Планирование и контроль рабочих процессов в логистике требуют точной оценки тех объемов продукции, с которыми будут выполняться соответствующие операции
СодержаниеПрирода проблемы
Пространственное и временное прогнозирование спроса
Регулярный и нерегулярный спрос
Рис. 1а. Регулярный спрос с постоянным средним уровнем колебаний
Рис 1c. Регулярный спрос с растущим трендом и сезонностью
Методики прогнозирования
Качественные методы
Статистические методы
Факторные методы
Методика, описание, интервал прогнозирования
Интервал прогнозирования: среднесрочный
Интервал прогнозирования: среднесрочный
Интервал прогнозирования: среднесрочный
Интервал прогнозирования: краткосрочный и среднесрочный
Интервал прогнозирования: среднесрочный и долгосрочный
Интервал прогнозирования: среднесрочный и долгосрочный
Интервал прогнозирования: краткосрочный
Интервал прогнозирования: краткосрочный
Интервал прогнозирования: краткосрочный и среднесрочный
Интервал прогнозирования: краткосрочный и среднесрочный
Интервал прогнозирования: среднесрочный
Прогнозирование спроса в логистике
Экспоненциальное сглаживание
Новый прогноз = (фактический спрос) + (1 – )(предыдущий прогноз)
Корректировка прогноза с учетом тренда
Корректировка прогноза с учетом тренда и сезонности
Ошибка прогнозирования
Ошибка прогноза = фактический спрос – прогноз спроса
Рис. 3б. Скошенное распределение ошибок прогноза
Отслеживание ошибки прогнозирования
Классический анализ временных рядов
Сезонные колебания
Циклические колебания
Рис. 1. Примеры трендов с приложением математических формул
Таблица 1. Прогноз продаж женской одежды, тыс.
Множественный регрессионный анализ
Особенности прогнозирования продаж в логистике
Прогнозирование спроса на новые продукты и услуги
Нерегулярный спрос
Прогнозирование по регионам
Ошибка прогнозирования