Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Логистика. Совет дня!

Рассылка закрыта

При закрытии подписчики были переданы в рассылку "Logirus - эксклюзивно и профессионально о логистике в России" на которую и рекомендуем вам подписаться.

Вы можете найти рассылки сходной тематики в Каталоге рассылок.

←   Август 2012   →
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
Автор
Тримас

Статистика

385 подписчиков
0 за неделю
←   Все выпуски   →

Логистика. Совет дня! Самые распространённые ошибки при прогнозировании спроса


Использование одной модели для всего ассортимента/номенклатуры. На разработку сложной модели, на разработку и тестирование компанией часто бывают потрачены немалые ресурсы: время, деньги и т.п. Использование одной, даже очень сложной таковой модели, для всего ассортимента не позволяет добиться результата, на который рассчитывали. Причин тому несколько: ∙ Поток каждой товарной позиции имеет свои характеристики: o Сезонность, o Регулярность спроса. o Равномерность спроса o Объем спроса. o Риски в спросе. o Тенденции, o Жизненный цикл o И т.д. Поэтому, для каждой позиции рекомендуется использовать ту модель, которая, пусть хоть и опосредовано позволяет учитывать индивидуальные особенности потока. При этом параметры даже одной и той же модели, которая используется к нескольким позициям: артикулам / SKU будут отличаться. ∙ Любая модель даёт/ использует тот или иной тип усреднения данных. Поэтому необходимо подбирать именно тот тип усреднения, который соответствует потоку данной позиции: артикулу/ SKU. ∙ У каждой позиции своя цена ошибки завышения и занижения прогноза относительно фактического спроса. При этом в одной позиции они могут существенно отличаться. ∙ В сложную модель вводится большое количество факторов, которые в ней учитываются при формировании прогноза. Теоретически качество прогноза повышается. Да, но только в стабильных условиях. При воздействии мало-мальского фактора, не учтённого в модели качество прогноза падает катастрофически. Это связано с тем, что вводя большое количество факторов, учитываемых моделью, тем самым ограничивается и замедляется реакция модели на влияние неучтённых в модели факторов. Поэтому рекомендуем использовать именно сложные логические, а не сложные математические модели. Больше информации можно получить в ООО "Тримас Групп" www.logistware.com
В избранное