Opskrbni lanci su vrlo rijetko u jednostavnom generičkom obliku, već uključuju različite sudionike, koji neovisno provode prognozu potražnje u svojem djelokrugu. Prognoziranje potražnje temeljem podataka o narudžbama umjesto podataka o potražnji krajnjeg kupca (korisnika) u lancu, na sljedećim višim razinama kumulativno generira sve veća odstupanja. Svaki od sudionika opskrbnog lanca tako dobiva drugačije podatke o potražnji što je uzrokovano tim kumulativnim djelovanjem, poznatim pod nazivom “efekt biča”. U cilju smanjivanja ovih nepravilnosti, proizvođači obvezuju distributere na dostavljanje podataka o prognozi potražnji na svojem tržištu. Distributeri su pritom suočeni s problemom prikupljanja i obrade heterogenih uzoraka potražnje od ostalih sudionika na nižim razinama. U radu je prikazana analiza agregacije uzoraka koji su korišteni za prognoziranje potražnje primjenom različitih metoda prognoziranja.