-анализ служит вспомогательным средством при подготовке решений по совершенствованию планирования материального обеспечения производства.

Если такой анализ проводится самостоятельно, то для материалов класса X можно рекомендовать закупки в соответствии с плановой потребностью синхронному их расходу в производстве, для класса Y - создание запасов, а для класса Z - приобретение по мере возникновения потребности.

Вопросы для повторения

1. Понятие диагностики.
2. Принципы диагностических исследований.
3. Этапы процесса диагностики.
4. Показатели оценки состояния материальных потоков.
5. Сущность АВС-анализа.
6. Техника АВС-анализа.
7. Распределение XYZ.
8. Техника XYZ-анализа.

Применение методов прогнозирования в логистике

16.1 Основные положения теории прогнозирования
16.2 Примеры прогноза текущего запаса на складе
16.3 Комбинированный прогноз

Вопросы для повторения

Основные положения теории прогнозирования

В снабженческой, производственной и распределительной логистиках широко используются методы прогнозирования, поскольку значения прогнозных оценок развития анализируемых процессов или явлений являются основой принятия управленческих решений при оперативном, тактическом и стратегическом планировании. Очевидно также, что точность и надежность прогноза определяет эффективность реализации различных логистических операций и функций - от оценки вероятности дефицита продукции на складе до выбора стратегии развития фирмы.

Известно, что теория прогнозирования включает анализ объекта прогнозирования; методы прогнозирования, подразделяющиеся на математические (формализованные) и экспертные (интуитивные); системы прогнозирования, в частности непрерывного, при котором за счет мониторинга осуществляется корректировка прогнозов в процессе функционирования объекта.

Одним из основных классификационных признаков является также период прогноза, при этом большинство авторов выделяют три вида прогнозов: краткосрочный, среднесрочный и долгосрочный. Естественно, что временные интервалы прогнозов зависят от природы объекта, т. е. изучаемой области деятельности. Так, при рассмотрении технико-экономических показателей деятельности фирм период краткосрочного прогноза не превышает 1 года, среднесрочного прогноза - от 1 до 5 лет, долгосрочного - свыше 5 лет.

Математические методы прогнозирования подразделяются на три группы:

1. симплексные (простые) методы экстраполяции по временным рядам;
2. статистические методы, включающие корреляционный и регрессионный анализ и др.;
3. комбинированные методы, представляющие собой синтез различных вариантов прогнозов.

Прогнозы I типа (в «узком» смысле):

· осуществляются с применением симплексных или статистических методов на основе временных рядов;
· число значимых переменных включают от 1 до 3 параметров, т. е, по масштабности они относятся к сублокальным прогнозам;
· при использовании одного параметра, например, времени, такие прогнозы считаются сверхпростыми, при двух-трех взаимосвязанных параметрах - сложными;
· по степени информационной обеспеченности периода ретроспекции прогнозы I типа могут быть отнесены к объектам с полным информационным обеспечением.

Для повышения точности и достоверности прогнозных оценок I типа целесообразно использование комбинированных методов, при этом желательно использование большого количества вариантов прогноза, рассчитанных на основе различных подходов или альтернативных источников информации.

Прогноз II типа (в «широком» смысле) подразумевает, что исходные данные для получения оценок определяются с использованием опережающих методов прогнозирования: «патентного», публикационного и др. Как правило, прогнозы II типа используются для долгосрочного прогнозирования и разбиваются на два этапа: первый - получение прогнозных оценок основных факторов; второй - собственно прогноз развития процесса или явления. Учитывая объективную сложность и трудоемкость выполнения прогнозов II типа, можно констатировать, что наибольшее распространение получили методы прогнозирования I типа.

Наиболее часто для прогнозирования I типа используется метод экстраполяции. В общем случае модель прогноза включает три составляющие (рис. 3.4.1) и записывается в виде:

(3.4.1)

где y_t - прогнозные значения временного ряда;

- среднее значение прогноза (тренд);

v_t - составляющая прогноза, отражающая сезонные колебания (сезонная волна);

е_t - случайная величина отклонения прогноза.

Рис. 3.4.1. Прогнозирование на основе временных рядов: 1 - экспериментальные данные на интервале наблюдения (A); 2 - тренд; 3 - тренд и сезонная волна; 4 - значение точечного прогноза на интервале упреждения (B); 5 - интервальный прогноз