供應鏈中需求和供應的規劃1第一頁，共五十二頁，2022年，8月28日第一節供應鏈中的需求預測一、供應鏈中預測的作用多數供應鏈決策是基于未來需求的估計進行的。描述根據歷史需求數據來預測未來需求的方法。需求預測構成供應鏈中所有計劃的基礎。供應鏈中的拉動過程都是根據對市場需求的響應來進行的。所有推動過程都是根據對客戶需求的預測來進行的。對于推動過程，供應鏈管理必須計劃活動的水平，如生產、運輸和或任何其他的計劃活動的水平。對于拉動過程，供應鏈必須計劃可用產能和庫存的水平，而不是要實際處理的數量。在上述兩種情況下，供應鏈管理者必須進行的第一步就是預測顧客需求將是多少。第二頁，共五十二頁，2022年，8月28日戴爾雖然根據客戶的訂單來對產品進行裝配，但它必須先預測客戶的需求以訂購組成PC的零部件。戴爾根據需求預測來決定需要準備的零部件數量（這是一種推式流程）和確定它的工廠所需的產能（為拉式生產做準備）。在供應鏈上游，英特爾也必須通過預測來確定產量和庫存水平。基于同樣的原因，英特爾公司的供應商也必須進行預測。可口可樂公司正在考慮下一季度的需求預測和進行各種促銷活動的時間，促銷的信息可以被用來更新需求預測。在預測的基礎上，可口可樂公司將為下一個季度制定生產計劃。該計劃需要額外的投資，雇傭新勞動力或將生產轉包出去。可口可樂公司必須以生產計劃和現有產能為基礎，在實際生產之前作出這些決策。第三頁，共五十二頁，2022年，8月28日但是需要注意：當供應鏈的每一階段都獨立進行預測的時候，預測過程常常是很困難的，結果通常是需求與供給之間不匹配。而當供應鏈的各個階段合作起來進行預測時，結果就要準確的多。精確的預測結果可以讓供應鏈更好地響應和更有效地服務于客戶。從PC的制造商到包裝的成品零售商，很多供應鏈的領導者都是通過合作預測來提高供給和需求匹配的能力。第四頁，共五十二頁，2022年，8月28日擁有穩定需求的成熟產品更容易預測，牛奶或紙巾這一類超市日常用品就屬于這一類。相反，當原材料供應量和成品需求量都難以預料時，進行需求預測和作出相關管理決策就十分困難了。時尚商品和很多高科技產品就是這一類難以預測的商品，由于它們的銷售季節都比較短，因而對這類商品進行準確的預測就顯得尤為重要，一旦這類商品生產過量或不足，損失會很難彌補。相對于那些穩定需求的產品，預測誤差帶來的影響就不那么重要了。在對供應鏈需求預測的組成和預測方法進行深入討論之前，我們先介紹一些預測的特點，這些是管理者有效設計和管理供應鏈時所應了解的。第五頁，共五十二頁，2022年，8月28日二、預測的特性1、預測通常是不準的，必須考慮預測結果和預測誤差。例如：兩個汽車經銷商的例子，其中一個預計銷售量在100-1900之間，而另一個預計銷售量在900-1100之間，雖然兩個經銷商都預計到了銷售的可能平均值是1000，但由于預測精確度不同，兩個經銷商的采購政策必然十分不同。因而，預測誤差（需求不確定度）將是供應鏈決策的而一個關鍵影響因素。遺憾的是，大多數公司都沒有保留任何預測誤差的估算區間。第六頁，共五十二頁，2022年，8月28日二、預測的特性2、長期預測的準確性通常比短期預測要低，這是因為長期預測相對于均值的標準差要大于短期預測。日本7-11公司利用了這個性質來改進績效，它制定的補貨制度能在幾個小時內對訂單進行快速反應。例如：商店經理需要在上午10點下訂單，供應商同一天晚上7點交貨，這樣商店經理就只需要預測當天晚上的銷售量，預測時間比實際銷售只提前不到12個小時。較短的提前時間使得經理能夠更加準確掌握諸如天氣之類影響產品銷售的信息，這就比提前一周預測需求要準確得多。第七頁，共五十二頁，2022年，8月28日二、預測的特性3、綜合預測通常比分解預測更準確，因為綜合預測相對于均值的標準差較小。例如：在2%的誤差范圍內預測美國一年的國內生產總值并不困難，然而在2%的誤差范圍內預測公司的年收入就要困難的多，在相同誤差范圍內預測特定產品的收益就更不用說了。這三種預測的關鍵不同點就在于預測的綜合性。國內生產總值是所有公司收入的總和，公司收入又是所有產品生產線的收入的總和，所以綜合性越高，預測的精度也就越高。第八頁，共五十二頁，2022年，8月28日二、預測的特性4、總的來說，在公司中越往供應鏈的上游靠近（或者距離顧客越遠），接收到的信息失真就越多。這方面最經典的例子就是牛鞭效應。隨著與客戶端的距離加大，訂單的波動也在放大，所以，企業越處在供應鏈的上游，預測誤差值也就越大。基于客戶端銷售量的協作預測能夠幫助上游企業降低它們的預測誤差。下一部分，我們將討論預測的幾個基本構成，介紹預測方法的四種分類，應引進預測誤差的概念。第九頁，共五十二頁，2022年，8月28日三、預測的組成和方法預測都是困難的，尤其是對未來的預測所以，有些人認為需求預測看成是魔術或藝術，把一切交由機會決定。實際上，公司可以作出有用的預測，但這要以能夠正確解釋過去為前提，預測過程不是無中生有。換句話說，顧客的需求是受一系列變化因素的影響的，如果公司能夠確定這些變化因素是如何影響未來需求的，那么在一定程度上這些需求就可以進行預測。所以在預測之前，我們必須首先識別影響未來需求的因素，并確定這些因素與未來需求之間的聯系。第十頁，共五十二頁，2022年，8月28日三、預測的組成和方法在預測過程中，公司必須平衡客觀因素和主觀因素這兩個方面。雖然我們在本章中主要介紹定量預測方法，但公司在決定最終預測結果時必須有專家意見輔助，日本7-11公司的例子說明這一點。日本7-11公司提供給連鎖店經理們一套最新的決策支持系統（用來進行需求預測）和一個建議性訂單。然而在最終做決策和下訂單的是商店經理們，因為這些人有條件接觸那些不存在于歷史需求記錄中的市場情況信息。這些對市場情況了解有助于提高預測的準確性。例如：商店管理者知道第二天天氣寒冷有可能要下雨，他就能縮減冰激凌上游供應商的訂購量，即使前幾天天氣炎熱的時候冰激凌需求量一直很大。在這種情況下，天氣的變化是不能通過歷史需求數據預測到的。因而，在供應鏈中適當的人為干預對好的預測十分重要。第十一頁，共五十二頁，2022年，8月28日三、預測的組成和方法在預測的過程中，公司必須權衡客觀因素和主觀因素兩個方面：過去的需求產品提前期廣告計劃或其它營銷努力經濟狀況計劃價格折扣競爭者采取的行動公司在挑選適合自己的預測方法之前必須了解這些因素。例如：一個公司在7月經歷雞湯面條的需求淡季，在12月和1月經歷旺季，如果公司決定在7月對該產品進行打折銷售，那么未來需求就可能向7月份轉移，公司在預測時必須考慮這個因素。第十二頁，共五十二頁，2022年，8月28日三、預測的組成和方法預測方法的分類基于以下四種模式：定性法：主要依賴于人的主觀判斷。在只能獲得很少的歷史數據或專家對市場的見解十分重要時，采用這種方法是合適的。這種方法運用在對一個新市場進行未來幾年的需求預測時也同樣有效。時間序列法：運用歷史的需求數據對未來需求進行預測。它依賴于這樣一個假設—過去需求是未來需求的指示器。當基本需求模式按年度變化不大時，這種方式是適用的。這是最簡單也最容易實現的一種方法，可以被用來作為需求預測的出發點。第十三頁，共五十二頁，2022年，8月28日因果關系法：假定需求預測與某些外界因素（經濟狀況、利率等）高度相關，找到這些外界因素與需求之間的關聯性，通過預測外界因素的變化來預測未來的需求。例如：產品市價與市場需求是高度相關的，公司就可以利用因果關系法測定價格提升可能對需求造成的沖擊。仿真法：模擬消費者選擇來預測需求。通過仿真分析，公司可以結合時間序列法和因果關系法來回答諸如此類問題：價格將會帶來什么樣的影響？競爭者在附近開設商店將會帶來什么的影響？當低價票售完時，航空公司會使用仿真法模擬顧客的購買行為來預測高價票座位的購買情況。第十四頁，共五十二頁，2022年，8月28日通常，很多預測方法結合使用會更加準確。在這一章，我們主要介紹時間序列法，當未來需求與過去的需求模式、增長模式和任何季節性模式有關聯時，使用時間序列法是最準確的。無論哪種預測，都存在一些不能用過去的需求模式解釋的隨機因素。觀察需求（Q）=系統成分（S）+隨機成分（R）系統成分衡量需求的期望值：需求水平—扣除季節因素影響后的當前需求；需求趨勢—在下一期增長或衰退的比率；季節成分—可預計的需求季節性波動隨機成分：預測中偏離系統需求的部分。第十五頁，共五十二頁，2022年，8月28日但是需要注意：公司不能也不必預測隨機成分的可能偏離方向，只能預測它的大小和可變性，從而估計預測誤差的大小。平均地講，一種好的預測方法的預測誤差大小是與需求中隨機成分的大小成比例的。不論哪種預測方法，如果宣稱不存在誤差，經理們使用該方法時就要抱懷疑的態度，因為這樣的預測方法很可能是把隨機成分和系統成分合在了一起，由此一來，預測的準確性必然欠佳。預測的目的就在于過濾出隨機成分（噪音）而對系統成分進行預測。預測誤差用來衡量預測值與真實需求之間的差距。第十六頁，共五十二頁，2022年，8月28日四、需求預測的基本步驟1、理解預測的目標所有預測的目標都是支持以預測為基礎的決策，所以重要的第一步就是明確這些決策，這些決策包括特定產品的生產數量、庫存量和訂購量。所有受供應鏈決策影響的各方都必須意識到決策與預測之間的聯系。例如：如果沃爾瑪計劃在7月對洗滌劑打折，那么洗滌劑生產商、承運商和其他有關各方必須知道這個信息，就促銷量達成一個共同的預測，并以此為基礎出臺一個行動方案。如果這些共同決策出現失誤，將會導致供應鏈各個環節擁有過多或過少產品，也可能導致運輸和倉儲環節的混亂，因為這兩個環節沒有得到相關促銷信息，也不知道促銷對計劃階段需求量會產生什么影響。第十七頁，共五十二頁，2022年，8月28日四、需求預測的基本步驟2、把供應鏈的需求計劃和預測整合起來公司應該將預測與供應鏈中所有使用預測或影響需求的計劃活動聯系起來。這些活動包括產能計劃、生產計劃、促銷計劃和購買等。這種聯系應該建立在信息系統和人力資源管理層次上。由于許多職能都會受到計劃結果的影響，因此將這些職能納入預測過程是十分重要的。下面這種尷尬的局面是很常見的：零售商按照促銷活動來預測，制造商并不知道這種促銷活動，而是根據歷史上的訂單為其生產計劃作出了完全不同的預測。結果，造成供需的不匹配，導致了不理想的客戶服務。第十八頁，共五十二頁，2022年，8月28日四、需求預測的基本步驟2、把供應鏈的需求計劃和預測整合起來為了很好的整合，公司最好建立一支跨職能的團隊來進行預測工作，團隊的成員來自不同的職能部門。更好的創意是，團隊的成員來自供應鏈中不同的公司，他們在一起可以得到有效的預測。第十九頁，共五十二頁，2022年，8月28日四、需求預測的基本步驟3、了解和識別客戶群為了了解和識別客戶群，公司還應掌握供應鏈顧客群的細分，顧客可以根據需要服務的相似性、需求量、訂購頻率、需求不確定性、季節性等進行分類。總的來說，公司會對不同的顧客群用不同的方法進行預測。清楚地了解顧客群細分能夠使預測變得更準確也更容易。第二十頁，共五十二頁，2022年，8月28日四、需求預測的基本步驟4、識別影響需求的主要因素接下來，公司必須識別影響需求預測的主要因素，對這些因素的恰當分析時作出合理預測的關鍵影響預測的主要因素包括需求、供給和與產品有關的一些因素。（1）在需求方面，公司必須確定需求是增長還是衰退，還是一種季節性的波動模式，這些預測都必須基于需求數據，而不是銷售數據。比如：超市在2005年7月對某個谷類進行促銷，于是7月份當其他品牌谷類的銷量相對低迷的時候，這個品牌的谷類銷量卻較高。超市并不能因此而預測2006年這個品牌谷類的需求在7月依然會很高，因為除非在2006年7月仍對這個品牌的谷類進行促銷，并且對待其他品牌還是像前一年一樣，這個結論才成立。第二十一頁，共五十二頁，2022年，8月28日四、需求預測的基本步驟4、識別影響需求的主要因素當進行需求預測的時候，超市必須了解如果不進行促銷活動，需求會是什么樣，以及促銷活動和競爭者的活動會如何影響需求？了解了這些綜合信息，才能對需求作出預測。（2）在供給方面，公司必須考慮可以利用的供應源來決定所需要的預測精確度，如果可替代的供應源在短期內可用，高度精確的預測就顯得不那么重要了。相反，如果在較長的提前期內只有一個供應源，準確的預測就非常有價值了。第二十二頁，共五十二頁，2022年，8月28日四、需求預測的基本步驟4、識別影響需求的主要因素（3）在產品方面，公司必須知道在銷售期間的產品變型的數量是多少，這些變型產品是否可以相互補充和替代，如果一個產品的需求影響另一個產品的需求或受其影響，那么對這兩類產品的預測最好是合二為一。例如：如果一家公司引進了一種產品的更新版本，那么很可能老版本的需求就會下降，因為大家都傾向于購買新的版本。雖然原來產品的需求下降不可能在歷史數據中反映出來，但公司仍然可以用歷史數據來預測這兩種版本的需求總和，顯然，對這兩種產品的預測不應該分開進行。第二十三頁，共五十二頁，2022年，8月28日四、需求預測的基本步驟5、確定合適的預測方法在選擇一個適當的預測方法時，公司需要首先明確與預測相關的維度，包括地理位置、產品組和顧客群。公司應該知道在每個維度內需求的區別。對于不同的維度，最好選用不同的預測方法。在這一階段，公司可在我們前面談到的四種方法（定性法、時間序列法、因果關系法和仿真法）中進行選擇。正如前面所述，將這些方法結合起來運用最有效。第二十四頁，共五十二頁，2022年，8月28日四、需求預測的基本步驟6、設定預測績效和測量誤差公司必須確定明確的績效評估方法以評價預測的準確性和時效性。這些方法應該與公司在預測基礎上制定的經營目標密切相連。例如：郵購公司利用預測值從供應商那里訂貨。供應商用兩個月的時間完成訂購品的供應，所以針對供應商兩個月的補給時間，郵購公司必須保證預測在銷售季節開始兩個月之前完成。在銷售季節過去之后，郵購公司需要把實際銷售量與預測值相比較來評估預測的準確度，然后實施降低將來預測誤差或對觀察到的預測誤差作出響應的計劃。第二十五頁，共五十二頁，2022年，8月28日五、時間序列預測法任何預測方法的目標都是對需求的系統成分進行預測，而對隨機成分進行估計。就其一般的形式，需求數據的系統成分包括需求水平、需求趨勢和季節系數，計算系統成分的方式可以有以下3鐘形式。乘法型：系統成分=需求水平*需求趨勢*季節性因子加法型：系統成分=需求水平+需求趨勢+季節性因子混合型：系統成分=（需求水平+需求趨勢）*季節性因子用于既定預測的系統成分的具體形式取決于需求的性質，針對每種形式，公司可以采用靜態預測法、適應性預測法兩種方法。第二十六頁，共五十二頁，2022年，8月28日五、時間序列預測法1、靜態預測法假定待評估的系統成分中的需求水平、需求趨勢和季節系數都不隨觀測到的新需求而改變，在這種情況下，我們利用歷史數據來對這些參數進行估計，然后應用于所有未來月預測中。我們假定需求的系統成分是混合型，即系統成分=（需求水平+需求趨勢）*季節性因子在靜態預測法中，在t期對t+l期的需求預測為：Ft+l=[L+(t+l)T]St+l其中，L=基期的需求水平評估（對基期t=0剔除季節性影響后的需求的預測）T=需求趨勢的估計（每階段需求的增長或衰退）St=t期的季節系數估計Dt=t期實際觀測到的需求值Ft=t期的需求預測值第二十七頁，共五十二頁，2022年，8月28日五、時間序列預測法2、適應性預測法在適應性預測法中，需求水平、需求趨勢和季節性要隨著每次管得到的實際需求量進行更新。第二十八頁，共五十二頁，2022年，8月28日六、預測誤差的度量預測誤差

均方誤差絕對誤差

如果誤差值在允許的范圍內，公司就可以繼續使用現行的預測方法。第二十九頁，共五十二頁，2022年，8月28日七、信息技術在預測中的作用SAP和甲骨文的ERP軟件I2技術公司和Manugistics公司的軟件統計分析軟件SAS八、預測中的風險管理預測誤差的相關風險：預測誤差可能導致庫存、設備、運輸、采購、定價甚至信息管理中資源分配顯著不當。注意導致誤差的經常性因素提高供應鏈的響應性、利用集合預測來降低預測風險。合作預測共享實時有用數據區分需求和銷售第三十頁，共五十二頁，2022年，8月28日第二節供應鏈中的供應管理公司可以通過生產能力和庫存兩個因素的組合來改變產品的供給，實現的目標是利潤最大化，這里利潤是指銷售收入減去生產能力成本和庫存總成本的差值。通常來說，公司在進行供給管理時，可以采取不同的生產能力和庫存的組合。下面我們列出生產能力和庫存（供給的一部分）管理是具體方法，當然，這些方法的目的是要實現利潤最大化。第三十一頁，共五十二頁，2022年，8月28日一、生產能力管理1、勞動力的時間柔性（彈性工作制）公司可以使用柔性的勞動時間來管理產能，以此來更好地按照需求進行生產。在很多情況下。工廠并不是連續運轉的，在1天或1周的有些時候，生產線是閑置的。當工廠閑置的時候，過剩的生產能力是以工作小時數的形式存在的。例如，許多工廠并不是實行3班制，因而在需求高峰期，現有員工可以利用加班時間生產數更多的產品來滿足需求。這里，加班時間的長短也隨需求的變化而調整。這樣的系統使得生產車間的生產更加與客戶的需求匹配。如果需求在1周里的幾天波動或1月內的幾周波動，同時工人也愿意采取柔性的勞動時間，公司就可以制定靈活的生產計劃，使得可獲得的勞動力能夠在更好地滿足需求的情況下，進行生產活動。在這種制度下，使用兼職工人可以進一步提高產能，使得公司在旺季安置更多生產員工。第三十二頁，共五十二頁，2022年，8月28日一、生產能力管理2、使用季節性勞動力公司可以在旺季雇傭臨時工，來增加生產能力，滿足需求。旅游行業經常采用這種方法，以全職員工為基礎，其余員工在旺季才雇傭。農業也會在收割和加工的時節雇傭季節性臨時工。當然，如果勞動力市場供給短缺的話，這種方法很難實行第三十三頁，共五十二頁，2022年，8月28日一、生產能力管理3、使用轉包合同使用這種方法，公司在旺季將一部分生產轉包出去，使工廠內部的生產仍然保持恒定水平，這樣做成本也比較低。有了轉包商來進行旺季的生產，公司可以建設一個相對有彈性而且成本較低的生產設備，這樣，生產可以保持在一個相對穩定的水平上，變動的只有加班時間。公司在旺季可以將生產轉包給彈性更大的工廠。一個關鍵因素是轉包商生產能力的相對彈性大小。轉包商可以通過將需求的波動轉給若干生產者，以較低的成本獲得生產的彈性。因而，富有彈性的轉包生產能力要同時保證滿足來自一個生產者的需求變化和來自若干生產者的需求變化。例如，大多數電力公司不能在用電高峰期為所有的客戶供電，而是從有過剩電力的供應商和轉包商那里購買電力來滿足需求，這可以使電力公司保持一個穩定的供給水平。第三十四頁，共五十二頁，2022年，8月28日一、生產能力管理4、雙重設施——專用性設施和柔性設施的使用利用雙重設施是指公司同時建設專用設施和彈性設施。專用設施利用高效率地以穩定的產量進行生產，彈性設施可以以彈性生產能力生產出多種產品，但是，它的成本也比較高。例如，一家個人計算機零部件生產商可以利用專業設施生產出不同型號的電路板，也可以利用彈性設備生產出各種型號的電路板。每個專用設施可以以一個穩定的生產率生產。而彈性設施可以應付需求波動。第三十五頁，共五十二頁，2022年，8月28日一、生產能力管理5、在生產過程中設計產品柔性這種方法使公司擁有可以隨意改變生產率的彈性生產線，生產可以隨需求的變動而變動。日本的日野（Hino）卡車制造公司擁有各種生產不同產品的生產線。生產線是這樣設計的產品需求是互補的，也就是說，當其中一個上升時另一個下降，那么可以通過在生產線之間調配工人，來改變各條生產線之間的生產能力。當然，這要求工人掌握多種技術，同時適應在各條生產線之間的工作變動。我們也可以靈活地使用生產機器，使它可以比較容易地從一種產品的生產轉到另一種產品的生產上，由此獲得生產的靈活性。第三十六頁，共五十二頁，2022年，8月28日二、庫存管理1、利用多種產品的通用零部件利用這種方法，公司為許多不同的產品設計共同的零部件，每種產品都有可以預測的需求變動，但總體需求保持穩定。這些產品中共同的零部件會形成一個比較穩定的需求。例如，如果割草機和除雪機使用同一種發動機，那么這種發動機的需求是比較穩定的（盡管除草機和除雪機各自的需求是有變動的）。因而，生產零部件的供應鏈可以很好的將需求和供給協調起來，這樣零部件的庫存量就可以減少。第三十七頁，共五十二頁，2022年，8月28日二、庫存管理2、為高需求產品或可預測需求的產品建立庫存當一家公司的大多數產品的需求旺季相同時，前面的方法就不適用了。于是，公司必須決定在淡季為哪種產品建立庫存。答案是在淡季為可預測需求的產品建立庫存，這是因為顧客等待的時候，對他們的需求信息了解就更少。當人們對臨時銷售季節的需求信息了解更多是時候，才會對需求不確定的產品進行生產。例如，一家皮大衣制造商，既生產零售皮衣，又生產部隊和警衛人員的制服。部隊和警衛人員的制服需求是可預測的，這些制服應該在淡季才生產出來，然后儲存到冬季。但是，由于潮流變化很快，零售皮大衣的需求要臨近銷售季節時才能知道，這樣可以使生產者了解盡可能多的需求信息。這種方法使供應鏈的供給和需求更好地實現匹配。第三十八頁，共五十二頁，2022年，8月28日第三節供應鏈的需求滿足一、需求滿足的重要性和目的1、需求滿足的重要性電子商務在1999年風靡一時，網上商店像雨后春筍一般遍布全球，豐富了消費者的購買行為，也為企業的營銷模式注入了新鮮血液。但不久之后，人們就發現，許多網上達成的訂單常常不能履約，無法按時交貨，給客戶帶來了大量的麻煩和損失，同時也損壞了許多企業的信譽。這給企業的經營運作敲響了一個警鐘，強調了及時履約的重要性。第三十九頁，共五十二頁，2022年，8月28日特別是在當今市場競爭節奏加快，客戶需求千變萬化，消費者更強調其個性化消費的時代，是否能夠向客戶及時履約關系到去企業的盈利命脈，是維護和擴大其客戶群的關鍵。許多網上商店也因此而丟失大量客戶，無法維持而紛紛倒閉。在網上商店盛行的美國，據統計當時每年實際上平均損失了50%的客戶，特別是那些經營生活消費品的網上商店，再為他們創造80%高額利潤的那20%的客戶群落中，竟有80%的流失率，而這20%的客戶是企業生存的基礎，是必須不惜任何代價去維護的。第四十頁，共五十二頁，2022年，8月28日由此可見，向客戶做出準確和可靠的需求承諾，然后，迅速履行承諾，按時向客戶交付產品或服務，以確保客戶滿意已成為決定當今企業成敗與否的關鍵問題。同時，他也是供應鏈管理的關鍵環節之一，因為我們知道，一條供應鏈應該是連續的，不能發生斷裂。如果無法滿足客戶的需求，或不能及時滿足需求，就會使供應鏈出現斷裂。目前，許多企業的經營運作在以下兩方面存在不足：第四十一頁，共五十二頁，2022年，8月28日一是只將客戶視為被動的產品“接受者”而不是產品正掙得“驅動著”；二是對客戶承諾的兌現。盡管有一些企業已經在前端實施了客戶護關系管理，或在企業內部實施了一些其他后端管理系統如ERP等。但是，將管理系統真正變成前后端業務真正集成的解決方案來維系整個供應鏈的連續和完整卻往往沒有真正實現。因此，常常是對產品和服務作出過度的承諾，然后又損失財力去努力履行這個承諾，其結果只能說降低客戶滿意度和損失利潤。因此，需求滿足時維系供應鏈不至于斷裂的一個重要環節，它的績效優劣與否直接影響力客戶的滿意度，影響了企業的盈利水平。第四十二頁，共五十二頁，2022年，8月28日2、需求滿足的目的

從總體來說，需求滿足有雙重目的：一是從最終客戶的角度來看，它提供了準確的可供性和實時承諾，這種承諾基于可用庫存和遠期/計劃供應，這是基于事實的承諾，它與基于提前期的承諾不同，后者可能并不切實可行；二是從企業的角度來說，他致力于努力執行供給與需求的匹配來滿足需求，同時降低履約成本，例證是每次事務處理過程都能獲利。而要實現這一目的。需要完成一系列的任務。第四十三頁，共五十二頁，2022年，8月28日需求滿足的過程是由多個環節，甚至由多個企業共同實現。例如，供應商提供原材料和元件；生產商根據訂單需求對其分配資源、制定計劃、組織生產；物流服務商依照交貨合同進行運輸、配送等。因此，生產商通過協同企業本身的各部門、或是需要供應鏈上多家企業的協作來共同完成對客戶作出的承諾。首先由供給環節根據供應計劃為需求分配資源（可能需要補充資源），然后由生產環節（例如工廠）在生產計劃的安排下進行生產，再由物流環節將產品運送到配送中心，按訂單需求配貨，最后，將配好的貨物交送到零售店或客戶第四十四頁，共五十二頁，2022年，8月28日這里，雖然需求滿足并不真正涉及到生產、運輸、配送和銷售的實際運行，但它需要對需求的交付期作出承諾。因此，當有了一個需求，例如，接到一項具體的訂單時，需求滿足就必須清楚的了解上述整個履行過程需要多少個時間才能完成，何時能夠交付。這種承諾對客戶是非常重要的，因為它們也需要知道準確的送貨日期來安排生產和實現降低庫存成本。由此可見，如果供應鏈上每一個企業都能為下游提供這種準確可靠的承諾，就會使整個供應鏈的響應速度加快、產出率（單位時間流出供應鏈的產品數）提高、總庫存減少和客戶服務水平提高。第四十五頁，共五十二頁，2022年，8月28日二、需求滿足的功能

由于傳統的企業管理系統中缺少智能地滿足需求這一功能，長期以來，企業一直苦于難以實現對需求滿足過程的有效控制，這些問題主要表現在：（1）只考慮到當前的可供性，忽略供應分配和遠期的供應能力以及生產力、倉儲和運送的約束條件；第四十六頁，共五十二頁，2022年，8月28日（2)無法主動監控、協調并智能管理來自多個供應地點的交貨過程；(3)無法準確可靠的對訂單做出實時的承諾；(4）不能直接解決軟件容錯方面的問題等。

這些問題直接影響了供應鏈的運行績效，也制約了企