傳統供應鏈僅以產品製造為中心，當產品銷售不佳時，通路商、批發零售商以及經銷商逐漸減少下單，便造成生產業者無法及時應變，囤積大量滯銷品、物料庫存、產能衝擊等連鎖反應；因此，為能即時掌握終端消費者需求變化，以需求為導向的供應鏈策略逐漸受到重視，供應鏈上所有成員皆隨時因應消費者需求變化，快速做出反應，減少因供應鏈資訊不透明及時間遞延而反應不及，提早得知消費者未來需求，並有效規劃產品/時間/地點的最佳配置。
深知消費者需求難以掌握，聯合通商銷售預測系統V4 (eBizprise Sales Forecast System V4)協助企業系統化的分析過去消費者需求的變化( 歷史銷售/訂單資料)，找出需求趨勢與季節性，以及事件影響因素，並在決策流程中，融合對市場需求變化的掌握，做出相對可靠且有意義的預測值，提升企業運營效益，獲取更高的顧客滿意，並提升整體競爭力。SFS V4產品DM>>
市場需求導向預測情境模擬
聯合通商銷售預測系統V4 產品亮點
- 可依照企業實際營運模式，建立由上至下（TOP-DOWN）或由下至上（BOTTOM-UP）的多階層協同預測流程，並建立跨部門共識預測。
- 支援滾動式預測，以確保預測與市場需求一致。
- 支援多預測角度，需求規劃人員可依照不同的預測階層進行預測資料彙總。
- 支援多種精準的統計模型預測方法，可適用於各種不同特性的歷史資料
- 內建專家選擇法，可根據歷史資料特性，建議最合適的統計模型預測方法。
- 支援新品預測。
- 支援促銷預測。
- 可建立事件模型，並由統計模型分析事件影響值。
- 進階關鍵績效指標分析與異常管理。
- 一目了然的分析報表，如：滾動預測精準度報表、產品銷售分析報表、可預測性報表，協助企業快速反應問題點並訂定行動方案
聯合通商銷售預測系統V4統計模型與應用
- 直線：表示歷史為一。
- 平線，與時間無關係，如某產品固定銷售500台，在任何時間都是一樣。
- 趨勢：表示過去歷史銷售隨時間向上或向下，如某產品銷售每月增加100台，數量隨時間而向上增加。
- 季節性：表示過去歷史在特定時間點銷量較高，特定時間點銷量較差，若產品具有淡旺季特性，通常都具有季節性，如冰淇淋、火鍋等特定季節性產品。
- 趨勢加季節性：即趨勢性及季節性兩者兼具，該類性產品除有季節性外，還具備隨時間遞增(或遞減)的特性。
- 不規則：歷史銷售波動呈現不穩定波動，與時間關係不明顯。
- 間歇性：過去歷史大部分時間沒有銷售，偶而幾個時間點有銷量，這類型多發生在單價較高的專案型或客製化產品較多，如標案性產品。
- 離群值：在過去銷售歷史中超過正常歷史波動幅度的資料，通常稱離群值，通常這些離群值背後都是有特定事件影響，如促銷、天災人禍或重大政策等。而這些事件在未來不一定會再發生，所以在預測分析時可先行排除或調整，以降低這些離群值對預測之影響。
- 事件影響：如前述離群值有特定原因，可透過加入事件方式，預測分析技術可分析其事件的影響程度，如未來預期有特定事件發生也可以根據事件影響調整預測值。
聯合通商銷售預測系統V4 系統架構
聯合通商銷售預測系統V4 導入效益
聯合通商銷售預測系統V4系統需求
軟體：
［AP Server］
- OS：Windows Server 2008 or RedHat Linux
- Application Server：Tomcat 6.0.29
- JAVA Runtime：JDK 6.x
［DB Server］
- OS：Windows Server 2008 or RedHat Linux
- Database：MS SQL Server 2008 (only for Windows-based environment) or Oracle 11g
硬體：
［AP Server］
- CPU：Intel Xeon E7-4830(2.13 GHz,6.40 GT/s, 8 Core)*2
- RAM：DDR3, 64G(視實際情況增加)
- Hard Disk：15K, 300GB SAS*6 (RAID 5)
- Network Interface：100/1000 based NIC
［DB Server］
- CPU：Intel Xeon E7-4830(2.13 GHz,6.40 GT/s, 8 Core)*2
- RAM：DDR3, 64G(視實際情況增加)
- Hard Disk：15K, 146G SAS*2 (RAID 1)
- Network Interface：100/1000 based NIC