8、需求预测指标：从计算到应用的全面解析

需求预测指标：从计算到应用的全面解析

在需求预测领域，准确评估预测的质量至关重要。这不仅有助于企业做出合理的决策，还能提高供应链的效率和效益。下面我们将深入探讨需求预测中的关键指标及其应用。

常见预测指标及计算方法

在需求预测中，有几个常见的关键绩效指标（KPI）用于衡量预测的质量，包括偏差（Bias）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）。以下是这些指标的计算公式：
| 指标 | 公式 |
| — | — |
| 偏差（Bias） | =average(error) |
| 平均绝对误差（MAE） | =average(|error|) |
| 平均绝对误差百分比（MAE%） | =sum(|error|)/sum(demand) |
| 平均绝对百分比误差（MAPE） | =average(|error|/demand) |
| 均方根误差（RMSE） | =sqrt(average([forecast - demand]²)) |

以RMSE为例，在Excel中计算RMSE的步骤如下：
1. 在C列使用公式 (f - d)^2 计算每个周期的平方误差，其中 f 是预测值， d 是实际需求值。
2. 计算平方误差的平均值。
3. 对平均值取平方根，得到RMSE。

RMSE的特点及优势

RMSE虽然较难解释，但它在需求预测中具有重要作用，主要体现在以下三个方面：
1. 突出重大误