需求預測裡的需求是什麼?
需求預測往往是不加批判地基於收到的訂單，出貨/銷售或兩者的組合的歷史。最終目標 - 衡量無約束的真實需求 - 是難以捉摸的，並不總是適合於基於訂單和出貨量的簡單公式。
由於真實需求不是直接可測量的，因此必須使用根據我們可用數據（訂單，出貨，缺貨等）構建的近似值進行預測。人們普遍認為，訂單提供了真實需求的上限，而出貨（或銷售）提供了下限，但這太簡單了。這種關係取決於在預期時間內未能滿足需求的反應。
那麼該怎麼辦？認識到測量困難，我們建議通常可以推導出“足夠接近”的真實需求的代理(替代品)，以便有助於產生沒有束縛的預測。然後，通過銷售和運營計劃或其他內部流程，將無束縛的預測與生產/採購能力和庫存可用性合併，以生成“受限制的預測”。
重要的一點是，預測績效評估應基於受限制的預測，這些預測代表了組織對考慮到供應限制後真正發生的事情的最佳猜測。我們可以可靠地衡量受限預測的準確性，將其與真正發生的事件（出貨，銷售或服務）進行比較。
公司通常將需求描述為“顧客想要什麼，什麼時候需要”，有時候還有一個附加條件，“以他們願意支付的價格，以及他們當時想要的任何其他產品”。當企業提到需求，它們意味著不受限制或真正的需求，而不考慮其滿足需求的能力。
真正的需求基本上是不可觀測的; 所以，作為一個實際問題，我們只能用可測量的數量來估計它。相反，約束需求這個術語指的是根據所需產品或服務的供應限制能夠滿足多少需求。因此，約束需求≤真實需求。
對未來足夠好的需求預測使組織能夠投資設施，設備，材料和人員配置，以最有利的方式滿足需求。規劃過程首先將需求歷史載入我們的預測軟件，目的是創建一個無約束的需求預測。在這裡，我們遇到了一個問題：我們對需求的操作定義(提出一種可以測量、量
化、具體、可重複試驗的基本說明與解釋，亦即將抽象的概念具體化)是什麼？我們測量的具體系統方法是什麼？ 公司需要知道如何衡量真實需求，以便為其預測模型提供適當的歷史記錄。
通常，您知道您的訂單，出貨量和銷售量。您知道在呼叫中心處理的電話，在零售店處理的交易以及由顧問付費的小時。您可以跟踪庫存，缺貨，訂單滿足率，後退訂單和取消訂單。儘管如此，儘管您掌握了所有這些數據，但沒有一個能夠得出確切的真實需求。
訂單與真實需求
如果客戶下單來表達他們的“需求”，並且如果製造商通過完整和準時地滿足所有訂單來完美地為客戶提供服務，那麼我們就有我們的操作定義。在這種情況下，需求=訂單=出貨量。如果公司的系統中既有訂單數據又有出貨數據，那麼我們就可以獲得歷史需求數據，用於提供我們的統計預測模型。
不幸的是，很少有組織完美地為他們的客戶提供服務 - 換句話說，訂單滿足率達到100％ - 這些訂單並不是真正需求的完美指標。如果收到的某些訂單無法在客戶所需的時間範圍內滿足，則可能會產生幾種不同的結果：
1.無法滿足的訂單可能會被公司拒絕或被客戶取消。
2.未完成的訂單可能會前滾到未來的時間段。
3.如果客戶預計短缺，他們可能會違反訂單以獲取更大份的配額。
4.如果客戶預計短缺，他們可能會扣留他們的訂單，將訂單更改為不同的產品，或將訂單重定向到替代供應商。
在第一種情況下，取消或拒絕的訂單可能不會出現在需求歷史文件中。這一疏忽意味著當期訂單將低估真實需求。
在第二種情況下，提前滾動的訂單出現在一個時間段內，晚於客戶需求的時間，所以在未來的時間段中真實的需求被誇大了。也就是說，訂單既出現在原始時間段中，也出現在未來時間段中，直到需求被滿足或訂單被取消。
在第三種情況下，精明的客戶（或銷售代表）預計產品稀缺將導致供應商施加分配公式（例如“將所有訂單滿足50％”），現在將令訂單膨脹 - 例如達到真實的兩倍需求。
第四種情況下，維持或重新定向的訂單是特別有害的。現在，所需產品的歷史訂單不包括預扣訂單，再次低估了真實需求。顧客可能真的想要你的產品，但是由於沒有訂單，需求不會反映在你的歷史數據中。更糟糕的是，如果顧客因為原始產品短缺而訂購了他們真正想要的產品以外的產品，那麼這種“次佳”或替代產品的訂單會高估替代產品的真實需求。
最後，在長期供應短缺時期（由於供應問題或需求遠高於預期），客戶可能會去其他地方，並且所有關於他們需求的信息都會丟失。
常常假設訂單提供了一個上限（即等於或大於真實需求），但這裡指出的四種情況表明訂單和真實需求之間沒有簡單的算術連接。 在情況1和4中，訂單會低估需求; 在情況2和3（有時也是4）中，訂單會誇大需求。
出貨和銷售與真實需求
與訂單一樣，在使用貨件來表示需求方面也存在問題。 出貨量通常被認為是真實需求的下限; 即小於或等於真實需求。 因此，出貨和訂單被認為分別代表真實需求的下限和上限（例如，Chockalingam，2009）。
我們在上面已經註意到案例1和案例4表明訂單可以低估真實需求。 此外，在情況2中，出貨量可能超過真實需求。 發生這種情況時，未填充訂單將滾動到未來時間時段中，然後滿足; 那麼這批貨物在它最終發貨的時間段內超過了真正的需求。 同樣，在案例4中，“次優”產品的出貨量誇大了替代品的真實需求。
尋求真實需求的操作定義
更複雜的 - 但不一定更好的 - 真正需求的操作性定義可以通過一些混合的訂單和出貨來構建。例子包括：
1. 需求 =（出貨+訂單）/ 2
2. 需求 = 出貨 + 增量短缺
3. 需求 = 出貨 + 最近的短缺
第一個公式將需求定義為訂單和出貨之間的中間位置。如果訂單為 120，出貨為 100，那麼需求= 110。它簡單地“拆解差異”，通過假定一半的短缺代表合法需求，而其餘的則由於訂單操弄或其它小花招。
第二個公式避免了過度計算重複性短缺滾動，只增加了貨物短缺的增加。因此，如果時間段 t 的短缺為20，並且時間段 t + 1 的短缺再次為 20，則需求=時間段 t + 1 的出貨量（短缺量20未從前一時間段增加）。如果 t + 2 期的短缺為 25，則 t + 2 期的需求為 +5（因為從20增加到25的增加了5單位的短缺）。
第三個公式還可以避免重複計算重複的短缺，在這種情況下，只需要包括在時間段結束時仍然顯示的那些短缺。一個月的需求將包括當月的所有出貨+僅上週的未出貨訂單。例如，如果四周的月份短缺為 10, 20, 40 和 30，那麼該月的總需求量將是出貨量+30（上週的短缺）[因為需求可能一直遞延]。
下表說明了一個月期間的各種需求定義（Gilliland，2003）。
如果這不夠複雜，大多數 ERP 系統會為每個訂單保存多個日期。這些可能包括訂單登錄入日期，訂單承諾日期，修訂承諾日期，實際出貨日期和客戶收貨日期。即使公司就如何使用訂單和貨運數據達成共識，在這些日期之間進行選擇也會增加定義需求的難度。
Chockalingam（2009）闡述了計算真實需求的兩種方法，從觀察到的訂單（訂單）或觀察到的（總）出貨開始：
觀察到的預訂(訂單)
- 遠期交貨要求
- 客戶訂單誇大的部份
=真實需求
觀察到的（淨）出貨量
+削減（未被滿足而被取消的訂單）
+缺貨（下了一个订单，但是对方却没有足够的库存来现货供应）
- 結轉（上次應該出貨轉到現在才出）
=真實需求
但是，由於客戶訂單變幻莫測，這些不會產生真正需求的可操作定義。首先，我們不太可能知道“誇大的客戶訂單”的程度。“削減”的數量是訂單的數量的函數 - 但我們在上面看到，訂單不是真實需求的可靠指標。
總而言之，對於每個組織來說，一個合適的需求操作定義可能是獨特的，並且在給定可用數據的情況下可能難以構建。對於製造商來說，客戶訂單可能與真實需求不一樣，也不是真正需求生產商實際運送的。對於零售商來說，實際上出售的貨物可能與真正的需求不一樣。例如，顧客可能無法在商店中找到他們想要的東西（由於缺貨或商品陳列和佈局不佳的問題），因此存在真正的需求，但沒有銷售記錄。在這種情況下，他們可能會購買替代產品，為此我們將記錄一次銷售，儘管沒有原始需求。
確定服務的真實需求也同樣令人煩惱。我可能希望留在一個便宜的酒店，但我的首選是賣完了j我被迫必須升級。或者，我可能會打電話給有線電視公司抱怨我的電視接收，但只是在試圖通過他們的語音菜單系統進行溝通時，我沮喪地掛斷電話。
實際上，雖然我們無法確切知道真正的需求究竟是什麼，但我們經常可以近距離地將該概念用於預測和組織規劃。對於在滿足訂單方面做得很好的製造商（比如說98％以上），那麼出貨量，訂單和真實需求幾乎是一樣的。同樣，如果零售商的貨架已經在完全填滿狀態（或幾乎如此），則銷售點數據（收銀機收據）可能是真實需求的充分表現。無論我們能否提供真實需求的準確代表，逼近真實需求所產生的誤差與預測模型誤差相比可能會顯得渺小。
為了捕捉真實需求的完美歷史而做出英勇的努力不可能導致預測的顯著改善，並且可能不值得努力。
真實對比於受限預測
真實（不受限制）需求的預測為規劃過程提供了正確的起點（例如，參見Wallace和Stahl編著的“S＆OP如何手冊”，2008年）。無約束的預測為供應鏈提供了對未來客戶需求的無限預測，使組織能夠採取行動來滿足這一需求。如果未來的需求預計超過當前可用的供應量，該組織可以僱傭工人或增加班次，建設新設施或外包生產。
或者，組織可以採取措施將需求降低到可以達到的水平，例如通過提高價格，放棄客戶或消除銷售渠道。規劃過程的輸出是受限預測，它考慮了預期的供應限制。受限預測通常不是通過預測軟件中的統計模型生成的，而是通過組織的計劃過程確定的。它表示預期的出貨量，或預期的銷售量，或將提供的預期服務。它代表了組織對真正發生的事情的最佳猜測 - 所提供的貨物，銷售或服務將會是什麼。
真實與受限預測之間的任何差距都是管理客戶服務的有用信息。例如，當製造商預計短缺時，可以聯繫客戶，並將他們的需求重定向到未來日期（當他們的需求可以被滿足時）或替代產品。
如果事先知道這些訂單無法填補，那麼管理層就不能繼續徵求訂單。
評估預測準確性並進行財務預測
由於我們無法可靠地衡量真實的需求，因此我們不應該根據我們的嘗試來評估預測的準確性。 “真實需求”預測仍然是一個有價值的目的 - 作為規劃過程的起點 - 但任何關於其準確性的報告都會立即受到懷疑。
相反，評估受限需求預測的準確性是恰當的。這個預測 - 我們真正期望的出貨，出售或服務 - 將根據真正發生的情況進行評估。與真實需求的模糊測量不同，組織應該能夠毫不含糊地衡量運送或出售的實際內容或提供的服務數量。
規劃人員認識到無約束和有約束的預測之間的差異非常重要。規劃過程應始終以無約束的預測開始，儘管可能是模糊的預測，因為這代表了潛在的機會。當未來需求似乎超過未來供應量時，組織可以採取措施增加供應並滿足需求（或者決定不追求或者故意減少需求）。相反，受限預測是規劃過程的結果，並記錄組織最終期望運送，出售或服務的內容。
最後一點該注意的是，應該始終從有限的預測中作出財務預測。如果您預先知道您無法滿足的任何不受限制的需求，那麼將收入進行投資是沒有意義的。
由於真實需求不是直接可測量的，因此必須使用根據我們可用數據（訂單，出貨，缺貨等）構建的近似值進行預測。人們普遍認為，訂單提供了真實需求的上限，而出貨（或銷售）提供了下限，但這太簡單了。這種關係取決於在預期時間內未能滿足需求的反應。
那麼該怎麼辦？認識到測量困難，我們建議通常可以推導出“足夠接近”的真實需求的代理(替代品)，以便有助於產生沒有束縛的預測。然後，通過銷售和運營計劃或其他內部流程，將無束縛的預測與生產/採購能力和庫存可用性合併，以生成“受限制的預測”。
重要的一點是，預測績效評估應基於受限制的預測，這些預測代表了組織對考慮到供應限制後真正發生的事情的最佳猜測。我們可以可靠地衡量受限預測的準確性，將其與真正發生的事件（出貨，銷售或服務）進行比較。
公司通常將需求描述為“顧客想要什麼，什麼時候需要”，有時候還有一個附加條件，“以他們願意支付的價格，以及他們當時想要的任何其他產品”。當企業提到需求，它們意味著不受限制或真正的需求，而不考慮其滿足需求的能力。
真正的需求基本上是不可觀測的; 所以，作為一個實際問題，我們只能用可測量的數量來估計它。相反，約束需求這個術語指的是根據所需產品或服務的供應限制能夠滿足多少需求。因此，約束需求≤真實需求。
對未來足夠好的需求預測使組織能夠投資設施，設備，材料和人員配置，以最有利的方式滿足需求。規劃過程首先將需求歷史載入我們的預測軟件，目的是創建一個無約束的需求預測。在這裡，我們遇到了一個問題：我們對需求的操作定義(提出一種可以測量、量
化、具體、可重複試驗的基本說明與解釋，亦即將抽象的概念具體化)是什麼？我們測量的具體系統方法是什麼？ 公司需要知道如何衡量真實需求，以便為其預測模型提供適當的歷史記錄。
通常，您知道您的訂單，出貨量和銷售量。您知道在呼叫中心處理的電話，在零售店處理的交易以及由顧問付費的小時。您可以跟踪庫存，缺貨，訂單滿足率，後退訂單和取消訂單。儘管如此，儘管您掌握了所有這些數據，但沒有一個能夠得出確切的真實需求。
訂單與真實需求
如果客戶下單來表達他們的“需求”，並且如果製造商通過完整和準時地滿足所有訂單來完美地為客戶提供服務，那麼我們就有我們的操作定義。在這種情況下，需求=訂單=出貨量。如果公司的系統中既有訂單數據又有出貨數據，那麼我們就可以獲得歷史需求數據，用於提供我們的統計預測模型。
不幸的是，很少有組織完美地為他們的客戶提供服務 - 換句話說，訂單滿足率達到100％ - 這些訂單並不是真正需求的完美指標。如果收到的某些訂單無法在客戶所需的時間範圍內滿足，則可能會產生幾種不同的結果：
1.無法滿足的訂單可能會被公司拒絕或被客戶取消。
2.未完成的訂單可能會前滾到未來的時間段。
3.如果客戶預計短缺，他們可能會違反訂單以獲取更大份的配額。
4.如果客戶預計短缺，他們可能會扣留他們的訂單，將訂單更改為不同的產品，或將訂單重定向到替代供應商。
在第一種情況下，取消或拒絕的訂單可能不會出現在需求歷史文件中。這一疏忽意味著當期訂單將低估真實需求。
在第二種情況下，提前滾動的訂單出現在一個時間段內，晚於客戶需求的時間，所以在未來的時間段中真實的需求被誇大了。也就是說，訂單既出現在原始時間段中，也出現在未來時間段中，直到需求被滿足或訂單被取消。
在第三種情況下，精明的客戶（或銷售代表）預計產品稀缺將導致供應商施加分配公式（例如“將所有訂單滿足50％”），現在將令訂單膨脹 - 例如達到真實的兩倍需求。
第四種情況下，維持或重新定向的訂單是特別有害的。現在，所需產品的歷史訂單不包括預扣訂單，再次低估了真實需求。顧客可能真的想要你的產品，但是由於沒有訂單，需求不會反映在你的歷史數據中。更糟糕的是，如果顧客因為原始產品短缺而訂購了他們真正想要的產品以外的產品，那麼這種“次佳”或替代產品的訂單會高估替代產品的真實需求。
最後，在長期供應短缺時期（由於供應問題或需求遠高於預期），客戶可能會去其他地方，並且所有關於他們需求的信息都會丟失。
常常假設訂單提供了一個上限（即等於或大於真實需求），但這裡指出的四種情況表明訂單和真實需求之間沒有簡單的算術連接。 在情況1和4中，訂單會低估需求; 在情況2和3（有時也是4）中，訂單會誇大需求。
出貨和銷售與真實需求
與訂單一樣，在使用貨件來表示需求方面也存在問題。 出貨量通常被認為是真實需求的下限; 即小於或等於真實需求。 因此，出貨和訂單被認為分別代表真實需求的下限和上限（例如，Chockalingam，2009）。
我們在上面已經註意到案例1和案例4表明訂單可以低估真實需求。 此外，在情況2中，出貨量可能超過真實需求。 發生這種情況時，未填充訂單將滾動到未來時間時段中，然後滿足; 那麼這批貨物在它最終發貨的時間段內超過了真正的需求。 同樣，在案例4中，“次優”產品的出貨量誇大了替代品的真實需求。
尋求真實需求的操作定義
更複雜的 - 但不一定更好的 - 真正需求的操作性定義可以通過一些混合的訂單和出貨來構建。例子包括：
1. 需求 =（出貨+訂單）/ 2
2. 需求 = 出貨 + 增量短缺
3. 需求 = 出貨 + 最近的短缺
第一個公式將需求定義為訂單和出貨之間的中間位置。如果訂單為 120，出貨為 100，那麼需求= 110。它簡單地“拆解差異”，通過假定一半的短缺代表合法需求，而其餘的則由於訂單操弄或其它小花招。
第二個公式避免了過度計算重複性短缺滾動，只增加了貨物短缺的增加。因此，如果時間段 t 的短缺為20，並且時間段 t + 1 的短缺再次為 20，則需求=時間段 t + 1 的出貨量（短缺量20未從前一時間段增加）。如果 t + 2 期的短缺為 25，則 t + 2 期的需求為 +5（因為從20增加到25的增加了5單位的短缺）。
第三個公式還可以避免重複計算重複的短缺，在這種情況下，只需要包括在時間段結束時仍然顯示的那些短缺。一個月的需求將包括當月的所有出貨+僅上週的未出貨訂單。例如，如果四周的月份短缺為 10, 20, 40 和 30，那麼該月的總需求量將是出貨量+30（上週的短缺）[因為需求可能一直遞延]。
下表說明了一個月期間的各種需求定義（Gilliland，2003）。
如果這不夠複雜，大多數 ERP 系統會為每個訂單保存多個日期。這些可能包括訂單登錄入日期，訂單承諾日期，修訂承諾日期，實際出貨日期和客戶收貨日期。即使公司就如何使用訂單和貨運數據達成共識，在這些日期之間進行選擇也會增加定義需求的難度。
Chockalingam（2009）闡述了計算真實需求的兩種方法，從觀察到的訂單（訂單）或觀察到的（總）出貨開始：
觀察到的預訂(訂單)
- 遠期交貨要求
- 客戶訂單誇大的部份
=真實需求
觀察到的（淨）出貨量
+削減（未被滿足而被取消的訂單）
+缺貨（下了一个订单，但是对方却没有足够的库存来现货供应）
- 結轉（上次應該出貨轉到現在才出）
=真實需求
但是，由於客戶訂單變幻莫測，這些不會產生真正需求的可操作定義。首先，我們不太可能知道“誇大的客戶訂單”的程度。“削減”的數量是訂單的數量的函數 - 但我們在上面看到，訂單不是真實需求的可靠指標。
總而言之，對於每個組織來說，一個合適的需求操作定義可能是獨特的，並且在給定可用數據的情況下可能難以構建。對於製造商來說，客戶訂單可能與真實需求不一樣，也不是真正需求生產商實際運送的。對於零售商來說，實際上出售的貨物可能與真正的需求不一樣。例如，顧客可能無法在商店中找到他們想要的東西（由於缺貨或商品陳列和佈局不佳的問題），因此存在真正的需求，但沒有銷售記錄。在這種情況下，他們可能會購買替代產品，為此我們將記錄一次銷售，儘管沒有原始需求。
確定服務的真實需求也同樣令人煩惱。我可能希望留在一個便宜的酒店，但我的首選是賣完了j我被迫必須升級。或者，我可能會打電話給有線電視公司抱怨我的電視接收，但只是在試圖通過他們的語音菜單系統進行溝通時，我沮喪地掛斷電話。
實際上，雖然我們無法確切知道真正的需求究竟是什麼，但我們經常可以近距離地將該概念用於預測和組織規劃。對於在滿足訂單方面做得很好的製造商（比如說98％以上），那麼出貨量，訂單和真實需求幾乎是一樣的。同樣，如果零售商的貨架已經在完全填滿狀態（或幾乎如此），則銷售點數據（收銀機收據）可能是真實需求的充分表現。無論我們能否提供真實需求的準確代表，逼近真實需求所產生的誤差與預測模型誤差相比可能會顯得渺小。
為了捕捉真實需求的完美歷史而做出英勇的努力不可能導致預測的顯著改善，並且可能不值得努力。
真實對比於受限預測
真實（不受限制）需求的預測為規劃過程提供了正確的起點（例如，參見Wallace和Stahl編著的“S＆OP如何手冊”，2008年）。無約束的預測為供應鏈提供了對未來客戶需求的無限預測，使組織能夠採取行動來滿足這一需求。如果未來的需求預計超過當前可用的供應量，該組織可以僱傭工人或增加班次，建設新設施或外包生產。
或者，組織可以採取措施將需求降低到可以達到的水平，例如通過提高價格，放棄客戶或消除銷售渠道。規劃過程的輸出是受限預測，它考慮了預期的供應限制。受限預測通常不是通過預測軟件中的統計模型生成的，而是通過組織的計劃過程確定的。它表示預期的出貨量，或預期的銷售量，或將提供的預期服務。它代表了組織對真正發生的事情的最佳猜測 - 所提供的貨物，銷售或服務將會是什麼。
真實與受限預測之間的任何差距都是管理客戶服務的有用信息。例如，當製造商預計短缺時，可以聯繫客戶，並將他們的需求重定向到未來日期（當他們的需求可以被滿足時）或替代產品。
如果事先知道這些訂單無法填補，那麼管理層就不能繼續徵求訂單。
評估預測準確性並進行財務預測
由於我們無法可靠地衡量真實的需求，因此我們不應該根據我們的嘗試來評估預測的準確性。 “真實需求”預測仍然是一個有價值的目的 - 作為規劃過程的起點 - 但任何關於其準確性的報告都會立即受到懷疑。
相反，評估受限需求預測的準確性是恰當的。這個預測 - 我們真正期望的出貨，出售或服務 - 將根據真正發生的情況進行評估。與真實需求的模糊測量不同，組織應該能夠毫不含糊地衡量運送或出售的實際內容或提供的服務數量。
規劃人員認識到無約束和有約束的預測之間的差異非常重要。規劃過程應始終以無約束的預測開始，儘管可能是模糊的預測，因為這代表了潛在的機會。當未來需求似乎超過未來供應量時，組織可以採取措施增加供應並滿足需求（或者決定不追求或者故意減少需求）。相反，受限預測是規劃過程的結果，並記錄組織最終期望運送，出售或服務的內容。
最後一點該注意的是，應該始終從有限的預測中作出財務預測。如果您預先知道您無法滿足的任何不受限制的需求，那麼將收入進行投資是沒有意義的。
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