计算机不仅只是自动调整平滑系数，更重要的是还允许对各种预测模型进行比较和选择，从而根据一些简单的规则进行试算，这种方法称为聚焦预测。聚焦预测建立在两个原则的基础上：第一，模型的复杂性同模型的精确程度不成正比，也就是说，复杂的模型不一定是最好的，而且存在一些简单的预测规则，利用计算机对这些简单的规则进行模拟。第二，不存在统一的或单一的技术，以至于这种技术可以运用于所有的厂商产品和服务。
聚焦预测是由美国的硬件供应公司的伯尼·史密斯Bernie Smith首先创造的，当时他预测21家客户的硬件销售量。在工作过程中，他发现，客户实际对所谓的复杂预测方法，如指数平滑方法、回归分析方法等并不感兴趣，他们更喜欢采用自己的方法，尽管这些方法如此简单。史密斯的主要任务就是发明了选择预测方法的计算机系统，用计算机来模拟比较简单的预测规则，这样的计算机系统主要用于对库存的管理。
史密斯选择了7个预测方法来进行测试，从简单的统计方法到非常复杂的统计模型。每月史密斯都将这7种模型用于存货预测，在这些模拟实验中，将实际需求减去各模型预测值，得到模拟预测误差。能产生最小预测误差的预测方法则被计算机选择，然后用于下月预测。
史密斯还提出，运用各种指数平滑方法进行预测模拟的效果，要比其他方法更好。虽然当时的客户对史密斯的这种方法并没有注意，但美国硬件供应公司发现聚焦预测有极好的效果。
