Как избежать "Качель" при ежемесячных заказах? : Реальные задачи по закупкам

fefe Здравствуйте.
Такой вопрос. Каждый месяц наша фирма делает прогноз и отправляет поставщику, для того что бы он заранее подготовил нужно количество товара. Наш товара, это компьютерные запчасти. Которые требуются в каждый месяц по разному. Вот тут и возникает проблема, к примеру последние месяцы спрос был ровный (100 100 100 100 100) при прогнозе мы естественно сказали что и дальше будет 100, а он возьми и вырасти и мы с учетом роста заказываем больше. А у поставщика нету. Он нам и говорит мол давайте ребята, делайте так что бы такого не было. Вот я и думаю как, можно снизить вероятность таких всплесков в заказах. Причем такие всплески и падения бывают частенько и из номенклатуры в 400 штук порядка 10-20 запчастей имеет такую тенденцию. Как быть? Кто с таким сталкивался?

VVY Добрый день!
1. А Вы в заказах рассчитываете страховой запас? Одна из методик тут.
2. Какие методики используете при очистке данных и прогнозировании?

fefe Здравствуйте.
1. Да страховой запас рассчитываю на 10 дней, цифру в 10 дней посчитал с помощью инвентора, это как раз то что соответствует реальности.
2. Прогноз строю по своему методу. Сначала беру среднюю за три месяца, потом за 6 месяцев и от этих чисел беру опять среднюю. Это дает мне возможность быть всегда ближе к реальности во время "скачка" спроса. Если он падает я рядом и если взлетает, я тоже рядом, колебания спроса проходит почти у всей номенклатуры.
3. Что вы имеете ввиду говоря об Очистке данных. У меня данные выгружаются из базы и лишнего там нет, там только реальные запросы от пользователей на товар. Есть и мишура но она удаляется в ручную.

VVY

VVY Добрый день!
1. А Вы в заказах рассчитываете страховой запас? Одна из методик тут.

fefe При прогнозе я беру чистый спрос. Во вложенном файле пример.
Наши скачки появляются от того, что:
1) Товар имеет огромный процент брака, который может проявить себя не сразу а на 3-4-5 месяц.
2) У товара заканчивается гарантийный период и он начинает тупо ломаться в конце гарантии.
3) Когда в один из месяцев (год назад) продали много ноутов, и они начали сыпаться и нам требуются запчасти. Но это единовременно и не стабильно, сложно предсказать когда начнутся ломаться ноуты которые были проданы год или пол-года назад, с другими сравнивать нельзя, у всех все по разному.

У нас товар идет 30-40 дней до нашего склада.
вот график заказов, поставок и спроса, Данные показаны для примера.
От таких скачков партнеры в шоке, они не знают сколько закупать что бы нам хватило и у них излишков не было. А мы как бы и не виноваты, но ситуацию менять надо. А я как три месяца назад начал этим заниматься и много не знаю, а те кто мне могут помочь на работе, знают уже меньше меня.

Coleg Добрый день.


Уважаемый "VVY" я не смог по вышей ссылке "тут" что-либо взять.
Можно ли дать другую ссылку или сбросить информацию на почтовый ящик.

VVY

fefe 1. Средняя ошибка 27,2%.
2.Как вы могли заметить из графика (см. выше), когда спрос, ровный и правильно с прогнозирован, то все хорошо. поставки покрывают спрос, заказы удовлетворяют спрос. Но как только спрос скачет неважно в + или - то пошли так называемые "качели". Реакция на изменения в спросе, происходят сразу, а по факту только через 30-40 дней.
3.Где можно почитать, то о чем вы говорите во втором пункте?