Как спрогнозировать запасы: 3 распространенных метода и какой выбрать

Прогнозирование запасов — это процесс оценки будущего спроса на продукты или услуги компании и определения необходимого уровня запасов для удовлетворения этого спроса.

Точный прогноз позволяет предприятиям принимать обоснованные решения о производстве, закупках и уровне запасов, что может помочь повысить общую эффективность и прибыльность.

Существует ряд различных методов, которые можно использовать для прогнозирования запасов, и наиболее подходящий подход часто зависит от типа бизнеса и доступных данных. В этом посте мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных методов, используемых для прогнозирования запасов, в том числе:

1. Анализ тренда (скользящие средние и линии тренда)
2. Регрессионный анализ
3. Экспоненциальное сглаживание

Мы рассмотрим плюсы и минусы каждого из этих методов, точные формулы, которые вам нужны для их настройки, и какие из них выбрать для вашего конкретного бизнеса.

Мы также познакомим вас с некоторыми рекомендациями по прогнозированию запасов и распространенными ошибками, которых следует избегать.

С учетом всего сказанного, давайте приготовимся к математике и приступим!

Важность точного прогнозирования

Неточное прогнозирование запасов может иметь ряд негативных последствий для бизнеса, в том числе:

Отсутствие запасов: если спрос недооценен, а уровень запасов слишком низок, предприятия могут оказаться не в состоянии удовлетворить спрос клиентов, что может привести к потере продаж и последующему падению удовлетворенности клиентов.

Избыточные запасы: С другой стороны, если спрос завышен, а уровни запасов слишком высоки, предприятия могут в конечном итоге удерживать избыточные запасы, которые связывают финансовые ресурсы и занимают ценное пространство для хранения.

Общие методы прогнозирования запасов

Как мы упоминали выше, существует ряд различных методов, которые можно использовать для прогнозирования запасов. В этом разделе мы более подробно рассмотрим некоторые из наиболее распространенных методов, включая анализ тенденций, регрессионный анализ и экспоненциальное сглаживание.

Анализ тренда

Одним из самых простых и распространенных методов прогнозирования запасов является анализ тенденций. Этот подход включает использование исторических данных о продажах для выявления любых основных тенденций спроса, которые затем можно использовать для прогнозирования будущего спроса.

Существует несколько различных способов проведения анализа тренда, но одним из наиболее распространенных является использование скользящей средней. Этот подход включает расчет среднего спроса за определенный период времени (например, 3 месяца, 6 месяцев и т. д.), а затем использование этого показателя для прогнозирования спроса на будущие периоды.

Еще один популярный метод — использование линий тренда. Это включает в себя нанесение точек исторических данных на график, а затем рисование линии наилучшего соответствия данным. Затем наклон линии тренда можно использовать для оценки будущего спроса.

Как рассчитать скользящую среднюю

Формула расчета скользящей средней:

MA = (Сумма точек данных за последние n периодов) / n

где MA — скользящая средняя, ​​а n — количество периодов.

Например, если мы хотим рассчитать 3-месячную скользящую среднюю для января, февраля и марта, мы будем использовать следующую формулу:

MA = (январь + февраль + март) / 3

Допустим, продажи в Q1 составили 100, 150 и 200 за каждый последующий месяц.

Это даст нам MA (100 + 150 + 200) / 3 или 150.

Затем мы можем использовать эту скользящую среднюю для прогнозирования спроса на будущие периоды. Например, если бы мы хотели спрогнозировать спрос на апрель, мы бы просто использовали значение скользящей средней 150.

Формула анализа тренда

Формула для анализа тренда:

Тренд = (Конечное значение — Начальное значение) / Количество периодов

Например, если продажи в первом квартале составляли 100, 150 и 200 за каждый последующий месяц, тренд будет рассчитываться следующим образом:

Тренд = (200 – 100) / 3

Это дало бы нам тренд 100/3, или 33,33.

Затем эту тенденцию можно использовать для прогнозирования спроса на будущие периоды. Например, если бы мы хотели спрогнозировать спрос на апрель, мы бы просто использовали показатель тренда 33,33 и добавили его к показателю продаж за март (200). Это дало бы нам прогнозируемый спрос на апрель на уровне 233,33.

Когда использовать анализ тенденций и скользящее среднее значение для прогнозирования запасов

Есть несколько вещей, которые следует учитывать при принятии решения о том, использовать ли анализ тренда или скользящее среднее значение для прогнозирования запасов.

Во-первых, это период времени, на который вы хотите спрогнозировать спрос. Если вам нужно только прогнозировать спрос на короткий период времени (например, 1-2 месяца), то обычно достаточно использовать скользящее среднее. Однако если вам необходимо прогнозировать спрос на более отдаленное будущее (например, на 3-6 месяцев), то использование анализа тенденций даст вам более точную картину будущего спроса.

Второе, что следует учитывать, — это характер данных. Если точки данных равномерно распределены и существует четкая тенденция, то анализ тенденций является лучшим подходом. Однако, если точки данных более неустойчивы или нет четкой тенденции, то использование скользящего среднего обычно является лучшим вариантом.

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ — это статистический метод, который можно использовать для выявления взаимосвязей между различными переменными. Этот подход часто используется при прогнозировании запасов для выявления взаимосвязей между продажами и другими факторами, которые могут повлиять на спрос, такими как сезонность, реклама и изменения цен.

Как только эти взаимосвязи будут определены, их можно использовать для прогнозирования будущего спроса.

Формула регрессионного анализа

Формула регрессионного анализа:

Y = а + bX

где Y — зависимая переменная (т. е. спрос), X — независимая переменная (т. е. расходы на рекламу), а — точка пересечения, а b — наклон линии.

Чтобы представить это в контексте, предположим, что мы хотим использовать регрессионный анализ для прогнозирования спроса на продукт на основе расходов на рекламу.

Если у нас есть исторические данные о расходах на рекламу и спросе, мы можем использовать эти данные для расчета значений a и b.

Значения a и b можно рассчитать вручную, но если вы хотите сэкономить время, у HubSpot есть подробное руководство о том, как использовать формулы Excel или Google Sheets для сокращения всей математики.

Получив значения a и b, вы можете подставить их в формулу, чтобы предсказать спрос на любой заданный уровень расходов на рекламу.

Например, допустим, мы подсчитали, что a = 100 и b = 0,5. Это даст нам следующее уравнение:

Y = 100 + 0,5X

Если бы мы хотели предсказать спрос на месяц, когда мы планируем потратить 10 000 долларов на рекламу, мы бы просто подставили эту цифру в уравнение:

Y = 100 + 0,5 (10 000)

Это дало бы нам прогнозируемый спрос в размере 5100 единиц.

Когда использовать регрессионный анализ

Основное преимущество регрессионного анализа заключается в том, что он может помочь вам определить отношения между различными переменными. Это полезно, если вы хотите прогнозировать спрос на основе факторов, отличных от истории продаж, таких как сезонность или изменения цен.

Однако у регрессионного анализа есть несколько недостатков. Во-первых, настройка может занять много времени, особенно если вы не знакомы со статистическими методами.

Во-вторых, точность регрессионного анализа зависит от точности данных, которые вы используете для расчета значений a и b. Если ваши данные неточны или неполны, ваши прогнозы также будут неточными.

Наконец, регрессионный анализ работает только в том случае, если существует линейная связь между зависимой и независимой переменными. Если четкой связи нет или связь нелинейная, то регрессионный анализ не будет точным.

Экспоненциальное сглаживание

Экспоненциальное сглаживание — это метод прогнозирования, который присваивает прошлым наблюдениям экспоненциально уменьшающиеся веса. Этот подход часто используется, когда в данных нет четкой тенденции или когда имеется значительное количество случайных вариаций.

Существует несколько различных вариантов экспоненциального сглаживания, но наиболее распространенным является простое экспоненциальное сглаживание. Этот подход включает использование взвешенного скользящего среднего для прогнозирования спроса, где веса экспоненциально уменьшаются по мере того, как вы перемещаетесь назад во времени.

Формула экспоненциального сглаживания

Формула простого экспоненциального сглаживания:

Ft = αyt + (1-α)Ft-1

где Ft — прогноз на период t, yt — фактический спрос на период t, α — константа сглаживания.

Значение α может варьироваться от 0 до 1, и чем больше значение, тем больший вес придается недавним наблюдениям.

Выбор правильного значения для α

Значение α будет иметь большое влияние на точность ваших прогнозов, поэтому важно выбрать значение, которое имеет смысл для ваших данных.

Если вы выберете слишком высокое значение, ваши прогнозы будут очень чувствительны к недавним наблюдениям и не будут учитывать долгосрочные тенденции.

С другой стороны, если вы выберете слишком низкое значение, ваши прогнозы будут вялыми и не будут отражать краткосрочные изменения спроса.

Когда дело доходит до выбора значения α, нет правильного или неправильного ответа. Лучший подход — поэкспериментировать с разными значениями и посмотреть, какие из них дают наиболее точные прогнозы.

Вы также можете использовать статистические методы, такие как средняя абсолютная ошибка в процентах (MAPE), для сравнения точности различных значений α.

После того, как вы выбрали значение для α, процесс прогнозирования становится относительно простым.

Вам просто нужно подставить фактические значения спроса для каждого периода и решить уравнение, чтобы получить прогнозируемый спрос.

Допустим, мы хотим использовать экспоненциальное сглаживание, чтобы предсказать спрос на продукт в течение следующих шести месяцев.

Если наши данные показывают, что спрос был относительно стабильным в течение последних нескольких месяцев, мы могли бы выбрать значение α = 0,5. Это даст нам следующее уравнение:

F1 = 0,5y1 + (1-0,5)F0

F2 = 0,5y2 + (1-0,5)F1

…

F6 = 0,5y6 + (1-0,5)F5

Чтобы предсказать спрос на первый месяц, мы просто подставим значение y1 (т. е. фактический спрос на первый месяц).

Чтобы предсказать спрос на второй месяц, мы должны подставить значение y2 и прогнозируемый спрос на первый месяц (т. е. F1).

И так далее.

Как выбрать правильный метод для вашего бизнеса

Выбор правильного метода прогнозирования запасов для вашего бизнеса будет зависеть от ряда факторов, включая тип бизнеса, продукты, которые вы продаете, и доступные данные.

Если вы продаете продукты, которые имеют четкую сезонную структуру, тогда анализ тенденций или регрессионный анализ могут быть лучшим вариантом. Если вы продаете продукты, на которые не влияет сезонность, то экспоненциальное сглаживание может быть лучшим выбором.

Также важно учитывать имеющиеся данные при выборе метода прогнозирования. Если у вас есть данные о продажах всего за несколько месяцев, то лучшим вариантом может быть простой анализ тенденций. Если у вас есть длинная история данных о продажах, то более подходящими могут оказаться более сложные методы, такие как регрессионный анализ.

В конечном счете, лучший способ выбрать метод прогнозирования — это поэкспериментировать с различными методами и посмотреть, какой из них дает наиболее точные прогнозы для вашего бизнеса.

Независимо от того, какой метод вы выберете, важно помнить, что прогнозирование запасов — неточная наука. При прогнозировании будущего спроса всегда будет некоторая неопределенность, поэтому важно иметь некоторую гибкость при планировании.

Один из способов сделать это — создать несколько сценариев прогноза с использованием разных методов или предположений. Это даст вам лучшее представление о диапазоне возможных результатов и поможет вам принимать более обоснованные решения об уровне запасов.

Учитывайте время выполнения запасов в своих прогнозах

Еще одним важным соображением является время выполнения ваших продуктов. Время выполнения — это количество времени, которое требуется для получения заказа от вашего поставщика.

Если у вас долгое время выполнения заказа, вам нужно будет размещать заказы заранее, а это значит, что вам нужно быть более точным в своих прогнозах. Если у вас есть короткое время выполнения, то у вас будет больше гибкости в вашем заказе.

Чтобы учесть время выполнения заказа, вы можете либо скорректировать свой прогноз, чтобы отразить количество времени, которое потребуется для получения заказа, либо вы можете создать уровни запасов, чтобы покрыть время выполнения заказа.

Создание уровней запасов может быть дорогостоящим, поэтому часто предпочтительнее скорректировать свои прогнозы. Это означает, что вам нужно будет размещать заказы раньше, но это сэкономит вам затраты на хранение избыточных запасов.

Распространенные ошибки, которых следует избегать при прогнозировании запасов

Есть несколько распространенных ошибок, которые могут привести к неточным прогнозам запасов. Это включает:

Не учитывать сезонность. Сезонные модели могут сильно влиять на спрос, поэтому важно учитывать их при прогнозировании уровня запасов.

Слишком сильно полагаться на исторические данные. Исторические данные — ценный инструмент, но важно помнить, что они отражают только прошлый спрос. Будущий спрос может быть другим, поэтому при прогнозировании запасов важно учитывать другие факторы, такие как рыночные тенденции и поведение клиентов.

Неспособность учитывать изменения в бизнесе: бизнес со временем меняется, поэтому важно помнить об этом при прогнозировании запасов. Если вы представляете новые продукты или вносите изменения в свою маркетинговую стратегию, это повлияет на спрос и должно учитываться при прогнозировании запасов.

Делать предположения без данных: важно основывать свои прогнозы на данных, а не на предположениях. Если у вас недостаточно данных для обоснования вашего прогноза, лучше подождать, пока они не появятся, а не гадать.

Если вы не просматриваете и не обновляете свой прогноз: спрос на вашу продукцию может со временем меняться, поэтому важно регулярно пересматривать и обновлять свой прогноз. Это поможет вам оставаться точным и быстро реагировать на изменения на рынке.

Избегая этих ошибок, вы можете повысить точность прогнозов запасов и принимать более обоснованные решения об уровне запасов.

Как прогнозирование продаж коррелирует с прогнозированием запасов?

Прогнозирование продаж является ключевым вкладом в прогнозирование запасов. Прогнозируя будущие продажи, вы можете оценить уровень запасов, который вам понадобится для удовлетворения спроса.

Прогнозирование продаж может быть выполнено с использованием различных методов, таких как анализ тенденций или регрессионный анализ. Важно выбрать метод, который подходит для вашего бизнеса и данных. Когда у вас есть прогноз продаж, вы можете использовать его для оценки уровня запасов, необходимых для удовлетворения спроса.

Использование программного обеспечения для управления прогнозами запасов

SkuVault — это мощное программное обеспечение для управления запасами, которое может помочь вам с прогнозированием потребности в запасах (в дополнение ко многим другим аспектам хорошего управления запасами).

SkuVault предоставляет такие функции, как история продаж и анализ тенденций, которые можно использовать для прогнозирования будущих продаж.

SkuVault также позволяет вам настраивать точки повторного заказа, чтобы вы могли автоматически размещать заказы, когда уровень запасов достигает определенной точки. Это избавляет от догадок при заказе и помогает поддерживать оптимальный уровень запасов.

Кроме того, SkuVault предоставляет такие функции, как отслеживание запасов и создание отчетов в режиме реального времени, которые могут помочь вам оставаться в курсе своих запасов и принимать обоснованные решения о будущих заказах.

Если вы ищете способ улучшить управление запасами, мы хотели бы показать вам, как SkuVault может помочь вам перестать работать в своем бизнесе и начать работать над своим бизнесом.

Для получения дополнительной информации нажмите кнопку на этой странице, чтобы запланировать демонстрацию, или посетите нашу страницу функций здесь .