需求規劃常見問題

需求規劃是盡可能準確地預測未來產品或服務需求的過程，並利用該預測調整公司的產出，以最好地滿足客戶的需求。

需求規劃是供應鏈規劃過程中的一個關鍵部分，如果做得對，就包括在何時、何地以及以何種數量準確地提供客戶所需的產品。隨著客戶滿意度的提高，有效的需求規劃導致了運營效率的提高和盈利能力的增加。

需求規劃的一個關鍵目標是平衡。目標是準備好適當數量的庫存，以滿足客戶對產品的需求，而不會出現短缺或產生與存儲多餘庫存相關的高成本。但要找到這種平衡是很有挑戰性的。

需求規劃是一項日益複雜的活動，必須考慮到對需求有影響的各種各樣的因素。在當今高度互聯的全球商業環境中，破壞是不可避免的，需求可以迅速變化。惡劣天氣、自然災害、勞工騷亂、地緣政治不穩定、全球突發衛生事件，甚至是社交媒體驅動的需求激增——這些和其他難以預測的事件都有可能造成不確定性和波動性。

消費者的行為也增加了複雜性，特別是隨著消費者對購買體驗各個方麵的期望持續增長。消費者越來越想要更多的定製化，全渠道的購買選擇，快速發貨，容易退貨，以及環保和道德製作的商品，這隻是其中的幾個例子。

在需求規劃中不考慮這些市場和消費者驅動變量的潛在影響的公司，麵臨著庫存短缺或庫存過剩、收入下降和市場份額被競爭對手搶走的風險。

需求規劃是一個協作的、跨職能的過程，它涉及來自組織中多個關鍵利益相關者的輸入，包括銷售、市場營銷、財務、采購，甚至客戶和供應商。但正是需求計劃人員領導了這一工作，並最終負責創建準確的預測和構建需求計劃。

需求規劃者維護曆史數據，監視需求感知數據，生成統計預測，並根據所有輸入調整共識需求計劃，以創建現實的預測。

主要需求規劃投入

需求規劃人員在需求規劃過程中評估各種可能影響產品或服務需求的輸入。這些數據包括曆史數據、來自組織中其他職能領域的輸入，如銷售和市場，以及外部數字信號，如天氣、節假日和經濟指標．

需求預測

需求預測使用先進的統計預測算法，根據曆史銷售數據生成對產品或服務未來需求的預測。雖然需求預測是需求規劃過程中重要的初始步驟，但它隻是更大的需求規劃過程的一個輸入。

需求感應

需求感知是一種利用人工智能(AI)、機器學習(ML)和實時數據，基於短期趨勢對需求進行精確預測的預測方法。需求感知利用外部數據源獲取領先指標，包括天氣預報、消費者購買行為、銷售點輸入、新聞警報和社交媒體趨勢。

需求預測和並行規劃

需求預測是需求規劃過程的重要組成部分，但無論使用什麼方法，都不可能達到100%的準確性。許多公司采用並行計劃實踐，這涉及同時跨時間範圍、業務流程和組織邊界製定和管理同步計劃。

通過將經過驗證的需求預測技術與並行規劃相結合，需求規劃者可以同時持續地進行計劃、監控和響應，以便在發生變化時做好更好的準備。它們還可以為製定應急計劃提供見解，包括對預報的樂觀和悲觀看法。需求規劃者可以運行多個假設場景，這可以確定新產品引入的最佳時間，並評估不同壽命結束日期的影響，提高計劃的準確性。

供應鏈細分

今天，許多公司在全球各地擁有數萬個sku、數百個供應商和數十個製造工廠和配送中心。隨著產品和分銷渠道數量的增加，需求規劃者對項目預測進行細分非常重要，這樣團隊就可以合理地優先考慮他們花在分析、溝通和修改需求預測上的時間。

供應鏈可以根據多種因素進行劃分，包括產品複雜性、製造過程、戰略重要性、客戶服務需求、風險和彈性以及市場需求。細分增加了確定最佳預測和需求規劃策略的價值。

供應鏈細分幫助需求規劃者平衡複雜性與效率和靈活性，這使他們能夠交付更大的客戶價值。當談到細分市場時，並沒有一種萬能的方法。客戶基礎的需求需要與公司優先級、關鍵績效指標(kpi)和目標進行權衡，而這些對每個公司來說都是不同的。

跨職能的合作

成功的需求規劃需要組織中許多職能組之間的密切合作。這個過程的一部分包括為需求預測收集最相關和最新的數據，例如來自sales團隊的銷售預測信息和來自Finance的財務目標。雖然從這些團體獲得輸入對於平衡市場和客戶需求與供應鏈能力和風險至關重要，但有效的合作不僅僅是戰術上的數據交換。

有效的協作幫助需求規劃者理解計劃過程中的風險和限製，從而產生更現實的計劃，支持整個組織的共同目標。如果沒有它，做出關鍵決策可能會很耗時，並導致供應鏈中斷，無法在來不及改變方向之前降低風險。公司需要有效地整合數據、流程和人員，以提高供應鏈的靈活性，並最終實現企業盈利能力以及客戶的滿意度。

先進的需求規劃技術

隨著數字供應鏈的概念越來越受歡迎，企業越來越多地利用新的、專門構建的技術解決方案，提供特定的需求規劃能力。

這些需求規劃應用平台結合了更好的信息、更快的分析和自動化，使規劃者能夠更早地知道需求何時發生變化，並更快地做出響應，以確保向客戶兌現承諾。這使他們能夠簡化需求規劃過程，並將數據、過程和人員與並發規劃．

需求規劃的工具分為兩大類:像電子表格這樣的通用軟件工具，以及那些為解決需求規劃的特定挑戰而專門構建的工具。

電子表格和通用軟件工具

許多公司使用諸如Excel電子表格之類的通用工具進行需求預測和需求規劃活動。這些工具經常不要達到期望因為它們不是專門為執行進入需求規劃過程的一係列複雜活動而設計的。它們也不支持組之間的協作，這使得不同的貢獻者在獨立的豎井中操作需求規劃過程。同樣，使用這些工具所需的手工工作可能會極大地消耗需求計劃人員的時間，從而使審查來自現場的輸入和進行實際需求計劃的時間減少。

需求規劃應用平台

雖然一些需求規劃者繼續使用通用工具和手工流程，但許多公司正在意識到專門為需求規劃構建的複雜軟件解決方案的價值。這些需求規劃應用平台包括專門為自動化需求預測、需求感知和全麵需求規劃任務所需的複雜任務而設計的功能。

現代需求規劃應用平台通常提供各種好處，簡化和簡化需求規劃過程，包括提高短期和長期預測的準確性;縮短工藝周期;加強各職能部門的協調和協作;主動化解風險;並使從大型數據集中提取見解成為可能。

隨著複雜的全球供應鏈的發展，需求規劃技術的進步，特別是在AI和ML領域，繼續增強需求規劃應用平台的能力，提高需求規劃過程的準確性和效率。

例如，一個配備了供應鏈AI和ML功能的需求規劃平台可以從內部和外部數據信號預測需求的變化。它還可以自動化數據收集和預處理，使規劃者能夠將注意力集中在產生需求洞察和預測上。

當規劃曆史數據中不存在的情況時，使用數字轉換來提高敏捷性和賦予規劃者權力尤其重要社交媒體驅動的趨勢．