预测类岗位与前面几类岗位有一个本质差别：产出天然带不确定性。设计上如果强行输出一个确定的数字，使用者要么盲信要么完全不信，两种都不会带来改善。
为什么给区间
一个点值无法表达把握程度。同样预测下月需求一万件，数据充分时的把握与数据稀疏时的把握完全不同，而计划人员需要的正是这个差别：把握高时可以按预测备产，把握低时需要留更多缓冲。
给区间还有一个附带作用：区间宽度是对输入数据质量的直接反馈。某个品类的区间长期偏宽，说明这个品类的历史数据或下游填报有问题，这是数据治理该优先处理的地方。
依据要能展开
墨客云AI 的预测结果附带依据：主要参考了哪几段历史、下游填报的权重是多少、是否有促销或季节因素被计入。计划人员据此判断这次预测是否适用于当前情况，例如某次促销尚未进入历史数据时，他知道该怎么修正。
处理下游填报的系统性偏差
下游滚动预测长期高估是常见现象，各家的做法通常是凭经验打一个折扣。岗位的改进在于把这个折扣变成可核验的：按每个下游过去的填报与实际出货的差异分别计算修正系数，并在产出中说明用了多大的修正。
这样一来，折扣从个人经验变成一个可以被复核、被讨论、被逐步校准的参数。
不做的部分
备产决策本身不由岗位做出。岗位给出预测区间与依据，是否按上限备货、留多少安全库存、是否启动替代方案，属于经营决策，由计划负责人做出。这条边界写进岗位说明书。
验收看什么
预测类岗位的验收不能只看命中率，还要看区间是否诚实：实际值落在给出区间内的比例，应当接近区间本身声明的把握程度。区间给得过宽虽然命中率高，但对决策没有帮助，这一点在验收口径里要写明。
关于墨客云AI
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