当今社会发展迅速，技术日益更新换代，而且技术步伐也日益加快，应用到各行各业中，社会的快速变革发展使供应链面临越来越多的困难，越来越大的挑战，明显的例子是订单周期日益缩短，需求越来越难以预测，不可预测的因素增多，产品生命周期越来越短，而产品的长尾效应更加明显等等。面对这样的挑战，企业须要有更好的应对对策，需要让相关的需求计划人员很好的掌握预测技术这项专业技能，提高预测准确率，以指导后端的供应链运营，如主生产计划、生产和采购的准确性，在准预测的基础上大大提高供应链的运营效率。在加强需求管理的基础上实行科学的库存补货策略，加强库存控制，降低库存的同时，有效管控风险，从而提高供应链的整体运营管理水平，使企业在竞争中处于不败之地。

本培训主要从分析需求管理与流程入手，介绍预测技术，分析预测变化，识别和评估预测变化的风险，及预测准确率分析、评估方法和标准, 及库存补货策略等。 旨在帮助相关供应链专业人员的提高预测和需求管理的业务水平。还包括分析和课堂练习，以让学员充分掌握预测的相关知识和技能。

建议由供应链相关管理、决策和数据分析人员等相关职能参与，相关的岗位如需求计划经理/需求计划专职人员/预测专员等负责需求管理和预测的人员

知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。

一、供应链供应链管理基础 - 需求管理 The Essential of Supply Chain Management

■ 供应链管理的基本概念与供应链管理战略 The basic of SCM

■ 新形势下企业面临的供应链挑战与需求预测的难点 The challenges of SCM in the new era.

■ 需求管理的要素与模式 The elements and patterns of demand management

■ 需求计划职能的重要性 The importance of demand planner

二、预测的基础与形态

■ 预测的分类 The classification of forecast,

■ 定性预测介绍：德尔菲法、主观概率法  Qualitative Forecasting: Judgmental forecasts: Delphi, Subjective probability method

■ 预测基础Basic of Forecasting：

■ 预测的几种基础形态及如何判定 Time series data patterns 

■ 定量预测介绍 Quantitative Forecasting

三、预测技术与模型介绍

■ 定量预测模型：移动平均, 指数平滑  Moving average, Exponential smoothing,

■ 课程练习：利用EXCEL分析工具进行预测：移动平均、指数平滑  Practice and Exercise:  EXCEL skills for Forecast modeling: MA & ES

■ 线性回归分析 Linear Regression

■ 课程练习：利用EXCEL分析工具进行预测：线性回归分析  Practice and Exercise:  EXCEL skills for Forecast modeling: Linear Regression

■ 案例分析 Case study

四、预测技术与模型介绍（续）

■ 预测的季节性指数评估及计算方法 Time series with seasonal index and how to evaluate it

■ 其他与复杂模型介绍 Other advanced forecast models.

■ 课程练习：利用EXCEL分析工具进行预测：季节性分析  Practice and Exercise:  EXCEL skills for Forecast modeling: Seasonal indicator evaluation and calculation methods

■ 案例分析 Case study

■ 预测模型的总结与要点 The summary of forecast models

■ 不同预测的实际应用场景 The forecast technology applications for different business purpose

五、预测准确率评估

■ 预测准确率评估标准公式介绍 Forecast accuracy introduction

■ 预测准确率分析 Forecast accuracy analysis

■ 追踪客户预测的准确率，以做出持续改进

■ 课程练习：利用EXCEL进行预测准确率分析Practice and Exercise: EXCEL skills for Forecast accuracy analysis

六、预测制定流程 Demand Forecasting Management Process

■ 如何做数据清洗 Data cleansing

■ 基准预测与统计预测技术的结合 The combination of Baseline forecasting with data cleansing

■ 新品预测与计划 New product forecast and demand plan

■ 促销预测与计划 Promotion forecast and demand plan

■ 电商渠道预测与计划 E-commerce channel forecast and plan

■ 下市管理 Product off-market management

■ 经销商预测与库存管理 Dealer forecasting and inventory management 

七、需求计划与产销协同流程 Demand Planning vs S&OP Process

■ DP角色在产销协同预测会议的职责 DP role in S&OP process

八、库存与库存补货策略Inventory Management and Replenishment Strategies (根据时间选定)

■ 库存策略 Safety Stock and inventory strategy

■ 库存模型与补货模型 Safety Stock Modeling and Replenishment

九、课程总结Summar