Прогнозирование «снизу вверх»

Методу «снизу вверх» свойственна децентрализованностъ, поскольку для каждого распределительного центра составляется независимый прогноз. Благодаря этому в каждом прогнозе удается точнее оценить колебания спроса на местных рынках. Правда, такой подход требует много более подробной информации и затрудняет учет систематических факторов спроса (таких, например, как воздействие масштабных кам­паний по стимулированию продаж). Прогнозистам нет нужды ограни­чиваться использованием только одного из подходов, отказываясь от другого. Есть смысл подобрать оптимальную комбинацию обоих. При этом следует сочетать детализацию на местном уровне, характерную для подхода «снизу вверх», с принципиальной простотой подхода «сверху вниз».

Планирование и координация логистических операций требуют возможно более точной оценки будущего спроса на отдельные продукты на конкретных рынках. Хотя прогнозирование не является точной наукой, все большее число деловых предприятий внедряет у себя интегрированный процесс прогнозирования, который строится на использовании многообразных источников информации, различных математических и статистических методов, систем поддержки управ­ленческих решений, а также квалифицированных специалистов. Горизонт прогноза в логистике обычно не простирается более чем на один год. В зависимости от назначения конкретного логистического плана для него может потребоваться прогноз надень, на неделю, месяц, квартал, полугодие или год. На практике чаще всего используют месячные прогнозы. Самое главное, чтобы временной горизонт прогнозирования соответствовал характеру логистических операций.

Эффективный процесс прогнозирования складывается из несколь­ких ключевых компонентов, взаимосвязи между которыми отражены на рис. 9.2.

Рис. 9.2. Эффективный процесс прогнозирования

Во–первых, фундамент процесса прогнозирования составляет база данных, содержащая информацию о текущих заказах, о заказах за про­шлые периоды и о приемах привлечения этих заказов (к которым относятся рекламные скидки, особые скидки или другие меры по стимулированию продаж). Необходимы и данные общего характера – о состоянии экономики и условиях конкуренции. Для того чтобы такая база данных способствовала эффективному прогнозированию, она должна своевременно пополняться статистической и плановой информацией в виде, облегчающем ее обработку, обобщение, анализ и применение. Среди особых требований к информации, содержащейся в базе данных для прогнозирования, особенно важны гибкость, точность, непрерывность обновления и своевременность.

Во–вторых, эффективный процесс прогнозирования должен порождать интегрированные, внутренне согласованные прогнозы, отвечающие запросам пользователей (финансовых, маркетинговых, сбытовых, производственных и логистических служб). Если говорить конкретно, пользователям нужна точная, полная, подробная и своевременная информация. Наконец, для получения эффективных прогнозов нужно выбрать верную процедуру прогнозирования, которая, в свою очередь, состоит из трех компонентов:

– техники прогнозирования;

– системы информационного обеспечения;

– системы управления.