Название | Материально-техническое снабжение на современном предприятии от А до Я |
---|---|
Автор произведения | Руслан Маков |
Жанр | |
Серия | |
Издательство | |
Год выпуска | 2024 |
isbn |
Более продвинутый подход – построение причинно-следственных (каузальных) моделей, учитывающих влияние на потребность в ТМЦ не только исторических трендов, но и релевантных внешних факторов – динамики спроса на готовую продукцию, колебаний цен на сырье, изменений в технологиях, действий конкурентов. Эти факторы включаются в модель в виде предикторов (независимых переменных), для которых определяются весовые коэффициенты и функциональные зависимости. Наиболее популярные каузальные модели в сфере прогнозирования МТР – множественная регрессия, авторегрессия, нейронные сети, деревья решений. Их применение требует хорошей статистической подготовки, углубленного понимания бизнес-процессов, наличия качественных исходных данных.
Для проверки устойчивости прогнозов к изменениям внешней и внутренней среды применяется сценарное планирование – моделирование потребности при различных вариантах развития событий (изменение спроса, цен, технологий, структуры поставщиков). Строится несколько альтернативных прогнозов (оптимистичный, реалистичный, пессимистичный), между которыми распределяется вероятность реализации. Затем проводится анализ чувствительности – оценка того, как изменение отдельных параметров модели (например, нормативов расхода или сроков поставки) повлияет на итоговую потребность. Это позволяет определить наиболее критичные факторы, требующие непрерывного мониторинга и контроля.
Необходимым условием эффективного прогнозирования является использование специализированного программного обеспечения, реализующего передовые модели и алгоритмы, визуализирующего результаты, обеспечивающего коллективную работу планировщиков. Наиболее продвинутые решения в этой области – системы класса SCM (Supply Chain Management), интегрированные с ERP, но обладающие более мощной аналитикой и оптимизационными возможностями (SAP APO, Oracle SCM, Kinaxis, JDA, O9). Они позволяют строить мультиэшелонные модели цепочек поставок, сквозные прогнозы потребности и запасов по всем уровням (сайтам, складам, производственным линиям), сценарии с учетом ограничений мощностей и логистики.
Ключевые функциональные блоки таких систем – статистическое прогнозирование, объемно-календарное планирование MRP/DRP, оптимизация производственных и логистических планов, имитационное моделирование. Они обеспечивают полный цикл построения прогнозов – от сбора и