Методы определения номенклатурных групп

2.При принятии  управленческих решений важно  учитывать, что номенклатура группы  С имеет невысокую стоимость,  но при этом требует очень  больших человеческих и временных  затрат.

 

Группа С может быть детализирована на подгруппы С1 и С2. Например, существуют товары, доля которых в обороте или прибыли менее 1% - С1. Товары, доля которых в обороте или прибыли равна нулю - С2. Такие товары также целесообразно выделять, поскольку они показывают «мертвый» товарный запас. Это не означает, что эти товары не нужны - возможно, они являются частью экспозиции или запасными деталями. Но в любом случае эти товары подлежат отдельному анализу. Возможно, они только введены в ассортимент и являются новыми растущими позициями. Поэтому, было бы ошибочно механически убирать из ассортимента все товары, которые попали в аутсайдеры - возможно, их роль в ассортименте оправдана.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Задание 2

 

В табл. 2.1 представлены поквартальные данные о количестве реализованных единиц товара за три года. Необходимо осуществить прогноз на четвертый год поквартальную реализацию товара с помощью аддитивной и мультипликативной моделей.

Таблица 2.1

 Данные о  реализации товара

№ Вар-та	1 год				2 год				3 год
	Квартал				Квартал				Квартал
	1	2	3	4	1	2	3	4	1	2	3	4
1	301	321	326	296	309	324	341	304	314	334	349	309
2	302	322	327	297	302	322	342	302	312	332	342	302
3	303	323	328	298	303	323	343	303	313	333	343	303
4	304	324	329	299	304	324	344	304	314	334	344	304
5	305	325	330	300	305	325	345	305	315	335	345	305
6	306	326	331	301	306	326	346	306	316	336	346	306
7	307	327	332	302	307	327	347	307	317	337	347	307
8	308	328	333	303	308	328	348	308	318	338	348	308
9	299	329	334	304	309	329	349	309	319	339	349	309
10	310	330	335	305	320	335	350	315	324	345	360	320
11	311	331	336	306	321	124	141	104	114	134	149	109
12	312	332	337	307	322	224	241	204	214	234	249	209
13	313	333	328	308	323	327	344	308	317	338	352	313
14	314	334	339	309	324	339	354	319	329	349	364	324
15	315	335	340	310	325	340	355	320	330	350	365	325
16	316	336	341	311	326	341	356	321	331	351	366	326
17	317	337	342	312	337	342	357	322	332	352	367	327
18	318	338	343	313	338	343	358	323	333	353	368	328
19	319	339	344	314	339	344	359	324	334	354	369	329
20	320	340	345	315	340	345	360	325	335	355	370	330
21	321	341	346	316	341	346	361	326	336	356	371	331
22	322	342	347	317	342	347	362	327	337	357	372	332
23	323	343	348	317	343	348	363	328	338	358	373	333
24	324	344	349	318	344	349	364	329	339	359	374	334
25	325	345	350	319	345	350	365	330	340	360	375	335
26	326	346	351	320	346	351	366	331	341	361	376	336
27	327	347	352	321	347	352	367	332	342	362	377	337
28	328	348	353	322	348	353	368	333	343	363	378	338
29	329	349	354	323	349	354	369	334	344	364	379	339
30	330	350	355	325	340	355	370	335	345	365	380	330
31	331	351	356	326	341	356	371	336	346	366	381	341
32	332	352	357	327	342	357	372	337	347	367	382	342
33	333	353	358	328	343	358	373	338	348	368	383	343
34	334	354	359	329	344	359	374	339	349	369	384	344
35	335	355	360	330	345	360	375	340	350	370	385	345
36	336	356	361	331	346	361	376	341	351	371	386	346
37	337	357	362	332	347	362	377	342	352	372	387	347
38	338	358	363	333	348	363	378	343	353	373	388	348
39	339	359	364	334	349	364	379	344	354	374	389	349
40	340	360	365	335	350	365	380	345	355	375	390	350

 

 

По данным табл. 2.1 построим график рис. 2.1

Рис. 2.1 График данных о размере реализации за три года и линия тренда

 

Из графика  видно, что периодичность сезонных колебаний равна 4, существует тенденция увеличения размера реализации. На основе имеющихся данных выполним прогноз на четвертый год.

Сначала следует оценить тренд. Для  этого к данным табл. 2.1 и рис. 2.18 подберем линию тренда методом наименьших квадратов.

Опуская расчет коэффициентов линейной модели, покажем  только результат. Уравнение линейного тренда по данным табл. 2.1 имеет вид

 

                   (2.1)

 

Для ,

Для ,

 

Аналогично  производится вычисление трендовых  значений размера реализации для остальных периодов. Результаты расчета представлены в пятом столбце табл. 7.16.

Оценим сезонную составляющую аддитивной модели (формула 2.2) как разность между фактическим размером реализации и значением тренда.

 

                    (2.2)

 

где - среднее значение прогноза (тренд); - коэффициент (индекс), учитывающий сезонные колебания; - коэффициент (индекс), учитывающий циклические колебания; - коэффициент (индекс), учитывающий другие важные для конкретного прогноза факторы (фаза жизненного цикла, эффект от маркетинговых мероприятий и др.); - случайная величина отклонения прогноза.

 

Для t = 1, оценка сезонной компоненты равна = 300 - 308,5 = -8,5 ед.

Для t = 2, оценка сезонной компоненты равна  = 320 - 310,4 = 9,6 ед.

Рассчитанные  аналогично оценки сезонной компоненты аддитивной модели представлены в шестом столбце табл. 2.2.

Произведем  оценку сезонной составляющей для мультипликативной модели (формула 2.3) как отношение фактического размера реализации к значению тренда.

 

                          (2.3)

 

где - среднее значение прогноза (тренд); - коэффициент (индекс), учитывающий сезонные колебания; - коэффициент (индекс), учитывающий циклические колебания; - коэффициент (индекс), учитывающий другие важные для конкретного прогноза факторы (фаза жизненного цикла, эффект от маркетинговых мероприятий и др.); - случайная величина отклонения прогноза.

Для t = 1, оценка сезонной компоненты равна .

Для t = 2, оценка сезонной компоненты равна  .

Результаты  определения сезонной составляющей для мультипликативной модели представлены в последнем столбце табл. 2.2.

Таблица 2.2 Расчет оценок сезонной компоненты

 

Полученные  оценки сезонной компоненты пока еще не пригодны для построения прогнозов, поскольку они показывают сезонное отклонение от тренда для конкретного периода времени в исходном ряду.

Для того чтобы  оценки сезонности можно было использовать в целях получения более точного  прогноза, скорректированного с учетом сезонных изменений, необходимо найти средние оценки сезонной компоненты.

Рассмотрим  аддитивную модель.

Средняя оценка сезонной составляющей для первого квартала равна

Для второго  квартала сезонная компонента может быть оценена как

Для третьего и  четвертого кварталов  = 18,2 ед. и = -18,7 ед.

В моделях с  сезонной компонентой предполагается, что сезонные воздействия за период взаимопогашаются. В аддитивной модели это выражается в том, что сумма значений сезонной компоненты по четы рем кварталам должна быть равна нулю. Определим сумму средних оценок сезонной компоненты:

-7,9 + 8,6+18,2-18,7-0,2.

Определим корректирующий коэффициент:

Скорректированные значения сезонной компоненты рассчитываются как разность между ее средней оценкой и корректирующим коэффициентом .

Для первого квартала скорректированное значение сезонной компоненты равно

= -7,9 - 0,05 = -7,95 ед.

Для второго  квартала

= 8,6 - 0,05 = 8,55 ед.

Для третьего квартала

= 18,2- 0,05 = 18,15 ед.

Для четвертого квартала

= -18,7 - 0,05 = -18,75 ед.

Проверим условие  равенства нулю суммы значений скорректированной сезонной компоненты:

-7,95 + 8,55+18,15-18,75 = 0.

Таким образом, полученные значения сезонной компоненты рассчитаны верно, и они могут использоваться в аддитивной модели прогноза.

Найдем  прогноз на один год по трендовой  модели и скорректируем его с учетом сезонности. Продолжим тренд на 13-й, 14, 15 и 16-й кварталы и рассчитаем значение размера реализации на основе выявленной тенденции, для этого в уравнение (2.1) вместо t подставим значения 13-й, 14, 15 и 16-й. Затем к полученным значениям прибавим оценку сезонной компоненты. Для первого квартала (t = 13) прогнозное значение равно

= 306,6 + 1,9 х 13 + (-7,95) = 331,3 - 7,95 = 323,35 ед.

Для второго  квартала

= 306,6 + 1,9 х 14 + 8,55 = 333,2 + 8,55 = 341,75 ед.

Для третьего квартала

= 306,6 + 1,9 х 15 + 18,15 = 335,1 + 18,15 = 353,25 ед.

Для четвертого квартала

= 306,6 + 1,9 х 16 + (-18,75) = 337,0 - 18,75 = 318,25 ед.

Расчет ошибки, которую дает рассмотренная модель прогноза, показан в табл. 2.3.

Ошибка модели прогноза рассчитывается по формуле (2.4):

 

     (2.4)

 

где - расчетные (теоретические) значения; - фактические значения; - число степеней свободы, определяемое  в зависимости от числа наблюдений (N).

 

 

 

 

Таблица 2.3

Расчет ошибки аддитивной модели прогноза

 

Рассмотрим  мультипликативную модель прогноза. Рассчитаем средние индексы сезонности. Для первого квартала индекс сезонности равен

 

Для второго  квартала индекс сезонности

 

Для третьего квартала

 

Для четвертого квартала

 

Взаимопогашаемость  сезонных воздействий в мультипликативной  модели выражается в том, что сумма  значений сезонной компоненты по отдельным  периодам должна быть равна числу  периодов в цикле.

В нашем примере число периодов в цикле равно четырем. Найдем сумму средних оценок сезонной компоненты:

 

0,975 + 1,027 + 1,057 + 0,942 = 4,002.

 

Определим корректирующий коэффициент:

 

 

Скорректированные значения сезонной компоненты или индексы сезонности равны произведению средних оценок и корректирующего коэффициента. В нашем примере индексы сезонности не претерпят существенных изменений, поскольку корректирующий коэффициент практически равен 1. Полученные значения индексов сезонности могут использоваться в моделях прогнозов.

Найдем  прогноз на четвертый год с  помощью мультипликативной модели.

Для первого  квартала (t = 13) прогноз размера реализации равен

= (306,6 + 1,9 х 13) х 0,975 = 331,3 х 0,975 = 323,018 ед.

Для второго  квартала

= (306,6 + 1,9 х 14) х 1,027 = 333,2 х 1,027 = 342,196 ед.

Для третьего квартала

= (306,6 + 1,9 х 15) х 1,057 = 335,1 х 1,057 = 354,201 ед.

Для четвертого квартала

= (306,6 + 1,9 х 16) х 0,942 = 337,0 х 0,942 = 317,454 ед.

 

 

Задание 3

 

Рассчитать  оптимальную партию заказа ( ), определить минимальные суммарные затраты за рассматриваемый период ( ), количество ( ) и время (период) между заказами в товаропроводящей системе ( ).

 

Имеются следующие  данные по складу:

 

A=18000 ед. в год

 

Cp=50 руб./заказ

 

Cн= 100 руб/ед. в  год.

 

W = 27 ед.

 

Способом решения  является нахождение EOQ по формуле:

 

Q* =

 

В данном примере EOQ составит Q* == 135 единиц товара. Формула  оптимального размера заказа показывает также оптимальное время между  заказами.

 

Оптимальная периодичность  пополнения запасов:

 

TBO = Q*/ W = 135/27 = 5 недель,

 

где W - среднее  недельное использование,

 

Q* - оптимальный  размер заказа (EOQ)

 

Показатель  ТВО может быть использован для  определения экономичного времени  между заказами или периодом просмотра запасов.

 

Общие затраты  на восполнение запасов:

 

TIC = (18000/Q)*50 + (Q/2)*100 = (18000/135)*50 + (135/2)*100 = 13416.67 руб.

 

Суммируя, укажем на некоторые важные принципы, связанные  с определением оптимального размера  заказа:

 

-   общая сумма издержек для данного размера заказа является наименьшей тогда, когда расходы по исполнению заказа равны издержкам по содержанию соответствующего запаса;

 

-   в некоторых  пределах (±20 %) общая сумма издержек  по заказам различного объема  изменяется весьма незначительно. Однако вне этих пределов издержки резко растут или снижаются;

 

-   в большинстве  случаев обходится гораздо дороже  заказывать слишком мало, чем  заказывать слишком много;

 

-   изменение  стоимости содержания запаса  оказывает гораздо большее влияние на оптимальный объем заказа, чем изменение в издержках по возобновлению заказов (математически оптимальный объем заказа изменяется пропорционально издержкам по содержанию запаса и прямо пропорционален квадратному корню от издержек повторного заказа).

 

В данной модели использован целый ряд упрощений:

 

-   модель  применяется для одного вида  товара, количество которого непрерывно  измеряется;

 

-   уровень  спроса на товар известен, постоянен  в течение времени и независим;

 

-   товар  производится или закупается партиями;

 

-   каждый  заказ приходит отдельной поставкой;

 

-   время  доставки постоянно;

 

-   стоимость  хранения запасов определяется  из среднего размера  запасов;

 

-   затраты  по заказу постоянны;

 

-   не рассматривается  случай дополнительной поставки товара;

 

-   не рассматривается  случай скидки за объем поставки.

 

Вывод:  показана теоретическая зависимость между спросом, издержками и размером запаса.

Список  использованной литературы

1. Гаджинский А. М. Логистика: Учебник – 11-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2005. – 432 с.
2. Модели методы теории логистики: Учебное пособие. 2-е изд. / Под. ред. В.С. Лукинского. – СПб.: Питер, 2007. – 448 с.
3. Миротин Л.Б. и др. Эффективность логистического управления. - Учебник для вузов / Под общ. ред. д. т. н., проф. Л.Б. Миротина. - М.: Экзамен, 2004.
4. Коммерческая логистика. Аникин Б.А., Тяпухин А.П. -  М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2007. - 432 с.