Определение величины партии поставок

Для определения величины партии поставок используют нормативный метод и методы прогнозирования. Нормативный метод предполагает использование нормативов потребления запасных частей на 100 автомобилей в год. (См. практические занятия)

В настоящее время при планировании материально-технического снабжения во все возрастающей сте­пени внедряются математические методы прогнозирования.

В основе всех ме­тодов прогнозирования лежит предпосылка, что зависимость в потреблении тех или иных ресурсов, существующая в прошлом, сохранится и в будущем. В действительности бывают случаи, когда такое допущение неправильно.

Существует множество методов прогнозирования. Наиболее часто применяют методы аналитического выравнивания и экспоненциального сглаживания для прогнозирования потребности в материальных ресурсах.

При аналитическом выравнивании ряда динамики на базе регрессионных моделей подбирается аналитическая функция (кривая), наиболее точно характеризующая закономерность раз­вития данного явления или процесса во времени. Найденная функция позволяет получить выравненные значения уровней ряда динамики (его теоретические оценки), т. е. те уровни, ко­торые наблюдались бы, если бы динамика явления или процес­са полностью совпадала с выбранной кривой (линией регрес­сии).

Для расчета параметров кривой используют метод наимень­ших квадратов, который требует, чтобы сум­ма квадратов отклонений значений, лежащих на линии регрессии (теоретических оценок уровней), от фактических значений уров­ней была минимальной. См практические занятия.

Метод экспоненциального сглаживания применяется в тех случаях, когда прогнозирование осуществляется на основании рядов динамики, у которых тренд неустойчивый или у которых тренд отсутствует. Данный метод дает хорошие результаты при краткосрочном прогнозировании и относительно небольшом коле­бании уровней ряда.

Сущность метода экспоненциального сглаживания заключа­ется в том, что прогноз процесса изменения потребности в мате­риальных ресурсах производится на основании уровней ряда ди­намики, веса которых убывают по мере отдаления данного уровня от момента прогноза. Для этой цели в расчеты вводится постоянный коэффициент сглаживания α, значение которого подбирается таким образом, чтобы свести ошибку прогноза к минимуму.