Методы прогнозирования

Например, логистический процесс на оптовом  продовольственном рынке, торгующем  мясом, рыбой, овощами, фруктами и бакалеей, будет существенно отличаться от логистического процесса на картофелехранилище, которое работает с одним наименованием  груза.

По количественному признаку материальные потоки делят на массовые, крупные, мелкие и средние.

Массовым считается поток, возникающий в процессе транспортировки грузов не единичным транспортным средством, а их группой, например, железнодорожный состав или несколько десятков вагонов, колонна автомашин, караван судов.

Крупные потоки – несколько вагонов, автомашин.

Мелкие потоки образуют количества грузов, не позволяющие полностью использовать грузоподъёмность транспортного средства и требующие при перевозке совмещения с другими, попутными грузами.

Средние потоки занимают промежуточное положение между крупными и мелкими. К ним относят потоки, которые образуют грузы, поступающие одиночными вагонами или автомобилями.

По удельному весу образующих поток грузов материальные потоки делят на тяжеловесные и легковесные.

Тяжеловесные  потоки обеспечивают полное использование грузоподъёмности транспортных средств, требуют для хранения меньшего складского объёма. Тяжеловесные потоки образуют грузы, у которых масса одного места превышает 1 тонну (водным транспортом) и 0,5 тонн (железнодорожным транспортом).

Легковесные потоки представлены грузами, не позволяющими полностью использовать грузоподъёмность транспорта. Одна  тонна груза легковесного потока занимает объём более 2 м . Например, табачные изделия в процессе транспортировки образуют легковесные потоки.

По степени совместимости образующих поток грузов материальные потоки делят на совместимые и несовместимые. Этот признак учитывается в основном при транспортировке, хранении и грузопереработке продовольственных товаров.

По консистенции грузов материальные потоки делят на потоки насыпных, навалочных, тарно-штучных и наливных грузов.

Насыпные  грузы перевозят без тары. Их главное свойство – сыпучесть. Могут перевозиться в специализированных транспортных средствах: вагонах бункерного типа, открытых вагонов, на платформах, в контейнерах, в автомашинах.

Навалочные  грузы(соль,уголь,руда,песок), как правило, минерального происхождения. Перевозятся без тары, некоторые могут смерзаться, слёживаться, спекаться. Так же как и предыдущая группа, обладают сыпучестью.

Тарно-штучные грузы имеют самые различные физико-химические свойства, удельный вес, объём. Это могут быть грузы в контейнерах, ящиках, мешках.

Наливные  грузы – грузы, перевозимые наливом в цистернах и наливных судах.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.Прогнозирование  материального  потока

Основная  задача логиста состоит в том,чтобы  обеспечить оптимальное функционирование логистической инфраструктуры. Реализация этой задачи требует, в первую очередь, умения планировать материальные потоки, а прогнозирование потребности  в материальных ресурсах является наиболее сложным этапом её решения.

Прогноз - предсказание стоимостного объема или  количества единиц продукта, которые  с известной вероятностью будут  произведены, отгружены или проданы. Прогнозировать можно в натуральных  или денежных единицах измерения, а  объектом прогноза может быть конкретный продукт или потребитель. Типичным примером логистического прогноза является прогноз отправок какого – либо груза из распределительного центра на неделю или месяц.

Для эффективного планирования и координации производственных процессов нужны точные прогнозы. Задача прогнозирования – предсказать  пространственные (где), ассортиментные (сколько и чего) и временные (когда) параметры спроса для планирования на их основе логистической деятельности.

Планирование  и координация логистических  операций требуют точной оценки будущего спроса на определенные продукты на конкретных рынках сбыта. Хотя прогнозирование  не является точной наукой, но все большее  число предприятий внедряет у  себя интегрированный процесс прогнозирования, который строится на использовании  многообразных источников информации, математических и статических методов, систем поддержки управленческих решений, а также на работе квалифицированных  специалистов.

В таблице 2.1 заданы размеры материальных потоков  в соответствующие временные  периоды.

 

 

Таблица 2.1

Измерение материального потока по годам

Годы,t	2005	2006	2007	2008	2009
Мат.поток N(t),тыс. т/год	53,7	64	77,7	80	83,6

 

Составим  прогноз размера материального  потока в 2010 году посредством основных методов прогнозирования.

2.1. Метод наивного прогноза.

В этом случае прогнозируемый материальный поток  принимается равным материальному  потоку ближайшего временного периода. Если обозначать прогноз как N_(t+1)=N_(t),то получим:

N_(t+1)=N_(t)                                                                  (2.1)

Значение  прогноза на N_(t+1) год составит:

N₍₅₊₁₎=N₍₅₎=83,6 ( тыс. т/год)

 

2.2. Метод простого среднего.

Значение  прогноза рассчитывается как среднее  арифметическое материальных потоков  за предшествующие периоды:

 N_(t+1)=                                       (2.2)

где n – число значений материальных потоков, принятых для расчета;

N_{( )} – материальный поток за период .

          Для исходных данных, приведенных  в таблице 2.1, получим:

N₍₅₊₁₎=(53,7+64+77,7+80+83,6)∕5=71,8(тыс. т/год)

 

2.3. Метод скользящего среднего.

Прогнозируемый  материальный поток рассчитывается как среднее значение материальных потоков за несколько предыдущих периодов с учетом их значимости для  прогноза.

Метод предполагает, что значения анализируемой величины в конце предшествующего периода  имеют большое влияние на прогнозируемое значение и должны иметь больший  вес, а сумма весов за прогнозируемый

период должна быть равна единице. При таких  условиях значения прогноза рассчитывается по методу скользящего среднего по формуле:

N_(t+1)=                                                   (2.3)

где  - оценка веса i-го значения материального потока.

Для определения  оценок веса имеет вид:

=1                                                        (2.4)

Эксперты  присвоили следующие оценки весов:  =0,05 ; =0,15; =0,2; = 0,25; =0,35

Расчет  значения прогноза выполнен по формуле (2.3) при ограничении (2.4):

       N₍₅₊₁₎=53,7×0,05+64×0,15+77,7×0,2+80×0,25+83,6×0,35=77,085(тыс. т/год)

 

2.4. Метод регрессивного анализа.

Прогнозируемое  значение материального потока рассчитывается как значение математической функции, наиболее точно описывающей изменение  значений материального потока за несколько  предыдущих периодов.

В общем  виде уравнение искомой функции  может быть записано следующим образом:

N_(t)=F_(t)±δ                                                   (2.5)

где F_(t)- значение функции в t-й год;

δ- погрешность, показывающая величину отклонения теоретических значений от экспериментальных.

Функция может иметь любой вид: прямая, парабола и т.д. Выбор функции, наиболее точно описывающей  заданные изменения  материального потока, осуществляются на основании минимизации значения погрешности δ, которое рассчитывается по формуле:

δ =                                             (2.6)

где N_t – значение материального потока в t-й год (фактическое);

n – число наблюдений;

p – число параметров в уравнении тренда (число неизвестных).        Для анализа принимаем две функции: линейную и полином 2-го порядка:

f(t)= a+bt                                                   (2.7)

f₁(t)= a+bt+ct²                                             (2.8)

где a – начальный уровень тренда;

b – средний абсолютный прирост в единицу времени, константа линейного тренда;

c- квадратичный параметр равный половине ускорения, константа параболического тренда.

Значение  коэффициента a, b, c определены с помощью метода наименьших квадратов.

Продифференцируем каждое уравнение и составим систему  нормальных уравнений:

• для линейного тренда:

                                     (2.9)

• для параболического тренда:

                           (2.10)

 

Для упрощения  расчетов используем метод отсчета  времени от условного начала. Обозначим  в ряду изменения значений времени (t) таким образом, чтобы стала равна нулю.

Представим  метод расчета и его результаты в виде таблицы:

Таблица 2.2

Расчет  параметров тренда

№	i	ti2	ti3	ti4	N(ti )	N(ti ) *  ti	N(ti ) *ti2	f(ti)	(f(ti)-N(ti ))2	f1(t)	(f1(t)-N(ti ) )2
1	-2	4	-8	16	53,7	-107,4	214,8	56,64	8,64	55,6	3,61
2	-1	1	-1	1	64	-64	-64	64,22	0,04	64,1	0,01
3	0	0	0	0	77,7	0	0	71,8	34,81	72,84	23,61
4	1	1	1	1	80	80	80	79,38	0,38	79,6	0,25
5	2	4	8	16	83,6	167,2	334,4	86,96	11,2	86,86	11,28
∑	0	10	0	34	359	75,8	693,2	359	55,07	359	38,76

 

 

Перепишем уравнение с учетом =0 и =0:

• для линейного тренда:

                                                        (2.11)

 

• для параболического тренда:

                                           (2.12)

 

 Отсюда:

• для линейного тренда:

a=                                                               (2.13)

b=                                                          (2.14)

a= ∕n= 71,8

b= ∕ t_i² =7,58               

Получем: a=71,8; b=7,58

• для параболического тренда:

b=                                                                     (2.15)

Значения  a и c найдем, решив систему уравнений:

Получим: 

           

          b=4,14

c=0,42

a=47,212

Рассмотренные значения f(t_i) и f₁(t_i) при t_i= , и суммы квадратов разностей теоретических и практических значений приведены в табл. 2.2    

Для линейного  тренда:

δ=_^=4,549

 

 

Для параболического  тренда:

δ=2,236

 

Так как  4,549<2,236 то линейный тренд является более предпочтительной функцией, т.е. F(_t)=f(_t). В этом случае прогноз искомого параметра целесообразно определять по формуле линейного тренда, т.е.

F(3)= 47,212+4,14*3+0,42*3=60,892 (тыс.т./год)

Графики N_t и F_t приведены на рис.2.1.

Рис.2.1. Графики  функций N_t и F_t

 

 

Итак, планируемый  размер материального потока в 2010 году, определенный методом регрессивного анализа составляет 60,892 тыс. тонн/год.

 

 

 

 

 

 

3.Определение оптимального размера  партии поставки.

Запасы  играют как положительную, так и  отрицательную роль в деятельности логистической системы. Положительная  роль заключается в том, что они  обеспечивают непрерывность  процессов  производства и сбыта продукции, являясь своеобразным буфером, сглаживающим непредвиденные колебания спроса, нарушение сроков поставки ресурсов, повышают надежность логистического менеджмента.

Негативной  стороной создания запасов является то, что в них иммобилизуются значительные финансовые средства, которые могли  бы быть использованы предприятиями  на другие цели, например, инвестиции в  новые технологии, исследования рынка, улучшение экономических показателей  деятельности предприятия. Исходя из этого, возникает проблема обеспечения  непрерывности логистических и  технологических процессов при  минимальном уровне затрат, связанных  с формированием и управлением  различными видами запасов в логистической  системе.