Модели прогнозирования деятельности предприятия

Прогнозирование — это умение предвидеть, анализ ситуации и ожидаемого хода её и изменения в будущем. В сегодняшние дни прогноз (по Г. Тэйлу) — «это некоторое суждение относительно неизвестных, особенно будущих событий».

В мировой истории много примеров того, как некоторые великие люди принимали блестящие управленческие решения, например решение оставить пустую Москву Наполеону. В этих решениях присутствовали элементы прогнозирования, относящиеся скорее к искусству прогнозирования. Хоть в истории прогнозирования нет конкретной даты зарождения её как науки. Известно лишь, что это произошло в середине XX столетия.

Негативная реакция на последствия неудачного построения экономики в бывшем СССР повлияла на экономику нашей страны. Отказ от неэффективной командно-административной системы был воспринят многими политиками, руководителями и специалистами как возможность отказаться от прогнозирования и планирования вовсе. Однако, такой подход губителен, результаты его, как правило, плачевны. Недооценка планирования — одна из трех причин разорения и банкротства фирм в развитых странах. Отказ от планирования и прогнозирования — это крах предприятия.

Прогнозирование — важное звено управленческого процесса. В экономике, в предпринимательской деятельности прогноз — это научно-аналитический этап процесса планирования. Прогноз определяет возможности, в рамках которых могут ставиться реальные задачи планирования экономики или работы предприятия. Если мы можем представить себе ожидаемый ход развития события, то есть можем спрогнозировать это событие, мы можем эффективно принимать управленческие решения и оптимизировать работу предприятия.

Сегодня в прогнозировании нуждается каждое предприятие, большое или маленькое, частное или государственное, потому что каждое из них старается предвидеть будущее. К тому же необходимость в прогнозах пронизывает все функциональные линии так же, как и все типы организаций. Прогнозы необходимы в финансировании, маркетинге, подборе кадров, логистике, продажах и различных производственных областях, в правительственных и коммерческих организациях, в маленьких социальных клубах и национальных политических партиях.

Одним из важнейших этапов развития предприятия является прогнозирование продаж. Для планирования производства, дистрибьюции, да и вообще всей деятельности предприятия: финансов, трудовых ресурсов и пр. — необходимо с определенной долей вероятности знать, сколько компания может продать за тот или иной период. Прогнозирование продаж уже давно стало неотъемлемой частью системы планирования компаний. Имея информацию о возможных продажах можно определить необходимую величину закупок тем самым, оптимизировать запасы и как следствие сократить связанные с ними затраты.

Прогнозирование — неотъемлемая часть управления запасами и снабжением, непосредственно влияющая на количество и доставку товара. С помощью прогнозирования можно с той или иной вероятностью сказать о будущем состоянии логистической системы в определенный момент времени и/или об альтернативных путях достижения этого состояния.

Среди основных факторов, которые могут влиять на результаты прогнозирования, выделяют следующие:

• · уровень потребления в прошлом. Многие говорят: «То, что вы продавали в прошлом, — это хороший индикатор того, что вы будете продавать в будущем».
• · тенденции, уменьшение или увеличение объема потребления в течение определенного периода времени. Это могут быть внутренние тенденции, т. е. только то, что можно четко увидеть по истории потребления в прошлом, либо внешние тенденции, которые обусловлены факторами, внешними по отношению к компании.
• · коллаборативная информация, которая поступает в результате взаимодействия с отделом продаж, закупок, от клиентов. Она может поступать в форме отчетов по проводившимся в прошлом мероприятиям, например, промо-акциям.
• · горизонт прогнозирования, т. е. на какой временной интервал делается прогноз.

Прогнозирование намечает параметры будущей деятельности на основании прошлых и текущих показателей, а также плановых нормативов. Но поскольку прогнозирование носит вероятностный характер, то для составления качественного прогноза, особенно для многономенклатурных запасов, часто используют распространенный в логистическом менеджменте метод АВС, основанный на законе Парето, (принципе 20/80), который означает, что 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата. Применение данного закона поможет определить приоритетные (доходные) номенклатурные позиции, которые нуждаются в более детальном прогнозировании.

Суть метода АВС состоит в ранжировании анализируемых параметров по степени влияния на суммарный объем этих параметров на классы А, В и С, для которых затем устанавливают методы прогнозирования.

Метод ABC весьма быстро набирает популярность среди отечественных руководителей, причем не только в деле управления запасами. Его также используют для выбора поставщиков (перевозчиков), для оценки клиентов, для анализа дебиторской задолженности т.д.

Чтобы было понятнее, рассмотрим как проводится этот анализ на примере:

Первый шаг: Определить объекты анализа — имеется 10 номенклатурных позиций.

Второй шаг: Определить параметр, по которому будет проводиться анализ объектов — объем потребления в натуральном выражении за некоторый период.

Третий шаг: Сортировка объектов анализа в порядке убывания значения параметра.

Четвертый шаг: Построение графика и определение групп А, В, С — для нашего примера мы принимаем, А — 85%, В — 10%, С — 5%.

Следует отметить, что жесткие границы в классификации не устанавливаются, все зависит от каждого конкретного предприятия. Однако рекомендуется использование определенных границ категорий А, В, и С:

Для нашего примера:

Таким образом, основное внимание при прогнозировании, контроле, нормировании и управлении запасами должно быть уделено группе А, которая при своей малочисленности составляет подавляющую часть стоимости хранимых запасов, тем самым вызывая наибольшие расходы по их хранению и содержанию в запасе.

Общие рекомендации: Не бойтесь экспериментировать. Сгруппировав товар по одному параметру, сопоставьте полученный результат с другими параметрами. Группа С может приносить Вам 20% дохода, составлять 50% товарного запаса и занимать 80% площади склада. АВС анализ товаров по объему продаж показывает, какие товары обеспечивают 80% оборота Компании. Проанализируйте те же товары, но по количеству единиц (или количеству заказов по ним) и в результате Вы получите 20% товаров покупаемые 80% клиентов, а это уже привлекательность товара для клиента и товарооборот компании. Этот же результат можно использовать при планировании размещения товара на складе или в торговом зале магазина. Анализ товаров по доходу покажет, на чем Вы зарабатываете деньги, аналогичный анализ по затратам позволит понять куда Вы их тратите. Если Вы занимаетесь продажей кафельной плитки или одежды, и Вам сложно собрать данные по номенклатурным позициям, сделайте анализ по коллекциям, а затем внутри коллекции.

Важно: Следует отметить, что к некоторым изделиям группы В и С иногда следует относится как к изделиям группы А, например, ввиду специфики их природы, ввиду того, что это скоропортящийся товар, или из других соображений. Помните, непродуманное сокращение товаров группы С (20% дохода компании) приведет к тому, что через некоторое время оставшиеся товары распределятся по тому же закону, но общий результат вашей деятельности для компании может снизиться на 50%. Для проведения ABC-анализа можно рекомендовать и другую методику. Например, товарооборот фирмы разделяют на общее количество ассортиментных позиций реализованного товара, в результате чего получают показатель среднего товарооборота на одну позицию. После этого ранжированные товарные позиции, сумма товарооборота которых в шесть раз превышает средний показатель, относят к группе А, менее шести и более двух раз — к группе В, а менее двух — к группе С.

При работе с запасами для номенклатурных позиций группы, А рекомендуются следующие правила:

• · Частая оценка прогноза и метода прогнозирования. Любой прогноз несет некоторую ошибку и чем дороже и дефицитнее номенклатурная позиция, тем дороже обходятся эти ошибки. Как следствие, данное правило означает внимательное отношение к методам построения прогнозов потребности и мониторинг точности реализации уже построенных прогнозов.
• · Частый, например ежемесячный, циклический подсчет запасов с жесткими отклонениями. Недопустимо сколько-нибудь существенное отклонение данных о запасах, зафиксированных в информационной системе, от данных согласно проведенному подсчету (который можно назвать текущей инвентаризацией). Каждое отклонение, превышающее установленный жесткий допуск, должно расс ледоваться на предмет выяснения его причин. При этом необходимо отметить, что имеет смысл проводить и традиционную полную инвентаризацию раз в год или в полгода.
• · Ежедневное обновление данных в базе данных, т. е. для таких номенклатурных позиций необходимо использование системы с непрерывным обновлением данных о запасах.
• · Частое рассмотрение требований спроса, размеров партий, страхового запаса, обычно имеющее результатом относительно небольшие размеры заказов. Необходимо тщательное отслеживание всех параметров планирования, выявление реальных потребностей в товаре. Стремление к небольшим размерам партий может быть продиктовано возможностью снижения как прямых, так и скрытых издержек, связанных с хранением товара.
• · Тщательное отслеживание и сокращение длительности цикла. Чем короче длительность цикла, тем ниже потребность в оборотных средствах. И так как основную долю потребности формируют запасы класса А, то управление длительностью цикла для них окупаются втройне.

Для номенклатурных позиций группы В применяются те же меры, что и для позиций группы А, но реже и с большими приемлемыми допусками.

Для номенклатурных позиций группы С сформулированы следующие правила:

• · Основное правило: товар должен быть в наличии. Запасов товара группы С может быть больше, чем нужно, но не должно быть меньше, чем необходимо, поскольку хранение запасов, пусть даже немного и превышающих объем обычных потребностей, не влечет за собой сколько-нибудь существенный рост издержек хранения.
• · Простая фиксация данных или вообще отсутствие фиксации данных в базе данных — возможно использование для контроля объема запасов процедуры периодического осмотра. Может применяться система с периодическим обновлением данных.
• · Большие размеры заказов и большой страховой запас. Крупные партии не влекут за собой существенных затрат, связанных с хранением, поэтому имеет смысл экономить преимущественно на подготовительных издержках, заказывая помногу.
• · Хранение на территориях, немедленно доступных для персонала, что упрощает процедуру отпуска.
• · Нечастый подсчет запасов (раз в год или в полгода) с большими приемлемыми допусками (вплоть до, например, взвешивания вместо подсчета).

По мнению специалистов, наибольший эффект дает применение этого метода в комбинации с другим, пока мало известным у нас, XYZ —анализом. Основная идея XYZ анализа состоит в группировании объектов анализа по мере однородности анализируемых параметров (по коэффициенту вариации). Коэффициент вариации показывает, насколько стабильными были параметры за выбранный период.

Общие рекомендации: Данный метод анализа имеет смысл, если количество анализируемых периодов больше десяти, чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты. При этом сам период должен быть не меньше чем горизонт планирования принятый в Вашей компании.

• · Первый шаг: Определить объекты анализа — 10 номенклатурных единиц.
• · Второй шаг: Определить параметр, по которому будет проводиться анализ объекта «Количество единиц продаж, шт».
• · Третий шаг: Определить период и количество периодов, по которым будет проводиться анализ — 4 месяца (только для примера).
• · Четвертый шаг: Определить меру однородности (коэффициент вариации) для каждого объекта анализа. Для нашего примера это процент отклонения фактических продаж от планируемых

• · Пятый шаг: Отсортировать объекты анализа по возрастанию % изменения значений. По возрастанию % отклонения.
• · Шестой шаг: Определение групп X, Y и Z. (для нашего примера мы принимаем X < 7%, 7%< Y 15%)

Рекомендуемое распределение:

Группа X — объекты, коэффициент вариации значение по которым не превышает 10%. Анализируемые параметры имеют почти стабильный характер, непостоянство случайное.

Группа Y — объекты, коэффициент вариации по которым составляет 10% - 25%. Характеризуется определенными тенденциями потребления (например, сезонностью).

Группа Z — объекты, коэффициент вариации по которым превышает 25%. Анализируемые параметры имеют стохастический характер, постоянство случайное.

Ограничения Используя XYZ-анализ, надо помнить о нескольких существенных ограничениях. Прежде всего, требование к объему используемых данных. Чем их больше, тем надежнее окажутся полученные результаты. Число исследуемых периодов должно быть не менее десяти. Если не удастся применить статистические методы в случае динамично меняющейся ситуации, например, при выводе на рынок нового товара (аналогами которого компания до сих пор не торговала) или однократного приобретения каких-то товарных позиций. Когда количество продаж новинки еженедельно растет, XYZ-анализ ничего не даст, товар неизбежно попадет в «нестабильную» группу Z.

· Седьмой шаг: Определить проценты распределения по группам.

прогнозирование модель стратегический решение Матричная проекция ABC и XYZ-анализов представляет собой не что иное, как аналоговую модель, позволяющую принимать стратегические решения относительно рыночной политики предприятия от состояния «как есть» до состояния «как быть». При этом между указанными параметрами существует циклическая взаимосвязь.

Общие рекомендации: В результате данного совмещения мы получаем 9 групп объектов анализа. По двум критериям степень влияния на конечный результат (АВС) и стабильность/прогнозируемость этого результата (XYZ). Это незаменимый инструмент для повышения эффективности системы товародвижения Вашей Компании.

Матричное изображение интегрированного АВС и XYZанализа представлено в таблице:

Исходя из данных таблицы, важнейшими для закупки являются составные ячеек с параметрами АХ, АY, АZ, ВХ, ВY и СХ, поскольку годовую или на другой период потребность большинства из них можно со статистической достоверностью предусмотреть. При этом поле АZ включено в порядке исключения, благодаря высокой стоимости, хотя и характеризуется стохастическим потреблением.

Аналогичный интегрированный анализ необходимо проводить для товарных запасов по данным инвентаризации. Периодическое сравнение результатов АВС и XYZ-анализа товарооборота и товарных запасов даст возможность фирме оптимизировать товарные запасы в объеме, достаточном для эффективной реализации, предотвратить чрезмерные запасы и увеличение риска «замораживания» оборотных средств, а также списания товаров в связи с окончанием срока годности.

Для нашго примера это будет вглядеть так:

• · Первый шаг: Провести АВС анализ
• · Второй шаг: Провести XYZ анализ
• · Третий шаг: Совместить полученные результаты

Составляем матричное изображение интегрированного АВС и XYZанализа нашего примера:

Внедрение интегрированного АВС и XYZ-анализа в практику работы фирм обеспечит эффективное управление товарным ассортиментом, что в свою очередь будет способствовать сокращению количества утраченных продаж, ускорению товарооборачиваемости, уменьшению излишков товаров, снижению риска их списания, минимизации суммарных затрат, связанных с запасами.

Эксперты акцентируют внимание на том, что интегрированный ABC/XYZ-анализ — лишь средство поддержать принятие решений. Построение матрицы не разделит товары на «плохие» и «хорошие», не выявит товары, подлежащие немедленному выводу из списка продаваемых. Всегда необходим дополнительный анализ. В категории CZ часто оказываются сопутствующие товары (например, спецодежда или чистящие средства для продаваемых механизмов) — они приносят мало дохода и закупаются клиентами нерегулярно. В категорию CX у магазинов-дискаунтеров попадут хлеб, соль и спички. Эти товары должны быть в наличии — не найдя их, покупатель может больше не прийти в магазин. Поэтому без изучения маркетингового значения товара, без знания политики взаимоотношений с поставщиком принимать решение о выводе товара нельзя.

Матрица интегрированного анализа может использоваться даже для распределения административных ресурсов. Категория AX должна обслуживаться самыми опытными и квалифицированными сотрудниками, а группу товаров, попавших в «клетку» CZ, можно доверить новичкам начинается. Им будет несложно работать с категорией, где заказы происходят реже, допуски по отклонениям выше, и жестко лимитируется лишь сумма, расходуемая на данную товарную позицию за определенный период. Высокий уровень сервиса при реализации неприбыльных товаров непостоянным клиентам является серьезной ошибкой.

Наглядность результатов ABC/XYZ-анализа позволяет использовать его как аргумент в общении с руководителями, чтобы подтолкнуть их к определенным действиям.

Результатом совместного проведения анализа АВС и XYZ является выделение ключевых, наиболее важных ресурсов фирмы и установка на этой основе приоритетов компании. Если такого рода анализ в компании еще не проводился, то очень рекомендуем его постановку — затраты окупятся быстро и многократно. Проделав эту достаточно кропотливую работу, вы осуществите первые шаги к эффективному прогнозированию.