當(dāng)今全球供應(yīng)鏈的復(fù)雜性毋庸置疑，其日益增長(zhǎng)的不確定性意味著傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法往往難以奏效。要應(yīng)對(duì)這種動(dòng)態(tài)環(huán)境，就需要采用集成化、數(shù)字化的方法來進(jìn)行需求規(guī)劃，以提升對(duì)市場(chǎng)變化的響應(yīng)能力并增強(qiáng)供應(yīng)可靠性。

一套有效的方法論通常通過持續(xù)優(yōu)化逐步完善，其關(guān)鍵在于將銷售與運(yùn)營規(guī)劃(S&OP)與銷售與運(yùn)營執(zhí)行(S&OE)緊密結(jié)合。其目的是開發(fā)先進(jìn)的方法來捕捉需求信號(hào)，提供更具凝聚力、前瞻性的系統(tǒng)。

這些先進(jìn)的需求規(guī)劃方法能否彌合市場(chǎng)不確定性與客戶所依賴的可靠交付之間的差距？

基于綜合洞察制定需求計(jì)劃

有效的需求規(guī)劃依賴于集成的S&OP和S&OE框架，其范疇已超越基礎(chǔ)預(yù)測(cè)。這些系統(tǒng)優(yōu)先考慮需求捕獲，通過整合內(nèi)外部多元數(shù)據(jù)形成全面展望。匯聚不同數(shù)據(jù)源是一個(gè)核心要素。

經(jīng)人工智能(AI)增強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)可提供定量基礎(chǔ)。內(nèi)部銷售和產(chǎn)品管理團(tuán)隊(duì)提供重要的市場(chǎng)背景信息。直接的客戶協(xié)作通常能夠提供前瞻性指標(biāo)。來自IHS、Moody和路透社等供應(yīng)商的外部情報(bào)則可進(jìn)一步拓寬視角。這種融合有助于生成可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果，往往以“結(jié)果范圍”的形式表示，戰(zhàn)略期通常覆蓋3至18個(gè)月，從而為供應(yīng)行為和收入預(yù)測(cè)提供指導(dǎo)。

借助AI和分析提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性

盡早認(rèn)識(shí)到AI和高級(jí)分析的價(jià)值，對(duì)于提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和規(guī)劃人員效率具有顯著優(yōu)勢(shì)，特別是在突破純歷史模型局限時(shí)。具有前瞻性思維的組織通常會(huì)將AI工具應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)方法，以便構(gòu)建更具動(dòng)態(tài)性和預(yù)測(cè)性的系統(tǒng)。AI通常會(huì)整合訂單趨勢(shì)或經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)等前瞻性變量，增加歷史重復(fù)數(shù)據(jù)通常所缺乏的預(yù)測(cè)能力。

在這些場(chǎng)景中，應(yīng)用AI可以顯著提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，優(yōu)于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法。此外，AI通過自動(dòng)執(zhí)行多數(shù)部件的預(yù)測(cè)，可幫助優(yōu)化規(guī)劃資源，從而使規(guī)劃人員能夠?qū)Ｗ⒂谛枰疃确治黾爸苯优c客戶或銷售人員溝通的復(fù)雜項(xiàng)目，充分發(fā)揮其專業(yè)優(yōu)勢(shì)。完善的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施以及對(duì)第三方數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證的持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制，是成功執(zhí)行這些先進(jìn)工具的關(guān)鍵所在。

通過共識(shí)規(guī)劃培養(yǎng)信任

除數(shù)據(jù)分析外，需求計(jì)劃的真正價(jià)值往往在于組織的信任和對(duì)其數(shù)據(jù)的集體認(rèn)同。成功的組織通過協(xié)作式共識(shí)規(guī)劃建立這種信心，這個(gè)過程通常由透明的集成平臺(tái)提供支持。由于這種方法將計(jì)劃確立為集體承諾，因此最終產(chǎn)生的預(yù)測(cè)不會(huì)被視為孤立的計(jì)算，而是代表推動(dòng)責(zé)任共擔(dān)的轉(zhuǎn)變。

有效的共識(shí)規(guī)劃模式以定期的協(xié)作會(huì)議為中心，參與團(tuán)隊(duì)在會(huì)議中共同努力，以形成統(tǒng)一的理解和方向。在這些會(huì)議中，與會(huì)者將細(xì)致審核預(yù)測(cè)并深入分析需求驅(qū)動(dòng)因素。這種協(xié)作機(jī)制能夠統(tǒng)一認(rèn)知，并顯著促進(jìn)協(xié)同效應(yīng)。集成平臺(tái)（如Kinaxis）發(fā)揮著核心作用，能以單一視圖展示銷售與客戶預(yù)測(cè)、產(chǎn)品管理洞察及AI驅(qū)動(dòng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等所有輸入信息。系統(tǒng)會(huì)追蹤歷史輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，讓相關(guān)討論始終以數(shù)據(jù)為依據(jù)。這種透明性有助于下游團(tuán)隊(duì)理解預(yù)測(cè)背后的“原因”，并減少事后猜測(cè)。之后，材料、勞動(dòng)力和產(chǎn)能等資源決策將依賴于這一達(dá)成一致的需求信號(hào)。

通過適應(yīng)性規(guī)劃實(shí)現(xiàn)敏捷性

建立運(yùn)營敏捷性需要運(yùn)用靈活的規(guī)劃周期和不同的預(yù)測(cè)更新速度，并結(jié)合實(shí)時(shí)執(zhí)行數(shù)據(jù)和前瞻性市場(chǎng)洞察。這些規(guī)劃系統(tǒng)通常會(huì)區(qū)分長(zhǎng)期戰(zhàn)略視角(S&OP)和短期運(yùn)營窗口(S&OE)，以便管理當(dāng)前訂單響應(yīng)。系統(tǒng)會(huì)將日常執(zhí)行的信息（如客戶訂單變動(dòng)）反饋至系統(tǒng)；若出現(xiàn)明確規(guī)律，則可據(jù)此調(diào)整更大范圍的需求計(jì)劃。

預(yù)測(cè)更新的節(jié)奏也會(huì)隨市場(chǎng)條件變化。例如，對(duì)于高速數(shù)據(jù)等快節(jié)奏市場(chǎng)來說，每天直接向工廠發(fā)送更新以跟上市場(chǎng)速度可能更有利，而相比之下，可預(yù)測(cè)性更強(qiáng)的行業(yè)通常保持月更節(jié)奏。這里的關(guān)鍵目標(biāo)不僅僅是追蹤趨勢(shì)，更在于預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵的市場(chǎng)拐點(diǎn)。置信度矩陣可成為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的有效工具，它通過綜合客觀數(shù)據(jù)與實(shí)地專業(yè)知識(shí)來評(píng)估預(yù)測(cè)確定性，從而為基于風(fēng)險(xiǎn)的庫存與產(chǎn)能決策提供更精準(zhǔn)的依據(jù)。

Molex莫仕如何將超前需求規(guī)劃付諸實(shí)踐

憑借七年的正式需求規(guī)劃經(jīng)驗(yàn)，Molex莫仕大約三年前啟動(dòng)了重大流程重組。此次重組的重點(diǎn)是超前需求捕獲以及更緊密的S&OP和S&O集成，從而構(gòu)建一個(gè)更具凝聚力和前瞻性的系統(tǒng)。

AI和高級(jí)分析的應(yīng)用至關(guān)重要。Molex莫仕內(nèi)部的需求規(guī)劃團(tuán)隊(duì)率先采用這些技術(shù)，使預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較之前的方法提升約20%。AI還能自動(dòng)執(zhí)行特定計(jì)算的預(yù)測(cè)，使規(guī)劃人員能夠快速、深入地應(yīng)對(duì)任何復(fù)雜挑戰(zhàn)。通過建立角色與職責(zé)明確的結(jié)構(gòu)化可重復(fù)規(guī)劃流程，進(jìn)一步構(gòu)建系統(tǒng)韌性。該方法支持可持續(xù)的績(jī)效，可在保持運(yùn)營速度的同時(shí)避免對(duì)市場(chǎng)做出倉促被動(dòng)的反應(yīng)。

這些優(yōu)化流程最終將直接轉(zhuǎn)化為客戶價(jià)值。Molex莫仕在交付方面取得了可衡量的提升，承諾交貨日期達(dá)成率提高約20-30%，客戶要求日期交貨滿足率提升10-15%。更高的預(yù)測(cè)置信度還支持戰(zhàn)略性庫存優(yōu)化。這種可靠表現(xiàn)可為客戶創(chuàng)造積極且難忘的體驗(yàn)，從而建立持久信任。

構(gòu)建靈活未來

Molex莫仕展現(xiàn)了對(duì)其超前需求規(guī)劃流程的專注投入，該流程整合了多種職能和數(shù)據(jù)源以及AI等技術(shù)，并取得實(shí)質(zhì)性成果。這種方法可增強(qiáng)敏捷性，從而更快地適應(yīng)市場(chǎng)變化，并構(gòu)建供應(yīng)鏈韌性，通過可靠的表現(xiàn)提升客戶信賴度。這種對(duì)智能規(guī)劃的承諾使公司能夠有效且持續(xù)地滿足客戶需求，從而鞏固客戶關(guān)系。

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審核編輯 黃宇