Курс «Логистика» охватывает все элементы управления материальными и сопутствующими им информационными и финансовыми потоками в цепях поставок. Цепь поставок – это обширная сеть, охватывающая все стадии процесса преобразования природных ресурсов в готовую продукцию, которую получает конечный потребитель. Чтобы создать и доставить клиенту тот продукт, который имеет для него ценность, необходимо уметь управлять цепями поставок: формировать их конфигурацию, осуществлять планирование материальных потоков и производственных мощностей, контролировать ход исполнения планов. В ходе изучения курса слушатель познакомится с тем, как построить качественные процессы планирования дистрибуции, производства и закупок. Системное понимание логистики поможет слушателям сформировать конкурентоспособную инфраструктуру бизнеса и разобраться, как эффективно сбалансировать спрос на продукцию и возможности предприятия. Эффективное управление цепями поставок во многом зависит от умения формировать и поддерживать взаимоотношения с контрагентами, а также применять современные информационные технологии. В курсе рассмотрены основные функции, цели и методы в логистике. Слушатели изучат понятия и основные принципы организации материальных потоков, управления закупками и запасами в цепях поставок, методы управления и организации транспортной, складской и распределительной логистики, оценки эффективности логистики, выбора и внедрения информационных систем. В курсе «Логистика» рассматриваются темы, объединенные в четыре блока: 1. Основные понятия и виды логистики. 2. Функциональный комплекс логистики (закупка, транспортировка, производство, складирование, распределение, запасы). 3. Планирование логистики и оценка эффективности. 4. Информационное обеспечение логистики. Курс включает в себя лекции, видеоролики, примеры решения задач и кейсов, практические задания, тесты, контрольные материалы для самостоятельной подготовки.
4. Процесс прогнозирования спроса
Loading...
Из курса от партнера Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University
Логистика
10 оценки
Из урока
Управление спросом
Данный раздел состоит из четырех лекций. Он посвящен управлению спросом. Рассмотрены основные принципы и методы прогнозирования спроса.
Познакомьтесь с преподавателями
Дуболазов Виктор АндреевичДоктор экономических наук.
Профессор Высшей школы управления и бизнеса Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого.
[МУЗЫКА] [МУЗЫКА]
[ЗВУК] [ЗВУК]
Последним моментом данной темы, точнее,
данной недели, который мы будем обсуждать, является процесс прогнозирования спроса.
То есть можно сказать, что важно не только то, какими методами мы прогнозируем спрос,
но и то, как мы собираем исходные данные, кто участвует в процессе прогнозирования
спроса, и как это все оформляется организационно.
В первую очередь надо немножечко сказать о подготовке исходных данных.
Процесс прогнозирования спроса предъявляет довольно существенные требования к составу
и качеству данных,
которые собирает организация для поддержки прогнозирования спроса.
Есть несколько основных постулатов, которые существенно отметить.
Во-первых, довольно критично, особенно для некоторых бизнесов,
собирать данные о заявках клиентов.
Иногда это бывает непросто организовать, чтобы те люди,
которые занимаются работой с заказчиками, фиксировали все заявки клиентов,
которые мы получаем по различным каналам коммуникации.
Однако же именно заявки являются источником спроса.
То есть момент времени и объем запроса,
которые мы видим в заявке — и есть настоящий спрос.
В заказы попадают не все заявки, а уж в отгрузки попадают точно не все заявки,
поэтому фиксация заявок критична.
Второй очень важный момент, который мы имеем здесь — это то,
чтобы прогноз спроса помогал нам решать задачу ресурсного планирования.
Соответственно, прогноз спроса должен быть в таких терминах,
на такие плановые периоды, чтобы это позволяло нам решать задачи планирования
производства, планирования транспортной логистики,
планирования закупок основных материалов и т.д.
и т.д. Третий момент, крайне важный,
особенно для некоторых отраслей — это запись данных об обстоятельствах,
относящихся к собираемым данным о спросе, то есть о том,
какие факторы могли повлиять на данную величину спроса, о том, какие промо-акции
сопровождали желание заказчика получить соответствующий продукт,
как выглядела картина изменения цен в соответствующем плановом периоде,
какая рекламная активность была характерна для конкурентов и некоторые другие.
Это позволит нам в дальнейшем совершенствовать модель прогнозирования
спроса и приблизиться к использованию методов прогнозирования,
основанных на причинно-следственных связях.
Еще один важный момент — это то, что мы дифференцируем данные о
спросе в разрезе различных групп и категорий клиентов.
Ибо клиенты бывают самого разнообразного толка, они группируются в определенные
кластеры, и в рамках кластера клиенты ведут себя довольно схожим образом.
Часто это сопровождается группировкой клиентов по каналам сбыта.
Одно дело, когда мы имеем дело с клиентом,
оперирующим крупными объемами и перепродающим нашу продукцию в сети,
и другое дело — когда мы имеем дело с крупным промышленным потребителем.
В этом случае характер спроса будет иметь различные профили.
Следующий момент, который имеет смысл обсудить — это то, как мы, собственно
говоря, выбираем номенклатурную позицию, и как мы выбираем плановый период.
С одной стороны, плановый период должен быть синхронен с тем плановым периодом,
который мы используем для планирования производства и закупок.
В самом деле, если мы имеем прогноз спроса,
но не можем конвертировать его в ресурсную потребность,
часть функций, которые мы в него закладываем, не выполняется.
Ну и наконец, когда мы говорим о номенклатурной позиции прогнозирования
спроса или о товарной группе прогнозирования спроса,
это должно нам позволять понимать нашу логистическую составляющую,
то есть производственную и закупочную.
Релевантные обстоятельства помогают нам соответствующим образом
совершенствовать качество прогноза и приблизиться к более высокому качеству
моделей и приблизиться к более высокому качеству прогноза,
который мы получим в итоге нашей деятельности по прогнозированию.
Ну и наконец, дифференциация по каналам означает,
что мы группируем клиентов по разным категориям, и эти категории помогают нам
их сортировать и под каждую категорию выбирать свой метод прогнозирования,
свой подход и отдельно оценивать качество нашего прогноза.
Следующий момент, который здесь важен — это то,
как организационно построен процесс планирования спроса.
Обычно выделяют в любом бизнес-процессе три роли.
Это тот, кто является заказчиком этого процесса, иначе говоря,
потребитель результата этого процесса, тот, кто заинтересован в его качестве.
Это координатор процесса, или еще говорят менеджер — это тот человек,
который отвечает за то, чтобы процесс протекал соответствующим образом.
И участники этого процесса, то есть люди, вносящие вклад в то,
чтобы этот процесс работал и был качественным.
Те, которые предоставляют данные, выполняют расчеты,
обсуждают те или иные моменты и т.д.
и т.д.
И в каждом предприятии есть группа людей,
которые так или иначе вовлечены в процесс планирования спроса.
Она может быть короче, то есть, извините, меньше.
Она может быть больше, это зависит от того, насколько масштабна деятельность
компании, насколько разнообразны функции, которые сотрудники компании выполняют.
В целом, если глядеть на процесс планирования спроса,
мы можем говорить о том, что есть несколько этапов.
Этап первый называется создание статистического прогноза.
Он базируется на том, что на основании прошлого опыта и дополнительных решений мы
выбираем ту или иную модель прогнозирования спроса: статистическую,
экспертную и эксплуатируем ее.
То есть наша задача — собрать, обработать и подготовить к прогнозированию спроса
необходимые исходные данные, например, очистить их от аномальных значений,
содержательно трактуя аномалию и принимая решение о том,
является ли эта конкретная величина заявки характерной, или мы вынуждены от нее
отказаться и отбросить ее, заполняя пустующие значения, если
они случайно появились в нашей статистике, группируя данные в нужном разрезе и т.д.
и т.д. То есть есть большая работа по подготовке
исходных данных, критически важная для качества прогноза.
После того, как эта работа сделана, применена та или иная модель
или модели прогнозирования, мы получаем тот самый статистический прогноз.
После этого статистический прогноз попадает на рассмотрение
дополнительное с привлечением экспертного мнения.
Иначе говоря, здесь мы можем иметь ситуацию,
когда статистический прогноз дополняется экспертной оценкой,
и эксперты корректируют прогноз вместо того, чтобы создавать его с нуля.
При этом обычно учитывать те обстоятельства, которые трудно
формализуемы, или по которым не накопилась достаточная статистика.
Это дает нам возможность учесть опыт и экспертизу людей в
создании так называемого менеджерского прогноза, то есть прогноза,
за который люди, создающие его, готовы нести ответственность.
После того, как этот прогноз создан, подготавливается необходимое совещание,
сопровождаемое иллюстрацией результатов работы по прогнозированию спроса,
проведение обсуждения тех результатов,
которые получены статистически и учетом дополнительных обстоятельств,
и после этого команда прогнозирования спроса выносит мнение о том, что да,
это тот прогноз, который в настоящее время представляется наилучшим,
и мы готовы его защищать и работать на основании этого прогноза.
В целом можно сказать, что эффективный процесс прогнозирования дает
больший вклад в результат, чем любой сколь угодно совершенный,
но отдельно взятый метод прогнозирования спроса.
Резюмируя, можно сказать, что есть факторы прогнозирования, опирающиеся
на квалификацию и мотивацию людей, процессы и инструментарий прогнозирования,
который мы применяем в ходе этого процесса.
[БЕЗ_ЗВУКА]
Ознакомьтесь с нашим каталогом
Присоединяйтесь бесплатно и получайте персонализированные рекомендации, обновления и предложения.
Coursera делает лучшее в мире образование доступным каждому, предлагая онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций.
© Coursera Inc., 2019 Все права защищены.
