Проверяемый текст
Исупова Елена Валентиновна. Моделирование системы управления товарными запасами и потоками торгово-посреднической организации (Диссертация 2009)
[стр. 141]

141 Кофальгин /табл.
№20 27,70% У (20 45%) А иди пал / табл.
№10 28,27% Максиган / табл.
№10 28,84% Пенталгин / табл.
0,25 №20 30,08% Пенталгин / табл.
0,5 №10 30,48% Андипал / табл.
№30 31,06% Максиган / табл.
№20 31,69% Беиальгин / табл.
0,25 №20 32,12% 2 (>25%)Фенальгин / табл.
№10 32,20% Бенальгин / табл.
0,25 №40 32,94% Кофальгин / табл.
№10 33,32% Бенальгин / табл.
0,25 №10 34,89% Пенталгин / табл.
0,25 №10 35,74% Кеторол / табл.
№30 35,97% Пенталгин / табл.
0,5 №20 37,53% Анальфен / 0,5 габл.
№10 42,28% Анапирин / табл.
№40 45,58% Бенальгин / табл.
0,5 №20 52,28% 2 (>45%) Дексалгин / табл.
№ 10 55,97% Кофадин / табл.
№30.
67,41% Если для товаров группы V, которые имеют явно выраженные тенденции в потреблении, сезонные колебания, возможно применение прогнозных моделей, основанных на анализе рядов динамики, то прогнозирование потребления группы 2 указанными методами, к сожалению, зачастую не дает требуемой для управления запасами точности оценки характеристики спроса.
Для получения объективной и однозначной оценки потребления товаров этой группы необходимо выявление реальных причин таких значительных колебаний спроса и применения для прогнозирования многофакторной модели, учитывающей специфику потребления и пополнения данных запасов.
На данном этапе неоценимую роль играют функционирующие учетные системы организации
(корпоративная информационная система КИС), из которых можно в реальном времени получать свежую достоверную информацию, необходимую для разработки и эксплуатации прогнозных моделей.
Построение многофакторной модели спроса рассмотрим на примере одной ассортиментной позиции группы А2 фармацевтического препарата
[стр. 106]

нованных на анализе рядов динамики, то прогнозирование потребления группы Ъ указанными методами, к сожалению, зачастую не дает требуемой для управления запасами точности оценки характеристики спроса.
Для получения объективной и однозначной оценки потребления товаров этой группы необходимо выявление реальных причин таких значительных колебаний спроса и применения для прогнозирования многофакторной модели, учитывающей специфику потребления и пополнения данных запасов.
На данном этапе неоценимую роль играют функционирующие учетные системы организации,
из которых можно в реальном времени получать свежую достоверную информацию, необходимую для разработки и эксплуатации прогнозных моделей.
11остроение многофакторной модели спроса рассмотрим на примере одной ассортиментной позиции группы А2 пива Согопа Ех1га, которое согласно проведенному АВС анализу занимает второе место из всей продукции компании по уровню приносимого дохода и первое место из импортируемой продукции.
Для начала проведем ХУ2-анализ потребления пива по группам клиентов (табл.
3.4), по результатам которого видно, что продажи данной товарной позиции по отдельным клиентам и группам клиентов также нестабильны, как и по компании в целом.
Данный факт свидетельствует о том, что причиной таких существенных колебаний спроса не является нескоординированный поток заявок от отдельных клиентов.
Таблица 3.4 ХУ2-аналнз продаж пива Согопа Ех(га по группам клиентов Продажи за неделю, уп.
------------------------1 1 Группа клиентов 1 2 3 4 5 средние Коэффициент вариации,% оГМгайе 1800 983 1469 1833 1648 1547 20.04% Метро 440 408 327 289 102 313 37,90% Ашан 0 54 0 5 54 23 113.73% оп-1габе+регионы 2534 3668 5140 6421 6102 4773 30.86% Екатеринбург 225 350 20 1900 650 629 106.12% Новосибирск 271 185 1860 127 105 510 132,97% 106

[Back]