Оценка производственной мощности во времени

По мнению Р. Чейза, производственная мощность – термин относительный и в контексте операционного менеджмента его можно определить как доступный объем вводимых ресурсов в конкретном периоде времени^[32].
Производственную мощность должны определять и указывать для конкретной единицы времени. Выделяют долгосрочное (более одного года), среднесрочное (от полугода до полутора лет) и краткосрочное (менее одного месяца) использование мощностей. Соответственно периодом оценки мощности могут быть годы, кварталы, месяцы, недели, декады и дни.
При долгосрочном планировании мощностей оценивают общий уровень производственных возможностей организации. Долгосрочные требования по мощности определяют с помощью прогнозирования спроса на определенный период времени.
При краткосрочном планировании учитывают возможные изменения в требованиях по мощности, которые могут быть вызваны сезонными, случайными и нерегулярными колебаниями спроса.
Временные оценки производственной мощности связаны с уровнем иерархии управления. Со снижением уровня управления продолжительность периода планирования производственной мощности сокращается.

а. Прогнозирование спроса на продукцию и услуги

Спрос на продукцию и услуги может иметь регулярный и нерегулярный характер.
Регулярный спрос проявляется ежедневно, еженедельно или ежемесячно. Точность прогнозирования такого спроса должна быть максимальной.
Нерегулярный спрос время от времени отсутствует. При этом характерно, что объем продаж в отдельные дни (недели или месяцы) больше среднего объема продаж за длительный период времени. Именно нерегулярный спрос составляет основную проблему планирования производственных мощностей по объему (см. п. 2.3.7).
Прогнозирование как регулярного, так и нерегулярного спроса может представлять собой довольно сложную задачу. И в том и в другом случае могут иметься периоды сезонного потребления – периодическое увеличение или уменьшение спроса на продукцию или услуги в течение года. Спрос может иметь и случайные изменения, что характерно для так называемого непредсказуемого (спорадического) спроса.
Спрос на готовую продукцию и товары может иметь зависимый и независимый характер.
Зависимый спрос имеется при технологической (вертикальной) обусловленности закупок, производственного процесса или процесса потребления. Например, спрос на изделие определяет потребность на входящие в него сырье, материалы, детали, комплектующие, сборочные единицы. Зависимый спрос может иметь и горизонтальную составляющую, если демонстрируется связанная потребность в нескольких технологически не связанных товарах. Например, розничный магазин, торгующий фасованным древесным углем, может обслуживать и зависимый спрос на одноразовую посуду, столовые приборы, одноразовые скатерти, используемые при проведении пикников. Как правило, горизонтальный зависимый спрос имеется при проведении рекламных кампаний. При горизонтальном зависимом спросе потребность диктуется замыслами маркетинга. Зависимый спрос определяют по спросу на основной продукт в соответствии с известными нормами применяемости или использования.
Независимый спрос – это спрос, никак не связанный со спросом на другой продукт. Такой спрос характерен для большинства продуктов рынка конечного потребления. Независимый спрос прогнозируется отдельно для каждого наименования продукции или услуги^[33].
Продукция и услуги с различным характером потребления нуждаются в различных методах прогнозирования, которые можно разделить на три категории^[34]:
1) количественные методы;
2) качественные методы;
3) методы, комбинирующие количественный и качественный подходы.

Количественный подход к прогнозированию спроса на продукцию и услуги

При количественном подходе оценивают спрос либо на основе временных рядов накопленной за прошлые периоды времени статистики потребления, либо на основе статистических данных изменения фактической величины спроса и связанного, определяющего спрос показателя. Оба класса в качестве исходной информации используют накопленные за прошлые периоды данные о продажах продукции или услуг.

Прогнозирование спроса по временным рядам
Временной ряд представляет собой упорядоченные во времени наблюдения. Такие наблюдения производят через равные интервалы времени, и фиксируют объемы продаж в ответ на заявленный спрос. На основе анализа временных рядов можно строить прогнозы потребления на будущие периоды. В общем случае во временном ряде потребности выделим следующие составляющие^[35]:
а) относительно равномерный спрос;
б) сезонную потребность;
в) тенденции изменения спроса;
г) циклические колебания спроса;
д) наличие эффекта стимулирования продаж;
е) случайные колебания спроса.
а) Относительно равномерный (или базовый) спрос характерен для регулярно продаваемых продуктов или оказываемых услуг, не имеющих сезонных периодов потребления. Относительно равномерный спрос типичен для запаса основных материалов производственных предприятий. Для прогнозирования такого спроса можно использовать методы наивного прогноза и группу методов прогнозирования по среднему значению (простой средней, скользящей средней, взвешенной скользящей средней), а также метод экспоненциального сглаживания.
б) Спрос является сезонным, если в нем имеются краткосрочные (менее года) регулярные изменения, связанные с погодой или с определенными календарными периодами (время отпусков, праздники, времена года и пр.). Сезонный спрос проявляется в периодическом увеличении или уменьшении спроса в течение года. Для прогнозирования такого явно выраженного сезонного спроса требуется использовать статистику отгрузок соответствующих периодов прошлых лет^[36].
в) Кроме сезонного спроса во временном ряде могут прослеживаться и иные тенденции изменения спроса краткосрочного (менее одного года) и долгосрочного (более одного года) характера. Тенденции изменения спроса краткосрочного характера могут иметь сезонную повторяемость из года в год. При отсутствии сезонных особенностей (например, в условиях, когда статистическая база еще не накоплена) принципиальной разницы работы с краткосрочными и долгосрочными тенденциями нет.
Процесс прогнозирования спроса для временных рядов, имеющих долгосрочные тенденции, проводится в несколько этапов: фильтрация значений статистического ряда, выбор вида уравнения тренда, прогнозирование объема потребления, оценка точности прогноза^[37].
г) Циклические колебания спроса^[38] представляют продолжительные изменения тенденций потребления, сменяющие друг друга в периоды, как правило, более двух лет. Выявление циклических колебаний спроса затруднено необходимостью использования статистической базы за длительный период времени и влиянием на спрос различных нерегулярных тенденций. Для учета циклических колебаний спроса при отсутствии очевидной картины по статистической базе следует полагаться на знание типовых циклов, характерных для данной отрасли или вида бизнеса. Отслеживание текущего этапа жизненного цикла изделия и планирование ввода (вывода) новых позиций (например, при обновлении ассортимента бренда) позволяет и без накопления статистической базы за длительный период делать выводы о наличии циклических колебаний спроса.
Другим приемом отслеживания циклических изменений спроса является выявление ведущих показателей циклического изменения спроса на продукцию или услугу. Такими ведущими показателями могут быть, например, начало строительства крупного предприятия или принятие программ, соглашений операторов рынка о будущей деятельности и т.п.
д) Эффект стимулирования спроса^[39] представляет собой изменение спроса на продукцию в ответ на маркетинговые мероприятия.
Маркетинговые мероприятия по стимулированию сбыта существенно влияют на изменение потребности в запасе. Результат маркетинговых мероприятий дополняет тенденции развития рынка, определяемые отделом маркетинга или отделом продаж. Он также может существенно изменить тенденции спроса и сезонную потребность, имеющиеся во временных рядах статистических данных. Обеспечение своевременности получения информации о планируемых рекламных акциях – залог корректного прогнозирования спроса. Знание плана проведения маркетинговых акций особенно важно при составлении прогноза спроса продукции рынка конечного потребления, который чрезвычайно гибко реагирует на стимулирующие мероприятия.
Стимулирующие маркетинговые мероприятия организации могут носить регулярный характер, т.е. повторяться в одни и те же периоды года. В этом случае такое стимулирование спроса играет роль сезонного фактора и должно быть учтено при прогнозировании сезонной потребности.
е) При работе по выявлению периодов времени, в течение которых присутствует относительно равномерный спрос, приходится сталкиваться со случайными и неожиданными факторами спроса.
К случайным изменениям спроса^[40] относят те изменения, на которые не повлияли сезонные, циклические и прочие тенденции изменения спроса, а также мероприятия по стимулированию спроса. Появление таких случайных изменений в спросе нельзя исключить, что, естественно, снижает точность прогнозирования. Один из приемов преодоления влияния случайных факторов на точность прогнозирования – фильтрация статистического ряда, используемого при составлении прогноза. Более сложные методы учета случайного фактора при прогнозировании спроса (например, имитационного моделирования, нейросетевых методов, модели авторегрессивной интегрированной скользящей средней Бокс—Дженкинса и др.) требуют специальной математической подготовки, их, как правило, выполняют специалисты отделов бизнес-аналитики и бизнес-информатики. Универсальные пакеты SYSTAT, SPSS, язык GPSS, специализированные пакеты анализа временных рядов (Forecast Expert, FreeFore, МЕЗОЗАВР и др.), а также Neural Connection и др. существенно упрощают эту задачу.

Прогнозирование спроса по индикаторам

Работа с временными рядами статистических данных предполагает анализ спроса по сложившимся с течением времени тенденциям. В силу влияния случайных факторов зачастую складывается ситуация, когда прогнозирование по данным временных рядов не дает требуемой точности прогноза. При этом можно воспользоваться идеей о том, что на продажу продукции и услуг влияет какая-либо переменная, от которой зависит прогнозируемый спрос. Например, температура воздуха воздействует на интенсивность спроса на прохладительные напитки, численность новорожденных детей определяет через 2—3 года спрос на детскую книжную продукцию и т.п. Определение и анализ таких переменных, которые принято называть индикаторами, дают возможность составить прогноз будущего потребления^[41].
Индикаторами, воздействующими на спрос, являются, например, индекс оптовых цен, индекс потребительских цен, объем производства, показатели миграции населения, процентные ставки за кредит, уровень платежеспособности населения, затраты на рекламу и др.
Для того чтобы те или иные события могли служить индикаторами, требуются следующие условия:
• логическое объяснение связи индикатора и прогнозируемой потребности;
• интервал времени между изменением индикатора и изменением потребности должен быть достаточно велик для возможности использования прогноза;
• наличие высокой корреляционной связи между индикатором и уровнем спроса.

Качественный подход к прогнозированию спроса

Наиболее часто прогнозируют спрос на продукцию или услуги на основе статистических данных о потреблении в прошлые периоды времени. В некоторых случаях спрос прогнозируют без учета статистики. Это может потребоваться, например, при вводе на рынок принципиально нового продукта или услуги или при выходе с известным продуктом на принципиально новый рынок. Также в период экономической и политической перестройки довольно часто не удается воспользоваться статистической информацией, которая безнадежно устаревает. Иногда обработка статистики требует значительного времени. При его отсутствии приходится искать методы прогнозирования, использующие не количественную, а качественную информацию.
Качественный подход к прогнозированию потребности опирается на экспертные оценки специалистов^[42].
Методом экспертных оценок называют описательные, качественные, приблизительные, а также количественные оценки процессов или явлений, не поддающихся в принципе или в данной ситуации непосредственному измерению. В результате использования метода экспертной оценки выявляют субъективные мнения экспертов и на их основе определяют объективные оценки прогноза. При этом метод экспертных оценок основывается на выполнении следующих гипотез:
1) эксперт является качественным источником информации;
2) групповое мнение экспертов близко к истинному решению проблемы.
Использование метода экспертных оценок включает несколько этапов:
а) разработка программы экспертного оценивания;
б) подбор экспертов;
в) подготовка процедуры опроса;
г) проведение опроса экспертов;
д) обработка результатов опроса.
а) Разработка программы экспертного оценивания – первый этап организации работ по применению экспертных оценок. В этом документе формулируют цель работы экспертов и основные положения по ее выполнению. В программе должны быть отражены постановка цели экспертного опроса, сроки выполнения работ, задачи и состав группы управления, обязанности и права группы управления, финансовое и материальное обеспечение работ.
б) Подбор экспертов включает несколько шагов: уяснение решаемой задачи; определение круга областей деятельности; связанных с задачей; определение долевого состава экспертов по каждой области деятельности; определение количества экспертов в группе; составление предварительного списка экспертов с учетом их местонахождения; анализ качеств экспертов и уточнение списка экспертов в группе; получение согласия экспертов на участие в работе; составление окончательного списка экспертной группы.
Общим требованием при формировании группы экспертов является эффективность решения поставленной задачи.
в) Подготовка процедуры опроса ведется параллельно с формированием группы экспертов группой управления. При работе над процедурой опроса решают следующие вопросы: место и время проведения опроса, количество и задачи туров опроса, форма проведения опроса, порядок фиксации и сбора результатов опроса, состав необходимых для работы экспертов документов.
Важным вопросом среди вышеперечисленных является определение формы проведения опроса, так как методы проведения опроса довольно разнообразны.
Выбор той или иной формы опроса определяется многими факторами, например: цель и задачи экспертизы; существо и сложность анализируемой проблемы; полнота и достоверность исходной информации; требуемые объем и достоверность информации, получаемой в результате опроса; время, отведенное на опрос и экспертизу в целом; допустимая стоимость опроса и экспертизы в целом; количество экспертов и членов группы управления; характеристики экспертов и членов группы управления.
К основным методам проведения опроса прежде всего относят анкетирование, интервьюирование, групповое обсуждение.
г) В процессе непосредственного проведения опроса экспертов и обработки его результатов группа управления выполняет комплекс работ в соответствии с разработанным планом, корректирует его по мере необходимости по содержанию, срокам и обеспечению ресурсами.
Основным содержанием опроса являются следующие элементы: предъявление вопросов экспертам; информационное обеспечение работы экспертов; выработка экспертами суждений, оценок, предложений; сбор результатов работы экспертов.
д) Обработка результата опроса является последним этапом метода экспертных оценок. На этом этапе обрабатывают, анализируют результаты экспертного оценивания, составляют отчет, обсуждают результаты, оформляют итоги работы, знакомят с результатами экспертизы заинтересованные организации и лиц.
Исходной информацией для обработки результатов экспертных оценок являются числовые данные, выражающие предпочтения экспертов и содержательное обоснование этих предпочтений. Цель обработки – получение обобщенных данных и новой информации, содержащейся в скрытой форме в экспертных оценках.
Разнообразные методы обработки экспертных оценок подробно описаны в специальной литературе. Одним из простейших методов является получение групповой экспертной оценки суммированием индивидуальных оценок экспертов, скорректированных по коэффициенту компетентности эксперта. Расчет коэффициентов компетентности эксперта, в свою очередь, также может быть проведен по нескольким методикам, эффективность применения которых зависит от сферы применения метода.

Комбинированный подход к прогнозированию спроса на продукцию и услуги

Комбинация количественного и качественного подходов к прогнозированию потребности в запасе позволяет говорить о комбинированном подходе к прогнозированию спроса.
Комбинированный подход к прогнозированию спроса представляет собой сочетание прогнозирования на основе статистических данных и на основе экспертных оценок. Такое сочетание позволяет избежать недостатков каждого из двух предыдущих подходов и использовать их преимущества.
Фактически комбинированный подход вызван несостоятельностью в современных условиях методов прогнозирования потребности, использующих статистические данные. Чем более динамично и разнообразно развиваются рынок и цепи поставок, тем сильнее влияют неформализуемые факторы на характеристики конечного спроса. Для повышения точности прогнозирования необходимо дополнять результаты статистической обработки данных прошлых периодов экспертными оценками, которые оперативно учитывают новые тенденции.

Дата добавления: 2014-01-11