Прогнозирование спроса, производственного потребления и продаж

Целевая аудитория

• управляющие владельцы предприятий;
• генеральные директора;
• высшие функциональные руководители;
• логистические менеджеры высшего и среднего звена.

Цель мероприятия

• Научиться применению методов точного прогнозирования спроса потребителей на продукцию (готовую продукцию, товары, работы, услуги) для качественного решения задач по оптимальному увеличению чистой прибыли, положительного чистого денежного потока и стоимости компании.
• Научиться математическим методам прогнозирования спроса.

Программа

Результативное, экономичное и эффективное управление логистикой начинается с прогнозирования спроса в будущих периодах деятельности компании на готовую продукцию, товары или услуги.  Знаешь прогноз спроса – правильно рассчитаешь уровни запасов готовой продукции, товаров, незавершенного производства, сырья, материалов и полуфабрикатов для следующего  периода деятельности: месяца, квартала, года, любого периода. Это означает, что знаешь, в каком объеме и когда выдавать заказы поставщикам на пополнение текущих запасов, знаешь потребности в площади и объеме хранения запасов на складе. Следовательно, знаешь объем поставок и можешь оптимизировать загрузку транспортных средств.

Таким образом, знание точного прогноза спроса означает возможность оптимально уменьшать логистические затраты по критерию увеличения чистой прибыли и чистого денежного потока компании, а также оптимально увеличивать качество логистического сервиса. На основании высокоточного прогноза спроса логистическая деятельность согласуется с задачей улучшения финансового состояния компании.

Сделать прогноз спроса несложно. Например, спросите коммерческого работника компании: сколько он продаст готовой продукции или товаров в следующем месяце, и вы услышите его экспертный ответ. Можно ли им пользоваться для управления логистикой? Конечно, можно и нужно, когда более точные инструменты прогнозирования в компании не известны или не дают более точного прогноза! Многие компании так и поступают: перед началом очередного периода собирают мнения торговых агентов, региональных менеджеров продаж, национальных  менеджеров продаж и других коммерческих руководителей, которые ,как правило, "играют" на понижение прогноза спроса для сохранения размера вознаграждения, о их возможностях и, с учетом требований маркетингового и финансового директора, которые, как правило, "играют"  на повышение прогноза спроса и выручки от реализации для обеспечения покрытия совокупных затрат, в качестве бюджетной цифры назначают цель по выручке от реализации. Эта цель, очевидно, может быть как меньше реального спроса, больше реального спроса, так и случайно равна реальному спросу. Таким образом, планы по продажам очень субъективны и весьма неточны. Не случайно во многих практических случаях такие планы либо не выполняются, что чаще, либо перевыполняются, но реже. Компания же платит за отсутствие точного прогноза свою цену: опережающий рост логистических затрат по сравнению с выручкой от реализации и, следовательно, снижение операционной и чистой прибыли, либо возникновение потерь дефицита из-за регулярного отсутствия  готовой продукции и товаров на складах, при котором во многих случаях покупатель «уходит» к конкурентам, что  приводит к снижению выручки от реализации, операционной  и чистой прибыли.

Итак, сделать прогноз несложно – сложно сделать точный прогноз. Но, если точный прогноз получен,  тогда его можно использовать для точного управления логистическими активами и оптимально увеличить выручку от реализации, операционную и чистую прибыль. Если это важно для компании, тогда заказывайте этот модуль, чтобы изучить технологию высокоточного прогнозирования спроса.

Читать статью «Управление бизнесом должно начинаться с точного прогнозирования спроса» 

Ценность  этого консультирующего модуля  в том, что бизнес-консультант сообщает обучаемым ценные знания уровня "МВА плюс" с обеспечением высокой результативности за счет сообщения практически ценных знаний, их высокой визуализации, консультирования на многочисленных демонстрациях и примерах. В результате этого вы станете специалистом по прогнозированию. Каждый из слушателей получает ценные высококачественные печатные материалы консультирования, в которых максимально визуализированы передаваемые знания: письменные материалы консультирования содержит 80 страниц ценной информации по теме модуля, которые проиллюстрированы 80 рисунками, схемами, таблицами и графиками. Материал воспринимается легко и с удовольствием за счет высокой визуализации. Корпоративный заказчик получает печатные и электронную версию письменных материалов услуги для создания электронной базы знаний своего предприятия. Если Вы умеете слушать и читать, а это Вы хорошо умеете, то успех в консультировании и применении этих знаний на практике Вам обеспечен!

Обучающий модуль "Прогнозирование Как надо спроса, производственного потребления и продаж" непосредственно связан с обучающим модулем "Основы эффективного управления запасами Как надо", в котором объясняется как краткосрочный прогноз спроса или производственного потребления пересчитывается в рентабельный объем заказа (рентабельный интервал контроля текущего запаса и выдачи заказа) на пополнение запаса, а также с обучающим модулем "Методы и практические инструменты организации Как надо эффективного складирования", в котором объясняется как долгосрочный прогноз спроса или производственного потребления пересчитывается в требуемую мощность склада, требуемые размеры рабочих зон склада, требуемое количество технологического оборудования для хранения запасов и требуемое для склада количество подъемно-транспортных машин.

 "Прогнозирование спроса, производственного потребления и продаж с высоким качеством прогноза" ←

1-й день (9:30 - 18:30)

1. Понятие прогноза и метода прогнозирования. Классификация методов прогнозирования.Содержание понятия высокоточного прогнозирования.

1.1. Демонстрация № 1 "Прогнозирование спроса методом экстраполяции тренда, реализуемого с помощью программы "Excel".

1.2. Сравнение точности прогнозирования спроса методом экстраполяции тренда и точности прогнозирования спроса с использованием метода регрессионного анализа с выделением трендовой и сезонной составляющей.

2. Выбор метода прогнозирования спроса в зависимости от значимости категории запаса и статистических характеристик группы запаса с использованием результатов совмещенного "АВС+XYZ" анализа номенклатурного перечня.

2.1. Математический метод наивного прогноза.

2.2. Математический метод долгосрочного среднего.

2.3. Математический метод скользящего среднего.

2.4. Математический метод экспоненциального среднего.

2.5. Метод сравнительного анализа спроса в аналогичных периодах в сочетании с экспертной оценкой.

3. Необходимость высокоточного прогнозирования спроса для целей эффективного управления запасами.

Что необходимо знать для высокоточного прогнозирования

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

5. Классификация и описание моделей данных.

5.1. Модель временного ряда: требование стационарности случайного процесса, шаг прогнозирования, горизонт прогнозирования, тренд, сезонные изменения.

5.2. Аддитивная и мультипликативная функции прогнозирования модели временных рядов данных.

5.3. Смешанная модель данных: содержание проблемы вычислительной сложности и проблемы мультиколлинеарности.

2-й день (9:30 - 18:30)

Технология высокоточного прогнозирования

6. Алгоритм высокоточного прогнозирования.

• Содержание этапа 1 «Подготовка исходных данных к прогнозированию». Восстановление пропущенных значений факторов исходных данных.
• Демонстрация № 2 «Восстановление пропущенных значений факторов исходных данных».
• Анализ значительно отличающихся значений исходных данных.
• Демонстрация № 3 «Выполнение анализа значительно отличающихся значений данных».
• Отбор факторов, реально влияющих на прогнозируемую переменную.
• Демонстрация № 4 «Отбор факторов, реально влияющих на прогнозируемую переменную Y».
• Содержание этапа 2 «Выделение трендовой составляющей функции прогнозирования». Подбор функций, аппроксимирующих трендовую компоненту.Возможные функции регрессии, которые можно использовать для выделения трендовой составляющей, и условия их выбора.
• Полиномиальная функция степени «m» простой регрессии.
• Демонстрация № 5 «Определение степени полинома, достаточной для качественного  выделения трендовой составляющей».
• Полиномиальная множественная регрессия.
• Демонстрация № 6 «Выделение трендовой составляющей с помощью полиномиальной множественной регрессии».
• Экспоненциальная множественная регрессия.
• Демонстрация № 7 «Выделение трендовой составляющей с помощью экспоненциальной  множественной регрессии».
• Мультипликативная (степенная) функция множественной регрессии.
• Демонстрация № 8 «Выделение трендовой составляющей с помощью мультипликативной (степенной) функции множественной регрессии».
• Отбор лучших функций регрессии для выделения трендовой составляющей и оптимального количества их значимых факторов.

3-й день (9:30 - 18:30)

• Содержание этапа 3 «Выделение сезонной составляющей функции прогнозирования и формирование моделей данных».
• Свойства сезонных коэффициентов в аддитивной и мультипликативной модели функции прогнозирования.
• Алгоритм вычисления сезонных коэффициентов.
• Демонстрация № 9 «Выделение сезонной составляющей в аддитивной схеме первой модели функции прогнозирования, трендовая составляющая которой описывается функцией мультипликативной множественной регрессии по трем факторам t, X1, X2».
• Демонстрация № 10 «Выделение сезонной составляющей в мультипликативной  схеме первой модели функции прогнозирования, трендовая составляющая которой описывается функцией мультипликативной множественной регрессии по трем факторам t, X1, X2».
• Демонстрация № 11 «Выделение сезонной составляющей в мультипликативной  схеме второй модели функции прогнозирования, трендовая составляющая которой описывается функцией экспоненциальной множественной  регрессии по двум  факторам t, X1».
• Содержание этапа 4 «Анализ качества моделей данных и отбор лучшей модели». Демонстрация 12 «Сравнение первой и второй моделей данных по показателям качества».
• Отбор лучшей модели данных, наиболее адекватно представляющей  исходные данные.
• Содержание этапа 5 «Вычисление прогнозных  значений прогнозируемой переменной».
• Демонстрация № 13 «Вычисление прогнозных значений с помощью отобранной второй модели данных». Оценка точности прогнозов.
• Совершенствование модели данных.