Курсовая с практикой на тему Количественные методы прогнозирования спроса.

Содержание:

Введение. 3

1 Теоретические аспекты
прогнозирования спроса. 5

1.1. Содержание и цели
прогнозирования спроса: методы изучения покупательского спроса. 5

1.2 Методы и виды прогнозирования
спроса. 7

1.3 Особенности количественных
методов прогнозирования спроса. 11

2 Исследование прогнозирования
спроса на примере ООО «ЛОКОС». 15

2.1 Общая характеристика
деятельности предприятия. 15

2.2 Анализ основных показателей
деятельности. 19

2.3 Оценка используемых на
предприятии методов прогнозирования спроса  23

3 Рекомендации по применению
количественных методов для прогнозирования спроса в ООО «ЛОКОС». 27

3.1 Прогнозирования спроса для
предприятия на основе количественных методов  27

3.2 Оценка эффективности
рекомендации по прогнозированию на основе количественных методов. 29

Заключение. 37

список использованных источников. 38

приложения  40

Введение:

Актуальность темы исследования определена
тем, что определенные особенности производства и продаж требуют систематической
оценки и анализа индикаторов логистики, так как их отклонение от
запланированных ценностей ​​ может привести к нехватке сырья для производства
или чрезмерных запасов готовых изделий, увеличив стоимость хранения инвентаря.
Запланированные ценности ​​ для метрик логистики основаны на продажах и
прогнозировании спроса. Решение этой проблемы нельзя назвать простым, потому
что спрос на продукты зависит в ряде причин, которые включают динамику
промышленности или сегмента рынка, жизненного цикла продукта и фактического
обнаружения определенной категории продукта на стадии активного роста или
снижения, эффективности торговых компаний, сезонности спроса, и т.д.

Методы прогнозирования
спроса и предложения ранее были основаны на прогнозирующей модели, но оценка
допустимой ошибки прогноза важна для получения разумных запланированных
ценностей ​​ индикаторов логистики. Величина допустимой ошибки прогноза
неоднозначна и зависит от категории проданных продуктов, масштаб производства,
системы продаж, объекта прогнозирования (например, спрос на регионы, продукты и
компанию в целом должен быть принят во внимание и отражен как различная точность
прогноза).

Рассматривая
прогнозирование и планирование как обязательный элемент руководства компании,
важно оценить, как эти процессы затрагивают эффективность логистики
организации. Этот подход позволяет определять оптимальные затраты для
прогнозирования и планирования, минимизируя затраты логистики, оценивая
возможные риски, связанные с различными сценариями прогнозирования спроса и
предложения (реальные, оптимистические и пессимистические сценарии), формируя
основание моделей прогноза, которые лучше всего достигают целей планирования в
компании.

В этом отношении анализ
влияния планирования продаж и прогнозирования спроса на индикаторах логистики
релевантный и пользующийся спросом в методах управления бизнесом.

Предметом исследования
выступают системы планирования продаж и прогнозирования спроса, а объектом —
компания ООО «ЛОКОС».

Целью курсовой работы
является анализ возможностей использования количественных методов
прогнозирования для совершенствования деятельности  ООО «ЛОКОС».

Для достижения
поставленных целей необходимо выполнить решение следующих задач:

— рассмотреть содержание
и цели прогнозирования спроса: методы изучения покупательского спроса;

— исследовать методы и
виды прогнозирования спроса;

— определить особенности
количественных методов прогнозирования спроса;

— представить общую
характеристику деятельности предприятия ООО «ЛОКОС»;

 — провести анализ основных показателей
деятельности предприятия;

— оценить используемые
на предприятии методы прогнозирования спроса;

— предложить возможности
прогнозирования спроса для предприятия на основе количественных методов;

— оценить эффективность
рекомендации по прогнозированию на основе количественных методов.

Цель и задачи
исследования определили структуру работы, которая представлена введением, тремя
главами, заключением и списком использованных источников.

Заключение:

Управление запасами — довольно трудоемкий процесс, основанный на постоянном
анализе больших наборов данных. В то же время, когда ассортимент состоит из
нескольких предметов, контроль над инвентарем, потреблением и покупками не
очень сложен. Вам нужно только убедиться, что товар не заканчивается и делать
своевременные заказы. Для этого достаточно иметь логиста с 3-5-летним опытом
управления запасами.

Когда количество позиций измеряется сотнями и тысячами, никакой опыт не
поможет вам контролировать состояние склада, быстро определять потребности и
делать правильные расчеты. Чтобы решить эту проблему, вы должны использовать
соответствующее программное обеспечение.

Помимо понятия «точность прогноза», можно выделить понятие «качество
прогноза». Под качеством прогноза понимается способность процесса
прогнозирования спроса генерировать такие прогнозы, которые будут устойчиво
отличаться от фактических значений спроса не более чем на указанное значение
ошибки. Другими словами, качество прогноза означает способность удерживать
ошибку прогноза в указанных пределах. Это очень важно с точки зрения
управления, поскольку предприятие может заранее подготовиться к указанным
пределам ошибки прогноза, и эта шкала ошибок не ставит под угрозу уровень
обслуживания клиентов.

Фрагмент текста работы:

1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА

1.1. Содержание и цели прогнозирования спроса: методы
изучения покупательского спроса Прогнозирование — это предположение о том, каким может быть спрос на
продукцию в будущем [24, с. 19]. Эти предположения основаны на прошлом опыте,
анализе рынка и причинно-следственных связях. Точность прогноза имеет
принципиальное значение, поскольку прогноз спроса является отправной точкой для
расчета страховых резервов и планирования производственных и логистических
операций как в долгосрочной, так и в среднесрочной перспективе.

Если в компании не выполняется процесс прогнозирования, если прогноз имеет
низкую точность, ошибки прогноза не измеряются и не учитываются, это приводит к
неприятным последствиям [30, с. 28]:

— отсутствие товарных запасов для товарных товаров и формирование
товарно-материальных запасов для невостребованных товаров

— упущенная выгода в результате нереализованных возможностей — чрезмерное
замораживание средств

— покупка ненужных материалов и изготовление ненужных полуфабрикатов,
упаковка складов

— и т.д.

Прогнозирование спроса — определение возможного будущего спроса на товары и
услуги с целью лучшей адаптации экономических предприятий к условиям
развивающегося рынка. Прогноз спроса представляет собой теоретически
обоснованную систему показателей неизвестного объема и структуры спроса.
Прогнозирование объединяет прошлый опыт об объеме и структуре спроса с
прогнозом их будущего состояния.

Прогноз спроса рассматривается как прогноз физического объема продаж
товаров (услуг). Его можно дифференцировать по категориям потребителей и
регионам. Прогноз может быть сделан на любой период исполнения. Основное
внимание в краткосрочном прогнозе уделяется количественной, качественной и
ценовой оценке изменений в объеме и структуре спроса; время и случайные факторы
принимаются во внимание. Долгосрочные прогнозы спроса определяют, прежде всего,
возможный физический объем продаж товаров и динамику изменения цен.

При постановке задач прогнозирования спроса необходимо учитывать, что они
решаются, поскольку основные закономерности и тенденции развития спроса в
прошлом и настоящем раскрыты и подлежат сохранению в определенном будущем.
Поэтому важно выбрать и обосновать период анализа процесса формирования спроса.

Ожидаемый
спрос можно представить в виде следующих составляющих [22, c.17]:

С = Рп
+ Сц

где Рп
– реализованный спрос;

Сц
– неудовлетворенный спрос.

Но эта
формула не отражает влияние таких факторов, как сезонные (периодические) и
случайные колебания спроса, вызванные объективными причинами, такими как разрыв
между производством и потреблением или сезонный характер спроса на определенные
товары. Например, спрос на зимнюю обувь значительно увеличивается осенью и
падает летом. Поэтому зональные флуктуации учитываются и накладываются на
тренды MicroProse [22, с. 19].

Влияние
случайных факторов колебаний спроса, вызванных непредвиденными изменениями
экономической ситуации в экономике в целом или стихийными бедствиями, почти
невозможно предсказать, поэтому мы должны принять во внимание, что область
распределения возможных фактических значений спроса будет на определенный
интервал (и не обязательно совпадающий с прогнозом), гарантирующий определенную
вероятность. Следовательно, предложение товаров на рынке или в системе
товарооборота равно сумме реализованного спроса на товары плюс увеличение
запасов на складах производителей и в розничной сети, либо минус уменьшение
запасов товаров.