（1）需求量越大，预测准确度一般越高。小批量产品更难预测，就是这个原因。这就是为什么要降低产品复杂度，推动产品的标准化、模块化、平台化，增加批量和规模效益。
（2）需求的聚合效应越明显，预测准确度一般也越高。这就是为什么产品层面一般要比SKU的预测准确度高，中心库一般要比前置库位更好预测，月度、季度预测要比周、日更准确。颗粒度越小，出现极端值的可能性也就越大，预测难度也越大。
（3）短期预测一般要比中长期预测更准确。越是在细枝末节的地方，中长期预测的准确度就越低。在那些一线销售提需求的公司，让一帮一线销售做中长期预测，一方面需求聚合效应很不明显，另一方面预测的跨度又很长，准确度非常低，这就是为什么了。
从管理的角度，我也想分享两点。
其一，一个不准的预测，也比没有预测要强。没有预测，意味着人人都在做预测，因为无预不立：生产需要预测来备产能，采购需要预测来跟供应商定价，仓库需要预测来雇人……同一需求计划是供应链协同的基础，多重预测是供应链协同的灾难，最终就是一堆堆的库存和产能。
其二，难以预测，并不意味着没法计划。预测不一定要多准，才能让我们制定计划来应对。预测可能出现的不同情况，也可以帮助我们制定相应的计划。计划是针对可能出现的不确定性，制定相应的解决方案，以确定性应对不确定性。这也是计划和预测的不同之处。
其三，预测要做准不容易，但要做得更准却并不难。太多的企业在需求预测上就如没吃过什么药的原始人，只要优化基本的预测模型，加强数据分析，准确度提高一点半点并不困难。不信，你们照着本书做，自己试试。
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1. 供应链的三道防线：需求预测、库存计划、供应链执行(3天)（深圳 11月14-16日，上海 11月21-23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？
从2025年开始，我们增加了需求预测应用，会介绍5种最常用，也是最重要的预测模型，来预测随机变动、趋势和季节性需求，包括模型参数的优化，准确度的统计，模型优劣的判断等。所有应用都在Excel中实现。
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）（ 深圳 11月12日，上海 11月19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. 供应链的全局观:高成本、高库存、重资产的解决方案（ 深圳11月13日，上海 11月20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。
培训详情及企业团体优惠，请垂询助手 吴珍桢：177 2795 9069（微信同）。