組織導向和績效設定不符合戰略要求

絕大多數企業都沒有專業的預測和需求管理部門與方略，更沒有科學、合理、匹配的預測模型；當預測數據出來時，不能用工具評審預測的合理性和數據的一致性；從預測到計劃達成，無法有效的考核和提升。

比如，在零售行業，人們通常依賴于“經驗數據”，乃至被誤導。尤其是耐用消費品，比如汽車行業（家電、家居、家紡、服裝等零售、經銷模式類似），主機廠向“4S店”需要下個時間段（比如下個月）的預測數據時，得到的往往不是針對市場或者消費者的購買需求預測，而是來自于主機廠銷售部門的銷售任務壓力，并在此基礎上向供應商方向層層疊加安全庫存，最終可能導致“牛鞭效應”和不同供應鏈環節的巨大庫存。

供應商反映很多汽車主機廠的預測和需求數據并不真實精準，要么實際提貨遠大于計劃數量，要么遠小于計劃數量，（有些主機廠）預測與實際數量相吻合的小于50%，擾亂了供應商的正常生產節拍和對于預測準確性的信心，無法安心生產和供貨，不是擔心產能不夠，便是擔心庫存增高。

另一方面，由于大部分主機廠的供應鏈數據并未覆蓋4S店，導致數據錯亂和庫存失控。容易導致“在經濟形勢向好的時候所有的預測都是準確的”（因為只要生產出來，就可以賣掉）；但是經濟形勢相對不明朗乃至下行時，或者汽車競爭加劇的時候，4S店銷售容易下降；于是上月的銷售任務，下個月也無法完成，如此形成惡性循環，最終變成巨大的庫存壓力。

經銷商（4S店）庫存開始累積加大，形成不可想象的社會庫存。經銷商開始降價或者促銷，主動引導消費者去購買庫存車輛，以實現資金流動，長此以往，最終結果是：主機廠的新品車輛失去了銷售的機會（每銷售一部庫存車輛，便失去了一部新車的銷售機會）！主機廠生產出來的新車一出廠就成為庫存，從而逆向導致主機廠大面積的庫存車輛，形成整個行業的供應鏈風險。

其他行業，凡是有經銷機制、連鎖經營、鋪貨機制、零售等供應鏈的行業和企業，都或多或少的有類似的“虛假預測”。