成品预测流程是多数公司供应链管理的短板，想要做好成品预测，需要顶层设计，就关键问题在销售，计划，生产等部门达成共识。

(1)需求预测需要决定的关键问题

​ 需求预测模式：是基于客户沟通/给出的产品预测还是基于历史出货数据的统计预测。

​ 预测的层级：按产品族/产品/SKU进行预测；是否要针对客户预测。

​ 预测的频次：每月还是每周滚动。

​ 预测的展望期：预测几个月的数据。

​ 预测时间颗粒度：预测数据分解为月还是周。

（2）需求预测模式

品牌商通常采用统计预测方法：一种是集中统计预测+销售调整；另一种是分区域预测+总部调整。

部件供应商部分采用统计预测，部分采用客户给出的预测；医药行业的客户一般能够提供预测，预测一般相对准确。这是因为医药品牌商会给汽车部件供应商提供滚动预测，而且相对稳定。食品行业的部件供应商多数是自行预测来备料。

（3）产品预测频次、展望期、颗粒度

预测频次：是每月一次还是每周一次滚动预测，一般是采用月预测的模式。

预测的展望期：预测的展望期是指预测下达的日期与预测需求覆盖的时间。预测有两个用途，首先是基于预测进行生产，其次是采购备料。展望期必须要长于物料的采购周期加产品的生产周期。很多企业的销售人员每个月20日给出下一个月的预测，似乎展望期是1个月，但实际上只有1周，这个时间短于采购周期。正常的预测至少应给出2个月。第一个月用于安排生产计划，第二个月的预测用于指导物料采购计划。

预测时间颗粒度：预测数据是按照年、季度、月、周还是日来展现？一般的预测是按照月，存在的问题是即使客户提供了相对准确的月度预测，还存在一个问题，一个月有4周，客户是哪周提货？对于那种大批量出货的快消品企业，这不是一个问题，简单地将月预测均分到4周就可以了，很多产品每个月就出货1次或2次，这是为了控制成品物流运输成本，很多客户都是一次购买一个月的量。如果预测需求不分解到周或旬，即使成品是按订单制造，物料必须在月初时一次购买，这也是原材料库存较高的原因之一，因此根据历史出货的数据，将预测分解到周/旬。

（4）消费品品牌商的需求计划包含4个标准步骤

第一，销售数据分析。

这一步的关键是要将产品分解到顾客层级进行分析，区分顾客是重复订货还是偶发订货，理解每个客户的订货模式、订货批次。这需要企业具备数据仓库。

对于能够预测的产品进行统计预测；对于不适合使用历史出货数据的行业与产品，开发定性预测模型。

第二，统计预测。

这一步的关键是先进行数据清洗，然后再进行统计预测，统计预测要识别产品的趋势、周期性和季节性。同时，要重点针对新产品进行预测。预测可以基于信息系统，也可以基于电子表格的宏命令。

第三，销售预测。

需要销售人员根据促销等信息，计算市场活动对正常出货的影响，并增添数据在统计预测上。同时，考虑促销对相关产品的影响，对快消品行业积累的大量的数据进行分析。笔者曾初步分析过化肥行业促销的影响。

第四，产销平衡。

根据成品的保质期、客户要求、库存成本、销售的季节性、产品的可预测性、制造成本摊销等做出产销平衡决策。

合成材料的计划模式与品牌制造商大体的流程相同，区别在于缺少了促销计划。

（5）采用客户信息的预测流程

如果产品主要是少量客户，而且客户可以提供稳定预测，则采用这种模式，预测频次是一月一次，由销售人员给出；预测展望期是2个月，预测的颗粒度是按周或旬。预测是在产品—客户上。预测流程如表1-3所示。

表1-3 预测流程