2020年2月29日，我在一個ERP用戶交流群里做了一個視頻直播分享《供應鏈實戰中的需求預測》，以下為視頻

我分享的主題是供應鏈實戰中的需求預測思路。（只談思路，不談管理。）

首先，在我們供應鏈實踐中，不是所有的需求都值得做預測。

我提出一個以數據的穩定性為橫坐標，以數據量的多少為縱坐標的 “需求可預測矩陣”，來判定需求值不值得做預測。

數據穩定性強且歷史數據較多的第一象限產品（成熟產品），是我認為最值得做需求預測的。這類產品的需求預測，按以下四個步驟進行。

第一步，以時間序列做初步預測。

當有三個季節長度的數據量時，建議使用Holt-Winters三參數指數平滑法，當只有1-2個季節長度數據量時，建議使用移動平均法。2-3個季節長度，根據實際需要選擇Holt-Winters三參數指數平滑法或移動平均法。

第二步，定量調整。

如果有足以支撐進行回歸分析的數據，回歸分析法是最好用最可靠的定量調整方法。否則，建議人工系數進行調整。

第三步，定性調整。

定性調整我主要介紹了專家意見加權評估法，以及它的具體操作步驟。

第四步，預測糾偏。

預測總是不準的，我們需要以預測糾偏來應對預測結果的不確定性，預測糾偏的過程一般為發現偏差、糾正偏差和記錄修正持續改善。