販売計画であったり、出荷計画といった（将来の）計画を作っているのであれば、何らかの方法で予測をしているのではないでしょうか。
販売計画を作るための需要予測であれば、営業マンの情報を集約したり、市場予測のデータを参考にしたり、あるいはこれまでの販売実績を参考にして需要予測を行っていると思います。 もちろん、需要予測システムの活用も予測のひとつになります。

将来の販売数量を正確に当てることができれば、計画通りに生産したり商品を仕入れることができるようになり、納期通りに出荷し、余分な在庫も持たずに済みます。
こんなにいいことはないのですが、実際には予測は100%の精度では当たりません。残念なことに需要予測システムを使っても当たりません。ただ、言い換えると100%の精度では当たりませんが、ある程度は当たります。

この予測の当たり具合を判断したり、選択した予測手法がうまくいっているのかどうかを判断するためにMAPE（平均絶対誤差率）を代表とする評価指標が使われます。
MAPEとは予測誤差（エラーの大きさ）をパーセンテージで表したもので、需要予測システムにおける予測式の評価に多く使われています。
「製品AのMAPEは10%、製品BのMAPEは40%だったので、製品Aは当たってたね」、あるいは「予測式XのMAPEは20%、予測式YだとMAPEが30%だったので、予測式はXを採用しよう」などと使わることが多いのではないでしょうか。

しかし、MAPEなどの評価指標は予測誤差こそわかりますが、予測することがどれだけ有効であったのか、予測精度が良かったのか、悪くかったのかについては何も示していません。
上記の製品AのMAPEは10%であったことから何がわかるでしょうか。例えば、製品Aが毎月コンスタントに売れる製品だった場合、誤差率10%では物足りない結果と評価できるかもしれません。逆に需要変動が大きな製品だった場合は十分な結果であったかもしれません。でも10%という指標だけでは何とも判断のしようがないと思います。
そこで弊社では予測の評価にはFVA分析（Forecast Value Added）を提案させていただいております。 需要予測システムに限らず、予測することがどれだけ付加価値を生み出しているかを評価する方法です。この評価方法は驚くほど単純で簡単です。