以下六个步骤提供了一个框架

一、区间预测

对单一需求进行预测总是会出错，力求革新的企业已不再以单一需求的预测为目标，它们转而预测一系列潜在的结果，也就是所谓的区间预测。经理人估计未来需求可能的区间，并用这种估计来指导供应合同的条款和应急计划。更重要的是，这种做法让企业习惯于预期不确定的结果。

例如，福特(Ford)开发了一个产品销量区间预测方法，作为其资本资产规划程序的一部分。预测会得到更新(根据应用按月、按季或按年进行)，通常当预测期越来越接近时，区间也就逐渐缩小。

美国马萨诸塞州贝德福德的服装制造公司GriffinManufacturing采用多来源法以满足预测区间的所有要求。它在洪都拉斯的工厂的任务就是：利用它的低成本大量生产，以满足特定数量的需求；而它在马萨诸塞州的工厂因为更灵活和更接近市场，所以它的任务是对短期的需求变化做出反应。

二、风险集中

大规模或总体预测比单个预测更精确。90年代后期，凯迪拉克(Cadillac)改变了在其最大的市场之一佛罗里达州的分销战略。凯迪拉克只发出展示车辆，而不允许经销商按推测的顾客需求量来订购轿车。当顾客下单订购时，轿车就隔夜从凯迪拉克分销中心运过去。

这一转变让凯迪拉克得以集中佛罗里达经销商的需求预测，而不再对单个经销商的预测做出反应。总体预测比单个经销商的预测准确得多，结果大幅提高了客服质量。分销中心可以完全按照顾客的需求量隔夜发货。

另一常见的风险集中策略是减少产品的零件数量，这一策略被称为零件变量缩减。当一家公司在许多产品中采用普通零件，那么就能集中对零件需求的预测。英特尔(Intel)的系统集团用这种方法简化了零件的使用，把2万个不同的零部件减少到500个。

产品变量缩减的运作情况也差不多。当产品配置范围巨大时，就难以预测产品的需求。例如，2000年梅赛德斯E级轿车推出时有令人难以置信的3.9万亿个可能变化。这远远超过了公司的实际储备能力。相比之下，2000年本田(Honda)畅销车型雅阁(Accord)提供可选“方案”，而不是提供可能附加件的大杂烩，从而只提供529种组合。较少的方案数量可以更好地集中风险，减少可变因素，并因此改进预测。

然而，产品变数风险集中也有其不足：它迫使消费者从更少的产品变化中进行选择。困难是要在选择减少的情况下，保证消费者仍然满意。

三、缩短预测时间跨度

预测明天会发生什么，比预测下个月会发生什么更容易。减少构思、生产和销售产品之间的时间，将极大提高需求预测的能力。为缩短订货至交货的时间，许多企业采取产品快速成型技术加速产品开发，用快速切削加工技术来加快生产扩量过程，用快速制造加速生产过程。其中的许多任务都能同时展开，每一步都让公司内不同小组参与进来。

部分企业，如朗讯科技(LucentTechnologies)，成立了单一供应链组织，该组织跨越相关的公司职能，包括工程和销售。其它企业则利用地理上的邻近，服装制造商联泰(LuenThai)正在中国南方城市东莞开发一个纺织品“供应链城”，让时尚品牌丽诗加邦(LizClaiborne)等的顾客缩短设计过程，并把从构思到上市的时间从20到50周缩短至12周。

某些企业还成功地将风险集中与缩短预测时间结合起来，这种策略被称为延期或后期差异化。

惠普(Hewlett-Packard)在温哥华与新加坡的工厂制造大受欢迎的Deskjet与Deskwriter打印机，并在美国、欧洲与亚洲分销。

在欧洲销售打印机，意味着要遵循每个国家对打印机配置的要求：不同的包装、电线插头与使用说明书。过去，惠普对每个欧洲国家的需求作出预测，然后为每个国家生产相应数量的打印机。但预测失误导致产品过剩和短缺频繁出现。

为了增加产品供应，同时又不至于积压卖不掉的产品，惠普转变策略进行泛欧洲预测。它开始将未配置过的打印机运往它在荷兰的欧洲配送中心，一旦清楚了各国的需求，就会对这些打印机进行配置。

四、测试产品

女鞋连锁店NineWest等时装零售商，都面临共同的预测挑战：每次推出新款时，需求都不明朗。

为了改善预测，NineWest开发了一个新的流程。首批1000双新款鞋子被空运至5家具有代表性的美国商店，它们的销售会受到几天的严密监视。该信息然后会被用于预测整个产品系列的销售情况。

如果销售超出预期，这家零售商就提高产量，如果令人失望，则减小生产规模。如果新鞋在测试阶段“惨败”，NineWest就会停止生产，并将已经做好的鞋子直接送往代销店或折扣店，以节省往返于自家店铺的运输成本。

五、合作

企业可以利用它们供应商与客户的信息，来更好地进行预测。沃尔玛(Wal-Mart)就是典型的例子。80年代，这家美国零售商首创了一种实时在线应用系统，为它的供应商提供最新的销售数据，帮助它们以及沃尔玛自身变得更加高效。

然而，良好的预测还不止包括数据共享，它需要伙伴之间的合作：发现矛盾并修正预测。进行这项工作的正式方法是合作计划、预测与补给(CPFR)法，它由零售商与包装消费品制造商组成的行业协会发展而来。

2000年8月，英国零售商Superdrug的保健与美容产品业务供需不协调，特别是在促销以及新品上市期间，令它苦不堪言。它在2000年8月与强生(Johnson&Johnson)推出了CPFR试验项目，结果Superdrug的库存水平下降了13%，店内现货增加了1.6%，它与强生的关系也得到改善。

六、风险共担

与供应链合作伙伴共同分担错误预测带来的风险，可以控制各方的损失。分担风险可以用多种方式写入供应合同中，包括收入共享和基于选择权的合同。

但最常见的是回购协议。比如在图书业，出版商从零售商手中购回没有售出的书，从而分担了库存太多的风险，也让零售商在预定图书时可以放开手脚。

价格支持是个类似的机制，很受电子产品制造商欢迎。当一种产品价格因推出新款而下跌时，价格支持就要求制造商退款给零售商。

这样的安排通常有利于双方，因为较高的库存会让销售商更容易对高需求做出反应。同时，一旦产品销售不畅，且必须以低于成本的价格出售，零售商也能得到制造商的经济支持。制造商同时也预先出售了更多产品，因而有机会创造更高的销售额。即使制造商必须承担销售业绩低落的部分风险，它的预期利润也增加了。

上述技巧可以帮助企业设计更为灵活的供应链。掌握了这些技巧的企业将创造强劲的业务，且不会受不可避免的预测失误影响。

通往需求回应型供应链的关键步骤

• 供应链的灵活反应可以通过很多方式获得。

• 区间预测有助于企业判断需求，如预测一个月、一个季度、一年。

• 可以集中预测用于许多不同产品中的共用零件的需求。

• 缩短从构思到上市的时间能使预测更准确。

• 如果对某产品的需求无据可查，制造商可以小批量投放产品以检验市场。

• 与供应商和顾客进行更紧密合作有助于提高预测准确度。