первая и последняя точки. Для работы с ними существуют другие формулы. Ниже представлены формулы для сглаживания всех значений статистики.
S0= (S-1+S0+S1) /3 — формула для сглаживания всех точек ряда, кроме первой и последней
S-1= (5*S-1+2*S0-S1) /6 — формула для сглаживания первой (крайней левой) точки ряда
S1= (-S-1+2*S0+5*S1) /6 — формула для сглаживания последней (крайней правой) точки ряда
S0; S-1; S1 — сглаженные значения объемов продаж, ед.
S-1; S0; S1 — значения объемов продаж до сглаживания, ед.
S0 — центральная точка интервала из 3-х; S-1 — точка левее центральной; S1 — точка правее центральной
Пример
Отдельно хочу обратить ваше внимание, на то, что округлять значения стоит на самом последнем этапе прогнозирования. Такой подход позволит уменьшить погрешность.
этом случае необходимо «сгладить» влияние случайного фактора, уменьшить его вклад в прогноз.
Для этого необходимо использовать метод трех или пяти точек. Для сильных сезонных колебаний хороший результат дает первый, а для рынков со слабо выраженной сезонностью — второй.
«Точка», «период» — это время между размещением заказа и получением товара на складе, Т. Для примера, мы договорились считать его равным одному месяцу.
Используя методы сглаживания по 3-м или по 5-и точкам, как правило, получают график с меньшим разбросом значений. Другими словами, пики и спады становятся меньше. График становится более плоским. Хотя бывают и исключения.
В случае сглаживания по 3-м точкам, мы выбираем интервал, равный 3 периодам (в нашем примере, 3-м месяцам). И последовательно, двигаясь слева направо, сглаживаем среднюю точку внутри него.
прежде чем начинать АВСD-анализ, распределите ваш ассортимент по однородным, сравнимым группам товаров
логично соотносить величину ошибки, с тем объемом продаж, на котором она была совершена.
принципиальное отличие регрессионного анализа от экстраполяции заключается в том, что он позволяет предсказать точку перегиба графика продаж
Для корректировки дефицита необходимо рассчитать среднюю скорость потребления (продаж, списания, расходования, реализация и т.д.) или средние ежедневные продажи. Обозначим эту величину q.
q= (кол-во продаж) /число рабочих дней, от начала интервала до дня, когда остаток (свободный!) стал равен 0.
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
прежде чем начинать АВСD-анализ, распределите ваш ассортимент по однородным, сравнимым группам товаров. И делайте АВСD-анализ по каждой отдельно.
Заказ размещается, исходя из условия пополнения запаса до максимального желательного уровня (стандартное условие для всех четырех моделей)
Ниже представлена последовательность расчетов этой модели:
Основная задача управления запасами — обеспечение непрерывности снабжения
