Supply chains are rarely in their basic, simple form – they involve different participants who respectively use demand forecasting methods related to their filed. Demand forecasting based on orders received instead on end user demand data will inherently become more and more inaccurate as it moves up the supply chain. Each participant in a supply chain receives different fluctuations data in the orders obtained, which is caused by the bullwhip effect. In order to mitigate these distortions, producers require the distributors to deliver the data on demand forecasting for a certain market. Thus the distributor tries to find the appropriate forecast method. This can be very difficult since the demand patterns of buyers differ. The paper analyses the pattern aggregation used for demand forecasting by applying different forecasting methods.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
