混合需求感知：赋能供应链在不确定性中蓬勃发展

当今供应链面临产品线激增、产品生命周期缩短、复杂性增加、海量数据挑战。客户更苛刻不可预测；互联网驱动趋势瞬息万变，促销和销售受天气、新品上市、经济影响。

为应对明天可能带来的变化，企业须理解供应链变化如何影响需求。唯有如此，才能确保客户想要的产品在正确时间可得。

需求感知顾名思义，是捕捉短期趋势以更好预测消费者意愿的艺术与科学。需求不可能完美预测，因受无限已知未知变量影响。KPMG和经济学人智库研究显示，仅22%公司预测在五个百分点内准确。平均偏差13%，显著影响股价。

许多纯粹主义者坚持用加权平均等易懂传统预测法。这虽舒服易行，但仅能基于历史需求模式预测。缺乏提供近实时需求及影响因素视图的关键在线外部数据。如今有更好方式。如同天气预报，可训练智能需求感知系统高精度预测消费者需求的看似混沌。混合需求感知系统应用多种预测技术和数据类型。

混合需求感知比简单预测替代方案更稳健、可靠、可持续。不仅受益于应用不同规划方法，随额外人工智能和数据集加入而变强、更响应。巨大优势：立即将短期趋势纳入预测。而非在60或90天窗口用同一预测，规划者获洞察，利用最新销售数据持续微调预测。这种更快更频繁响应需求变化能力带来更高利润和服务水平、更少浪费。

需求感知助企业将洞察转化盈利行动实例

• 直接提取POS数据精简上游规划。 需求感知可直接从销售点（POS）数据提取相关信息。帮助制造商提高销售预测准确性，无需等待分销商零售商输入。
• 提升生产规划效率。 提供更频繁输入至生产供应运营。可通过加急或缓急订单相应调整生产计划。
• 持续微调上游库存。 结合区域仓库可用库存、按地点预测客户需求，动态优化库存平衡网络。
• 弥合入库/出库鸿沟。 入库团队想装满仓库；出库团队想发货给零售商客户清空仓库。需求感知通过展示单一全球需求图景同步两群体。
• 更准预测季节性需求。 提升分销网络可视性是供应链响应性关键。对仅在年度时间窗销售的季节性品尤重要。需求感知可即时知晓关键零售商缺货。同样，产品销售不及预期，制造商可快速调整生产库存避免呆滞。
• 新品上市库存适度化。 产品生命周期持续缩短，管理产品替代持续挑战。需求感知助企业确定新旧版本最优库存水平满足客户服务水平。
• 改进促销绩效。 需求感知可纳入销入数据如促销属性、产品市场细节，帮助规划者理解促销提升背后因素，更好预测未来促销影响。

替换轮胎分销商TireHub将本地POS数据纳入其需求感知模型，经机器学习增强。SKU激增和季节性双重挑战曾使TireHub难以最优定位库存。如今不仅规划可预测需求波动（如冬季雪地胎销售高峰），还因子当地不同车型销量考量本地需求复杂性。用此模型，TireHub已大幅自动化补货规划，改善业务结果，18个月建立服务7万个交付点能力。

感知需求的三大途径及最大回报领域

基于销入数据的短期预测。 企业开始感知需求最易方式：用最细粒度历史数据。通常涉及用短时间范围分析日销入/发货需求数据并调整预测。此类需求感知纳入发货历史，多数供应链规划或企业资源规划（ERP）系统现成。部分规划工具含短期统计预测，提升预测对持续需求变化响应力。

纳入销出数据。 感知需求时，重要头脑风暴所有可能有用数据源以改进预测。下游销出情报如客户、POS或渠道数据，可帮识别需求趋势、给问题早期预警、缩小计划与供应链实际发生差距。

添加外部数据与需求因果变量。 需求感知可也应整合需求相关变量，创建稳健预测，能响应从已知到未知的广泛未来事件。含股市波动、竞品促销、社交媒体病毒式趋势、新品上市、天气等外部因素。

将三块拼合——销入销出数据及相关需求因果——提供最完整连贯需求图景。也为高度自动化需求感知奠基，释放规划者应用业务知识进一步改进预测和客户服务。

无数内外部变量影响需求变异性，未来巨大变革期将仅增不减。管理变异性并保障高服务的最佳工具是库存。需求感知助企业最优使用库存。从噪音提取重要信号锐化预测准确性、改善短期需求可视性、最小化库存——同时提升客户服务。今天投资工具、流程、技能提升需求感知能力的企业，真能为明天可能到来的一切做好准备。

Robert Kaufholz是ToolsGroup解决方案设计总监。