С помощью прогнозирования можно с той или иной вероятностью сказать о будущем состоянии логистической системы в определенный момент времени или об альтернативных путях достижения этого состояния.
Среди основных факторов, которые могут влиять на результаты прогнозирования, выделяют следующие:
· уровень потребления в прошлом. Многие говорят: «То, что вы продавали в прошлом, - это хороший индикатор того, что вы будете продавать в будущем».
· тенденции, уменьшение или увеличение объема потребления в течение определенного периода времени. Это могут быть внутренние тенденции, т.е. только то, что можно четко увидеть по истории потребления в прошлом, либо внешние тенденции, которые обусловлены факторами, внешними по отношению к компании.
· коллаборативная информация, которая поступает в результате взаимодействия с отделом продаж, от клиентов. Она может поступать в форме отчетов по проводившимся в прошлом мероприятиям, например, промо-акциям.
· горизонт прогнозирования, т.е. на какой временной интервал делается прогноз.
Прогнозирование намечает параметры будущей деятельности на основании прошлых и текущих показателей, а также плановых нормативов. Но поскольку прогнозирование носит вероятностный характер, то для составления качественного прогноза, особенно для многономенклатурных запасов, часто используют распространенный в логистическом менеджменте метод АВС, основанный на законе Парето, (принципе 20/80), который означает, что 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата. Применение данного закона поможет определить приоритетные (доходные) номенклатурные позиции, которые нуждаются в более детальном прогнозировании. Суть метода АВС состоит в ранжировании анализируемых параметров по степени влияния на суммарный объем этих параметров на классы А, В и С, для которых затем устанавливают методы прогнозирования.
Метод ABC весьма быстро набирает популярность среди отечественных руководителей, причем не только в деле управления запасами. Его также используют для выбора поставщиков (перевозчиков), для оценки клиентов, для анализа дебиторской задолженности т.д. Чтобы было понятнее, рассмотрим как проводится этот анализ на примере: НУ ЦО «Тольяттиазот»
Первый шаг: Определить объекты анализа – имеется 5 номенклатурных позиций (категорий фильмов)
Второй шаг: Определить параметр, по которому будет проводиться анализ объектов – объем потребления в натуральном выражении за некоторый период. Таблица 9
Номенклатурная позиция |
Объём просмотров сеансов шт. |
Доля в суммарной стоимости % |
Боевик |
200 |
80,00% |
Ужасы |
130 |
10,00% |
Фантастика |
40 |
3,00% |
Комедия |
90 |
6,00% |
Детектив |
20 |
1,00% |
Итого: |
480 |
100% |
Третий шаг: Сортировка объектов анализа в порядке убывания значения параметра.
Четвертый шаг: Построение графика и определение групп А, В, С - для нашего примера мы принимаем А – 85%, В – 10%, С – 5%
Следует отметить, что жесткие границы в классификации не устанавливаются, все зависит от каждого конкретного предприятия. Однако рекомендуется использование определенных границ категорий А, В, и С: Таблица 10
категория |
% от общего количества номенклатурных позиций |
% от использования в стоимостном выражении |
А |
От 10%-20% |
От 75%-80% |
В |
От 20%-30% |
От 15%-20% |
С |
От 50%-70% |
От 5%-10% |
Для нашего примера: Таблица 11
Номенклатурная позиция |
Объём просмотров сеансов шт. |
Доля в суммарной стоимости % |
% нарастающим итогам |
Классификация |
Боевик |
200 |
80,00% |
80% |
А |
Ужасы |
130 |
10,00% |
90% |
А |
Фантастика |
40 |
3,00% |
93% |
В |
Комедия |
90 |
6,00% |
96% |
В |
Детектив |
20 |
1,00% |
100% |
С |
Рисунок 3 диаграмма
Таблица 12
Классификация |
Доля от суммарного объёма просмотра |
Объём просмотров сеансов шт. |
% от номенклатуры |
Количество номенклатурных позиций |
А |
85% |
330 |
20% |
2 |
В |
10% |
130 |
20% |
2 |
С |
5% |
20 |
10% |
1 |
итого |
480 |
5 |