Восходящим данный метод называется в соответствии с подходом к получению результатов прогнозирования, при котором создание и пересмотр прогнозов выполняются на нижних уровнях детализации и консолидируются затем суммированием значений на верхние уровни. Как правило, входящей информацией являются различные варианты нисходящего прогноза и дополнительные данные о факторах, оказывающих влияние на спрос и находящихся в зоне ответственности соответствующего подразделения. Последовательность операций создания прогноза может быть различной в зависимости от специфики работы каждого из ответственных за прогноз подразделений, но типичной является генерация системой первоначального варианта с последующим разносторонним изучением полученных результатов и ручными корректировками в случае необходимости.
Результат восходящего прогнозирования - набор независимых прогнозов от каждого департамента, показывающего мнение специалистов в определенной области и создающего базу для согласования прогноза. Важным является организация независимого процесса для каждого из подразделений с возможностью учета специфики их исходных данных, ключевых показателей, статистических методов и оптимальных подходов к прогнозированию.
Двунаправленное прогнозирование аналогично восходящему с той разницей, что прогноз формируется и обновляется не для нижних, а для промежуточных уровней иерархии, с последующей консолидацией на более высокие уровни и распределением показателей на более низкие уровни. При этом используются подходы, аналогичные применяемым при нисходящем прогнозировании. Формированием прогноза могут заниматься укрупненные группы специалистов. Преимущество двунаправленного прогнозирования по сравнению с восходящим заключается в меньшей его трудоемкости.
Планирование вывода новых продуктов на рынок является критически важным для современного динамичного рынка. Существуют два основных подхода к планированию спроса на новые продукты:
планирование по аналогии с подмножеством сходных по потребительским качествам существующих продуктов;
создание теоретической модели жизненного цикла продукта с последующим ее уточнением на основе поступающих фактических данных о сбыте продукта.
В зависимости от выбранного подхода меняется набор требуемой исходной информации. В первом случае используются историческая информация о сбыте аналогов выводимого на рынок продукта за определенный период и удельные коэффициенты их вклада в воссоздаваемый эквивалент этой информации, а во втором, как правило, полный набор возможных характеристик, таких, как предполагаемый суммарный объем продаж, продолжительность периодов роста и спада продаж и др.
Планирование вывода продукта на рынок осуществляется для каждого продукта отдельно, причем экспертная оценка играет весьма значительную роль по сравнению с рассмотренными ранее методами планирования. Работа начинается с выбора оптимального подхода к планированию и подбора требуемых исходных данных. Далее выполняются статистическая обработка данных и анализ на основе предыдущего опыта и знания рынка. Результатом планирования является прогноз сбыта нового продукта на выбранном уровне иерархии, который проходит последующее согласование совместно с другими сбытовыми прогнозами. Важное значение имеет периодическая корректировка плана в соответствии с поступающими реальными данными об объемах продаж, позволяющая уточнить план и оценить корректность первоначально использованных подходов.
Планирование влияния дополнительных факторов позволяет прогнозировать эффект, оказываемый различными акциями и событиями на будущий спрос. Под акциями подразумевается периодическая подлежащая внутреннему контролю компании деятельность, направленная на продвижение товаров на рынок, например снижение цен, товарные скидки и различные виды рекламы. Событиями называются внешние факторы (сезонность, изменения погодных условий, действия конкурентов, политические и экономические изменения), влияющие на сбыт продукции. При этом методы прогнозирования влияния акций и событий практически не отличаются.
Планирование строится на изучении исторической информации о сбыте под влиянием аналогичных факторов с последующим разделением кривой спроса на составляющие и их аппроксимацией на будущее в соответствии с составляемым экспертами календарем возникновения дополнительных факторов. Таким образом, компании получают скорректированный прогноз, который может быть дополнительно уточнен экспертами.
Планирование влияния дополнительных факторов предоставляет возможности для существенного повышения достоверности планирования.
Хотя кривая спроса и обладает, как правило, определенной периодичностью, глядя на нее, достаточно тяжело выявить закономерности.
Поэтому она и раскладывается на составляющие, такие, как существующий уровень спроса на продукцию предприятия, позитивные или негативные тенденции его развития, влияние сезонности, дополнительные факторы изменения спроса и случайная составляющая.
система поддержка управленческое решение
Разложив историческую информацию, проведя прогнозирование каждой из составляющих раздельно и сложив их, можно получать прогнозы с гораздо более высокой достоверностью.
Анализ исключений дает возможность снизить влияние случайных факторов и ошибок на достоверность получаемых сбытовых прогнозов.
Поскольку объем прогнозной информации на крупном предприятии не позволяет провести полную проверку полученных с помощью автоматизированных систем результатов, следует идентифицировать области, требующие дополнительного внимания пользователей. Необходимость таких проверок объясняется случайными факторами, искаженными историческими данными (перебоями в наличии товаров, возвратами и ошибками как при вводе, так и при обработке данных), некорректными ручными корректировками, предвзятым планированием, применением неадекватных методов прогнозирования и др.
Основным методом является выделение групп продуктов, стратегически важных для компании, и проведение тщательного контроля качества сбытовых планов по ним. В целях получения или усечения уже сделанной выборки для проверки могут быть использованы следующие критерии:
превышение показателями исторических данных и сбытового плана предопределенных максимальных и минимальных значений;
превышение допустимого отклонения показателей от заданной величины;
превышение допустимого отклонения фактических показателей от плановых в единичные моменты времени или усредненно за отчетный период;
нестабильность прогнозируемой кривой спроса по периодам.
1. Карминский A. M. Информационные системы в экономике: учебное пособие в 2-х частях. ч.1-ая / A. M Карминский, Б.В. Карминский. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 336 с.
2. Карминский A. M. Информационные системы в экономике: учебное пособие в 2-х частях. ч.2-ая/ A. M Карминский, Б.В. Карминский. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 240 с.
3. Сараев А.Д. Системный анализ и современные информационные технологии: учебное пособие/ А.Д. Сараев, О.А. Щербина - Симферополь: СОНАТ, 2006. - С. 198