MF service cluster

需求预测

生产制造需求预测包含 6 个场景：成品 / 产品族需求预测、间歇性 / 长尾物料需求、客户 / 渠道分层预测、新品导入需求、促销 / 停产 / 季节情景等。每个场景均明确决策者、对象粒度、输入、输出、约束、验收与失败边界。

6个场景9项服务契约1套证据标准

需求预测供需与主计划物料与供应产能与排程仓储物流与布局质量异常影响工程协同

MF-01

成品 / 产品族需求预测

计划经理

对象粒度: 物料或产品族 × 时间桶
关键输入: 需求历史（出库或订单，二选一须声明）、物料主数据、日历；可选促销/停产标记
结构化输出: 未来 N 桶点预测与区间、回测误差、系统性偏差、不适用清单
业务目标: 用可回测的需求展望替代个人表格
不可变约束: 历史口径必须与将用于计划的口径一致；不得混用含税金额与数量
口径: 日/周；时区与客户约定；单位用库存单位
验收方式: 滚动回测；须有朴素基准（移动平均或季节朴素）；复杂模型不得默认取胜
失败与边界: 历史短于约定窗 → DATA_INSUFFICIENT；不写回销售订单

MF-02

间歇性 / 长尾物料需求

计划

对象粒度: 物料 × 时间桶
关键输入: 稀疏需求历史、零需求比例、提前期
结构化输出: 发生概率、条件需求量、建议关注清单（而非平滑成虚假连续需求）
业务目标: 避免把长尾物料当成连续销量来做
不可变约束: 零需求是事实，禁止无说明的插补当实测
口径: 与 MF-01 相同，须单独标记间歇性
验收方式: 对间歇性专门指标（如 MASE、发生命中），不用只看 MAPE
失败与边界: 正需求点过少 → NOT_APPLICABLE

MF-03

客户 / 渠道分层预测

计划 / 销售运营

对象粒度: 物料 × 客户或渠道 × 时间桶
关键输入: 带客户/渠道的需求历史；客户主数据
结构化输出: 分层预测、聚合后与顶层预测的对账差
业务目标: 看清谁在拉动需求，便于承诺和备料
不可变约束: 分层之和须能对账到 MF-01 顶层（允许声明协调方法）
口径: 客户编码以源系统为准
验收方式: 顶层对账误差在约定阈值内
失败与边界: 无客户维度 → NOT_APPLICABLE；不做 CRM

MF-04

新品导入需求

计划 / 产品

对象粒度: 新品物料 × 时间桶
关键输入: 同类/替代物料历史、上市日、目标客户、可选属性（规格、价格带）
结构化输出: 导入期预测、类比清单、置信度（通常宽于老品）
业务目标: 在无自身历史时仍给出可审查的区间
不可变约束: 必须列出类比假设；禁止把类比写成该新品实测
口径: 上市日之后才进入正式需求
验收方式: 上市后滚动对照；类比集合可复核
失败与边界: 无线索类比 → DATA_INSUFFICIENT；不替代立项流程

MF-05

促销 / 停产 / 季节情景

计划

对象粒度: 物料 × 时间桶 × 情景
关键输入: 基线预测、促销日历、停产日、季节因子或历史同期
结构化输出: 多情景需求、相对基线增量、假设清单
业务目标: 把活动与停产从「口头经验」变成可比较情景
不可变约束: 基线与情景分列，不得覆盖基线版本
口径: 活动起止精确到日
验收方式: 事后对照活动期实绩；情景可复现
失败与边界: 不执行促销活动本身

MF-06

工时 / 工作量预测

计划 / 人资

对象粒度: 工作中心或班组 × 时间桶
关键输入: 需求或计划产出、工时定额、出勤日历
结构化输出: 需求工时、缺口/富余、负荷率
业务目标: 提前看见人力瓶颈
不可变约束: 定额版本必须入证据
口径: 小时；与班次日历对齐
验收方式: 与事后实动工时对照
失败与边界: 无定额 → DATA_INSUFFICIENT；不做考勤系统