заказать обучение

Консультирующий модуль Прогнозирование Как надо спроса, производственного потребления и продаж

Высококачественное обучение тому, что в первую очередь необходимо в бизнесе

для оптимального увеличения чистой прибыли, положительного чистого денежного потока

 и рыночной стоимости предприятия

     Ключевыми словами обучающего модуля являются: обучение прогнозированию спроса, обучение прогнозированию продаж, тренинг по прогнозированию, прогнозирование с помощью MS Excel, семинар по прогнозированию в Киеве, тренинг по прогнозированию в Киеве, купить обучение по прогнозированию, понятие прогноза и метода прогнозирования, прогнозирование, прогнозирование спроса потребителей, прогнозирование производственного потребления, высокоточное прогнозирование спроса, научиться прогнозировать спрос, прогнозирование спроса методом экстраполяции тренда, алгоритм  прогнозирования спроса, методы прогнозирования спроса, классификация методов прогнозирования, математические методы прогнозирования спроса, методы прогнозирования производственного потребления, прогнозируемая переменная, функция прогнозирования, тренд, трендовая составляющая функции прогнозирования, сезонная составляющая функции прогнозирования, функция регрессии, точность прогноза, показатели качества функции прогнозирования, регрессионный анализ, выбор метода прогнозирования спроса, технология высокоточного прогнозирования, прогнозирование в логистике, прогнозирование в маркетинге, прогнозирование в производстве, прогнозирование в бизнесе, прогнозирование для управления запасами, как прогнозировать, вычисление тренда, вычисление сезонных коэффициентов, шаг прогнозирования, сезон прогнозирования, горизонт прогноза, семинар по прогнозированию спроса, тренинг по прогнозированию спроса, метод наивного прогноза, метод  долгосрочного среднего, метод скользящего среднего, метод экспоненциального среднего взвешенного, экспертные методы прогнозирования, высокоточный статистический метод прогнозирования, регрессионный анализ с выделением трендовой и сезонной составляющей, коэффициент детерминации, скорректированный коэффициент детерминации, формулы расчета коэффициентов функций регрессии, обучающий модуль, алгоритм высокоточного прогнозирования, подготовка исходных данных к прогнозированию, выделение трендовой составляющей функции прогнозирования, выделение сезонной составляющей функции прогнозирования, анализ  качества моделей данных и отбор лучшей модели.

     Этот обучающий модуль  входит в состав модульной обучающей программы «Управление  логистикой», которая  разработана с целью удовлетворения информационных потребностей управляющих владельцев предприятий, генеральных директоров, высших функциональных руководителей, логистических менеджеров высшего и среднего звена в системных, глубоких и практически необходимых логистических знаниях для оптимального увеличения чистой прибыли, положительного чистого денежного потока и рыночной стоимости предприятия.

  Ценность  этого обучающего модуля  в том, что лектор-тренер сообщает обучаемым ценные знания уровня "МВА плюс" с обеспечением высокой результативности обучения за счет сообщения практически ценных знаний, их высокой визуализации, обучения на демонстрациях и примерах. В результате этого обучения вы станете специалистом по прогнозированию. Каждый из слушателей получает ценное высококачественное учебное пособие по теме модуля, в котором максимально визуализированы передаваемые знания: учебное пособие содержит 60 страниц  ценной обучающей информации по теме модуля, которые проиллюстрированы 70 рисунками, схемами,  таблицами и графиками. Материал воспринимается легко и с удовольствием. Корпоративный заказчик получает печатные и электронную версию учебного пособия для создания электронной базы знаний своего предприятия. Если вы умеете слушать и читать, а это вы хорошо умеете, то успех в обучении и применении этих знаний на практике вам обеспечен!

     
     Учебное пособие модуля вы также можете купить без посещения обучающего модуля в Киеве, что позволит получить всю необходимую обучающую нформацию по теме модуля, сэкономить затраты на проезд и проживание в Киеве и/или время. Стоимость учебного пособия с учетом почтовых затрат по пересылке его бандеролью составляет 50% от стоимости обучения на модуле. Более подробно об услуге "Индивидуальное письменное консультирование".

     Прогноз спроса потребителей на продукцию - это количественная оценка потребности потребителей в требуемом количестве конкретной продукции. Потребности потребителей должны быть удовлетворены, а потому прогнозирование спроса на предприятии является надежным признаком его клиент-ориентированности или, если хотите, управленческой вменяемости. 

     Результативное, экономичное и эффективное управление логистикой начинается с прогнозирования спроса (производственного потребления) в будущих периодах деятельности предприятия на готовую продукцию, товары, работы или услуги.  Знаешь прогноз спроса потребителей на продукцию – правильно рассчитаешь оптимальные уровни запасов готовой продукции, товаров, незавершенного производства, сырья, материалов и полуфабрикатов для следующего  периода деятельности: недели, месяца, квартала, года, любого периода. Это означает, что знаешь в каком объеме и когда выдавать заказы поставщикам на пополнение текущих запасов, знаешь достоверную потребность в площади и объеме хранения запасов на складе, что позволяет спроектировать и построить или арендовать оптимальный склад. Следовательно, знаешь оптимальный объем поставок и можешь оптимизировать загрузку транспортных средств, их парк и количество. Таким образом, знание точного прогноза спроса (производственного потребления) означает возможность оптимально уменьшать логистические затраты по критерию увеличения чистой прибыли и положительного чистого денежного потока предприятия, а также оптимально изменить (увеличить/уменьшить) качество логистического сервиса. На основании высокоточного прогноза спроса (производственного потребления) логистическая деятельность предприятия согласуется с действиями по  улучшению финансового состояния предприятия по чистой прибыли, положительному чистому денежному потоку и его рыночной стоимости.

     Сделать прогноз спроса (производственного потребления) несложно. Например, спросите любого коммерческого работника предприятия: сколько он продаст готовой продукции или товаров в следующем месяце, и вы услышите его экспертный ответ. Можно ли им пользоваться для управления логистикой, производством или продажами? К сожалению, придется, когда более точные и совершенные инструменты прогнозирования спроса (производственного потребления) на предприятии не известны или не дают более точного прогноза! Многие предприятия так и поступают: перед началом очередного периода деятельности собирают мнения торговых агентов, региональных менеджеров продаж, национальных  менеджеров продаж и других коммерческих специалистов и руководителей, которые, как правило, "играют" на понижение значения прогноза спроса для сохранения размера бонусного вознаграждения, о их возможностях по объему продаж и, с учетом требований маркетингового и финансового директора, которые, как правило, "играют"  на повышение значения прогноза спроса и выручки от реализации продукции для обеспечения покрытия совокупных затрат предприятия, в качестве бюджетной цифры назначают цель по объему продаж продукции. Эта цель, очевидно, может быть как меньше реального спроса потребителей на продукцию, больше реального спроса, так и случайно равна реальному спросу. Таким образом, планы по продажам продукции очень субъективны и весьма неточны. Не случайно во многих практических случаях такие планы либо не выполняются, что чаще, либо перевыполняются, но реже. Предприятие же платит за отсутствие точного прогноза спроса (производственного потребления) свою цену: опережающий рост логистических затрат по сравнению с выручкой от реализации продукции и, следовательно, снижение операционной и чистой прибыли, либо возникновение потерь дефицита из-за регулярного отсутствия  готовой продукции и товаров на складах, при котором во многих случаях покупатель «уходит» к конкурентам с запасами продукции, что  приводит к снижению выручки от реализации продукции, операционной и чистой прибыли предприятия-неудачника.

     Итак, сделать прогноз несложно – сложно сделать точный прогноз. Но, если точный прогноз получен,  тогда его можно использовать для точного управления логистическими активами, производством и продажами, и оптимально увеличить выручку от реализации продукции, операционную и чистую прибыль. Если это важно для предприятия, тогда заказывайте этот обучающий модуль или корпоративный семинар-тренинг по этой теме, чтобы изучить технологию "Как надо" прогнозирования спроса (производственного потребления).  

     Для развития понимания значимости прогнозирования спроса потребителей на продукцию или производственного потребления материальных ресурсов полезной является статья "Управление предприятием должно начинаться с точного прогнозирования спроса на продукцию", которая размещена в разделе "Статьи" сайта.

     Обучающий модуль "Прогнозирование Как надо спроса, производственного потребления и продаж" непосредственно связан с обучающим модулем "Основы эффективного управления запасами Как надо", в котором объясняется как краткосрочный прогноз спроса или производственного потребления пересчитывается в рентабельный объем заказа (рентабельный интервал контроля текущего запаса и выдачи заказа) на пополнение запаса, а также с обучающим модулем "Методы и практические инструменты организации Как надо эффективного складирования", в котором объясняется как долгосрочный прогноз спроса или производственного потребления пересчитывается в требуемую мощность склада, требуемые размеры рабочих зон склада, требуемое количество технологического оборудования для хранения запасов и требуемое для склада количество подъемно-транспортных машин.

 

Программа обучающего модуля «Прогнозирование Как надо спроса, производственного потребления и продаж»

Первый  день: 09.30...18.30

1. Понятие прогноза и метода прогнозирования. Классификация методов прогнозирования. Содержание понятия высокоточного прогнозирования.

1.1. Демонстрация № 1 "Прогнозирование спроса методом экстраполяции тренда, реализуемого с помощью программы "Excel".

1.2 Сравнение точности прогнозирования спроса методом экстраполяции тренда и точности прогнозирования спроса с использованием метода регрессионного анализа с выделением трендовой и сезонной составляющей.

2. Выбор метода прогнозирования спроса в зависимости от значимости категории запаса и статистических характеристик группы запаса с использованием результатов совмещенного "АВС+XYZ" анализа номенклатурного перечня.

2.1 Математический метод наивного прогноза.

2.2 Математический метод долгосрочного среднего.

2.3 Математический метод скользящего среднего.

2.4 Математический метод экспоненциального среднего.

2.5 Метод сравнительного анализа спроса в аналогичных периодах в сочетании с экспертной оценкой.

3. Необходимость высокоточного прогнозирования спроса для целей эффективного управления запасами.

Что необходимо знать для высокоточного прогнозирования

4. Содержание задачи прогнозирования. Понятие «Модель данных»: прогнозируемая переменная,  функция прогнозирования, случайный фактор, воздействующий  на функцию прогнозирования.

5. Классификация и описание моделей данных.

5.1 Модель временного ряда: требование стационарности случайного процесса, шаг прогнозирования, горизонт прогнозирования, тренд, сезонные изменения.

5.2 Аддитивная и мультипликативная функции прогнозирования модели временных рядов данных.

5.3 Смешанная модель данных: содержание проблемы вычислительной сложности и проблемы мультиколлинеарности.

Технология высокоточного прогнозирования

6. Алгоритм высокоточного прогнозирования.

  • Содержание этапа 1 «Подготовка исходных данных к прогнозированию».
    • Восстановление пропущенных значений факторов исходных данных.
    • Демонстрация № 2 «Восстановление пропущенных значений факторов исходных данных».
    • Анализ значительно отличающихся значений исходных данных.
    • Демонстрация № 3 «Выполнение анализа значительно отличающихся значений данных».
    • Отбор факторов, реально влияющих на прогнозируемую переменную.
    • Демонстрация № 4 «Отбор факторов, реально влияющих на прогнозируемую переменную Y».
  • Содержание этапа 2 «Выделение трендовой составляющей функции прогнозирования».
         Подбор функций, аппроксимирующих трендовую компоненту.
    • Возможные функции регрессии, которые можно использовать для выделения трендовой  составляющей, и условия их выбора.
    • Полиномиальная функция степени «m» простой регрессии.
    • Демонстрация № 5 «Определение степени полинома, достаточной для качественного  выделения трендовой составляющей».
    • Полиномиальная множественная регрессия.
    • Демонстрация № 6 «Выделение трендовой составляющей с помощью полиномиальной множественной регрессии».
    • Экспоненциальная множественная регрессия.
    • Демонстрация № 7 «Выделение трендовой составляющей с помощью экспоненциальной  множественной регрессии».

Второй день: 09...18.30

  • Мультипликативная (степенная) функция множественной регрессии.
  • Демонстрация № 8 «Выделение трендовой составляющей с помощью мультипликативной (степенной) функции множественной  регрессии».
  • Отбор лучших функций регрессии для выделения трендовой составляющей и оптимального количества их значимых факторов.
  • Содержание этапа 3 «Выделение сезонной составляющей функции прогнозирования и формирование моделей данных».
  •         Свойства сезонных коэффициентов в аддитивной и мультипликативной модели функции прогнозирования.
  •         Алгоритм вычисления сезонных коэффициентов.
  •         Демонстрация № 9 «Выделение сезонной составляющей в аддитивной схеме первой модели функции прогнозирования, трендовая составляющая которой описывается функцией мультипликативной множественной регрессии по трем факторам t, X1, X2».
  •        Демонстрация № 10 «Выделение сезонной составляющей в мультипликативной  схеме первой модели функции прогнозирования, трендовая составляющая которой описывается функцией мультипликативной множественной регрессии по трем факторам t, X1, X2».
  •        Демонстрация № 11 «Выделение сезонной составляющей в мультипликативной  схеме второй модели функции прогнозирования, трендовая составляющая которой описывается функцией экспоненциальной множественной  регрессии по двум  факторам t, X1».
  • Содержание этапа 4 «Анализ  качества моделей данных и отбор лучшей модели».
    • Демонстрация 12 «Сравнение первой и второй моделей данных по показателям качества».
    • Отбор лучшей  модели данных, наиболее адекватно представляющей  исходные данные.
  • Содержание этапа 5 «Вычисление прогнозных  значений прогнозируемой переменной».
  •          Демонстрация № 13 «Вычисление прогнозных значений с помощью отобранной второй модели данных».
    • Оценка точности прогнозов.
  • Совершенствование модели данных.

 Информация о графике обучения на этом обучающем модуле, месте обучения, стоимости обучения одного человека, системе ценовых скидок. 

 Обучающий модуль "Прогнозирование Как надо спроса, производственного потребления и продаж" проводится:

(067) 327-34-60
(044) 572-02-13
Главная » Модульные обучающие программы