需求预测是所有供应链规划的基础，供应链中的所有推动流程（push process）都是根据对顾客需求的预测来进行的，然而，所有拉动流程（pull process）都是根据对市场需求的响应来进行的。对于推动流程，供应链管理者必须对生产、运输或任何其他需要计划的活动的预期水平进行计划，对于拉动流程，供应链管理者必须计划的是可获得的产能和库存的水平，而不是实际实施的数量。但是，不管是推动式供应链还是拉动式供应链，供应链管理者必须做的首要工作都是对未来顾客的需求进行预测。
一、了解预测具有的特点
企业和供应链管理者应当了解预测具有如下特点：
1、预测总是不精确的，所以我们必须兼顾预测结果和预测误差。
2、长期预测的精度往往比短期预测低，也就是说，长期预测的标准差相对于均值而言比短期预测要大些。
3、综合预测往往比分解预测更精确，因为相对于均值来说，综合预测的标准差较小。
4、一般来说，企业越靠近供应链的上游（或者离消费者越远），其接收到的信息失真就越大，这方面的一个经典例子就是牛鞭效应，或称啤酒效应。
人们往往认为需求预测是一种艺术，认为一切皆为偶然。但是实际上，PCBA包工包料企业对顾客过去购买行为的把握将有助于对顾客未来购买行为的预测。所以，为了预测顾客需求，企业首先需要识别那些影响未来需求的因素，并确定这些因素与未来需求之间的关系。在预测过程中，企业必须平衡客观因素和主观因素这两个方面，必须了解以下与需求预测相关的各种因素：过去的需求；产品补货提前期；广告计划或其他营销活动的力度；经济状况；价格促销计划；竞争企业采取的行动。
二、预测方法的四大类
预测方法可分为以下四大类：
1、定性预测法，主要依赖人们的主观判断。
2、时间序列预测法，运用历史需求数据对未来需求进行预测。
3、因果关系预测法，通过预测有关联性的外界因素的变化来预测未来需求。
4、仿真法，通过模拟消费者的选择来预测需求。
实际上，研究表明多种预测方法结合使用得到的综合预测值将比单独使用任何一种预测方法更为有效。
当未来需求与历史需求、增长模式和季节性变化相关时，最适合使用时间序列法。无论采用哪一种预测方法，都存在一些不能用过去的需求模式解释的随机因素，因此，任何观察到的需求都可以分解成系统成分和随机成分：观察的需求（O）=系统成分（S）+随机成分（R）。系统成分是指需求的期望值，它由下面几方面组成：需求水平是剔除季节性因素影响后的当前需求；需求趋势是需求在下一期增长或衰退的比率；季节系数为可预测的需求季节性波动。随机成分就是在预测中偏离系统需求的那一部分。预测的目的就在于剔除随机成分，并对系统成分进行估计，一般来说，一种好的预测方法的预测误差大小大致等同于需求中的随机成分。
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