在精益咨询的视角下，笔者前期的文章《供应链管理为什么要做销售需求预测？》中阐述了供应链管理中销售需求预测的本质和价值，明确了要使供应链达成高质量、低成本的准时交付的使命，准确的销售需求预测是必不可少的输入。理解销售需求预测的本质和价值是做好销售需求预测工作的必要条件但不是充分条件，要做好销售需求预测还要掌握科学的预测方法。
需求预测的定量方法
预测需求的定量方法是基于历史实际需求数据来预测未来的需求。定量方法基于以下两个基本原理。在精益咨询过程中，这些原理是进行科学预测的重要依据。
需求的延续性
市场对产品的需求是按时间存在延续性的，就好像一个人下个月对一种食物如大米的需求量是从上个月延续下来（在上个月实际需求基础上增加或者减少）的，很少出现一个人上个月对大米的需求是200斤，这个月就没有了或者暴涨至1000斤了，正常应该是以200斤为基础增减。
需求的相关性
市场对茶农的需求和一些因素是存在相关性的，如一个地区对大米的需求是和该地区的常住人口数量相关的，常住人口数量多，需求就高，常住人口数量少，需求就低。
在销售需求预测领域，最有效最常用的需求预测方法就是基于以上两个原理。常用的销售预测预测方法如下。以下图中时间序列分析法中的移动平均法、指数平滑法和基于时间序列的回归分析法都是基于需求的延续性进行预测；因果分析法的线性回归分析法和曲线回归分析法则基于需求的相关性进行预测。精益咨询专家强调，企业应根据实际情况选择合适的预测方法。
移动平均法
移动平均法就是利用预测期之前的若干期实际需求值的平均值作为预测期的预测值，计算预测值所利用的数据称为基期，其期数一般取3 - 6，移动平均法的预测值公式如下：
Ft+1=（Dt+ Dt-1 + Dt-2 + Dt-3 + Dt-4 + Dt-5）/n
当期数为1时，这就是最简单的预测方法，则利用上一期的需求实际值作为下一期的预测值，这种方法也叫跟随法。
加权移动平均法
移动平均法中的基期数据中每一期对预测值的影响度是一样的，也就是基期数据的权重相同。而实际上，预测值受离预测期时间近的基期数据影响大，受离预测期时间远的基期数据影响小。为此，对移动平均法做出响应的调整就成了加权移动平均法，其公式如下：
Ft+1=wtDt+ wt-1Dt-1 + wt-2Dt-2 + wt-3Dt-3 + wt-4Dt-4 + wt-5Dt-5
其中，w为基期每一期的权重，通常，权重数据需要满足以下两个要求：
1.权重之和为1；
2.权重从当前往前期逐渐递减。
指数平滑法
指数平滑法是需求预测定量方法中最重要的方法，也是应用最广泛的方法。指数平滑法的工时如下：
Ft+1=Ft+ α(Dt-Ft)
上述公式中，Ft+1为预测期预测值，Ft为当期预测值，Dt为当期实际值，α为平滑系数，α的取值范围为0到1。 指数平滑法是一种特别的加权移动平均法，α取值越大，当期数据所占权重越大， α取值越小，前期数据所占权重越大。
正确理解销售需求预测的本质和意义，合理使用科学的需求预测方法，才能做好销售需求预测这项供应链管理中关键的工作。在精益咨询的助力下，企业能够更精准地运用这些方法提升供应链管理的效能。
