«Логистические аспекты деятельности производственных предприятий» (стр. 6 )

Метод экспоненциального сглаживания

Для прогнозирования будущего спроса методом экспоненциального сглаживания необходимы три вида данных: значение прогноза на предыдущий период, значение фактического спроса в предыдущем периоде и константа сглаживания α. Эта константа определяет скорость реакции на отклонение реальных значений потребления от прогнозных значений.

Уравнение для однократного экспоненциального сглаживания имеет вид:

;

где Xt – экспоненциально сглаженный прогноз на период t;

Xt-1 – экспоненциально сглаженный прогноз, выполнявшийся ранее для предшествующего периода;

α – константа сглаживания;

At-1 – фактический спрос в предшествующем периоде

Месяц	Тонн	α=0,2	Отлконение	α=0,5	Отклонение
ноя.06	15,4
дек.06	21,1	15,4	5,7	15,4	5,7
янв.07	19,8	19,96	0,16	18,25	1,55
фев.07	20	19,832	0,168	19,025	0,975
мар.07	17,2	19,9664	2,7664	19,5125	2,3125
апр.07	12,8	17,75328	4,95328	18,35625	5,55625
май.07	10,2	13,790656	3,590656	15,578125	5,378125
июн.07	6	10,9181312	4,918131	12,8890625	6,889063
июл.07	5,2	6,	1,783626	9,	4,244531
авг.07	7,1	5,	1,5432	7,	0,222266
сен.07	10,9	6,	4,10865	7,	3,68887
окт.07	15	10,078269	4,92172	9,	5,94443
ноя.07	18,9	14,0156538	4,88435	12,0277832	6,87222
дек.07	19,4	17,9231308	1,47687	15,4638916	3,93611
янв.08	20,5	19,1046262	1,39537	17,4319458	3,06805
фев.08	21,1	20,2209252	0,87907	18,9659729	2,13403
мар.08	14,6	20,924185	6,324185	20,0329865	5,432986
			3,098344		3,994027

Метод не подходит.

Вывод по прогнозу сахара «Краснодарский»

Наиболее точным оказался метод взвешенного скользящего среднего с прогнозом спроса по 2 Варианту набора весов со средним отклонением 1,1.

Сделаем прогноз при помощи этого метода:

Весовые коэффициенты 2
Период	Коэффициент
11 мес. назад	0,25
12 мес. назад	0,5
13 мес. назад	0,25
Исходные данные
Месяц	Тыс. упаковок
мар.07	17,2
апр.07	12,8
май.07	10,2
июн.07	6
июл.07	5,2
Прогноз	Тонн
апр.08	13,25
май.08	9,8
июн.08	6,85

3. Вывод

В соответствии с проведенными расчетами по прогнозу потребности в соке «Тонус» и сахаре «Краснодарский», можно сделать вывод, что наиболее оптимальным для прогнозирования первого товара оказался метод простого скользящего среднего, а для второго взвешенного скользящего среднего. Прогноз данных товаров на апрель, май и июнь 2008 составляет:

Прогноз сока «Тонус»

Месяц	Прогноз, тыс упаковок
Апр.08	34,6
май.08	31,92
июн.08	30,9

Прогноз сахара «Краснодарский»

Месяц	Прогноз, тонн
апр.08	13,25
май.08	9,8
июн.08	6,85

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Применение систем управления материальными потоками в практике хозяйственной деятельности объясняется необходимостью сокращения временных интервалов между приобретением сырья и поставкой товаров конечному потребителю. Логистика позволяет минимизировать товарные запасы, а в ряде случаев вообще отказаться от их использования, позволяет существенно сократить время доставки товаров, ускоряет процесс получения информации, повышает уровень сервиса. В данной работе были рассмотрены наиболее распространенные системы управления материальными потоками. Какую из данных систем выбрать и использовать для эффективной работы зависит от каждого конкретного предприятия, его внешних и внутренних условий.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.  Гаджинский : Учебник для высших и средних специальных учебных заведений. – М.: ИВЦ "Маркетинг", 2000.

2.  Логистика: Учебное пособие / Под ред. . – М.: ИНФРА-М, 1998.

3.  Неруш логистика: Учебник для вузов. – М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.

4.  Родионова материальными потоками в производстве. – Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1998.

5.  Родников : Терминологический словарь. – М.: Экономика, 1995.