需求预测偏差大对供应链的不利影响显而易见：供应的的不是市场需要的，那就是高库存与高缺货并存，占用了很多资金，付出极大库存代价，但是销售缺货，影响销售收入。

破解预测不准确的难题：一种方法是想办法提升预测准确度，这要从数据和模型着手，第二种方法是在管理策略上考虑，使得预测错了也不要紧。

第一种策略那是难上难，除非是有大数据之类突破性技术，否则要把预测准确率提升1%也很难。（这是一个国际餐饮巨头供应链总监说的），第二种方法很简单，我总结了四招，企业马上就可以做。

第一招：提高预测频率；也就是要从月度预测修改为周预测，如果你能按天预测，那更好。频率提高，也就是对市场变化响应加快，预测偏差大也不要紧。月度预测可以做到60%准确度，周预测最多可以做到40%准确度；但是偏差大不要紧，因为很快可以开始下次预测，重新开始判断市场。

第二招：不要多级预测。因为预测做不准，很多企业往往由销售大区做预测，总部汇总再对预测进行调整，美其名曰由靠近市场的人预测更佳，这大错特错了。为什么？首先，区域销售往往把业绩目标作为预测，对销售来说这样做不是错误，政治上是正确的，所以预测超过市场需求是大概率事件；其次：两级预测会出现牛鞭效应，要乐观上下都乐观，要悲观上下都悲观，需求波动被放大了；第三，越是预测市场范围小产品少，预测越难，准确度越低。各区域市场预测准确度很低，上面总体800SKU预测准确率最高70%的企业，区域经销商的预测准确率在20-70%之间无规律波动，各区域的预测不见得总是正负抵消；第四：参与预测人多，预测水平责任心不一，如果考核，负面效果见第三招分析，如果不考核，那他们就是交作业而已。

第三招：不要考核预测准确率：预测做不准确，那就要加强考核，他们总会多一份责任心多一份认真吧？错！准确率=实际需求/预测需求；提高预测准确率很简单，控制实际需求就可以了，预测数字是无法改变的。如何控制呢？把经销商库存做大一点，那么经销商拿货就可以随意操控了，可大可小，预测准确率也就很容易达标。是不是很简单呢？！对业务有用么？

第四招：只对主销品种预测；销量总会有8020原则，可以基于8020原则将产品分为ABC类，A类为主销，你只对A类做预测就可以，B类C类采取按单生产或者被最低安全库存，它们不需要预测。

四招是一个整体不可分割：

你只在总部做预测，才可能提高预测频率，否则要各个销售区域每周做预测他们会疯掉；

你只对A类品种做预测才可以减少每周预测的偏差，要对BC类别预测每周需求量基本上只是数字游戏而已；

只在总部做预测，你才可以不考核预测者的预测准确率。总部销售计划部门做预测，不用考核他们预测准确率，只考核预测不准确的后果，也就是库存与缺货，而这两个指标早就在他们KPI中了。