越來越多的公司開始意識到需求預測的準確率（FA-Forecast Accuracy）的重要性，并開始對其評估。FA和公司固定資本，供應鏈運營消耗成本，以及運營資本管理的有效性有著直接的聯系，并最終深刻的影響著公司的top-line銷售額和bottom-line利潤率。但在實務中大多數公司雖然對FA以及一些基本的供應鏈運營績效指標如庫存周轉率，庫存供應總天數，準時交付率，物流成本，失銷率等等進行衡量和考核，但并沒有把FA對這些指標的直接影響進行完整的計算，展示和溝通。如同醫生診斷疾病，只是將該疾病的癥狀羅列但并未對其成因進行全面的分析。而公司內部的需求（計劃）管理部門作為對FA最直接的操作者和負責者，由于也未將其和這些指標直接掛鉤，從而很難精準的回答來自其他部門特別是銷售和市場部門一個最具有挑戰性的問題——“需求預測的作用到底是什么”，畢竟需求預測的職能不僅要投資信息技術更是還要對公司目前的業務流程和組織架構進行大幅度的調整。因此有時需求（計劃）管理部門變成了公司內部最體現不出價值最不被理解和最得不到配合的部門，往往是準確率高了是別人的功勞，準確率低了則立刻又成為眾部門苛責的對象。如何能夠改變這一局面，下文將通過實際業界的數據進行深入的分析和闡述。

    國際供應鏈理事會（SCC）的SCOR模型將需求預測準確率視為“滲透和影響公司各個部門的一個重要指標，并對銷售額和利潤率有著巨大的影響”。如圖1所示，預測準確率的提升能增加銷售額同時降低成本，并對供應鏈的運營效率有著改善的作用，最終提升公司的投資回報率（ROI）。

圖1 預測準確性對top-line銷售額和bottom-line利潤率的影響

    過度的高預測和低預測都會直接影響公司的財務健康。過低預測會直接導致失銷，并最終影響品牌形象。而為了彌補過低預測所帶來的負面影響，公司往往會采取一些臨時極端的方式如高價采購沒有計劃的零部件，以昂貴的空運來替代廉價的海運等從而更加重財務負擔。過高預測從另一個方面來說導致成品，半成品和原材料庫存積壓，嚴重影響公司現金流和營運資本的健康程度，而后續的低價甩賣甚至是過期作廢當作廢品處置（write-off）則更是殺傷力巨大。

    在圖2中，國際商業預測計劃協會（IBF-Institute of Business Forecasting and Planning）則通過對不同產業和公司真實數據的研究展示了需求預測準確率對公司財務狀況的影響，即客戶滿意度，庫存水平和低成本的運輸方式與在SKU層面FA的直接聯系。如圖所示，當FA提升的時候客戶滿意度隨之上升，并在FA達到80%的時候，客戶滿意度接近100%。同時，當FA提升的時候，使用低成本運輸方式如海運的產品在所有產品中所占的比例也在上升。反之，當FA從100%下降至70%的過程中，客戶滿意度則一直在85%左右維持不變，這其實就意味著通過持有大量的庫存并頻繁使用高成本的運輸方式來讓客戶滿意。進一步來講，當FA上升時，超過60天庫存占總庫存的比例也在下降；當FA升至85%以上時，該比例無限接近0；一旦FA降至80%以下時，超過60天的庫存開始積壓；而FA在50%左右，超過60天庫存占總庫存的比例則達到驚人的60%，這是任何一個CEO和CFO都不想看到的。

    而世界知名的咨詢公司Oliver Wight更是認為精準的需求預測是有效庫存管理的一個基礎。它的一個案例分析則通過對美國一家服裝公司的深入研究揭示了該公司需求預測準確率和庫存之間的關系。該公司在實施需求預測改善項目之前庫存占有其資本的比例能達到60%-70%并且有上升的趨勢，這些給其現金流帶來了巨大的風險。該公司在使用預測工具的同時更對其需求預測流程進行的徹底的改造，新流程不僅提升了需求預測準確性更是為它的S&OP流程打下堅實預測基礎從而給后續的供應和需求的平衡創造了條件。通過長達12個月的流程改善，其總平均FA提升近30%從而帶來了如下結果：

    減少成品庫存$280萬

    減少原材料庫存$60萬

    減少過期庫存$40萬

    而Oliver Wight的另外一個研究顯示庫存周轉率和毛利回報之間的關系進而更深一步闡述了FA對公司財務狀況的深刻影響。北美的一家快消品公司通過采取了CPFR（Collaborative Planning Forecasting Replenishment）需求管理流程并借助有效的工具將FA大幅提升，并同時帶動了庫存周轉率由14達到了32。在庫存周轉率為14的時候，毛利存貨投資報酬率（Gross Margin Return on Inventory Investment GMROI）為$4.42/箱，而在庫存周轉率為32的時候，GMRIO為$11.24/箱，增長了接近3倍。表1則顯示了庫存周轉率和毛利回報之間的關系。

圖2 預測準確性對于客戶滿意度，運輸成本和庫存的影響

表1 庫存周轉率和毛利回報之間的關系

    而FA和損益（P/L）的聯系則可以通過圖3顯示出來。該圖通過對Dell公司真實數據的研究展示了當FA增加時，某一個產品的損益曲線也呈上升趨勢。但FA一旦低于70%的時候，該曲線則開始急速下滑并呈現出嚴重的陡坡度態勢。而FA從90%降至60%所給公司帶來成本竟然達到了不可思議的$12。當然該數據對于不同產業和產品可能會有不同影響，但至少能從一個側面反映出FA對于公司bottom-line利潤率的深刻影響。

圖3 預測錯誤率和bottom-line利潤率的關聯

    盈利是任何公司存在的重要意義之一，公司的所作所為其實也都是圍繞著盈利這個核心在做文章。而需求預測準確率在一部分公司內不被理解和認同的一個重要原因就是沒有和公司的核心相關聯，導致成為一個游離于決策體系之外的簡單供應鏈績效考核指標。如果需求預測準確率運用正確的話，它將成為同時改善公司的top-line和bottom-line業績的有效利器。當然。需求預測準確率也不單純是需求管理部門的責任，它需要銷售，市場，財務，供應鏈等部門借助完善的需求預測管理流程和體系來通力合作，從而對“永遠不100%準確”的預測準確率進行有效的管理。

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本文標題：低需求預測準確率要付出怎樣的代價？

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