需求規劃常見問題

需求計劃是盡可能準確地預測未來對產品或服務的需求，並利用該預測微調公司產出以最好地滿足客戶需求的過程。

需求計劃是供應鏈計劃過程的關鍵部分，如果做得好，它涉及到交付客戶想要的東西，時間，地點和數量。隨著客戶滿意度的提高，有效的需求規劃可以提高運營效率和盈利能力。

需求計劃的一個關鍵目標是平衡。目標是擁有適當數量的庫存，以滿足客戶對產品的需求，而不會出現短缺或產生與存儲剩餘庫存相關的高成本。但找到這種平衡是很有挑戰性的。

需求計劃是一項日益複雜的活動，必須考慮到可能對需求產生影響的各種各樣的因素。在當今高度互聯的全球商業環境中，破壞是不可避免的，需求可能會迅速變化。惡劣天氣、自然災害、勞工騷亂、地緣政治不穩定、全球突發衛生事件，甚至社交媒體驅動的需求激增——這些和其他難以預測的事件都有可能造成不確定性和波動性。

消費者行為也增加了複雜性，尤其是當消費者對購買體驗的各個方麵的期望不斷增長時。消費者越來越想要更多的定製、全渠道的購買選擇、快速送貨、方便退貨以及環保和道德製作的商品，這隻是其中的幾個例子。

如果企業在需求規劃中不考慮這些市場和消費者驅動變量的潛在影響，就會麵臨缺貨或庫存過剩、收入減少和市場份額被競爭對手搶走的風險。

需求計劃是一個協作的、跨職能的過程，涉及到來自組織中多個關鍵涉眾的輸入，包括銷售、市場營銷、財務、采購，甚至客戶和供應商。但是領導這項工作的是需求規劃者，他們最終負責做出準確的預測並製定需求計劃。

需求規劃人員維護曆史數據，監控需求感知數據，生成統計預測，並根據所有輸入調整共識需求計劃，以創建一個現實的預測。

關鍵需求規劃輸入

需求計劃人員在需求計劃過程中評估各種各樣的輸入，這些輸入會影響對產品或服務的需求。這些數據包括曆史數據、來自組織中其他職能領域(如銷售和市場營銷)的輸入，以及外部數字信號，如天氣、假期和經濟指標．

需求預測

需求預測使用先進的統計預測算法，根據曆史銷售數據對產品或服務的未來需求進行預測。雖然需求預測是需求規劃過程中重要的初始步驟，但它隻是更大的需求規劃過程的一個輸入。

需求感應

需求感知是利用人工智能(AI)、機器學習(ML)和實時數據，根據短期趨勢對需求進行準確預測的預測方法。需求感知利用外部數據源獲取領先指標，包括天氣預報、消費者購買行為、銷售點輸入、新聞警報和社交媒體趨勢。

需求預測和同步計劃

需求預測是需求計劃過程的重要組成部分，但是無論使用什麼方法，達到100%的準確性都是不可實現的。許多公司采用並行計劃實踐，包括同時製定和管理跨時間範圍、業務流程和組織邊界的同步計劃。

通過將已證實的需求預測技術與並行計劃相結合，需求計劃人員可以同時並持續地進行計劃、監控和響應，以便在發生變化時更好地做好準備。它們還可以為應急計劃的製定提供見解，包括對預測的樂觀和悲觀看法。需求計劃人員可以運行多個假設場景，這可以確定新產品推出的最佳時間，並評估不同生命周期結束日期的影響，從而提高計劃的準確性。

供應鏈細分

如今，許多公司擁有數以萬計的sku，數百家供應商，以及分布在全球各地的數十家製造工廠和配送中心。由於產品和分銷渠道的數量增加了顯著的複雜性，對於需求計劃人員來說，細分項目預測是很重要的，這樣團隊就可以適當地優先考慮他們花在分析、溝通和修改需求預測上的時間。

供應鏈可以根據各種因素進行細分，包括產品複雜性、製造過程、戰略重要性、客戶服務需求、風險和彈性以及市場需求。細分在確定最佳預測和需求規劃策略方麵增加了價值。

供應鏈細分幫助需求規劃者平衡複雜性與效率和靈活性，這使他們能夠提供更大的客戶價值。說到細分，沒有放之四海而皆準的方法。需要將客戶群的需求與公司優先級、關鍵績效指標(kpi)和目標進行權衡，而這些對每個公司來說都是不同的。

跨職能的合作

需求計劃的成功需要組織中許多功能組之間的密切合作。這個過程的一部分包括為需求預測收集最相關和最新的數據，例如來自銷售團隊的銷售預測信息和來自財務部門的財務目標。雖然從這些小組獲得輸入對於平衡市場和客戶需求與供應鏈能力和風險至關重要，但有效的協作超越了數據的戰術交換。

有效的協作有助於需求計劃人員了解計劃過程中的風險和限製，從而產生更現實的計劃，支持整個組織的共同目標。如果沒有它，做出關鍵決策可能會耗費時間，並導致供應鏈中斷，並且無法在改變方向之前降低風險。公司需要有效地將數據、流程和人員整合在一起，以提高供應鏈的靈活性，並最終實現供應鏈一體化企業盈利能力和顧客的滿意。

先進的需求規劃技術

隨著數字供應鏈概念的發展，公司越來越多地利用新的、專用的技術解決方案來提供特定的需求規劃能力。

這些需求規劃應用平台結合了更好的信息、更快的分析和自動化，使規劃人員能夠更快地了解需求變化，並更快地做出響應，以確保向客戶交付他們的承諾。這使他們能夠簡化需求規劃流程，並將數據、流程和人員連接起來並發規劃．

需求計劃的工具分為兩大類:通用的軟件工具，如電子表格，以及那些為解決需求計劃的具體挑戰而專門構建的工具。

電子表格和通用軟件工具

許多公司使用像Excel電子表格這樣的通用工具來進行需求預測和需求計劃活動。這些工具通常不符合期望因為它們不是專門為執行進入需求計劃過程的一係列複雜活動而設計的。它們也不支持團隊之間的協作，這會導致不同的貢獻者在獨立的豎井中對需求計劃過程進行操作。同樣，使用這些工具所需要的手工工作可能會消耗需求計劃者的大量時間，從而減少了檢查現場輸入和執行實際需求計劃的時間。

需求規劃應用平台

當一些需求計劃人員繼續使用通用工具和手動過程時，許多公司正在意識到專門為需求計劃構建的複雜軟件解決方案的價值。這些需求規劃應用平台包括專門設計用於自動化需求預測、需求感知和全範圍需求規劃任務所需的複雜任務的功能。

現代需求計劃應用平台通常提供各種各樣的好處，簡化和簡化需求規劃過程，包括提高短期和長期預測的準確性;縮短工藝周期;加強各職能部門之間的協調和協作;積極化解風險;並使從大型數據集中提取見解成為可能。

隨著複雜的全球供應鏈的存在，需求規劃技術的進步，特別是在人工智能和機器學習領域，不斷增強需求規劃應用平台的能力，提高需求規劃過程的準確性和效率。

例如，配備供應鏈AI和ML功能的需求規劃平台可以根據內部和外部數據信號預測需求變化。它還可以自動化數據收集和預處理，使規劃人員能夠將注意力集中在生成需求洞察和預測上。

在規劃曆史數據中不存在的情況時，使用數字化轉型來提高靈活性和賦予規劃者權力尤為重要，例如社交媒體驅動的趨勢．