供应链需求预测指标解析与应用
1. 统一需求预测的价值与决策考量
在供应链管理中,单一统一的需求预测(即“一个数字预测”)能为供应链各团队的协作提供坚实基础。不过,当供应链需要在不同时间尺度上做出不同决策时,比如近期的发货安排和未来十二个月的采购量规划,就需要采用一种统一数据和愿景的思维方式,但不必强行追求预测的完全一致。
2. 预测质量评估的重要性与挑战
衡量预测质量对于从业者和企业至关重要。有价值的预测指标能为改进预测和提升整体业务绩效提供反馈。然而,选择合适的预测指标并非易事,许多从业者在这方面存在困难,可能无法正确理解和运用这些指标。不同的指标会对预测结果和后续业务决策产生深远影响,可能导致促进有偏差的预测、过度关注极端值、忽视关键产品或聚焦错误的预测时间范围等问题。
3. 预测准确性与偏差的区别
3.1 准确性与偏差的定义
在评估预测质量时,首先要区分预测的准确性和偏差。准确性衡量的是预测值与实际值之间的离散程度,它反映了误差的大小,但不体现误差的总体方向;而偏差则代表误差的总体方向,用于衡量预测值平均而言是过高(预测超过需求)还是过低(预测低于需求)。
3.2 准确性与偏差的关系
理想情况下,我们希望得到准确且无偏差的预测。但实际上,往往需要在这两个维度之间进行权衡。例如,预测可能存在偏差但准确,或者不准确但无偏差。以两个不同的预测为例,不准确但无偏差的预测可能会导致供应链出现较大波动;而准确但有偏差的预测可能会导致销售损失和向生产环节传递错误信号。这表明选择最佳预测并非总是一目了然,需要综合考虑多个因素。
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