简单而言，操作层次就是预测数据的直接编制层次，沟通层次则是用于与业务部门进行交流的层次，而展现层次则是预测被提交业务部门的最终呈现方式。比如，我们可以在月/产品类别/全国层次上编制了基准预测，人工判断预测或者使用统计模型预测，这个层次叫做操作层次。然后，你需要与销售区域总监进行沟通，这时你是否需要分解到月/产品类别/区域层次上？如果需要还可以分解到SKU/区域层次上。如果你需要和渠道经理进行沟通，是否需要分解到渠道层次上等等，你不能拿着全国数据和区域经理沟通吧。沟通完毕后你需要在他们的层次上进行调整，这个层次就是沟通层次，基于沟通角色的不同而不同。调整完成后，你是否需要将预测下发相关业务部门去驱动业务运作，你能将月/产品类别/全国的预测数据直接给制造部门吗？你起码要分解到月/产品/工厂，如果物流部门也需要你的数据，你就必须按周/产品/DC提供数据，这些层次叫做展现层次。
设计需求预测的操作层次–产品维度
对于使用EXCEL编制需求预测的公司，受工具限制而多数选择在SKU层次直接编制需求预测数据，因为这是制造最关注的层次。这是最好的选择吗？每家公司都有上百或上千的产品，如何选择一个合适的产品操作层次是一个艺术加技术的挑战。如果不考虑技术上的限制，告诉大家一个原则：大数原则（Large Number）。这个原则的意思是从数学角度而言，同类数据聚合层次越高，也就是样本数越大，需求预测偏差越小。因此，高层次需求预测一定比低层次的需求预测准确度更高。那是否操作层次越高越好呢？如果是同类不同规格或者口味等产品，则产品族上是最佳层次。很多公司发现客户对口味或规格等偏好上有一定的习惯，因此，不同口味或规格之间有稳定的比例。在这种场景下，可以选择按产品类别层次去生成预测，然后再基于环比分解法或者同期分解法，将产品族层次的需求预测数据分解到SKU层次上则是一个最佳的方法。但是，如果这种稳定的比例关系不存在，则必须综合判断哪个层次是最佳的聚合层次。一个重要的判断准则是，他们必须有相同的销售态势（Sales Pattern），即相同的季节特征（波峰波谷期间一致），趋势一致（都在上升或都在下降阶段）等，这种判断主要还是依赖人为判断为主。
【专业争鸣】能在半成品和原料层面编制预测吗？
这是一个好问题！为何非要是成品层次？为何不能是半成品或者原料层次？从业务角度半成品和原料似乎不是市场维度，如果在此层次上预测，那销售市场如何参与调整呢？其实我们又要回到出发地。我们预测的目的是什么？最直接的目的就是备长周期原料。大部分情况下不是为了成品备货，如果产能足够，生产周期不是很长的话。因此，如果将长周期原料和关键原料的预测做准才是硬道理。因此，基于前面说的“大数原则”大家再想想，如果包括半成品和原料，聚合到哪个层次是最高的？不同行业将有不同答案。大部分消费品公司都是成品少而原料多，大部分工业品公司都是成品多而原料少。大家有答案了吗？特别对于一些项目型配置型的公司，其最关键的就是原料的备货要准。
我们可以得出大致结论，有些产品真是可以在半成品和原料层次预测，如果这些原料保质期或生命周期短。总之，细细地考虑所有产品，半成品和原料结构，哪些在产品上预测（量大稳定的）最好，哪些在关键原料上预测（通用性强，但分散），甚至在半成品这个中间层次预测，如果半成品有一定通用性。当然这种预测更是一个供应链维度预测，但很可能比市场维度的预测更准！