現代化供應鏈的需求預測
需求預測能夠為需求導向的材料資源規劃（DDMRP）、進貨物流、製造、財務規劃和風險評估等各種核心營運流程提供所需資訊。
什麼是需求預測？
需求預測意指規劃與預測貨品和材料需求的流程，目的是盡可能維持企業的獲利能力。缺乏穩健的需求預測時，公司就必須承擔持有浪費且昂貴的過剩存貨所產生的風險，也可能因為無法為顧客需求、喜好和購買意圖提前作準備，導致錯失商機。
需求預測專家都具備專門的技能和經驗，如果這些技能可經由現代化供應鏈技術和預測性分析而增強，供應鏈的競爭力和流暢性就能超越過往。
需求預測對現代化供應鏈的重要性何在？
疫情爆發以來，各大公司紛紛進入一種變遷格外快速的商業氛圍。顧客的行為和期望進化得相當迅速，且越來越多企業開始採用最佳化的供應鏈實務和雲端連線的商務網絡，競爭也因而漸趨白熱化。需求預測對於供應鏈的重要性就在於，它能夠為需求導向的材料資源規劃（DDMRP）、進貨物流、製造、財務規劃和風險評估等各種核心營運流程提供所需資訊。
需求預測如何運作？
需求預測方法
需求規劃專家會根據產業、顧客群和產品波動，運用以下預測方法：
宏觀需求預測：宏觀的需求預測會將普遍經濟條件、外部力量和其他可能干擾或影響企業的廣泛影響因素納入參考。這些因素可讓企業得知地區性與全球性風險或商機，並對普遍性文化與市場變化保持警覺。
微觀需求預測：微觀的需求預測可能會聚焦在特定產品、地區或客戶區隔，且特別適合用於掌握一次性或意外市場變動這類可能導致需求突然飆升或跌至谷底的現象。舉例來說，如果專家預測到紐約會有一場熱浪，而你的公司是攜帶式空調的製造商，那麼也許值得冒一下這場精算過的風險，預先將該地區的庫存緩衝拉高。
短期需求預測：短期需求預測可以微觀也可以宏觀，通常會在不超過 12 個月的期間內實施，藉此為每日營運提供相關資訊。舉例來說，這種方法可能需要先諮詢公司銷售與行銷團隊，了解他們是否有計劃要推出任何可能導致需求飆漲的促銷或拍賣活動。
長期需求預測：長期需求預測同樣可微觀亦可宏觀，但通常針對一年以上的期間做規劃。這種方法有助於企業對擴大營運、企業級投資、併購或新夥伴關係等活動做出考量更周全的決策。如果企業花至少一年的時間來分析與測試市場，就能建立起更加穩健的觀點，了解他們在新的國家或地區設立店鋪或推出產品時，可能會面臨哪些需求趨勢。
影響需求規劃與預測的因素
想要準確規劃與預測需求，各自為政的模式是大忌。為了達到最高的準確性和效率，供應鏈規劃必須即時將業務中各個不同環節串聯起來，持續提供資料和深入分析。如果能盡量取得充分資料，需求預測人員就更容易掌握以下因素：
季節性與庫存預測
諸如防曬乳液或聖誕樹這類產品，非常容易因季節而銷量飆漲，不過季節性也適用於一年當中會讓顧客行為改變的任何因素，包括無預警的氣候變化，甚或疫情之類的事件，導致人們必須改變往常夏季的習性，將待在家中與室內的時間拉得更長。
與需求預測相關的競爭
2020 年期間，各大企業都在既競爭又複雜的市場中營運。顧客的期望變動快速，開始接納縮短產品生命週期、加速到貨，以及更加個人化的服務等需求。隨著線上購物率飆升，這場疫情也使顧客的品牌忠誠度下降，而這也導致市場競爭力越發劇烈。
商品類型與需求估算值
不同產品之間的需求預測結果可能大相逕庭，即便歸屬同類的產品也可能如此。舉例來說，黑色 T 恤的需求就有可能隨時變化，突然開始凌駕白色 T 恤的需求。這其中的奧妙就在於，你要注意的不是變化本身，而是變化的原因。而顧客終身價值、平均訂單價值和產品購買組合也都各有相當大的差異，有時也會發生突然變化。
有了需求預測工具，你就更能夠了解與預測這類趨勢及其成因。如此一來，企業也更能了解如何客製化、促銷產品或推出組合商品，藉此提升經常性營收，並加強理解某個 SKU 對其他需求有何影響或推力。
分佈地區
多數企業在傳統上都只需要管理少數幾個地區性倉儲和配送中心來為廣大地理區域提供服務。不過，在亞馬遜效應的推波助瀾下，如今顧客都希望擁有當天或隔天到貨的服務。這也代表著，企業必須在整個國境內都設立履約中心，才能滿足這些新興需求必要的近距離條件。此外，這種需求也已不再是 B2C 獨有的挑戰，B2B 企業也因為到貨速度的壓力而漸漸開始如坐針氈。
這種現象徹底顛覆了傳統的需求預測流程，過去的供應鏈規劃人員只需要煩惱少數幾個地點的庫存量，如今卻必須為好幾個地點制訂準確的緩衝和存量，有時數量多達上百個小型配送中心。顯然地，這帶來了風險和潛在損失的增加，更也代表需求規畫專家比起以往都更依賴雲端連線的供應鏈解決方案來產生情報和資訊充分的即時資料，以便極致準確地掌握更加小規模卻也更加廣為分散的庫存。
著手執行需求預測的三個步驟
以下三個簡單步驟可協助你建立完善的供應鏈規劃策略與需求預測最佳實務：
- 維持需求預測的本質。 需求預測是供應鏈規劃流程的重要骨幹，同時也是多種其他流程的基礎，因此它可能會誘使企業將需求預測當成無所不能的方法，強行套用在各式各樣其他供應鏈規劃工作中。 使用得當的情況下，需求預測的目的性很明確：可預測顧客購買的內容、數量和時機。而諸如銷售與生產規劃（S&OP）、庫存最佳化和回應與供應規劃等其他供應鏈工作，則能在整合式業務規劃系統中發揮互補性功能。將這些工具使用在最初設定的特定功能中，才能讓需求預測工具展現出最佳效果。
- 除了資料，需求預測軟體需要的還是資料。 透過 AI 和機器學習來運作供應鏈技術時，你提供的資料越多，這些技術就越強大、越準確也越深入，而用於處理需求和庫存預測的技術更是如此。千萬別把過往銷售或產品績效等回溯性資料當作唯一的依據，請多多參考新聞、政治、社會趨勢和顧客深入分析等其他來源。 如今，能夠有效分析的，早已不再只有那些線性又簡單的資料了，現代化的資料管理工具能夠歸納並處理龐大而複雜的資料集。而 AI 和機器學習所帶來的速度與智慧，不僅能實現進階與預測性分析，還能夠從獲得的經驗和累積性資料中學習。
- 根據情況編列預算和計劃，藉此最佳化需求預測。 供應鏈規劃需要一套實際且有策略的方法，才能達到最佳效果。傳統的實務和工作流程難以變通，而人又有抗拒改變的習性。還好需求預測和供應鏈規劃有所改良，我們終究能夠提升獲利能力，並且降低風險和損失，同時能向供應鏈的團隊成員賦予流暢且有效率的工作體驗。藉由提早標定預算與團隊資源，企業就更容易取得支持，並更順利地推出供應鏈最佳化方案。
需求規劃儀表板畫面
透過預測性分析和需求預測提升競爭力
在供應鏈數位轉型中踏出的每一步，都會帶著你更加接近當今充滿競爭的商業氛圍中不可或缺的透明度和效率。和業務中的供應鏈管理人及團隊主管合作，才能開始打破各自為政的模式並發掘暗藏最大風險的所在，同時也能為長期與短期的成功爭取最佳機會。接下來，你就可以開始和軟體供應商對話，深入探討如何將供應鏈規劃解決方案整合到自家營運中了。