В чем недостатки поэтапного прогнозирования спроса и запасов?
Прогнозирование - это основа процесса планирования для любой торговой компании. Для того, чтобы сделать заказ в магазин или на склад, нужно понимать, какой будет спрос на день, неделю, месяц или больше.
Самый простой способ - это спрогнозировать спрос одним из доступных методов и на основе полученной цифры заказать у поставщиков необходимое количество товаров.
Но так как мир не идеален, то прогноз спроса далеко не всегда бывает точным. Значит на этот случай нам нужно иметь страховой запас. А следовательно мы имеем уже две составляющие для будущего заказа.
Если для прогнозирования спроса существует большое количество разных методов, то страховой запас обычно рассчитывается по стандартному нормальному распределению. Но только около 6% товаров из обычного супермаркета имеют нормальное распределение. А значит для всех остальных товаров такой метод остается крайне неточным. Подробнее об этом мы говорили в статье “Нужно ли отдельно считать страховой запас?”.
Еще один актуальный вопрос - как прогнозировать спрос на распределительный центр? Очевидным кажется решение суммировать очищенную историю продаж по всем филиалам и по ней делать прогноз спроса. Но в этом случае мы не можем учитывать динамику изменения остатков по филиалам. Даже если мы сложим остатки по всем филиалам, и рассчитаем суммарный спрос, то мы не увидим, что на одном из них есть излишки, а на другом дефицит.
Получается, чтобы рассчитать заказ, нам нужно прогнозировать две величины - спрос и товарный остаток на конкретную дату. И обе из них имеют случайную составляющую, так как гарантировать высокую точность в условиях постоянно меняющегося рынка сложно. Каждая из этих составляющих имеет свое отклонение. А чем больше у нас составляющих, тем менее точным будет и итоговый результат. В нашем случае - необходимый заказ.
При этом нужно учитывать агрегацию данных, вариативность продаж и период прогнозирования. Чем меньше агрегация данных, тем больше вариативность этих данных и менее точным будет прогноз. Также и с периодом прогнозирования, чем более длительный период, тем менее точным будет прогноз.
Итого, чтобы заказать товары у поставщика необходимо:
- Спрогнозировать спрос, который очевидно будет иметь определенную погрешность, причем иногда очень существенную.
- Спрогнозировать необходимый запас на дату поступления товара с учетом остатка. В основе используется прогноз спроса, который уже имеет погрешность. Плюс на это накладывается погрешность самого прогноза товарного запаса.
- Определить страховой запас, методы расчета которого, как мы выяснили выше, тоже далеки от идеала. А значит и погрешность будет велика.
- На основе этих данных рассчитать заказ у поставщиков с учетом их ограничений.
При таком подходе, когда для заказа нужно учесть несколько величин, каждая из которых имеет погрешность, добиться приемлемой точности прогноза очень сложно. Даже, если вы используете передовые методы прогнозирования.
Также важно учесть, что когда мы отдельно прогнозируем спрос, то мы не можем учесть факторы, которые влияют на запас. Например, ограничения по срокам годности продуктов.
Второй момент, на котором стоит подробнее остановиться - это заказ товаров на распределительный центр для обеспечения потребности филиалов.
Что будет, если отдельно прогнозировать спрос? Распространенная схема - это очистить историю продаж отдельно на каждом филиале, спрогнозировать спрос и суммировать его по филиалам. В итоге получаем суммарный спрос. Но здесь не учитываются остатки на каждом филиале. Если на одном или нескольких филиалах остатки в избытке, то и конечный заказ приведет к перезатариванию. Даже, если избытка нет на момент прогнозирования спроса то, он может появиться позже, например, через 3-4 дня.
Если в дополнение к спросу еще отдельно учитывать остатки на филиалах то, предположим, что на одном филиале есть избыток в 100 товаров, а на другом дефицит в те же 100 товаров. При сложении, мы выйдем в ноль. Получится ситуация, что имеющимися запасами мы покрываем спрос на текущий момент и заказ не нужен, но часть филиалов при этом испытывает дефицит.
Почему нужно переходить от поэтапных прогнозов спроса и запаса сразу к прогнозу заказа?
Начнем с того, что у заказа в реальных условиях всегда есть некоторые ограничения: кванты поставки, минимальная партия заказа, минимальный бюджет, ограничение вместимости транспортных средств. Если минимальная партия кратна 100 единиц, то какие бы прогнозы мы не строили в рамках 3-4 единиц, всё это оказывается неважным в итоговом заказе.
Надо понимать, что условия поставки не учитываются, если мы отдельно прогнозируем запас и спрос. Но мы можем их учесть, если сразу прогнозируем заказ, а значит наше планирование будет точнее.
Во-вторых, если поставщик берет деньги за стоимость обработки строки заказа, это тоже никак не получится учесть при отдельном прогнозе запаса. А это дополнительная статья расходов. Например, может быть выгодно хранить запас 10 единиц. Но при этом выгоднее заказать сразу 100 единиц товара, так как иначе заказ придется делать очень часто и стоимость его обработки будет высокая в сравнение с экономией от того, что храним меньше запаса.
Теперь посмотрим как работают филиалы - распределительные центры, склады и торговые точки. Все они обычно тоже генерируют заказы. Мы не можем рассчитать оптимальный запас на каждом филиале и просто сложить полученные числа. В этом случае получается, что страховой запас для каждого филиала будет свой. Нам же нужно, чтобы общий страховой запас был на распределительном центре.
О том, что такое оптимальный запас, мы подробно разбирали в статье “Нужно ли отдельно считать страховой запас”.
Это значит, что филиал страхуется на весь горизонт поставки, начиная от поставщика, через промежуточные распределительные центры до самого себя. И соответственно итоговый запас, который на нем хранится, сильно возрастает.
В оптимальной же модели, филиал страхуется только на срок доставки от ближайшего распределительного центра. Страховка от поставщика до распределительного центра уже находиться на самом распределительном центре.
Но если мы посчитаем отдельно прогноз спроса, а затем прогноз запасов, то мы получим одно число, например 1000. По этому числу невозможно понять, сколько товаров - это потребность (заказ) каждого филиала, а сколько распределительного центра.
Потребности филиалов мы просто посчитаем в общий необходимый запас, хотя они могли бы быть удовлетворены за счет уже имеющихся запасов на распределительном центре. Либо они могут быть удовлетворены в рамках планового заказа на распределительный центр или же в рамках дозаказа страхового запаса на распределительный центр.
Для этого и нужно переходить от планирования запаса к расчету заказа, т.е. потребностей филиалов. Чтобы понять, как будут расходоваться запасы на распределительном центре, нужно, чтобы филиалы моделировали заказы на распределительный центр. Только тогда, при подневном моделировании оптимальных заказов, которые будут делать филиалы, мы сможем получить на распределительном центре тоже оптимальный запас, который в итоге будет формироваться из потребностей филиалов и самого распределительного центра.
О том, какие преимущества дает подневное моделирование запасов, мы говорили в статье “Алгоритм вероятностного подневного моделирования запасов с учетом дат поступлений”
