而早在70年代，精明的日本製造商豐田、日產、本田等公司利用石油危機，以大量優質，低耗的小型汽車攻人美國市場。日美“汽車戰”進入白熱化狀態。1980年，日本人再次利用世界石油價格第二次暴漲，汽油供應緊張的機會。發動了強大攻勢。日本汽車總產量首次超過美國。
在美國市場上，銷售的汽車有1／4以上是日本製造的。美國汽車業老大通用汽車沒能幸免於難。1981年，年銷售額達840億美元的通用汽車。虧損達76億美元，這是它創辦60年來首次出現虧損，美國朝野震驚。
羅傑·史密斯受命於危難之際，對通用汽車公司進行大刀闊斧的改革。
在幾個月內，通用汽車公司提出了一份大膽的計劃——“土星計劃”。這項計劃起初僅僅是為了發展“未來汽車”而構想的。按慣例，新車要先由技術部門設計，然後交予生產部門進行生產。這樣往往要投入巨額資金，花費4―5年甚至更長的時間，這顯然非常被動。
公司的工程師們希望通過土星計劃將設計與生產結合起來，以便采用新技術，用較低的成本生產出新型車。這種車在80年代中期以6000美元左右的價格出售。與日本公司爭奪市場。史密斯通過創建一個全新公司來設計製造土星車，並通過一種新的銷售網絡出售。
於是，土星車將由一家通過計算機而不是紅頭文件管理的公司來生產。這樣就可以使顧客在訂購土星車時，把他們的要求輸人土星銷售網絡的計算機內，真正地做到根據顧客需求進行生產。訂單可以同時送到各工作及供應商處，供應商隨即設法準時把所需的零件送到裝配線上。
這一不需任何官樣文章的係統意味著顧客可以在幾天或幾周內，而不是往常的幾個月就能取貨，甚至現訂做也不例外。使通用汽車公司及供應商省去了預先準備大量存貨所需的成本。
顧客買到的車完全是自己選擇的“個性化”汽車，而不是從經銷商手中得到的存貨。這樣做的目的在幹使通用更接近顧客，而不是把經銷商當作真正的主顧。這一轉變是通用汽車公司經營思想的根本轉變。
通用汽車公司通過調整產品策略，完全根據顧客需求設計產品，開拓出一條產品設計的新路。在土星計劃揭幕兩個月後，史密斯宣布對整個公司進行大規模的改組，旨在使公司更富於開創性，更能適應市場變化。
通用汽車公司的組織機構改組，擴大了各級經理的決策權，減少了管理層次。保證了全體員工“參與管理”，使企業更具活力。進入90年代，通用汽車發展迅猛，於1996、1997、1998、1999年連續贏得全球五百強榜首之位。
142.需求預測與產銷戰略
企業生產的產品隻有最終被消費，才能實現其價值。因此，企業確定產量，必須對本產品的需求情況加以預測。在很多情況下企業往往是“被動”的，隻是滿足已經提出的需求，並不企圖去改變需求。
一個新建的資本下，雄厚的企業，可能沒有足夠的資金與人力去改變價格。
而另一種情況是一個迅速發展中的公司，其新產品有很大需求量。它的主要問題是如何盡量地增加產量和獲得擴大生產所需的資金。
第三種情況是許多企業進行著經濟上的競爭，在產品分工廠相對協調，各個企業的產量在整個市場中所占的比重不大，每個企業僅能獲得合理的利潤，並且本身能在接近最優生產率的情況下從事生產和經營。
企業總是力圖改變下列因素以滿足需求，這些因素為：勞動力的多少、存貯水平，生產率、訂立分包合同與產品品種的搭配。
而在大多數情況下，企業卻在影響（改變）環境和適應環境兩方麵都起著積極主動的作用。例如：企業可以主動影響需求量，或選擇一個非同期的產品搭配方案，或者對某些定貨緩期交貨。
在需求量小的時候，可以通過降價，加緊推銷，采取各種刺激、鼓勵辦法與搞運動等方法來增加銷售量。VCD在機型提高的過程中，對舊機型產品大幅降價，有利於刺激需求量上升。高檔酒店也大都通過折扣方法來招攬顧客。
通過選擇非同期性的產品，有可能穩定生產設備的負荷。雖然在冬季也可以借助於削價和別的刺激辦法，來提高對空調設備的需求，但更好的方案是在銷售淡季改變品種，如生產家用取暖用具。緩期交貨，對保持生產穩定性是很理想的。它的成敗取決於顧客是否同意接受所定的交貨期限。
在某些情況下，顧客不願等待；有時，即便交貨期比預定的要來得短，顧客也還要求提前交貨。所以銷售人員的一項重要才能，就是如何能說服訂戶樂意接受一個範圍變動較大的交貨期。此外，還可以采用一些刺激辦法來影響用戶，如打折扣和采用過早交貨與延期交貨處以罰款的條款等。
對需求的預測是一項複雜而又對精確度要求較高的過程。
為了擬訂生產計劃中的產量，首先必須對需求進行預測，這是計劃的基礎。有了這種預測就可以規劃所需人力、材料，生產率和儲存水平。
預測方法有兩類。一類是統計方法，它包括數量分析。另一類是主觀的或直覺的判斷方法，它主要依靠估計和判斷。
統計方法認為：曆史資料可用來預測未來，並可運用過去的數據預測未來的需求量。判斷的方法要采用如下手段：顧客的調查，銷售人員的估計，與經濟或消費趨向間的相互關係，技術進步以及輿論方麵。實際上這兩類方法經常結合起來運用。一種預測的方法是先進行統計預測，然後根據那些導致偏離曆史發展趨勢的影響因素來作修正。
或者是相反，先拋開企業曆史資料進行預測，然後把它與統計分析進行比較，以確認或說明其中的重大差別。