“深度解析”

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最终产品诉求计划的提交日就快到了。 陈部长开完会拖着疲惫的身体回到办公室。 他打开电脑的excel表后，预定发售的模型a还在预测样本表中，但已经发售的新品b还没有出现。 另外，对于模型c的诉求，渠道拓展部、销售部各自提出的预测值差异较大，以哪个部门为基准呢？

此时，陈部长还在开会前，渠道拓展部给他打电话商讨合作伙伴苏宁一个月后进行全国促销计划，认为促销产品d有爆炸性销售的风险，最好明天表述为供应链人员信息，重新调整报价

看到眼前的埃克塞尔表，陈部长叹了一口气。 如果有一个系统，能够整合产品的上下市场计划和各方面的数据，智能、自动、科学地提供所有种类的预测值，会是多么好啊&hellip； &hellip；

引入智能协同的销售预测系统，使决策更加准确

目前，这家大白电通过在前端订单管理系统中集成SFS(salesforecastsystem )销售预测系统，可以轻松利用各种科学的预测模型，为不同部门提供准确合理的系统建议值，从而提高决策质量和速度

如果报告的预测值与系统建议值相差很大，系统将自动报告异常的原因。 这样，总部在进行产销协同讨论时，可以一目了然地看到各部门的预测依据，使诉求计划更加真实可靠。

有科学预测也不够，所以该公司利用这个系统，建立了在同一目标下，共同规划、共同决策、共同承担责任的重要协同预测过程。

原来，企业各部分的销售预测是各不相同的战役，由于决策依据和个人经验存在差异，产品、渠道、销售等不同部门提交的预测数据往往各不相同。 以哪个为基准用于将来的生产计划？ 没有合适的做法，最终只能拍脑袋做决定，而且一旦发生问题，容易互相推卸。

目前，企业各部门各级在系统中依次报告，系统根据历史预测的准确性，对各部门报告的预测值赋予不同的权重，生成联合提案值，产品策划人员以该参考值为依据决定最终的预测结果。 请参照下图。

整理杂乱的数据，实时跟踪市场的变化

在优化预测流程的过程中，该系统的提供者与通商科技合作，以咨询的形式，帮助这家公司完成了大量数据的收集和分解工作。

以冰箱种类为例，分类整理后发现，总计600多个型号中，仅58个就占42%的销量，228个型号占53%，另一半的型号实际上没有任何销量。 这也是预测精度低的一大原因。

成功地整合产品的品类管理、上市计划等和诉求预测，不仅可以提高预测精度，还可以提高整个供应链的运营效率。 例如，哪一周停止销售不足10台的机型？ 这样不仅可以降低成品和材料的库存，还可以提高资金的有效运用和流动。 通商科技供应链计划和数据观察的高级顾问杨雅琦做了如下介绍。

现在，通过数据的整理和部署，销售人员不仅可以像过去那样了解个人的经验和直觉，还可以在系统上简单直观地了解产品的历史销售情况和未来的销售趋势。 在库存管理方面，系统可以根据市场变化和客户诉求，动态提供最佳库存，帮助公司尽快调整采购量，大幅降低供应链价格。

通过端到端的供应链，完成人合一的系统闭环

这家大型白电公司于2007年开始了人的单一化转型，提出了零库存即时需求供给的目标。

所谓人合一，很容易理解人是员工，是客户。 人合一，就是要把员工和客户合二为一，把各订单承担的责任交给相关员工，让员工对各自的订单负责。

但是，在过去，从诉求到生产排单，供应部门、生产部门等只得到大致的总数，一线员工不触及客户的诉求，无法实现真正的每一个人。

目前，有了sfs销售预测系统的支持，预测值将从上到下分解为具体的客户和渠道，前端真实的客户诉求将传播到后端供应链层。 不同客户、不同渠道的先后顺序都反映在生产计划中，工厂一线员工与各订单对接，直接由客户负责，最终实现人合一的系统闭环。

此外，该公司通过系统搭载的模型，开展中长时间的预测合作，考虑季节性因素、促销活动等，产生t+3、t+6、t+13周的预测值，便于制定物料、运输的事前计划，调整生产能力，按期交货

结语

利用智能的销售预测系统，这家大型白色家电通过端到端的全过程，建立了顾客诉求有效联系后端生产、面对市场真实诉求的供应链协同管理模式。

目前，该公司的销售预测精度平均上升50%以上，特别是周基本模型的预测精度可达约80%。 与海外同行约70%的平均水平相比，遥遥领先。 路线预测精度也从t+3的40%上升到了t+3和t+6周内的60%以上。

预测精度的提高也提高了供应链的运转效率。 公司计划协调和期限从7小时减少到4小时，订单承诺时间从原来的2天缩短到最多3小时，订单满足率从91%上升到96%。

扩展浏览:

年10月13日，国务院发布《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》，首次将供应链创新与应用提升为国家战术，促进供应链在产业组织方法、商业模式的变革和政府治理方法的创新，特别是供给侧的结构性变革，至关重要 为此，公司网络d1net将联合预测和供应链大数据观察方面的知名服务商和通商科技发布供应链创新行业的实战案例，敬请期待。

医药如何处理销售预测？ 这三点很重要

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