“吃吃吃，你咋就知道吃啊？！”
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0、写在前面
今晚的主题是预测，原文章标题是“你不能寄希望于预测准确度”，说的是“不断提高预测准确度优化供应链管理”的是个伪命题。刚好联想到公司外卖的例子（天生吃货），可以借此加深对这个问题的理解。
我们公司有一个午饭外卖的点餐群，群里是来自全国各地喜欢不同口味的同事，而接单的餐馆则是一家离公司20分钟车程的普通饭馆，老板很热心，不仅送达及时，还不断推出新菜品。
作为饭馆老板，由于要提前准备食材，为此他需要每天一早预测当天的订餐，然后去市场买食材后制作送出。要是遇上下雨天点餐的人一多（超出预测），菜品不够点的就会缺货（缺货问题），要是突然放晴，往往大家不想外卖（预测偏大）又会造成食材积压（库存风险），尤其是一些特别的菜品比如虾蛄，一旦没人点就容易报废（产品多样化风险）。他为这种需求波动变化而烦恼不已。他在想，既然是预测没做好，那么是不是把每天的预测做好了，就不会有上面的这些问题了?
真的是这样吗？一起来看看真相把。（分析在文末）
原文：http://scm-blog.com/2015/07/why-you-cant-count-on-forecast.html
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一、为什么说”不断提高预测能够优化供应链管理“ 是伪命题？
- 预测前期好提高，从20%~40%就很简单，但越到一定高度，继续改进的空间越来越小，比如90%以上就很难。
- 预测准确率不高是结果，是综合了计划，生产，采购，物流，财务等多方面因素导致的，并不是起因。因此改进和优化的重点不是预测，而应该聚焦到造成预测偏差的因素，比如下面要提到的响应时间等。
二、问题到底是什么？
那么，既然这是个伪命题，那么真问题是什么呢？
首先，我们要思考为什么需要预测？预测的目的是为了获得响应时间。那为什么需要响应时间，不能直接把货做好了等客户来提？因为有库存风险。因此，问题就是如何缩短响应时间和控制库存风险，来优化预测准确率了。
三、预测的这个问题如何解决？
（一）缩短响应时间
- 缩短产品流
这里是指利用精益生产的理念，尽可能缩短产品生产的流程，优化工艺，缩短生产周期。 - 缩短信息流
缩短信息流要和产品流同步进行，因为信息流是走在产品前面的，比如客户订单审核，系统录入，下达采购订单等。很多精益生产失败的原因，就在于没有同步缩短信息流导致的。比如有些公司，接到客户订单后，可能要经历1-3天合同评审，1-3天录单审批，1-3天的录入EPR系统等，等供应商实际接到采购单，说不定4-5个星期都已经过去了。
因此，缩短信息流非常重要，常见的方式有“信息化技术，采用扁平化组织，决策权下放等等。
（二）库存风险控制——标准化产品设计
- 标准化的好处是，规模优势和风险聚合（risk pooling）。规模优势不用细化，不同订单都用同一种型号部件自然好采购。风险聚合也不难，产品的标准化越高，库存导致的风险就越低，因为有其他型号可以替代使用，这样对预测准确率的要求也没那么高；同时，使用的客户多了，产品的预测也会比以往更加准确。比如你预测一户人家的用水量和10户准确率是不同的，10户内有此消彼长的需求可以抵消，因此会比1户的更加稳定和准确。
- 另外一方面，定制件往往也对应这定制客户和定制供应商，一旦预测不准，就会导致缺货或者呆滞，进而造成供应链的紧急响应和波动。
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案例的解答
对于外卖老板的问题，我们套用刚刚的分析模型去看看是怎么回事。
- 真的是预测不准的问题吗？
显然不是直接的因果，预测不过是几个数据，关键在于预测的过程，预测的影响因素的优化，比如刚刚分析到的响应周期和标准化设计。 - 这个老板的问题是什么？
问题在于，在于如何改善预测影响因素的管理，从而提高预测准确率。
- 如何优化预测影响因素
对于响应周期，第一可以加快买菜做菜和送菜的速度，从而加快菜品的周转速度。第二可以加快点餐接单的流程，比如第一时间在群里接单回复，并立即开始组装饭盒，这样就可以延后订餐的截至时间，提高反应速度，获得更多的客户资源。
对于库存风险控制，第一可以考虑多买一些通用食材备料，比如瘦肉这种，哪里都好配，基本没有呆滞风险啊。第二是精简菜谱（控制标准化产品），选择几款主打推荐的菜谱套餐，而不是让客户一个个选择菜品，甚至下单需要另作的菜。
经过这样优化后的预测，以后的预测集中到几款主打套餐上，降低了对每一款菜品预测的要求和难度，从而提高预测准确性，提高运作效率。
