Тренинговым компаниям: Добавить тренингВойти
TRN.ua
консультирующий модуль

Прогнозирование "Как надо" спроса, продаж и производственного потребления

Организатор:
Продолжительность: 16 часов
Документ об окончании: Сертификат об увеличении управленческой комптетентности
Стоимость: 8247 грн
Все включено. Действует система скидок.
Тренеры:
Чугунов Игорь Иванович Чугунов Игорь Иванович
Дата и место проведения:
14.12.17 - 15.12.17, начало в 09:30
18.01.18 - 19.01.18, начало в 09:30
08.02.18 - 09.02.18, начало в 09:30
05.03.18 - 06.03.18, начало в 09:30
Киев, улица Урловская 3

Целевая аудитория

Управляющие владельцы предприятий, высшие функциональные директора, директор по логистике, директор по маркетингу, директор по продажам, начальники отделов продаж, менеджеры по продажам, начальники и специалисты отделов прогнозирования.

Цель мероприятия

Высококачественное обучение тому, что в первую очередь необходимо для оптимального увеличения чистой прибыли, положительного чистого денежного потока и рыночной стоимости предприятия за счет точного и высокоточного прогнозирования спроса, продаж, производственного потребления и других ключевых случайных факторов операций и внешней среды предприятия.

Программа

Первый  день: 09.30...18.30.

1.Введение в прогнозирование спроса, объемов продаж и производственного потребления.

1.1 Где и как используется прогноз спроса потребителей на продукцию предприятия, объемов продаж продукции и производственного потребления. Управленческие задачи, которые должны решаться на основании знания прогноза спроса, объемов продаж продукции и производственного потребления.

1.2 Спрос потребителей на продукцию, объем продаж и производственного потребления явлюются случайными величинами. Демонстрация № 1 "Автоматизированное определение среднего значения и среднеквадратического отклонения случайной величины с помощью программы "Microsoft Excel". Нормальный закон распределения спроса, объема продаж, производственного потребления и их описание с помощью среднего значения и среднеквадратического отклонения. Правило "Три сигма". Демонстрация № 2 "Автоматизированный расчет вероятности попадания будущих значений нормально распределенной случайной величины в выбранный доверительный интервал с помощью программы "Microsoft Excel".

1.3 Упражнение № 1 "Автоматизированное определение среднего значения, стандартного отклонения и вероятности попадания будущих значений нормально распределенной случайной величины в выбранный доверительный интервал с помощью программы "Microsoft Excel".

1.4 Объекты прогнозирования. Значимые для прогнозирования факторы. Первичность спроса по отношению к объему продажи продукции и производственному потреблению в условиях рынка. Классификация видов спроса. Разница между спросом потребителей на продукцию, объемом продаж продукции и планом объема продаж продукции. Оптимальный план объема продаж продукции. Что делать для увеличения спроса потребителей на продукцию. Свойства спроса потребителей на продукцию.

1.5 Понятие прогноза и метода прогнозирования.Показатели качества прогноза. Использование нормального закона распределения и правила "Три сигма" для определения точности и достоверности прогноза. Результат прогнозирования по каждому объекту прогнозирования, который должен быть предоставлен заказчику прогноза. Классификация методов прогнозирования. Содержание понятия высокоточного прогнозирования при высокой достоверности прогноза.

1.6 Демонстрация № 3 "Автоматизированное прогнозирование спроса методом экстраполяции тренда с помощью программы "Microsoft Excel".

1.7 Упражнение № 2 "Автоматизированное прогнозирование спроса методом экстраполяции тренда с помощью программы "Microsoft Excel".

1.8 Сравнение достоверности аппроксимации и ошибок прогнозирования спроса методом экстраполяции тренда и методом множественного регрессионного анализа с выделением трендовой и сезонной составляющей.

1.9 Варианты закрепления функции прогнозирования спроса, объемов продаж и производственного потребления за функциональными направлениями хозяйственной деятельности предприятия.

2. Сбор и исследование собранных статистических данных о прогнозируемой переменной с целью оптимального выбора математического метода прогнозирования.

2.1 Сбор обоснованных и достоверных статистических данных.

2.2 Исследование собранных статистических данных с целью выбора оптимального метода прогнозирования.

2.3 Оптимальные математические методы прогнозирования при обнаружении в прогнозируемых данных о спросе (объеме продаж, производственном потреблении) горизонтальной модели поведения данных.

2.4 Оптимальные математические методы прогнозирования при обнаружении в прогнозируемых данных о спросе (объеме продаж, производственном потреблении) тренда.

2.5 Оптимальные математические методы прогнозирования при обнаружении в прогнозируемых данных о спросе (объеме продаж, производственном потреблении) сезонной составляющей.

2.6 Оптимальные математические методы прогнозирования при обнаружении в прогнозируемых данных о спросе (объеме продаж, производственном потреблении) циклической составляющей.

2.7 Выбор оптимального математического метода прогнозирования спроса (объема продаж, производственного потребления) в зависимости от значимости категории продукции (материальных ресурсов) и статистических характеристик группы продукции (материальных ресурсов).

3. Автоматизированное с помощью "Microsoft Excel" прогнозирование с помощью простейших математических методов прогнозирования.

3.1 Демонстрация № 4 "Прогнозирование спроса математическим методом наивного прогноза".

3.2 Демонстрация № 5 "Прогнозирование спроса математическим методом долгосрочного среднего".

3.3 Демонстрация № 6 "Прогнозирование спроса математическим методом скользящего среднего".

3.4 Демонстрация № 7 "Прогнозирование спроса математическим методом экспоненциального среднего взвешенного".

3.5 Упражнение № 3 "Автоматизированное прогнозирование спроса потребителей на продукцию с помощью метода экспоненциального среднего взвешенного".

3.6 Демонстрация № 8 "Прогнозирование спроса математическим методом сравнительного анализа спроса в аналогичных периодах в сочетании с экспертной оценкой".
                    Что необходимо знать для высокоточного прогнозирования
4. Необходимость высокоточного прогнозирования спроса для целей эффективного управления предприятием. Проблемы прогнозирования спроса на практике.

5. Содержание задачи прогнозирования. Понятие «Модель данных»: прогнозируемая переменная, неслучайная функция прогнозирования, неизвестный случайный фактор, воздействующий на функцию прогнозирования.

6. Классификация и описание моделей данных, используемых в прогнозировании.

6.1 Модель временного ряда данных: стационарности, шаг прогнозирования, горизонт прогнозирования, тренд, сезонные изменения.

6.2 Аддитивная и мультипликативная функции прогнозирования модели временного ряда данных.

6.3 Смешанная модель данных. Содержание проблемы вычислительной сложности и проблемы мультиколлинеарности.

Второй день: 09.30...18.30.

           Технология автоматизированного с помощью "Microsoft Excel" высокоточного                                                                          прогнозирования

7. Алгоритм высокоточного прогнозирования,использующий множественный регрессионный анализ с выделением трендовой и сезонной составляющей.
7.1 Содержание этапа 1 «Подготовка исходных данных к прогнозированию».
7.1.1 Этап 1. Шаг 1 "Восстановление пропущенных значений факторов Xm исходных данных".
7.1.2 Демонстрация № 9 «Восстановление пропущенных значений факторов Xm исходных данных».
7.1.3 Этап 1. Шаг 2 "Анализ и исключение/сохранение значительно отличающихся значений исходных данных".
7.1.4 Демонстрация № 10 «Выполнение анализа и исключение/сохранение значительно отличающихся значений прогнозируемой переменной».

7.1.5 Упражнение № 4 "Выполнение анализа и исключения/сохранения значительно отличающихся значений прогнозируемой переменной".
7.1.6 Этап 1. Шаг 3 "Отбор линейно статистически независимых факторов, значительно влияющих на прогнозируемую переменную и введение в модель новых факторов при необходимости".
7.1.7 Демонстрация № 11 «Отбор линейно статистически независимых факторов, значительно влияющих на прогнозируемый спрос D».
7.2 Содержание этапа 2 «Выделение трендовой составляющей функции прогнозирования».
7.2.1 Этап 2. Шаг 4 "Подбор оптимальных функций регрессии, аппроксимирующих трендовую компоненту функции прогнозирования".
7.2.1.1 Возможные функции регрессии, которые можно использовать для выделения трендовой составляющей функции проогнозирования, и условия их выбора.

Этап 2. Шаг 5 "Вычисление параметров выбранных функций регрессии, аппроксимирующих трендовую компоненту".

7.2.1.1.1 Полиномиальная функция степени «m».
7.2.1.1.2 Демонстрация № 12 «Выделение трендовой составляющей функции прогнозирования с помощью полинома степени "m".
7.2.1.1.3 Полиномиальная множественная регрессия.
7.2.1.1.4 Демонстрация № 13 «Выделение трендовой составляющей функции прогнозирования с помощью полиномиальной множественной регрессии».

7.2.1.1.5 Упражнение № 5 "Выделение трендовой составляющей функции прогнозирования с помощью полиномиальной множественной регрессии".
7.2.1.1.6 Экспоненциальная множественная регрессия.
7.2.1.1.7 Демонстрация № 14 «Выделение трендовой составляющей функции прогнозирования с помощью экспоненциальной множественной регрессии».

7.2.1.1.8 Мультипликативная (степенная) функция множественной регрессии.
7.2.1.1.9 Демонстрация № 15 «Выделение трендовой составляющей функции прогнозирования с помощью мультипликативной (степенной) функции множественной регрессии».
7.2.1.1.10 Этап 2. Шаг 6  "Отбор функций регрессии для выделения трендовой составляющей функции прогнозирования и оптимального количества их значимых факторов".
7.3 Содержание этапа 3 «Выделение сезонной составляющей функции прогнозирования и формирование нескольких моделей данных».
7.3.1 Свойства сезонных коэффициентов в аддитивной и мультипликативной модели функции прогнозирования.
7.3.2 Алгоритм вычисления сезонных коэффициентов.
7.3.3 Демонстрация № 16 «Выделение сезонной составляющей в аддитивной модели первой функции прогнозирования».
7.3.4 Демонстрация № 17 «Выделение сезонной составляющей в мультипликативной модели первой функции прогнозирования».

7.3.5 Упражнение № 6 "Выделение сезонной составляющей в аддитивной модели функции прогнозирования".
7.3.6 Демонстрация № 18 «Выделение сезонной составляющей в мультипликативной модели второй функции прогнозирования».
7.4 Содержание этапа 4 «Анализ качества моделей данных и отбор лучшей модели».
7.4.1 Демонстрация 19 «Сравнение построенной первой и второй моделей функции прогнозирования по показателям качества».
7.4.2 Отбор лучшей модели данных, наиболее адекватно представляющей исходные данные.
7.5 Содержание этапа 5 «Вычисление прогнозных значений прогнозируемой переменной».
7.5.1 Демонстрация № 20 «Вычисление прогнозных значений с помощью отобранной второй модели функции прогнозирования».
7.5.2 Оценка точности прогнозов.
7.6 Совершенствование модели данных.

Дополнительная информация

Высококачественное обучение тому, что в первую очередь необходимо  для оптимального увеличения чистой прибыли, положительного чистого денежного потока и рыночной стоимости предприятия за счет точного и высокоточного прогнозирования спроса, объема продаж, производственного потребления и других ключевых случайных факторовопераций и  внешней среды предприятия.

Этот консультирующий модуль разработан с целью удовлетворения информационных потребностей управляющих владельцев предприятий, высших функциональных директоров (маркетинг и продажи, логистика, финансы, производство продукции, персонал), начальников отделов и специалистов отделов прогнозирования, продаж, логистических, производственных и маркетинговых менеджеров высшего и среднего звена в системных, глубоких и практически необходимых  знаниях по прогнозированию спроса, объемов продаж, производственного потребления, а также всех других значимых случайных факторов, оказывающих влияние на финансовое состояние предприятия: курсов валют, стоимости ресурсов, величины затрат, величины доходов, прибыли, денежного потока, производственного потребления сырья, материалов и комплектующих и т.д.
Ценность  этого модуля  в том, что бизнес-консультант сообщает слушателям знания уровня "МВА плюс"  с обеспечением высокой результативности консультирования. Вам сообщаются лучшие,системные и ситуационно значимые знания по прогнозированию, которые сможете использовать для построения точных и высокоточных прогнозов для будущих периодов деятельности, что позволит оптимально увеличить чистую прибыль, положительный чистый денежный поток и рыночную стоимость предприятия. Каждый из слушателей получает письменные материалы консультирования по теме модуля, в которых детально описаны текстом  и максимально визуализированы с помощью рисунков, схем, диаграмм, таблиц передаваемые знания. Заказчик консультирования корпоративной группы в формате корпоративного консультирующего мероприятия получает письменные материалы консультирования в электронном виде (система взаимосвязанных файлов "Microsoft Word" и "Microsoft Excel") для создания электронной базы знаний предприятия.
Результативное, экономичное и эффективное управление предприятием в условиях случайного спроса начинается с прогнозирования спроса в будущих периодах деятельности предприятия на готовую продукцию, товары, работы или услуги. Знаешь правильный прогноз спроса – правильно составишь оптиальный план продаж продукции, рассчитаешь эффективные уровни запасов готовой продукции, товаров, незавершенного производства, сырья, материалов и полуфабрикатов для следующего периода деятельности, а также оптимальный план производства для любого периода. Это означает, что знаешь в каком рентабельном объеме и когда выдавать заказы поставщикам на пополнение текущих запасов всех видов. Знаешь потребности в оптимальной площади и объеме хранения запасов на складе. Следовательно, знаешь оптимальный объем поставок и можешь оптимизировать загрузку транспортных средств. Для специалистов по продажам важно осознавать, что план продаж соответствует оптимальному варианту прогноза  спроса. Следовательно, не будет уменьшаться финансовое вознаграждение за невыполнение завышенного плана продаж и снижено эмоциональное давление высшего руководства на отдел продаж. Осознание высшим руководством предприятия ограниченности спроса на существующую продукцию и достижение равенства между оптимальным вариантом прогноза спроса и фактом продаж является необходимым условием для активного поиска других возможностей увеличения чистой прибыли, положительного чистого денежного потока и рыночной стоимости предприятия. В противном случае руководство и дальше будет "прессовать" отдел продаж, делая его виноватым за невыполнение завышенного плана продаж. Таким образом, знание точного  прогноза спроса означает возможность оптимально ограничить/уменьшить/увеличить маркетинговые, производственные, логистические затраты по критерию увеличения чистой прибыли и чистого денежного потока предприятия, а также оптимально увеличивать качество логистического сервиса и мотивированность персонала отдела продаж за счет разумного и справедливого плана продаж. На основании точного прогноза спроса маркетинговая, производственная, логистическая, финансовая  деятельность и деятельность по управлению мотивацией персонала согласуется с задачей улучшения финансового состояния предприятия по критерию эффективности,т.е. по критерию оптимального увеличения чистой прибыли, положительного чистого денежного потока и рыночной стоимости предприятия.

Сделать прогноз спроса или другой случайной величины несложно. Например, спросите любого коммерческого работника предприятия: сколько он продаст готовой продукции (товаров, работ, услуг) в следующем месяце, и вы услышите его экспертный ответ. Можно ли им пользоваться для управления продажами, производством продукции, логистикой, финансами, персоналом? Конечно, можно и нужно, только когда более точные инструменты прогнозирования на предприятии не известны! В такой запущенной управленческой ситуации надо опираться хоть на какой-то прогноз. Это лучше, чем действовать с завязанными глазами и отключенной головой. Многие предприятия, к сожалению, так и поступают: перед началом очередного периода собирают мнение торговых агентов, региональных менеджеров продаж, национальных менеджеров продаж и других коммерческих руководителей, которые всегда играют  на понижение плана продаж для защиты своих будущих доходов, о их возможностях в продажах и, с учетом требований финансового директора, который обычно  играет на повышение плана продаж для обеспечения покрытия совокупных затрат и получения целевой чистой прибыли, в качестве бюджетной цифры назначают цель по объемам продаж, которая обычно является вызывающей или завышенной. В общем случае эта цель  может быть как меньше реального спроса, больше реального спроса, так и случайно равна реальному спросу. Таким образом, планы по продажам очень субъективны. Не случайно во многих практических случаях такие планы либо не выполняются, что бывает чаще, либо перевыполняются, что обычно  реже. Предприятие же платит за отсутствие точного прогноза свою цену: опережающий рост маркетинговых, производственных и логистических затрат по сравнению с выручкой от реализации продукции и, следовательно, снижение операционной и чистой прибыли, либо возникновение потерь в выручке от реализации продукции (продажах)  из-за регулярного (периодического) отсутствия готовой продукции и товаров на складах и в торговых точках, при котором во многих случаях покупатель «уходит» к более клиент-ориентированным конкурентам надолго или навсегда, что приводит к снижению выручки от реализации продукции, операционной и чистой прибыли. Сильно страдает также мотивированность персонала отдела продаж, который просто устает напрягаться на выполнение недостижимых планов продаж и "опускает" руки.
Итак, сделать низкоточный прогноз несложно – сложно сделать точный прогноз. Но, если точный прогноз получен, тогда его можно использовать для точного управления маркетингом, в том числе продажами продукции, производством продукции, логистикой, финансами и персоналом и оптимально увеличить чистую прибыль, положительный чистый денежный поток и рыночную стоимость предприятия: сами по себе продажи высшей экономической целью предприятия не были никогда, так как важен конечный эффект, т.е. чистая прибыль, положительный чистый денежный поток и рост собственного капитала предприятия. Если это важно для вас и вашего предприятия, тогда заказывайте этот консультирующий модуль, чтобы изучить технологию "Как надо" точного и высокоточного прогнозирования спроса (объемов продаж, производственного потребления), а также всех других значимых случайных переменных, важных в ситуации именного вашего предприятия.
Возможно проведение  корпоративного консультирующего мероприятия по заказу.

Контактная информация
Компания: Контактное лицо:
Игорь Чугунов
Телефон:
(067) 327-34-60, (044) 572-02-13 Показать
Добавить комментарий
Ваше имя, компания:
Комментарий:
не более 1000 символов (введено: 0)
Эл. почта:
Проверочный код:
5 английских букв:
 или Отменить
Другие тренинги в категориях: Маркетинг, реклама, PR, брендинг, Менеджмент, управление компанией, Продажи, работа с клиентами
Горячие тренинги
семинар
тренинг
курс
Партнеры сайта
1 тренинг, 2 тренера, 4 новости
TRN.ua
Главная страница
Обратная связь
Помощь
Отправить страницу другу
Тренинговым компаниям
Тренинги и семинары
Тренинговые компании
Тренеры
Новости
Статьи
Услуги сайта
Статистика сайта
О проекте
Контакты
Условия использования
© TRN.ua — тренинги в Украине.
Сделано в компании «Реактор».