什么是需求计划？
需求计划是预测客户需求的过程，以便企业能够在正确的时间、以正确的数量交付正确的产品。这不仅仅是猜测你会卖出多少——而是围绕实际的需求信号和趋势来调整库存、生产和供应链决策。
有效的需求计划结合了历史数据、实时市场信号和先进的预测技术，以避免库存过多、库存不足和失去销售机会。
IBM将 需求计划 定义为一个持续的、分析驱动的过程，企业在其中“利用人工智能、机器学习和外部数据源”来构建 弹性供应链。
需求计划的关键组成部分通常包括：
- 从销售、营销和库存系统中收集内部数据。
- 整合外部数据，如经济指标或供应商输入。
- 应用统计模型或人工智能生成需求预测。
- 将这些预测反馈到运营、采购和生产中。
为什么需求计划对供应链成功至关重要
当调整到位时，需求计划是一个巨大的成本杠杆。根据《供应链管理评论》中介绍的麻省理工学院研究，公司可以利用它来显著 减少预测错误。该研究引用了一家全球能源公司的案例，该公司在自动化其需求计划模型后，错误率降低了65%，从而减少了库存浪费并使产能规划更加顺畅。
对于制造商来说，这些收益可能至关重要。当执行良好时，需求计划通过防止生产不足或生产过剩来增强 库存管理 ，通过提高准时交付率和增加产品可用性来改善客户满意度，并通过能够更快地响应市场波动或供应商中断来降低运营风险。
是什么让需求计划有效？
做好需求计划需要的不仅仅是电子表格和直觉。成功的组织采用协作的、数据驱动的方法。他们依赖历史数据和预测分析的结合，并使用集成的 供应链系统。
一项2024年关于联合预测的案例研究发现，当公司同时使用协作工具和分析模型时，预测准确性跃升了22个百分点。
有效需求计划的关键要素是什么？
强大的数据分析和预测技术。 这些包括统计模型、时间序列分析和人工智能驱动的算法，用于检测历史和市场数据中的细微模式。
跨部门协作。 销售、营销、运营和财务团队必须基于相同的数据和假设进行工作，以实现互联、统一的规划和预测。
与供应链流程的整合。最佳的需求计划直接反馈到生产计划和ERP或库存管理系统中，从而能够主动响应需求波动。
整合需求计划预测最佳实践
即使有合适的工具，如果没有合适的结构——尤其是明确的所有权和持续的迭代——需求计划也可能失败。领先的公司依靠这种反馈-优化-问责循环来实现 最佳性能。
- 利用技术和软件工具： 自动化和人工智能工具加速更新并实时标记异常。预测软件还可以模拟多种场景，帮助团队为一系列结果做好准备，而不是依赖单一估计。
- 建立清晰的沟通渠道： 需求计划人员应定期与销售、营销、运营和财务部门同步，以协调自上而下的预测与基层的洞察。没有这种一致性，即使使用准确的模型仍可能导致有缺陷的业务决策。
- 持续改进和反馈循环： 需求计划不是一劳永逸的任务。聪明的团队会定期重新审视假设，并纳入实际绩效数据以完善未来的预测。根据《Discover Applied Sciences》的研究，包含周期后预测审查的 协作规划框架 帮助团队实现了更高的准确性和问责制。
技术在需求计划中的作用
新技术为需求计划带来了爆炸性的可能性。缓慢的、电子表格驱动的流程现在变得自动化且精确，人为错误在很大程度上被消除了。
完全同步的数据（通过物联网设备）、人工智能驱动的预测和实时仪表板是现代需求计划的一些最强大的工具。
当今塑造需求计划的关键技术创新包括：
- 人工智能和机器学习：这些模型利用历史趋势、季节性和外部数据不断优化预测。麦肯锡报告称，在 人工智能应用 方面领先的公司，其收入增长超过行业同行的可能性要高出1.5倍。
- 自动化工具： 公司可以使用在统一数据集（跨客户档案、地域和其他细分维度）上训练的自动化因果模型和时间序列模型来 降低预测错误率。
- 实时分析：将需求信号与库存、生产和供应商数据整合的平台，帮助制造商在问题升级之前进行路线修正。
需求计划的未来趋势
需求计划正在快速发展，敏捷性（或至少重要性）远比精确性更重要。
在一个以供应链冲击、劳动力短缺和需求波动为特征的时代，灵活性至关重要。根据麦肯锡的说法，成功的组织使 用生成式人工智能进行场景规划 和决策指导，使他们能够进行路线修正并在“几小时内重新计划”，而不是花费数周甚至数月的时间。
麦肯锡一项对1400名全球领导者的更广泛调查发现， 人工智能应用 在供应链应用中正在激增。领导者们尤其被人工智能能够根据外部信号（如天气、经济数据、天气模式甚至地缘政治风险）持续调整预测的能力所吸引。
三个显著的趋势正在重塑企业进行需求计划的方式：
- 新兴技术： 人工智能、数字孪生和高级分析支持更细粒度和本地化的预测。IBM强调了需 求感知（使用政府数据或公共卫生趋势等实时输入）如何在本地层面微调预测。
- 敏捷供应链：公司正在从僵化的长期计划转向能够 随需求波动而灵活调整 的自适应系统，尤其是在使用按订单生产（MTO）和按订单配置（CTO）模式的行业。
- 可持续性考虑：更智能的需求计划可以降低碳排放并支持 ESG目标。《Discover Applied Sciences》的研究强调，集成的需求计划模型（与绿色倡议保持一致）可以带来更好的资源分配和更少的运营浪费。
其他值得关注的趋势包括更多地使用外部情报平台和更用户友好的分析平台，使所有部门的员工都能发现数据趋势并根据新兴的洞察采取行动。随着数据可访问性的提高，需求计划正在成为一个多部门的学科。
Epicor客户将需求计划付诸行动
Epicor的两个公司客户，Procon公司以及Centerline公司，展示了更智能的需求计划如何提高了利润率，并为运营工作流程带来了更高的效率和清晰度。
Procon Products 是一家正排量旋转叶片泵的制造商，使用Epicor将多个软件平台整合到一个集成销售、库存和生产数据的单一系统中。
凭借更准确的需求可见性和简化的运营，他们减少了手动流程，提高了计划准确性，从而减少了停机时间并加快了订单履行速度。
销售经理现在可以很好地了解哪些顶级客户产生了80%的收入；然后他们可以综合考虑这些客户的直接意见，以建立更准确的需求模型。
Centerline工程公司同样采用了 Epicor 来革新其需求计划工作流程。在原有 ERP 系统无法满足业务增长需求后，他们选择了 Epicor Kinetic 来统一并现代化其运营体系。
该平台提供了对客户订单趋势更好的洞察，使团队能够进行实时生产调整并最大限度地降低库存过剩风险。在实施Epicor后，Centerline通过优化公司82%岗位的工作流程，实现了10%的生产率提升。
更智能的需求规划从Epicor开始
拥抱现代需求规划中固有不确定性的制造商，比那些抗拒创新与变革的企业更有可能蓬勃发展。现有技术与工具能够有效提升库存效率、降低成本，并更好地应对不断变化的客户需求。
Epicor为制造业领导者提供了一个为精确性而构建的平台。凭借人工智能增强的预测、实时数据集成以及来自Procon和Centerline等公司的已验证成果，Epicor帮助您将需求计划转化为您的下一个竞争优势。
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