Поэтому перед каждым предприятием на первом этапе встает задача определения набора целей, для которых строится прогноз, и соответствующего им набора горизонтов. Краткосрочный (оперативный) прогноз применяется для планирования производства и дистрибуции, управления запасами готовой продукции; среднесрочный (тактический) - для планирования аренды производственных мощностей и закупок сырья и материалов; долгосрочный (стратегический) прогноз - для планирования новых разработок, вывода на рынок новой продукции, определения целевых рынков сбыта, слияний и поглощений, позиционирования торговых марок.
Прогнозирование всегда содержит большую долю неопределенности и имеет погрешность, однако оно является необходимым элементом хорошо организованного бизнеса. Точность прогнозов существенно зависит от качества имеющейся в распоряжении исходной информации. Базой для ее представления и анализа спроса является создание иерархий продуктов, покупателей и функциональных или географических каналов сбыта. В современных системах планирования спроса для представления информации применяются специализированные технологии многомерных кубов данных.
В простейшем случае они являются трехмерными, поддерживая классификацию продукции, уровни организационно-географической структуры и набор различных временных интервалов. Следует отметить, что отсутствие данных не означает необходимости отказаться от внедрения прогрессивных методов прогнозирования спроса. В этом случае начинат можно с данных, коллегиально сформированных группой экспертов и ведущих менеджеров компании, имеющихся данных по аналогичному продукту или маркетинговых исследований и опросов целевых групп покупателей.
Прогноз является основным элементом планирования спроса. Он определяет необходимый уровень складских запасов, производительности цепочки добавления стоимости, т.е. является базой для всех других видов планирования. Компоненты процесса планирования спроса приведены на рис.1
Рис.1. Компоненты процесса планирования
Прогнозирование спроса - процесс генерации предварительного сбытового плана, выполняемый на основе различных статистических методов прогнозирования. При этом не учитываются производственные и закупочные ограничения.
Прогнозирование осуществляется посредством комплексных бизнес-процессов с привлечением групп сотрудников из различных подразделений. Оно является первым шагом планирования спроса и начинается с составления базового прогноза.
Базовый прогноз уточняется с использованием информации, поступающей от различных источников (подразделений и руководства компании, ее клиентов и партнеров). Прогноз может быть также скорректирован на основе дополнительной рыночной информации (график запланированных мероприятий (маркетинговые акции и др.), различные влияющие факторы (сезонность, погодные условия и др.), выход на рынок новых и сворачивание производства старых продуктов, влияние деятельности конкурентов). Результатом является согласованный прогноз, который может использоваться как один из базовых наборов данных при тактическом планировании закупок.
Согласование прогноза спроса - процесс взаимосогласования сбытового прогноза с производителями, поставщиками, дистрибьютерами и транспортировщиками. Для рассмотрения различных точек зрения на прогноз и нахождения взаимоприемлемого варианта к этому процессу привлекаются внешние контрагенты.
Сопоставление прогноза и заказов - процесс, в рамках которого уже принятые сбытовые заказы сопоставляются с прогнозом без учета ограничений для определения степени покрытия прогноза реальными заказами. Эти результаты используются на последующих циклах тактического планирования, учитывающих ограничения по сырью и производственным мощностям. На тактическом уровне запланированные сбытовые потребности получают соответствующие приоритеты, причем подтвержденным заказам отдается наивысший приоритет.
Переходя к следующему уровню детализации, можно выделить набор методов планирования спроса, которые могут варьироваться в зависимости от специфики индустрии, конкретного предприятия и поставленных целей. Эти методы также различаются для разных горизонтов прогнозирования вследствие различных структуры, достоверности и доступности исходных данных, продолжительности цикла планирования, имеющегося в распоряжении бюджета, требуемой точности результатов и стабильности рынка. Тем не менее методы планирования являются взаимосвязанными и, использованные последовательно, дают возможность планомерного повышения точности планирования. В ряде случаев возможно их параллельное применение, особенно при выполнении однотипной задачи несколькими подразделениями.
Нисходящее прогнозирование используется руководством как отправная точка для ежегодного планирования и определения целей компании. Оно дает возможность оценить и пересмотреть существующие маркетинговые стратегии и планы продаж в аспекте продуктов и каналов сбыта. Как правило, нисходящее планирование проводится на достаточно высоком уровне консолидации в рамках существующих иерархий, не предполагает учета разносторонних мнений и анализа дополнительной информации и отклонений, которые потенциально могут оказать влияние на прогноз. Исходной информацией для нисходящего прогнозирования служат внутрикорпоративные данные об отгрузках, продажах, размещенных заказах, рамочных соглашениях и прочих видах резервирования продукции, а также информация о состоянии складов и уровнях страховых запасов. Кроме того, используется финансовая информация о выручке, ценах на продукцию и ее себестоимости, что дает возможность дополнительно строить экономические прогнозы. Типовым результатом нисходящего прогнозирования является сгенерированный на промежуточном уровне в натуральном и денежном выражении прогноз с его автоматическим распределением на более низкие уровни по заданным алгоритмам.
Обычно нисходящее прогнозирование выполняется с заданной периодичностью, начиная с автоматической генерации прогноза с использованием статистических методов на базе предопределенных бизнес-правил, отражающих специфику предприятия. После возможной ручной корректировки применяется механизм распределения расчетных показателей на более низкие уровни иерархии, что позволяет создать исходный набор данных для восходящих методов прогнозирования.
Механизмы распределения могут использовать как коэффициенты, рассчитанные по историческим данным, так и более сложные алгоритмы расчета пропорции. Одновременно может проводиться пересчет из натуральных показателей в финансовые и наоборот с использованием ценовой информации.
В ходе нисходящего прогнозирования достигаются следующие результаты.
1. На укрупненном уровне определяются и увязываются с планируемыми финансовыми результатами компании групповые показатели по сбыту продукции, которые спускаются в качестве отправного набора значений на более низкие уровни прогнозирования и служат функциональным подразделениям для формирования и оценки их прогнозов.
2. На самых верхних уровнях иерархии нисходящий прогноз подготавливается высшим руководством. Таким образом, их представления передаются через прогноз на следующие уровни организационной структуры компании, что позволяет получать скоординированные показатели.
3. Использование специализированных моделей и статистических инструментов повышает достоверность и качество прогнозирования.
4. Ведение прогнозирования на стратегическом уровне дает возможность наилучшим образом учесть внешние факторы, оказывающие влияние на бизнес в целом. Распределение показателей на нижние уровни позволяет отразить влияние этих факторов и на них.
Восходящее прогнозирование - обобщенное название методов, используемых подразделениями компании, ответственными за различные направления деятельности, при составлении их сбытовых прогнозов на нижних уровнях иерархии. Такими подразделениями могут являться департаменты маркетинга, продаж, НИОКР, производственного планирования и др. Каждый из них использует при составлении прогноза специфическую информацию, получаемую в рамках основной области деятельности департамента. Например, департамент маркетинга может строить свой прогноз по предыдущим прогнозам, фактическим данным и акцептованным заказам с использованием данных о номенклатуре и популярности различных видов продукции, зависимом спросе на определенные изделия, маркетинговых акциях, изменениях в ценообразовании и данных о действиях конкурентов. Сами прогнозные показатели строятся также в соответствии с потребностями подразделения.
Восходящим данный метод называется в соответствии с подходом к получению результатов прогнозирования, при котором создание и пересмотр прогнозов выполняются на нижних уровнях детализации и консолидируются затем суммированием значений на верхние уровни. Как правило, входящей информацией являются различные варианты нисходящего прогноза и дополнительные данные о факторах, оказывающих влияние на спрос и находящихся в зоне ответственности соответствующего подразделения. Последовательность операций создания прогноза может быть различной в зависимости от специфики работы каждого из ответственных за прогноз подразделений, но типичной является генерация системой первоначального варианта с последующим разносторонним изучением полученных результатов и ручными корректировками в случае необходимости.
Результат восходящего прогнозирования - набор независимых прогнозов от каждого департамента, показывающего мнение специалистов в определенной области и создающего базу для согласования прогноза. Важным является организация независимого процесса для каждого из подразделений с возможностью учета специфики их исходных данных, ключевых показателей, статистических методов и оптимальных подходов к прогнозированию.
Двунаправленное прогнозирование аналогично восходящему с той разницей, что прогноз формируется и обновляется не для нижних, а для промежуточных уровней иерархии, с последующей консолидацией на более высокие уровни и распределением показателей на более низкие уровни. При этом используются подходы, аналогичные применяемым при нисходящем прогнозировании. Формированием прогноза могут заниматься укрупненные группы специалистов. Преимущество двунаправленного прогнозирования по сравнению с восходящим заключается в меньшей его трудоемкости.
Планирование вывода новых продуктов на рынок является критически важным для современного динамичного рынка. Существуют два основных подхода к планированию спроса на новые продукты:
планирование по аналогии с подмножеством сходных по потребительским качествам существующих продуктов;
создание теоретической модели жизненного цикла продукта с последующим ее уточнением на основе поступающих фактических данных о сбыте продукта.
В зависимости от выбранного подхода меняется набор требуемой исходной информации. В первом случае используются историческая информация о сбыте аналогов выводимого на рынок продукта за определенный период и удельные коэффициенты их вклада в воссоздаваемый эквивалент этой информации, а во втором, как правило, полный набор возможных характеристик, таких, как предполагаемый суммарный объем продаж, продолжительность периодов роста и спада продаж и др.
Планирование вывода продукта на рынок осуществляется для каждого продукта отдельно, причем экспертная оценка играет весьма значительную роль по сравнению с рассмотренными ранее методами планирования. Работа начинается с выбора оптимального подхода к планированию и подбора требуемых исходных данных. Далее выполняются статистическая обработка данных и анализ на основе предыдущего опыта и знания рынка. Результатом планирования является прогноз сбыта нового продукта на выбранном уровне иерархии, который проходит последующее согласование совместно с другими сбытовыми прогнозами. Важное значение имеет периодическая корректировка плана в соответствии с поступающими реальными данными об объемах продаж, позволяющая уточнить план и оценить корректность первоначально использованных подходов.
Планирование влияния дополнительных факторов позволяет прогнозировать эффект, оказываемый различными акциями и событиями на будущий спрос. Под акциями подразумевается периодическая подлежащая внутреннему контролю компании деятельность, направленная на продвижение товаров на рынок, например снижение цен, товарные скидки и различные виды рекламы. Событиями называются внешние факторы (сезонность, изменения погодных условий, действия конкурентов, политические и экономические изменения), влияющие на сбыт продукции. При этом методы прогнозирования влияния акций и событий практически не отличаются.
Планирование строится на изучении исторической информации о сбыте под влиянием аналогичных факторов с последующим разделением кривой спроса на составляющие и их аппроксимацией на будущее в соответствии с составляемым экспертами календарем возникновения дополнительных факторов. Таким образом, компании получают скорректированный прогноз, который может быть дополнительно уточнен экспертами.
Планирование влияния дополнительных факторов предоставляет возможности для существенного повышения достоверности планирования.
Хотя кривая спроса и обладает, как правило, определенной периодичностью, глядя на нее, достаточно тяжело выявить закономерности.
Поэтому она и раскладывается на составляющие, такие, как существующий уровень спроса на продукцию предприятия, позитивные или негативные тенденции его развития, влияние сезонности, дополнительные факторы изменения спроса и случайная составляющая.
система поддержка управленческое решение
Разложив историческую информацию, проведя прогнозирование каждой из составляющих раздельно и сложив их, можно получать прогнозы с гораздо более высокой достоверностью.
Анализ исключений дает возможность снизить влияние случайных факторов и ошибок на достоверность получаемых сбытовых прогнозов.
Поскольку объем прогнозной информации на крупном предприятии не позволяет провести полную проверку полученных с помощью автоматизированных систем результатов, следует идентифицировать области, требующие дополнительного внимания пользователей. Необходимость таких проверок объясняется случайными факторами, искаженными историческими данными (перебоями в наличии товаров, возвратами и ошибками как при вводе, так и при обработке данных), некорректными ручными корректировками, предвзятым планированием, применением неадекватных методов прогнозирования и др.
Основным методом является выделение групп продуктов, стратегически важных для компании, и проведение тщательного контроля качества сбытовых планов по ним. В целях получения или усечения уже сделанной выборки для проверки могут быть использованы следующие критерии:
превышение показателями исторических данных и сбытового плана предопределенных максимальных и минимальных значений;
превышение допустимого отклонения показателей от заданной величины;
превышение допустимого отклонения фактических показателей от плановых в единичные моменты времени или усредненно за отчетный период;
нестабильность прогнозируемой кривой спроса по периодам.
1. Карминский A. M. Информационные системы в экономике: учебное пособие в 2-х частях. ч.1-ая / A. M Карминский, Б.В. Карминский. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 336 с.
2. Карминский A. M. Информационные системы в экономике: учебное пособие в 2-х частях. ч.2-ая/ A. M Карминский, Б.В. Карминский. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 240 с.
3. Сараев А.Д. Системный анализ и современные информационные технологии: учебное пособие/ А.Д. Сараев, О.А. Щербина - Симферополь: СОНАТ, 2006. - С. 198
A
Страницы: 1, 2, 3, 4
