企业需求预测准确性存在的问题及其应对策略

总结经验教训，进一步改进今后的预测工作。应该注意预测是何时做出的、是根据哪些信息做出的、其细致程度如何等问题，必要时组织专家小组进行独立预测，根据他们预测的差异来测定预测精度。另外，将异常统计数据从预测模型中清除对提高预测的准确性有着非常重要的意义。异常数据是距离正常情况很远的数据点，其合理性值得怀疑，应当与正确数据点区别处理，应当避免这些需求数据进入预测系统，因为异常数据对预测准确性的影响是非常大的，而且并不是时间序列上突然某个数据点特别高或特别低那么简单。

2.建立滚动修正的机制

需求预测是周而复始的，在一个营销周期结束后，应对需求预测情况进行全面的评估。企业应根据市场的变化，定期滚动修正企业的需求预测体系。在对需求预测的结果进行不断滚动修正的过程中，若发现预测结果与实际结果的偏差持续增大，表明预测的方法或技术有误，应立即对预测方法进行修正。如果产品销售偏差发生突然性的变化，表明该偏差信息可能隐藏着市场风险的前兆，应作为市场风险警报的重要参考，需要进一步分析偏差发生剧变的原因并发出相应的警报。修改后的预测模型连同各种经济指标、行业指标、实际需求、需求信号以及特殊事件一起作为预测数学模型的输入信息。这一系统输入的是历史和现时的准确信息，输出的是关于未来的预测信息，它包括未来的发展趋势、周期性特征和随机因素三个方面的内容。得到的预测结果经过预测者根据过去的预测误差和特殊事件进行调整，最终得到当期的需求预测结果。这是一个周而复始的过程，经过一段时间的积累，需求预测结果会与实际需求数据接近或近乎相似。另外，需要开发并使用一个可重复、跨功能并可衡量的预测控制流程。闭环预测系统可以通过使用适当的预测反馈，不断修正预测过程。

3.设计多维度的预测绩效评价标准

古人云，“奖罚分明，方可鼓气势，显公平”。对于预测的岗位或工作，切不可只重口头宣传。预测工作多维度的评价对于预测人员的积极性和责任心会是一种激励。在这个组织中，奖金分配、职位提升和对工作人员评价都依赖于预测准确性的提高。这样一方面可以促进预测人员与其它业务部门的交流和沟通，另一方面可以更好推广预测结果的应用，反过来也可以促进预测人员对于预测机制的改进。

多维度的评估标准要求不能以单一的精确度对预测人员进行考评，要合理考虑和预测相关的众多因素，比如参考数据的真实性，突发事件的及时更新性，业务人员的努力程度等。企业应综合考虑预测精度的提高对于相关部门业务的贡献，特别是需要考虑对于企业最终利润的影响，毕竟企业的任何商业行为都是以获取最大利润为根本原则。

本文设计的评价指标体系包括流程性指标和效果性指标两大类，具体评价指标及方式如表1所示。

作者单位：

卡莱（梅州）橡胶制品有限公司

北京知为先项目管理咨询有限公司

江苏省淮安市富士康科技集团

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