Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника



Модуль прогноза




Читайте также:
  1. IV модуль
  2. V модуль
  3. Балансовая модель прогноза экономического потенциала предприятия
  4. Билет №5. Магистрально-модульный принцип построения компьютера. Характеристики процессоров. Шина адреса и шина данных
  5. Важное значение для диагноза и прогноза отклонений в развитии имеет также выявление реакции ребенка на речевое общение.
  6. Вимоги до оформлення та вибір варіантів модульних робіт
  7. Вопрос: Должна ли ООП на базе ФГОС ВПО разрабатываться с обязательным применением модульного формата?
  8. ГЕОХИМИЧЕСКИЕ И ГИДРОГЕОЛОГИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ ПРОГНОЗА НЕФТЕГАЗОНОСНОСТИ НЕДР
  9. Змiстовий модуль 1. 1 страница
  10. Змiстовий модуль 1. 2 страница

Прогноз сбыта - прогноз расхода каждой позиции прейскуранта на следующий месяц в количественном выражении.

Прогноз сбыта на n периодов от точки прогноза t0 строится на основании статистического ряда 3t, включающего в себя три предыдущих периода (рис. 3).

Рис. 3. Модуль прогноза сбыта

Для прогноза используются аппроксимированные значения предыдущих периодов с учетом существующих тенденций поведения прогнозируемой величины на всем промежутке 3t. Наиболее простым методом выявления тенденций временного ряда является сглаживание его уровней. Оптимальные результаты получаются по методу скользящей средней путем замены фактических уровней расхода рядом средних величин, которые рассчитываются для интервалов фиксированной длины. Чем продолжительнее интервал сглаживания, тем сильнее усредняется и больше поглощается разброс. При большом числе наблюдений удобнее пользоваться рекуррентной формулой:

Метод скользящей средней целесообразно применять при незначительных колебаниях средних, а также для краткосрочного (до месяца) прогнозирования. В том случае все данные имеют статистику данных за 2n+1 периодов, т.е. прогноз на 1 месяц вперед необходимо рассчитывать по трем предыдущим.

В случае значительного изменения расхода в течение периода 3t (или его разброса) следует применять метод взвешенной скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону. Значение прогнозируемого параметра (расхода) определяется по формуле:

где коэффициент α отражает степень зависимости между прогнозом и фактической потребностью xt-1 в предыдущий период. Данный метод обеспечивает устойчивую реакцию прогноза на изменение расхода, скорость реакции (изменение в прогнозе) регулируются коэффициентом α. Для медленно меняющейся потребности можно рекомендовать α = 0.1, для более динамичной α = 0.3~0.5. Одним из методов определения α является следующий алгоритм: выбор метода аппроксимации производится на основании тенденции, наличие которой определяется по углу наклона кривой линейной экстраполяции по всем значениям статистического ряда. Для нахождения тенденции необходимо задать критическое значение угла наклона α. Например, при α ³ 300тенденция считается выраженной и прогноз строится на основании не линейного, а экспоненциального сглаживания, при котором больший вес имеют последние значения статистического ряда. Задавая коэффициент экспоненциального сглаживания (от 0 до 1) можно задавать большее или меньшее значение тенденции при прогнозе на следующий период.



Допущение: при отсутствии товара на складе, готового к отгрузке в отдельные промежутки времени, отсутствующие данные по его расходу осредняются по существующим данным о расходе.

Достоверность прогноза зависит от следующих факторов:

  • полноты статистического ряда;
  • правильность выбора математической модели, аппроксимации;
  • учета тенденции поведения прогнозируемой величины;
  • размаха вариации признака (% колебания величины в течение периода наблюдения);
  • стабильность факторов, оказывающих влияние на поведение величины в период ее наблюдения в прогнозируемом периоде.

Последний пункт может оказать значительное влияние на качество прогноза. Например, товарный дефицит на заводе может породить увеличение спроса в несколько раз относительно обычного спроса, отраженного в статистическом периоде, а повышение цены - снизить его. Таким образом, экспертная оценка по известным факторам спроса должна предварять прогноз в виде поправочных коэффициентов.



Однако, по товарным позициям, имеющим устойчивый спрос (группа А) и составляющим до 60% объема продаж, прогноз по статистическому ряду оказывается достаточно точным и не вызывает сомнений в качестве прогноза. Фактически, прогноз тем точнее, чем дольше товар был в продаже и чем выраженнее позиционирование компании как поставщика этого товара.

В общем случае, достоверность прогноза ∆ определяется как:

где ni - дни в продаже, N - общее число дней статистического ряда.

После завершения формирования прогноза сбыта на следующий месяц должны быть определены среднедневной расход и достоверность прогноза по каждой позиции прейскуранта, а также оценена и подтверждена тенденция изменения расхода.
После утверждения прогноза сбыта он передается ответственному сотруднику отдела снабжения, который производит их анализ на соответствие текущей ситуации во взаимоотношениях компании со своими контрагентами, а также общей товарной политики.

Каждой позиции прогноза заблаговременно должен быть сопоставлен свой поставщик, изменения поставщика от месяца к месяцу возможно, но на прогнозируемом отрезке времен все операции по данной позиции должен производиться только через определенного в процессе прогнозирования контрагента.

Если позиция заказывается одновременно у нескольких поставщиков, то в прогноз на этапе формирования должны быть добавлены дублирующие поставщики.
На следующем этапе необходимо обозначить ориентировочную цену входа на каждую позицию у обозначенного поставщика в прогнозируемом количестве.



После этого необходимо проанализировать рентабельность прогноза, сгруппировав прогнозируемые закупочные суммы по поставщикам. На этом этапе возможна смена поставщика или удаление позиции из прогноза снабжения ввиду несоответствия рентабельности общей политики компании.

После окончательного принятия прогноза каждому поставщику необходимо сопоставить (или скорректировать) две величины:

  • Время процессинга - время в днях необходимое для поступления товара в продажу от момента заявки.
  • Минимальная сумма заявки - сумма заявки поставщику, которые будет рентабельна для компании с точки зрения обозначенного вида транспорта и системы скидок контрагента.

В случае если время процессинга разных позиций одного поставщика различаются в прогнозе необходимо разделить этого поставщика на необходимое количество групп со своим временем процессинга (индивидуально выставленным для каждой позиции временем процессинга). Минимальная сумма заявки остается единой для всей группы.

Также для каждой позиции прейскуранта должны быть установлены следующие параметры:

  • Кратность позиции - минимальный шаг в количестве заказываемой позиции.
  • Объем и вес партии позиции, равной кратности.

На этом этапе прогноз замораживается и вносится в систему. С этого момента он является основным документом, регламентирующим товарную политику компании.
На его основании ответственными сотрудниками отдела снабжения должны быть достигнуты соглашения с поставщиками.


Дата добавления: 2015-05-08; просмотров: 6; Нарушение авторских прав







lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2021 год. (0.005 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты