这里引用了理查德·蔡司教授在其《生产运作与管理》一书中对预测模型选择指南的分析。如表3-3所示。

表3-3 预测模型选择指南

这里提到的短期，中期长期等术语，是相对于所讨论问题而言的。在商业预测中，短期通常指3个月内，中期通常指4~12个月，长期是指1~5年。

最常用的3种方法是移动平均值、指数方法和季度指数法。

在实践中，笔者发现一个有趣的问题：国内做预测的都喜欢用移动平均，例如过去3个月平均值，有些企业会增加系数，靠近的月份系数大一些，例如某公司的预测=(N-3)×0.2+(N-2)×0.3+(N-1)×0.5。移动平均值按照统计学原理来说并不是无偏统计，但这种方法直观好学习，计算简单，而且与其他部门沟通时容易理解。

外国人喜欢使用指数方法，笔者在外资企业工作时，外资企业的计划员都喜欢用指数方法，别人问预测计划员数据怎么来的，他会告诉你是系统计算出来的。如果你敢问他预测原理，他会用一堆公式压倒你。

对于有季节性的产品销售，移动平均值就不适用了，但温特指数法又过于复杂，笔者曾经尝试过使用温特指数平滑法，但得到的系数自己都不敢使用。在实践中，笔者使用的是一种叫“月度指数平均值的方法”，就是依据过往2年的数据，计算出每个月的销量占总销量的百分比。然后用过去3个月的销量和月度系数，以及未来的每个月的系数，来计算未来每个月的销量。如表3-4所示。

表3-4月度指数平均值的方法

单位：件

SAP的统计预测界面如图3-2统计预测，计划员可以选择不同的统计预测模型，此处选择的是AVERAGE SHORT模式，就是过去4个月的平均值。

图3-2 SAP的统计预测界面

预测计划员可以在统计预测的基础上做出因果分析并在SCO ADJUSTMENT forecast 行做出调整，从而得到SCO预测。然后将数据下载到EXCEL中并发送给各区域的销售人员。销售人员会根据实际的销售情况，调整销售预测。如图3-3所示。

图3-3 SCO预测