做供应链计划，如果不是纯粹的按单生产，就必须做需求预测，并以需求预测作为计划的源头。只要做预测，就会面临预测不准确的难题，好像世上还没有一个能够明显提升预测准确率的切实有效的方法。但是，追求提升预测准确率的人却很多，正如从古至今人们对长生不老的追求。
个人觉得，企业不必太在意预测准确率提升。为什么呢？
首先：预测准确率只是一个过程指标，而不是结果指标。做企业做业务目标是结果指标，过程嘛，条条大路通罗马，不只是提升预测准确率一条路。预测准确率高了，结果并不就必然好，预测准确率不高，结果也不一定不好。
其次：预测工作，更重要的是在于过程。在于通过预测工作，计划人员与销售部门、市场部门不断交换信息，并把这些信息用于指导企业运营。如果做预测，只是通过excel数据分析做出，或者把预测工作交给机器（信息系统）实现，而缺乏人的互动参与，这样的预测做准确了也不一定是好事，因为你缺乏对市场的感知，当市场出现波动，而机器未能感知的时候，就可能出现大问题。此前访问一个企业，老板说们现在市场是淡季不淡旺季不旺，我们二十年的经验都不管用了。在这种情况下，预测不准确是很正常的。
第三：为了追求预测准确率提升，可能导致一些不好的结果：比如，从逻辑上说，要想把预测做准确，你只要预测更大区域范围，更大时间范围的需求，准确率自然会提升。但是这样的预测结果对业务的指导作用就小了。
比如考核销售部门预测准确率，预测数据无法修改，销售部门就调整实际发货数据，因为只有这个可以修改，甚至出现有订单不报，给渠道增加库存来调节实际发货的情况，这就背离了提升预测准确率的初衷。更有甚者，直接在预测准确率的公式上做文章，计算大的品类的预测准确率，而业务实际需要的是到品种的预测数据。这种做法在企业里面比较普遍。有的企业准确率能够达到80%，实战供应链群里多数人反馈的计划准确率在50%，50%的数据是比较可信的，80%可能就不是自然达成的指标值了。
一些供应链管理优秀的跨国企业，他们的需求周期很长，此前看大众动力总成按照品类做滚动52周的需求预测，对于SKU会做出滚动26周的需求预测，看一个资料，卡特彼勒要做18个月的滚动周计划，并且分享给供应商。这么长的需求预测，去分析预测准确率已经完全没有意义，只要按部就班认真做即可。
我此前总结总结了应对预测不准确的四个策略，其中最关键的一个策略就是缩短预测周期提高预测频率，也就是把月度预测调整为滚动多周的预测，如果调整为滚动多周预测，预测准确率会明显下降，但是预测偏差的绝对值会显著减少，滚动多周预测平均准确率40%，月度预测准确率可以做到60%，哪一个更好？显然是滚动多周预测更好，因为绝对偏差小了，对市场审视频率高，企业可以及时跟上市场变化，就是这个道理。
作者简介:邓为民,实战供应链管理供应链管理专家,擅长供应链管理供应链管理各个层面的咨询和培训服务。撰写实战杂志文章数十篇《北大商业评论》《管理学家》《财务与会计》《计算机世界》、《IT经理世界》《21世纪商业评论》《企业管理》等。