|
89 материальных и информационных потоков в логистической цепи, вызывая тем самым риск невыполнения заказа клиента[59]. 11одро'бнее данный эффект будет рассмотрен в следующем параграфе. Здесь необходимо отметить, что проведение ХУ2-анализа по клиентампотребителям позволит выявить товарные позиции с реальными колебаниями спроса и группу, создающую иллюзию неравномерности спроса. 2.3. Экономико-математическая модель прогнозирования спроса на товары с длительным периодом выполнения заказа Одним из решающих факторов при разработке моделей управления товарными запасами является случайный характер спроса. Для оптимизации процесса пополнения запаса и правильного определения объема закупаемой партии товара, необходимо проводить анализ реализации товара и прогнозировать спрос на будующий период времени. Качество прогноза непосредственно отражается на качестве принимаемых управленческих решений по управлению запасами. Для эффективного управления запасами важно выбрать обоснованный метод и методику прогнозирования [14,56]. Поскольку объектом рассмотрения данной работы являются фармацевтические предприятия, реализующие отечественные и импортные товары (лекарственные средства) оптом и в розницу, необходимо учитывать ряд особенностей при прогнозировании спроса. Во-первых, длительное время выполнения заявки на импортируемые фармацевтические препараты (обычно превышает период, на который строится прогноз). На практике, при прогнозировании спроса в процессе управления товарными запасами, часто применяют метод анализа рядов динамики, предполагая, что переменная зависит только от времени и от своих прошлых значений. В этом случае, большинство моделей прогнозирования спроса |
та с группой 2 в подгруппе А2 может привести к замораживанию капитала. При отрицательном отношении к группе 2 и минимизации запаса подгруппы А2 возможны серьезные потери. Дефицит в таком случае будет крайне нежелателен. Поэтому для группы 2 при совмещении с классификацией АВС возможна комбинация подходов минимизации и максимизации в зависимости от групп А, В или С [78]. Для ресурсов категории СХ, СУ, С2 применяются укрупненные методы планирования. [81] Таким образом, в результате проведения АВС и ХУ2 анализа широкий ассортимент товаров будет разделен на группы. При этом, в моделируемой системе управления запасами с использованием экономико-математических методов далее будут рассматриваться только наиболее важные и подлежащие формализованному описанию категории товаров, т.е. это группа А с ее разделением на группы X, У и 2. Причем, товарные позиции, относящиеся к группам У и 2, требуют обязательного расчета размера резервного запаса. Для товаров группы С возможно применение укрупненных методов планирования и создание больших резерзных запасов, так как это обходится недорого.[81] Одной из важных особенностей, которую необходимо учитывать в системе управления запасами (особенно торгово-посреднической организации), является возможность возникновения мнимых колебаний спроса, или так называемого эффекта хлыста (или Ви11\уЫр-эффекта). Эффект представляет собой ситуацию, при которой незначительные изменения спроса конечного потребителя приводят к значительным отклонениям в планах других участников логистической цепи (торговопосреднических организаций, поставщиков и т. д.). При этом нарушается бесперебойное движение материальных и информационных потоков в логистической цепи, вызывая тем самым риск невыполнения заказа клиента. [48] Подробнее данный эффект будет рассмотрен в следующем параграфе. Здесь необходимо отметить, что проведение ХУ2-анализа но клиентам позволит выявить товарные позиции с реальными колебаниями спроса и группу, создающую иллюзию неравномерности спроса. 67 2.2 Методика прогнозирования спроса на товары с длительным периодом выполнения заказа Прогнозирование спроса это важный фактор принятия решения в управлении запасами торгующих фирм. Для правильного определения момента пополнения запаса и объема закупаемой партии необходимо проанализировать, как идет их реализация. Денежные средства, вложенные в запасы, высвобождаются только при их продаже. Поэтому любая система управления запасами непосредственно связана с анализом реализации и прогнозом спроса на товары. Качество прогноза непосредственно отражается на качестве принимаемых управленческих решений по управлению запасами. Для эффективного управления запасами важно выбрать обоснованный метод и методику прогнозирования [10, 50]. Поскольку объектом рассмотрения данной работы являются торговопосреднические организации, и в частности, импортирующие дистрибьюторские компании, необходимо учитывать ряд особенностей при прогнозировании спроса. Во-первых, время выполнения заявки на товар поставщиком достаточно длительное (обычно превышает период, на который строится прогноз). Чаще всего в управлении запасами при прогнозировании спроса пользуются методом анализа рядов динамики. Исходят из того, что переменная изменяется во времени и зависит только от времени и своих прошлых значений. При этом большинство прогнозных моделей, а также программных продуктов, предназначенных для прогнозирования, выдают предполагаемое значение спроса на следующий период. Например, в конце декабря прогнозируется спрос на январь. Решения о пополнении запасов делаются на основе этого нового прогноза. Это не представляет проблемы, если время выполнения заказов на допоставку невелико. Но что делать, если на поставку некоторых товаров уходит много времени? Например, если заказать товар в конце декабря, то получим его примерно к первому апреля. В конце декабря прогноз спроса на январь окажется совершенно бесполезным. Надо знать, каков будет спрос на этот товар в апреле. Очевидно, что мно68 |