ERP里每周销售预测界面的投资回报率：当预测数放在实际出库旁边

把每周预测的Excel搬进ERP的一个界面，让预测数挨着实际出库，并为整周生成草稿采购单：钱来自三处，最大的一处是预测误差——还没测过——文章说明去掉它之后投资回报率还剩多少。

在一家鲜果分销商，销售经理每周都要坐下来写一张表：品项一行一行往下排，日期一列一列往右排，每天再分三个渠道——连锁 超市A、连锁超市B，以及「其他」。表发给采购，采购照着它向供应商下单。对鲜货来说，这是一周里代价最高的决定：买多了就 坏，买少了就丢掉生意。

那张表过去是一个Excel文件。现在它是ERP里的一个界面。这篇文章计算这次迁移的投资回报率——并且直说哪些部分测过了， 哪些还没有。

1. 预测文件花钱花在哪里

不是因为Excel不好。文件把交给它的事做得很好：一个人写数，另一个人读数。代价在它周围的那些工作里。

1. 编写、合并、发送。 一个连锁的订单单独到来，要抄进那个连锁的列。要做本周的框架，得先复制上周的文件。文件通过 邮件或聊天流转，采购手里是哪一版，就以哪一版为准。
2. 没人把预测和实际销量对比。 实际出库在ERP里，预测在文件里。想知道上周偏了多少，就得手工把两边拼起来——所以通常 没人拼。从来不测的误差不可能变小。
3. 采购把数字抄进采购单。 一个品项一个品项、一天一天、一个供应商一个供应商地抄——而销售经理每改一次文件，就要再 抄一遍。
4. 农历不在文件里。 在这家企业测得：出货在农历初一和十五的前一天达到高峰，是平常日子的1.4到3.7倍；而祭拜 当天只有0.2到0.9倍。没有一个系数对所有品项都适用——按平常日子写的预测，恰恰在卖得最多的那几天偏得最多。

2. 界面包括什么

同一张表——品项×日期×渠道——但放在真实数字的旁边。

1. 熟悉的表格，按公斤，边输入边保存。 销售经理像在Excel里一样打字；没有会被忘记按的保存按钮。
2. 已经过去的日子显示实际出库。 直接取自已过账的送货单——就是调度表生成的 那些送货单——预测的数字小小地写在格子角上。上周的每一格都会告诉你它偏了多少。
3. 一个连锁的列，在它发来订单后自动填入真实订单。 不再手抄。
4. 可以按品项或整周锁定。 已经确定的品项先锁定，采购就能早点下单。
5. 「生成计划采购单」。 采购按一次，就得到整周的草稿采购单。再按一次，单据就地更新，采购手工改过的单据不会被 覆盖。
6. 「销售机会」面板和「AI建议」按钮。 AI列出本周的满月、节日和活动，并为每一格建议一个数字。建议只是建议：按下 应用的人，对这个数字负责。
7. 新加的： 已排好格式的Excel导出（周标题、农历日期、合计行、冻结列），「＋品项」按钮，以及把一个品项从表里去掉 的勾选框——只是隐藏，数字不会丢。

Excel文件没有消失。它变成界面为需要的人导出的东西，而不再是数字所在的地方。最初七周里，界面已经为50个品项保存了 约1,700个预测格。

3. 第一处：编写、合并和发送文件的工时

怎么测。 问销售经理每周做文件要花几次工夫，然后在界面上计时一周。这是唯一已经真正在运行的一处：界面每周都在用。

可信程度： 高，但小。并且正如键盘录入那篇文章所说，省下的工时只有进入一项有价格的 工作才变成钱——对销售经理来说，那通常是给客户打电话的时间，而不是被砍掉的工资。

4. 第二处：把数字抄进采购单的工时

必须直说的一点： 到今天为止，还没有一张采购单是通过界面生成的。按钮有了；采购还没用。所以「经由界面采购的比例」 是计算表里的一个输入，而不是一个测量值——把它设为0，就能看到已经确定的部分。

5. 第三处：坏掉的货和缺的货都少了

这是最大的一处，也是最不确定的一处。

两种偏差的代价不一样。多买的一公斤，损失的是坏掉的部分减去清仓收回的部分：坏掉50%、清仓价30%，就是成本的35%。 少买的一公斤，损失的是那笔没做成的生意的毛利：25%。对鲜货来说，买多比买少更贵——除非连锁超市对少送罚款，那就把 罚款加到少的一侧。卖不掉的多余货去了哪里，是退货那篇文章讲的事：一个有账的清仓仓库。

换句话说，在这个规模上，预测误差每一个百分点每周约值180万越南盾。

为什么误差可能下降。 不是因为界面比人聪明。而是因为过去分在三个地方的三样东西，现在放在同一个格子里：预测数、 上周的实际出库、农历日期。写预测的人一眼就看到自己偏在哪里——尤其是初一和十五之前的那几天。

为什么现在还不能信。 15%和13%都是假设。旧Excel文件的误差没人测过，因为文件本身没有提供测量的办法。计算表里的图 画出成本曲线的两条臂：右臂是多买，左臂是少买，空心点是现在的误差，实心点是之后的误差。轴下的灰色带，是按平常日子写的 预测在高峰日和祭拜日会落到的位置——比平均误差远得多。

6. 加起来

做界面的成本4,000万越南盾，收益在最初2个月里逐步上升，大约在第3.2个月回本，第一年收益约1.69亿越南盾。一个 好看的数字——而其中85%是C项，那一项还没测过。

7. 这个投资回报率站在哪些假设上

从最不确定的开始，逐个调低：

• 误差一点也没降： 剩下每月225万，大约在第18个月回本。
• 误差没降，采购也从不用生成采购单的按钮： 每月156万，大约在第26个月回本——只剩下销售经理的工时。
• 误差只降一个点，而且只有一半采购按界面进行： 每月590万，大约在第7.3个月回本。

第三个情景才是应该带进会议的数字。再把工时也设为0，每一项都归零——诚实的模型本该如此。

「AI建议」按钮在计算表里没有一行，这是有意的。如果它的建议让误差变小，测量时会体现在C项里；单独再算一次，就是把同一 公斤算了两遍。

8. 在你自己的企业里测

从现在起，最大的一处也是最容易测的一处——因为界面为每一格同时保存了预测数和实际出库数。

1. 从旧文件取基准。 拿出四到八份已经发出的周预测文件，放在同几周的实际出库旁边，按品项×周算平均绝对误差。那才是 代替15%的、真实的「现在」。
2. 「之后」用界面本身来测。 六到八周后，用界面里的数字做同样的计算。
3. 和农历上的同一位置比。 有十五的周和有十五的周比，有初一的周和有初一的周比——否则一个大节日的周会被错算成改进的 成果。
4. 每周数一数经由界面生成的采购单。 只要这个数还是0，B项和C项的大部分就仍然只是承诺。

9. 值得记住的

一个从不和现实对比的预测不是预测，而是一份采购申请。 旧Excel文件并没有错——它只是从来没被打过分。把预测数和实际 出库放在同一个格子里，并不会让谁当天就猜得更准；它让每一周都能教会下一周。

别问预测界面有多准。要问：上周我们偏了多少——而在给这一周下单之前，我们知道吗？

高峰日和祭拜日的比例在一家真实分销商的系统里测得，并已匿名处理。数量、成本、误差以及计算表里的所有假设都是示意 数字——请换成你自己的数字。