什么是需求计划?

一名男子正在进行白板演示

什么是需求计划?

需求规划是一种供应链管理流程,使企业能够预测未来需求并成功定制产出内容(例如库存单位 (SKU)、产品或服务)。

该流程帮助企业在采购、供应计划及库存管理方面做出运营决策的资金投向。

需求规划旨在实现并维持有效的精益供应链平衡——使库存量恰好满足需求,同时避免过剩。

在充足与过剩之间找到完美平衡点往往尤为困难。尽管维持这种平衡是需求规划的主要目标,但通过有效运用促销手段持续引导需求同样至关重要。

有效的需求规划通常需要运用需求预测技术与供应链计划来准确预测需求趋势。它能带来额外效益,例如提升企业效率和增强客户满意度。

该方法用于优化工作流程自动化繁琐任务并推动战略决策。

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为什么需求计划很重要?

需求规划对高效供应链至关重要,主要发挥两项核心功能。

首先始终存在保障销售、实现预期营收的基本驱动力。但零售商无法销售库存中缺失的商品。

当今消费者很快会对企业及其供需能力形成持久印象。需求规划致力于确保零售商在正确的地点持有精确的库存量,既能避免缺货,又能为下一轮销售做好准备。

但仅仅保障销售已不再足够。需求规划的第二个核心功能是帮助企业更高效地运营。需求规划通过智能管理仓储空间、提升预测准确性来协助实现效率提升。

企业为何要投资超出实际需求的实体空间?需求规划能帮助企业规避库存过剩的风险。相关问题可能包括:库存持有成本增加,以及需要通过产品折扣或其他临时措施尽快销售库存来缓解积压的财务压力。

需求规划还为供应链管理者提供精准预测,使新产品发布能够安排在盈利可能性最高的时间窗口。

需求规划与销售预测变得比以往任何时候都更为关键,尤其是众多外部因素——如气候事件、经济趋势和全球紧急状况——都可能持续影响并重塑需求。

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需求计划的要素

需求规划建立在多种协同运作的实践方法之上,这些方法共同预测需求并在变化发生时主动响应。

产品组合管理

有效的需求管理需要全面理解产品及其各自的生命周期。产品组合管理提供这种认知,详细记录产品从诞生到最终退市的完整生命周期。

由于许多产品线相互关联,产品组合管理能揭示需求变化如何影响"相邻"产品。

统计预测

基于“历史表现通常是未来业绩最佳预测指标”的传统理念,统计预测运用复杂算法分析历史数据并制定供应链预测。

统计预测方法的数学原理较为先进,其精确流程要求准确的数据输入(包括异常值、排除项及假设条件)。

该预测模型的现代演进是采用配备算法的预测仪表板,用于分析多重因素。这些因素可涵盖需求驱动因素、需求模式、库存水平及历史销售数据。

需求感知

需求感知通过结合历史趋势数据与新型数据源(如天气、传染病趋势、政府数据等),并应用人工智能技术,实现近乎实时地识别市场中断与需求影响因素。这是一种考虑季节性、市场趋势和客户需求的现代需求预测方法。

贸易促销管理

在零售丛林中生存,取决于能否激发潜在客户的兴趣。贸易促销及其他营销策略通过特殊活动(例如折扣定价、店内赠品)来刺激消费者需求。

贸易促销管理致力于确保此类促销活动得到妥善执行,并实现全部预期效益。

需求计划的关键步骤

不同组织实施需求规划流程的方式差异显著,但企业通常遵循一套通用步骤:

  • 组织并准备数据: 收集、清理并标准化所有相关的内部与外部数据源,包括企业资源规划 (ERP) 系统的数据。在分析前验证数据的准确性、完整性和时效性。
  • 制定初步预测: 利用历史数据和基准假设生成初始需求预测。 所需数据可包括销售数据、历史记录、缺货率等,具体取决于企业需求。需记录关键驱动因素、约束条件及已知风险,例如库存过剩或信息孤岛。
  • 整合市场数据: 将当前市场趋势、客户洞察及竞争情报纳入预测。调整假设以反映外部需求信号和市场状况。
  • 协调自下而上与自上而下的预测: 对比业务团队的自下而上预测与战略层面的自上而下目标。通过跨职能评审协调销售团队、供应链管理者和分销商等环节的差异。此步骤可考虑采用情景规划来比对不同结果。
  • 制定最终预测: 根据已达成共识的假设和跨部门协调结果完善预测。批准并发布预测以指导执行与规划。
  • 运用分析工具监控项目表现: 使用既定指标和仪表板追踪预测准确性与需求波动。借助分析洞察纠正偏差并持续优化规划。

需求计划的最佳实践

除建立精确的实施步骤外,成功企业通常还会遵循以下需求规划最佳实践:

审慎整合数据

有效的需求规划需要充足数据来处理复杂预测。明智的企业依赖指标报告,通过日益精密的数据挖掘与聚合技术来准备数据。

选择合适的工具

需求计划软件有多种选择,但企业应根据其独特需求进行选择,以满足如下目标:寻找足够完善的解决方案,既能反映需求预测方法的微妙之处,又具备处理报告任务的强大功能。

协调战略

经验丰富的需求计划人员通常会使用描述性分析数据来制定测试基线,进而启动流程。接下来,他们会制定实际计划,投入人员和资源来实施和完善该计划,并落实具体实施步骤。

需求计划的未来

可以确定的是,未来是数字化的——需求规划的前景亦是如此。随着机器学习 (ML) 进步使供应链管理中的需求预测日益精密,企业将获得显著效益,例如能够接收精确的实时库存更新并简化预测流程。

些不断进步的技术正促使企业通过需求计划向理想的业务目标迈进。如果一家企业的库存足够满足客户需求和抵御短期市场波动,那么它就能通过精益库存战略提高运营效率和盈利能力。

Teaganne Finn

Staff Writer

IBM Think

Ian Smalley

Staff Editor

IBM Think

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