預測的靈敏度及準確度

預測中，預測的靈敏度（響應度）和準確度經常相抵觸：靈敏度高了，準確度就下降；準確度高了，靈敏度不一定高。

就移動平均法而言，Zui高的靈敏度就是1期平均，那就是拿上次實際需求當做下次的預測。這相當于跟著球跑，看上去讓人覺得很"響應"，卻是典型的被動反應，永遠沒法趕上球，也給供應鏈導入頻繁的變動，導致產能利用率低，運營成本高。用更多期數的歷史數據時，移動平均法通過平均，把"雜音"過濾掉，以一定的不變應"萬變"，反倒增加了超前的可能。

預測要兼顧靈敏度和準確度：一味地執行導向，亦步亦趨的跟進，"響應"是很"響應"，但準確度太低；一味地聚焦戰略，對正在發生的不管不顧，傲慢也會要了我們的命。兩者的平衡，就是靈敏度與業務相匹配，這也是準確度Zui高的時候。

靈敏度本身不是計劃的目的。一味追求靈敏度，會失去計劃本身的意義。讀大飛機的歷史，看到這么一段，說70年代上運-10，"空軍航空工業領導小組召開緊急會議，向三機部傳達毛主席指示，上海要搞飛機"[1]。舉國之力的大項目，前后耗時十幾年，竟然是以"緊急會議"的方式啟動的。你知道，這是瘋狂時代的瘋狂舉動，響應是夠響應，不過極端的響應就是沒計劃的代名詞。

人們常說，計劃趕不上變化。這后面的邏輯是錯的：計劃不是用來"趕上"變化的，而是通過預判，用來"攔截"變化的。"趕"意味著滯后，被動反應，把計劃做成了執行。計劃是預判，要力求消除噪音，去蕪存菁，發現模式，提前引導執行。計劃的目的要準且穩，給供應鏈注入更多的確定性，以降低運營成本，提高資產周轉率，同時提高服務水平。

這意味著預測得有一定的戰略，戰略意味著為了長期利益，犧牲一定的短期利益；為了全局利益，犧牲一定的局部利益。遺憾的是，兩種情況都讓你看上去不夠"響應"，直白點說，就是對業務的"支持力度"不夠。這在很多公司都是大罪，不過作為一個的供應鏈專業人士，你得明白，緊跟變化的計劃很少是好計劃。

當然，當需求變動幅度非常大，速度非常快的時候，比如有些快時尚，亦步亦趨地跟著實際跑，可能比人的預測還要準確，那就不如不預測，光靠響應速度來應對。比如在規模還比較小的時候，有些企業基于約束理論（TOC）采取的快反策略就是例子。

但是，當企業大了，需求大了，供應鏈的響應速度就跟不上（比如沒有太多的富裕產能，而安全庫存也沒法對付多時的需求），這時候就是問題，需要通過計劃來改善。這又回到預測的本質：要預測，是因為供應鏈的響應速度不夠。