去年圣诞节，很多孩子都感到失望，因为Robosapiens机器人供不应求。Robosapiens机器人是2004年最热门的玩具。很多孩子的父母也有失望的时候，因为时尚的“iPod mini”被一抢而空，都来不及补货。

　　鉴于现代供应链的复杂性，这种情况非常普遍。但供应链经理的中心任务总是非常艰巨的，他们要以最低的价格，在正确的时间和正确的地点，提供适当数量的零件和产品。供货过少，消费者将空手而归，供货过多，折扣和处理成本将上升。

　　困难在于产品的设计、生产和预订都是在不清楚需求的情况下进行的，而日益复杂的市场则使未来更加模糊不清。但供应链经理可以通过提高供应链对需求变化的反应能力，来降低预测风险。打造一条对需求反应灵敏的供应链可不简单，但却是可能的。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Griffin Manufacturing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。