预测准确率要追求吗？

很多从事计划工作的人，都绕不开一个指标，就是预测准确率。而预测准确率算法也各有差异。通常使用MAPE（平均绝对百分比误差，Mean Absolute Percentage Error）作为计算的依据。而预测准确率就是1-MAPE的百分比值了。不过在计算MAPE的时候，差异也就产生，有些是以实际值为分母计算MAPE, 而有些则是以预测值为分母。

以下数据采用不同的计算标准，从而得出不同的预测准确率。

那么究竟采用哪一种好呢?

这个问题不妨留给读者自己思考，笔者的本文并非详谈这点。感兴趣的读者不妨发表你的见解。

另外，有一点就是通过引入一个预测准确率，来显示“专业“和所谓的工作有效性。假如当问及一个做计划的人员，你做的预测准确率能去到多准？而对方答你，我不使用预测准确率，又或者不到50%，那多半被认定这个人能力不行。预测准确率和计划能力挂钩了。

同时预测准确率又是一个很好的KPI工具，为KPI而KPI的工具，这个月准确率70%的话，那下一个月就做到75%吧，否则奖金就没有了。

而并不多人去思考为什么采用和追求预测准确率这个问题。

预测准确率高，就表明越能准确预测到需求，然后建立相应的需求计划，从而减少因此带来的诸如安全库存拔高，加急安排或者延迟交货，缺货等，对企业带来损失的情况。这进一步引来一种无谓的责任背负，企业在交货方面引起的额外成本（自认为的），又或者利润损失，就是因为预测不准，从而扣上大帽，称为替罪人。

首先看看预测的特质。

预测总是错误的。这是做计划和考核者的争论点，前者认为预测肯定是错误的，准确率要是做到KPI（很多KPI都是自我中心出发，而非考核和被考核真正共同得出的目标），何不去买彩票？而反对者认为做到这么低的预测率，根本没有意义，肯定是计划者水平不够。

接着我们回归本源，究竟预测是为了什么？

预测应该是为了计划而服务的一个工作内容，通过预测，得到对未来发生的预判，从而因此作出合理的计划安排，包括采购，库存，物流等工作，均可以以这个为前提作出具备弹性的安排。

在预测上，得到的结果，应该起的是一个导向作用，而非判断和决定作用。

为了更好地计划工作，追求更好的预测准确率是应该的。但是追求更好的预测准确率，并非是把着眼点只盯着在准确上，而重点应该是错误上。

预测的过程中，一个重要的工作就是把已知的可能因素纳入在未来需求量的考虑中，比如时间序列法，过往历史数据的诸如季节作用等，是否会反映在未来上，过去的历史规律，是否都能重复反映在未来并按照这个规律发展，而在未来需求上，市场的信息，公司的策略，是否带来其他因素，这些形成的预测一旦和实际需求不同。差异点，错误量，究竟哪些是纳入需求预测而实际没有的，这些才是追求预测准确率的思考重点。

比如本月的预测准确率是84.75%，那么相对而言，错误就是1-84.75%=15.25%，至于为何引起这15.25%就是计划人员的思考点，同时这样的差异，如何在计划执行工作能够弥补，则是整个供应链管理相关部门的共同协作的目标，而非计划部门单独对应。比如物流的安排上，生产的排期上，缩短提前期，而在需求上，是否可以分批交付和让客户接受延期，都是一些常规的处理方法。

而发现预测方法上，比如季节指数引入的不够恰当，当修正处理之后，预测准确率提升到87.22%，那么这就是挖掘预测准确率错误的重要作用了。

至此，引发的问题就是，追求哪些SKU的预测准确率。

动辄成千上万的SKU，是不少企业常有的事情。那么每个作业人员应该处理多少个SKU，是值得考虑的问题，当然每人对应数个自然是好事，有更多的精力考究和运用，并借此提高准确率，但是人力成本上不可能容许这么样。

不过，一刀切又不是一件好事。

如下，假如有N个SKU，不同的预测准确率，如果一刀切70%的准确率作为考核点或者目标值，则是意义有限。

在认识货物特征的时候，我们使用了XYZ分类法，就是根据货物的不同波动程度来划分出不同的群体，从而选择适合的对应方法。

如果是X类，波动比较平稳，则预测相对比较容易，但是Z类产品，又或者间歇性需求的SKU，这些产品并不容易把握未来需求，假如和X类同样一刀切建立一个目标值，这显然不恰当，同时这类产品难以达到要求的效果。

由于预测涉及一个特点是，颗粒度越大的预测相对更加准确，非要给Z类，甚至Y类，设立预测准确率的，那么不妨以群体（比如类别等）进行一个目标设置。

还可以采用库存管理的同样方法。库存管理往往按照价值进行ABC分类，预测也可以采用ABC分类，仅仅对重点的货物进行预测准确率的统计和追求，那么相对就可以释放更多的人力物力去提供公司的供应链管理价值。

其实，最重要的就是要清楚预测是为了什么。

知道为什么后才去预测，才去追求预测准确率，总是好过把目光仅仅盯在预测准确率和预测一点上。

当然，预测的工作很难，要懂得，联系的，涉及的非常非常多，不过相对于整个供应链管理，这又仅仅是很小的一部分。

固然，预测准确率提升，越准确对整个供应链管理起到很大的帮助作用，不管要是仅仅因此把它作为决定性因素，这其实夸大了预测准确率的作用。