Модификация метода Виллемейна для оптовых и похожих рынков

 

Некоторые замечания об оптовых и похожих рынках.

 

Напомню, что одно из допущений, на которых мы основывались - независимость продаж одного дня от другого. Это очень хорошее допущение для розницы. Например, ожидаемые продажи хлеба сегодня никак не зависят от его вчерашних продаж. Такая картинка вообще характерна там, где есть достаточно большая клиентская база. Поэтому случайно выбранные три дня могут дать такой результат

 

Прогнозирование редких продаж. Метод Виллемейна.

Что плохого в методе Кростона?

Дело в том, что во-первых, он подразумевает нормальность распределения размера покупки. Во-вторых, для адекватных результатов это распределение должно иметь невысокую дисперсию. В-третьих, хоть это и не так смертельно, применение экспоненциального сглаживания для нахождения характеристик распределения неявно подразумевает нестационарность процесса.

Ну да бог с ним. Для нас самое важное - реальные продажи даже близко не выглядят нормальными. Именно эта мысль сподвигла Виллемейна (Thomas R. Willemain) и компанию к созданию более универсального способа. А потребность в таком методе была продиктована чем? Правильно, необходимостью прогнозировать потребность в запасных частях, в особенности в автомобильных запчастях.

Метод Кростона и страховой запас. Функция распределения спроса.

 

Сел я тут и задумался... Ну хорошо, получил я характеристики потока спроса:
ожидаемый период между покупками 5.5 дней
ожидаемый размер покупки 3.7 единиц
ожидаемая интенсивность спроса 3.7/5.5 единиц в день...
пусть я даже получил СКО дневного спроса для ненулевых продаж - 2.7. А что там насчет страхового запаса?

Как известно, страховой запас должен обеспечить наличие товара при отклонении продаж от среднего с определенной вероятностью. Метрики уровня обслуживания мы уже обсуждали, давайте для начала поговорим об уровне первого рода. Строгая формулировка задачи звучит так:

У нашей системы поставок есть время реакции. Суммарный спрос на товар за это время есть величина случайная, имеющая свою функцию распределения. Условие "вероятность необнуления запаса" можно записать как

Ограничения формулы общей дисперсии

Итак, мне хочется продолжить разговор о вычислении степени вариации спроса. Ну свербит у меня, что тут поделаешь... А если серьезно, то ведь вопрос до неприличия важный. Давайте прикинем "на пальцах". Есть известная экспертная рекомендация: "если не можете честно расчитать страховой запас, держите его приблизительно равным половине расхода за время реакции". Что это означает? Мы планируем, что если все пойдет, как мы предполагаем, ПОЛОВИНА денег, вложенных в запас, будет лежать мертвым грузом и не приносить прибыли. И все равно по факту получим и дефицит, и сверхнормативные запасы, такова наша планида.

Если смотреть на проблему с такой точки зрения, становится понятным, отчего не жалко тратить усилия на более точное решение задачи - слишком высока "цена вопроса".

не мысленный эксперимент

Во вложении экселевский файлик, в котором я рассчитал по указанной формуле суммарную дисперсию для недель и дней на одном и том же массиве. Придерживаясь рекомендаций я выбрал такое количество дней и для периода поставки и для отклонения, которые давали бы целое число недель, однако итоговые значения суммарной дисперсии всё равно не сходятся...

Теория ограничений. Theory of Constraints.

Не думаю, что нужно объяснять, что такое теория ограничений.

Но если есть люди, еще не знакомые с предметом, в двух словах ТОС – это философия управления бизнесом, основанная на здравом смысле. Автором концепции управления по ТОС является доктор Элияху Голдратт.

Решаем задачку на мин-макс

В продолжение дискуссии о задаче газетчика.

Поскольку обсуждение вышло за рамки обсуждения собственно статьи, будем продолжать здесь. Цитата:

С трендами проще - очень малая доля проходит по величине ошибки. Чтобы понять сезонность мне необходимы данные минимум за 2 года, слишком громоздкие расчёты для портебности на несколько дней. А в основном работает расчёт среднейвзвешенной по скоростям продаж в бездефектурные дни.

Страховой запас - Вы правы защита от 2-х рисков.

Относительно стоимости размещения заказа

Станислав, день добрый

В источниках самого разного рода, равно как и в Вашей Торе SCM (за которую огромное спасибо), частенько встречается понятие "стоимости размещения заказа" применительно, как правило, к расчету EOQ по формуле Вильсона и последующим модификациям. Однако, еще не в одном источнике толком не объясняется, что под этим понятием имеется ввиду, оно вводится как само собой понятное. Мне, честно сказать, не смогли доходчиво разъянить порядок расчета этой стоимости и в устной беседе люди, читающие лекции по УТЗ. Все сводится к тому, что надо все собрать и поделить: собрать данные по з/п, аренде и проч. сотрудников, занимающихся работой с заказами, и поделить на количество размещенных заказов. Не знаю, конечно, наверное, во времена Вильсона это и было бы правильно и, главное, возможно... Собственно, интересует:

- может быть, есть какой-то прогрессивный взгляд на этот вопрос;

Продолжаем считать оптимальный страховой запас

Итак, продолжим рассмотрение задачи нахождения оптимального запаса.

Попытаемся учесть не только штрафы за превышение срока годности продукта, но и полную стоимость обслуживания запаса.

Моделирование прибыли, потерь и уровня обслуживания в зависимости от размера страхового запаса

Лист Excel, моделирующий поведение прибыли, потерь и уровня обслуживания от размера страхового запаса. Позволяет находить оптимум в зависимости от вида и характеристик распределения спроса, нормы прибыли, штрафов за превышение срока годности, стоимости хранения и кредитования.

Не содержит макросов и защит.