Прогнозирование цепочек поставок: основные методы и сложности в прогнозах

В чем суть прогнозирования цепочки поставок

Прогнозирование цепочки поставок представляет собой ключевой элемент в логистике и управлении запасами, позволяя предугадать будущие потребности в товарах и услугах. Этот процесс жизненно важен для обеспечения наличия необходимого объема продукции в нужное время и в нужном месте, что позволяет снизить потери и максимально повысить эффективность поставок.

Как видно из названия, данный процесс в значительной мере опирается на анализ предложения, однако на него также влияет потребительский спрос. К таким факторам относятся сезонные колебания, тенденции в области поставок, экономическая ситуация и мировые события, которые могут привести к резким изменениям в объеме продаж — как повышению, так и снижению. Эти колебания могут значительно затруднить управление запасами и требуют адекватной реакции со стороны компаний для поддержания оптимального уровня товаров.

Точное прогнозирование имеет решающее значение для нескольких элементов в цепочке поставок. Команды по закупкам полагаются на прогнозы, чтобы определить, сколько сырья покупать и когда. Производственные бригады используют эти прогнозы для планирования графиков производства, гарантируя выпуск нужной продукции для удовлетворения ожидаемого спроса без перепроизводства. 

Дистрибьюторские команды полагаются на точные прогнозы при планировании логистики доставки товаров на рынок, включая потребности в складировании и организацию транспортировки. Отделы продаж используют прогнозы для установления реалистичных целей продаж и планирования маркетинговых и рекламных мероприятий.

Методы прогнозирования цепочки поставок

Все методы в прогнозировании цепочек поставок можно разделить на два вида: качественные и количественные.

Количественные методы

Количественное прогнозирование использует исторические данные для оценки будущих продаж. Эти методы работают в основном на предположении, что будущее будет отражать прошлое, и включают сложные математические формулы для расчета предопределенного прогнозного измерения. Эта информация особенно полезна, если ожидается устойчивый рост с небольшими операционными изменениями. Недостатком этих методов является то, что они не учитывают некоторые изменения, такие как рыночные тенденции или возросшая конкуренция.‍

1. Прогнозирование скользящей средней

Один из простейших методов прогнозирования, который исследует точки данных путем создания усредненного ряда подмножеств из полных данных. Поскольку прогнозирование скользящей средней основано на усредненных исторических значениях, оно не учитывает, что последние данные могут быть лучшим индикатором будущего и им следует уделять больше внимания. Оно также не учитывает сезонность или тенденции. В результате этот метод лучше всего подходит для управления запасами товаров небольшого объема.

Например, книжный магазин может использовать трехмесячную скользящую среднюю для прогнозирования спроса на стабильно продаваемую книгу, где прогноз на каждый месяц основан на продажах за последние три месяца. Это не сработает для сезонных товаров, таких как календари, которые распродаются в определенное время.

2. Экспоненциальное сглаживание

Этот метод учитывает исторические данные, но придает больший вес недавним наблюдениям. Он похож на адаптивное прогнозирование, которое учитывает сезонность, и позволяет выявить отклонения от среднего прогноза.

Различные варианты экспоненциального сглаживания, включая модель прогнозирования Холта (иногда называемую экспоненциальным сглаживанием с поправкой на тренд или двойным экспоненциальным сглаживанием) и метод Холта-Винтерса (также известный как тройное экспоненциальное сглаживание), который учитывает как тренды, так и сезонность.

Например, продавец одежды может использовать экспоненциальное сглаживание для прогнозирования продаж, поскольку это позволяет ему сосредоточиться на последних тенденциях и быстро адаптироваться к предпочтениям потребителей.

3. Авторегрессионная интегрированная скользящая средняя (ARIMA)

Метод использует данные временных рядов, основанные на результатах прошлых лет, чтобы лучше понять набор данных или предсказать будущие тенденции. Этот дорогостоящий и трудоемкий метод прогнозирования временных рядов также является одним из наиболее точных, хотя он лучше всего подходит для прогнозирования на период до 18 месяцев. Одним из методов, который относится к категории ARIMA, является метод Бокса-Дженкинса. 

Например, бренд в сфере электронной коммерции может использовать ARIMA для прогнозирования продаж на 18 месяцев, предшествующих запуску крупного продукта. Таким образом, продавец может распределять маркетинговые расходы и планировать цепочку поставок.

4. Алгоритм прогнозирования множественной агрегации (MAPA)

Это относительно новый метод, специально разработанный для учета сезонности, который сглаживает тенденции и помогает предотвратить завышение или занижение спроса. Хотя он и не так популярен, как методы Холта или Холта-Винтерса, исследования показали, что он работает лучше.

Благодаря своей способности учитывать сезонность, MAPA полезен для прогнозирования продаж модной одежды, на которые могут влиять различные сезонные тенденции, включая весенние, летние и осенние коллекции, а также циклические тренды.

Качественные методы

Качественное прогнозирование лучше всего подходит для случаев, когда данных нет или их трудно получить. Часто на качественные методы составления прогнозов полагаются новые предприятия или инновационные продукты.

1. Исторические аналогии

Прогнозирование по историческим аналогиям позволяет прогнозировать будущие продажи, предполагая, что история продаж нового продукта будет аналогична истории продаж существующего продукта (либо аналогичного у конкурента). Что касается сравнительного анализа, то он имеет низкую точность в краткосрочной перспективе, хотя может быть более точным в среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Компания может предсказать успех нового продукта, сравнив его с предыдущим. При запуске новой видеоигры издатель может сравнить ее с предыдущей игрой, имеющей схожую тематику и рыночные условия, чтобы спрогнозировать продажи. Это хорошая базовая оценка, но она не учитывает динамику рынка или вкусы потребителей.

2. Метод консенсуса

Этот метод, который иногда называют «коллективным мнением», основан на личных наблюдениях и мнениях опытных менеджеров и персонала в ходе опроса. Результаты такого рода опросов, как правило, имеют низкую или достаточную точность.

При внедрении новой продуктовой линейки компания может использовать комбинированный метод оценки персонала. Отдел продаж, опираясь на непосредственное взаимодействие с клиентами, может дать информацию, которая не очевидна только на основе количественных данных. Однако этот метод подвержен предубеждениям и может существенно варьироваться в зависимости от оптимизма или пессимизма сотрудников.

3. Маркетинговые исследования

Для того, чтобы бренд мог оценить потенциальный успех нового продукта или функции, он может проводить онлайн-опросы или анализировать предыдущие отзывы клиентов. Непосредственный вклад целевого рынка может помочь более эффективно адаптировать предложения продуктов к их потребностям. Это исследование может включать в себя анкетирование, опрос общественного мнения или проведение фокус-групп среди целевой аудитории.

4. Метод Делфи

Метод Делфи включает сбор прогнозов от группы экспертов, которые предоставляют свое видение анонимно. Ответы объединяются и передаются группе, что позволяет экспертам пересматривать свои прогнозы в последующих раундах. 

Этот итеративный процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнут консенсус. Метод Дельфи полезен для долгосрочного прогнозирования и изучения сценариев, в которых отсутствуют количественные данные. Он считается одним из наиболее эффективных и надежных качественных методов долгосрочного прогнозирования.

Сложности с прогнозированием

Проблемы прогнозирования цепочек поставок связаны с вопросами управления данными, динамикой рынка, технологической интеграцией, особенностями жизненных циклов продукции и сложной природой глобальных цепочек поставок. 

Качество данных

Основой любой модели прогнозирования для цепочек поставок являются данные. Однако проблемы с качеством данных, такие как неточности, неполнота и несогласованность, могут серьезно подорвать усилия по созданию прогнозов. Общие проблемы, связанные с данными, включают:

• Данные, используемые для прогнозирования, являются точными и отражают реальный спрос, а не только продажи, которые могут быть ограничены предложением.
  ‍
• Интеграция данных из разных источников и систем может быть проблематичной, особенно при работе с устаревшими системами, которым может потребоваться более эффективное взаимодействие с современным программным обеспечением.
  ‍
• Доступ к данным в режиме реального времени необходим для оперативного прогнозирования, но задержки со сбором или обработкой информации могут привести к устареванию прогнозов.

Волатильность рынка

Рыночные условия часто непредсказуемы и могут быстро меняться в зависимости от потребительских тенденций, экономических условий и действий конкурентов. К числу проблем, связанных с волатильностью, относятся:

• Колебания спроса трудно предсказать и отреагировать на них, особенно когда они вызваны причудами или вирусными явлениями.
  ‍
• Изменения цен из-за рекламных акций, скидок или ценовых стратегий конкурентов, могут существенно повлиять на спрос и усложнить прогнозирование.

Прогнозирование новых продуктов

Прогнозирование спроса на новые продукты представляет собой трудности, в первую очередь из-за необходимости исторических данных о продажах. К числу проблем относятся:

• Оценка первоначального спроса на новый продукт часто основывается на маркетинговых исследованиях, анализе аналогичных продуктов или экспертном заключении, что вносит определенную степень неопределенности.
  ‍
• Определение этапов жизненного цикла нового продукта и того, как быстро он будет проходить их, по своей сути является спекулятивным и может повлиять на планирование запасов и производства.

Сложности глобальной цепочки поставок

Глобальный характер современных цепочек поставок приводит к дополнительным трудностям в прогнозировании. К ним относятся:

• Геополитические события, такие как нестабильная политическая ситуация, торговые конфликты и изменения в нормативных актах. Эти факторы могут привести к сбоям в цепочках поставок и неожиданно повлиять на баланс спроса и предложения.
• Изменения в мировых экономических трендах, такие как рецессии или экономические подъемы, могут оказать значительное влияние на покупательскую способность населения и структуру его потребностей.
• Для того чтобы правильно оценить и предсказать спрос на разных рынках, необходимо учитывать местные традиции, праздники и потребительское поведение, которые могут существенно отличаться между регионами.

Технологическая интеграция

Внедрение новых технологий в существующие системы цепочек поставок может быть палкой о двух концах. Хотя они позволяют повысить точность и эффективность, они также сопряжены с определенными трудностями:

• Внедрение новых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, требует квалифицированной рабочей силы и периода адаптации, в течение которого прогнозирование может быть не оптимальным.
• Нужно обеспечить системную совместимость новых технологий с существующими системами управления цепочками поставок.

{{upravlenie-zapasami}}

Лучшие практики прогнозирования цепочки поставок

Умение предсказывать будущее и принимать более обоснованные бизнес-решения является ключом к повышению устойчивости цепочки поставок. Однако без необходимых инструментов и технологий может быть сложно контролировать логистические операции, регистрировать и собирать данные, а также анализировать различные наборы информации для составления точных прогнозов.

Компания Napoleon IT разработала инновационные решения для прогнозирования Napoleon AI-Driven Forecasting (ADF), которые помогают оптимизировать логистику и управление запасами. Используя современные технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, Napoleon ADF предоставляет возможность точно прогнозировать спрос, планировать закупки и оптимизировать процессы распределения товаров на всех этапах цепочки поставок.

Решения Napoleon IT помогают компаниям снизить операционные затраты, повысить точность прогнозов и улучшить управление запасами, что особенно важно в условиях неопределенности и высоких колебаний спроса. Благодаря анализу исторических данных, учету сезонных и рыночных факторов, а также автоматизации принятия решений, компании могут быстрее реагировать на изменения и минимизировать риски, связанные с дефицитом или переизбытком товаров.

Технологии Napoleon IT по прогнозированию цепочек поставок уже используются в различных отраслях, включая розничную торговлю, обеспечивая предприятиям значительные конкурентные преимущества и стабильность бизнеса.