预测未来将是任何行业中的一项宝贵技能，而且我们甚至有今天尝试这种方法的方法。需求预测是研究周围世界以形成理论图的方式，该理论图说明了诸如需求之类的事物可能如何沿线波动。尽管这种类型的预测很有价值，但能够实时进行这样的预测会更好。幸运的是，我们有一些好消息。实时需求预测确实是一件很重要的事情，它可以带给全球供应链很多好处。
“需求预测”一词已经存在了一段时间，因为它在供应链管理中变得越来越普遍。本质上，这是预测客户对产品未来需求的过程。利用历史数据，它可以预测全年的需求高峰和低谷。它在供应链计划中起着至关重要的作用，因为它可以指导您从生产计划到库存控制的一切决策过程。
那么什么是实时需求预测？可以想象，它是实时发生的-没有延迟，没有等待时间并且没有过时的数据。
在进行更深入的研究之前，了解一些其他种类的预测可能会有所帮助：
被动：通常仅限于小型和本地企业。使用历史数据的直接投影。
活跃：通常在快速增长的企业中使用。积极衡量竞争，经济环境和产品组合的扩展。
短期的：在3到12个月内进行，考虑了季节性需求模式以及可能影响客户需求的可能决定。
中长期：通常在12到24个月之间进行。这种类型的预测为战略计划，销售和营销计划，财务计划等提供了信息。
外部宏观：应对广泛的市场变化。帮助评估战略规划和消费者行为的大规模转变。
内部业务预测：关注内部运营以及它们如何影响与需求保持一致。分析销售部门，财务部门，并包括年度销售预测。
在深入探讨该主题之前，我们需要澄清一些问题。我们已经听说，需求预测和需求计划实际上是两个不同的（尽管相关）过程，它们经常互换使用。需求预测只是需求计划的几个组成部分之一。正如Demand-Planning.com解释的那样（您知道他们知道他们在说什么，基于名称），“需求计划的定义是使用预测和经验来估计供应链中各个环节的各种项目的需求。”
需求计划使用预测来调整供应链以适应高需求或低需求。此外，需求计划“通过持续的分析和对预测的跟踪”来评估预测的准确性。需求预测为您提供了重要的数字，而需求计划则使用这些数字来采取行动。
首先，需求预测对于制定业务中许多重要的战略计划流程至关重要。如果没有需求预测之类的预算，财务和营销计划，采购策略和能力计划之类的信息，那么他们将蒙受痛苦，最终将失败。如果没有能力预测需求，那么就不可能平衡产品水平，这会使您与客户群陷入困境。
如果您对需求趋势的波动情况一无所知，那么公司的敏捷性将遭受巨大损失。如果需求发生无法预料的快速变化，您希望确保将资源放置在适当的区域以跟上需求。
知道如何处理这样的事情并非易事。幸运的是，有一些可靠且可行的策略可以使过程变得更容易：
市场研究：这种定性方法利用客户调查来生成准确的需求视图。向客户分发调查时，请确保牢记诸如人口统计和位置之类的变量。您希望收集的信息具有足够的相关性以制定策略，随机抽样不会有太大帮助。
趋势预测：一种有效的使用大约2年销售历史的定量方法。对过去的销售数据进行分析，以创建一个时间序列，该时间序列会基于产品的历史销售额生成需求预测。
Salesforce Projection：另一种定性方法，取决于您的销售团队的意见。每个销售人员都应分析其所在区域并传递客户的各自需求。这些数据收集汇集在一起，用于形成需求的现实预测。
气压法：与趋势预测不同，这种定量方法利用了即时数据。通过分析某些经济指标，可以将这些数据用于创建需求预测。
既然定义和解释已不复存在，那么让我们仔细看一下正在受到关注的令人兴奋的趋势。
最常见且通常最准确的预测来自实时数据的使用。但是，许多企业还使用其他方法。以下三种方法是当今最常见的方法：通常，经常使用多种方法。
我们将介绍的第一个也是最简单的方法是专家预测。尽管此方法不使用机器驱动的数据分析，但在当今世界仍具有许多优点。一方面，当专家做出预测时，他们不仅仅是随机的猜测。根据他们的教育程度，经验和时事对他们进行有根据的猜测。
尽管专家预测并不像其他方法那样流行，但它确实具有一个明显的优势：它考虑了外部因素。由于专家是实际的人，而不是编程的机器，因此他们可以结合几个因素来做出预测。他们不仅可以查看您以前的需求，还可以考虑可能影响您产品需求的现实事件。例如，如果他们看到文化从您的产品类型转移，则可以在创建预测时使用该信息。
重要的是要注意，专家和预测并不是相互排斥的想法。即使提出专家意见要花费一两分钟以上的时间，该方法仍属于实时预测的范围。
时间序列方法是最准确的技术之一。此策略使用在特定时间或在设定的时间段内收集的历史数据。这些预测将查看在这些时间序列上发生的各种模式，然后使用该信息来预测未来的模式。
一般来说，当需求显示出可能持续到未来的一致模式时，最好使用此方法。也就是说，此方法仍然非常有用。随着新数据的到来，将对预测进行调整以反映任何新模式。这有助于确定当前需求是持续增长，开始下降还是处于稳定状态，因此您可以即时做出明智的决策。
与时间序列方法类似，指数平滑依赖于历史数据进行预测。但是，它对每个数据点的权重不同。在时间序列方法中，在制定预测时，每个数据点的权重均相等。但是，通过指数平滑，可以为最新数据赋予额外的权重。“如果有一个在数据中的趋势，[指数平滑法会]使用最近的观测，弥补了大部分的预测，而预测是更可能反映的趋势，” 根据艾瑞。
这对于实时预测尤其重要。这些功能的目的是实时了解您的需求，以便您收到最新的预测。指数平滑显示了最新趋势的重要性，无论是急剧增加还是略有下降。掌握了这些信息后，您可以提前满足需求，因此可以立即提高或降低产量。
因此，您想开始在业务中使用这些工具吗？我们认为它是当今可用的最重要的供应链工具之一，因此我们不会怪您。要开始在您的业务中实施它，请先收集一些知识渊博的供应链和需求专家。他们可以通过做出预测并帮助您进行软件搜索来帮助您。
收集专家后，开始搜索包含预测功能的供应链管理软件。供应链管理软件具有超越这些功能的众多功能，因此您可以完全控制供应链流程。只要确保您选择的供应商都能满足从预测到库存管理再到报告的所有各种需求。这样可以确保您的软件在很长一段时间内都是可行的，从而有助于确保您的预测在未来几年内都是准确的。
如果我们要拿出一个水晶球并在不久的将来凝视，那么边缘预报将在我们眼前出现在神秘的薄雾中。那么，什么是边缘预测？它对未来意味着什么？
首先，边缘预测涉及物联网（IoT）和组成它的无数互联网连接设备。大多数预测工具要求将数据发送回数据仓库服务器，然后由服务器清理和分解信息。与需求有关的重要数据随后将被发送回去，并用于计划需求的波动。
边缘分析和预测涉及使用传感器和物联网连接的设备在接触点收集和分析数据。边缘分析无需等待数据仓库清理和识别有用的变量，而是在生成数据的第二秒就对其进行处理。
到目前为止，这种类型的分析和预测有两个主要好处。首先，边缘分析使用户可以立即对基于物联网的设备收集的基于数据的见解采取行动。这种类型的预测的即时转变对全世界的企业都具有极大的吸引力。
其次，边缘分析和需求预测极大地限制了传送到云中进行分析的数据量。如果您希望削减成本，那么这种好处应该会奏效。此方法可减少带宽使用量，同时仍可处理相同数量的数据。
直到最近，进行这种类型的预测所需的技术仍然很难获得，但是随着预测分析工具的兴起，这种策略不再是梦想。有些人将这个话题的突然兴起归因于不必要的炒作，但世界各地的供应链仍在调整中，以查看这种方法是否奏效。
实时预测是供应链管理领域中的宝贵工具。需求在不断波动，拥有可用工具来保持公司的领先地位对于维持成功的供应链至关重要。
利用预测如何使您的供应链管理更上一层楼？让我们在下面发表评论。
客服毛燕