9、提升需求预测准确性的实用指南

提升需求预测准确性的实用指南

在需求预测领域，准确评估预测误差、合理选择评估指标以及有效衡量产品组合的预测准确性至关重要。以下将详细介绍相关内容，帮助你提升预测水平。

1. 评估预测误差与基准比较

在评估预测准确性时，使用简单的预测模型作为基准是一种免费且直接的方法。以下是不同基准模型的关键绩效指标（KPI）比较：
| 基准 | 偏差（Bias） | 平均绝对误差（MAE） | 均方根误差（RMSE） | 得分（MAE + |Bias|） |
| — | — | — | — | — |
| 季节性移动平均 | 2.6% | 42.5% | 59.9% | 45.1% |
| 移动平均 | 0.6% | 77.6% | 91.5% | 78.2% |

通过与这些基准进行比较，你可以直观地了解自己的预测准确性处于何种水平。

2. 需求变异系数（COV）的局限性

许多供应链从业者推荐使用需求变异系数（COV）来评估产品的可预测性。COV 的计算公式为：$COV = \frac{\sigma}{\mu}$，通常以百分比表示。然而，COV 存在诸多问题：
- 与预测性的相关性不足 ：历史需求偏差并不总是与需求的可预测性相关。COV 只是衡量时间序列围绕历史均值的变化，无法反映时间序列中意外变化的程度。
- 数据泄露问题 ：当处理平稳需求产品时，COV 看似是一个相对较好的整体可预测性指标，但它存在数据泄露问题。例如，将 2020 年的需求与 2020 年的需求平均值进行比较，会比与 2019 年的需求平均值比较更准确，但预测