项目背景
H公司是全球营养食品工业无可争议的领导者之一，目前在中国现有三家子公司，涉及工厂多达12家。H公司旗下所覆盖的业务包括冷冻食品，婴儿食品以及调味品等大类，SKU多达上千，销售网点覆盖全国。由于食品时令性很强，保质期短，缺货成本高等，因此不仅要求库存合理同时要求客户响应及时，因而导致其供应链管理难度加大，需求质量的高低将直接决定了整个供应链的运作效率和品质。H公司管理层充分认识到需求管理已经是其供应链管理的薄弱环节，希望借助于专业管理系统全面改善其预测质量长期低迷的现状，建立一个系统化，科学化并可持续改善的预测管理体系。特别是H公司拥有职能完整业务专业的预测管理团队，但由于缺乏系统化的管理平台，难以发挥其预测团队的专业性和经验优势，MS Excel已经严重制约了其需求管理水平的提升;

项目挑战
H公司是一家典型的消费品制造企业，由于Excel的限制，预测模式与大多数消费品制造企业类似，但由于拥有专业的需求管理团队，在这样一支团队的努力下，H公司的预测模式是MS Excel支撑下所能做到的极致，比如统计技术的应用，数据的分解和预测绩效的评估等都已经达到了一定的高度。但无论最终的结果还是整个管理过程还是不能满足管理团队的期望，H公司希望在系统的支持下突破现有管理工具的束缚，基于行业需求管理的最佳实践，重建其预测管理体系。
H公司首先希望改变预测流程，改变现有市场部门建议，销售部门预测，计划部门调整的模式，而形成基于系统的统计基准预测，实现三个部门独立预测，最后通过预定义的规则自动生成最终预测的这种即独立又协同的管理模式。其次，实现基准预测与促销预测的分离也是H公司对系统的最大期望之一，而这一需求的前提是能够实现基于不同促销事件对历史数据进行修正。H公司还寄望于系统的统计模型能够提供真正高品质的基准预测，发挥统计技术对海量数据的处理优势。同时，H公司的需求管理还面临着来自庞大的经销商团体的挑战，因为经销商销售策略和库存策略对市场需求有着举足轻重的影响，如何通过与经销商的信息协同来避免非正常需求对预测的影响，是H公司需求管理团队需要面对的一大挑战。当然，H公司专业管理团队的需求远不止上述，他们还需要能支持不同角色进行数据录入和图形化分析及调整的预测编制平台，需要满足不同角色的数据分析视角，比如按分销中心，按产品生命周期等。另外，H公司管理团队还要求系统支持不同逻辑的数据分解需求，支持新产品预测，支持18个月滚动预测，支持多版本预测，并且支持月到周预测的拆分需求等等，以完美契合其对需求管理的专业标准；

方案亮点
实现了基于多职能角色预测的独立和协同：改变原有自下而上单向收集预测，不同职能相互修改，缺失自上而下的宏观视角，计划部门难以有效控制和参与预测，并且无人对数据质量最终负责的局面。新的预测模式下，销售，市场和计划等部门将并行预测，互相独立，不同职能将预测在各个不同的产品和区域层次上，同时基于协同规则生成最终预测数据，形成真正相互独立又互动融合的协同预测；
强化了预测团队对预测的直接介入和流程控制：由于缺乏精细的分解聚合技术以及多维预测视角的支撑，给预测责任部门的介入造成障碍，使其往往成为预测的旁观者和评估者，难以发挥其专业优势，这给消费品企业所带来的负面影响远远大于工业品企业。Demand Driven不仅彻底颠覆了这种单向预测模式，同时强大的流程控制工具实现对预测调整的控制和追溯，延伸和强化了预测团队对前端市场信息的掌控深度和广度；
历史修正技术使基准预测与促销预测的分离成为现实：Demand Driven提供人工修正和自动修正两种修正技术来实现对历史数据的修正需求，不仅支持聚合层次的修正同时支持基于不同促销事件的修正，以及修正说明的录入。特别是基于修正数据所形成的相关KPI 为促销预测的编制提供了前所未有的支撑；
21种经典统计模型提供了高品质的基准预测：Demand Driven 21种经典统计模型，结合预测模拟，模型优选，自动预警，趋势衰减和分类预测技术等等，为H公司在SKU层次上提供了平均准确度达到80%以上的高品质的统计预测，同时为其他职能角色的经验预测提供了参考基准，并在协同预测中占有主要权重，充分体现了需求管理中的科学性；
对促销预测和新产品预测的有效支撑：H公司与所有消费品制造企业一样，常常面临促销预测和新产品预测的挑战。Demand Driven 完美支持H公司基于不同的促销类型和对以往促销效果的评估基础上编制独立的促销预测。同时其强大的新产品模型（类比模型）将为不断推陈出新的升级换代产品提供有效基准预测； 
支持对企业和经销商库存的有效管理：做为一家大型消费品制造企业，H公司同样拥有直销和分销两大渠道，大量的经销商对需求管理是一把双刃剑，既能分担市场变化的波动，又能对需求进行人为操控。因此，是否能够实时掌握经销商的库存的变化对需求管理有着至关重要的影响，其中不仅考验对经销商的控制能力，同时也需要相应的平台进行数据采集和分析。H公司通过实时平衡公司和经销商的库存信息，不仅提升了预测的品质，同时对经销商的库存管理也提供了有效的指导建议；

项目背景
N公司是亚洲最大的涂料制造商之一，也是国内涂料行业的领导者。N公司分设两大业务领域，家居涂料和工业涂料。 随着业务持续的快速增长，N公司在2002年开始引入SAP系统，并且逐步将应用范围扩展至人力资源，客户关系管理以及商业智能分析等领域。强大的IT服务支撑是N公司业务获得强劲增长的重要因素之一。但N公司也发现了其管理和IT资源都投入在其供应管理领域，而需求管理的薄弱已经严重阻碍了其管理效率的提升。N公司选择了其工业品领域中预测管理最为薄弱的G事业部做为变革的试验田；
G事业部的管理模式属于工业品制造企业中最为复杂的小批量、多品种，两年内有效产品已有3000多，客户400多，月平均预测项达到7000，并且每月新增100左右，涉及原材料为1500个，平均生产周期为20天，客户平均要求交付期为5天。公司执行3个月滚动预测，无独立预测管理职能，由总部销售行政负责在每月中旬直接从业务员手中归集基于EXCEL编制的销售预测，做简单核对后汇总提交制造部门，各级销售管理层并不参与任何调整；

项目挑战
N公司G事业部的预测模式是目前非标产品的工业品制造企业的典型代表，基于业务员这一单一角色和单一方向的自下而上的预测。这种预测模式的结果给N公司销售带来的影响是极低的预测准确率和不尽如人意的订单准时交付率，但为了确保一定的客户满意度，N公司的制造部门为此付出了巨大代价，他们长期面临着大量的慢动原料和紧急采购并存的挑战，也造成了销售与制造在沟通方面长期对立的被动局面。经过对G事业部的深入调研，我们可以将G事业部所面临的需求管理问题可以分为两类，一类是需求管理本身存在的问题，另一个则是需求与供应之间的沟通问题，也是产销的协调；
由于Excel模式的限制，G事业部的预测完全由业务员主导，不仅对业务员的信息支持不足，同时缺失统一的管理和控制。由于缺乏友好充分的信息分析和预测编制平台的支持，造成了严重的预测项缺失，每月实际预测项仅占应预测项的50%，其次预测项的随意删减导致了MRP生成了很多不必要的需求计划。另外对预测的编制没有前提说明和合理的考评导致了预测编制的随意性，包括随意的调整。特别是这些海量的调整信息不能有所区分地传递给制造部门时，对制造部门而言完全难以对上千物料做出及时的调整，如采购的取消，调整和延期交付等。基于对需求调整的快速响应而建立高效务实的产销沟通模式对每一个企业都是至关重要的；

方案亮点
完善销售预测管理职能：这是建立现代企业需求管理模式的基石所在，G事业部增加了独立的预测管理职能—预测主管，负责体系的建立，维护和监督执行，并且增加了市场，预测主管等角色参与预测过程，实现多种业务视角的协同和融合；
建立销售与制造信息共享平台：不仅为业务员，市场部和预测主管提供预测分析和录入平台，同时该平台完全与制造部门共享，提供基于制造视角的数据分析支持，实现了预测流程的透明，将制造部门从预测批评者变成了预测的支持者；
建立多视角的信息分析架构：多视角分析是管理决策的重要基石，G事业部复杂的制造模式，对信息的分析视角提出了更高要求，除了按产品类别，按区域等常规维度外，还包括工艺分类，产品生命周期，行业，业务员，工厂，分销中心和客户信用度等重要视角；
实现自下而上和自上而下的协同：EXCEL最大的限制之一就是预测的单向性，无法形成上下的协同和互动，而导致管理层以及其他职能角色无法直接参与预测，而造成信息交流障碍。市场和预测主管的预测介入是G事业部预测策略改变的重要体现之一；
实现对预测调整的说明和追溯：G事业部管理层高度关注预测的调整幅度和假设前提的说明，要求所有调整比例超过±30%的都必须进行解释，同时对预测数据的假设前提进行说明是帮助业务员提升预测技能的重要方法之一；
实现数量预测与收入预测的联动：由于产品价格的客户化，收入预测对于G事业部销售管理层而言其重要性要大于数量预测，因此要求基于数量预测和价格数据自动生成收入预测，并且实时计算目标完成率，让销售目标实时贯穿整个计划的始终是管理层的重要期望；
实现基于销量权重的WMAPE：对业务员进行预测质量的考核对于工业品企业具有非凡的意义。G事业部也实施了这一考核指标，但比重较低，且计算公式有欠科学性。经过深入沟通和验证，G事业部不仅将计算预测准确性改为计算预测偏差率，而且将简单平均改为加权平均，引导业务员将有限的资源关注于更加重要的产品预测，大大提升了预测考核指标的科学性；
实现与SAP系统的全面集成：SAP系统是N公司的核心管理平台，Demand Driven分别在主数据（产品，销售组织），历史数据（销售数量和销售收入），价格数据和预测数据等四个方面与SAP系统实现了集成。这种交互不仅提升了SAP系统的应用效率，其另一个价值是通过Demand Driven 与一线业务员分享了SAP系统的应用成果；