一提到预测，在很多企业第一反应是：头疼。有些人认为预测反正是做不准，干脆不做。也有些人认为，预测就是做不准，所以怎么做都无所谓，马马虎虎。对于预测我们要有正确的态度，不过于悲观，也不过于乐观，用科学的方法来对待。
【1】如何计算预测的准确度呢？
我们可以简单的看一下某个点的数据。
比如说我们都是按实际客户最终的要求出货，预测在第十周客户要货1000台，而居最终要求实际出货为900台（我们也出要了900台），那么预测的差异率为(900-1000)/1000=-10%，预测的准确率为90%，-10%表示需求有减少10%。如果说预测在第十周客户要1000台，而最终要求实际出货为1300台（我们也出了1300台），那么预测的差异率为(1300-1000)/1000=30%，预测的准确率则为70%，30%表示需求有增加30%。
我们再来看一个周期内连续的数据。
以下表是客户每周提供的滚动预测，如第WK09周提供WK10~WK23 周的需求。购买原材料的LT是10周，生产周期是1-2周。
1）实际出货仍然依客户的最终要求为准，并且假设都达成了客户的最终要求出货数量。
那么，每周的出货波动如下图，波动太大，要么备库存来满足，要么供货不及。稳定的生产需求，平滑的数量对生产稳定性和生产成本有非常大的帮助。
2）需求走势和实际出货。下图中蓝色线是WK09周的需求预测，褐红色是实际出货数量。从需求预测趋势看，整个波动还是比较大的。
实际出货与WK09周的出货比较，其预测准确率如下图。（近期的预测较准，越远预测越不准，所以大家都在不断的做滚动预测，也是为了提高准确度）
3）我们来看下，滚动的预测与实际出货的准确。（以每周更新的预测为准，并且每周实际际出货与每周滚动最新周比较），可以看出，滚动预测准确率明显提高。
4）我们也可以看下预测的稳定性，WK09周的预测与WK13周的预测。为了便于比较，直接比较从WK14周开始的数据。波动相对较小，即两次给的预测差异不大。说明没有大的异常。当然，也可以用差异率来计算。
参考以上连续的数据，我们可以提出有针对性的改善，一是为了想办法满足客户，二是为了提高预测的准确性，这样可以降低变化的生产成本。根据过去的预测数据准确的调整未来的预测和计划。包括产能计划、机台计划、人力计划等。
【2】预测的方法
定量分析法：是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。在定量分析法里有几个典型的方法：时间序列法回归分析法等。
定性分析法：定性分析法是依据预测者的主观判断分析能力来推断事物的性质和发展趋势的分析方法。这种方法可充分发挥管理人员的经验和判断能力，但预测结果准确性较差。它一般是在企业缺乏完备、准确的历史资料的情况下，首先邀请熟悉该企业的销售和市场情况的专家；根据他们过去所积景的经验进行分析判断，提出初步意见，然后再通过召开调查会座谈会方式，对上述初步意见进行修正、补充，并作为预测分析的最终依据。
预测就是预测，我们通过对过去规律性的分析总结，对未来进行假设和演绎。未来发生的事情与过去已经发生的事情之间有着内在的连续性，有它的规律。所以对于那些没有规律的，比如突发性的事件，这些是无法预测的。
【3】谁为销售预测负责
在企业里谁应该为销售预测负责？计划?销售？生产?
简单理解为：谁离客户最近，离市场最近，最了解客户，最了解市场，那么谁就应为预测负责。大多公司对市场预测最有发言权的应该是市场销售人员。销售在做预测的时候，尽可能的把数据放大，一旦未来实现我的预测，那就是我的成绩，若没有实现我的预测，那是市场的问题和原因，或者尽可能的把数据缩小，非常的保守，于是造成不断的加单急单。加单越多，急单越多，删单越多，订单延后越多，企业生产所付出的额外的成本就越高，结果就是赚了销售额却不赚钱。一般企业(制造业)的利润毛利率大约在15%到25%之间，如果企业的异常生产成本高，企业利润基本上都被这些异常消耗掉了，如异常2~3倍的加班费，海运改空运的费用，增加更多的产能却闲置折旧等等。
所以企业需要比较准确的销售预测，或者说需要在控制在一定波动范围内的销售预测，这样对企业的生产运营更有指导意义，赚了销售额也赚钱。于是公司考核销售对预测的准确度，那么考核的结果就是：一考核销售，销售人员就离职。销售感到很委曲。
【4】到底预测谁负责，谁如何做？
我们来思考几个问题：
什么是需求管理？
销售更擅长什么？计划更擅长什么？
预测怎么做出来的，数据依据是什么？
企业是否有预测管理流程?
预测是怎么转化成MPS的？
在制定MPS之后与供应商如何协同的？
对于客户的需求，要不断的积累数据，不断地分析产品的需求,市场情况，客户特性等，进行不断的对比分析，最终做出一个比较理想的销售预测和可行的主生产计划。
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培训师/讲师：王长清Wesley
聚焦于供应链/物流/采购/TTT讲师
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