Страница 3 из 9
Прогнозирование величины спроса (потребления) материальных запасов на будущий период всегда предусматривает знание величин потребления (спроса) материальных запасов за предыдущие периоды!
Поэтому для прогнозирования величины спроса материальных запасов всегда необходим определенный производственный опыт их потребеления или продаж.
Прогнозирование величины спроса (потребления) материальных запасов осуществляют, используя следующие основные методы:
традиционный;
детерминированный;
статистические;
эконометрические;
эвристические.
1. Традиционный. Например, в прошлом году использовалось 500 единиц сырья, планируется, что в наступающем году объем производства конечной продукции увеличится на 10 %, следовательно, в отличие от прошлого года потребуется 550 единиц сырья.
2. Детерминированный метод служит для определения вторичной и третичной потребностей при известной первичной, в качестве которой должна выступать производственная программа изделий.
При этом величина потребления за установленный промежуток времени материальных запасов i-го наименования для основного производства определяется по формуле:
где Hij – норма расхода i-го материала на производство одной единицы (штуки) j-го наименования продукции в натуральных единицах измерения, кг/ед. (тонн/шт., м3/шт. и т. д.);
Qj – программа производство j-го наименования продукции в плановом периоде, ед./год (шт./месяц, шт./квартал и т. д.).
Норма расхода (Hij) включает конструкционную массу детали согласно рабочему чертежу и массу потерь материала (отходов производства) в соответствии с применяемой технологией изготовления.
Так, например, необходимо определить годовой объем (величину) потребления круга стального из стали 65Г (ГОСТ 2590-88) диаметром 20,0 мм, который потребуется при производстве пружин одного типоразмера. Масса одной пружины 10,5 кг (согласно рабочему чертежу), отходы стали в процессе производства составляют 10,0 %. Годовая производственная программа пружин 2000 шт.
Принимая во внимание формулу (1.1), годовой объем потребления круга стального из стали 65Г составит:
3. Статистические опираются на математико-статистические методы, дающие ожидаемую потребность.
К числу данных методов относятся следующие: «метод простой средней»; «метод скользящего среднего»; «метод взвешенного скользящего среднего»; «метод экспоненциального сглаживания»; «метод экспоненциальное сглаживание с трендовым регулированием» и др.
«Метод простой средней» предусматривает определение величины спроса на следующий период как среднее арифметическое показателей спроса за все предыдущие периоды. Особенность метода, предусматривающая учет величин спроса за все предыдущие периоды, не позволяет в должной мере учитывать последние тенденции спроса.
Для «метода скользящего среднего» характерна большая чувствительностью к тенденциям спроса, так как в отличие от первого метода он предполагает определение среднего арифметического значения с учетом лишь последних нескольких значений спроса за предыдущие периоды. Прогнозную величину спроса целесообразно определять согласно следующей зависимости:
где t +1 – прогнозный период;
t – период, предшествующий прогнозному, неделя (месяц, квартал);
n – количество периодов усреднения (число членов скользящего среднего). Обычно от 2 до 10.
«Метод взвешенного скользящего среднего» представляет собой сочетание первых двух с учетом значимости (веса) величин спроса за предыдущие периоды. При этом наибольшую значимость имеют последние несколько значений спроса, а наименьшую – как правило, первые:
где β – весовое значение, присвоенное соответствующему предыдущему периоду.
Наибольшие весовые значения имеют, как правило, последние несколько значений спроса, а наименьшие – как правило, первые. При этом также важно учитывать сезонность спроса.
«Метод экспоненциального сглаживания» основан на средневзвешенном значении продаж по определенному числу прошедших периодов. При этом наибольшие весовые коэффициенты придаются последним нескольким значениям спроса, что дает возможность учесть тенденцию к расширению или сокращению объемов продаж.
Формула метода экспоненциального сглаживания имеет следующий вид:
где t – период, предшествующий прогнозному, неделя (месяц, квартал);
t +1 – прогнозный период;
α – параметр сглаживания, обычно варьирует в пределах от 0,1 до 0,4;
St+1– величина спроса (потребления) в прогнозный период, шт./неделю (шт./месяц, ед./квартал);
Stфакт– фактическое значение величины спроса (потребления) за период, предшествующий прогнозному, шт./неделю (шт./месяц, ед./квартал);
St – экспоненциально взвешенная (прогнозная) величины спроса (потребления) для периода, предшествующего прогнозному, шт./неделю (шт./месяц, ед./квартал).
Реализация данного метода осуществляется посредством стандартного пакета «Анализа данных» программы «Microsoft Excel».
Главным недостатком данного метода является так называемое «запаздывание» спроса в межсезонье.
Особенностью статических методов является тот факт, что они позволяют осуществлять прогнозирование спроса (потребления) лишь на определенные периоды времени (неделю, месяц, сезон), как правило, предшествующие прогнозным.
Прогнозирование на более длительные периоды возможно посредством применения эконометрических методов.
4. Эконометрические методы:
– трендовые модели;
– трендовые модели с учетом сезонности.
Тренд – это тенденция изменения или направление движения величины спроса. В свою очередь, линия тренда – графическое представление тренда в рядах данных. Различают восходящий, нисходящий и боковой (флэт) тренд.
Трендовая модель – функциональная зависимость (аналитическое уравнение) величины спроса (потребления) от времени.
Трендовую модель устанавливают в результате регрессионного анализа (экстраполяции). Экстраполяция – нахождение неизвестного значения динамического ряда за его пределами путем механического переноса тенденций прошлого (ретроспективного периода) на будущее (перспективного периода). Пример применеия данного метода представлен на рисунке 1.2.
Рисунок 1.2 – Прогнозирования величины спроса с применеием трендового моделирования
5. Эвристические методы, основанные на интуиции, находчивости, аналогиях, опыте, изобретательности, базируются на особых свойствах человеческого мозга и способности человека интуитивно решать задачи, к их числу относятся:
– экспертные суждения (метод Дельфи);
– суждения менеджеров;
– оценки торгового персонала и т. п.
Метод Дельфи – метод быстрого поиска решений, основанный на их генерации в процессе мозговой атаки.
Базируется на принципе, гласящем, что независимые эксперты (несвязанные, а порой и не знающие друг о друге) могут гораздо лучше оценить и предсказать результат, нежели чем специально организованный коллектив. Предусматривает полный отказ от коллективного обсуждения!