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預測准確度究竟要多高

經常有人問,需求預測多准才對?答案是這取決于你所在的行業。比如在工業産品領域,批量小、品種多,60%的預測准確度可能就相當不錯;但在汽車制造、家電、消費品行業,這樣的准確度可能意味著災難

經常有人問,需求預測多准才對?答案是這取決于你所在的行業。比如在工業産品領域,批量小、品種多,60%的預測准確度可能就相當不錯;但在汽車制造、家電、消費品行業,這樣的准確度可能意味著災難。

美國有個叫ToolsGroup的公司做過調研,說消費品的預測准確度在85%上下,零售業跟消費品差不多,而工業品就低得多,只有70%不到[1]。這應該主要是針對北美企業,采用的是月度預測。別的細節就不清楚,比如准確度是如何計算的,提前多久的預測作爲基准等——你馬上就知道,這些都是預測准確度統計的關鍵構成。

根據Gartner的調查,消費品公司的預測准確度在50%到60%之間。這一數字明顯低于ToolsGroup的統計。不過Gartner的統計方法相當嚴苛,是基于SKU和庫位層面,統計方法是絕對差的百分比(MAPE),即預測的准確度=(1-(|實際值-預測值|)/實際值)*100%[2]。

其實,預測的准確度多高才算高,其意義不是有些人想象的那麽大。在我們看來,圍繞預測准確度,更重要的是對偏差的分析,理解偏差的誘因,采取糾偏措施,提高未來預測的准確度。

這裏還要提醒的是,預測的准確度是個多維概念,一定要弄清楚其中的細節:

(1)産品層面還是SKU層面?産品層面的預測准確度可以很高,而SKU層面的則會低很多;

(2)工廠層面還是渠道層面?工廠層面可以很高,但銷售更關注的是具體的渠道。

(3)提前多久的預測作爲基准?是M-1(上個月做的預測),還是M-2、M-3?

企業也經常在時間單元上做文章。時間單元越小,預測的准確度就越低,反之亦然。生産希望時間單元越小越好,最好是天,如果不是小時的話,因爲那是他們安排資源的方式。再不行,周。銷售的要求就沒有那麽細,月度即可。不過對生産來說,月度的第一天和最後一天、第一周和最後一周可大不一樣。所以按月統計,離解決生産的日常産能安排尚有距離。

說到這裏,讓我們講個笑話。有個百億級的多品種、小批量企業,供應鏈職能在不斷抱怨,說預測的准確度太低。究竟有多低?答曰百分之八九十。那麽高還算低?答曰這是按年算——銷售說了,今年計劃賣掉10個,結果到12月31日只賣掉9個,預測的准確度就是90%。啊,原來是這樣。你不得不佩服人民群衆的創造力。但是,這個預測准確度對供應鏈又能有多大意義呢?

跟很多指標一樣,預測准確度如何統計,取決于職能之間力量博弈。在銷售強勢的企業,需求預測准確度更多地定義在産品而非SKU層面,提前期也更短,時間單元也更大。現在你知道,在那個以年爲單位的企業裏,銷售一定是爺,供應鏈肯定是三孫子。作爲供應鏈專業人士,你要跳槽的話,能去這樣的企業嗎?

對供應鏈來說,SKU層面的預測准確度最好。但是,這個層面的准確度一般都很低,我們熟悉的一些公司只有百分之二三十,實在太寒碜了。對有些産品來說,從生産工藝的角度看,SKU層面的區別很小,統計這一層面的預測准確度或許沒太大意義,如果考慮到爲評估而花費的資源的話。比如同樣式樣,同樣顔色,褲管26吋和28吋是兩個尺碼的衣服,因而是兩個不同的SKU,但區別實在是小,提高生産的靈活性,通過供應鏈的柔性來應對,其實比花費巨大資源來提高SKU層面的預測准確度更可取。

總體而言,預測的時間維度小,短期預測難做,那解決方案呢,就是增加執行的靈活性,用執行來彌補計劃的先天不足。精益生産,快速換線,交叉培訓,都是增加執行靈活度的有益舉措。就跟您去吃蘭州拉面,多放辣椒、少放香菜、面條特細等配置看上去很多、很複雜,但沒關系,大師傅看在眼裏,動在手上,粗面少拉兩把,細面多拉兩把,照單下料就行了——這說的就是供應鏈的靈活性,通過提高供應鏈的柔性來應對,而不是花費巨大資源來提高SKU層面的預測准確度。

[1] Benchmarking Your Supply Chain Planning in 2017,作者Alicia Oriol and Frederic Rousseau,www.ToolsGroup.com。

[2]Why CPG Demand Forecasting Has Hit a Ceiling,作者Jeff Bodenstab, https://blog.toolsgroup.com/en/why-cpg-demand-forecasting-has-hit-a-ceiling。

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