需求是企业整个供应系统的源头，预测的不准确，必然会导致供应链处于被动应对的低效运营状态。现代公司的经营活动大部分都依赖于需求预测，如营销计划、生产计划、物流计划等都受到需求预测的影响和制约。高效的需求预测有助于优化库存、平衡需求与供给、降低供应链成本、提高供应链效率，需求预测对于供应链部门十分重要。在本文中，众焱电子小编将主要讲解企业需求预测系统中存在的问题。
1、传统预测系统难以应对市场需求的不确定性和多样性。
伴随着市场需求的易变性和多样性，以及信息与制造技术的加速革新和产品生命周期的缩短，供应链管理中的需求预测环节面临着越来越多的不确定性。在以客户为中心的市场环境中，需求的不确定性始终都是PCBA包工包料企业管理者必须面对的一个重大问题。不同的消费者有不同的偏好体系，他们的需求也必然各不相同。因此，即便对每一个顾客的需求都可以准确地了解，这种预测也会因为成本的原因变得不可行。传统的做法是采用市场细分的统计办法，减少企业面对的需求多样性。但是，随着市场竞争的不断加剧、市场被划分得越来越细，顾客的个性化需求也不断地被挖掘出来，协商式的供应链中需求的不确定性反而越来越大，企业面临的风险也越来越大。
如果企业没有完善的需求管理统计体系，那么这些没有被满足的需求（包括延迟交付、替代和丧失销售）通常是不会在统计报告中反映出来的，也不会纳入到预测过程中，最终影响需求预测的准确性。同样，在供给过量的情况下，如果不将退货、取消订货、供应商的促销、客户为了享受价格折扣而采取大批量的订货等对预测的准确性产生负面影响的因素去除，预测的结果也不会有效。如果企业缺乏对产业和经济趋势、关键客户信息以及预测准确性指标重要性的应有认识，预测结果的有效性也会大打折扣。许多企业对市场规律的忽视都将导致无法做出准确的需求预测。无论在以上哪种情况下，真正的需求并没有得到真实的反映，由此产生的需求预测也会被扭曲。
2、牛鞭效应破坏了供应链需求预测的整体优化。
销售链中的每一个环节试图预测其下游环节的需求，由于在预测结果中总会或多或少地存在一些误差因子，随着供应链中每一个上游企业使用下游企业的数据去做新的预测时，预测的误差因子沿着供应链的层级以指数形式放大，从而产生“牛鞭效应”。产生“牛鞭效应”的原因主要有以下几个方面：需求预测修正、价格波动、环境变异、订货批量、短期博弈、库存失衡、缺少协作、交货提前期过短、供应链长短等。另外，需求预测过程中，预测者出于自身利益考虑对收集到的数据加以调整，有意过滤或者加工影响需求预测结果的信息，这种不道德行为也会使需求预测风险向下一个环节传导，极易由此预测产生错误的决策，从而导致预想不到的后果。
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