Разработка логистической системы управления запасами в компании (стр. 8 )

=+(1-α) , (3.1)

где α (от 0 до 1) – параметр сглаживания, определяющий значение веса (значимости), которое имеет самое последнее наблюдение при вычислении прогноза на один шаг[17].

Спрос на товар группы Y отклоняется значительно, его труднее спрогнозировать, чем товар групп Х, но он более поддается прогнозированию, чем товар группы Z, где прогноз не эффективен. Товар группы Y имеет выраженный тренд и сезонность, спрос увеличивается весной и падает в середине осени. В теории прогнозирования разработаны несколько способов учета сезонности. Для данных групп будем использовать метод мультипликативной сезонности. Для товаров Y структура сезонных колебаний повторяется каждый 12 месяцев. Далее необходимо оценить тренд. Excel позволяет определить тренд используя функцию ТЕНДЕНЦИЯ. Оценив тренд, необходимо определить сезонную компоненту. В мультипликативной модели она рассчитывается как отношение фактических значений показателя к расчетным, определенным по трендовой модели. Если расчетные значения (тренд) умножить на коэффициент сезонности, то получим прогнозные данные.

В табл. 3.5 представлены товарные группы с указаниями на приложения с расчетами прогнозов спроса в запасе на 2012 год.

Таблица 3.5

Указания на приложения с расчетами прогнозов спроса по товарным группам в на 2012 г.

№ товарной группы	Товарная группа	Приложение
1	2	3
10	Кабины душевые и аксессуары к ним	Приложение 8
7	Трубы медные и фасонные части	Приложение 9
11	Клапаны д/отоп. приборов. Баланс. кл.	Приложение 10
19	Фитинги из ковкого чугуна и стали	Приложение 11
14	Трубы ПВХ безнапорные и ф/части	Приложение 12
26	Трубы чугунные напорные	Приложение 13
28	Заглушки стальные	Приложение 14

Полученные результаты прогноза спроса для товарных групп, где применялось экспоненциальное сглаживание (товарные группы под номерами 10, 11, 19) были скорректированы с учетом указанной ранее положительной тенденции роста спроса (Таблица 3.6)

Таблица 3.6

План продаж для товарных групп на 2012 г., руб.

Кабины душевые и аксессуары к ним
месяц	Прогноз спроса	План продаж	Фактический спрос	План компании
1	2	3	4	5
январь	0	3482,182	3368,912	2000
февраль	3145,196	3345,196	3326,655	4000
март	3637,534	3837,534	3870,004	4000
апрель	2976,56	3176,56	3381,995	5000
май	3615,496	3815,496	4090,784	5000
июнь	3066,279	3266,279	3495,122	5000
июль	3410,583	3610,583	3741,563	5000
август	3496,262	3696,262	3978,612	5000
сентябрь	3191,328	3391,328	3411,346	5000
октябрь	3884,405	4084,405	4129,048	4000
ноябрь	2666,302	2866,302	3453,092	4000

Продолжение таб. 3.6

1	2	3	4	5
декабрь	4307,628	4507,628	4337,352	2000
Итого	37397,57	43079,76	44584,48	50000
Клапаны д/отоп. приборов. Баланс. кл.
январь	0	3517,394	3113,572	2000
февраль	2963,816	3345,196	3326,655	2000
март	3538,605	3837,534	3689,304	5000
апрель	2931,469	3176,56	3441,975	5000
май	4197,656	3815,496	4296,784	6000
июнь	2281,975	3266,279	2897,122	6000
июль	3824,81	3610,583	4207,963	6000
август	3008,794	3696,262	3374,612	5000
сентябрь	2858,906	3391,328	3211,346	5000
октябрь	3798,566	4084,405	3849,048	4000
ноябрь	2333,83	2866,302	2453,092	2000
декабрь	4103,455	4507,628	4337,352	2000
Итого	35841,88	43114,97	42198,82	50000
Фитинги из ковкого чугуна и стали
1	2	3	4	5
январь	0	2000	1813,569	2000
февраль	2151,527	2351,527	2026,855	2000
март	3201,883	3401,883	3380,004	2000
апрель	1832,356	2032,356	2201,975	2000
май	3000,338	3200,338	3376,784	4000
июнь	2345,604	2545,604	2382,742	4000
июль	2309,007	2509,007	2517,963	4000
август	2921,66	3121,66	2834,612	4000
сентябрь	1462,065	1662,065	1631,346	4000
октябрь	3116,214	3316,214	2849,048	3000
ноябрь	2273,343	2473,343	2104,392	2000
декабрь	2867,923	3067,923	3137,352	2000
Итого	27481,92	31681,92	30256,64	35000

Скорректированный план продаж по своим значениям приближается к фактическим значениям за 2012 год. Точное прогнозирование для групп X, Y анализа XYZ позволяет достаточно точно составить план спроса, план продаж, план закупок товара для пополнения запаса, сокращая годовой уровень запаса в целом.