AI 在需求预测中的应用：概述、用例和优势

通过将 AI 应用于各类内部和外部数据，企业能够更精准地预测商品和服务需求，从而在优化预算、生产计划、库存水平、运输优先级等关键职能的同时降低成本。本文将探讨基于 AI 的需求预测如何运作、其应用场景，以及初涉该领域的企业如何从中获益。

什么是需求预测中的 AI？

AI 需求预测是指通过机器学习与预测分析技术，更精准地预估未来产品或服务需求的方法。其分析的数据范围广泛，涵盖历史销售记录、销售管线、消费者行为、人口统计特征、竞争对手动态、季节和市场趋势、天气事件、节假日安排及经济环境等数据，甚至包括网站流量和社交媒体互动的实时数据。

由于 AI 数据分析能够揭示传统需求预测系统无法捕捉的模式与关联性，因此将 AI 融入需求预测能帮助企业更精准地匹配产品与库存水平。同时，它还有助于减少低效的人工预测流程。McKinsey & Company 的研究表明，采用 AI 供应链管理预测技术可将错误降低 20% 至 50%，并将产品缺货率降低高达 65%。

关键要点

• 需求计划贯穿业务各个环节，从生产车间到销售办公室。因此，每个团队都必须对其提供的数据负责，以确保预测的准确性。
• AI 的优势在于能快速处理海量数据，从而让需求预测专家更专注于结果的解读和传达。
• 随着天气事件、竞争对手活动和消费者趋势等外部数据的引入，需求预测人员现在能够对商业环境提供更精准的洞察。

AI 在需求预测中的应用解析

每家企业都渴望洞悉消费者和企业未来将购买哪些产品以及购买数量，从而更好地管理支出、投资、库存水平、产品规划、人员配置和营销推广。获得准确且及时的需求可视性，足以改变企业的经营轨迹。

基于 AI 的需求预测应用能以远超传统工具的速度和精度处理海量数据。由此，它们将原本耗时费力的手动预测流程转化为高度自动化的实时活动，为企业决策者提供洞察力，使其不仅能满足客户需求，甚至能预判瞬息万变的需求变化。

高效的需求计划需要销售、营销、财务、供应链和生产等多个部门协同配合。其核心目标之一是维持合理的库存平衡，既要满足客户需求，又避免承担过高的库存持有成本或因积压商品被迫大幅降价。

普华永道指出，预测客户需求是零售业三大具有 AI 潜力的领域之一。随着零售商开始运用深度学习（一种利用神经网络训练计算机决策并持续学习的 AI 技术）预测客户订单，这一领域正迎来变革。

AI 如何实现需求预测？

企业可首先将 ERP 系统中存储的历史销售数据，与营销活动及促销结果数据相结合，并融入消费者趋势、经济状况、天气模式、竞争对手动态等外部因素数据。随后，将这些海量数据输入预测模型，即可生成需求预测结果。

例如，中东某制药公司正运用 AI 驱动的超参数调优技术（超参数是控制机器学习模型训练的变量），以更精准预测未来药品需求及优化库存和生产水平。通过尝试多种参数配置方案，该公司能够针对不同情景进行需求预测。

AI 驱动的需求预测与传统预测

在传统预测中，分析师主要使用历史销售数据和当前订单数据来预测未来生产需求，同时排除任何异常值。传统需求预测模式适用于市场稳定、销售平稳的企业，但其分析能力受限于人力可处理的数据源规模，在高速增长或波动剧烈的市场中往往难以奏效。

AI 驱动的需求预测运用机器学习和生成式 AI 技术能够快速整合并分析来自众多内外部数据源的海量信息。由此生成的预测不仅更全面，还可根据新增或变化的数据轻松灵活更新预测。此外，基于 AI 的预测在生成长期预测方面也更具优势。

AI 在需求预测中的优势

使用 AI 进行需求预测有诸多优势，而且随着技术进步还将带来更多好处。以下是其中非常重要的几项优势：

• 改进规划流程：由于企业可将 AI 应用于海量内部及外部数据集，识别复杂模式并生成更全面、更精准的预测，因此能够提升规划水平。
• 提供实时洞察：AI 能持续快速自主地分析海量数据集，近乎实时地生成洞察结果，以便用户可以根据当前的市场状况及时调整计划。
• 提高可扩展性：企业无需因预测需求升级和数据源增加而增设人力，通过应用 AI 技术即可有效应对规模增长与复杂性提升的挑战。
• 优化库存：基于 AI 的需求预测因其精准度与时效性，可帮助企业维持满足预测需求的适量库存，避免过度囤积。
• 提高收入：在其他条件不变的情况下，AI 驱动的需求预测通过优化库存水平、提升客户满意度及减少错误率，其累积效益将直接推动营收增长。

AI 在需求预测中的应用场景

基于 AI 的需求预测可用于改善不同行业中的各种流程，包括：

供应链计划

当 AI 需求预测能够准确建模经济政治变动、自然灾害、市场趋势、消费者行为变化等众多因素的影响时，它能帮助供应链计划人员精准采购。这些预测还能为计划人员提供关键信息，用于推荐投资新建生产线或关闭低效生产线，甚至可据此为每条生产线推荐合理的人员配置方案。

• 运输预测：精准的 AI 需求预测是企业规划卡车、铁路、航空、船舶等产品运输能力需求的核心依据。例如，运输经理可借助需求预测数据预先安排物流资源（包括卡车和集装箱舱位），从而缩短运输时间并降低企业成本。
• 逆向供应链预测：企业不仅可利用 AI 预测产品需求，还能基于历史和实时数据预测退货量及相关成本。
• 发运物流：借助 AI 驱动的需求预测，企业不仅能更精准地预测销售额，还能更有效地规划运输需求并管理产品交付时间，无论是配送至本地门店、直达消费者，还是跨境运输（企业需考虑出口法规的影响）。需求预测还能为供应链经理提供关键数据，确保按需进口适量原材料，以便装配线经理在需要时获得所需物料。
• 仓库优化：AI 驱动的需求预测帮助制造商和零售商分析来自营销、生产线、销售点系统以及外部数据源的需求信号，从而了解所需仓库容量并相应调整运营。

制造

制造商正利用需求预测 AI 工具，根据客户需求调整产能并优化仓库空间。这些工具不仅分析历史销售数据、当前促销活动和消费趋势，甚至整合竞争对手行为及周期性事件影响等外部数据。

• 产品需求预测：AI 驱动的产品需求预测运用机器学习技术，既能预测现有产品需求，也能预测新产品需求。前沿的预测工具不仅能洞察未来销售趋势，还能估算退货量。
• 季节性分析：制造商运用 AI 分析影响季节性趋势的因素数据，包括与天气相关的微妙模式、买家偏好变化、节假日消费以及淡季需求下滑等，随后基于这些分析预测消费者需求的波动。
• 减少浪费：制造商通过使用 AI 来预测需求变化并及时响应，从而避免过量生产，减少生产资源和时间的浪费。

财务

财务主管需要对现金流预测及企业流动性水平拥有充分信心。借助合适的需求计划工具，财务主管能够运用数据制定更精准的预算，更有效地管理现金流，并与组织内部其他利益相关方建立更紧密的合作关系。

• 市场预测：通过将基于 AI 的预测分析应用于历史数据和趋势数据，财务部门能够识别相关性与因果关系，从而为未来市场状况的预测提供依据。此类 AI 预测会根据新数据持续校准，从而提升准确性。企业正利用新型需求预测工具内置的 GenAI 生成解读报告，阐释预测依据并突出关键影响因素。
• 风险评估：财务团队可借助 AI 驱动的预测性需求计划工具，识别可能加剧业务风险和审计风险的问题，例如突发需求骤降或供应短缺的影响，以及可能因损害财务报表准确性与可靠性而触发审计的潜在隐患。

医疗卫生

医疗专业人员正利用 AI 需求预测工具的模式识别和分析能力，来预测运营需求、优化资源配置，甚至预测患者预后。

• 医院资源配置：基于 AI 的预测分析技术，结合患者数据、社区健康状况及季节性健康趋势，可协助医疗机构预测医疗物资、人员配置及场地空间需求。供应链经理能据此精准采购物资，包括需避免过量囤积的易腐品或稀缺品；同时，团队负责人可据此合理排班，平衡紧急护理和预约诊疗的工作安排。
• 药品需求：预测医疗机构药房的药品需求量，需综合考量多重因素，包括药品的重要性、历史消耗水平、医生处方可能性，以及外部环境（如季节因素、疫苗接种率、社区疾病流行趋势）对需求产生的动态影响。
• 定制化治疗方案：医疗机构可运用 AI 分析预测患者康复周期及潜在并发症，进而制定个性化康复计划，并根据患者进展动态调整方案。

汽车

汽车制造商和大型经销商运用预测分析技术，深入剖析消费者行为模式、趋势和竞争对手动态。部分车企正将 AI 预测工具与社交媒体情绪监测相结合，借此洞察客户偏好、产品品质问题及定价策略。未来工厂将能整合多元数据源，自主识别市场需求、配置生产计划、调配制造所需资源，并借助实时反馈实现持续学习和适应。

• 经销商库存管理：基于 AI 的需求预测工具可通过历史销售数据、市场趋势及客户情绪分析，帮助汽车经销商维持理想库存水平。此类分析既能降低经销商的库存持有成本，又能制定随市场动态调整的定价策略。
• 预测性维护：基于 AI 的智能制造工具能够识别装配线上设备的潜在故障风险，并及时发出预警，以便制造商能在设备停机影响生产前及时修复。
• 精益制造：自动化、互联的需求预测能优化汽车制造商从需求到交付的全流程执行，使其高效应对市场波动和客户需求变化。这种对未来需求的前瞻洞察能够助力精益制造实践。对于在全球范围采购零部件的制造商而言，可以更有效地保障关键零部件及时交付。

零售

零售商能够从销售点系统、网站和客户忠诚度计划中收集海量内部数据，同时获取影响客户需求的外部数据，例如天气模式、节假日和季节性趋势以及消费者支出模式。他们能够借助 AI 分析这些数据，从而更精准地预测需求。

• 趋势分析：基于 AI 的趋势数据分析对精准需求计划至关重要。这类数据涵盖营养与时尚趋势、消费模式及天气预测等要素。
• 实时库存管理：计划人员可运用 AI 分析技术处理来自中央商品系统的销售与退货数据，从而实时调整库存水平，优化商品销售机会，避免库存积压，尤其是保质期短的商品。
• 用户画像构建：零售需求预测人员可整合销售终端系统、会员计划及客户调研数据，创建用户画像以深入理解特定高价值客户群的行为偏好。借助 AI 分析这些数据，需求计划人员能优化门店库存水平，精准吸引目标客户。
• 价格优化：在利润微薄的零售业，通过智慧定价充分提高利润至关重要。若缺乏对新销售数据的深度分析，且未评估调价对未来销量的潜在影响，盲目定价不仅会损害盈利空间，还可能流失客户信任。

酒店管理

酒店经营者可使用 AI 分析其物业的历史数据，结合市场趋势、竞争对手动态及季节性需求波动的影响，更精准地预测高需求期与低需求期。借助这些数据，酒店能优化定价策略、人员配置及营销方案，从而充分提高利润。

• 预订和排程：该流程涵盖客房、餐厅座位及其他可预约项目的预订管理，如水疗护理和运动设施。酒店可以使用 AI 分析这些预订的历史数据，结合市场趋势、消费者偏好及竞争对手活动数据，预测相关服务的需求量。
• 季节性预测：酒店经营者可跟踪长期盈利指标与绩效数据，以识别季节性规律。借助 AI 需求预测软件，酒店能在旺季充分提高利润，并在淡季通过缩减人员编制、精简服务项目甚至关闭部分客房以减少供暖制冷成本，从而降低淡季影响。
• 礼宾和客户服务：当酒店经营者综合分析实时客流行为偏好数据（包括自有客户数据）、问卷调查、竞品分析、市场统计和其他信息时，便能精准预测宾客需求并提供个性化服务。除了需求预测外，AI 工具还能根据宾客偏好和需求分配客房，并提供个性化的餐厅、酒店设施及当地景点推荐。

如何通过 11 个步骤实现基于 AI 的需求预测

需求预测是一项涉及企业多个部门的复杂流程。以下为实施需求预测的关键步骤：

1. 明确目标：在重塑需求预测流程前，需先厘清组织优先事项，制定应对核心痛点的策略，并规划实施路径。
2. 收集关键数据源：需求计划涉及销售、市场、运营、供应链和财务等多业务部门。跨职能团队成员需就收集分析哪些内部外部数据达成共识，以确保预测准确性。。
3. 预处理数据：确定适用数据后，将其汇集至暂存区以便分析师审核，必要时进行调整并清除不相关的数据。同时，需明确需采用的历史数据类型及时间范围。
4. 选择模型：企业在基于 AI 的需求预测中可采用不同模型。某主流需求预测工具提供 15 种行业标准及专有统计模型。模型或预测方法的选择取决于所需输入数据，如销售额、市场机遇、外部事件、需求模式和典型产品生命周期。这些模型可根据突发性内部或外部变化进行调整。预测模型包括线性回归和非线性回归。线性模型假设变量间存在线性关系，而非线性模型则更为复杂。指数平滑模型的变体在预测未来需求时，会赋予新数据更高权重。
5. 训练模型：训练 AI 需求预测模型涉及数据筛选和收集、数据预处理、算法选择以及预测准确性评估。
6. 与现有 IT 基础设施集成：集成的需求计划系统可整合来自销售、营销、制造、供应链及运输管理系统的多元数据源。基于云技术且协同运作的系统能让需求计划人员更轻松地获取企业各部门的数据。当需求计划系统各自为政时，关键数据可能缺失，导致预测不准确且过时。
7. 验证、评估和调整模型性能：AI 模型通过持续学习历史数据和用户反馈不断学习。模型将基于这些知识指导后续决策。例如，若预测显示某产品需求下降，可相应减产或将产能转向其他产品。
8. 生成洞察和预测：需求计划人员借助基于 AI 和机器学习的预测软件处理海量数据，并识别人类可能永远无法察觉的模式。根据这些模式，需求计划人员可预测原材料价格上涨、客户情绪变化或季节性需求波动的影响，而企业高层可据此优化策略。
9. 提供实时更新：需求预测人员可借助 AI 工具即时发现可能影响需求的变动因素，例如运营中断或外部事件。这些需求模式的转变使预测人员能够为企业高层创建实时更新的预测报告。
10. 提供切实可行的建议：AI 算法在持续接收数据输入的过程中不断学习，从而生成更精准的需求预测，企业高层可据此调整生产线、供应链、营销活动及其他关键职能。
11. 持续迭代和优化模型：企业选择需求预测模型后，相关团队需复核、重新分析并优化模型。例如，需求预测人员可剔除扭曲整体预测的异常值，或新增更契合关键利益相关方需求的数据。

实现精准预测的考量因素

使用 AI 模型建立可靠的需求预测系统并非易事。阅读下文，了解实现精准预测的关键考量因素。

• 数据质量：用于训练 AI 模型的数据质量和覆盖范围直接影响预测准确性。数据不足、质量低下或数据失衡（即过度聚焦整体解决方案某一个方面）都可能导致 AI 产生“幻觉”，从而削弱需求预测的价值。
• 历史数据的准确性：同样地，用于训练所选 AI 模型的数据准确性决定着需求预测的精确度。计划人员需在确保准确性所需的数据量与避免模型被无关数据过载之间找到平衡点。
• 模型复杂性：企业可针对需求预测的某些环节调整预置的机器学习模型，但要充分提高效益，仍需使用自有数据训练模型。构建高质量数据集涉及历史数据的收集、验证、转换与清洗等计算密集型流程。系统运行所需计算资源虽较少，但仍属持续性流程。云技术是其中的关键要素，帮助企业随需求增长而扩展。基于云技术的解决方案使 AI 需求预测变得更具成本效益。
• 实时数据完整性：实时收集和分析的数据若存在缺失或不一致，将导致预测不准确。数据越精准相关，需求预测就越准确。
• 人为失误：与任何新系统一样，成功部署 AI 驱动的需求预测软件并将其融入供应链管理需要培训支持。此类培训通常需安排专门时段，以便团队专注于学习优秀实践，并克服变革过程中的阻力。建议与软件供应商或集成商合作，充分利用其优质培训方案，在短时间内掌握核心内容。若软件能提供嵌入应用的后续培训支持，将更有利于团队持续提升。
• 模型优化：需求预测人员通过持续学习机制不断优化机器学习模型的预测能力，随着模型获取新的运营数据，其生成的未来洞察将愈发精准。

构建高效预测系统的要点

在某些组织中，需求预测职能分散于多个部门，包括销售、市场营销、财务和供应链管理。无论该职能归属何处，预测团队都需与销售和营销部门紧密协作。在对现有预测系统进行实质性调整前，需明确以下关键问题：

• 了解用户需求：确保需求计划团队成员职责明确。例如，与供应链团队协作的需求计划人员需确保企业及时获取生产所需原材料，以生产正确的产品。另一位计划人员则可能与市场部门紧密合作，深入分析可能影响未来销售的促销活动。
• 建立绩效基准：预测系统需要基准指标，以便企业高层评估需求预测流程的成效。基准指标包括预测准确度（受预测偏差影响 — 即预测值与实际结果存在持续差异时即产生偏差）以及误差率。
• 从小处着手，但具备可扩展性：单次现代化改造无法彻底革新需求预测的每个环节。应从小处着手，设定优先级，随后制定长期策略以解决初期阶段的重大挑战。每个项目都应为后续项目提供支撑，共同构筑可随企业成长而扩展的需求预测系统基础。
• 识别并消除模型偏差：训练 AI 模型时使用的数据不均衡是导致预测失准的主要原因之一，因为大多数机器学习算法默认基础数据会按其在整个数据架构中的相对重要性分布。
• 遵守相关标准：对于食品生产商和汽车制造商等受严格产品质量和生产规范监管的行业，将法规要求纳入信息系统后，需求计划人员便能生成符合相关标准的预测方案，确保企业合规运营。
  
  例如，预测人员可结合销售部门提供的易腐品需求激增数据，与库存管理部门提供的“在避免变质风险前提下可安全存储的产品数量”信息进行平衡分析。这种协同机制能让预测更精准，从而帮助销售、供应链及物流经理规划合理的生产与库存水平。
• 评估并应对安全风险：海量数据分析伴随数据安全风险。总体而言，基于云技术的需求预测工具所处理的数据安全性高于本地系统。
• 迭代和调整：无论是战略调整、重大气候事件还是罢工事件，内部和外部变化都要求需求计划人员不断调整预测模型，以确保使用正确的数据。
• 投资用户培训：理想的需求计划人员应具备统计分析和预测模型经验，能够解读复杂数据集，并用组织其他成员（尤其是高管）能理解的语言传达分析结果。理想的培训应侧重分析能力、沟通技巧以及定性与定量研究技能。
• 主动与利益相关方沟通：需求预测人员通过整合全业务相关数据生成协作预测，提供精准的实时数据集，从而主动为利益相关方提供指导。例如，多数需求计划系统支持预测人员根据各部门需求和优先级定制仪表盘，以便部门经理能集中查看关键指标，快速评估整体需求并制定应对策略。
• 建立信任并化解疑虑：预测规划人员在面对对 AI 价值存疑的企业高层时，可通过展示具体案例来化解顾虑，例如演示 AI 需求预测如何超越基础软件的性能，并清晰阐释其提升企业盈利的实际路径。

借助 Oracle Supply Chain Planning 构建更精准的预测

Oracle Supply Chain Planning 内置的 AI 功能可帮助需求计划团队构建更强大的预测模型，从而实施更精准的生产、履约和库存策略。

AI 在需求预测中的应用常见问题解答

AI 如何应用于需求预测？
企业利用 AI 工具分析内部和外部数据集，识别人类难以察觉的模式，从而生成更精准的需求预测。

AI 预测与传统预测有何不同？
传统预测依赖人工操作，主要基于历史数据，只能提供潜在需求的局部视角。基于 AI 的预测则分析更广泛的数据源，包括市场趋势、消费者行为、经济指标和竞争对手动态等实时数据。

企业如何运用机器学习进行需求预测？
企业可通过机器学习模型运行“假设分析”，评估不同变量对未来需求的影响。

AI 预测是否具有优势？
是的。AI 预测的优势在于能处理来自不同来源的大型复杂数据集，从而实现更全面精准的预测。另一个优势是它能够从新数据中学习并相应地调整预测。

AI 如何助力销售预测？
AI 通过整合历史销售数据、行业数据及当前销售渠道，快速识别人类分析师难以察觉的趋势、模式和结果，从而精准预测未来销售额。