ERP с быстрым результатом
1С-Отчетность: Добро пожаловать! Подключись до 31.12.2016 и получи скидку 50% на годовую лицензию!
Дарим отчет для пользователей 1С:Бухгалтерии 8.3
Абонентское
ИТ-обслуживание
Корпоративная почта или IP-телефония в подарок!
Аренда сервера 1С
в облаке
Работайте в 1С удаленно с экономией до 70%!

Продукция, выпускаемая хлебозаводами, в основной своей массе, является скоропортящейся и имеет срок хранения 2-3 суток. Поэтому понятно желание покупателей приобрести свежий, только что испеченный товар. Придя в один магазин, покупатель не будет брать зачерствевший товар и пойдет в другой.

В настоящее время торговые точки стараются дать заявку в самый последний момент, чтобы максимально учесть свои товарные остатки при заказе хлеба. Это заставляет хлебозаводы вносить корректировку в сменные задания производства.

Рост мелких пекарен, приход в регионы торговых сетей с их политикой ответственности поставщиков за невыполнение заявки заставляет производителей ответственно подходить к планированию выпуска продукции: для хлебобулочного и кондитерского производства плохо как перепроизводство, так и недовыпуск. В первом случае сталкиваемся с проблемой утилизации или переработки черствой продукции, во втором – хлебозавод недополучает прибыль или к нему могут применить штрафные санкции.

К утру производство и экспедиция должны подготовить около 70 % реализуемой за сутки продукции. Это значит, что данная продукция уже должна быть ночью готова к погрузке и прошла все стадии производства. По статистике к 16-ти часам подается не более 50 % заявок, и даже к 23-м часам принятыми являются заявки не более 90 % заказчиков. Таким образом, хлебозаводы по не зависящим от них причинам не обладают информацией о фактическом заказе, необходимом для формирования оптимального производственного задания на выработку хлебобулочной продукции. Если же не сбрасывать со счетов тот факт, что заявки впоследствии корректируются, то становится ясным, что без применения статистических методов и построения прогнозной модели отгрузки планирование производственного заказа становится невозможным.

ЗАДАЧИ ХЛЕБОЗАВОДА

Основной задачей является наиболее точное определение в текущем дне предполагаемой отгрузки дня следующего. Какой же информацией обладает диспетчерская служба для этого расчета? Практически всегда это:

  1. Статистика заявок и отгрузок за предыдущий период.
  2. Частично принятые заявки на следующий день, по которым нужно рассчитать отгрузку.

Чаще всего для статистической выборки используют данные по отгрузке за последний месяц (последние 4 недели). Практика показывает, что нет смысла использовать большую статистическую выборку. Объемы закупок зависят от времени года, сезона отпусков, количества клиентов, а все это за месяц может очень измениться.

СПОСОБЫ ОЦЕНКИ ПРОГНОЗА ОТГРУЗКИ

Ниже мы рассмотрим основные способы оценок, которые используются на практике для учета на хлебозаводах или могут использоваться при прогнозировании отгрузки.

Допустим, у нас имеется статистика продаж номенклатуры «Плюшка домашняя» в кг за последние 4 недели по дням, а также за первые 2 дня пятой недели. Наша задача спрогнозировать отгрузку на среду 5-й недели.

    Дни недели Первая неделя Вторая неделя Третья неделя Четвертая неделя Пятая неделя
    Пн 402,00 418,30 410,30 420,70 416,70
    Вт 388,00 404,10 412,70 415,90 422,50
    Ср 404,50 403,00 411,40 420,80 ?
    Чт 394,00 420,90 424,40 415,20 х
    Пт 396,20 406,70 417,20 444,70 х
    Сб 315,40 329,80 329,50 344,20 х
    Вс 264,80 270,40 268,50 270,60 х

    Таблица 1 - Объем продаж номенклатуры «Плюшка домашняя»

  1. Оценка прогнозной отгрузки по средней
  2. В этом случае в качестве прогнозной величины используется простое среднеарифметическое значение отгрузок за последние 4 среды. Это самый простой метод, который дает наибольшую погрешность. На практике его применяют редко и чаще всего используют в анализе:

    Дни недели Первая неделя Вторая неделя Третья неделя Четвертая неделя Пятая неделя
    Пн 402,00 418,30 410,30 420,70 416,70
    Вт 388,00 404,10 412,70 415,90 422,50
    Ср 404,50 403,00 411,40 420,80 409,90
    Чт 394,00 420,90 424,40 415,20 х
    Пт 396,20 406,70 417,20 444,70 х
    Сб 315,40 329,80 329,50 344,20 х
    Вс 264,80 270,40 268,50 270,60 х

    Таблица 2 - Оценка прогнозной отгрузки номенклатуры «Плюшка домашняя» по средней

  3. Оценка прогнозной отгрузки при расчете тренда смежного периода
  4. В этом варианте мы прогнозируем отгрузку, лианеризировав смежный период и экстраполируя отгрузку нужного дня, например, по методу наименьших квадратов. Получаем «горизонтальный тренд». Этот тренд показывает тенденцию рынка за последний месяц.

    Дни недели Первая неделя Вторая неделя Третья неделя Четвертая неделя Пятая неделя
    Пн 402,00 418,30 410,30 420,70 416,70
    Вт 388,00 404,10 412,70 415,90 422,50
    Ср 404,50 403,00 411,40 420,80 424,30
    Чт 394,00 420,90 424,40 415,20 х
    Пт 396,20 406,70 417,20 444,70 х
    Сб 315,40 329,80 329,50 344,20 х
    Вс 264,80 270,40 268,50 270,60 х

    Таблица 3 - Оценка прогнозной отгрузки номенклатуры «Плюшка домашняя» при расчете тренда смежного периода

  5. Оценка прогнозной отгрузки по последней неделе и тренду предыдущего дня
  6. В этом случае рассчитывается тренд последней отгрузки продукции по отношению к смежной неделе, так называемый «вертикальный тренд». Тренд показывает тенденцию рынка за последнюю неделю, учитывает появившихся и «отвалившихся» клиентов за последнюю неделю.

    Ктр = 422,5 / 415,9 = 1,015.

    Затем к отгрузке последней смежной недели применяем этот тренд.

    Прогнозная отгрузка = 420,8 * Ктр = 427,48.

    Дни недели Первая неделя Вторая неделя Третья неделя Четвертая неделя Пятая неделя
    Пн 402,00 418,30 410,30 420,70 416,70
    Вт 388,00 404,10 412,70 415,90 422,50
    Ср 404,50 403,00 411,40 420,80 427,48
    Чт 394,00 420,90 424,40 415,20 х
    Пт 396,20 406,70 417,20 444,70 х
    Сб 315,40 329,80 329,50 344,20 х
    Вс 264,80 270,40 268,50 270,60 х

    Таблица 4 - Оценка прогнозной отгрузки номенклатуры «Плюшка домашняя» по последней неделе и тренду предыдущего дня

  7. Оценка прогнозной отгрузки по усредненному тренду
  8. При такой оценке усредняются значения вертикального и горизонтальных трендов. Практика применения данной оценки на некоторых хлебозаводах показывает, что в этом случае мы получаем более точный прогноз (обычно в районе 97-98 %) при условии использования данных по отгрузке предыдущего периода.

    Дни недели Первая неделя Вторая неделя Третья неделя Четвертая неделя Пятая неделя
    Пн 402,00 418,30 410,30 420,70 416,70
    Вт 388,00 404,10 412,70 415,90 422,50
    Ср 404,50 403,00 411,40 420,80 425,86
    Чт 394,00 420,90 424,40 415,20 х
    Пт 396,20 406,70 417,20 444,70 х
    Сб 315,40 329,80 329,50 344,20 х
    Вс 264,80 270,40 268,50 270,60 х

    Таблица 5 - Оценка прогнозной отгрузки номенклатуры «Плюшка домашняя» по усредненному тренду

  9. Оценка прогнозной отгрузки по усредненному тренду с использованием имеющихся заявок
  10. К моменту формирования производственного заказа часть клиентов, как правило, около 50 %, уже подали заявки, поэтому имеется возможность сделать нашу оценку более точной. Суть методики состоит в том, что отгрузку по смежному периоду мы анализируем не в целом, а по каждому покупателю. Алгоритм следующий:

    • Рассчитываем прогнозную отгрузку по покупателям, подавшим заявки.
    • Рассчитываем прогнозную отгрузку по усредненному тренду действующих покупателей, которые не подали заявки, за исключением новых покупателей (они заключили договор в течение последней недели и, естественно, в тренд не попадут).
    • Рассчитываем прогнозную отгрузку по новым покупателям (средняя за дни отгрузки).

    Суммарно мы получаем прогноз по данной методике. Точность его близка к 99 %. Преимущество такого подхода в том, что результат динамический и учитывает текущую ситуацию. Данные по такой оценке можно получать как в начале, так и на протяжении всей смены по продукции, выработку которой можно корректировать.

Таким образом, становится очевидным, что, используя вышеприведенные методики, предприятия могут с высокой степенью точности прогнозировать отгрузку хлебопродукции и минимизировать свои затраты. Однако без применения математического аппарата и без наличия информационной системы провести такой расчет весьма сложно.



EFSOL

Системная интеграция. Консалтинг

Автоматизация учета хлебобулочного предприятия

обязательные поля
* Антиробот:
Введите ответ

Автоматизация учета хлебобулочного предприятия

Все поля формы выделенные значком * обязательны к заполнению
* Антиробот:
Введите ответ
Поделиться:

У вас конкретная задача? Свяжитесь с нами прямо сейчас!


Обратный звонок RedConnect