2. 供应链计划基础

供应链计划并非单一活动，而是一个由网络结构、时间层级和数据驱动构成的立体系统。需求预测作为贯穿所有层级的“共同语言”，决定了计划的质量与响应速度。本节将拆解这三个基础要素，为后续的场景仿真与安全库存优化奠定框架。

2.1 供应链网络结构：节点、连接与流动

任何供应链计划都运行在特定的网络拓扑之上。典型的供应链网络由以下核心节点与连接构成：

• 供应商（Supplier）：原材料或零部件的源头，通常位于网络上游。
• 制造工厂（Plant）：将原材料转化为成品或半成品的核心节点。
• 配送中心（Distribution Center, DC）：负责存储、拣选与转运，平衡供需时空差异。
• 零售商/终端客户（Retailer/Customer）：需求产生的终点，也是预测的起点。
• 运输连接（Transportation Links）：连接上述节点的物理或信息流通道。

下图展示了一个典型的四级供应链网络结构，其中需求信号从右向左传递，而物料流从左向右流动：

2.2 计划层级：战略、战术与执行

供应链计划按时间跨度与决策粒度分为三个层级。每个层级对需求预测的精度、频率和聚合度要求截然不同。

下图展示了三个计划层级之间的信息传递与反馈关系：

2.3 需求预测在计划中的核心作用

需求预测不是孤立的数据活动，而是供应链计划的“输入引擎”。其核心作用体现在以下四个维度：

1. 驱动库存决策：预测均值决定目标库存水平，预测误差（标准差）直接决定安全库存大小。没有预测误差的量化，安全库存优化就是空谈。
2. 协调多层级计划：战术层的S&OP（销售与运营计划）流程以共识预测为输入，协调销售、生产、采购和财务的资源配置。
3. 设定场景仿真的边界：在仿真模型中，需求预测的概率分布（如正态分布、泊松分布）是生成未来需求场景的随机种子。不同的预测模型会产生不同的场景树。
4. 衡量计划绩效：预测准确率（如MAPE、MAE）是评估计划质量的前置指标。低准确率意味着计划需要更高的安全库存来缓冲不确定性。

下表总结了不同计划层级对需求预测的具体要求：