Владислав Волгин - Логистика хранения товаров: Практическое пособие

Математический подход к прогнозированию покупательского спроса заключается в расчленении его на основные составляющие элементы, среди которых выделяются: развитие спроса как основная тенденция, сезонные колебания спроса и случайные его колебания, для чего используют инструмент математической статистики. Нередко на практике прогнозирование спроса осуществляют только на базе средних значений. Некоторые компании для упрощения расчетов нередко осуществляют краткосрочное прогнозирование на базе значений величин спроса, которые в лучшем случае являются средними и не учитывают элемента неопределенности. Прогнозирование выполняется в зависимости от потребностей, по методу экспоненциального выравнивания.

Такие прогнозы обычно бывают чрезмерно оптимистическими, не учитывают элемента неопределенности и приводят к значительным колебаниям величин запасов. Более реальным является такое прогнозирование, в котором наряду со средним значением (математическим ожиданием) определяется и оценивается возможная ошибка. В связи с этим решаются задачи улучшения прогнозов и стратегии управления запасами с учетом ошибок прогнозирования спроса.

Компания “Renault”, например, при подготовке краткосрочных прогнозов спроса определяет текущий запас необходимых деталей в сети распределения и сбыта как среднюю величину ожидаемого спроса, путем графической экстраполяции данных прошлого спроса, а страховой запас – как величину, пропорциональную типовому отклонению закона распределения спроса в заданном периоде, учитывающую имевшиеся тенденции колебаний спроса.

Для деталей повышенного спроса – группа А – нормальному закону распре деления (закон Гаусса).

Для деталей группы В – закону Пуассона.

Для деталей группы С – распре деление спроса характеризуется экспонентой.

Эти закономерности облегчают расчет страхового запаса. По соответствующим этим законам формулам подсчитывается типовое отклонение, которое, будучи умноженным на коэффициент обслуживания, установленный руководством компании (уровень удовлетворения спроса), дает величину страхового запаса.

В долгосрочных прогнозах кроме параметров, характеризующих ожидаемый спрос и его распределение в интервалах между поставками, а также параметров, характеризующих отклонение интервалов поставок, учитываются изменения потребности в зависимости от срока службы машин, применяется корреляция объемов ожидаемого сбыта и планируемых к выпуску количеств новых машин и другие параметры.

Любой прогноз, полученный в результате применения математических методов при помощи компьютеров, требует обязательной корректировки с использованием данных, которые не могут быть учтены при базировании на величинах прошлого спроса и факторов, не поддающихся программированию. К таким данным относятся социальные и политические события, климатические и экономические условия рынка и т. п. Корректировку прогнозов осуществляют специалисты по сбыту, знающие конъюнктуру рынка.

При прогнозах спроса на товары следует учитывать следующие факторы. Горизонт прогноза – отчетные периоды, спрос за которые должен быть учтен при формировании следующего заказа на пополнение. Время ожидания пополнения и частоту заказов при определении горизонта прогноза. Учитывать соответствующий горизонт прогноза в формуле, использующей прошлые показатели спроса. При отдаленном горизонте прогноза назначить удельные веса показателям спроса, зафиксированным в соответствующий рассматриваемому и последующие отчетные периоды прошлого года. Показатели прошлых продаж часто служат хорошим индикатором будущих продаж. Использовать средневзвешенный показатель прошлого спроса для расчета будущего спроса. Назначать удельные веса предыдущим месяцам такие же, как прошлым шести месяцам или постепенно уменьшать веса для нескольких прошлых месяцев.

Принимать во внимание прошлогодние показатели спроса за отчетные периоды, соответствующие предстоящим:

– использовать разные системы весов для товаров сезонного и несезонного спроса;

– использовать разные системы весов для товаров с различающейся динамикой потребления.

Если товары со склада поставляются в прочие подразделения, следует аккумулировать для него спрос принимающих подразделений.

Анализировать прошлые показатели спроса с целью выявления типичных:

– спрос за только что окончившийся отчетный период превышает в X раз (например, в 3 раза) прогноз;

– спрос за только что окончившийся период на Y% (например, на 20 %) меньше прогноза.

Контроль тенденций – изменения реализации, вызванные экономическими переменами, сменой покупательских предпочтений или сезонными факторами. Определять тенденции по изменениям показателей реализации за несколько прошлых месяцев (в штуках, а не в денежном выражении). Рассчитывать коэффициенты тенденции для товара или для товарной группы по каждому складу. Не следует рассчитывать коэффициенты тенденции для склада или компании целиком. Даже если сбыт в целом увеличился на 10 %, для одних товарных групп он мог вырасти на 30 %, а для других – снизиться на 40 %. Установить, позволить ли торговому персоналу рассчитывать коэффициенты тенденции и вносить коррективы в случае ожидания роста/снижения операций.

Следует регламентировать определение ожидаемых изменений потребления, не отраженных в прошлых показателях:

– установить, кто должен делать экспертные оценки (т. е. торговый персонал или покупатели);

– определить, как учитывать эти оценки в прогнозе и при закупках;

– установить, как отслеживать точность этих оценок;

Управление закупками

Организация пополнения запасов решает следующие задачи:

– определение сроков подачи заявок для своевременного пополнения запасов и обеспечение их соблюдения;

– организация подготовки и оформления заказов;

– выбор средства отправки заказов (почта, факс, электронная почта) и организация функционирования этого канала;

– определение оптимального уровня товарных запасов;

– определение объема и сроков поставок;

– автоматизированное формирование заявок на поставку товара;

– контроль исполнения заявок.

Для определения номенклатуры и количеств товаров для включения в заявку выполняется:

– анализ ABC и XYZ;

– группировка по категориям спроса и стоимости;

– расчет динамической переменной за период для расчета потребности на период;