白电巨头产品管理部陈部长的烦恼
很快又到了最终产品需求计划提交的日子，陈部长开完会拖着疲累的身体回到办公室，他打开电脑的Excel表格，发现要下市的型号A还在预测样表上，已上市的新品B却没有出现。而且，对型号C的需求，渠道拓展部、销售部各自提交的预测值差距很大，究竟要以哪个部门为准呢?
这时，陈部长又想到刚刚会议前，渠道拓展部打电话跟他讨论合作伙伴苏宁会在一个月后进行全国促销计划，可能会造成促销产品D出现爆单的风险，所以明天最好和供应链人员沟通一下，重新调整预估量。
看着眼前的Excel表，陈部长叹了口气，心想：如果有一个系统，会综合产品的上下市计划以及各方数据，智能、自动、科学地提供所有品类的预测值，那该多好……
引入智能协同的销售预测系统，让决策更准确
现在，这家白电巨头通过在前端的订单管理系统中整合SFS(Sales Forecast System)销售预测系统，能够轻松利用各种科学的预测模型，为不同部门提供准确、合理的系统建议值，极大提高了决策的质量和速度。
如果填报的预测值与系统建议值有较大差异，该系统还会自动提示填报异常原因。这样，总部在进行产销协同讨论时，就能一目了然地看到各部门的预测依据，从而让需求计划更真实可靠。
有了科学化预测还不够，该企业同时利用该系统建立了一个重要的协同预测流程，即在同一个目标下, 共同计划、共同决策、共同负责。
原先，公司各部的销售预测是各自为战，由于决策依据和个人经验存在差别，从产品、渠道、销售等不同部门提交的预测数据往往各不相同。究竟以哪方为基准用于未来生产排程?没有一个合适的方法，最后只能靠拍脑袋做决定，而且一旦发生问题, 也容易相互推诿。
如今，公司各部门各层级在系统中依序提报，系统会根据历史预测的准确度，对各个部门提报的预测值给予不同的权重，产生一个协同建议值，产品计划人员会把这个参考值作为依据，来决定最终的预测结果，如下图所示。
梳理杂乱的数据，实时追踪市场变化
在优化预测流程的过程中，该系统的提供方联合通商科技以咨询顾问的形式，协助这家企业完成了大量数据的收集和分析工作。
以冰箱品类为例，经过分类梳理后发现，总计600多个型号中，仅58个型号就占据了42%的销量，228个型号占据53%，剩余近一半的型号其实并没有任何销售量。这也是导致预测准确率低的一大原因。
“把产品的品类管理、上下市计划等与需求预测做好整合，不仅能让预测准确度提升，更能提高供应链的整体运作效率。比如停止销售那些周销售低于10台的型号, 这样不但能降低成品和物料的库存，也能提升资金的有效运用与流动。”联合通商科技供应链规划与数据分析资深顾问杨雅琦介绍说。
现在，通过对数据的梳理及导入，销售人员在系统上能简单、直观地了解产品的历史销售情况以及未来的销售趋势，而不再像过去那样单纯依据个人经验和直觉。在库存管理方面，系统能够根据市场变化和用户需求，动态地提供最佳库存，协助企业及时调整采购量，大大降低供应链成本。
打通端到端的供应链，完成人单合一体系的闭环
该白电巨头早在2007年就开始启动“人单合一”的变革，提出零库存下的即需即供的目标。
所谓的“人单合一”，可以简单理解为“人”就是员工，“单”就是用户，“人单合一”就是把员工和用户连到一起，把各个订单所承载的责任下发给相关员工，让员工对各自的订单负责。
但在以前，从需求下发到生产排单时，供应部门、生产单位等只能获得一个笼统的总数，一线员工并不接触用户需求，无法实现真正的人单合一。
如今有了SFS销售预测系统的支持，预测值会由上往下分解到具体的客户和渠道，让前端真实的用户需求往后端供应链层层传递。不同客户、不同渠道的优先级都将反映到生产计划之上，工厂的一线员工与每张订单对接，直接为用户负责，最终实现“人单合一“体系的闭环。
此外，该企业还通过系统自带的模型，开展中长期的预测协同，把季节性因素、促销活动等纳入考量，产生T+3、T+6、T+13周的预测值，便于提前对物料、运输做好规划，调整产能，缩短交货期，更好地以市场需求来驱动整个供应链管理。
结语
借助智能的销售预测系统，这家白色家电巨头打通了端到端全流程，让用户的需求有效衔接后端排产，构建起直面市场真实需求的供应链协同管理模式。
目前，该企业的销售预测精准度平均提升50%以上，特别是周的基本型号预测准确度可以达到约80%。相比国外同行约70%的平均水平，遥遥领先。而渠道预测准确率也由T+3的40%提升至T+3与T+6周均能到达60%以上。
预测准确度的提升也拉动了供应链的运转效率。企业的计划协同时间由7小时减少为4小时， 订单承诺时间从原先的2天最多可缩短到3小时，订单满足率由91%提升至96%。
