1）在个人预测结果的基础上对产品的可预测性进行分类

目前国内企业比较流行委员会集体决策，即通过有关人员共同座谈讨论，提出预测方案的集体判断的方法。这种方法看似比较民主客观，而且可以克服个人预测的局限性，但是在讨论中容易受各种心理因素的影响。在个人预测基础上对产品需求进行概率分析，不失为一条良策。

2）通过举办预定会对需求预测进行验证

通过举办服装预定会，利用早期销售数据进行需求预测的方法，已被国内服装业多数企业采用。西方学者对这种方法进行过大量实证研究，发现利用早期销售数据可以将预测误差控制在10%左右。

3）对库存过量和库存不足进行分析

大家都知道库存过量带来种种问题，往往忽视库存不足带来的风险。库存过量的费用分析比较容易，但库存不足带来的断货危害很难定量测算。因此该方法实际操作起来非常有难度。

4）预计性与反应性计划相结合

上文提到，对个人预测结果做统计分析，可对产品的可预测性进行分类。对于易预测的产品，可按照常规方法下达预计性的计划；对于难预测的产品，需要在有充足的信息支持之后再下达反应性的计划。这个方法看似非常简单，但要操作起来需要对市场需求做实时跟踪，真正体现了“精确响应”的本质。

我们欣喜地发现，像李宁这样的国内知名企业，正在积极运用精益供应链思想，开展了多个供应链变革项目，力图实现从“轻公司”迈向“快公司”的宏伟目标。

附：Obermeyer 体育用品公司的供应链优化案例（转自《哈佛商业评论》）

Obermeyer是一家总部位于美国Colorado州Aspen的体育用品公司，负责高档滑雪服装设计、通过美国的百货商店和滑雪用品商店销售其产品并拥有全球供应网络。

Obermeyer 公司的运作时机为：上年11月，Obermeyer公司进行服装设计、预测各种款式的需求量、订购纺织品并决定各种产品的生产量，然后向其远东公司订货；其远东公司在接到订单之后在12月开始织布，到下年3月开始做衣服。到了7月底8月初，成衣产品从其远东公司被海运至Colorado仓库；9月份，Obermeyer公司向零售商运送产品；到了9月末、10月初，滑雪服装的销售季节开始并持续到再下一年的1月末，销售季节结束。

Obermeyer 公司运作的特性：滑雪服装产品需求受天气状况、时装流行趋势、经济状况影响很大，并具有明显的季节性；每年所提供的产品有95%是新品种，被称为时装性产品，即具有预测难度很大的短生命周期产品，销售旺季热销产品的存货在季节末变得毫无价值；产品和原材料、中间在制品种类繁多；原材料、加工和运输的提前期很长；大量的小批量订货；缺乏市场智能；有限的产能等。

在如此复杂的环境之中，如何确定下一年各个不同产品生产量、库存量是 Obermeyer公司进行经营决策的一个主要问题：在没有市场信息的时候，决策的风险太大，就好比是赌博；尽管拥有市场信息非常具吸引力，但是进一步推迟决策将耽搁向零售商的交货，这将影响其产品销售。这表现在，Obermeyer公司经常出现某些款式、某种颜色的产品没有被零售商采购，而且某些被零售商采购的产品在不畅销的情况下又常常被以低于制造成本的价格大甩买，同时许多畅销品又经常缺货。因此，精确预测各种产品（款式与颜色）销售的能力便成了企业成功的关键！

为解决问题，缩短提前期、改变预测模式等有助于改进预测准确性的措施被提了出来，如它们使用了计算机系统计算原材料需求缩短订单处理时间、为应付应付原材料的需求的提前期在远东建立了原材料仓库、采用空运发货取代海运发货以应付紧急交货情况等，结果是到了1990 年，Obermeyer公司的总提前期缩短了一个月；在缺乏市场信息的情况下，Obermeyer公司建立了一个购买委员会来对各种产品进行需求预测，但是跟踪记录表明这种方式对预测误差的改进作用不大，比如说1991-1992年女式大衣的实际销售比原始预测高出200%。

由于 Obermeyer公司的主管在哈佛商学院进行MBA学习，所提的问题引起了哈佛商学院与Wharton商学院教授们重视，经过调查与研究提出了一种称为 “精确响应”的解决策略：

变购买委员会集体预测的方式为购买委员会成员的个人预测方式，据此建立产品需求的概率型预测，预测方差大小表明了产品风险大小。如果各自的预测值相近时，平均值有较高的预测精确度；如果各自的预测值不相近时，平均值的预测精确度不高。根据预测结果将产品分成可预测性（或者叫风险程度低的）产品与难预测性（或者叫风险程度高的）产品。

另外，在2月份邀请25家主要的销售商举行服装展示会，并要求它们提前预订一部分产品，结果显示：提前预订量占总销售额的20%，而这20%的销售额将会大大帮助改进产品市场需求的预测准确性。

估计生产过量和生产不足导致（或者库存过量和库存不足）的费用。

将生产能（订购）量分成预计性的与反应性，预计性生产能量指在观测到任何市场需求之前所确定的生产能量；反应性生产能量指在观测到一些市场需求之后所确定的生产能量。

提出了一种基于风险生产计划方法，即用预计性生产能量生产低风险性的产品，将高风险的产品的产品用反应性生产能量来生产，即将高风险的产品推迟到获得更多的市场信息之后，根据用于适时反应的生产能力以及最新的市场信息修改需求预测，从而降低需求不确定性程度，确定最终的生产预测。

精确响应方法在Obermeyer公司实施之后，因供需不匹配导致的费用下降了一半、总成本下降2%、利润增加了三分之二。