Особенности моделирования при нестационарном спросе

В рассмотренном выше примере мы делали ограничение на стационарность спроса товаров в течение всего планируемого периода. Реально так не бывает. Спрос на препараты очень часто изменяется в зависимости от сезона, социально-экономических изменений в обществе, активности рекламных компаний и других факторов. В результате анализа предыдущих продаж с использованием метода временных рядов можно получить математическую модель, в которой учитывается тренд, сезонные и различные циклические колебания. Наиболее простой способ учета этих факторов - использование метода кусочно-линейной аппроксимации функции спроса. Схема применения метода показана на рис.22.

Рис.22. Кривая кусочно-линейной аппроксимации спроса

В поле графика предыдущих продаж выделяются интервалы времени (месяцы, кварталы или сезоны) и определяется средний ожидаемый спрос. При этом предполагается, что спрос в этих интервалах будет стационарным.

Таблица 6 в этом случае несколько видоизменяется. Для каждого интервала вводятся дополнительные столбцы:

· средний ожидаемый спрос в интервале времени (пропорциональный объему прошлогодних продаж);

· длительность интервала времени (сутки или недели);

· планируемый ассортимент на этот интервал времени;

· занимаемый объем препаратов на складе.

Кроме того, вводятся дополнительные ограничения по каждому интервалу (4 и 6). В результате решения задачи определяется оптимальный ассортимент товаров на каждом прогнозируемом интервале времени.

Выводы: рассмотренная модель планирования ассортимента позволяет с учетом принятой системы ограничений, достаточно близких к реальным процессам, провести оптимальной выбор ассортиментной стратегии фирмы на определенный период времени (квартал, сезон, год) по критерию максимальной прибыли.