ERP-системы: прогнозирование экономических процессов.

Прогнозирование может потребоваться на разных уровнях системы управления предприятием, поскольку спрос на продукцию и/или услуги может изменяться с неодинаковой периодичностью.

Важными компонентами при прогнозировании являются:

— иерархия прогнозов;

— качественные методы прогнозирования;

— количественные методы прогнозирования;

— сочетание прогнозирования и планирования

Качественные методы прогнозирования. Базируются на выявлении факторов, которые определяют объемы продаж и/или услуг. И на их основе формируются суждения относительно вероятностей проявления этих факторов в будущем.

Основными качественными методами являются:

• мозговой штурм. Рабочей группе предоставляется любая необходимая информация из БД предприятия и внешних БД. Участники группы создают индивидуальные прогнозы. Крайние прогнозы отбрасываются, а  роль компромиссного выполняет прогноз, основанный на оставшихся индивидуальных прогнозах.

• метод Делфи. В этом методе участники анонимно отвечают на вопросы, получают информацию об ответах всех участников, а затем процесс повторяется вновь до достижения согласия.

• анализ деятельности по продажам. Оценка продаж в будущем по регионам получается здесь на основе оценок отдельных продавцов.

• анализ информации от покупателей. Оценки будущих продаж получаются прямо от покупателе и сводятся воедино.

• исторические аналогии. Маркетинговые исследования: опросы, интервью, пробные продажи позволяют сформировать основу для проверки гипотез относительно поведения реального рынка.

Количественные методы прогнозирования. Реализуются с помощью математических моделей, учитывающих предысторию работы предприятия и базирующихся на временных рядах, полученных путем измерений в определенных временных периодах.

В результате временные ряды могут быть разложены на несколько составляющих:

— тренд — постоянная, долговременная тенденция;

— циклическая составляющая — описывает ту часть процесса, которая повторяется с низкой частотой;

— сезонная составляющая — описывает циклы, повторяющиеся с высокой частотой в течение года.

— случайная флуктуация — представляет собой случайное отклонение временного ряда от неслучайной функции, описываемой трендом, циклической и сезонной составляющими.

Прогнозирование на основе количественных методов заключается в определении вида и параметров математических моделей, описывающих неслучайные составляющие.

Наиболее часто применяются следующие количественные модели прогнозирования.

— линейная регрессия. Модель направлена на выявление связи между зависимой переменной (т. е. прогнозируемой величиной) и одной или более независимыми переменными, которые представлены в виде данных о предыстории. В простой регрессии имеется только одна независимая переменная, а во множественной регрессии их несколько. Если предыстория представлена в виде временного ряда, то независимая переменная — это временной период, а зависимая — прогнозируемая величина, например объем продаж;

— методы скользящего среднего (для краткосрочных прогнозов), основанна на временных рядах. В ней среднее арифметическое фактических показателей, вычисленное для принятого числа последних прошедших временных периодов, принимается за прогноз на следующий временной период;

— метод взвешенного скользящего среднего. Работает подобно предыдущей модели, но в ней вычисляется не среднее, а средневзвешенное значение, которое и принимается за прогноз на ближайший временной период. Меньшие веса приписываются более отдаленным периодам;

— экспоненциальное сглаживание. Это модель,  использующая временные ряды и предназначенная для краткосрочных прогнозов. В данном методе величина, спрогнозированная для последнего периода, корректируется на основе информации об ошибке прогноза в последнем периоде. Скорректированный за последний период прогноз становится прогнозом на следующий период.

Сочетание функции прогнозирования и планирования. Данные функции могут пересекаться, поскольку пересекаются периоды прогнозирования и планирования, а объектом прогнозирования и планирования может быть одна и та же продукция. При этом объектом планирования является продукция, на которую есть заказы, т.к. прогнозирование напрямую не связано с имеющимися заказами.