小贴士　预测的灵敏度和准确度

在预测中，预测的灵敏度（响应度）和准确度经常相抵触：灵敏度高了，准确度不一定高；准确度高了，灵敏度不一定高。

就移动平均法而言，灵敏度最高的就是1期移动，即拿上次的实际需求当作下次的预测。这相当于紧跟着球跑，看上去让人觉得很“响应”，却是典型的被动反应，永远没法赶上球；同时也给供应链导入频繁的变动，容易导致产能利用率低，运营成本高。用更多期数的历史数据时，移动平均法通过平均把“杂音”过滤掉，以一定的不变应“万变”，反倒增加了超前的可能。

预测要兼顾灵敏度和准确度：一味地执行导向，亦步亦趋地跟进，“响应”是很“响应”，但准确度往往不高；一味地战略导向，对正在发生的不管不顾，傲慢也会要了我们的命。两者的平衡，就是灵敏度与业务相匹配，这也是准确度最高的时候。

要知道，灵敏度本身不是计划的目的。一味追求灵敏度，会失去计划本身的意义。

人们常说，计划赶不上变化。这后面的逻辑是错的：计划不是用来“赶上”变化的，而是通过预判用来“拦截”变化的。“赶”意味着滞后，被动反应，把计划做成了执行。计划是预判，要力求去芜存菁，消除杂音，发现模式，引领执行。计划的目的有二：一要尽量准，二要尽量稳，以便给供应链注入更多的确定性，在提高服务水平的同时，也能降低运营成本，提高资产周转率。

这意味着计划得有一定的战略。战略意味着：为了长期利益，牺牲一定的短期利益；为了全局利益，牺牲一定的局部利益。遗憾的是，两种情况都会让你看上去不够“响应”，对业务的“支持力度”不够，在很多公司都是“大罪”。不过作为一名优秀的供应链专业人士，你得明白，紧跟变化的计划很少是好计划。

当然，当需求变动幅度非常大、速度非常快的时候，如有些快时尚，亦步亦趋地跟着实际跑，可能比做预测还要准确，那就不如不预测，光靠响应速度来应对。当企业规模大了，需求多了时，供应链的响应速度往往跟不上（如没有足够的富裕产能和库存），这时候就需要通过计划来改善。这又回到预测的本质：要预测，是因为供应链的响应能力不够，响应周期太长。