即使在流感大流行期间，沃尔玛的供应链经理也必须确保商店和仓库里都有顾客想要和需要的东西。尽管如此，新冠病毒已经放弃了帮助他们预测货架上需要保留多少尿布和花园软管的数字计划。

通常，系统可以可靠地分析库存水平、历史采购趋势和折扣等信息，以建议订购多少产品。在新冠病毒-19大流行造成的全球破坏期间，该计划的建议正在更频繁地改变。”它变得更具活力，我们关注它的频率也增加了，”一位沃尔玛供应链经理告诉《边缘报》，他要求匿名，因为他没有向媒体发表讲话的许可。

大多数零售公司依靠某种类型的模型或算法来帮助预测客户的需求，无论是简单的Excel电子表格还是经过改进的工程师构建的程序。通常情况下，这些模型相当可靠，运行良好。但就像其他一切一样，他们也受到了流感大流行的影响。

消费品分析公司Alloy的联合创始人乔尔·比尔（Joel Beal）说：“当你有像新冠病毒一样的东西时，它只是一个完全的异常值。”没有任何模型可以预测这一点。”

研究人员对自然灾害等系统冲击如何扰乱供应链以及如何影响需求预测有一定的了解。然而，飓风或洪水等灾害通常是区域性的。这种流行病正在影响整个世界。即使各公司针对H1N1和SARS等疾病对其需求预测模型进行压力测试，它们也无法解释如此大的规模。”这种冠状病毒大流行完全在另一个层面上，”马萨诸塞大学艾摩斯特分校的供应链模型专家兼操作和信息管理教授Anna Nagurney说。

预测模型通常使用过去的数据来预测未来的趋势。如果一家公司在四月份**了大量的割草机，他们可能会利用这些数据告诉该公司在次年四月份保持更多的割草机库存。模型通常也可以假设割草机可以按照一定的时间表生产和运输。

在这场大流行期间，人们的行为、交通和生产发生了根本性的变化，这意味着通常可以预测的涨落已经逆转。”“现在我们将有很多数据方面的异常值，”纳古尼说一切都变了。”

由于全球范围内的大规模破坏，为模型提供的正常数据（包括多年来的购买模式）没有那么重要。

“你可能不会使用那么多的历史数据，也不会像你预期的那样权衡这些数据，”比尔说。取而代之的是，公司可能会使用更为近期的数据：比如，从上周开始预测下周，或者仅仅依赖于疫情在全球蔓延后几个月的购买信息。

这些模型仍然可以使用。”你输入的数据必须改变，”Nagurney说。她说，像沃尔玛和亚马逊这样使用更复杂机器学习模型的公司也可能会增加系统中的不确定性。

这些调整使公司能够继续进行预测。不过，他们现在做出的预测不会像几个月前那样精确。”麻省理工学院土木与环境工程教授大卫·西姆奇·列维（David Simchi Levi）说。

相反，管理供应链的人将不得不更积极地解释预测，比尔说公司必须更多地依赖优秀的需求规划人员和预测人员，他们会说，‘我相信吗？’，而不是相信这些模型能够捕捉到正在发生的一切。”

例如，Alloy与一家公司合作，该公司的产品在三月份的一家大型零售商的销售额增长了40%(Beal无法透露公司或零售商的名称。）鉴于销售额激增，该零售商在4月份下了一笔巨额订单，但该公司知道，对该产品的需求已经下降，零售商将无法销售他们订购的所有产品。”“这就是我们一再看到的，”比尔说在这种情况下，该公司告诉零售商不要购买太多的产品，他们能够进行调整。

Simchi Levi说，一些公司正在改变他们的系统以应对这种流行病。他正在与一家公司合作，该公司正试图将预测各国新冠病毒爆发的时间和严重程度的模型与他们通常的供应链机器学习模型相结合。

供应链模式也必须改变，以应对疫情，即使疫情过去。”这是一个我可能不想使用我预测明年会发生什么的时期，”比尔说。此外，人们可能会继续以不同于大流行前的速度购买卫生纸和豆子等物品，因此一些变化可能会比危机持续更长时间，他说我们必须了解新的稳态。”

这次大流行期间对建模系统的破坏表明，依靠计算机预测产品需求存在一些局限性。”大多数公司都在与之抗争，这是一个持续的挑战，即使在“正常时期”，比尔说。这场大流行可能会促使企业减少在需求预测方面的投资，并将更多精力放在应对眼前的情况上。”他说：“这是一种转变，不再认为你可以预测未来几个月世界会是什么样子。”。