理想定购始于需求预测
那些想要追求“理想订购”的公司首先需要确认，是什么使得订购不那么理想？按照 Hofman的观点，只要存在以下几种原因之一，订购就会出现不理想的情况：脱货，生产和运输延误，发货晚且不准确，制成品质量差或者运输中造成制成品损坏。Hofman说，那些追求“完美订购”的公司可以阻止供应链成本的继续上升，特别是当他们希望送货更快速时。
Pierre Mitchell是The Hackett Group的供应链分析师，他认为，公司应该与行业内其他厂商比较供应链成本，然后权衡“理想订购”对客户的重要性。比如，那些为汽车生产零件的企业，可能交货时间要求比较严格。“如果你不能及时交货，那么整个汽车装配线都要停下来。”在这种情况下，如果厂家不能按时提供产品，那么就会面临严厉的财务惩罚。但是，如果一个公司生产的是一些小商品，比如包装材料，库存成本很低，那“理想订购”就不是那么重要了。
当然，那些决定追求“理想订购”的公司是值得的，整个程序也是先从需求预测开始。大部分供应链专家都同意，仅仅靠需求预测软件并不能保证一个准确的预测，而确保输入的数据准确才是避免误测的关键。
因此，很多公司在修正他们的供应链流程以获得更好的视角。比如宝洁公司，在四年前就开始调整供应链来提高效率，并且专注于利用历史数据来预测实际的客户需求量。这个思路是通过POS机销售的数据累积，为供应商提供信息。当然，在过去的20年里，宝洁公司都是通过自动补货系统，一直在与一些优异的零售商比如沃尔马交换POS数据。如果沃尔马卖出一盒汰渍洗衣粉，那么数据就会传到宝洁公司的配送中心。一旦售出一定数量，就有一个自动触发，新补充的汰渍洗衣粉就会送沃尔马的配送中心，然后运往商场。
但是，如今，宝洁正努力向它的供应商提供更多生产数据，通过客户收集POS数据，然后把生产要求传给供应商。“这使得供应商能更好地计划他们的生产，及时交付包装材料。” 宝洁公司全球供应网副总裁Patrick Arlequeeuw说。
