專業服務事業群 許靖馳 魏碧芳
在產銷會議桌上，常見生管人員與業務人員各自拿著報表數據，經過冗長且煙硝味十足的共識討論，決定下週生產量以及接下來數週的預測量。這種景況約計每週或兩週就得發生一次，不但耗時，光是維持一份有效的版本就相當困難了；而且，通常累計一段期間後，檔案容量愈來愈大，要存取、複製和編輯都非常麻煩。
這種情形下，部分企業會採取以商業預測系統代替人工運算初始預測值，從歷史的銷售數量加上產能、庫存、季節因子與節慶活動等影響因素，透過資訊系統運算產生客觀初始建議值。有了客觀的數據基礎後，產銷雙方各自調整，再進行共識，這是比較有效率且科學的方法，通常可以有效節省將近一半的產銷會議時間。
然而此類的預測系統導入有幾項特點需要特別注意：
1.預測的商品至少需取得連續3年的歷史銷售數據才能建立較佳的統計模型，也就可以得到愈準確的預測值。
2.消費性商品因上市週期過短無法具備連續3年資料者，必須分析同質同類產品的關連性，並建立新品與舊品之間關係。
3.選定產品或產品類別作為初次導入的標的，不要一次就全面套用。
4.由商業預測顧問逐步調校預測模型，並建立特殊事件，例如節慶、促銷或環境等事件，考慮干擾因子找出最適合用戶企業特性的模式。
5.建立可以衡量預測績效的指標，包括預測準確度、成本與庫存指標等。並且連續追蹤評量。
這些特性直接影響了專案成敗，因此，在導入商業預測系統之前，為了確保有效實現客戶預期目的與效益，我們在專案生命週期的各個階段，探討導入商業預測系統要掌握的六大項關鍵議題。
專案規劃階段：建立明確的工作執行計劃
1.全盤規劃、分段實施、逐步改善 由於專案具有特定期間與特定目的之特性，不可能一次解決全盤問題，因此需依專案目的選定標的物；全盤規劃但分段實施，將大專案切割成數個子專案，各階段檢視成果後在移植與複製。如此將可確保每步驟實施目的被實現，細節問題都被解決。在工作說明書中，應載明整體計劃目標與本專案應達成的目標，兩者之間是不同的，避免雙方預期有落差。
2.從專案利害關係人中找出關鍵人 由於產銷協同及供應鏈協同議題中，參與人通常是企業生產及銷售方面的主管，專案決策者必須要能夠做出可讓公司產銷兩大主軸可以平衡的決策，這個角色通常必須是總經理或事業部長來扮演專案最高指揮官。其二則是找出用戶端專案經理，作為命令佈達、溝通協調、進度追蹤與資源調度的任務。因此，在工作說明書中必須明訂出專案組織、角色與工作執掌。
3.從供應鏈可視度以決定模型分析的顆粒細緻度 預測標的物是以庫存最小單位、類別、通路、地區或客戶別作預測階層的彙總，就是決定可視度的層級，預測顆粒度愈細，可視度的層級就愈細。因此，專案規劃期必須依據銷售特性與生產特性規劃階層，定義並聚焦於專案標的與範疇。
系統分析階段：蒐集完整資訊並建立KPI
4.從用戶處取得正確的歷史資料，特別關心不容易取得的資料 從歷史數據去建立模型以產生預測值，通常會要求企業用戶提供相關歷史數據，然而用戶可以提供的數據只要符合規格時通常不會有問題，問題大部分會出現在無法提供的數據，產生年代斷層或根本無數據等，因此在專案蒐集歷史資料時，必須請用戶提供全面的資料，並協助企業MIS進行資料清洗，包括結構化、剔除與重整。
5.建立績效衡量指標(KPI)並且持續追蹤，避免缺少實證支持的「我覺得」、「我認為」 因商業預測專案本質是統計學，並不會有絕對正確值的預測，但是在某種條件限制下，預測值與實際值差距愈小表示預測績效愈好，因此在專案開始時必須建立績效衡量指標，除了精準度指標外還必須包括計算成本的指標，以科學化與數據化實證衡量整體成果，並且在專案執行後持續追蹤至少兩個月以上，追蹤其成效並適當調整模型，以持續改善其精準度。
系統建置與導入階段：建立允收準則
6.制訂測試計畫, 降低使用者測試(UAT)難度 使用者測試時，必須事先定義測試情境、數據組及公式，這部份的驗證和一般資訊系統不同的是，一般系統產出的是絕對的數值與邏輯例如1+1=2不能出錯；但是商業預測系統產出的建議值通常是一個區間例如落於±10都是合理範圍。這對使用者來說比較不容易去驗證模型有效性，因此，必須在使用者測試前預先規劃各種情境與數據組合以及預期會產出的結果，反覆以這幾套據本作用戶測試驗證，一方面讓用戶清楚知道測試標的，一方面也可釐清專案驗收準則。
綜合以上所探討的關鍵議題，於專案管理上特別要注意尋找適當的預測階層及釐清預測的需求與目的，與客戶及使用者確認清楚並取得雙方的共識，這將會是導入系統的重要成功因素。需求的變化越來越快速，也越來越難以掌握，最好的方式便是透過好的顧問及系統化的分析，搭配有效率且使用便利的系統工具，將過去需求的變化分析其行為模式與找出規則性，進而根據歷史的需求軌跡，做出較可靠且有意義的預測，如此將有助於企業能更有效率的運作，獲取客戶更高的滿意度及增加企業更多的營業利潤。
