一般而言，有两种方法可以驱动供应链：一种是预测；另一种是订单。其中，“订单驱动”看上去风险较小，为很多公司所向往，其实未必。
从严格意义上讲，这世上并没有真正的“订单”：一方的订单，必然是另一方的预测。在供应链上，订单其实是势力博弈的结果，由弱势一方来承担预测的风险。而现实是，弱势一方往往不在最佳的位置来做预测，以及控制相应的风险，最后给供应链带来更高的风险和成本，害己害人。
让我们拿服装行业为例。2013年7月中旬，笔者访问了宁波的一家快时尚品牌商，当时是夏季，正好赶上该品牌商的订货会。订什么时候的货？半年后冬季的货。谁在下订单？分销渠道和门店。在天底下最热的这一天，一帮渠道商和夫妻老婆店，要预测在天底下最冷的那一天，小姑娘们喜欢什么款式、颜色，那跟投硬币有什么区别？谁对款式、颜色的判断更准？答案是品牌商。他们有专门的人，整天飞来飞去到巴黎、纽约、米兰等地，出席各种各样的时装秀，了解全球的时尚。相比之下，渠道商和夫妻老婆店，则整天忙着做生意，进货、出货、退货，都是一些琐碎的小事，活在今日，哪有时间研究半年后的趋势？
这违背了供应链的基本准则：一件事，谁处在最合适的位置做，谁就应该做，否则供应链的总成本会更高。就拿服装供应链来说，渠道被迫做预测，但其预测准确度更低，最后造成更大的库存风险，不但害了自己，反过来也害了品牌商。
所以，没有真正的“订单驱动”供应链；供应链的根本驱动都是预测。“订单驱动”带来的安全感只是表面现象。它往往以牺牲供应链上弱势伙伴的利益为代价，表面上保护了强势伙伴，比如链主企业的利益，其实就供应链的整体而言，成本和风险并没有降低。相反，因为让不合适的角色做不合适的事，成本和风险反倒更高。要真正解决问题，根本方案就是把预测做得更准。
那么，如何把预测做得更准？我们得找到合适的职能做预测，从历史数据出发，由专业判断结束，综合销售和计划的智慧，尽量提高预测的准确度。最后需要补充的是，不管谁做，不管用什么方法，到了一定程度，预测准确度就无法继续提高，或者说提高的边际效益很低。因为，预测就像投篮，总有些球会投丢。即使是乔丹，命中率也不到50%，这意味着，有超过一半的球没投中。
因此，所有的预测注定都是错的。为了应对错误的预测带来的风险，人们主要采取两种措施：一是如果能让别人做，就让别人做，结果是把问题推给弱势职能或合作伙伴；二是实在没法推给别人，就在预测模型上下功夫，希望能够预测“准”。
但这两种做法都无法根治问题，因为两者都没有触及预测准确度的最根本因素：供应链的响应能力。
对供应链管理来说，响应周期要缩短，产品标准化和设计优化是一大举措。标准化、设计优化程度高的产品好生产，所以生产周期会短。更重要的是，标准化的产品库存风险低，可以先“推”到离需求最近的地方，建成库存，一旦需求来了，“拉”动的时间就很短，响应周期就短。再者就是精益生产，提高生产效率，缩短对需求的响应周期。还有寻源策略，比如在价格至上的策略驱动下，找到最便宜的供应商，而这些便宜供应商的产能利用率一般更高，富裕产能有限，交货周期就长，紧急需求来了，注定响应速度就不快。那么，避免单一的价格导向，找产能利用率相对低的供应商，也是缩短响应周期的一大举措。当然，响应周期的缩短还有很多方法，也是供应链管理面对的最根本问题之一。
（作者系西斯国际执行总监）