דיוק התחזית הינו מדד לבדיקת יעילות תהליך החיזוי, המשווה בין התחזית לביקוש בפועל בשרשרת האספקה הבנה וחיזוי נכון של הביקוש מאפשר לשרשרת האספקה לשמור על מלאי נכון של מוצרים, להימנע מחוסרים ו/או ממלאי עודף ולבצע תיכנון רכש ותיכנון ייצור ביעילות גבוהה יותר.
עקרונות עיקריים בביצוע התחזית, בשרשרת האספקה:
·         התחזית תמיד שגוייה
·         התחזית תמיד משתנה
·         ככל שטווח התחזית ארוך יותר, התחזית פחות מדוייקת
·         תחזית לפריט בודד הינה פחות מדוייקת מתחזית מצטברת למשפחת מוצרים
בכדי להחליט על המדד המתאים לבדיקת דיוק התחזית, צריך כל ארגון צריך לענות על השאלות הבאות:
·         האם חשוב להתייחס לשגיאות חיוביות ושליליות, של התחזית, בצורה זהה או שונה? כלומר, האם יש הבדל אם התחזית גבוהה מהביקוש בפועל או להיפך. אם מדובר על מוצרים טריים/מתכלים, הרי שעדיף שהתחזית תהיה נמוכה מהביקוש בפועל, בכדי למנוע השמדות. אם מדובר על מוצרים עם זמן מדף ארוך הרי עדיף שהתחזית תהיה גבוהה מהביקוש בפועל כדי למנוע הפסד מכירות.
·         האם נידרש להתייחס לנקודת ייחוס כאשר מודדים את דיוק התחזית? אם מבצעים תחזית למוצרים שיוצאים מהמפעל או המרכז הלוגיסטי, שבדרך כלל נמדדים על  מדדים כגון: On Time In Full (OTIF), Order Fulfill Rate, Dollar Value Fulfilled on time, הרי שהתייחסות לנקודת יחוס היא חשובה. אם מבצעים תחזית לנקודת המכירה, נקודת הייחוס פחות חשובה, מכיוון שכל חוסר משמעותו הפסד מכירות.
·         האם אפשר להעביר את טעות החיזוי מתקופה לתקופה (Error Spread)? הנ"ל תלוי בגודל הטעות ובסוג המוצר. לדוגמא, במוצרים עונתיים ו/או עם חיי מדף קצרים לא ניתן להעביר את הטעות לתקופה אחרת.
·         מה החשיבות של נתונים היסטוריים? הנ"ל תלוי בחשיבות של טעויות חיזוי בהתאם למיקומם על ציר הזמן. במוצרים שאינם עונתיים הדגש הינו על טעויות תחזית מהתקופה האחרונה.

 
אחד המדדים לבדיקת דיוק התחזית בשרשרת האספקה, הינו מדד
ה- (Mean Absolute Percent Error) MAPE. במדד זה משתמשים כאשר חשיבות הטעות גדולה יותר מחשבות כיוון הטעות.
 
שיטת חישוב דיוק התחזית על פי מדד ה- MAPE:
A – הביקוש בפועל של הפריט, בתקופת התחזית
F – התחזית לפריט
טעות החיזוי ביחס לביקוש (בערך מוחלט) = |(A-F)|
אחוז טעות החיזוי = A/|(A-F)|
דיוק התחזית = A/|(A-F)|-1
אם הכמות בפועל זהה לכמות בתחזית, אזי הדיוק הינו 100%.
אם הטעות גדולה מ- 100% , אזי הדיוק הינו 0%.
דוגמא:

שיטה פשוטה לחישוב ה- MAPE:
A – סכום כל השגיאות של כל המוצרים שבתחזית
B – סכום כל כמויות הביקוש בפועל מכל המוצרים
MAPE = A/B
שיפור דיוק התחזית כולל מספר שלבים:
·      הבנה של הגורמים המניעים את הביקוש למוצרים (מחיר, מבצעים, מבצעים של מתחרים, זמינות, חוסרים וכו').
·      הגדרה ואיסוף נתונים, המשקפים בצורה הטובה ביותר את הביקוש של לקוחות הקצה (פריסה גיאוגרפית, מוצרים תחליפים/משלימים, פילוח הלקוחות על בסיס גיל, מגדר, קבוצת השתייכות, מצב סוציו אקונומי, לקוח עיסקי וכו').
·      הגדרת מקור הנתונים ושיפור אמינות הנתונים, במידת הצורך.
·      יצירת תהליכי עבודה חוצי ארגון לחיזוי הביקושים (המתחשבת במבצעים, קידום מכירות, מבצעים של מתחרים וכו'), ניתוחה וטיובה לאורך זמן. בתהליך בניית התחזית וניתוחה צריכות להשתתף מחלקות התיכנון, השיווק, המכירות, ושרשרת האספקה.
·      הבנה וחיזוי של האלמנטים שבונים את התחזית הכוללת לכל פריט.
·      שימוש במערכת ממוחשבת מתקדמת לחישוב תחזית (קיימות מספר מערכות בארץ)
·      הבנה מהיכן נובעת השגיאה בתחזית. הבנה זאת מאפשרת לחברה לנהל את רמת הסיכון שהיא צריכה לנהל בתחזית בכדי לקבל שירות טוב במינימום עלות.
·      מדידה שוטפת של דיוק התחזית ושיפור תהליך בניית התחזית בהתאם לממצאים.