Логистика запасов

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 ? – 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;

? – параметр сглаживания, обычно варьирует в пределах от 0,1 до 0,4;

S

– величина спроса (потребления) в прогнозный период, шт./неделю (шт./месяц, ед./квартал);

S

– фактическое значение величины спроса (потребления) за период, предшествующий прогнозному, шт.

S

– 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.