预测做砸了，并不是什么见不得人的事；不愿承认做砸了，才是真正应该羞耻的。对于错误，用美国著名橄榄球教练布莱恩的话讲，就是（1）承认错误；（2）汲取教训；（3）不要重犯。这个三步曲的起点是你得承认做砸了。不承认，就不能汲取教训，就要冒重犯的风险。
不承认，一大体现就是“偶然”化心态：人们经常以各种各样的“偶然”事件，来解释为什么预测做砸了，比如分销商结婚啊，员工生孩子啊，天气太热或太冷啊，下雪或下雨啊，都成为“预测不准”的借口。这都是在搪塞，把事情糊弄过去，而不愿意正视现实，寻找真正的根源。结果是借口文化盛行，一直在低水平运作，预测准确度自然提不高。
套用安全管理上的一套理论，那就是1个大事故后面，隐藏着10个小事故，100个没发生但快要发生的问题，还有1000个安全隐患。这是提醒大家，那些大事故看上去都是偶然发生的，不过但凡小概率的事件，一旦发生了，后面就有深刻的必然性：不是所有的问题都会露出根苗，但一旦露出，后面必然有很多问题。
所以，对于“偶然”，我们千万不能当做偶然来处理，否则就是自欺欺人，注定要付出更大的代价。探索偶然背后的必然，从做砸的事情中发现问题，是持续改进的关键。我们之所以变得更聪明，是因为我们向失败学习，从做砸了的事中得到经验教训。对于预测失败，做根源分析，采取纠偏措施，比如优化统计模型，与销售、市场、产品管理会面讨论，和关联职能协商等，是改进计划，提高预测准确度的关键一环。
需求预测虽说是“预测”，其实大部分时间都在纠偏，跟做砸了的事打交道。需求预测就如发射导弹，一路搜寻目标，一路纠偏，命准目标的过程其实就是纠偏的过程。以前我在管理全球计划团队的时候，计划员们每周一上班，都有一件固定的事，那就是分析上周的紧急需求中，有哪些没有及时满足；没有满足的话，究竟是什么原因；然后基于不同的根源，采取适当的纠偏行动。每周如此，每月如此，每季如此，整个计划团队花了大量的时间，讨论的都是做砸的事，就这样一步步向季度、年度目标迈进。那一个个“小洞”都给补起来了，计划自然会做得更好。这就如路本来不是平的，把所有的坑都填平了，也就自然平了。
最后，我想再次强调的是，成功往往是偶然的，但失败却有必然性。这就如对着那位九十多岁的老寿星，你问他长寿的秘诀，他说他吃饭，他运动，他睡觉——他其实也不知道为什么长寿，否则的话，为什么不教给他的老伴儿，这样她就不会在三十年前去世了？但早死却有必然性：喝了很多酒，吸了很多烟，过路口不管不顾，都可能让你折寿；在XYZ公司上班——加班太多，过劳死，压力太大，易跳楼。
那怎么能够长寿？你没法通过长寿来长寿，你得避免早死才可能长寿。放在计划上，就是预测准确的话，往往有很多幸运和偶然的因素；但预测失败了，则一定有很多必然因素。向失败学习，及时纠偏，避免再次犯类似的错误，避免预测不准，预测准确度自然就高了。
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围绕我的系列畅销书，我开发了5门精品课程，已经推出500次。2025年培训全新升级，1月份的培训在上海、深圳，正在报名中。
1. 供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行(3天)（上海 1月10-12日，深圳 1月17-19日）
计划是供应链的引擎，需求预测是计划的龙头。需求预测怎么做，才能避免大错特错，力争精益求精，提高首发命中率？需求预测由谁做，才能更加有效地对接销售和运营，提高预测准确度？需求预测做错了，如何快速反应，尽快纠偏和补救？
我们还会分享系统的库存控制，包括库存的“七分管理”和“三分技术”：其一，库存是天使也是魔鬼，究竟多少算合适？其二，库存计划是个技术活，究竟怎么做？其三，如何改变组织行为、降低不确定性、缩短周转周期来控制整体库存？
2. 采购和供应商管理：一个实践者的角度（1天）（上海1月8日，深圳1月15日）
产品成本的70%甚至更多来自供应商，降本增效的关键是对供应商“有选择、有管理，谁选择、谁负责”。这要求形成跨职能、跨阶层合力，有效管控“有能力，但也有脾气”的战略供应商；整合“没脾气，但也没能力”的一般供应商，以打破劣质低价、低价劣质的恶性循环。
这也要求采购成为一个战略职能，从订单操作层面的“小采购”，上升到战略寻源和供应商管理为主的“大采购”。本培训会详细探讨“大采购”的职责定位、组织建设和绩效考核，兼顾采购的集中与分散，帮助企业顺利实现采购职能的战略转型。
3. 供应链管理:高成本、高库存、重资产的解决方案（上海1月9日，深圳1月16日）
随着经济增速的放缓，成本压力大、库存水平高、投资回报低的问题就更加严峻。
从供应链的全局观角度，本培训提出系统的解决方案：（1）控制产品复杂度，提高规模效益来降低产品成本；（2）改善计划，有效地匹配需求和供应来降低库存和运营成本；（3）管好专业供应商，外包非核心业务，走轻资产之路来降低固定成本。
我们还会详细探讨供应链在集成产品开发（IPD）和集成供应链（ISC）中的角色，以优化产品设计与选型、协同销售与运营，以及避免“牛鞭效应”和多重需求预测带来的库存积压、产能利用问题。
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