Выравнивание мощностей

Спрос и его прогнозирование

В производстве спрос на сырье и материалы всегда имеет зависимый характер, потому что процесс планирования исходит из потребности в готовой продукции. Однако в том случае, если срок поставки существенно превосходит длительность изготовления (например, когда производство продукта зани­мает две недели, а приобретение материалов – шесть месяцев), спрос должен рассматриваться как независимый. Впрочем, си­стемы работы с независимым спросом настолько удобны, что они применяются далее тогда, когда спрос на сырье и материа­лы на самом деле носит зависимый характер.

Планирование зависимого спроса ведется по заранее известным предварительным заказам, планирование независимого -по прогнозам спроса. Прогнозы могут быть объективными или субъективными. Всеметоды прогнозированияможно разделить на три класса.

· Временные ряды – группа методов, позволяющих производить экстраполяцию данных предыдущих периодов на будущее.

· Причинные методы – в них предпринимаются попытки создать математические модели, связывающие причины с результатами.

· Субъективные методы – в них субъективные мнения используются наравне с количественной информацией.

Временные ряды

Пожалуй, этот класс содержит наибольшее количество мето­дов прогнозирования. Во всех методах производится выделе­ние трендов в существующих данных и устранение случайных событий, или «шума». Случайные изменения невозможно прогнозировать по определению, поэтому в хорошем методе они не учитываются.

Общая для всех методик прогнозирования сложность как раз и заключается в том, как отличить случайные отклонения от изменений в тренде. Единственная точка, стоящая особня­ком от основной линии, может быть «шумом», две точки под­ряд уже могут означать изменение тренда. Чувствительные к таким колебаниям методы, как следствие, учитывают все по­сторонние «шумы», в то время как методы, дающие более глад­кую кривую спроса, обычно не учитывают отдельных колеба­ний. Выбор наиболее подходящего метода зависит от умения правильно определить требуемую чувствительность

Простейшим методом математического прогнозирования является скользящее среднее.Баланс между сглаживанием и чувствительность в нем достигается за счет усреднения данных за последние периоды, на основе чего и строится прогноз. В табл. 7.1 представлен пример расчета скользящих средних для одного и того же набора данных за периоды в 3 и 6 месяцев.

Среднее за три месяца находится суммированием данных о продажах за предыдущие три периода и делением полученной величины на три; среднее за шесть месяцев определяется сум­мированием последних шести показателей и делением на шесть. Каждый месяц спрос за самый старый месяц отбрасыва­ется, спрос за последний месяц – добавляется, тем самым достигается постоянно обновление прогноза. Последнее скользя­щее среднее и является прогнозом в простейшем виде.

Таблица 7.1. Скользящее среднее спроса

Месяц	Фактический спрос	Скользящее среднее
3 месяца	6 месяцев
Январь
Февраль
Март
Апрель
Май
Июнь
Июль
Август
Сентябрь
Октябрь
Ноябрь
Декабрь

Потенциальный недостаток этого метода заключается в том, что в нем самые старые и последние показатели имеют равную значимость, а показатели, вышедшие за рамки расчета средне­го, не учитываются вовсе.

Причинные методы

В причинных методах прогнозирования определяются изме­римые факторы, оказывающие четкое и постоянное воздей­ствие па спрос с достаточно большим лагом, чтобы строить про­гноз. Например, считается, что процентные ставки влияют на спрос на потребительские товары, причем существует значи­тельный лаг между причиной – изменением ставок – и пере­меной характера спроса. К сожалению, на потребительский спрос влияет множество других факторов, что обычно не по­зволяет построить сколько-нибудь точный прогноз.

Как правило, причинное прогнозирование базируется на регрессионном анализе, однако в операционном менеджменте применяется редко из-за того, что построить достаточно точ­ную модель удается лишь в исключительных случаях.

Субъективные методы

Если количественная информация недоступна, отделу плани­рования приходится полагаться на субъективное мнение. Иногда это всего лишь простое предположение, что спрос будет при­мерно таким же, как в прошлом году, а иногда заключается в более сложном сборе и анализе мнений разных людей. Напри­мер, может учитываться мнение работников отдела продаж, мнение зарубежных агентов или даже отраслевых ассоциаций. В производстве капитального имущества, или средств про­изводства, порой применяется такой структурированный ме­тод сбора и оценки мнений, как построение сценариев. При этом группа «экспертов» составляет несколько альтернатив­ных сценариев событий, оценивает влияние сценариев на спрос, а также вероятность наступления каждого из них. На­звать это точным прогнозированием, пожалуй, нельзя, но в не­которых случаях это единственно возможный метод.

Колебания спроса

Изменение спроса может принимать две формы: изменение общего объема или, в случае нескольких продуктов, изменение в спросе на отдельные продукты ассортиментного ряда. Послед­нее, при условии, что общий спрос остается относительно не­изменным, может учитываться системой календарного плани­рования; первый случай гораздо более сложный. Он же является причиной всевозможных попыток сгладить колеба­ния спроса. С помощью глобального маркетинга, например, можно частично избежать сезонных эффектов; той же цели служит и выпуск дополнительных продуктов. В производстве поздравительных открыток, например, большим успехом стала печать открыток на все случаи жизни, чтобы спрос на продук­цию возникал не только под Рождество.

В сфере услуг, где колебания спроса носят еще больший ха­рактер, для выравнивания спроса часто прибегают к дифференцированному ценообразованию, например скидкам в непиковые часы. Такие попытки редко когда оказываются полностью успешными, поэтому перед руководством постоян­но стоит проблема: как удовлетворить изменчивый спрос. Здесь возможны две стратегии: выравнивание мощностей и погоня за спросом", хотя на практике обычно комбинируют.

Выравнивание мощностей

Выравнивание мощностей является наиболее эффективным методом. Общая производственная мощность системы устанавливает на уровне среднего спроса, возможно, с неболь­шим запасом на случай непредвиденных обстоятельств, и под­держивается стабильный объем выпуска. Таким образом, колебания спроса игнорируются. Данная стратегия пригодна лишь в том "случае, если покупатели готовы ждать или если в качестве «сезонного буфера» имеется возможность создавать запасы готовой продукции. На рис. 7.1 представлен пример ис­пользования такого запаса. В период падения спроса продук­ция идет на склад и продается с наступлением очередного пика. Такой метод применим лишь на производстве, поскольку создать запас услуг нельзя. Вдобавок хранение должен допус­кать сам продукт – нельзя, к примеру, делать мороженое зи­мой, чтобы продавать его летом. Там же, где этот подход при­меним, он дает преимущество снижения затрат, связанного с наиболее эффективным использованием производственных ресурсов. Недостатки также связаны с затратами на продвиже­ние и скидки в случае управления спросом, а также издержка­ми хранения (см. главу 8) при использовании запаса в качестве буфера. Порой недостатки перевешивают достоинства, вот по­чему второй подход может применяться даже тогда, когда вы­равнивание мощностей в принципе возможно.

Рис. 7.1. Применение запаса в случае сезонного спроса