Прогнозирование материальных потоков

Входной материальный поток поступает в логистическую систему из внешней среды.

При сохранении на предприятии запасов на одном уровне входной материальный поток будет равен выходному.

По натурально-вещественному составу материальные потоки делят на одноассортиментные и многоассортиментные. Такое разделение необходимо, т.к. ассортиментный состав потока существенно отражается на работе с ним. Например, логистический процесс на оптовом продовольственном рынке, торгующем мясом, рыбой, овощами, фруктами и бакалеей, будет существенно отличаться от логистического процесса на картофелехранилище, которое работает с одним наименованием груза.

По количественному признаку материальные потоки делят на массовые, крупные, мелкие и средние.

Массовым считается поток, возникающий в процессе транспортировки грузов не единичным транспортным средством, а их группой, например, железнодорожный состав или несколько десятков вагонов, колонна, автомашин, караван судов и т.д.

Крупные потоки – несколько вагонов, автомашин.

Мелкие потоки образуют количества грузов, не позволяющие полностью использовать грузоподъемность транспортного средства и требующие при перевозке совмещения с другими, попутными грузами.

Средние потоки занимают промежуточные положение между крупными и мелкими. К ним относят потоки, которые образуют грузы, поступающие одиночными вагонами или автомобилями.

По удельному весу образующих поток грузов материальные потоки делят на тяжеловесные и легковесные.

Тяжеловесные потоки обеспечивают полное использование грузоподъемности транспортных средств, требуют для хранения меньшего складского объема. Тяжеловесные потоки образуют грузы, у которых масса одного места превышает 1т (при перевозках водным транспортным) и 0,5 т (при перевозках железнодорожным транспортом). Примером тяжеловесного потока могут служить рассматриваемые в процессе транспортировки металлы.

Легковесные потоки представлены грузами, не позволяющими полностью использовать грузоподъемность транспорта. Одна тонна груза легковесного потока занимает объем более 2 . Например, табачные изделия в процессе транспортировки образуют легковесные потоки.

По степени совместимости образующих поток грузов материальные потоки делят на совместимые и несовместимые. Этот признак учитывается в основном при транспортировке, хранении и грузопереработке продовольственных товаров.

По консистенции грузов материальные потоки делят на потоки насыпных, навалочных, тарно-штучных и наливных грузов.

Насыпные грузы (например, зерно) перевозятся без тары. Их главное свойство – сыпучесть. Могут перевозиться в специализированных транспортных средствах: вагонах бункерного типа, открытых вагонах, на платформах, в контейнерах, в автомашинах.

Навалочные грузы (соль, уголь, руда, песок и т.п.), как правило, минерального происхождения. Перевозятся без тары, некоторые могут смерзаться, слеживаться, спекаться. Так же, как и предыдущая группа, обладают сыпучестью.

Тарно-штучные грузы имеют самые различные физико-химические свойства, удельный вес, объем. Это могут быть грузы в контейнерах, ящиках, мешках, грузы без тары, длинномерные и негабаритные грузы.

Наливные грузы – грузы, перевозимые наливом, в цистернах и наливных судах.

 

 

2. Прогнозирование материальных потоков

 

Основная задача логиста состоит в том, чтобы обеспечить оптимальное функционирование логистической инфраструктуры. Реализация этой задачи требует, в первую очередь, умения планировать материальные потоки, а прогнозирование потребности в материальных ресурсах является наиболее сложным этапом ее решения.

Прогноз – предсказание стоимостного объема или количества единиц продукта, которые с известной вероятностью будут произведены, отгружены или проданы. Прогнозировать можно в натуральных или денежных единицах измерения, а объектом прогноза может быть конкретный продукт или потребитель. Типичным примером логистического прогноза является прогноз отправок какого-либо груза из распределительного центра на неделю или месяц.

Для эффективного планирования и координации производственных процессов нужны точные прогнозы. Задача прогнозирования – предсказать пространственные (где), ассортиментные (сколько и чего) и временные (когда) параметры спроса для планирования на их основе логистической деятельности.

Планирование и координация логистических операций требуют точной оценки будущего спроса на определенные продукты на конкретных рынках сбыта. Хотя прогнозирование не является точной наукой, все большее число предприятий внедряет у себя интегрированный процесс прогнозирования, который строится на использовании многообразных источников информации, математических и статистических методов, систем поддержки управленческих решений, а также на работе квалифицированных специалистов.

Горизонт прогноза в логистике обычно не простирается более чем на один год. В зависимости от предназначения конкретного логистического плана для него может потребоваться прогноз на день, неделю, месяц, квартал или год.

На практике чаще всего используют месячные прогнозы.

Эффективный процесс прогнозирования складывается из нескольких ключевых компонентов. Во-первых, фундамент процесса прогнозирования составляет база данных, содержащая информацию о текущих заказах, о заказах за прошлые периоды и о приемах привлечения этих заказов (реклама, скидки и другие меры по стимулированию продаж). Необходимы и данные общего характера – о состоянии экономики и рынка. Для того чтобы такая база данных способствовала эффективному прогнозированию, она должна своевременно пополняться информацией, среди особых требований к которой: гибкость, точность, непрерывность обновления и своевременность.

Во-вторых, эффективный процесс прогнозирования должен порождать интегрированные, внутренне согласованные прогнозы, отвечающие запросам финансовых, маркетинговых, сбытовых, производственных и логистических служб.

Если говорить конкретно, пользователям нужна точная, полная, подробная и своевременная информация.

Наконец, для получения эффективных прогнозов нужно выбрать верную процедуру прогнозирования, которая в свою очередь состоит из трех компонентов: техники прогнозирования, информационного обеспечения и систем управления.

Техника прогнозирования – тот математический или статистический аппарат, посредством которого исходные и количественные параметры преобразуются в прогнозные оценки. Но никакая техника не способна сама по себе справиться со всем многообразием задач, которые ставит перед прогнозированием современный бизнес. Сегодня все более очевидно, что точный и достоверный прогноз – продукт интеграции техники прогнозирования, современного информационного обеспечения и адекватного управления все процессом.

Система информационного обеспечения прогнозирования представляет собой механизм сбора, анализа данных, составления прогноза и передачи пользователям результатов прогнозирования. Система информационного обеспечения облегчает накопление и обработку данных и дает возможность учитывать такие внешние факторы, как стимулирование продаж, изменение цен, обновление ассортимента производимой продукции, характер конкуренции и общие экономические условия. Она должна быть в значительной степени автоматизирована, иметь отлаженный механизм работы.

В управлении процессом прогнозирования можно выделить организационные, процедурные, мотивационные и личностные аспекты, которые объединяют функцию прогнозирования с остальными функциональными областями в фирме. Организационные аспекты связаны с ролью и ответственностью отдельных служащих. Специфические вопросы здесь таковы:

1. кто отвечает за выработку прогноза?
2. как оценивают точность и эффективность прогноза?
3. как влияет эффективность прогноза на оценку работы и вознаграждение его составителей?

Процедурные аспекты связаны с личным пониманием сотрудниками значимости прогнозирования. При этом важно:

1. понимают ли составители и аналитики прогнозов, как из действия влияют на планирование и координацию логистики?
2. осознают ли прогнозисты возможности системы прогнозирования и насколько эффективно они эти возможности используют?
3. способны ли прогнозисты сознательно выбрать наиболее адекватную технику прогнозирования?

При определении политики управления процессом прогнозирования важно получить детальный ответ на каждый из этих вопросов. Если этого не сделать, обязанности прогнозистов и критерии оценки их работы окажутся размытыми, что приведет к безответственности. Например, если службы маркетинга, продаж, производства и логистики будут заниматься прогнозированием независимо друг от друга, не будет ни единого прогноза, ни ответственности за результат. Поскольку единый прогноз необходим, нужно точно определить обязанности каждой группы прогнозистов, и оценивать их работу по особым критериям, отчетливо сформулировать процедурные и организационные требования. Без этого даже самая совершенная техника прогнозирования и наилучшая система информационного обеспечения не дадут оптимальных результатов.

С помощью прогнозов компании устанавливают у себя общие количественные цели, служащие рабочим ориентиром для всей логистической системы. Эти цели определяют «что, где и когда» делать в сфере сбыта продукции. Важная задача состоит в том, чтобы собирать как можно больше информации, анализировать ее, и своевременно строить на ее основе прогнозы с желательной степенью точности.

Ниже приведены основные методы прогнозирования материальных потоков.

1. Метод наивного прогноза.

В этом случае прогнозируемый материальный поток принимается равным материальному потоку ближайшего временного периода. Если обозначить прогноз как, то получим:

(2.1)

2. Метод простого среднего.

Значение прогноза рассчитывается как среднее арифметическое материальных потоков за предшествующие периоды:

(2.2)

 

 

 

 где n – число значений материальных потоков, принятых для расчета;

 – материальный  поток за период .

3. Метод скользящего среднего.

Прогнозируемый материальный поток рассчитывается как среднее значение материальных потоков за несколько предыдущих периодов с учетом их значимости для прогноза.

Метод предполагает, что значения анализируемой величины в конце предшествующего периода имеют большое влияние на прогнозируемое значение и должны иметь большой вес, а сумма весов за прогнозируемый период должна быть равна единице. При таких условиях значение прогноза рассчитывается по методу скользящего среднего по формуле:

		(2.3)

 

где – оценка веса i-го значения материального потока.

Для определения оценок веса можно использовать метод экспертных оценок.

Ограничение дляимеет вид:

 

(2.4)

4. Метод регрессионного анализа.

Прогнозируемое значение материального потока рассчитывается как значение математической функции, наиболее точно описывающей изменение значений материального потока за несколько предыдущих периодов.

При этом способе прогнозирования используется метод наименьших квадратов, исходные положения которого приведены ниже.

Пусть имеется таблица данных:

Таблица 2.1

i	1	2	3	…	N
				…
				…

 

 

По характеру расположения точек (xi;yi) установлено, что они располагаются условно на прямой (рис. 2.1)

 

 

Рис. 2.1

 

Сущность метода наименьших квадратов состоит в том, что искомую прямую выбирают таким образом, чтобы сумма квадратов отклонений yi-yбыла наименьшей.

Таким образом, неизвестные параметры aи bнаходятся из условия, что сумма

или имела наименьшее значение. Поскольку , – постоянные числа, то указанная сумма есть функция двух параметров aи b:

(2.5)

 

Чтобы найти значения параметров a и b, воспользуемся необходимым условием экстремума функций двух переменных: найдем частные производные от пои , и приравняем их к нулю 

		(2.6)

 

или

(2.7)

 

или

(2.8)