尽管预测本身困难重重，但管理人员仍能在正确的供应链管理中很好地利用预测。后文将探讨不同的预测方法，这些方法可以单独或结合使用。目前有许多不同的预测工具和方法，大体可以分为以下四大类：

（1）涉及专家意见收集的判断方法。

（2）涉及消费者行为的市场研究方法。

（3）通过过去的结果预测未来结果的数学方法，即时间序列方法。

（4）基于大量系统变量进行计算的数学方法，即因果方法。

值得提出的是，在对需求进行预测之前，供应链管理者应该做好充分的“课前准备”，对可能影响市场需求的因素进行广泛的收集。

以下这些影响因素应该被充分收集：

（1）宏观经济数据。

（2）市场需求风向。

（3）所涉及的未来时间跨度。

（4）可获得的历史需求数据。

（5）竞争者的当前和未来动向。

（6）可供支持预测的市场调研或试验资金。

当影响未来需求的因素都被考虑之后，接下来就是选择合适的需求预测方法。

1.定性预测方法

（1）销售人员意见法。由于销售人员、经销商更接近市场，他们通常对预期的销售有更准确的感觉。销售人员意见法就是把每个销售人员根据合理的方法作出的销售预期综合在一起。

（2）专家座谈法。为了达成多数人的一致，可以考虑使用专家座谈。这一方法认为通过沟通和公开地分享信息，专家能够达成一个较好的预测。这些专家可以是外来的专家，也可以是企业内部各职能领域的专家。

（3）德尔菲法。德尔菲方法是一种结构化技术，它能使一组专家达成一致，却不需要召集这些专家到一起。这种方法可以避免专家组中个别有很强影响力的人主导整个决策过程。在德尔菲方法中，对专家组的每个成员进行书面形式的意见调查。调查结果被汇总并整理，然后每个成员在看到整理后的调查结果后可以调整自己的意见。这个过程通过反复进行几次，最终将达成一致。(www.daowen.com)

（4）市场调查法。市场调查法对于预测那些引入期的产品的需求十分有效。市场调查法包括市场测试和市场调查。

市场测试就是将新产品测试性地投放到特定市场中，对其市场反应信息进行收集，然后进行预测。采用这种方法，首先需要对不同的具有代表性的购买群体进行集合并划分，然后根据这些群体选定市场。投入新产品后，一定要对市场上所有的反应信息进行快速、准确和有效的收集和整理，再将其外推到整个市场，得出预测的结论。

市场调查是指对潜在的顾客群进行调查，并将这些统计资料进行收集并预测。调查的方法包括当面询问、电话调查和问卷调查等。

2.定量预测法

（1）时间序列法。时间序列法使用大量过去的数据以估计未来的数据。常用的时间序列法有许多种，每种方法都有不同的优点和缺点。

1）移动平均。每个需求预测值是在此之前一定数量实际需求的平均值。这种方法的关键是选择多少个需求点进行处理，从而最小化不规则效应。

2）指数平滑。每个预测值是前一预测值和前一实际需求的加权平均。因此，该方法和移动平均较为类似，不同之处在于其需要对过去的数据乘以权重，越是近期的数据权重越大。

3）有趋势数据的方法。使用前面两种方法的前提是假定数据没有明显的趋势。如果数据有某种趋势，使用回归分析和霍氏方法效果会更好，因为这些方法考虑了数据的趋势。回归分析将数据点拟合成一条直线，而霍氏方法结合了指数平滑的概念与跟踪线性趋势的能力。

4）季节性数据的方法。有许多方法适用于季节性变化的需求。例如，季节分解方法从数据中除去了季节性模式的成分，并对这些处理过的数据应用上面列出的预测方法。

（2）因果方法。因果方法是利用引起需求变化的变量来推测需求变化趋势的一种预测方法。它是利用实际数据而不是预测数据来进行预测的。这些变量包括通货膨胀率、GNP、失业率、天气状况、其他产品的销售情况等等。这些变量与需求变化之间或具有确定性关系（或称函数关系），或具有不确定性关系（或称相关关系）。应找出这些因果关系，并据此预测出需求的变化趋势。

需求预测的方法很多，如何选择，需要结合实际问题的特点和预测技术的能力来决定。下面介绍一些选择的标准：

①考虑预测的目的，即作预测的目的是想进行大致的预测还是精确的预测。

②考虑预测对象的系统动态性，即预测对象的系统对经济数据的变化是否反应灵敏，是否具有季节性或趋势性。

③考虑历史数据对预测未来需求的重要程度。如果历史数据很重要，时间序列方法就有意义；如果系统变化太显著而使得过去的数据作用下降，则判断或市场调查方法更有效。

④对于处于不同生命周期的产品采用不同的预测方法，其效果可能会更好。对于处于引入期的产品，应该采用市场调查法和判断法；对于成长期的产品，采用时间序列法较好；对于成熟期的产品，最好采用时间预测法和因果法。

最后，通过结合使用上面介绍的不同方法，预测的质量通常会得到改善。因为在给定的情形下，一般很难直接从几种可用预测方法中挑出最有效的方法。