2.7评估预测的准确性

    进行产品预测牵涉到许多方面的问题，如客户数量及需求变化、产品的种类和档次、销售渠道的建立、新产品开发能力、市场定位和价格定位等，因此，预测工作理论上可以做到100%的准确，但在实际工作中做这样的要求却是不现实的。那么，预测的准确性要做到多少才有实际意义呢？

    根据专家提供的数据，对于系列产品，每月应对预测结果进行评估，准确性差异可以要求在0%20%之间，但是3个月的平均准确差异要求达到10%以内。并要求对每月的预测准确性进行跟踪。对于单项产品而言，预测的难度要大一些，因为受外来因素影响较大，一般月预测差异要求在0%30%之间。

    现今不少企业抱着“东方不亮西方亮”的心理，经营产品种类繁多，但产品各自情况不同，市场走势和需求、企业生产能力、对企业的生存和发展的影响等均不相同。这种情况下，可将产品进行分类。如一类产品的预测差异要求在0%-10%之间、二类产品的差异要求在0%-35%之间、三类产品的差异要求在0%-150%之间。

    2.8“帕累托原理”在销售预测中的应用

    帕累托(Pareto)是19世纪意大利的社会学家，他利用图表显示：国家财富的80%掌握在20%的人手中，这种80%～20%的关系，即是帕累托原理。我们可以从生活中的许多事件得到印证，举例来说：公司80%的收入是由其全部产品中的20%所赚得的。生产线上80%的故障，发生在20%的机器上；80%的员工问题，是由20%的员工所引起的。

    销售预测可以根据销售产品的ABC分类来进行编排和审核，即采用“帕累托”原理，A类产品销售数量占据总销售量的1520%；销售金额往往占销售总额的70%80%；B类产品销售数量约占30%而销售金额占15%；C类产品销售数量约占55%而销售金额占5%。市场、销售、计划人员根据产品的ABC分类，将预测工作的精力进行分配，保证各类资源充分合理利用。

    产品的ABC分类中，A类产品的月预测准确性要求差异在0%-20%，B类产品的月预测准确性要求差异在0%-35%，C类产品的月预测准确性要求差异在0%-250%。一些销售数量很小的产品受到订货数量、订货频率的影响，如果订货不很频繁，那可以做三个月滚动平均。这样衡量的准确性比单月核算准确性高。 3、科学预测的关键因素

    长期以来，预测更像艺术，而不是科学。OEM依赖于直觉、面对面地交谈以及基于经验的推测来决定采购和生产的数量。今天，这些方法仍被沿用。但新一代的工具和技术可以帮助OEM提高效率，以较小的改变对公司的运营绩效产生重大的影响。

    预测越来越受重视。因为经济处于下降趋势，人们把目光盯在如何降低成本之上。在这方面，各公司更加关注供应链管理，供应链上的成本降低关系到每个人的利益。大多数厂商已经采用了先进的计划和调度工具，用于元器件的采购计划，或将元器件采购与生产能力相结合。"

    以“客户需求为导向”的经营理念和“按订单生产(BTO)”的制造模式对预测提出了新的要求。

    其中有四项因素甚为关键：

    （1）为使预测更为准确企业需要更多的考虑各种变数，从而使供应链中的各个环节能够协同运作；

    （2）将预测建立在更详尽的数据基础之上；

    （3）在全球化的经营中，季节的变化和区域的差异亦非常重要；

    （4）此外，灵活地选择和使用各种工具，将达到事半功倍的效果。
    
    BTO对传统预测的挑战没有解决供应链全部问题的灵丹妙药。即使在预测过程中周全地考虑了各种因素，最终结果也可能与市场的实际需求有所偏差。惠普公司的诀窍就是能够对这偏差有所准备和反应。同时还强调借助于各种新的和传统的工具来缓解这种错误所产生的影响。

    预测的另一重要内容是使其具有超前性和可执行性。预测本身就蕴涵着不准确，因此需要在执行的过程努力去解决这一问题，必须做一些工作来改善预测的准确性，但是同时也做大量的计划工作以确保对实际需求变化做出快速反应。

    市场的动态变化与新商业模式的结合，使库存控制和供求预测复杂化。的确，按订单制造(BTO)已经改变了预测。以前，OEM按照具体的特征制造产品，意味着必须预测需要制造的数目。现在BTO模式需要向前看，除了数目估计之外，还要确定哪种选择更加流行，其中包含更多的变数。

    作为一种新的制造模式，如果应用恰当，BTO能缩短交货期并增加灵活性。但如果预测不准确则可能导致库存大量积压，其结果将是OEM更不情愿来做长期预测。安富利公司一般看180天的预测，头90天已经确定。由于现在采用BTO、零库存和5天的有效供应，30天的预测将变得非常准确。

    3.1预测要考虑供应链各个环节

    随着供应链变得更复杂，其特性和预测模型也发生了变化。惠普公司的供应链常常是5个等级。以塑料为例，它从HP公司开始，经过合同制造商，再后是注塑公司，接下来是化合物供应，最终是树脂制造商。仅仅等信息来慢慢处理需要8至10周。

    为了应付供应链不断增长的复杂性，惠普正在建立一个实验网站，使供应商能迅速地了解信息的变化。系统把预测和订单变化传播至整个供应链，从器件制造商、代理商、合同制造商到物料厂商。

    每个合作厂家都收到一封电子信件，必须上网确认其变化。如果合作厂家没在规定时间之内答复，系统会自动地通知项目主管。以前，数据变化可能要花8至10周时间才能通过整个供应链，但新系统大大地缩短了该时间。它是一个惊人的变化，即使它还在实验阶段。尽管它运行还不足以进行量化，但确实已经看到了一些成功。

    3.2获取更详尽的预测数据

    现在，OEM必须比以往更加准确地预测器件需求。以PC为例，可能有多种不同处理器速度、硬盘大小或存储器记忆空间的选择。主要的问题是怎么以正常或直接的水平预测需求。同时，必须知道哪些需求是产品的不同组合。根据已有的供应和需求的不同组合，很多新的预测和库存管理工具能够提供制造信息。

    预测准确性是关键，尤其是高档产品或者单一货源的产品对于关键部件，例如处理器或硬盘，并不仅仅是预测需求，而是得到恰当的供应来保证需求。