| К ВОПРОСУ О ВЫБОРЕ МЕТОДА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ |
| 17.11.2009 19:41 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Исследования в области прогнозирования логистических процессов показали, что чаще всего прогнозирование используется в управлении запасами ресурсов, готовой продукции, незавершенного производства и т.п., а также при разработке логистической стратегии, когда важно оценить общие показатели деятельности, в том числе логистической. В управлении запасами - функции логистики, которая выполняется во всех областях логистической деятельности: снабжении, производстве и распределении, прежде всего, прогнозированию подлежит расход материалов, комплектов, агрегатов и т.д., спрос на готовую продукцию в натуральных и стоимостных единицах измерения. Ситуации, в которых требуется найти прогноз, разнообразны: в одних случаях, существует недостаток данных, в других - чрезмерное их количество; иногда тенденция обнаруживается достаточно легко, часто ее нет; во многих сферах деятельности приходится учитывать сезонные и циклические колебания, а также другие важные для конкретного прогноза факторы. Что касается сезонности, то в управлении запасами существует разнообразие ситуаций, в которых может возникать необходимость учета данной составляющей. Например, спрос может изменяться поквартально, помесячно, по дням недели и даже по часам суток. В отдельных сферах деятельности, например, в логистике торгового предприятия, приходится иметь дело с управлением запасами продукции, модельный ряд которой изменяется достаточно быстро, и ряды исходных данных, по которым можно было бы делать прогнозы, довольно короткие, а потребность в прогнозировании спроса на такую продукцию остается значительной. Зачастую в управлении запасами выбор метода прогнозирования зависит от того, можем ли мы быстро отреагировать на изменение спроса. Например, изменить размер заказа на ближайший день. Такая ситуация возможна, если время доставки заказа составляет не более нескольких часов (поставщик находится недалеко), и он также быстро реагирует на наш заказ. В этом случае в качестве исходных данных следует взять ежедневный спрос на детали и использовать одни методы прогнозирования. Если мы не можем реагировать быстро на изменение спроса, и нам важно, как будут развиваться события в ближайшие периоды, в качестве исходных данных следует взять спрос нарастающим итогом от начала цикла заказа и для получения прогноза использовать другие методы. Известно большое количество методов прогнозирования, в основном они базируются на двух крайних подходах: эвристическом и математическом. Эвристические методы включают построение интуитивных прогнозных моделей, которые формируются экспертами на основе целевой установки, предоставленной информации, опыта, интуиции и знаний эксперта. Экспертные методы прогнозирования могут быть использованы для получения как количественных, так и качественных прогнозов. Среди математических методов прогнозирования можно выделить: симплексные (простые) методы экстраполяции по временным рядам (метод наименьших квадратов, экспоненциальное сглаживание и др.); статистические методы, включающие корреляционный, регрессионный, факторный анализ и другие; комбинированные методы. Традиционная классификация видов прогнозов не позволяет разграничить области их применения в логистичекой деятельности, особенно в управлении запасами, где важны не краткосрочные прогнозы в пределах года (тем более не среднесрочные и долгосрочные), а прогнозы на один или несколько шагов (периодов), которые по продолжительности во много раз меньше горизонта краткосрочного прогнозирования социально- экономических процессов. Поэтому для прогнозирования в логистике, в частности, в управлении запасами более целесообразно выбирать методы прогнозирования в зависимости от возможности получить прогноз на один или несколько шагов (периодов), а также адаптировать модель прогноза к появлению новых данных. Прогноз на один или несколько шагов можно получить с помощью разных методов, для выбора которых важно соотнести имеющееся количество и вид данных с требованиями к минимальному количеству исходных данных, на основе которых можно сделать прогноз тем или иным методом (табл. 1). Таблица 1 Общие рекомендации по выбору методу прогнозирования
/Н.Г. Плетнева СПбГИЭУ/ |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
