解析物流預測的方法(doc 17頁)

解析物流預測的方法內容提要：
很少有公司購買成套的供應鏈管理工具以有效地改進需求預測，許多公司還處於定單管理或運輸管理自動化的早期階段，供應鏈計劃者常常使用已過時幾個月的信息。這些公司都覺得可以將製造的東西統統賣出去，或是他們產品的生命周期比他們做預測的時間段還短。他們隻是簡單地將短期預測進行外推，即使有調整也是少量的，這就不可能預見到銷售的下滑。即便是現在，還有些客戶完全依賴於與顧客的協作，收到的信息未加理解，或尚未弄清其客戶的預測方法就直接使用這樣的信息。很明顯，企業對需求預測的忽視、落後的需求預測工具要為某年電子業的一敗塗地負責。
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如今，供應鏈運作較好的公司正用專業計劃和運行算法數據庫替代電子表格，如Altera、Fairchild和東芝美國信息係統等，近來都從i2 技術公司那裏購買了需求計劃軟件，以替代基於電子表格的計劃係統。比起實施前，差異就象是黑夜和白天。比如，Altera公司現在有85%的預測是依賴於軟件，隻有15%使用人工計劃進行決策。結果，裸片存儲從8.5周降到2.5周，成品庫存周期從8周降到2周。
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隻有短期需求預測絕不可能保證電子製造企業不被下一次經濟蕭條帶來的過量庫存砸死。由於電子公司通常沒有強大的核心預測組織，供應鏈經理隻著眼於對最近情形的預測，並盡力得到足夠的部件，對長期前景關心甚少。而且許多客戶通常做6個月的詳細預測，但實際上超過2~3個月的預測是很難測準的。

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