在当前激烈的商业竞争环境下，企业既想进行快速的订单响应以提高客户满意度，又要控制好库存。虽然精准的预测与补货是企业管理者解决这些命题的关键点，但是这些关键点的背后却是供应链整体优化和管理的问题。我们可以从最根本的问题入手，通过缩短供应流程，降低时滞效应，成规模地减少供应链上的决策点以降低决策难度，来减轻牛鞭效应对供应链的影响；也可以采用供应链上的一些最佳实践和先进的管理理念和工具，从技术和技巧上提高预测以及补货控制的精度，不断优化对供应链的运作和管控。

　　许多公司在今天依然把量化的需求预测方法视为一个黑盒子，或者把它看作是完全凭经验进行和感觉来判断的不可知领域。这种观点阻碍了企业提升其预测的准确性和对市场的判断力。幸运的是一种新的趋势正在许多行业里崭露头角，那就是集成大量的市场需求数据到需求预测流程中，通过数学模型来模拟计算未来的状况，进而生成量化的预测值。尽管这种通过数理统计的方法来进行量化的预测的技术在100多年前就已经出现，但只是在近期随着数据收集、存储和计算能力的大幅提高，它才得以在大中型企业中应用。计算机技术的发展使预测模型可以覆盖大量的产品和各个商业维度，例如产品维度、地域维度等等。

　　预测的目的就是要面向未来做管理。在预测的基础上，企业需要马上做出管理上的调整：超出预期畅销的产品，要做好补货和调货的准备；销量没有达到预期的产品，要做好促销打折的准备。要防止出现断货和滞销的情况，因为如果出现那种情况再去补货往往是来不及的，可能就会错过最佳的销售时期。分析软件是要不断运营，持续改进的。因为市场环境不断变化，预测是需要不断调整，持续进行的。另外，每个企业的数据是不同的，不可能完全拷贝其他成功企业的模式。在其他企业成功的数学模型，可能在这个企业就不适合。所以每个公司的预测软件系统是更加个性化的，但同时也是更不容易被别人复制的。

　　运动、时尚类的服装，如果市场需求预测不准，要么供应不足，要么库存积压。库存不足，除了影响销售外，对品牌的负面影响也不容忽视。而库存积压，就等于呆账坏账。李宁作为知名的运动服装品牌，其成功离不开高效的供应链管理和强大的物流体系的支撑。多年来的重视与投入，使李宁的供应链建设始终处于行业领先地位，先进合理的物流体系则是其高效供应链中不可或缺的一环。就需求预测、快速响应和库存管理的关系，李宁有限公司物流总监王银学结合多年专业经验进行了深入分析。

　　服装相对于一般的产品而言，属于非标准化产品，根据个人的身材、喜好、文化、传统等各种因素会有不同的选择。一种非标的产品本身就难以满足所有消费者的口味，在其他服务方面如果跟不上的话，可能会给企业造成较大的损害。传统服装企业基本上都是通过门店营销的方式售卖产品，消费者可以通过现场感受、试穿来判断产品是否适合自己。而电商却根本不可能做到这一点，尤其是当客户初次在网上购买服装时流程更为复杂，成功交易的难度更大。

　　目前面临的主要问题是供应链各环节没有得到有效的整合，其中有信任问题，标准问题，业务匹配度问题，信息系统整合问题等等。一般常见的改进措施如销售商向供应商提供其销售数据，生产商向原料供应商提供生产计划做VMI等。企业间要进行标准协同，信息共享，在整体的供应链规划之下，企业可以进行标准的定义，比如货品代码的统一，订单格式的定义，处理流程的定义，然后以此为基础，在企业系统间做好电子数据对接，实时共享信息。