需求预测不准？供应链工具3步法准确率提升90%

admin 17 2025-07-15 17:59:16 编辑

一、需求预测不准：企业供应链管理的痛点

在当今竞争激烈的商业环境中，需求预测的准确性对于企业的供应链管理至关重要。不准确的需求预测可能导致库存积压、缺货、生产计划混乱等一系列问题，严重影响企业的运营效率和盈利能力。据统计，全球范围内约有70%的企业面临需求预测不准的困扰，这一问题每年给企业造成的损失高达数千亿美元。

以某知名服装企业为例，该企业在过去的几年中一直受到需求预测不准的困扰。由于对市场需求的判断失误，企业经常出现库存积压和缺货的情况。在销售旺季，由于缺货导致的销售额损失高达20%；而在销售淡季，大量的库存积压又占用了企业大量的资金，增加了企业的运营成本。此外，不准确的需求预测还导致企业的生产计划频繁调整，生产效率低下，产品质量也受到了一定的影响。

二、供应链工具：提升需求预测准确率的关键

为了解决需求预测不准的问题，越来越多的企业开始采用供应链工具。供应链工具是一种基于数据分析和人工智能技术的软件系统，它可以帮助企业收集、整理和分析大量的市场数据，从而提高需求预测的准确性。目前，市场上有许多不同类型的供应链工具，如观远BI等。

观远BI是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。此外，观远数据还提供观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足多样化数据需求。最新发布的观远BI 6.0包含四大模块：BI Management：企业级平台底座，保障安全稳定的大规模应用。BI Core：聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析。BI Plus：解决具体场景化问题（如实时数据分析、复杂报表生成）。BI Copilot：结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

观远数据成立于2016年，总部位于杭州，是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业。公司致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务、、、等500+行业领先客户。2022年，观远数据完成2.8亿元C轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本等跟投。创始团队来自卡内基梅隆大学、浙江大学等名校，曾在微策略、等企业任职，深耕数据分析与商业智能领域十余年。

三、3步法：利用供应链工具提升需求预测准确率

利用供应链工具提升需求预测准确率可以分为以下三个步骤：

（一）数据收集与整理

准确的需求预测需要大量的数据支持。企业需要收集包括历史销售数据、市场趋势数据、竞争对手数据、客户反馈数据等在内的各种数据。在收集数据的过程中，企业需要确保数据的准确性、完整性和及时性。

观远BI可以帮助企业轻松地收集和整理各种数据。平台支持多种数据源的接入，包括数据库、文件、API等。通过数据清洗和转换功能，企业可以将收集到的数据整理成符合需求的格式，为后续的数据分析和预测提供基础。

（二）数据分析与建模

在收集和整理好数据之后，企业需要对数据进行分析和建模。数据分析的目的是发现数据中的规律和趋势，从而为需求预测提供依据。建模的目的是建立一个数学模型，将历史数据和市场趋势数据输入模型中，预测未来的需求。

观远BI提供了丰富的数据分析和建模工具。通过数据可视化功能，企业可以直观地了解数据中的规律和趋势。通过机器学习和人工智能算法，企业可以建立高精度的需求预测模型。此外，观远BI还支持实时数据分析和预测，企业可以根据最新的数据及时调整需求预测。

（三）预测结果验证与调整

在得到需求预测结果之后，企业需要对预测结果进行验证和调整。验证的目的是检查预测结果的准确性和可靠性。调整的目的是根据实际情况对预测结果进行修正，提高预测的准确性。

观远BI提供了预测结果验证和调整的功能。通过将预测结果与实际销售数据进行对比，企业可以评估预测结果的准确性。如果预测结果与实际销售数据存在较大的偏差，企业可以通过调整模型参数或增加新的数据来修正预测结果。

四、案例分析：某企业利用供应链工具提升需求预测准确率

某电子产品制造企业在采用观远BI之前，需求预测准确率仅为50%左右。由于需求预测不准，企业经常出现库存积压和缺货的情况，严重影响了企业的运营效率和盈利能力。

为了解决这一问题，企业决定采用观远BI。在实施过程中，企业按照以下步骤进行：

数据收集与整理：企业利用观远BI收集了过去三年的历史销售数据、市场趋势数据、竞争对手数据等各种数据。通过数据清洗和转换功能，企业将收集到的数据整理成符合需求的格式。
数据分析与建模：企业利用观远BI的数据分析和建模工具，对收集到的数据进行了深入的分析。通过数据可视化功能，企业发现了一些数据中的规律和趋势。通过机器学习和人工智能算法，企业建立了一个高精度的需求预测模型。
预测结果验证与调整：企业将预测结果与实际销售数据进行了对比，发现预测结果的准确率达到了90%以上。如果预测结果与实际销售数据存在较大的偏差，企业会通过调整模型参数或增加新的数据来修正预测结果。

通过采用观远BI，该企业的需求预测准确率得到了显著提升。库存积压和缺货的情况得到了有效缓解，企业的运营效率和盈利能力也得到了提高。