| ← Октябрь 2012 → | ||||||
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
|---|---|---|---|---|---|---|
|
8
|
9
|
10
|
12
|
13
|
14
|
|
|
15
|
16
|
17
|
18
|
19
|
20
|
21
|
|
22
|
23
|
24
|
25
|
26
|
27
|
28
|
|
29
|
30
|
31
|
||||
За последние 60 дней ни разу не выходила
Сайт рассылки:
http://logogrif.ru/
Открыта:
27-03-2012
Статистика
0 за неделю
Советы по логистике от журнала "Логистика и бизнес" Удовлетворение спроса остатками (продолжение)
|
Удовлетворение спроса остатками – как извлечь максимальную прибыль Валерий Разгуляев В этом выпуске мы рассчитаем историю спроса. После того, как вы получили верхнюю и нижнюю границы для очистки временного ряда продаж, остается только применить их обе для расчета временного ряда спроса по позиции на каждую дату:
Ci – спрос по позиции за i-тую дату [Единиц]; Ai – суммарные отгрузки из документов расхода за i-тую дату по позиции [Единиц]; M – критический максимум остатков по позиции, выше которого хранить на складе убыточно [Единиц]; Si – остатки по позиции на утро i-той даты без учета оплаченных резервов [Единиц]; m – критический минимум остатков, необходимых для осуществления продаж по позиции [Единиц]. Если оба граничных условия выполняются, то спрос равен суммарным продажам за эту дату. Если не выполняется хотя бы одно из условий, то есть остатков вместе с приходами на дату было не достаточно для осуществления продаж в этот день или вы осуществляли отгрузку по спецпоставке под заказ клиента, то мы считаем спрос за эту дату – неизвестным (NULL). Получим теперь числовой ряд спроса за день – мы будем брать все значения продаж меньше 7 единиц, когда свободные остатки на утро плюс продажи за день были больше 2 единиц (табл. 6).
Рассчитываем точки заказа Расчет точек заказа при заданных уровнях удовлетворения спроса остатками. Наконец-то можно считать среднее значение и неравномерность полученного спроса? А зачем? Это будет среднее значение и неравномерность дневного спроса, а мы-то заказываем на четыре дня. Да, есть формулы перевода одних значений в другие, но они действуют только для нормально распределенных случайных величин. Поэтому мы будем оценивать показатели спроса суммированного за столько дней, на сколько мы делаем анализ – например, за 4 дня. Но для этого нам придется убрать все пробелы, в числовом ряду спроса, когда мы не знали, каким он был (табл. 7).
Значения Ci сортируются по возрастанию даты, а индексы присваиваются по порядку без пропусков, после чего на основании этого ряда создается новый ряд суммированного спроса за L дней – {С0j}:
C0j – j-тая сумма спроса по позиции за количество дней, необходимое для ее производства и поставки [Единиц]; Ci – спрос по позиции за i-тую дату [Единиц]; L – время реакции, то есть срок от момента заказа позиции у поставщика и до момента, когда позиция поступает в свободную продажу [Дней]. Как бы страшно ни выглядели условия суммирования в этих формулах, на практике они означают лишь, что надо сложить L подряд идущих значений спроса за день, и сделать это с шагом в день ровно столько раз, сколько значений спроса имеется. Это нужно для того, чтобы впоследствии оценивать возможные изменения спроса за интересующий вас период и создавать страховые запасы адекватные именно их вероятностным характеристикам, не проверяя различных статистических гипотез (табл. 8).
|
| В избранное | ||
