当前，众多企业已深刻认识到降本增效的紧迫性，然而在实际操作中，其成效往往不尽人意。部分企业对降本增效的理解过于狭隘，仅局限于削减生产成本，而忽视了对企业成本结构进行全面剖析，特别是对供应链整体成本优化的重要性认识不足。

一个显著的现象是，尽管许多信息化程度较高的企业已构建起完善的信息系统，包括精确的BOM（物料清单）、严密的计划运算逻辑以及严格的材料交付控制等，但其库存利用效率却普遍偏低，库存金额居高不下，同时出现库存积压与短缺的双重问题，给企业带来了沉重的资金负担。这一困境的根源在于企业需求预测能力的薄弱，缺乏组织层面的系统管理能力，导致降本增效举措收效甚微。因此，企业亟需增强供应链的灵活性和响应速度。

需求预测实际上是一个复杂的过程，它涉及市场趋势、客户需求以及企业供应链能力等多重因素的综合考量与平衡。

企业面临外部环境不确定性，使用了错误的预测方法，最终陷入需求预测准确率低→生产产能浪费→资金大量占用→有效产能不足→订单准交率低→库存呆滞这个怪圈中。企业常见需求预测方法如下：

由于计划远离客户，常见的说法是“我们又不是销售，怎么知道客户要什么？”。以此为借口，让销售层层提报下月或几个月的需求，计划简单相加汇总后组织生产和采购。这种做法显而易见的加剧了需求牛鞭效应，各个环节层层加码，多的卖不掉，缺的来不及。

销售作为强势部门，只负责拿到订单和催货，常见的说法是“我们在前线打仗，精力都在拿订单上”。计划只能设置安全库存去定时生产补货，各种库存推移表应运而生。一旦需求出现波动，安全库存随时被击穿，生产现场大量的急单和换线。生产周计划变成了生产日计划，最后只能提高库存去应对销售越来越急的订单。

计划利用历史的出货数据，去判断未来一段时间的需求，再结合当前库存去组织生产。这种做法在产品相对较少、通用性强、需求频率稳定的行业还算适合。一旦出现公司推广新品、外部环境波动、历史出货数据出现偏差，需求预测会不断的偏离实际，反向又影响了历史数据的准确性，需求预测准确度每况愈下。

那么关键问题来了，需求预测到底该怎么做才对呢？企业应该用组织的能力弥补部门能力，用管理能力去应对需求不确定性，而不是单纯依靠某一个部门来做需求预测。

组建需求预测团队，由计划牵头搭建需求预测流程，团队从各个维度来完善预测。通过不断的PDCA提升需求预测的判断能力，形成组织能力。

需求预测团队的主要工作如下：

各个部门判断完毕后，召开需求预测分析会。对预测进行讨论和分析形成决议，终版的需求预测下发安排生产计划。定期回顾需求预测偏差原因，判断依据讨论得失，逐步提升预测能力。通过不断的迭代和优化判断维度，提高组织的预测能力。

最后强调，只要是预测都是“错误”的，只是这个“错误”是大还是小而已。需求预测应该用整体准确率，作为组织预测能力的判断标准，而不是抓住细节预测错误个案不放，这样会导致无人敢做预测。最后各个部门只能按照自己的经验来执行，客观上造成没有预测其实各个环节都是预测的窘境。

在构建这个核心能力的过程中，U9 cloud通过预测管理，能够帮助企业实现灵活多变的需求预测算法，并可以对企业预测进行全生命周期管理。整体流程图如下：

按照行业和产品需求规律，设置灵活的需求预测方案。时间周期支持年、季、月、周、日；预测数据来源支持销售订单、销售出货、销售计划、客户寄售和外部数据；设置灵活的数据期数，达到预测算法的灵活性。帮助计划员的对产品进行分门别类的预测管理。

根据预测方案系统自动进行需求预测运算，得出预测结果。通过系统自动运算节约了计划大量的收集、汇总和分析的时间，让计划有时间和多个部门展开协作，共同对预测数据进行分析和判断。

系统运算的需求预测作为初稿，召开需求预测会分析个案，进行需求预测调整，形成最终的需求预测，系统自动生成销售计划，下发到车间组织生产。后续系统会对销售计划的出货完成情况进行统计，实现预测准确率的闭环分析。