Talep tahmini, gelecekteki satışın ne olacağına dair sayısal bir öngörü üretme işidir ve tedarik zincirindeki hemen her kararın girdisidir: ne kadar üretileceği, ne kadar stok tutulacağı, hangi kapasitenin ayrılacağı bu tahmine dayanır. Tahmin hatası zincirde yukarı doğru büyüdüğü için, doğruluktaki küçük bir iyileşme bile stok ve hizmet düzeyinde belirgin kazanç sağlar.
Yöntemler iki ana aileye ayrılır. Nitel yöntemler veri az ya da hiç yokken kullanılır: uzman görüşü, satış ekibinin tahmini, delfi yöntemi, benzer ürün kıyaslaması. Yeni ürün lansmanlarında çoğu zaman tek seçenek budur. Nicel yöntemler ise geçmiş veriye dayanır ve kendi içinde zaman serisi ile nedensel modeller olarak ikiye ayrılır. Zaman serisi modelleri yalnızca geçmiş satışa bakar; hareketli ortalama, üstel düzleştirme ve mevsimsel ayrıştırma bu gruptadır. Nedensel modeller ise satışı başka değişkenlerle açıklar; fiyat, kampanya, hava durumu ya da makroekonomik göstergelerle kurulan regresyon bu gruba girer.
Bir zaman serisi genellikle dört bileşene ayrıştırılır: uzun dönemli eğilim, mevsimsellik, çevrim ve rastgele dalgalanma. Ayrıştırma önemlidir, çünkü mevsimselliği eğilim sanmak ya da rastgele dalgalanmaya anlam yüklemek en sık yapılan iki hatadır. Üstel düzleştirmede düzleştirme katsayısı bu dengeyi ayarlar: yüksek katsayı modeli son gözleme duyarlı ama gürültüye açık yapar, düşük katsayı istikrarlı ama geç tepki veren bir model üretir.
Tahmin doğruluğu ölçülmeden yönetilemez. Yaygın ölçütler ortalama mutlak hata, ortalama mutlak yüzde hata ve ortalama kare hatadır. Yüzde hata iletişimi kolaylaştırır ama düşük hacimli ürünlerde yanıltıcıdır; birkaç adetlik sapma yüzdeyi uçurur. Ayrıca hatanın yönü de ölçülmelidir: sistematik olarak yukarı ya da aşağı sapan bir tahmin, hatası küçük olsa bile yanlıdır ve stok politikasını bozar.
Pratikte en büyük kazanç genellikle modelden değil süreçten gelir. Satış, pazarlama, üretim ve finansın aynı tek sayı üzerinde uzlaştığı bir plan mutabakatı süreci, en gelişmiş istatistiksel modelden daha fazla iyileşme sağlar; çünkü çoğu işletmede sorun tahminin hesaplanması değil, herkesin farklı bir sayıya göre çalışmasıdır.
Son bir uyarı, tahminin sınırıyla ilgilidir. Hiçbir yöntem belirsizliği ortadan kaldırmaz; iyi bir tahmin sürecinin çıktısı tek bir sayı değil, o sayının etrafındaki belirsizlik aralığıdır. Stok politikası da zaten bu aralığa göre kurulur: emniyet stoğu, tahminin kendisinden değil tahmin hatasının dağılımından hesaplanır. Bu nedenle hata ölçümünü bir performans karnesi değil, politika girdisi olarak görmek gerekir.