„Analiza i metody

prognozowania popytu”

Praca kontrolna

„Gospodarka zapasami i

magazynowanie”

Paulina Sopa

Sem.1

Technik logistyk

Prognozowanie stanowi jeden z kluczowych elementów

zarządzania organizacją. Prognozowanie popytu ma istotne

znaczenie dla określenia zdolności wytwórczych, a tym samym

określenia metod wytwarzania czy świadczenia usług, liczby

zatrudnionych, poziomu kosztów itd. Prognozy stanowią istotny

element podejmowania decyzji - to na ich podstawie

menedżerowie wybierają drogę, którą będzie podążać

organizacja

.

Miejsce prognoz w procesie podejmowania decyzji

Metody prognozowania

Metody prognozowania możemy klasyfikować ze względu na

okres prognozowania na długo-, średnio- i krótkoterminowe,
jak również ze względu na sposób realizacji.

Metody projekcyjne są oparte na modelu przeszłych zdarzeń,

metody przyczynowe są oparte na analizach przyczyn i ich
skutków. Odkrywając związek wydajności pracy z zasadami
premiowania, możemy dość skutecznie ocenić przyszłą
wydajność na podstawie zastosowanych premii.

Metody prognozowania: jakościowe

i ilościowe

Prognozowanie subiektywne

Najprostszą metodą prognozowania jest
subiektywny osąd dokonany przez menedżera na
podstawie zebranych doświadczeń oraz
dodatkowych informacji i wyciąganie na ich
podstawie wniosków co do przyszłych zdarzeń. Ta
metoda prognozowania może być skuteczna w mało
skomplikowanym i stabilnym otoczeniu. Do
najczęściej stosowanych podejść subiektywnych
należą: intuicja osobista, dyskusje panelowe,
metoda delficka, analogie historyczne. W złożonej
organizacji, działającej na różnych rynkach, metody
subiektywne rzadko się jednak sprawdzają.

Schemat powstawania prognoz

jakościowych

Szeregi czasowe

Szeregi czasowe są seriami obserwacji dokonywanymi w

równych odstępach czasu. Miesięczna sprzedaż, koszt dnia
pracy, produkcja tygodniowa są przykładami szeregów
czasowych.

Rozpatrując szeregi czasowe, należy mieć na uwadze główny

trend i nakładające się na niego zakłócenia. Zakłócenia
można oceniać na podstawie średnich błędów

Najpopularniejsze szeregi czasowe:

a) stały,

b) o trendzie rosnącym

c) sezonowy

Zakłócenia nakładające się na

podstawowy trend

Regresja liniowa

Regresja liniowa jest

przykładem prognozy
przyczynowej, w której
poszukuje się związku lub

przyczyny, jakie można
wykorzystać w prognozie.

Regresja liniowa wskazuje

na prosty związek
zmiennej niezależnej
(opisującej) i zmiennej

zależnej (opisywanej).

Oczywiście rzeczywiste

zdarzenia nie muszą

idealnie "siedzieć" na
prostej regresji. Stopień
dopasowania wyników do

prostej określa między
innymi współczynnik

korelacji.

Prognozowanie projekcyjne

Prognozowanie przyczynowe

można uznać za zewnętrzne,
ponieważ bada wpływ
zewnętrznych czynników na

interesujące nas zjawisko.
Natomiast prognozowanie

projekcyjne jest
wewnętrzne, ponieważ

ignoruje wpływ innych
danych, koncentrując się na
historycznych informacjach.

To tego typu prognoz należą
metody takie jak:

•

Średnie arytmetyczne,

•

Średnie ruchome,

•

Aproksymacja wykładnicza,

•

Model sezonowości i trendu.

Wykres popytu sezonowego

Zalety skutecznego przewidywania

wielkości popytu to:

1. Dynamiczne

dostosowywanie poziomu
zapasów
2. Oszczędności w
systemie składowania
3. Zwiększenie obrotów
towarów rotujących przez
uwolnienie działań
marketingowych
4. Redukcja kosztów
działalności
5. Uwolnienie dodatkowych
środków finansowych i ich
płynności
6. Bilansowanie zasobów z
popytem w całym łańcuchu
logistycznym