爱华网提要：即便最佳预测工具也无法真正地预知需求，所建立的供应链必须随市场而动视窗：跟供应链伙伴共担错误预测的风险，并不能够改善预测本身，但它能减轻预测错误的后果，并为所有贸易伙伴带来更高的预期盈利。
供应链经理所面临的主要挑战，是在合适的时间和地点，提供合适数量的合适产品。如果库存过少，顾客就会空手离开，心生不满；库存过多，折扣和甩卖成本又会上升。问题在于，需求已知前就必须设计、生产、订购产品。
有许多可靠的统计模型可帮预测者的忙，但它们并非十拿九稳。并且，随着全球市场的复杂程度不断增高，预测的前景似乎只会愈加黯淡。
但是，企业可以减轻预测行为中的固有风险——办法是建立假定需求变化的供应链，这种供应链具有迅速响应此类变化的内在能力。以下步骤提供了做到这一点的框架。
1. 通过区间预测扩大范围
先进企业已不只为获取单个需求数据，而是转向预测潜在结果的区间。他们估测未来需求的可能范围，并利用高端和低端数据指导合同条款和应变计划。这种做法也促使企业从“结果不确定”或“结果包含多种可能”的角度展开思考。例如，福特公司为产品销售制定了区间预测，将其纳入公司资本资产规划流程。预测数据不断更新（每月、每季度或每年，取决于应用状况），通常当预测期临近时，预测区间就会缩小。该汽车制造商专注于发生几率超过16.7%的结果。其他企业则利用区间预测创建三种假设：最有可能的需求、高需求、低需求。
区间预测的结果还运用于签订弹性合同和采购战略中。弹性合同订明绩效期望值的区间，让企业具有内在伸缩余地，可以根据需求提高或降低产量。在某份典型的供应合同中，惠普公司要求：供应商应当有能力在提前两周得到通知的条件下，将产量提高50%；在提前一个月得到通知的条件下，将产量提高100%。
2. 通过风险集中建立起弹性
企业可采取几种集中风险的办法：总体预测
总体预测比单个预测更为准确，因为随机误差往往会彼此抵消。在上世纪90年代中期，卡迪拉克在其重要市场之——佛罗里达州改变了自己的分销战略。卡迪拉克不再允许经销商订购他们自认为顾客想要的汽车，而是只把样车发往经销网点。当顾客订购时，汽车从卡迪拉克的分销中心连夜运送到相关经销商。这项变动让卡迪拉克能从佛罗里达的所有经销商那里汇集需求预测数据，而不是依靠单个经销商提供较为有限的预测。本质上，总体预测比任何单个经销商的预测都更为准确。结果，顾客服务大有改善。在75%的时候，分销中心都能完全提供顾客所要的车型。对大多数订货来说，卡迪拉克能够向其顾客提供隔夜送达的服务，对特殊订货则可提供3周送达的服务。以前，完成订单可能长达8周。
减少产品可变度
大量的产品配置方式，增加了预测难度。例如，2000年奔驰E款车型的可能变化种类多得惊人，达到39000亿种。显然，这超过公司真正能备货的数量。相反，2000年，本田公司为其热门的“雅阁”车型只提供529种组合方式，该公司的做法是提供“成套”选择，而不是大杂烩式的附加配件。使用套件，能够更好地集中风险，降低可变度，由此改善预测，带来更高的顾客满意度和更低的库存储囤成本。该策略中的“风险集中”，是把众多潜在顾客的需求综合为少数几个产品类型。这种策略的难题在于，要确保范围较为有限的选项能满足绝大多数顾客的要求。
减少部件可变度
另一个常见的风险集中策略，是减少用来制造产品的部件数量。如果多种产品共享相同的部件，企业就可以综合产品预测数据，以产生总体上更准确的预测结果。对各种产品的部件需求做出详尽分析之后，英特尔公司的系统集团将其所需的20000个不同部件编号减少至500个。3. 缩短预测的时间范围
如果时间范围较小，预测未来就会更容易。而缩短从产品概念化到引入市场的周期，会压缩企业需要预测的时段。产品上市所包含的主要步骤，包括开发、增量、生产及分销。为缩短各步骤所包含的周期，许多企业专注于迅速制定雏形，以加快产品开发；迅速配备工具以加快增量流程；迅速制造以加快生产流程。与之相伴随的是，可以同时执行多项开发任务，并让多个群体介入每个步骤。例如，每个新产品开发循环，都包含制造人员和供应商的参与，并由采购与物流部门提供意见。
有些企业，比如朗讯科技，通过创建单一供应链组织实现同步化。其他企业则利用物理地点的接近。香港联泰控股公司正在中国华南城市东莞开发纺织品“供应链之城”。这片巨大的场地容纳了纺织品供应链的所有阶段，使得丽诗加邦公司那样的客户能减少其上市所需时间。这样做，目标在于缩短周期性设计流程，并且将从产品概念到产品上柜的时间从目前的10至50周缩短至60天以下。
4. 预先测试
时尚品零售店，比如经销女鞋的Nine West公司面临常见的预测难题：每次推出新款的时候，需求都是未知的，因为该型号并无历史销售模式可循。对Nine West来说，结果就是：热门款式供不应求，而难卖鞋品却积压存货，迫使零售店打折。冷门货被送往代销店和折扣商店。
为改善预测，并将制造决策建立在销售数据的基础上，Nine West公司建立了一套新流程。新款式的头1000双鞋空运至5个美国样板店，在那里，对它们的销售状况进行若干天监控。随后，以该项信息为指标预测整个产品系列的销售情况。如果销售超过预期，该零售商就提高产量；如果销售低于预期，则降低产量。如果某款鞋在试销中惨遭败绩，Nine West公司就会停止生产，把已经制造出来的鞋直接送往代销店和折扣店，节省在其自家商店之间往来运输的成本。
5. 跟贸易伙伴协作
贸易伙伴所拥有的知识，能帮助供应商和顾客更好地做出预测。沃尔玛在80年代认识到，向其供应商提供数据，会帮助自己提高效率，降低成本，并随之降低价格。为达到这个目的，沃尔玛在90年代早期开发了被称为“零售连接”的电脑软件。借助这种工具，人们能安全调用详细的每日实时销售数据、趋势分析以及其他信息，供沃尔玛的众多供应商使用。实际销售数据有助于供应商了解自身产品的真实需求，而无须考虑零售店的订货模式，从而有助于消除“长鞭效应”的一大起因。此类数据能帮助供应商更好地规划自己的生产、促销和产品引入。
要解决预测难点，光共享数据还不够，还需要一套明辨差异，修正贸易伙伴预测数据的合作流程，以便协调他们的行动。长年以来，已经开发出多种此类流程。由零售商和套件消费品制造商组成的产业联盟所开发的“协作规划、预测及补货”（CPFR）流程，是最为全面的办法之一。CPFR流程要求共享销售及订购预测数据，并创建流程以识别出数据不符的例外情况。然后解决这些例外，让流程得以重复。
在全英国开设700多家店铺的超级杂货店（Superdrug Stores）公司，跟强生公司一起于2000年推出了CPFR试点项目。结果，超级杂货店公司的库存水平下降了13%，店内货品在场率提高了1.6%，并且改善了跟强生的关系。
6. 共担风险
虽然跟供应链伙伴共担错误预测的风险，并不能够改善预测本身，但它能减轻预测错误的后果，并为所有贸易伙伴带来更高的预期盈利。可以采取多种形式，将风险共担纳入供应合同中，这包括回购、收入分享以及真正基于选项的合同。风险共担安排最常见的一种形式是协议回购。例如在书籍产业中，出版商从零售商处回购未售出书籍，从而分担了库存过多的风险。这鼓励零售商不必在订购书籍时过于保守，而且还提高了供应商和零售商双方的营利潜力。同样，当推出新型号令某产品价格下跌时，消费电子产业中的制造商，除采取其他手段外，还可能向零售商提供补偿。
对零售商来说，此类安排是有利的，因为拥有较高的库存，使得他们能在需求较旺时出售更多产品。同时，如果产品销售不佳，必须低于成本价打折时，他们会从制造商那里得到财务资助。
对制造商来说，这些安排行之有效，因为制造商能预先售出更多产品，并有更好的机会提高销售量。即便他们必须承担销售量低迷的一部分风险，其预期盈利仍更高。
注：Yossi Sheffi是麻省理工学院土木与环境工程学及工程系统学教授，并担任麻省理工学院运输与物流中心主任。
附文：
惠普公司的结合战略多家公司将风险集中和缩短预测时间范围这两个概念结合起来，采取了迟延或较晚实施差异化的战略。拿惠普公司来说。该公司在其温哥华和新加坡的工厂里制造深受欢迎的Deskjet和Deskwriter打印机，随后将产品分销到美国、欧洲和亚洲。但要在欧洲销售打印机，意味着必须预测每个国家对打印机配置的要求，例如不同的打印纸、电源插头和使用手册。6种打印机型号，加上23个不同国家配置，这意味着惠普公司必须预测138种成品打印机的需求，这导致一些国家频繁出现货品短缺，而另一些国家则供大于求。
为了在不增加库存储囤成本的情况下提高产品在场率，惠普公司重新设计了打印机，并将未加差异化的基本型打印机送往位于荷兰的一家欧洲分销中心。在那里，一旦得知本地需求后，会根据国别需要对机器加以配置。这样，惠普公司在荷兰对产品进行本地化定制时，就只按照向欧洲市场供应通用型打印机的较长周期，预测欧洲市场的总体需求，而公司对预测乃至手头订单的把握处理，也比以前改善许多。
