【课程背景】
供应链的优势已经不再只依赖于被动地响应日益多变的市场需求，公司必须前瞻性低对需求进行管理来提升供应链的灵活度，每种业务都需要确定由什么来驱动原材料的采购、生产和分销；并且需要了解有多少已经生产完工，在哪里生产以及存放在哪里。其根本问题就是降低需求的不确定性，以及减少中间发生的错误，并且了解如何快速的应对。
当前企业普遍面临三大预测困境：
困境一：波动性加剧
市场黑天鹅事件频发（如疫情、地缘冲突），消费者需求碎片化与渠道多元化，产品生命周期缩短倒逼需求预测响应速度。
困境二：高成本试错
平均需求预测误差超30%导致库存成本激增15%-35%，缺货损失占年销售额3%-8%（零售行业数据），计划频繁调整造成产能浪费
困境三：跨职能协作失效
销售/计划/生产数据孤岛，经验主义预测占比超60%，KPI冲突（如达交率 VS 库存周转率）
本课程将会重点关注需求预测的预测流程，工具运用与预测方法与预测绩效管理，给您带来您想要的系统性答案。
【课程对象】总经理，供应链总监/经理，销售总监/经理，财务经理，PMC经理等
【课程价值】
问题诊断：识别企业需求预测的痛点与挑战。
方法掌握：精通定量与定性预测的核心方法，选择合适的预测模型。
流程优化：建立规范的需求预测流程，提升预测效率。
偏差管理：准确识别和纠正预测偏差，提高预测准确性。
绩效评估：科学评估预测效果，持续改进预测方法。
【工具/表单】
竞争与供应模型 / 需求预测矩阵模型 / 需求预测矩阵判定表
问卷调查表 / 预测偏差分析表 / 预测跟踪表 / 预测准确率分析表
变异系数表 / 供需集成模型 / 供应规划表 / 产品决策表
【课程特色】
系统性：覆盖需求预测的核心知识体系，从战略认知到落地执行，再到评估改进，形成闭环。
专业性：深入讲解了供应链类型匹配、计划框架、预测理论与多种定量定性技术。
实战性：强调流程、纠偏和效果评估（三种计算方式），提供可操作的工具和方法。
前瞻性：结合多种工具解决供应链预测中的实际问题，体现了跨学科的应用视角。
【课程构成】45%理论+35%案例讲解+15%现场演练+5%点评总结。
【课程时长】2天/12H（每天6H）
【课纲内容】
第一讲：需求预测—战略认知与挑战分析
案例导入：A集团因预测不准造成的严重损分析
一、需求预测：企业竞争的胜负手
1、企业竞争的两大核心要素：成本领先VS差异化
2、需求预测如何影响成本与差异化？
3、从供应链四种类型看需求预测的重要性
案例分析：不同供应链类型企业如何进行需求预测分析
二、预测不准的代价：看得见的成本与看不见的损失—资金，运营，客户，机会成本
案例分析：某快消企业因预测偏差导致5000万库存积压
三、需求预测在供应链决策中的作用：杠杆效应
1、需求预测是计划的基石：驱动采购、生产、分销
2、如何将需求预测转化为可执行的计划？
3、需求预测与S&OP（销售与运营计划）
现场工具自测：预测成熟度评估模型
现场讨论：企业目前面临的需求预测挑战是什么？ (学员分享，讲师点评)
第二讲：需求预测—流程与方法论
案例导入：需求预测的理想状态 VS 现实困境
一、需求预测管理：目标与流程
1、需求预测定义与目标
2、需求预测两种观点
3、可预测原理：哪些需求可以预测？哪些不能预测？
4、需求预测在企业中的作用：信息共享、协同决策
5、需求预测的关键术语：预测周期、预测范围、预测粒度等
二、预测机制构建：自上而下与自下而上
1、“三面”金字塔模型 (客户、销售、供应链) 的运用
2、销售预测：理性VS感性
案例分析：销售总监-维护CRM是浪费时间
三、需求预测的七大标准步骤
步骤一：确定预测目标
步骤二：数据收集与处理
步骤三：选择预测方法
步骤四：建立预测模型
步骤五：预测结果评估与调整
步骤六：形成预测报告
步骤七：监控与反馈
案例分析：需求可预测矩阵的产品分类模型运用/需求可预测矩阵判定表分析
预测模型表分析
某企业需求预测实施分析
四、预测的角色与职责
1、需求预测团队的组成：销售、市场、计划、财务
2、各部门在预测流程中的角色与职责
3、如何建立跨部门的协作机制？
五、影响预测精度六大关键因素：数据质量、预测方法、流程规范、人员技能、信息共享、外部环境
第三讲：定量预测—数据驱动的精准预测
问题导入：如何从历史数据中挖掘预测价值
一、时间序列分析：从历史数据中发现规律
1、时间序列数据的四种模式：趋势、季节性、周期性、随机性
2、如何识别时间序列数据的模式？
案例分析：识别不同时间序列模式的实际案例
二、定量预测方法：常用模型详解
1、简单移动平均法：适用场景、优缺点、计算公式
2、加权移动平均法：如何确定权重？
3、一次指数平滑法：平滑系数的选择与调整
4、线性回归分析：预测趋势变化的利器
案例分析：各种定量预测方法的实际应用案例分析
现场演练：使用Excel或其他工具进行定量预测分析
三、高级定量预测方法 (可选，根据学员情况调整)
1、Holt双参数指数平滑法：处理带趋势的时间序列
2、季节性指数平滑法：处理带季节性的时间序列
工具/表单：讲解变异系数表的使用，帮助选择合适的预测方法
案例分析：Holt双参数指数平滑法分析
现场演练：预测法运用练习
第四讲：定性预测—经验与智慧的融合
问题导入：当没有历史数据时，如何进行预测？
一、定性预测法使用场景
1、定性预测法定义与方向
2、谁来做定性预测
3、定性预测法的优势与局限性
4、定性预测使用场景：新品、促销、突发事件
二、德尔菲法：集思广益，减少主观偏差
1、德尔菲法定义，特点
2、如何选择合适的专家？
3、德尔菲法预测步骤与技巧
4、如何控制专家的意见？
5、德尔菲法失败的三个原因
案例分析：这批新产品应生产多少？
现场演练：德尔菲法预测（针对学员企业的产品）
现场讨论：季节性强，一次性买卖如何预测
三、销售人员组合法：一线信息的价值
1、销售人员组合法的优点与缺点
2、如何激励销售人员提供准确的预测信息？
案例分析：销售人员组合预测法的成功与失败案例分析
案例分析：销售人员组合预测法分析
四、其他定性预测方法
1、专家意见加权评估法
2、部门主管意见法
3、用户调查法
现场讨论：企业目前主要使用哪些定性预测方法？效果如何？
第五讲：需求预测五大痛点与应对策略
问题导入：为什么预测总是出错？
痛点一：预测准确率低-平均误差40-60%：原因分析：数据、方法、流程
策略一：提高预测准确率
1、数据治理：清洗、整合、标准化
2、方法选择：根据数据特性选择合适的预测方法
3、流程优化：规范预测流程，提高预测效率
案例分析：某知名食品厂需求预测分析
需求可预测矩阵模型分析 / 需求可预测矩阵判定表分析/预测表分析
痛点二：促销活动扭曲需求
策略二：构建促销基线评估机制
1、线性回归分析预测法
2、电商直播带货选品四步法与库存设置
案例分析：广告产品A应生产多少量？
小黑盒气垫为什么能成为23年抖音销量冠军？
某电商美妆品牌库存设置分析
痛点三：长尾产品预测失效
策略三：选用适合的预测工具
1、泊松预测
2、简单法则
3、需求感知与供应商代管策略
4、季节性/一次性产品库存设置
案例分析：A物料应设置多少库存？
西门子冷却泵应用IOT技术触发备件订单分析
此季节性产品应进多少货？
痛点四：跨部门预测博弈—销售 VS 财务/供应链部门
策略四：构建共同目标与统一的数据平台
1、建立共同目标：以客户满意度为导向
2、信息共享：建立统一的数据平台
3、绩效考核：将预测准确率纳入考核指标
案例分析：某电器集团成品库存占比过大的思考
案例分析：单个产品单次预测的预测准确率计算分析
单个产品多次预测的预测准确率计算分析
多个产品多次预测的预测准确率计算分析
案例演练：单个产品多次预测的预测准确率计算
4、偏差根因跟踪工具—瀑布图分析（计划/执行/外部因素拆解）
5、需求预测考核与预测准确率达成分析
案例分析：某企业预测分析实例分析
痛点五：外部突发因素冲击—黑天鹅理论与混沌系统特性
策略五：构建风险监控系统与应对预案
1、构建风险监控系统
2、制定应急预案
案例分析：耐克应对苏伊士运河堵塞分析
第六讲：需求预测体系落地路径与持续改进
一、构建企业预测能力：四步法
1、数据治理：确保数据质量
2、方法选型：选择合适的预测方法
3、流程固化：将预测流程制度化
4、系统赋能：利用信息系统提高预测效率
二、预测KPI设计：量化评估预测效果
1、准确率：衡量预测的准确程度
2、贡献度：衡量预测对业务的价值
3、过程指标：衡量预测流程的执行情况
案例分析：单个产品单次预测 vs多个产品多次预测 (对比分析，强调不同指标的意义)
三、需求预测考核：激励与改进
1、计划部门KPI考核：准确率、偏差率
2、销售人员KPI考核：预测信息提供、市场洞察
3、如何利用考核结果改进预测流程？
四、持续改进：PDCA循环
现场演练：学员企业预测改进计划书
总结，答疑！
授课老师
郭涛 15年德资，日企，台资与民企生产与供应链管理经验
常驻地：上海
邀请老师授课：13439064501 陈助理
