制定准确的需求预测

需求预测是企业运营中的一项重要活动，它可以为决策提供支持，例如生产计划、库存管理和营销策略。准确的需求预测至关重要，因为它可以帮助企业优化资源，并最大程度地减少因需求不确定性而造成的损失。

需求预测方法

有多种需求预测方法，每种方法都有其优点和缺点。最常用的方法包括：

• 历史数据法：利用历史销售数据来预测未来需求。常见的方法包括时间序列分析和回归分析。
• 因果法：分析影响需求的因素，如经济指标、竞争对手活动和的各个方面发挥关键作用，包括：
  • 生产计划：准确的预测可帮助企业优化生产计划，以满足预期的需求，并避免库存过剩或短缺。
  • 库存管理：预测可帮助企业管理库存水平，以满足客户需求，同时最小化库存成本。
  • 营销策略：预测可帮助企业制定营销策略，以针对特定市场和满足特定需求。
  • 财务规划：预测可帮助企业进行财务规划，并预测未来的现金流和利润率。

  结论

  制定准确的需求预测對於企業成功至關重要。通過考慮關鍵因素，選擇合適的預測方法並驗證結果，企業可以改善預測準確性，並做出更明智的決策。

人力资源需求的三种预测方法人力资源的预测方法

人力资源需求的三种预测方法，人力资源的预测方法很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！人力资源的预测方法不同的管理的预测可能有偏差，但可以通过多人综合预测或查阅历史记录等方法提高预测的准确率。 要注意的是经验预测法只适合于一定时期的企业的发展状况没有发生方向性变化的情况，对于新的职务或者工作的方式发生变化的职务该办法不合适。 下面是小编收集整理的人力资源的预测方法，仅供参考，大家一起来看看吧。 人力资源的预测方法11、经验预测法：经验预测法是人力资源预测中最简单的方法，它适合于较稳定的小型企业。 经验预测法就是用以往的经验来推测未来的人员需求。 不同的管理的预测可能有偏差，但可以通过多人综合预测或查阅历史记录等方法提高预测的准确率。 要注意的是经验预测法只适合于一定时期的企业的发展状况没有发生方向性变化的情况，对于新的职务或者工作的方式发生变化的职务该办法不合适。 2、现状规划法：现状规划法假定当前的职务设置和人员培植是恰当的，并没有职务空缺，所以不存在人员总数的扩充。 人员的需求完全取决于人员的退休等情况的变化。 所以，人力资源预测就相当于对人员退休等情况的预测。 人员的退休是可以准确预测的，人员的离职包括人员的辞职、辞退、重病等情况是无法预测的，通过历史资料统计和分析比例，可以更为准确地预测离职人数。 现状规划法适合于中、短期的人力资源预测。 3、模型法：模型法是通过数学模型对真实情况进行实验的一种方法。 模型法首先要根据自身和同行业其它企业的相关历史数据，通过数据分析建立数学模型，根据模型去确定销售额增长率和人员数量增长率之间的关系，这样就可以通过企业未来的计划销售增长率来预测人员数量增长。 模型法适合于大、中型企业的长、中期人力资源预测。 4、专家讨论法：专家讨论法适合于技术型企业的长期人力资源预测。 现代社会技术更新非常迅速，用传统的人力资源预测方法很难准确预计未来的技术人员的需求。 相关领域的技术专家由于把握技术发展的趋势，所以能更加容易对该领域的技术人员状况做出预测。 为了增加预测的可信度可以采用二次讨论法。 在第一讨论中，各专家独立拿出自己对技术发展的预测方案，管理人员将这些方案进行整理，编写成企业的技术发展方案。 第二次讨论主要根据企业的技术发展方案来进行人力资源预测。 5、定员法：定员法适用于大型企业和历史久远的传统企业。 由于企业的技术更新比较缓慢，企业发展思路非常稳定，所以每个职务和人员编制也相对确定。 这类企业的人力资源预测可以根据企业人力资源现状来推比出未来的人力资源状况。 在实际应用中，有设备定员法、岗位定员法、比例定员法和效率定员法等几种方式。 6、自上而下法：自上而下法就是从企业组织结构的底层开始的逐步进行预测的方法。 具体方法是先确定企业组织结构中最底层的人员预测，然后将各个部门的预测层层向上汇总，最后定出企业人力资源总体预测。 由于组织结构最底层的员工很难把握企业的发展战略和经营规划等，所以他们无法制定出中长期的人力资源预测。 这种方法适合于短期人力资源预测。 人力资源的预测方法2人力资源需求的预测要建立在企业内部条件和外部环境基础之上，要综合考虑企业年度预算和企业发展规划。 下面是小编为大家整理的人力资源预测的方法，希望对大家有帮助。 1.德尔菲法德尔菲法是一种进行人力资源需求预测的方法，是有关专家对企业组织某一方面的发展的观点达成一致的结构性方法。 使用该方法的目的是通过综合专家们各自的意见来预测某一方面的发展。 德尔菲法的特征是：①吸收专家参与预测，充分利用专家的经验、学识②采用匿名或背靠背的方式，能使每一位专家独立自由地作出自己的判断③预测过程几轮反馈，使专家的意见逐渐趋同。 这种预测方法具有可操作性，且可以综合考虑社会环境、企业战略和人员流动三大因素对企业人力资源规划的影响，因而运用比较普遍。 但其预测结果具有强烈的主观性和模糊性，无法为企业制定准确的人力资源规划政策提供详细可靠的数据信息。 2.统计预测方法统计预测法是根据过去的情况和资料建立数学模型并由此对未来趋势作出预测的一种非主观方法。 常用的统计预测法有比例趋势分析法、经济计量模型法、一元线性回归预测、多元线性回归预测、非线性回归预测等。 3.工作负荷分析法这是一种对企业的人力资源需求的数量的短期预测方法。 用工作负荷分析法进行短期人力资源需求预测的基本步骤是：由销售预测决定工作量，按工作量制定生产进程，然后决定所需人力的数量，再从工作力分析入手，明确企业实际工作力和需要补充的人力 。 人力资源需求预测方法经验估计法简而言之，经验估计法是人力资源总监利用在工作中形成的经验以及现有的相关资料和信息，推测未来企业需要的员工数量。 在诸多人力资源预测方法中，经验估计法是最为简单的一种方法，适用于那些相对比较稳定的中小型企业。 经验估计法的实施方式有两种，一是自下而上，二是自上而下，两种方式结合起来才能发挥最大的作用。 趋势预测法趋势预测法是建立在充足的统计资料之上的一种定量预测方法，是通过分析企业某一时期内(一般以5年为标准)员工变化状况，然后以此为根据来预测企业未来人力资源需求。 趋势预测法既能够对企业进行整体预测，也能够对企业的各个部门进行结构性预测，适用于那些规模较大的企业。 趋势预测法是一种比较科学和精确的方法，若是运用得当，趋势预测法可以为企业解决许多实际问题。 定员法定员法比较适合大型传统企业，因为这些企业总体来说比较稳定，发展思路不会发生大的变化，技术以及设备等更新换代也比较缓慢，人员的编制以及职位安排相对固定，不会随意变更。 所以这类企业可以使用定员法，通过当前看未来，推算出未来企业的人力资源需求。 人力资源需求预测程序预测当前人才需求第一，确定编制。 对企业所有职位进行分析，根据分析结果，确定企业内部职务编制以及员工配置。 第二，员工统计。 对企业现有的人力资源进行盘点和统计，掌握企业内部职位在编情况，了解在岗员工是否符合职位的任职要求。 第三，征求意见。 将盘点和统计的结果形成文档，与各个职能部门的管理者进行讨论，根据他们的意见来进行修正。 预测未来人才需求第一，工作量分析。 综合权衡企业的发展战略以及工作规划，确定各个部门的工作量以及工作要求。 第二，人才需求分析。 根据各个部门工作量的具体情况，确定各个部门需要增减的职位以及人员数量，进行汇总统计，得出未来人力资源需求。 预测人才流失缺口第一，统计退休率。 统计人力资源需求预测期内将会退休的员工数量。 第二，预测离职状况。 根据企业离职员工的历史数据，对未来一段时间里有可能会出现的离职状况进行预测。 汇总退休员工和有可能离职员工的数量，从而了解未来人才缺口情况，预测得出未来人力资源需求。 人力资源的就业前景1、行业调查人力资源管理专业就业方向主要有三种去向：第一是面向企业，这将是主要方向。 第二是公共事业单位，如政府机关、各种社会群体和组织。 第三类是科研教学机构。 据调查，人力资源管理专业人员就职企业普遍分布于金融保险业(30%)；信息产业(13.3%)；咨询服务业(16.7%)；快速消费品(16.7%)；电子技术(6.7%)；制药与生物工程(6.7%)；耐用消费品(轻工、家电、服装、纺织，10%)等众多行业。 2、职业发展目前我国大部分企业中的人事部门已转化为人力资源部门，人力资源部门已不再是传统认识上的人事行政管理和事务工作，而是把人力资源能力的开发与广纳人才放在战略的位置，作为工作的重中之重。 而目前掌握过硬的专业性人力资源管理知识和技能的从业人员十分稀缺，据了解HR人才的缺口在全国达50万人以上，该职业的人才已成为社会中的紧缺人才，经过专业学习的HR人才，已成为企业争夺的对象。 在“亚洲最紧缺的30种人才”调查中，人力资源专业也位居其中，可见人力资源管理专业就业前景非常乐观。 3、薪资水平在近些年来的招聘会上，“人力资源管理”这个职位频频出现在众多求职者面前。 有关专家介绍，HR是如今少数几个行情持续看涨的职业之一。 一项薪酬调查显示，人力资源部门的月薪，总监一般为1万元至2万元；薪酬经理、招聘经理为6000元至1.2万元之间；人事专员为2000元至4000元。 高薪，使HR成为许多人眼中极具吸引力的热门职业。 调查认为，人力资源管理职位的薪酬水平在未来几年内，将有望继续上升

需求预测到底是什么？别再被忽悠了

供应链管控有四个核心要素：需求预测、需求（订单）计划、库存计划、供应链供应能力。 我们经常说，供应链要么是订单驱动（拉），要么是预测驱动（推）。 其实不管是订单驱动还是预测驱动，从整个供应链的角度来看，最终都是预测驱动，因为一个人的订单注定是另一个人的预测。 比如女性用户在网上买衣服，她得在平台上给商家下订单，是基于她预测未来会穿这衣服。 需求预测就是供应链的原始驱动力。 需求预测的目标是“尽量做准、尽快纠偏”。 这需要解决三个问题：一是需求预测怎么做，二是需求预测由谁做，才能有效对接销售和运营，三是如果预测错了，如何建立滚动计划机制，尽早发现，尽快纠偏和补救？ 需求预测和库存计划其实就是围绕预测风险博弈，一个好的需求预测需要定期调整，但这并不是说可以随意调整，供应链的柔性不是无限的。 当进入一定的时间窗口，我们就要控制需求预测的调整，以保护供应链的效率。 否则，会造成过高的运营成本和产能浪费，频繁的调整会打乱整体的生产、配送安排，让整体交付更加不可预计，越是不可预计，越需要人为干预，这就陷入恶性循环，增加了不确定性，最终会转化为成本和库存。 有些期货品牌，习惯性地向加盟商压货，迫使加盟商、门店提前几个月下订单。 这个订单其实就是需求预测，如果预测准确度低，就会造成库存积压。 订货会的订货目标一般都是在“由（历史）数据开始，基于历史结果判断结束”，在分析历史销售数据的基础上，征询销售部门的反馈意见而生成。 但是，最重要的一步，也就是把最后的目标与加盟商达成一致，却往往没做。 服装行业的订货会就是典型的例子。 现在一些服装品牌已经开始做供需预测，预测区域、全国的需求，而且时间颗粒度分解得更细，有专门的部门了解市场动向、消费者偏好、竞品信息。 做好整体预测，把好总量，生产出合适数量的产品，因为时间颗粒度分解得更细，预测未来的一到两周的提货计划，即便预测错了，影响也有限，纠正也容易。 预测怎么做的问题没解决，需求预测准确度低，预测风险就大，谁都不愿意承担风险，需求预测就成了企业与企业、职能与职能之间博弈的一大焦点；而博弈的结果呢，一方面让错误的人在做预测，一方面也助长了信息不对称，都无助于预测准确度的改善。 需求预测是什么？ 我们先来探讨一下什么是需求？需求是假设产能充足，没有其它限制条件，客户能够在公司购买的商品和服务数量。 那么需求预测就是一家公司在一系列假设条件下，对未来需求进行精准的测算。 假设条件又有哪些呢？它包含公司内部假设和外部假设。 内部假设主要指一些刺激需求变动的公司活动，比如投放广告、宣传活动、增加分销渠道、调整商品价格等；外部假设主要对未来经济水平的预期，如行业大盘、国际或国家大事件、银行 利率 、材料通胀、竞争对手动向等。 而测算是一种对未来的猜测。 所以它并不是准确的，大体上预测准确度只在50%到60%之间，也就是说所有的预测都是错的，我们所有的工作都是在尽可能利用现有已知的条件使其尽量准确，错的不那么离谱而已。 那么既然预测的都是错误的，我们为什么还要做需求预测呢？ 首先，需求预测是基于历史数据和未来的预判得出的有理论依据的结论，有利于管理者对未来的销售及运营计划、目标，资金预算做决策参考；其次，需求预测能为采购计划、仓库作业资源调配起推荐作用，有助于采购部门做采购计划，仓库提前做排产计划，减少受业务的波动影响。 如果没有需求预测，公司内部很多关于销售、采购、财务预算的决策都只能根据经验拍脑袋而来了，会导致对市场预测不足，产生库存和资金的积压或不足等问题。 当然，需求预测虽然很重要，但它并不能被当做需求计划，也不能被当做销售目标。 所谓预测，是对未来可能发生的情况的一种假设，本质上还是一种推测，只能作为参考，而需求计划则是保证目标能达成而做的决策，更具有权威性和可执行性，销售目标则是希望达到的结果，三者不能混为一谈。 要做需求预测，先了解预测的5个基本维度： 预测维度。 预测的颗粒度，是按包还是按箱，按单品还是按品牌。 通常颗粒度越细，变量更多，预测准确性会越低。 预测跨度。 目前预测的是未来多长时间内的需求数据，比如未来2个月或半年。 一般来说，预测区间跨度越大，预测准确性越低。 预测间隔。 需求预测更新的频率，比如一个月更新一次，或一周更新一次。 预测单位。 需求预测数据的物理衡量标准，如件、个、元、克等。 预测机制。 描述不同维度的颗粒度之间的连接情况及不同维度之间的关系。 了解需求预测的基本属性以后，我们便具备了预测需求的基本功底。 而需求预测方法主要分为定量预测和定性预测两种。 定量预测 定量预测法是通过历史数据的分析进而探索需求模式，通俗点解释，就是根据历史数据来寻找规律。 主要有两种可预见的需求模式： 第一种是时间类型的需求模式。 此模式可以被识别是因为它们在某些时候进行着可预见的重复，例如游船在春夏季节需求比在冬天需要要高，每逢情人节玫瑰和巧克力销量比较好。 想要发现并预见这种需求模式，推荐时间序列统计法。 第二种是除了时间之外能够对需求造成影响的其它因素。 这种模式被识别出是因为某些可量化的变量对于需求有着可预见的影响，例如可口可乐公司的产品对于促销反应比较敏感，如果打折，顾客就会多买。 针对这类模式的最佳解决方案是进行回归分析。 定性预测 定性预测法也叫主观预测法或判断预测法，就是对经验人士的意见、知识及直觉进行收集整理并转化为预测结果的方法。 哪些情况下适合定性分析呢？主要有三种： 新品上市，没有历史数据可参考。 一些新情况的出现改变了现有的需求模式。 例如因为疫情、政策等原因，严重影响了某些产品的销量，就不能只通过定量分析看历史数据了。 历史需求数据与未来预测相关性不大的产品。 例如项目型或定制型的产品。 企业想要做好需求预测，除补充市场信息之外，还有两个关键因素： 企业应该提供预测绩效评估机制，重视预测，有奖有罚，奖罚分明，及时诊断绩效评估问题并鼓励不断精进。 没有客户会因为预测做的好而多购买产品，但需求预测可以转换为优质的商业决策，从而提升库存周转率、服务质量，降低供应成本，这些方面的提升就会促使用户多购买公司产品了。 可以通过误差率来做绩效评估，识别需求预测的偏差并评估准确性，计算公式为：误差率=（预测需求-实际需求）*100%/实际需求。 执行好企业供需关系集成。 优秀的预测=预测算法及建模 + 供需关系集成，所谓供需关系集成是指调动负责供应的生产部门、物流部门、采购部门，以及负责需求的销售部门、财务部门、公司高管一起协同制定出统一且有远瞻性的计划，做出资源最优及一系列组织目标平衡的决策。 高效的供需关系集成体现在三个方面： 文化方面：需要公开透明、团结协作、目标一致。 流程方面：各环节紧密衔接、畅通无阻、全程可视。 工具方面：使用正确的系统，将对的信息传达给对的人。 由于预测是对未来的猜测，所以预测永远都是错误的，预测本身并不难，难的是怎样让错误的程度达到最小。 预测也并不是某一个部门的事，销售和市场部门、销售规划部门、财务部门、企业高管都必须参与预测流程。 老板必须认可供需关系集成是公司运行的一种方式，对于供需关系集成和需求预测来说，公司文化比任何流程图或者技术手段都重要。

如何实现产销平衡

实现产销平衡的关键在于精准的需求预测、灵活的生产调整、有效的库存管理以及紧密的市场响应机制。

要实现产销平衡，首要任务是进行精准的需求预测。 这需要对市场趋势有深入的了解，包括消费者行为、竞争对手动态以及宏观经济环境的变化。 通过收集和分析历史销售数据、市场调研信息以及客户反馈，企业可以更准确地预测未来一段时间内的需求量。 精准的需求预测有助于企业制定更为合理的生产计划，避免生产过剩或产能不足的情况。

其次，灵活的生产调整也是实现产销平衡的关键。 一旦需求预测发生变化，企业需要迅速调整生产计划以适应市场需求。 这可能包括调整生产线的产能、改变产品组合或优化生产流程。 灵活的生产调整能力要求企业具备高效的生产管理系统和快速响应的生产团队，以确保在需求波动时能够及时调整生产，保持产销平衡。

此外，有效的库存管理对于实现产销平衡同样至关重要。 过多的库存会增加企业的仓储成本和资金占用，而过少的库存则可能导致缺货风险。 因此，企业需要根据需求预测和生产计划来制定合理的库存策略，确保库存水平既能够满足市场需求，又不会造成过多的资金占用。 通过实施先进的库存管理系统和采用精益库存管理方法，企业可以更有效地管理库存，降低库存成本，提高库存周转率。

最后，紧密的市场响应机制是实现产销平衡的重要保障。 企业需要建立快速响应市场变化的能力，包括快速调整产品策略、促销活动和销售渠道等。 通过紧密关注市场动态和消费者反馈，企业可以及时发现并抓住市场机会，调整产销策略以保持平衡。 同时，企业还需要与供应商、分销商等合作伙伴建立紧密的合作关系，共同应对市场变化，实现供应链的协同优化。

综上所述，实现产销平衡需要企业在需求预测、生产调整、库存管理和市场响应等多个方面进行综合考量和优化。 通过不断提升这些方面的能力，企业可以更好地适应市场变化，保持产销平衡，实现可持续发展。