Логистика нуждается в периодических прогнозах, а для их получения следует выбрать подходящий математический или статистический аппарат. Техника прогнозирования работает эффективно только тогда, когда ее возможности соответствуют особенностям ситуации. Спирос Макридакис и Стивен Уилрайт предлагают следующие критерии оценки применимости той или иной техники прогнозирования:

· требуемая точность;

· временной горизонт прогноза;

· ценность прогноза;

· доступность данных;

· тип вводных данных;

· квалификация и опыт составителя прогноза.

На основании этих критериев нужно дать количественную и качественную оценку  каждого из имеющихся методов прогнозирования.

Благодаря развитию статистических и аналитических методов в последние полстолетия техника прогнозирования существенно усложнилась. По идее, применение более сложной и изощренной техники прогнозирования должно оборачиваться боль

шей точностью прогнозов. Зачастую так оно и есть, однако многие серьезные исследования свидетельствуют о том, что простые методы порой дают лучшие результаты. Усложнение методов не всегда себя оправдывает, особенно если учитывать связанное с ним повышение требований к качеству информации и квалификации прогнозистов.

Было бы хорошо в каждом конкретном случае иметь возможность выбрать самую подходящую технику прогнозирования (простую или сложную), но оценка их пригодности на самом деле не так уж однозначна. Такой выбор — не столько наука, сколько искусство. Попросту говоря, следует выбирать метод или методы, дающие лучшие результаты. Примером такого подхода, нацеленного на результат, служит концепция фокусировки прогнозирования. Она предполагает использование многих методов — от самых простых до самых сложных. При этом подходе для каждой единицы хранения на каждый период времени составляют ряд прогнозов. Затем выбирают тот метод прогнозирования, который оказался бы самым точным применительно к последнему прошедшему периоду. Представим себе, что нам нужен прогноз на июнь. В конце мая мы с помощью разных методов составляем прогнозы на май, используя все имевшиеся на конец апреля данные. Затем прогнозные оценки, полученные каждым из методов, сравним с фактическим объемом продаж в мае, чтобы определить, какой метод дал самый точный прогноз на май. Предпосылка заключается в том, что лучший метод прогнозирования на июнь — это тот самый, который был бы лучшим для мая.