2.2. Планирование продаж

Прежде чем перейти к планированию, результатом которого станет план продаж, закупок и производства, необходимо сформировать прогноз продаж готовой продукции. При этом предполагается, что в рамках курсового проекта предприятие использует смешанную стратегию производства, производя продукцию на заказ и на склад.

В курсовом проекте предполагается формирования сначала укрупнённого плана продаж, далее уточнённого плана продаж в разрезе номенклатурных позиций. Укрупнённый план продаж будет формироваться в разрезе номенклатурных групп на базе сформированного прогноза продаж на восемь недель. Общая последовательность действий описана ниже.

2.2.1. Формирования прогноза продаж

В качестве исходных данных для прогнозирования выступает индивидуальный вариант с динамическим рядом. Динамический ряд – совокупный (по всей номенклатурной группе) объём продаж готовой продукции. Далее рассмотрим кратко методику построения прогноза, при этом предполагается, что студенты владеют материалом по дисциплине «Статистика».

Построение модели сводится к расчету значений тренда, сезонной компоненты, случайной компоненты для каждого уровня ряда.

Процесс построения модели включает в себя следующие шаги:

1. Выравнивание исходного ряда методом скользящей средней.

2. Расчет значений сезонной компоненты.

3. Устранение сезонной компоненты и получение выравненных данных.

4. Аналитическое выравнивание уровней и расчет значений тренда с использованием полученного уравнения тренда.

5. Расчет полученных значений тренда и сезонной компоненты.

6. Формирование прогноза.

Рассмотрим эти шаги подробнее.

1. Проведем выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней. Для этого просуммируем уровни ряда последовательно за каждые четыре недели со сдвигом на один момент времени (столбец 3 табл. 11). Разделим полученные суммы на четыре, найдем скользящее среднее. Эти значения уже не содержат сезонной компоненты (столбец 4 табл. 11). Приведем эти значения в соответствии с фактическими моментами времени, для этого найдем средние значения для двух последовательных скользящих средних (столбец 5 табл. 11).

2. Найдем оценки сезонной компоненты как частное от деления фактических уровней ряда на центрированные скользящие средние (столбец 6 табл. 11). Используем эти оценки для расчета значений сезонной компоненты. Для этого найдем средние за каждую неделю оценки сезонной компоненты. Взаимопогашаемость сезонных воздействий в мультипликативной модели выражается в том, что сумма значений сезонной компоненты по всем неделям должна быть равна числу периодов в цикле, т.е. четырем, так как в нашем примере число периодов одного цикла (месяц) равно четырем неделям (табл. 12).

3. Разделим каждый уровень исходного ряда на соответствующие значения сезонной компоненты.

4. Определим тренд данной модели. Для этого проведем аналитическое выравнивание ряда (T * E) с помощью линейного тренда. Подставив в это уравнение значения t = 1, …, 16, найдем уровни T для каждого момента времени.

Таблица 11

Выравнивание исходного ряда методом скользящей средней и расчет значений сезонной компоненты

Период	Объём продаж организации (исходный ряд), тыс. руб.	Итого за четыре недели, тыс. руб.	Скользящая средняя по четырём неделям	Центрированная скользящая средняя	Оценка сезонной компоненты
1	2	3	4	5	6
1	20,13	-	-	-	-
2	25,98	84,23	21,05	-	-
3	22,88	77,41	19,35	20,20	1,13
4	15,24	71,46	17,86	18,60	0,80
5	13,31	66,42	16,60	17,23	0,80
6	20,03	59,61	14,90	15,75	1,27
7	17,84	54,36	13,59	14,24	1,25
8	8,43	50,33	12,58	13,10	0,64
9	8,06	46,35	11,58	12,08	0,66
10	16	44,46	11,11	11,35	1,41
11	13,86	41,52	10,38	10,74	1,29
12	6,54	40,26	10,06	10,22	0,64
13	5,12	38,36	9,59	9,82	0,52
14	14,74	37,7	9,42	9,50	1,55
15	11,96	39,18	9,79	9,61	1,24
16	5,88	40,03	10,00	9,90	0,59
17	6,6	42,36	10,59	10,29	0,64
18	15,59	45,27	11,31	10,95	1,42
19	14,29	38,67	9,66	-	-
20	8,79	-	-	-	-

Таблица 12

Расчёт скорректированной сезонной компоненты

Показатель	Месяц	Номер недели
		1	2	3	4
	1	-	-	1,132	0,8
	2	0,772	1,271	1,252	0,644
	3	0,667	1,410	1,290	0,640
	4	0,521	1,550	1,245	0,594
	5	0,641	1,423	-	-
Итого		2,601	5,655	4,919	2,697
Среднее значение		0,650	1,414	1,230	0,674
Скорректированная сезонная компонента		0,656	1,425	1,240	0,680

5. Найдем значения уровней ряда, полученные по мультипликативной модели. Для этого умножим уровни T на значения сезонной компоненты для соответствующих недель.

Таблица 13

Аналитическое выравнивание уровней, расчет значений тренда и расчет полученных значений тренда и сезонной компоненты

Период, t	Исходный ряд, yt	Сезонная компонента, St	T*E=Yt/St	Tt (y = -0,716*t + 21,378)	Tt* St
1	2	3	4	5	6
1	20,13	0,656	30,708	20,662	13,545
2	25,98	1,425	18,230	19,946	28,425
3	22,88	1,240	18,456	19,23	23,839
4	15,24	0,680	22,423	18,514	12,583
5	13,31	0,656	20,304	17,798	11,667
6	20,03	1,425	14,055	17,082	24,344
7	17,84	1,240	14,391	16,366	20,289
8	8,43	0,680	12,403	15,65	10,637
9	8,06	0,656	12,295	14,934	9,790
10	16	1,425	11,227	14,218	20,262
11	13,86	1,240	11,180	13,502	16,738
12	6,54	0,680	9,622	12,786	8,690
13	5,12	0,656	7,810	12,07	7,912
14	14,74	1,425	10,343	11,354	16,181
15	11,96	1,240	9,648	10,638	13,188
16	5,88	0,680	8,651	9,922	6,744
17	6,6	0,656	10,068	9,206	6,035
18	15,59	1,425	10,939	8,49	12,099
19	14,29	1,240	11,527	7,774	9,637
20	8,79	0,680	12,933	7,058	4,797

6. Далее строим прогноз на восемь недель. Прогноз представлен в табл. 14.

Таблица 14

Сформированный прогноз на два месяца

Период, t	Сезонная компонента, St	Tt (y = -0,716*t + 21,378)	Tt* St
21	0,66	6,34	4,16
22	1,43	5,63	8,02
23	1,24	4,91	6,09
24	0,68	4,19	2,85
25	0,66	3,48	2,28
26	1,43	2,76	3,94
27	1,24	2,05	2,54
28	0,68	1,33	0,90

Сформированный прогноз в дальнейшем будет использоваться при составлении плана продаж. Этот прогноз станет исходными данными в системе для целей формирования плана производства и закупок.