Прогнозирование сбыта как основная часть плана продаж
7
Указанные трудности хотя и являются весьма существенными, однако не исключают эффективного прогнозирования того или иного экономического показателя. Вопрос очевидно должен ставиться о выборе наиболее эффективного для конкретной задачи метода прогнозирования.
Использование методов нечёткой логики для прогнозирования продаж. Большинство из рассмотренных выше методов прогнозирования основано на наблюдении прогнозируемого показателя в предыдущие периоды времени. Иногда при этом рассматривается ещё один или два сопутствующих фактора, влияющих на поведение данного показателя. В то же время мы понимаем как много всевозможных внешних и внутренних для предприятия факторов могут повлиять на поведение рассматриваемого показателя. Таких факторов может быть несколько десятков. Причём в одних условиях существенными могут быть одни факторы, при изменении условий другие. Построение аналитической зависимости прогнозируемого показателя y от вектора факторов, характеризующих состояние объекта и внешней среды x чаще всего не представляется возможным.
Перспективным в этом плане является подход, использующий алгоритмы нечеткой логики. Данный метод позволяет создавать эффективные модели сложных объектов. К его достоинствам можно отнести универсальность (согласно теореме FAT (Fuzzy Approximation Theorem), доказанной Б. Коско в 1993 г., любая математическая система может быть аппроксимирована системой, основанной на нечеткой логике), использование языка, близкого к естественному для описания условия и метода решении задачи, что позволяет применять метод для объектов, значения переменных которых представлены не в количественных шкалах, а также данный подход позволяет легко учесть имеющуюся априорную информацию. Еще лучшее качество решения отмеченной задачи идентификации удается получить при использовании адаптивных нечетких алгоритмов, использующих имеющиеся экспериментальные данные, позволяющие создавать модель, основанную на принципах нечеткого вывода, выявляя закономерности в данных и обобщая их.
Основой данного подхода составляет теория нечетких множеств, которая оперирует нечетким представлением нечетких понятий. Теоретико-множественный подход позволяет кроме чётких статистических данных и отчётов учитывать социально-психологические и экономические переменные рынка. Работа с такой прогнозирующей системой состоит из двух этапов: этапа обучения и этапа собственно прогнозирования. На этапе обучения на основе предыдущих наблюдений осуществляется настройка системы нечёткой логики. Система нечёткого логического вывода способна обучаться в процессе её эксплуатации. По сути, такая система является интеллектуальной информационной системой, обладающей элементами прогнозирования.
Расчетная часть
Задача. Предприятие выпускает два вида продукции А и Б. Производство периодическое. Режим работы предприятия: в 2 смены по 8 часов с двумя выходными днями: субботой и воскресеньем. Необходимо составить план производства продукции при заданном расходе сырья. Исходная информация представлена в таблицах.
Технико-экономическая характеристика предприятия
| Показатели | А | Б |
| Количество ведущего оборудования, шт. | 12 | 16 |
| Производительность единицы оборудования, кг/ч | 5 | 7 |
| Коэффициент полезного времени | 0,8 | 0,75 |
| Норма обслуживания, ап./чел | 3 | 4 |
| Коэффициент использования мощности в базовом периоде | 0,68 | 0,88 |
| Расход сырья на 1 тонну продукции, т | 7 | 3 |
| Ограниченный расход сырья для составления плана производства, т | 1578 | |
Исходная информация к расчету себестоимости продукции
| Показатели | А | Б | ||
| 1 . Сырье и основные материалы, тыс. руб | 1000 | 1150 | ||
| 2. Вспомогательные материалы (в % от п.1) | 5 | 6 | ||
| 3. Энергозатраты (в % от п.1) | 7 | 6 | ||
| 4. Расходы на топливо(в % от п.1) | 2,4 | 2,3 | ||
| 5. Расходы на оплату труда основных рабочих | 5523,6 | 5753,75 | ||
| 5.1. Величина прожиточного минимума для трудоспособного населения по Ивановской области, руб. | 4603,0 | |||
| 5.2. Надбавка на заработную плату, в % | 20 | 25 | ||
| 6. Отчисления на социальные нужды (в% от п.(5.1+5.2)) | 26 | 26 | ||
| 7. Общепроизводственные расходы( в % от п.5) | 180 | 178 | ||
| в т.ч. постоянные расходы, % | 60 | 60 | ||
| 8. Общехозяйственные расходы (в % от п.5) | 200 | 201 | ||
| в т.ч. условно-постоянные расходы, % | 100 | 100 | ||
| 9. Производственная себестоимость (п.1+п.2+п.3+п.4+п.5+п.6+п.7+п.8) | ||||
| 10. Коммерческие расходы (в % от производственной себестоимости) | 1 | 1,5 | ||
| 11 .Полная себестоимость (п.9+п.10) | ||||
Скачать реферат