Научные подходы к прогнозированию потребности в запасах • Количественный подход к оценке будущей потребности в запасе строится либо на основе временных рядов накопленной за прошлые периоды времени статистики потребления, либо на основе статистических данных изменения фактической величины спроса. • Качественный подход к прогнозированию потребности опирается на экспертные оценки специалистов. • Комбинация количественного и качественного подходов к прогнозированию потребности в запасе позволяет говорить о комбинированном подходе к прогнозированию спроса.
Методы прогнозирования потребности в запасе Количественные методы Прогнозирование по временному ряду Качественные методы Прогнозирование по индикатору Наивный прогноз Прогнозирование по средним значениям Метод простой средней Метод скользящей средней Метод взвешенной скользящей средней Метод экспоненциального сглаживания Комбинированный метод Анкетирование Интервьюирование Регрессивный анализ Совещание Мозговой штурм Групповое обсуждение Дискуссия Метод Дельфи 2
Методы прогнозирования по временным рядам • наивный прогноз (прогнозируемое потребление будущего периода равно потреблению предшествующего периода); • прогнозирование по средним значениям (выполняется расчет среднедневного потребления в предыдущем месяце, затем прогнозируется потребление с учетом рабочих дней в расчетном периоде); Ø метод прогнозирования по простой средней величине дневного потребления с учетом числа рабочих дней; Ø метод скользящей величине дневного потребления с учетом числа рабочих дней; Ø метод взвешенной скользящей средней дневного потребления с учетом числа рабочих дней.
Наивный прогноз Преимущества: • • • не требуется наличия накопленной статистической базы; понятен; прост в подготовке; быстр в реализации; низкие трудозатраты. Недостатки: • низкая точность прогноза.
Прогнозирование по средним значениям Метод прогнозирования по простой средней Прогноз среднедневного потребления делается на основе расчета среднедневного потребления в предыдущем месяце. 57 187 / 20 = 2859, 35 ≈ 2860 Прогноз месячного потребления рассчитывается как произведение прогноза среднедневного потребления на количество рабочих дней в соответствующем месяце. 1078∙ 20 = 21560 5
Метод прогнозирования по простой средней величине дневного потребления с учетом числа рабочих дней Месяц Фактические отгрузки за месяц Число рабочих дней Среднее потребление в день Прогноз среднедневного потребления Прогноз месячного потребления Январь 320 16 20 0 0 Февраль 560 20 28 20 400 Март 420 21 20 28 588 Апрель 609 21 29 20 420 Май 600 20 30 29 580 Июнь 880 22 40 30 660
Прогнозирование по средним значениям Метод прогнозирования по скользящей средней Метод скользящей средней при составлении прогноза использует значение средней арифметической величины потребления за последние периоды наблюдений. где — прогнозируемый объем потребности в периоде времени , единиц; — индекс предыдущего периода времени; -- объем потребления в предыдущем периоде времени ; — число периодов, используемых в расчете скользящей средней. 7
Метод скользящей величины дневного потребления с учетом числа рабочих дней Месяц Фактиче Число Среднее Прогноз ские рабочих потребле среднедне месячного отгрузки дней ние вного потребления за в день потреблен месяц ия Январь 320 16 20 Февраль 560 20 28 Март 420 21 20 24 504 Апрель 609 21 29 24 504 Май 600 20 30 25 500 Июнь 880 22 40 30 660 Прогноз среднедневного потребления в марте: (20+28)/2=24 Прогноз месячного потребления в марте: 24*21=504 Прогноз среднедневного потребления в мае: (20+29)/2=24, 5≈ 25 Прогноз месячного потребления в мае: 25*20=500
Прогнозирование по скользящей средней Преимущества • Простота метода Недостатки • Значимость значений прошлых периодов при прогнозировании будущей потребности одинакова 9
Метод взвешенной скользящей средней дневного потребления с учетом числа рабочих дней Месяц Фактиче Число Среднее Прогноз ские рабочих потребле среднедн месячно отгрузки дней ние евного го за в день потребле месяц ния Январь 320 16 20 Февраль 560 20 28 Март 420 21 20 27 567 Апрель 609 21 29 22 462 Май 600 20 30 28 560 Июнь 880 22 40 30 660 Расчет прогноза среднедневного потребления запаса в марте Установим коэффициенты значимости для января 1, а для февраля 5. расчет прогноза среднедневного потребления за март (20*1 + 28*5) / 6 = 26, 7 ≈ 27. Прогноз месячного потребления в марте: 27*21=567 Прогноз среднедневного потребления за апрель: (28*1+20*5) / 6=21, 3 ≈ 22 Прогноз месячного потребления в апреле: 22*21=462
Расчет прогноза потребления по взвешенной скользящей средней где — прогнозируемый объем потребности в периоде времени j, единиц; - индекс предыдущего периода времени; — коэффициент значимости периода времени i; — объем потребления в предыдущем периоде времени i, единиц; — число используемых в расчете предыдущих периодов времени. 11
Вопросы для самопроверки 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Что понимается под потребностью в материальных ресурсах? Раскройте понятия: количественный подход к прогнозированию потребности в запасе; качественное прогнозирование Что такое временной ряд? Как он образуется? Что необходимо учитывать при оценке целесообразности применения того или иного метода прогнозирования потребности в материальных ресурсах? Что такое скользящая средняя? Какое применение она находит при прогнозировании потребности в запасе? Как определяется коэффициент значимости периодов в методе взвешенной скользящей средней? Раскройте понятия: общая потребность; валовая, или брутто-потребность; чистая, или нетто потребность Обозначъте основные позиции календарного метода планирования MRPсистем.
Скачать презентацию Научные подходы к прогнозированию потребности в запасах
4 Прогнозирование.pptx