比如在案例企业的系统里，能看到最新的需求预测，但找不到历史上的需求预测。要知道，最新预测跟供应商现在的表现没啥关系，因为真正驱动供应商的预测呢，要追溯到补货周期前。假定供应商的补货周期是6个星期，我们需要6个星期前的预测作为基准，跟过去6个星期的实际需求比较，计算预测的误差，据此来设置安全库存，亦即最低库存Min----这是VMI库存计划中最根本，也是最难的部分。

该企业ERP用的是SAP系统，虽然理论上功能强大，但需求预测一旦成为历史，就再也找不到了----这些信息应该在，只是当时没有保存下来，或者保存了但没法从SAP中提取出来。这还不是最糟糕的：问他们的计划人员，系统里甚至连历史用量也找不到----SAP里面当然有历史用量，只是那得一个个产品去看，如果能找到后台的数据库的话，应该可以批量导出。

我们要么是基于历史信息，要么是基于预测做计划。两者都没有的时候，数据分析就无从着手，一刀切地设置库存计划水位就是自然选择了，这就为后续的短缺、过剩埋下伏笔。

对于供应商来说，信息化水平低，没有电子商务系统，就没法系统、及时获知采购方的实际库存水位、最新的预测和最近的实际用量等关键信息。这都造成信息不对称。面对信息不对称带来的不确定性，供应链的自然反应就是拔高安全库存，通过一堆又一堆的库存来应对。拿信息换库存，在VMI里也尤其适用。

VMI是企业与关键供应商的深度集成，商业上必须以长期关系为基础，技术上必须以电子商务为平台。就信息化和电子商务而言，在硅谷二十年前就能做到的，现在国内的很多企业还是做不到。这后面不是因为信息技术或者经费问题，而是因为在快速发展中，企业一直没有决心来推动信息化----信息系统的建设是个长周期任务，今年忙的跟三年前忙的不会有显著区别，比如主数据的维护等，所以就一拖再拖。系统能力不足，就拿组织措施来弥补。就拿案例企业来说，这几年显著改善团队的力量，其计划人员大都是名校毕业，或者有知名外资企业的背景。但在信息系统如此薄弱的环境里，巧妇难为无米之炊，就不可避免地倒退到拍脑袋做计划了。

离开信息系统和电子商务，信息主要通过Excel和Email传递，在相互博弈和短缺造成的极度不信任下，人为操纵信息的情况就更普遍，多重需求预测的问题也就更严峻：公司的计划给采购一套数字，采购给供应商另一套数字，供应商拿到后再做调整，变成第三套数字。这三重预测注定是层层加码，其后果在高速增长的时候显现不出来，因为是短缺；一旦增速放缓或下降，所有的石头就会露出水面，供应链上库存、产能过剩会要了我们的命。