Допустим, в январе было продано продукции на 100 единиц, в феврале — на 123 единицы, в марте — на 117. Теперь попробуем составить прогноз на апрель.
Для этого найдем среднее арифметическое продаж за прошедшие три месяца: (100+123+117) /3. Получается приблизительно 113,33. Округляем эту цифру до 114, с некоторым избытком. Ну что ж, на апрель мы планируем продажу товара на 114 единиц, а продали (с учетом корректировок), предположим, на 128. Это нормальная погрешность расчетов, ничего страшного.
Прогнозируя продажи на следующий месяц, мы вновь выберем три последних периода. (Мы как бы скользим с течением времени.) Теперь рассчитаем по той же формуле: (123+117+128) /3 =
=368/3 = 123.
Возможна ли ситуация, когда товара хватило на две недели? А остаток месяца склад был пустой. К сожалению, не только возможна, но и часто случается в жизни. Огромный риск такой статистики состоит в том, что формально подходя к ней, вы спрогнозируете дефицит и на будущие периоды. И будете глумиться над клиентами до тех пор, пока они у вас будут. Поверьте при нынешнем уровне конкуренции — это совсем недолгий период. Конкуренты их быстро утащат.
Значит, если дефицита на складе не было (то есть свободный, не зарезервированный остаток был больше нуля все время до следующей поставки), тогда на этих данных может основываться прогноз. А вот если был, то необходимо их корректировать.
Понятно, что в жизни ничего не бывает без задержек и опозданий. И эти ситуации логистика учитывает. Но если время исполнения заказа у вас то год, то неделя, и если вы не знаете от чего это зависит, то не ждите чудес. Логистика — это не ясновидение. Она хорошо умеет снижать риски, но не предсказывать будущее.
первое правило менеджмента гласит, что не бывает безрисковых и беззатратных решений. Наша с вами задача, сделать эти риски и затраты оптимальными, а значит, приемлемыми.
Давайте очертим границы возможного в управлении запасами:
— время исполнения заказа колеблется в ожидаемом и приемлемом диапазоне;
— спрос колеблется в ожидаемом диапазоне;
— цены колеблются в ожидаемом диапазоне.
Каждый покупает «самое». Например, самый дешевый, самый дорогой (для премиальных товаров или услуг), самый надежный, самый экономичный, самый свежий, с самой быстрой доставкой и т. д. и т. п. Понятно, что я сейчас сознательно упрощаю ситуацию. На практике, критериев всегда множество. Потребитель будет выбирать самый дешевый из низкокалорийных продуктов. Или самый дешевый из самых надежных и быстро доставляемых продуктов
Что же делать? Ответ прост и не прост одновременно. Главный критерий очевиден — для вашего бизнеса жизненно важно взглянуть на свой ассортимент глазами покупателя. Никто не покупает артикул АВ-76/54, «хороший товар» или «оптимальное соотношение цена/качество». (За это словосочетание стоит штрафовать маркетологов и продавцов. Оно предельно неконкретно. На самом деле, клиент может купить самый дешевый продукт из соответствующих его представлениям о качестве. Либо самый качественный, из доступных ему по цене
Точка», «период» — это время между размещением заказа и получением товара на складе
Однако часто возникают скачки или спады продаж, причины которых не ясны. А значит, мы не знаем, продолжится ли эта ситуация (стает ли она трендом, тенденцией) или нет. Закладывать нам этот рост или спад на будущее? Ответа нет
Допустим, q=100/10=10 ед./дн.
Экстраполируя, то есть, полагая, что скорость потребления будет постоянной, а до конца месяца осталось 12 рабочих дней, мы получаем:
12 р.д.*10 ед./дн.=120 ед.
Таким образом, 100 единиц (реально проданных) +120 ед. (экстраполированных) =220 ед./месяц
формула Вилсона (Уилсона, Вильсона, Wilson, R. H.), она же формула Харрисона (Harris, F. W.)