Прогнозирование материальных потоков

При сохранении на предприятии запасов  на одном уровне входной материальной поток будет равен выходному.

По натурально-вещественному  составу материальные потоки делят на одноассортиментные и многоассортиментные. Такое разделение необходимо, т.к. ассортиментный состав потока существенно отражается на работе с ним. Например, логистический процесс на оптовом продовольственном рынке, торгующем мясом, рыбой, овощами, фруктами и бакалеей, будет существенно отличаться от логистического процесса на картофелехранилище, которое работает с одним наименованием груза.

По количественному  признаку материальные потоки делят на массовые, крупные, мелкие и средние.

Массовым считается поток, возникающий  в процессе транспортировки грузов не единичным транспортным средством, а их группой, например, железнодорожный  состав или несколько десятков вагонов, колонна автомашин, караван судов  и т. д.

Крупные потоки — несколько вагонов, автомашин.

Мелкие потоки образуют количества грузов, не позволяющие полностью  использовать грузоподъемность транспортного  средства и требующие при перевозке  совмещения с другими, попутными  грузами.

Средние потоки занимают промежуточное  положение между крупными и мелкими. К ним относят потоки, которые образуют грузы, поступающие одиночными вагонами или автомобилями.

По удельному  весу образующих поток грузов материальные потоки делят на тяжеловесные и легковесные.

Тяжеловесные потоки обеспечивают полное использование грузоподъемности транспортных средств, требуют для хранения меньшего складского объема. Тяжеловесные потоки образуют грузы, у которых масса одного места превышает 1 т (при перевозках водным транспортом) и 0,5 т (при перевозках железнодорожным транспортом). Примером тяжеловесного потока могут служить рассматриваемые в процессе транспортировки металлы.

Легковесные потоки представлены грузами, не позволяющими полностью использовать грузоподъемность транспорта. Одна тонна  груза легковесного потока занимает объем более 2 м³. Например, табачные изделия в процессе транспортировки образуют легковесные потоки.

По степени  совместимости образующих поток  грузов материальные потоки делят на совместимые и несовместимые. Этот признак учитывается в основном при транспортировке, хранении и грузопереработке продовольственных товаров.

По консистенции грузов материальные потоки делят на потоки насыпных, навалочных, тарно-штучных и наливных грузов.

Насыпные грузы (например зерно) перевозятся без тары. Их главное свойство — сыпучесть. Могут перевозиться в специализированных транспортных средствах: вагонах бункерного типа, открытых вагонах, на платформах, в контейнерах, в автомашинах.

Навалочные грузы (соль, уголь, руда, песок и т. п.) как правило минерального происхождения. Перевозятся без тары, некоторые могут смерзаться, слеживаться, спекаться. Так же как и предыдущая группа, обладают сыпу честью.

Тарно-штучные грузы имеют самые  различные физико-химические свойства, удельный вес, объем. Это могут быть грузы в контейнерах, ящиках, мешках, грузы без тары, длинномерные и  негабаритные грузы.

Наливные грузы —грузы перевозимые наливом в цистернах и наливных судах.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Прогнозирование материального потока

Основная задача логиста  состоит в том, чтобы обеспечить оптимальное функционирование логистической  инфраструктуры. Реализация этой задачи требует, в первую очередь, умения планировать  материальные потоки, а прогнозирование  потребности в материальных ресурсах является наиболее сложным этапом её решения.

Прогноз - предсказание стоимостного объема или количества единиц продукта, которые с известной вероятностью будут произведены, отгружены или  проданы. Прогнозировать можно в  натуральных или денежных единицах измерения, а объектом прогноза может  быть конкретный продукт или потребитель. Типичным примером логистического прогноза является прогноз отправок какого – либо груза из распределительного центра на неделю или месяц.

Для эффективного планирования и координации производственных процессов нужны точные прогнозы. Задача прогнозирования – предсказать  пространственные (где), ассортиментные (сколько и чего) и временные (когда) параметры спроса для планирования на их основе логистической деятельности.

Планирование и координация  логистических операций требуют  точной оценки будущего спроса на определенные продукты на конкретных рынках сбыта. Хотя прогнозирование не является точной наукой, но все большее число предприятий  внедряет у себя интегрированный  процесс прогнозирования, который  строится на использовании многообразных  источников информации, математических и статических методов, систем поддержки  управленческих решений, а также  на работе квалифицированных специалистов.

В таблице 2.1 заданы размеры  материальных потоков в соответствующие временные периоды

Таблица 2.1

Измерение материального  потока по годам

Годы,t	2005	2006	2007	2008	2009
Мат.поток N(t), тыс. т∕год	29,4	33,7	36,5	51,8	61,3

Составим прогноз размера  материального потока в 2010 году посредством  основных методов прогнозирования.

2.1 Метод наивного прогноза.

В этом случае прогнозируемый материальный поток принимается  равным материальному потоку ближайшего временного периода. Если обозначать прогноз как N(t+1), то получим:

      (2.1)

Значение прогноза на N(t+1) год составит:

)=61,3 ( тыс. т/год)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.2 Метод простого среднего.

Значение прогноза рассчитывается как среднее арифметическое материальных потоков за предшествующие периоды:

  =         (2.2)

где n – число значений материальных потоков, принятых для расчета;

N() – материальный поток за период  .

Для исходных данных, приведенных в таблице 2.1, получим:

N(5+1)=   = 42,54 (тыс. т/год)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.3 Метод скользящего среднего.

Прогнозируемый материальный поток рассчитывается как среднее  значение материальных потоков за несколько  предыдущих периодов с учетом их значимости для прогноза.

Метод предполагает, что  значения анализируемой величины в  конце предшествующего периода  имеют большое влияние на прогнозируемое значение и должны иметь больший  вес, а сумма весов за прогнозируемый

период должна быть равна  единице. При таких условиях значения прогноза рассчитывается по методу скользящего  среднего по формуле:

  =          (2.3)

где  - оценка веса i-го значения материального потока.

Для определения оценок веса  имеет вид

  = 1                 (2.4)

Эксперты присвоили следующие оценки весов: α =0,1;α =0,1;α =0,15;α = 0,25;α =0,4

Расчет значения прогноза выполнен по формуле (2.3) при ограничении (2.4):

N(5+1)= 29,4*0,1+33,7*0,1+36,5*0,15+51,8*0,25+61,3*0,4=49,255 (тыс. т/год)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.4 Метод регрессивного анализа.

Прогнозируемое значение материального потока рассчитывается как значение математической функции, наиболее точно описывающей изменение  значений материального потока за несколько  предыдущих периодов.

В общем виде уравнение  искомой функции может быть записано следующим образом:

N(t)=F(t)±δ              (2.11)

где F(t)- значение функции  в t-й год;

δ- погрешность, показывающая величину отклонения теоретических  значений от экспериментальных.

Функция может иметь любой  вид: прямая, парабола и т.д. Выбор  функции, наиболее точно описывающей  заданные изменения материального  потока, осуществляются на основании  минимизации значения погрешности  δ, которое рассчитывается по формуле:

δ =                     (2.12)

где Nt – значение материального потока в t-й год (фактическое);

n – число наблюдений;

p – число параметров  в уравнении тренда (число неизвестных).     

Для анализа принимаем  две функции: линейную и полином 2-го порядка:

f(t)= a+bt                 (2.13)

f1(t)= a+bt+ct2                (2.14)

где a – начальный уровень  тренда;

b – средний абсолютный  прирост в единицу времени,  константа линейного тренда;

c- квадратичный параметр  равный половине ускорения, константа параболического тренда.

Значение коэффициента a, b, c определены с помощью метода наименьших квадратов.

Продифференцируем каждое уравнение  и составим систему нормальных уравнений:

   * для линейного  тренда:

                                      (2.15)

   *  для параболического тренда:

          (2.16)

                  

Для упрощения расчетов используем метод отсчета времени от условного  начала. Обозначим в ряду изменения  значений времени (t) таким образом, чтобы  стала равна нулю.

Представим метод расчета  и его результаты в виде таблицы:

Таблица 2.3

Расчет параметров тренда

№		N()				N()·	N()·	f()	(f()-N())	()	(()-N())
1	2	29,4	4	-8	16	-58,8	117,6	26,16	10,49	109,72	2262
2	1	33,7	1	1	1	-33,7	33,7	34,35	0,42	25,33	613
3	0	36,5	0	0	0	0	0	42,54	36,48	-8,26	2003
4	-1	51,8	1	1	1	51,8	51,8	50,73	1,14	8,95	701
5	-2	61,3	4	8	16	122,6	245,2	58,92	5,66	76,96	2345
∑	0	212,7	10	0	34	81,9	448,3	212,7	54,19	212,7	7924

 

Перепишем уравнение с  учетом  = 0  и = 0:

   * для линейного  тренда:

                                                        (2.17)

   *  для параболического тренда:

                                  (2.18)

 Отсюда:

   *  для линейного тренда:

a=                                                                                   (2.19)

b=                                                                           (2.20)

Получаем: a = = 42,54

                   в = 8,19

   *  для параболического тренда:

b=                                                                                (2.21)

Зная  α и c найдем, решив систему методом определителей.

Получаем: a= 42,54, c=25,4.

Рассчитанные значения  f() и () при =[-2;2], и суммы квадратов разностей теоретических и практических значений приведены в табл.2.2

• Для линейного тренда

          δ= 5,21

• Для параболического тренда

     δ= 89,02

Так как 5,21<89,02, линейный тренд является более предпочтительной функцией, т.е. = f(t). В этом случае прогноз искомого параметра целесообразно определять по формуле линейного тренда, т.е.

=42,54+8,19*3=67,11 (тыс. т/год)

Графики N(t) и F(t) приведены на рисунке 2.2.

Итак, планируемый размер материального потока в 2010 году, определенный методом регрессивного анализа  составляет 67 110 тонн.

 

 

 

3.Определение  оптимального размера партии  поставки.

Запасы играют как положительную, так и отрицательную роль в  деятельности логистической системы. Положительная роль заключается  в том, что они обеспечивают непрерывность  процессов производства и сбыта  продукции, являясь своеобразным буфером, сглаживающим непредвиденные колебания  спроса, нарушение сроков поставки ресурсов, повышают надежность логистического менеджмента.

Негативной стороной создания запасов является то, что в них  иммобилизуются значительные финансовые средства, которые могли бы быть использованы предприятием на другие цели, например, инвестиции в новые  технологии, исследование рынка, улучшение  экономических показателей деятельности предприятия. Кроме того, большие  уровни запасов готовой продукции  препятствуют улучшению ее качества, так как предприятие, прежде всего, заинтересовано в реализации уже  имеющейся продукции до вложения инвестиций в повышении ее качества. Исходя из этого, возникает проблема обеспечения непрерывности логистических  и технологических процессов  при минимальном уровне затрат, связанных  с формированием и управлением  различными видами запасов в логистической  системе.