[ОТВЕТИТЬ]
Опции темы
13.09.2012 01:29  
Goncharov
За советом хочу обратиться :)

Очень интересует сейчас прогнозирование спроса на Китай (импорт) и собственно, управление таким товаром. Зазор между заказом и поставкой в среднем пол года (иногда меньше, но особо интересует как раз такой долгосрочный период), потому как с производством связаны. Жизненный цикл товара встречается (и не мало) выше одного года, так что статистика, в какой-то мере, в помощь идёт. Проблема в том, что колебания конечно довольно высокие, даже в прогнозировании группы, не говоря уже о товарах (имеется в виду, ошибка прогноза по группам и колебания самого товара).

То есть, один вопрос - Практические советы по прогнозированию спроса, возможно, какой-то необычный алгоритм.
Второй вопрос - управление таким товаром, с учётом плеча доставки примерно 6 месяцев. Возможно, стоит выводить какой-то прогноз по Категории товара, а уж потом внутри этой категории просто разбивать спрос по товарам в зависимости от Доли его продаж по прошлым годам?
Поделитесь пожалуйста опытом в этом вопросе, у кого какой есть. Буду благодарен!
 
13.09.2012 06:45  
VVY
Цитата:
Сообщение от Goncharov
За советом хочу обратиться :)

Очень интересует сейчас прогнозирование спроса на Китай (импорт) и собственно, управление таким товаром. Зазор между заказом и поставкой в среднем пол года (иногда меньше, но особо интересует как раз такой долгосрочный период), потому как с производством связаны. Жизненный цикл товара встречается (и не мало) выше одного года, так что статистика, в какой-то мере, в помощь идёт. Проблема в том, что колебания конечно довольно высокие, даже в прогнозировании группы, не говоря уже о товарах (имеется в виду, ошибка прогноза по группам и колебания самого товара).

То есть, один вопрос - Практические советы по прогнозированию спроса, возможно, какой-то необычный алгоритм.
Второй вопрос - управление таким товаром, с учётом плеча доставки примерно 6 месяцев. Возможно, стоит выводить какой-то прогноз по Категории товара, а уж потом внутри этой категории просто разбивать спрос по товарам в зависимости от Доли его продаж по прошлым годам?
Поделитесь пожалуйста опытом в этом вопросе, у кого какой есть. Буду благодарен!
Игорь, добрый день!
1. Следует посмотреть DRP-модель Шрайбфедера, так как на таком большом сроке товар может закончится, а задним числом не сможешь продать уже пришедший товар. Что такое DRP можно почитать в книгах:
*Гаврилов Д.А. - Управление производством на базе стандарта MRP II. Принципы и практика.
*Рыбников А.И. - Система управления предприятием типа ERP.
2. Если срок жизни товара "маленький", то можно использовать прогноз категории с последующей декомпозицией по доли в продажах категории на позиции. Долю в этом случае нужно брать за "короткий" срок как можно ближе к дате заказа. Как можно оценить прогноз была тема, sf13 предлагает отличный метод моделирования.
3. Для округления до контейнера у Валеры Разгуляева есть методика.
 
13.09.2012 11:15  
Закупщик56538
Цитата:
Сообщение от Goncharov
За советом хочу обратиться :)


То есть, один вопрос - Практические советы по прогнозированию спроса, возможно, какой-то необычный алгоритм.
Второй вопрос - управление таким товаром, с учётом плеча доставки примерно 6 месяцев. Возможно, стоит выводить какой-то прогноз по Категории товара, а уж потом внутри этой категории просто разбивать спрос по товарам в зависимости от Доли его продаж по прошлым годам?
Поделитесь пожалуйста опытом в этом вопросе, у кого какой есть. Буду благодарен!
Добрый день.
Я работаю приблизительно в таких же условиях. плече поставки от 4 до 6 месяцев, колебания продаж в течение месяца в разрезе неделя день могут быть больше 1000%. ЖЦТ от года до 3 лет.
1. Делаю прогноз на год в количественном и денежном выражении (в разрезе месяца) обобщенный по всему ассортименту, с квартальной корректировкой.
2. По группам по каждой индивидуально и параллельно по доли от общего (на 6 месяцев) с ежемесячной корректировкой.
3. По каждой позиции в группе и параллельно по доли в группе(на 6 месяцев) с ежемесячной корректировкой.
Т.к у меня одна группа - один поставщик, делаю заказы по группе ежемесячно. Страховой запас держу на 14 дней.
 
13.09.2012 12:49  
Goncharov
Цитата:
Сообщение от Олег Н
Добрый день.
Я работаю приблизительно в таких же условиях. плече поставки от 4 до 6 месяцев, колебания продаж в течение месяца в разрезе неделя день могут быть больше 1000%. ЖЦТ от года до 3 лет.
1. Делаю прогноз на год в количественном и денежном выражении (в разрезе месяца) обобщенный по всему ассортименту, с квартальной корректировкой.
2. По группам по каждой индивидуально и параллельно по доли от общего (на 6 месяцев) с ежемесячной корректировкой.
3. По каждой позиции в группе и параллельно по доли в группе(на 6 месяцев) с ежемесячной корректировкой.
Т.к у меня одна группа - один поставщик, делаю заказы по группе ежемесячно. Страховой запас держу на 14 дней.
Проблема в том, что в моём случае, скорректировать заказ по большому счёту не получится. То есть, мы заказали, к примеру товара Сейчас, и в Марте он пришел в таком кол-ве, в котором мы его заказали.

Но вообще, спасибо. Я так понимаю, что с таким товаром всё идёт по пути "Прогнозирование >> Доли товара >> Работа с ассортиментом". В лучшем случае "Прогнозирование >> Доли товара >> Заказ по Доли, не выходя за рамки прогноза" или "почти не выходя".
 
20.09.2012 13:30  
Закупщик56538
Я имел в виду корректирование прогноза, а не заказа. Я тоже не могу менять заказ, т.к. производится все согласно заказа.
 
28.09.2012 14:49  
dim101
Олег Н

Может я что-то не так понял.
Плече поставки от 4 до 6 месяцев, заказ 1 раз в месяц.
А страховой запас всего 14 дней?
 
26.07.2013 18:03  
PavelF
Здравствуйте, коллеги.
Хочу обсудить методологию прогнозирования в моих условиях.

Дано:
* Оптовая компания в составе холдинга, импортирующая товары из Китая и ЕС. Товары (около 500-600 SKU сейчас) поставляется в сеть магазинов (почти 300 точек, органический рост продолжается) + оптовое направление, но оптовики свои прогнозы считают сами, их не рассматриваю.
* Есть статистика по годовым продажам (месяц, квартал, полугодие), можно добыть по конкретным магазинам.
* На предприятии внедрены SAP и OLAP, с помощью которых в принципе любая статистика добывается в любых разрезах.
* Магазины розницы развиваются неравномерно.
* На данный момент расчёт нового заказа строится так: берётся максимальное значение (=МАКС) в полугодовой статистике прошлых продаж, к нему применяется коэффициент логистического плеча. Основание подобного решения: это возможность не "пролететь" с ростом сети в будущие периоды.
* При этой системе при этом часто возникает дефицит товара: часто по различным причинам происходят задержки поставок. С этим уже боремся, но пока ситуация именно такова.

Дополнительная вводная:
* Логистическое плечо сейчас: около 18 недель (4,5 месяцев) с момента размещения заказа и оплаты до попадания товара на полку. Соответственно расчёт по закупке нужно делать на 4,5 месяца вперёд, возможность дозаказа в случае внезапного высокого уровня потребления существует, но она дорогая.
* Статистика продаж больше похожа на "пилу": часто встречаются резкие падения (чаще всего дефицит, аномальный рост продаж также встречается, но реже).
* Товары в основном с долгим жизненным циклом, длительного хранения, примерно треть ассортимента приходится на сезонные товары, ещё около 10% - товары ежедневного спроса.

Что я хочу сделать:
1.
А) С помощью имеющихся инструментов сгладить нелогичные (чьи показатели больше/меньше на 150-200% среднемесячного, более не повторяющихся в течение следующих периодов) росты и провалы в графиках, заменив их на значение на среднемесячное потребление при анализе.
Б) Высчитать для товаров с помощью инвентора прогнозируемое значение будущего потребления на основе статистических данных.
В) Взять несколько базовых магазинов сети, вычислить тренд, связанный с позициями, применить этот тренд к прогнозируемой величине.

Хочу услышать критику/предложения, относительно своих действий. Сразу скажу, что библиотеку прочитал внимательно, каждый документ оттуда, также как сайт уважаемого Валерия.

Заранее спасибо.
 
30.07.2013 06:02  
VVY
Цитата:
Сообщение от PavelF
Здравствуйте, коллеги.
Хочу обсудить методологию прогнозирования в моих условиях.

Дано:
* Оптовая компания в составе холдинга, импортирующая товары из Китая и ЕС. Товары (около 500-600 SKU сейчас) поставляется в сеть магазинов (почти 300 точек, органический рост продолжается) + оптовое направление, но оптовики свои прогнозы считают сами, их не рассматриваю.
* Есть статистика по годовым продажам (месяц, квартал, полугодие), можно добыть по конкретным магазинам.
* На предприятии внедрены SAP и OLAP, с помощью которых в принципе любая статистика добывается в любых разрезах.
* Магазины розницы развиваются неравномерно.
* На данный момент расчёт нового заказа строится так: берётся максимальное значение (=МАКС) в полугодовой статистике прошлых продаж, к нему применяется коэффициент логистического плеча. Основание подобного решения: это возможность не "пролететь" с ростом сети в будущие периоды.
* При этой системе при этом часто возникает дефицит товара: часто по различным причинам происходят задержки поставок. С этим уже боремся, но пока ситуация именно такова.

Дополнительная вводная:
* Логистическое плечо сейчас: около 18 недель (4,5 месяцев) с момента размещения заказа и оплаты до попадания товара на полку. Соответственно расчёт по закупке нужно делать на 4,5 месяца вперёд, возможность дозаказа в случае внезапного высокого уровня потребления существует, но она дорогая.
* Статистика продаж больше похожа на "пилу": часто встречаются резкие падения (чаще всего дефицит, аномальный рост продаж также встречается, но реже).
* Товары в основном с долгим жизненным циклом, длительного хранения, примерно треть ассортимента приходится на сезонные товары, ещё около 10% - товары ежедневного спроса.

Что я хочу сделать:
1.
А) С помощью имеющихся инструментов сгладить нелогичные (чьи показатели больше/меньше на 150-200% среднемесячного, более не повторяющихся в течение следующих периодов) росты и провалы в графиках, заменив их на значение на среднемесячное потребление при анализе.
Б) Высчитать для товаров с помощью инвентора прогнозируемое значение будущего потребления на основе статистических данных.
В) Взять несколько базовых магазинов сети, вычислить тренд, связанный с позициями, применить этот тренд к прогнозируемой величине.

Хочу услышать критику/предложения, относительно своих действий. Сразу скажу, что библиотеку прочитал внимательно, каждый документ оттуда, также как сайт уважаемого Валерия.

Заранее спасибо.
Добрый день.
Есть похожая тема "Работа с товаром из Китая. Прогнозирование - управление". В Вашем случае нужно будет учитывать еще нюансы выкладки.
 
30.07.2013 11:11  
PavelF
Ох, Вадим, спасибо.

Если есть возможность у администрации - перенесите моё сообщение в профильную тему, по прежнему остаются вопросы "по сути", а разводить оффтоп здесь не хочется.
 
 
Опции темы



Часовой пояс GMT +3, время: 04:57.

Все в прочитанное - Календарь - RSS - - Карта - Вверх 👫 Яндекс.Метрика
Форум сделан на основе vBulletin®
Copyright ©2000 - 2016, Jelsoft Enterprises Ltd. Перевод: zCarot и OlegON
В случае заимствования информации гипертекстовая индексируемая ссылка на Форум обязательна.