導(dǎo)讀：

• 供應(yīng)鏈預(yù)測普遍存在人為偏差,導(dǎo)致高額成本。這一偏差在當(dāng)今動(dòng)蕩的商業(yè)環(huán)境下尤為凸顯,亟需采取切實(shí)措施加以規(guī)避。

• MIT供應(yīng)鏈管理專家Jeff Baker提出了三條優(yōu)化預(yù)測的法則:對運(yùn)行良好的預(yù)測不要輕易改動(dòng);采用Bias和Variance來量化偏差;運(yùn)用"最佳、最差、最可能"三角分布刻畫不確定性。

• 在實(shí)踐中優(yōu)化偏差,還需正視人性局限,打造問責(zé)文化,重構(gòu)激勵(lì)機(jī)制,強(qiáng)化跨部門協(xié)作。

• 面對不確定的未來,供應(yīng)鏈韌性比預(yù)測準(zhǔn)確性更為關(guān)鍵。韌性源于供應(yīng)鏈透明化、多方案預(yù)案、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用,以及人才的跨界視野與創(chuàng)新素養(yǎng)。

• 擁抱不確定性,需要供應(yīng)鏈人突破既有思維模式,以開放心態(tài)汲取各領(lǐng)域智慧,將預(yù)測優(yōu)化作為一項(xiàng)永無止境的學(xué)習(xí)事業(yè)。

預(yù)測偏差的普遍性

麻省理工學(xué)院供應(yīng)鏈管理專家Jeff Baker，在其長達(dá)25年的職業(yè)生涯中，深入觀察到在絕大多數(shù)公司中，人為調(diào)整預(yù)測的現(xiàn)象屢見不鮮。雖然人的主觀判斷在預(yù)測過程中不可或缺，但由此產(chǎn)生的認(rèn)知偏差、部門間的利益沖突，以及與預(yù)測模型相脫節(jié)的人為調(diào)整，常常導(dǎo)致供應(yīng)鏈管理陷入難以預(yù)料的混亂之中。他坦言，過度依賴人的主觀判斷來調(diào)整預(yù)測，是一個(gè)經(jīng)常被忽視但卻代價(jià)高昂的問題。他通過研究發(fā)現(xiàn)，許多公司會手動(dòng)修改大量產(chǎn)品的預(yù)測結(jié)果，但令人驚訝的是，其中僅有40%的修改實(shí)際上提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性，而其余的修改反而帶來了不良影響。

這種預(yù)測偏差會給企業(yè)的運(yùn)營帶來顯著的顯性成本和隱性成本。以過高預(yù)測為例，它可能導(dǎo)致以下幾方面的損失：

• 庫存積壓：由于過高的需求預(yù)測，企業(yè)可能會囤積過多的庫存，這不僅占用了大量的流動(dòng)資金，還可能面臨庫存貶值和滯銷的風(fēng)險(xiǎn)。Jeff Baker估計(jì)，平均每產(chǎn)生10億美元的銷售額，就可能因過高預(yù)測而造成高達(dá)1700萬美元的庫存相關(guān)損失。

• 產(chǎn)能浪費(fèi)：被夸大的銷售預(yù)期會打亂正常的生產(chǎn)節(jié)奏，導(dǎo)致產(chǎn)能無法得到充分利用，進(jìn)而攤薄固定成本并推高單位生產(chǎn)成本。

• 供應(yīng)鏈波動(dòng)：預(yù)測偏差的增大還會加劇供應(yīng)鏈上下游的“牛鞭效應(yīng)”。當(dāng)失真的需求信息傳遞給供應(yīng)商時(shí)，會引發(fā)一系列的連鎖反應(yīng)，使整個(gè)供應(yīng)鏈陷入庫存和生產(chǎn)的惡性循環(huán)中。

• 決策失誤：在過高的預(yù)測下，企業(yè)可能會做出激進(jìn)的決策，如盲目擴(kuò)大產(chǎn)能或進(jìn)行高風(fēng)險(xiǎn)的杠桿并購。然而，一旦實(shí)際需求不及預(yù)期，這些決策就可能導(dǎo)致企業(yè)陷入困境，嚴(yán)重影響其長期競爭力。

同樣地，過低預(yù)測也會帶來顯性的機(jī)會成本（例如損失的銷售量和市場份額）和隱性的信任成本（如供應(yīng)商和渠道合作伙伴的信任流失）。但值得注意的是，過度下調(diào)預(yù)測雖然可以在一定程度上提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，卻也可能導(dǎo)致銷售機(jī)會的喪失，從而對公司的整體業(yè)績產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，企業(yè)需要在預(yù)測準(zhǔn)確性和整體經(jīng)營目標(biāo)之間找到恰當(dāng)?shù)钠胶恻c(diǎn)。

Jeff Baker還進(jìn)一步指出，在人為調(diào)整預(yù)測的過程中存在一個(gè)有趣的現(xiàn)象：下調(diào)預(yù)測通常比上調(diào)預(yù)測更能提高準(zhǔn)確性。這是因?yàn)楫?dāng)提出下調(diào)預(yù)測時(shí)，往往會面臨來自各方的強(qiáng)烈質(zhì)疑，這種質(zhì)疑反過來又促使人們?nèi)ニ鸭嗟臎Q策依據(jù)。相比之下，當(dāng)預(yù)測被上調(diào)以更接近年度經(jīng)營計(jì)劃目標(biāo)時(shí)，卻很少會受到同樣的挑戰(zhàn)。這實(shí)際上反映了人性的兩大弱點(diǎn)：一是過于樂觀的傾向，容易高估未來的增長前景；二是從眾心理，即更傾向于跟隨大多數(shù)人的預(yù)期而非基于客觀實(shí)際的判斷。

綜上所述，系統(tǒng)偏差在供應(yīng)鏈預(yù)測中廣泛存在，且多數(shù)情況下表現(xiàn)為過高的預(yù)測值，這嚴(yán)重削弱了企業(yè)的運(yùn)營效率和市場競爭力。而這一切的根源在于人性的局限性，特別是在當(dāng)今這個(gè)快速變化且充滿不確定性的商業(yè)環(huán)境中，這一問題顯得尤為突出。在接下來的章節(jié)中，Jeff Baker將分享他多年來通過實(shí)踐總結(jié)出的三條法則，旨在為供應(yīng)鏈從業(yè)者提供減少預(yù)測偏差和優(yōu)化管理決策的具體指導(dǎo)。

三大預(yù)測優(yōu)化法則

面對普遍存在的預(yù)測偏差問題，Jeff Baker憑借其多年的研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出了三條優(yōu)化預(yù)測的關(guān)鍵法則。這些法則不僅為識別和量化偏差提供了明確的方向，也為如何在統(tǒng)計(jì)模型和人類判斷之間找到平衡點(diǎn)提供了寶貴的指導(dǎo)。

法則一：對良好預(yù)測結(jié)果保持謹(jǐn)慎調(diào)整

Jeff Baker以半開玩笑的方式指出：“在預(yù)測領(lǐng)域，我們常說‘不要只是袖手旁觀，要采取行動(dòng)’，但有時(shí)候恰恰相反，對于那些已經(jīng)表現(xiàn)出色的預(yù)測結(jié)果來說，‘不要輕舉妄動(dòng)，保持觀察’才是更加明智的選擇。”

他進(jìn)一步解釋道，當(dāng)統(tǒng)計(jì)預(yù)測模型已經(jīng)能夠輸出高置信度、低偏差的預(yù)測結(jié)果時(shí)，額外的人為調(diào)整很可能會引入“過擬合”的風(fēng)險(xiǎn)。特別是當(dāng)這些調(diào)整缺乏充分的統(tǒng)計(jì)依據(jù)時(shí)，情況尤為如此。例如對季節(jié)性規(guī)律的主觀臆測、對小概率事件的過度反應(yīng)以及受到各種利益訴求的干擾等因素都可能導(dǎo)致人們偏離模型輸出的最優(yōu)解。

因此，Jeff Baker建議在實(shí)施任何人為調(diào)整之前先自問三個(gè)關(guān)鍵問題：首先，現(xiàn)有模型的置信度有多高？其誤差率是否在可接受的范圍內(nèi)？其次，我所掌握的信息是否已經(jīng)被模型充分考慮？是否有確鑿的證據(jù)支持我的判斷？最后，調(diào)整所能帶來的收益是否大于其可能引發(fā)的成本？是否會因此引入新的風(fēng)險(xiǎn)？如果這三個(gè)問題的答案都是否定的那么最好不要輕易改動(dòng)預(yù)測結(jié)果。

在實(shí)際操作中Jeff Baker發(fā)現(xiàn)針對需求預(yù)測的人為調(diào)整特別容易受到過度自信和從眾心理的影響。“銷售人員往往傾向于給出樂觀的預(yù)測結(jié)果因?yàn)樗麄儾辉敢忮e(cuò)過任何銷售機(jī)會也不愿意承擔(dān)因預(yù)測過低而造成的責(zé)任。而當(dāng)樂觀的預(yù)期在團(tuán)隊(duì)內(nèi)部達(dá)成一致時(shí)再想要逆流而上降低預(yù)測值就需要極大的勇氣。這也是為什么在實(shí)際操作中上調(diào)預(yù)測值的頻率遠(yuǎn)高于下調(diào)的原因之一。”

法則二：將偏差具體量化為Bias和Variance

即便經(jīng)過了深思熟慮的人為調(diào)整也可能產(chǎn)生不易察覺的偏差。為了更準(zhǔn)確地衡量這種偏差Jeff Baker建議使用Bias（偏差）和Variance（方差）這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來量化預(yù)測誤差并進(jìn)一步分析誤差的性質(zhì)和來源。

從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來看誤差可以分解為Bias和Variance兩個(gè)部分。其中Bias反映的是預(yù)測值與真實(shí)值之間的系統(tǒng)性偏離而Variance則反映了預(yù)測值本身的波動(dòng)性。在供應(yīng)鏈預(yù)測中Jeff Baker發(fā)現(xiàn)人為調(diào)整更容易引入系統(tǒng)性的Bias而這種Bias又常常被人們所忽視。

例如銷售人員習(xí)慣于將系統(tǒng)預(yù)測值上調(diào)以使其更接近年度銷售目標(biāo)但很少會考慮這種上調(diào)是否有充分的客觀依據(jù)。Jeff Baker將這種行為戲稱為“搶功勞”因?yàn)橐坏╀N售結(jié)果超預(yù)期功勞往往會被歸功于銷售部門而一旦不及預(yù)期責(zé)任則會被歸咎于系統(tǒng)預(yù)測的不準(zhǔn)確。長此以往銷售預(yù)測值就會系統(tǒng)性地高于實(shí)際客觀需求但很少有人能意識到這種偏差的存在。

那么如何判斷一次預(yù)測調(diào)整是過度樂觀還是過度悲觀又或者是合理范圍內(nèi)的不確定性呢？Jeff Baker提出了一個(gè)既簡單又實(shí)用的方法：“我們可以將調(diào)整值與統(tǒng)計(jì)預(yù)測值之間的差異定義為調(diào)整量并在事后將它們與實(shí)際值進(jìn)行比較。如果調(diào)整量經(jīng)常大于實(shí)際的預(yù)測誤差且方向一致那么這就是過度調(diào)整；反之如果調(diào)整量經(jīng)常小于實(shí)際預(yù)測誤差則是不足調(diào)整；如果調(diào)整量與預(yù)測誤差大小相當(dāng)且正負(fù)相抵那么這很可能就是合理范圍內(nèi)的不確定性。”

通過定期回顧和分析Bias與Variance的變化情況預(yù)測團(tuán)隊(duì)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正人為調(diào)整中存在的系統(tǒng)性偏差從而不斷提高判斷的準(zhǔn)確性最終實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測的目標(biāo)。

法則三：采用“最佳情況、最壞情況、最可能情況”的三角分布來表達(dá)不確定性

在嘗試對未來做出準(zhǔn)確判斷時(shí)我們往往很難給出一個(gè)確定無疑的數(shù)字但相對容易描述一個(gè)大致的范圍或區(qū)間。基于這一觀察Jeff Baker提出了采用“最佳情況、最壞情況、最可能情況”的三角分布來表達(dá)人類判斷中的不確定性。

他解釋說：“當(dāng)我與銷售和市場部門溝通并要求他們對新產(chǎn)品的需求進(jìn)行預(yù)估時(shí)他們給出的往往是一個(gè)相對樂觀的目標(biāo)數(shù)字。然而這個(gè)數(shù)字背后隱藏著許多不確定性因素如競爭對手的市場策略變化、消費(fèi)者偏好的轉(zhuǎn)變等。為了更全面地揭示這些不確定性我會進(jìn)一步追問他們關(guān)于最壞情況和最可能情況的預(yù)測值并通過三角分布來對這些情況進(jìn)行建模分析。”

值得注意的是這三種情景的設(shè)定需要跨部門之間的緊密合作與溝通。Jeff Baker特別強(qiáng)調(diào)這并不是某一個(gè)部門能夠獨(dú)立完成的任務(wù)而是需要供應(yīng)鏈、銷售、市場和財(cái)務(wù)等多個(gè)部門共同參與集思廣益才能完成的任務(wù)。“我會邀請各個(gè)相關(guān)部門從自己的專業(yè)角度出發(fā)對三角分布中的三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)位給出自己的判斷。在這個(gè)過程中我們會逐一審視各方的假設(shè)條件充分討論市場機(jī)會與潛在風(fēng)險(xiǎn)并最終形成一個(gè)綜合平衡的三角分布模型。”

在建立了三角分布模型的基礎(chǔ)上Jeff Baker還進(jìn)一步引入了蒙特卡洛模擬方法來生成多個(gè)可能的需求場景及其對應(yīng)的概率分布。“通過隨機(jī)抽樣的方式我們可以模擬出數(shù)百種可能的需求實(shí)現(xiàn)情況每一種實(shí)現(xiàn)都是基于一定概率加權(quán)的隨機(jī)組合。這樣一來原本單一的預(yù)測值就轉(zhuǎn)化為了一個(gè)具有多種可能性的預(yù)測分布我們對未來市場的判斷也從原先離散的點(diǎn)拓展為了連續(xù)的區(qū)間范圍。基于這樣的概率分布我們可以更加準(zhǔn)確地計(jì)算出預(yù)期需求量、置信區(qū)間等重要指標(biāo)從而為風(fēng)險(xiǎn)評估和庫存優(yōu)化提供更加豐富的數(shù)據(jù)支持。”

Jeff Baker提出的這三條法則不僅深刻地揭示了預(yù)測偏差問題的本質(zhì)也為供應(yīng)鏈管理實(shí)踐者提供了極具價(jià)值的操作指南。然而想要真正將這些法則落到實(shí)處還需要我們正視并克服人性的局限性打破部門之間的壁壘建立起有效的激勵(lì)機(jī)制和組織文化以培育出一種良性的預(yù)測修正機(jī)制。這將是我們在后續(xù)章節(jié)中需要進(jìn)一步深入探討的話題。

克服偏差，構(gòu)建精準(zhǔn)供應(yīng)鏈預(yù)測

Jeff Baker提出的三大預(yù)測優(yōu)化法則為供應(yīng)鏈管理提供了寶貴的理論指引。然而，要將這些法則轉(zhuǎn)化為實(shí)踐成果，還需根據(jù)企業(yè)的具體情況靈活應(yīng)用。談及成功實(shí)施預(yù)測優(yōu)化的關(guān)鍵，Jeff Baker著重強(qiáng)調(diào)了四點(diǎn)：清晰區(qū)分預(yù)測與計(jì)劃目標(biāo)、建立預(yù)測問責(zé)制、設(shè)計(jì)合理的激勵(lì)機(jī)制，以及促進(jìn)跨部門間的理解和互信。

清晰區(qū)分預(yù)測與計(jì)劃目標(biāo)

許多組織在制定年度計(jì)劃時(shí)，容易將期望目標(biāo)與客觀預(yù)測混淆。Jeff Baker觀察到，銷售部門提交的預(yù)測往往更像是目標(biāo)，因?yàn)樗麄儾辉冈谀瓿蹙蜑樽约涸O(shè)限。而財(cái)務(wù)部門為了預(yù)算的彈性，又會在銷售預(yù)測的基礎(chǔ)上進(jìn)一步上調(diào)。這種目標(biāo)與預(yù)測的混淆，是導(dǎo)致預(yù)測偏差的重要根源。

為了解決這個(gè)問題，Jeff Baker建議在S&OP（銷售與運(yùn)營計(jì)劃）流程中，將預(yù)測與計(jì)劃目標(biāo)明確區(qū)分。他分享了自己的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)：在主導(dǎo)S&OP項(xiàng)目時(shí)，先由數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)基于歷史數(shù)據(jù)和外部信息給出客觀預(yù)測，這個(gè)預(yù)測通常是18至24個(gè)月的滾動(dòng)預(yù)測。這樣的預(yù)測周期既能夠捕捉需求趨勢的變化，又不至于過于遙遠(yuǎn)而失去實(shí)際指導(dǎo)意義。在這個(gè)客觀預(yù)測的基礎(chǔ)上，銷售、市場、財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈等部門再根據(jù)各自的假設(shè)，如營銷計(jì)劃、新品發(fā)布、產(chǎn)能調(diào)整等，形成一個(gè)目標(biāo)導(dǎo)向的計(jì)劃。當(dāng)新的一年到來時(shí)，這個(gè)計(jì)劃可以直接對接到年度預(yù)算中。

建立預(yù)測問責(zé)制

許多企業(yè)并不缺乏智慧，而是缺乏有效的應(yīng)用機(jī)制。Jeff Baker發(fā)現(xiàn)，銷售人員往往能夠敏銳洞察市場變化，但在預(yù)測中卻難以體現(xiàn)這些洞見。這主要是因?yàn)槿狈σ惶缀侠淼念A(yù)測問責(zé)制度。他建議企業(yè)建立明確的預(yù)測問責(zé)框架，要求預(yù)測者在形成最終預(yù)測時(shí)，明確記錄每一處人為調(diào)整的依據(jù)、假設(shè)條件和預(yù)期效果。同時(shí)，建立定期回顧機(jī)制，系統(tǒng)盤點(diǎn)各項(xiàng)調(diào)整的準(zhǔn)確率，并總結(jié)反思得失。此外，將預(yù)測準(zhǔn)確率納入銷售和運(yùn)營團(tuán)隊(duì)的關(guān)鍵績效指標(biāo)，以激勵(lì)他們主動(dòng)尋求改進(jìn)。

設(shè)計(jì)合理的激勵(lì)機(jī)制

要真正消除預(yù)測中的偏差，單靠技術(shù)手段是不夠的，還需要從人性訴求出發(fā)，協(xié)調(diào)各方利益，形成良性激勵(lì)。Jeff Baker曾協(xié)助一家消費(fèi)品公司重構(gòu)銷售預(yù)測流程，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)銷售預(yù)測常常與銷售目標(biāo)驚人地一致。經(jīng)過深入了解，他發(fā)現(xiàn)銷售經(jīng)理們擔(dān)心預(yù)測數(shù)字會影響自己的銷售任務(wù)和業(yè)績評價(jià)，因此他們傾向于給出保守的“安全”預(yù)測。針對這一問題，Jeff Baker和公司高管共同設(shè)計(jì)了一套新的績效考核辦法：將預(yù)測準(zhǔn)確率納入銷售團(tuán)隊(duì)的業(yè)績指標(biāo)，并與銷售任務(wù)完成率形成均衡；同時(shí)，建立銷售預(yù)測的容錯(cuò)機(jī)制，允許一定范圍內(nèi)的預(yù)測偏差，以消除“說實(shí)話”的顧慮。這一舉措取得了顯著效果，銷售經(jīng)理們開始更加關(guān)注預(yù)測的準(zhǔn)確性。

促進(jìn)跨部門理解和互信

要根本解決預(yù)測偏差問題，還需要打破部門壁壘，建立共同愿景。Jeff Baker建議通過跨部門輪崗、聯(lián)合工作坊等方式，促進(jìn)各部門對彼此專業(yè)視角的理解。他強(qiáng)調(diào)，預(yù)測中需要邏輯和感性的辯證統(tǒng)一。例如，可以邀請銷售人員到供應(yīng)鏈部門交流需求分析的邏輯，讓數(shù)據(jù)分析師去市場部門學(xué)習(xí)捕捉客戶心理的方法。此外，開展涉及多部門的預(yù)測競賽也是一種有效的方式，讓大家在友誼賽中建立默契和信任。

打造韌性供應(yīng)鏈：擁抱不確定性，提升預(yù)測能力

隨著市場環(huán)境的不確定性增加，單純依靠預(yù)測已經(jīng)難以應(yīng)對瞬息萬變的挑戰(zhàn)。越來越多的企業(yè)開始關(guān)注供應(yīng)鏈韌性的培育，希望在提升預(yù)測準(zhǔn)確性的同時(shí)，也能打造一條靈活多變、快速適應(yīng)的供應(yīng)鏈。在這個(gè)過程中，數(shù)字科技固然重要，但更為關(guān)鍵的是重塑決策流程，打造學(xué)習(xí)型組織。

供應(yīng)鏈透明化：打破信息孤島

供應(yīng)鏈上的信息不對稱是預(yù)測偏差產(chǎn)生的溫床。Jeff Baker發(fā)現(xiàn)，許多預(yù)測失誤源于部門間信息共享不暢和缺乏全局視角。為了打破信息壁壘，企業(yè)需要構(gòu)建一個(gè)共享的數(shù)字化平臺，連接供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)源，包括銷售點(diǎn)數(shù)據(jù)、物流追蹤數(shù)據(jù)、供應(yīng)商庫存數(shù)據(jù)等。這個(gè)平臺應(yīng)該提供數(shù)據(jù)可視化和協(xié)作工具，方便各部門隨時(shí)溝通、對齊預(yù)期。通過供應(yīng)鏈透明化，企業(yè)可以實(shí)時(shí)洞察供應(yīng)鏈的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)調(diào)整自身計(jì)劃。

制定多方案預(yù)案：將不確定性轉(zhuǎn)化為機(jī)會

供應(yīng)鏈韌性的核心在于面對意外變化時(shí)的快速反應(yīng)能力。為了做到這一點(diǎn)，企業(yè)需要在事前針對影響需求的關(guān)鍵不確定因素制定多方案預(yù)案。這些預(yù)案不僅要考慮負(fù)面沖擊，也要挖掘潛在機(jī)遇。例如，當(dāng)市場需求超預(yù)期增長時(shí)，企業(yè)可以迅速擴(kuò)大產(chǎn)能；當(dāng)供應(yīng)短缺時(shí)，可以找到可替代的料源；當(dāng)油價(jià)波動(dòng)劇烈時(shí)，可以優(yōu)化運(yùn)輸模式。通過制定多方案預(yù)案，企業(yè)可以在應(yīng)變時(shí)做到從容不迫，將不確定性轉(zhuǎn)化為機(jī)會。

供應(yīng)鏈人才培養(yǎng)：從需求響應(yīng)到需求創(chuàng)造

未來的供應(yīng)鏈管理者不僅要準(zhǔn)確預(yù)測需求，更要主動(dòng)創(chuàng)造需求、引領(lǐng)趨勢。這對從業(yè)者的技能提出了更高的要求。Jeff Baker認(rèn)為，供應(yīng)鏈管理者必須具備全局視野、數(shù)字思維和創(chuàng)新意識這三大核心技能。為了培養(yǎng)這些技能，企業(yè)需要搭建人才發(fā)展的“雙通道”：一方面設(shè)立正式的輪崗機(jī)制，讓優(yōu)秀人才在供應(yīng)鏈不同崗位間歷練；另一方面為創(chuàng)新項(xiàng)目配備導(dǎo)師，給人才提供挑戰(zhàn)自我、嶄露頭角的舞臺。同時(shí)，企業(yè)還需要營造一種持續(xù)學(xué)習(xí)的文化氛圍，鼓勵(lì)員工保持開放、謙遜、好奇的心態(tài)，不斷汲取新知和啟發(fā)。

Jeff Baker在訪談最后分享了他最喜歡的一句格言:"All models are wrong, but some are useful."這句話看似矛盾,實(shí)則道出了預(yù)測優(yōu)化的真諦。是的,沒有任何預(yù)測模型可以做到盡善盡美,因?yàn)槲磥砜傆?unknown unknowns"。但只要我們坦然接受這一事實(shí),并在使用模型的過程中不斷學(xué)習(xí)、迭代,總能找到一條逼近真相、造福決策的進(jìn)化之路。這,就是供應(yīng)鏈人應(yīng)有的智慧與擔(dān)當(dāng)。