汽车制造商正处于该行业有史以来最难以预测的需求环境中。现在， 电动汽车 (EV) 、混合动力 汽车 和传统内燃机 (ICE) 车型之间的转换速度快于规划周期的调整速度。激励措施的变化几乎不会提前通知。利率对购买行为的影响难以预测。随着消费者在在线配置工具、经销商地块和直接面向消费者的模式之间游走，甚至连渠道偏好也变得不稳定。
传统的预测流程并不是为这种程度的偏差而设计的。它们依赖的是历史需求和计划发布的日历，而这些并不能完全反映当今市场的实际情况。因此，汽车制造商承诺的生产计划往往与实际需求脱节。这种差距产生了连锁反应，影响到供应链的每一个角落。
预测失败的实际成本
预测失误不仅会降低仪表盘上的准确率。它们会造成实际的运营后果，影响收入、效率和客户满意度。
一个熟悉的例子是，一家制造商根据早期的市场指标，预计新型混合动力车型需求旺盛。最初的预测表明，电动汽车的销量会很高，但在新的激励措施出现后，消费者的热情会转向电动汽车。库存开始增加。经销商开始打折。生产调度人员争先恐后地进行调整。供应商难以跟上不断波动的订单。物流团队面临着交货时间和交货优先级的不断变化。
每一个不正确的假设都会放大下一个假设。预测失败会导致生产失败，物流失败，最终导致财务失败。汽车行业的领导者对这一周期了如指掌。它们往往缺乏的是一个能够打破这种局面的规划系统。
预测模型为何不断失灵
汽车企业的大多数预测模型不够灵活，无法适应市场信号的变化速度。即使有了更好的数据源，规划人员仍然依赖电子表格、人工流程或旧的规划工具，而这些工具原本就不是为了在高波动性环境中运行而设计的。
预测失败的主要原因有三个：
- 1.对静态预测而言，消费者行为的动态性太强。人们对动力系统、配置和功能的偏好变化很快，这就要求不断更新计划。
- 2.规划团队受限于各自为政的数据源。市场数据、经销商洞察力、供应限制和生产可行性很少能在单一模型中统一起来。
- 3.汽车企业在采用真正的迭代规划流程方面进展缓慢。月度周期无法跟上每周或每天的变化。
为了向前迈进，汽车制造商需要一种规划方法，以与市场变化相同的速度应对市场变化。
