预测族群
预测族群是一组基本相似且仅考虑需求的物料组。因此，预测族群可用于预测特定物料的需求，并作为预测对象使用。
描述
预测系列用于促使人工预测更加高效。只需为有限数量的预测族群（而非每个系列中的每个物料）执行预测。然后使用族群结构通过系列预测自动计算物料预测。族群描述每个成员物料与其总预测比例的关系。系列结构以百分比表示，其由历史需求确定。
此外，预测系列也可用于将物料的总预测分配给不同仓库。可以使用族群结构计算每个仓库的预测需求，因为其规定每个仓库中每个物料的需求百分比。此外，这些百分比也根据历史需求确定。
不同物料的比例和每个物料不同仓库的比例也可以组合，并且可以从一个期间到下一期间发生变化。这一操作可使不同百分比用于不同预测期间的同一物料和仓库。每个期间的百分比可在逐步采用或逐步淘汰预测族群中的产品时，或者从仓库开始或结束销售时更改。
示例 1
假设物料 A、B 和 C 包含在预测族群 FF 中。过去两年三个物料的平均需求分别为 750、230 和 560，因此共计 1,540。每个物料的需求与系列总需求的比例分别为 750/1.540 = 49%、230/1.540 = 15% 和 560/1.540 = 36%。然后将这些比例输入至用于预测每个物料需求的结构。
1996 年一月，预测族群 FF 的总需求为 140。然后可以使用族群来预测每个物料在 1 月份的需求，如下所示：物料 A - .049 x 140 = 69；物料 B - 0.15×140 = 21 和物料 C = 0.36×140 = 50。
示例 2
物料 P 从三个仓库 L1、L2 和 L3 出售。上一年对该产品的总需求为 2,370，其中 L1 为 650、 L2 为 970 以及 L3 为 750。每个仓库针对产品总需求的比例如下：650/2370 = 27%、970/2370 = 41%、750/2370 = 32%。然后将这些比例输入至用于预测每个仓库需求的结构。
1996 年 1 月，物料 P 的总需求预测为 260。然后可以利用族群预测每个仓库在 1 月份的需求，如下所示：L1 - 0.27 x 260 = 70；L2 0.41 x 260 = 107； 0.32 x 260 = 83。