预测是指针对一项产品或服务的需求做出评估和预期。需求预测构成了供应链中所有计划的基础。需求预测可以提供公司三项策略上的应用：第一，决定公司是否应该进入某个市场；第二，为在生产过程中所会出现的短期改变作规划，如劳动力以及原料需求；第三，为生产设备的长期产能（capacity）需求所规划。如果显示没有足够的需求可以弥补市场进入的成本，则公司就应该拒绝这个机会。
预测通常是不准确的，因此应当同时兼顾预测的预期值和预测误差的度量。为了理解预测误差的重要性，我们以两家时尚服装公司为例。其中一家时尚公司预测销量介于1000件到3000件之间，而另外一家时尚公司则预测销量介于1800件到2200件之间。尽管两家时尚公司的预期平均销量都是2000件，但由于预测精度不同，两家公司的采购策略会具有很大的差异。因此，预测误差必定是大多数供应链决策的一个关键。
预测按时间跨度可分为短期预测、中期预测、长期预测。长期预测的准确性通常低于短期预测。用均值方差分析，长期预测误差的标准差要大于短期预测。例如，时尚企业Zara，它的快速响应系统享誉全球。Zara制定了能够在几个星期以内对订单做出快速响应的供应链系统。当Zara经过市场预测分析，决定推出某个产品时，那么在6～8个星期以内，此产品就可以推出。所以Zara只要预测未来6个星期的市场需求，然后进行订货。较短的提前期使得管理者可以更加确定地将诸如天气、突发事件等影响产品销售的最新消息纳入考虑之中。这样的预测相比提前一年进行的需求预测很可能是更为准确的。
一般而言，时尚企业在供应链中的位置也可以说明预测的准确度。越靠近上游，或者说距离顾客越远的时尚企业，他们接收到的信息就越失真。这方面的一个经典案例就是牛鞭效应，即距离终端顾客越远，订单的波动被放大得越多，预测的误差也就越大。所以此时供应链成员之间的信息分享便成为了非常重要的因素。基于面向最终顾客的销量的集中预测有助于上游企业降低预测误差。
时尚企业必须了解与需求预测有关的大量因素，其中包括以下几种：第一，过去的市场需求；第二，同类产品竞争对手的市场需求；第三，计划的价格折扣；第四，计划的市场促销活动和广告；第五，自身的现金流等经济状况；第六，竞争对手的市场反馈。
时尚企业在选择适当的预测方法之前必须了解上述因素。例如，从以往的经历看，企业销售的时尚羽绒服可能在2月经历需求淡季，而在12月份和1月份经历需求旺季。如果企业决定在2月份进行打折促销，那么情况就可能发生变化。打折可以吸引更多的潜在消费者购买，2月的需求就会扩大。
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