為什么預(yù)測在供應(yīng)鏈最末端失效？
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前面說過，供應(yīng)鏈的最弱段往往在其最末端。放在預(yù)測上，就是供應(yīng)鏈的最末端往往最難預(yù)測。
設(shè)想一個多階庫存：生產(chǎn)原廠、批發(fā)中心、零售中心都設(shè)定庫存。原廠向多個批發(fā)中心供貨，批發(fā)中心向多個零售中心供貨，零售中心面對消費者。生產(chǎn)原廠需要了解全局需求，相對好預(yù)測：有些批發(fā)中心要貨多于預(yù)測，有些則少于預(yù)測，互相抵消的可能很大；零售中心，特別是規(guī)模小、消費群小的，預(yù)測則很容易失真。拿計算機為例。聯(lián)想預(yù)測全球?qū)ζ溆嬎銠C的需求，自然要比預(yù)測你住的那個小區(qū)的需求要準(zhǔn)確得多。
預(yù)測在最末端失真，因為最末端的樣本數(shù)量相對小，從數(shù)理統(tǒng)計的角度講，準(zhǔn)確性低。例如全球銷售預(yù)測的對象是千千萬萬的客戶，一個營業(yè)所面對的則可能不過幾家。如果這幾家中有一家需求變動大，預(yù)測就基本作廢。另外，供應(yīng)鏈的最末端直接面對消費者，計劃執(zhí)行過程中外界干擾大。而且遠(yuǎn)離供應(yīng)鏈的核心環(huán)節(jié)（例如生產(chǎn)、供應(yīng)部），對變化的響應(yīng)需要一定時間才能響應(yīng)。
在供應(yīng)鏈多階段庫存模型中，人們一方面尋找更好的數(shù)學(xué)模型，一方面優(yōu)化商業(yè)流程。
數(shù)學(xué)模型方面的研究很多，移動平均法、指數(shù)分布、正態(tài)分布、波松分布等，各有各的適用范圍，不用贅述。
商業(yè)流程方面，提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度、增加供應(yīng)鏈的信息共享，都有其商業(yè)意義?？s短采購前置期/生產(chǎn)周期是提高響應(yīng)速度的一種方法。同一零件，采購前置期是8周與3周，對市場變化的反應(yīng)速度自然不同?？罩锌蛙囍圃祜w機，有些部件的采購前置期動輒幾十周甚至超過一年，與歐洲的“國營”企業(yè)供應(yīng)商的懶散不無關(guān)系（說“國營”，是因為這些企業(yè)作風(fēng)挺像國內(nèi)以前的國營企業(yè)），跟波音這樣的更市場化、供應(yīng)鏈效率更高的美國公司競爭起來，難度就挺高。美國航空制造業(yè)推廣
精益生產(chǎn)的很多，目的就包括縮短生產(chǎn)周期，降低浪費。信息共享不只是讓大家互通信息，其更高層次是讓大家都在最原始的需求數(shù)據(jù)上做決策。出于種種考量，供應(yīng)鏈伙伴之間并不一定愿意共享最原始的需求數(shù)據(jù)。例如采購方知道市場需求在100左右，但擔(dān)心供應(yīng)商產(chǎn)能不夠，告訴他們需要120件。逐級而下，就形成牛鞭效應(yīng)。這種問題在公司內(nèi)部也存在，尤其是多部門、跨地域公司。公司內(nèi)部相對好解決，讓大家用統(tǒng)一的預(yù)測方法，用統(tǒng)一的軟件，讓最原始的數(shù)據(jù)對大家都開放；不同公司之間則需要長期磨合、建立互信。
不管采用什么方法，上述問題與企業(yè)生來就有，沒有什么靈丹妙藥。所以，不管是軟件開發(fā)者也罷，咨詢公司也罷，如果標(biāo)榜自己的解決方案可以讓你一勞永逸，八成有言過其實的嫌疑。相反，扎扎實實地解決一個個小問題，逐步完善，往往是沒有捷徑中的捷徑。