一般而言，有兩種方法可以驅動供應鏈：一種是預測；另一種是訂單。其中，“訂單驅動”看上去風險較小，為很多公司所向往，其實未必。
從嚴格意義上講，這世上并沒有真正的“訂單”：一方的訂單，必然是另一方的預測。在供應鏈上，訂單其實是勢力博弈的結果，由弱勢一方來承擔預測的風險。而現實是，弱勢一方往往不在最佳的位置來做預測，以及控制相應的風險，最后給供應鏈帶來更高的風險和成本，害己害人。
讓我們拿服裝行業為例。2013年7月中旬，筆者訪問了寧波的一家快時尚品牌商，當時是夏季，正好趕上該品牌商的訂貨會。訂什么時候的貨？半年后冬季的貨。誰在下訂單？分銷渠道和門店。在天底下最熱的這一天，一幫渠道商和夫妻老婆店，要預測在天底下最冷的那一天，小姑娘們喜歡什么款式、顏色，那跟投硬幣有什么區別？誰對款式、顏色的判斷更準？答案是品牌商。他們有專門的人，整天飛來飛去到巴黎、紐約、米蘭等地，出席各種各樣的時裝秀，了解全球的時尚。相比之下，渠道商和夫妻老婆店，則整天忙著做生意，進貨、出貨、退貨，都是一些瑣碎的小事，活在今日，哪有時間研究半年后的趨勢？
這違背了供應鏈的基本準則：一件事，誰處在最合適的位置做，誰就應該做，否則供應鏈的總成本會更高。就拿服裝供應鏈來說，渠道被迫做預測，但其預測準確度更低，最后造成更大的庫存風險，不但害了自己，反過來也害了品牌商。
所以，沒有真正的“訂單驅動”供應鏈；供應鏈的根本驅動都是預測。“訂單驅動”帶來的安全感只是表面現象。它往往以犧牲供應鏈上弱勢伙伴的利益為代價，表面上保護了強勢伙伴，比如鏈主企業的利益，其實就供應鏈的整體而言，成本和風險并沒有降低。相反，因為讓不合適的角色做不合適的事，成本和風險反倒更高。要真正解決問題，根本方案就是把預測做得更準。
那么，如何把預測做得更準？我們得找到合適的職能做預測，從歷史數據出發，由專業判斷結束，綜合銷售和計劃的智慧，盡量提高預測的準確度。最后需要補充的是，不管誰做，不管用什么方法，到了一定程度，預測準確度就無法繼續提高，或者說提高的邊際效益很低。因為，預測就像投籃，總有些球會投丟。即使是喬丹，命中率也不到50%，這意味著，有超過一半的球沒投中。
因此，所有的預測注定都是錯的。為了應對錯誤的預測帶來的風險，人們主要采取兩種措施：一是如果能讓別人做，就讓別人做，結果是把問題推給弱勢職能或合作伙伴；二是實在沒法推給別人，就在預測模型上下功夫，希望能夠預測“準”。
但這兩種做法都無法根治問題，因為兩者都沒有觸及預測準確度的最根本因素：供應鏈的響應能力。
對供應鏈管理來說，響應周期要縮短，產品標準化和設計優化是一大舉措。標準化、設計優化程度高的產品好生產，所以生產周期會短。更重要的是，標準化的產品庫存風險低，可以先“推”到離需求最近的地方，建成庫存，一旦需求來了，“拉”動的時間就很短，響應周期就短。再者就是精益生產，提高生產效率，縮短對需求的響應周期。還有尋源策略，比如在價格至上的策略驅動下，找到最便宜的供應商，而這些便宜供應商的產能利用率一般更高，富裕產能有限，交貨周期就長，緊急需求來了，注定響應速度就不快。那么，避免單一的價格導向，找產能利用率相對低的供應商，也是縮短響應周期的一大舉措。當然，響應周期的縮短還有很多方法，也是供應鏈管理面對的最根本問題之一。
（作者系西斯國際執行總監）