供应链实战中的需求预测思路，33分钟分享视频

2020年2月29日，我在一个ERP用户交流群里做了一个视频直播分享《供应链实战中的需求预测》，以下为视频

我分享的主题是供应链实战中的需求预测思路。（只谈思路，不谈管理。）

首先，在我们供应链实践中，不是所有的需求都值得做预测。

我提出一个以数据的稳定性为横坐标，以数据量的多少为纵坐标的 “需求可预测矩阵”，来判定需求值不值得做预测。

数据稳定性强且历史数据较多的第一象限产品（成熟产品），是我认为最值得做需求预测的。这类产品的需求预测，按以下四个步骤进行。

第一步，以时间序列做初步预测。

当有三个季节长度的数据量时，建议使用Holt-Winters三参数指数平滑法，当只有1-2个季节长度数据量时，建议使用移动平均法。2-3个季节长度，根据实际需要选择Holt-Winters三参数指数平滑法或移动平均法。

第二步，定量调整。

如果有足以支撑进行回归分析的数据，回归分析法是最好用最可靠的定量调整方法。否则，建议人工系数进行调整。

第三步，定性调整。

定性调整我主要介绍了专家意见加权评估法，以及它的具体操作步骤。

第四步，预测纠偏。

预测总是不准的，我们需要以预测纠偏来应对预测结果的不确定性，预测纠偏的过程一般为发现偏差、纠正偏差和记录修正持续改善。