际的库存、生产、配送、采购和价格计划都依赖于预测的精确性。即使在操作层面，预测也对企业实际的日常内部活动起着一定的作用。作为每个阶段必需的前期工作之一，预测影响着许多其他过程，因此包含了大量的内在风险。

很多因素都可能引起预测不精确，但其中少数因素会经常发生，值得特别关注。较长的提前期迫使企业提前更多时间做出预测，从而影响预测的可靠性。需求的季节性影响也会增加预测误差。由于预测时可参考的历史数据较少，短生命周期的产品预测误差会增加。拥有少量顾客的企业通常需求波动会比较大，而拥有大量小客户的企业需求往往比较平稳，因此前者更难进行预测。根据供应链中中间商的订单进行预测，而不是根据最终顾客的实际需求进行预测，会使预测质量变差。这在2001年的电信部门中体现得最为明显，那时制造商的预测大大超出了顾客的实际需求。所以不了解最终顾客的需求，企业很难提供可靠的预测。

有两种降低预测风险的策略：提高供应链的响应性和利用需求集中的机会。提高响应性可以使企业降低预测误差，从而减少相关风险。飒拉以及日本7-11便利点都成功设计、运作过响应型供应链。飒拉一周数次向店面补货，而7-11一日数次向店面补货。因此，店面经理只需相对精确地进行短期预测就可以了。

加快响应速度和增加集中往往会增加成本。响应性的加快需要加大产能投资，而增加集中也会相应增加运输费用。为了实现风险缓解与成本之间的平衡，我们需要制定合适的风险缓解策略。比如对日用商品，通过现货市场采购很容易弥补缺货，因此投入大量资金提高市场响应性是不值得的。相反，如果产品只有很短的生命周期（如飒拉这样的快速时尚品牌），投资于提高响应性就是值得的。同样的道理，只有当潜在的预测误差很大且商品价值远高于运输成本时，投资于集中才会是非常有益的。如果预测误差很小，那么投资于集中通常是不恰当的。

本章参考文献

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