在供應鏈管理中，如何有效掌控消費者需求，是有效降低庫存、避免“牛鞭效應”的關鍵，這不僅需要有成熟的市場需求預測工具還要有先進的存貨管理工具，及時應對供應鏈“突變”。  
   “陽春三月，鶯飛草長。”年輕人也把在車庫內擱置了一個冬天的的小貨車開出來修理一番，然后出去旅行。對SKF汽車維修服務市場公司（SKF VSM），也就是瑞典SKF軸承公司的售后零件服務部門來說，銷售量也隨之劇增，因為人們修理、維護車輛，就意味著購買軸承、密封件、萬向聯軸器和其他汽車配件。  
    SKF汽車維修服務市場公司的供應鏈經理Matthew Schiele說，公司所面臨的最大挑戰就是滿足成本效率和可靠性的雙重需求，以及解決上下游合作伙伴間有效合作的困難。在SKF汽車維修服務市場公司出售給分銷商和零售商的60,000個零配件中，有70%是通過北美地區的六個分銷中心進入下游供應鏈的。分銷中心能感覺到客戶對產品的間歇性需求和緩慢增長需求，甚至能夠做到二者兼顧；但分銷中心的缺貨現象卻一直無法有效解決，這不僅會導致銷售額的損失，而且會給那些采取電話預約模式的分銷中心造成影響。相反，如果產品有了庫存，客戶就可以方便的打電話來預定貨品。  
    SKF汽車維修服務市場公司設在希布倫的中央操作工廠，負責接收從全世界的制造工廠里調集來的大量產品，然后打開每一包貨物并重新包裝，放在庫房里等待發送到其它分銷中心去。因此，供應商對某些產品線的交付時間可能長達26周，這只能靠企業進行準確的市場需求預測，來滿足客戶需求。  
    Schiele表示，在2003年剛接手售后供應鏈的管理工作時，員工最欠缺的恰恰是對市場的準確預測，原有的預測系統很難準確地反映出客戶需求的季節性變化。Schiele回憶說：“當時，原有系統的反應速度非常慢。無論是情況好轉還是惡化，預測系統都要花很長時間才能識別出需求量的變化。”更重要的是，原有系統快速連貫的算法根本不適合預測間歇性需求。  
    在意識到這些不足后，手工調整成為了Schiele小組成員每天的必修課。計劃人員要花大量的時間來調整預測值，并依此來決定目標庫存量的多少。由于SKF汽車維修服務市場公司不可能每個月都對所有的60,000多件單品的預測值進行調整，這就造成了由于不準確的預測值而造成產品庫存過量的嚴重后果。  
    Smart工具  
    Smart Software公司開發的Smart Forecasts是一個不錯的解決方案。除了能夠改善日常產品需求安排外，這個系統還具有預測間歇性需求的專利算法。在與使用Smart Forecasts的用戶交流，并發現類似問題后，Schiele決定用KF汽車維修服務市場公司的某些實際數據來進行在線試驗。  
    他回憶說：“我與我的經理們坐在一起，感覺印象非常深刻。”通過討論，大家發現事實上SKF汽車維修服務市場公司已經是Smart Software公司的客戶了。因為SKF早在十多年前就使用過這個系統的早期版本，只不過現在停止使用了。  
    Schiele說，Smart Forecasts能直接與市場計劃工作進行整合，并且能夠在短短兩個星期內與SKF汽車維修服務市場公司的DRP系統連接起來。這個系統可以運用原始數據計算出可以批量下載的預測結果，并將其返回到DRP系統中去，讓人們根據這個結果進行訂單補充和庫存管理。  
    新系統的效果可以說是立竿見影。以前，SKF汽車維修服務市場公司要想將目標客戶服務率保持在95%以上，就必須使產品庫存量與銷售額保持同步增長。舉例來說，在使用新系統之前的一年里，SKF汽車維修服務市場公司的庫存量已經增長了6%。而SmartForecasts軟件卻改變了這種狀況，在使用后的一年時間內，公司的庫存量居然下降了3%左右。Schiele說：“2004年我們用Smart系統實現了精益生產，如果訂單減少了，我們就會適當地減少庫存量。”  
    SmartForecasts的好處在2005年才完全顯現出來。在目標客戶服務率保持在95%的情況下，SKF汽車維修服務市場公司將庫存量減少了16%。更重要的是，Smart Software的市場需求預測有效地改善了公司與主要供應商之間的關系。Schiele說：“供應商能更快地了解我們的需求，也能根據我們的需求來安排生產。這樣一來，我們的業績都得到了提高。”  
    SmartForecasts使企業的內部效率也得到了提高。Schiele補充說：“我們的倉庫管理工作也發生了極大的改變。過去，我們從來不會為春天的消費高峰進行準備。現在，我們絕不會在銷售之后才對200,000件單品進行包裝，而會在銷售之前，就將客戶所需的產品準備好。”   
    面對的挑戰  
   亨氏公司是一家位于美國匹茲堡市的食品生產巨頭，同時也是另外一個成功運用需求管理解決方案來改善供應鏈管理的企業。它在歐洲的公司都是通過收購其他企業而建立起來的。因此，該公司各個生產工廠的ERP系統之間都是獨立的。亨氏公司的歐洲需求規劃經理Mike Bonnici表示，亨氏公司的生產戰略要求它們必須將產品集中在一個特定的地點進行生產——以保證對全歐洲的供應。他們所面對的挑戰就是要將對各個國家的需求預測及時地反映給生產工廠。  
    困難在于這些預測的銷售紀錄都是根據不同的ERP系統做出的，預測的方法也不盡相同。Bonnici解釋說：“德國的計量單位是噸（1000公斤），意大利的計量單位是bottles，而英國常常用“一打”來表示數量。各生產工廠之間需要一個統一的計量單位。”  
    Mercia Software公司（現在是Infor公司的一部分）的協作式預測工具Mercia Linked Enterprise，為人們提供了一個理想的解決方案。這套系統能從當地系統中調出信息，進行預測，并將相關數據輸入到生產規劃系統中去，以驅動生產和金融系統。  
    Bonnici說：“這將直接導致預測結果的革命。預測的質量得到了提高，我們不僅能在國內市場上進行無統計學偏差的預測，換句話說，這套系統自動校正過高或過低的預測，從而保證了預測的穩定性，而且還改變了人們對于預測的態度，從此人們不再將預測看作是一種能力，而是將其看作是對即將售出產品真實數據的體現。”  
    亨氏公司的采購經理Rob Hemsley也同意這個觀點，他說：“毫無疑問，我們將看到更順暢和更易預測的購買形式。”  
    ERP的增值能力  
    位于馬薩諸塞州Dedham的ARC Advisory集團的研究主管Simon Bragg指出：“需求管理一直處在發展變化的過程中，從根本上來說市場需求預測現在已經與合作、報警和實時訂單捕獲等很多方面聯系在了一起。”  
    很多企業已經認識到了需求管理在多級庫存管理中的重要作用，特別是在供應鏈被“牛鞭效應”和其他自感應誤差等問題困擾的時候。舉例來說，保健業巨頭拜爾公司就用SmartOps公司開發的多級庫存管理規劃和優化系統來解決這個問題。  
    SmartOps公司的企業戰略開發高級副經理Arthur Brohinsky說：“由于在供應鏈的每一個環節上都缺乏一個統一的需求信號，因此每一個環節都必須根據其對應的下游訂單對需求進行重新預測。這就很容易引發‘牛鞭效應’。”  
    位于匹茲堡的Greybeard Advisors公司的總裁Robert Rudski說：“SmartOps就是一個很明顯的用技術為ERP增值的例子。”作為拜爾公司的首席采購干事，Rudski也參與了對SmartOps的評估工作。他說：“這是一個理想的解決方案，它將先進的科研成果轉化為了可以利用的軟件。”  
    當然，我們也可以用同樣的話來形容被SKF汽車維修服務市場公司看作是垃圾的“指數平滑法”。但前提是，它必須是為企業帶來了切實的好處。