ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА И УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ СФЕРЫ ИСПОЛНЕНИЯ ЗАКАЗОВ
Белая А. Ю., Землянская С.Ю.
Донецкий национальный технический университет
кафедра автоматизированных систем управления
E-mail: alinaybelay@mail.ru
Аннотация:
Белая А.Ю., Землянская С.Ю. Исследование методов прогнозирования спроса и управления запасами сферы исполнения заказов. Статья рассматривает использование различных методов, включая анализ временных рядов, машинное обучение и модели оптимизации запасов для эффективного прогнозирования спроса и оптимизации управления запасами. Обсуждаются преимущества объединения методов прогнозирования спроса и управления запасами, подчеркивая их важность для повышения эффективности бизнес-процессов и снижения рисков в динамичной бизнес-среде.
Annotation:
Belaya A. Y., Zemlyanskaya S. Y. Research on demand forecasting and inventory management in the order fulfillment domain. The article explores the use of various methods, including time series analysis, machine learning, and inventory optimization models, for effective demand forecasting and inventory management. The advantages of integrating demand forecasting and inventory management methods are discussed, emphasizing their importance in enhancing business process efficiency and mitigating risks in a dynamic business environment.
Ключевые слова: прогнозирование спроса, управление запасами, сфера исполнения заказов, временные ряды, модель, нейронные сети.
Keywords: demand forecasting, inventory management, order fulfillment, time series, model, neural networks.
Общая постановка проблемы
В современном мире эффективное планирование производства и управление запасами становятся ключевыми задачами для обеспечения бесперебойной поставки товаров и удовлетворения потребностей клиентов. Анализ сферы заказов способствует увеличению операционной эффективности, начиная с принятия заказа, через его выполнение и доставку, а также позволяет профессионально прогнозировать доходность компании. При внимательном отслеживании ключевых показателей возникает возможность для быстрого реагирования на изменения в спросе, а также для предотвращения дефицита или избыточности товаров.
Сфера заказов — это обширная область, охватывающая процессы заказов товаров или услуг, начиная от инициации и заканчивая выполнением услуг или доставкой заказов.
Неоптимальное управление запасами может привести к нехватке или избытку товаров, что влечет за собой финансовые потери и потерю клиентской удовлетворенности. Изменения в поведении потребителей и рыночной конкуренции могут создавать нестабильность спроса, что затрудняет точное планирование производства и управление запасами. Недостаточная или некорректная обработка данных о спросе может привести к неправильным решениям по управлению запасами. Отсутствие четкой системы прогнозирования спроса и планирования производства может приводить к недостаточной гибкости и некорректному управлению запасами. Непредвиденные изменения спроса или поставок могут привести к нехватке или избытку товаров, что отрицательно сказывается на бизнесе и финансовых показателях компании.
Прогнозирование спроса в сфере заказов осуществляется на основании следующих данных:
1. Исторические данные о продажах и спросе на товары или услуги.
2. Внешние факторы, такие как сезонность, рыночные тенденции, макроэкономические показатели.
3. Данные о рекламных кампаниях, акциях, и мероприятиях, которые могут влиять на спрос.
4. Информация о конкурентной среде, новых продуктах или услугах, которые могут повлиять на спрос.
В результате прогнозирования получим следующую информацию:
1. Прогнозные показатели спроса на определенный период времени (неделя, месяц, квартал, год).
2. Доверительные интервалы для прогнозов, позволяющие оценить степень уверенности в предсказаниях.
3. Проекции спроса на различные товары или услуги, учитывая различные сценарии изменения входных данных.
Управление запасами и исполнение заказов заключается в оптимизация уровня запасов для обеспечения достаточного товарного ассортимента и предотвращения излишних запасов, а также использование методов прогнозирования спроса для оптимизации управления запасами, чтобы минимизировать издержки на хранение и одновременно обеспечить непрерывность поставок.
Выбор методов прогнозирования, таких как временные ряды, методы сглаживания (например, экспоненциальное сглаживание), регрессионный анализ и машинное обучение, зависит от характеристик предоставленных данных и особенностей спроса. Необходимо развитие баланса между точностью прогнозов и затратами на их разработку и обработку, а также между уровнем запасов и операционной эффективностью. [1]
Эффективное прогнозирование спроса и управление запасами имеет ключевое значение для удовлетворения потребностей клиентов, оптимизации операций и избежания излишних расходов. Выбор методов прогнозирования и управления должен основываться на анализе доступных данных и учете конкретных потребностей организации в сфере исполнения заказов.
Вышеуказанные источники проблемы подчеркивают важность исследований, а также разработки эффективной модели прогнозирования спроса для снижения рисков и оптимизации управления запасами.
Методы исследования
Для прогнозирования спроса могут использоваться различные методы, включая:
1. Временные ряды. Этот метод основан на анализе исторических данных спроса для выявления сезонных колебаний, трендов и цикличности, что позволяет делать прогнозы на будущее.
2. Экспертные оценки. При этом методе эксперты или специалисты в области прогнозирования делятся своими знаниями и опытом, чтобы разработать прогноз спроса.
3. Методы машинного обучения. Применение алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья принятия решений или нейронные сети, для анализа больших объемов данных и создания моделей прогнозирования спроса.
4. Эконометрические методы. Использование статистических моделей и методов для анализа взаимосвязей между различными переменными, что позволяет строить прогнозы спроса на основе эмпирических данных.
5. Методы опросов и маркетинговых исследований: Использование опросов, фокус-групп, и маркетинговых исследований для оценки потребностей и предпочтений потребителей, что может быть использовано для прогнозирования спроса.
Каждый из этих методов имеет свои преимущества и ограничения, и часто используется комбинация нескольких методов для получения более точных прогнозов.
Анализ временных рядов
Анализ временных рядов — это метод прогнозирования, основанный на изучении последовательности данных, собранных или измеренных в равные промежутки времени. Этот метод предполагает анализ взаимосвязи переменной с самой собой в разные моменты времени, что позволяет выявить различные закономерности, такие как тренды, сезонные колебания и цикличность.
Существуют две основные цели анализа временных рядов: определение природы ряда и прогнозирование (предсказание будущих значений временного ряда по настоящим и прошлым значениям). Обе эти цели требуют, чтобы модель ряда была идентифицирована и формально описана. Как только модель определена, можно с ее помощью интерпретировать рассматриваемые данные (например, использовать в теории для понимания сезонного изменения спроса на товары). Не обращая внимания на глубину понимания и справедливость теории, можно предсказать его будущие значения. Как и большинство других видов анализа, анализ временных рядов предполагает, что данные содержат систематическую составляющую и случайных ошибок, которые затрудняют обнаружение регулярных компонентов. [2]
Большинство регулярных составляющих временных рядов принадлежит к двум классам: они являются либо трендом, либо сезонной составляющей. Тренд представляет собой общую систематическую линейную или нелинейную компоненту, которая может изменяться во времени. Сезонная составляющая — это периодически повторяющаяся компонента. Оба эти вида регулярных компонентов часто присутствуют в ряде одновременно. Например, продажи компании могут возрастать из года в год, но они также содержат сезонную составляющую (как правило, 25% годовых продаж приходится на декабрь и только 4% на август).
ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) — это статистическая модель, используемая для анализа и прогнозирования временных рядов. ARIMA-модель сочетает в себе авторегрессионные, разностные и скользящее среднее компоненты для моделирования сложных временных зависимостей.
Основные характеристики ARIMA-модели:
1. Авторегрессионная компонента: Этот элемент модели учитывает зависимость текущего значения временного ряда от предыдущих значений ряда.
2.Разностная компонента: Разностная компонента модели позволяет стабилизировать нестационарные временные ряды путем применения разностного оператора.
3. Скользящее среднее компонента: Этот элемент модели учитывает зависимость между текущим значением ряда и предыдущими ошибками прогноза.
SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average) — это расширение модели ARIMA для учета сезонности во временных рядах. SARIMA-модель предназначена для моделирования и прогнозирования временных рядов, учитывая как обычные (не сезонные) закономерности, так и сезонные факторы.
Основные компоненты SARIMA-модели включают в себя:
1. Сезонная авторегрессия: Этот компонент учитывает зависимость текущего значения ряда от предыдущих сезонных значений.
2. Сезонная разность: Сезонная разность применяется для стабилизации сезонных колебаний в ряду.
3. Сезонное скользящее среднее : Сезонное скользящее среднее учитывает зависимость текущего значения ряда от предыдущих сезонных ошибок прогнозирования.
Основное различие между моделями ARIMA и SARIMA заключается в учете сезонности. В то время как ARIMA моделирует временные ряды без сезонности, SARIMA берет в расчет сезонные факторы и позволяет более точно прогнозировать данные с учетом сезонных колебаний. Выбор между ARIMA и SARIMA зависит от природы данных и наличия сезонности в анализируемом временном ряду.
Экспоненциальное сглаживание (Exponential Smoothing) — это метод прогнозирования временных рядов, который использует взвешенные средние предыдущих наблюдений с экспоненциально убывающими весами. Он обычно применяется для прогнозирования рядов без явно выраженных трендов и сезонности.
Основные виды экспоненциального сглаживания:
1. Простое экспоненциальное сглаживание: Этот метод учитывает только последнее наблюдение и использует один параметр сглаживания для расчета прогнозов.
2. Двойное экспоненциальное сглаживание (Хольта): Этот метод добавляет учет тренда к простому экспоненциальному сглаживанию, путем включения второго параметра сглаживания для тренда.
3. Тройное экспоненциальное сглаживание (Хольта-Винтерса): В этом методе также учитывается сезонность, добавляя третий параметр сглаживания для сезонных колебаний.
Анализ временных рядов широко применяется в прогнозировании спроса, поскольку позволяет исследовать изменения спроса со временем, выявлять тренды, сезонные колебания и другие закономерности. Эти данные могут быть использованы для разработки моделей прогнозирования и управления запасами, что в свою очередь помогает предсказать будущий спрос с большей точностью и оптимизировать запасы.
Методы машинного обучения
Прогнозирование спроса с помощью методов машинного обучения является важной областью исследования в управлении запасами, маркетинге и операционном менеджменте. Методы машинного обучения позволяют эффективно обрабатывать большие объемы данных, выявлять скрытые закономерности и строить точные модели прогнозирования спроса.
Линейная регрессия — это метод, используемый для построения модели, предсказывающей величину спроса на основе линейных зависимостей между исходными данными и целевой переменной. Линейная регрессия может быть полезна для прогнозирования спроса на основе исторических данных о продажах, ценах, маркетинговых акциях и других факторах. [5]
При применении линейной регрессии для прогнозирования спроса рассматривается линейная зависимость между независимыми переменными (факторами, влияющими на спрос) и зависимой переменной (уровнем спроса).
В случае прогнозирования спроса, линейная регрессия может быть применена следующим образом:
Определяются факторы, которые могут влиять на уровень спроса. Это могут быть такие переменные как цены, маркетинговые акции, сезонность, экономические показатели и другие. Собираются исторические данные по выбранным факторам и уровню спроса. Чем больше данных у вас есть, тем более точную модель можно построить. Строится модель линейной регрессии, которая предсказывает уровень спроса на основе выбранных факторов. Модель будет иметь вид уравнения, где зависимая переменная (уровень спроса) будет предсказываться как линейная комбинация независимых переменных. Используя исторические данные, модель обучается, чтобы найти оптимальные веса для каждого фактора, которые минимизируют ошибку прогнозирования. После завершения обучения модели она применяется для прогнозирования уровня спроса на будущий период. В качестве входных данных используются значения факторов для данного периода. Далее происходит оценка результатов, сравнивая прогнозируемые значения спроса с фактическими данными. При необходимости модель можно доработать или улучшить.
Линейная регрессия обладает простотой и интерпретируемостью, что делает ее подходящим методом для начального прогнозирования спроса. Однако важно помнить, что модель может не учитывать сложные нелинейные зависимости и взаимодействия между факторами, поэтому в некоторых случаях могут потребоваться более сложные модели машинного обучения.
Применение нейронных сетей для прогнозирования спроса стало популярным в последние годы благодаря их способности моделировать сложные зависимости в данных и работать с большими объемами информации. Нейронные сети позволяют автоматически обнаруживать и использовать скрытые закономерности, адаптироваться к изменениям в данных и строить более точные прогнозы спроса. [6]
Для прогнозирования спроса обычно используются рекуррентные нейронные сети (RNN) или сверхточные нейронные сети (CNN). RNN подходят для временных рядов и последовательных данных, в то время как CNN эффективны при работе с пространственными данными, такими как изображения.
При построении моделей нейронной сети выбираются слои нейронов, включая входной слой, скрытые слои и выходной слой. Количество и тип слоев зависит от выбранной архитектуры сети. Применяются активационные функции к выходам каждого нейрона для внесения нелинейности в модель. Далее выбирается алгоритм оптимизации и функцию потерь для обучения модели.
После создания архитектуры нейронной сети происходит обучение нейронной сети на исторических данных, используя метод обратного распространения ошибки и минимизируя функцию потерь. После обучения модель используется для прогнозирования уровня спроса на будущий период, передавая новые данные о факторах, влияющих на спрос.
Применение нейронных сетей для прогнозирования спроса позволяет улучшить точность прогнозов, выявлять сложные нелинейные зависимости между данными и адаптироваться к изменениям во времени. Однако для успешного применения нейронных сетей необходимо обладать достаточным объемом данных, правильно настроить параметры модели и провести тщательную проверку результатов.
Использование методов машинного обучения для прогнозирования спроса требует сбора и подготовки качественных данных, выбора подходящей модели и обучения на обучающем наборе данных. После этого модель может быть применена для прогнозирования спроса и оптимизации управления запасами в реальном времени.
Модели оптимизации запасов
Модели оптимизации запасов играют важную роль в управлении цепями поставок, помогая компаниям поддерживать баланс между предложением и спросом, минимизировать издержки и повышать эффективность работы. Эти модели используют математические и статистические методы для определения оптимальных уровней запасов и объемов заказов. [3]
Наиболее распространенные модели оптимизации запасов:
1.Модель экономического заказа — это классическая модель оптимизации запасов, которая определяет оптимальный размер заказа, минимизирующий суммарные издержки на запасы. Используется для оптимизации уровней запасов при заказах определенного размера с учетом затрат на удержание запасов и заказов.
2. Модель оптимального времени заказа определяет оптимальное время между последовательными заказами, учитывая скорость оборота запасов и стоимость заказа. Используется для оптимизации регулярности заказов и обеспечения постоянного снабжения при минимальных издержках.
3. Модель оптимального управления запасами учитывает неопределенность в спросе и других факторах, принимая решения о заказах на основе вероятностных распределений. Используется для управления запасами в условиях неопределенности, что делает ее более гибкой и адаптивной.
4. Многокритериальные модели оптимизации. Эти модели учитывают несколько критериев оптимизации одновременно, такие как затраты, обслуживание клиентов и риски. Позволяют компаниям принимать решения о запасах, учитывая разнообразные аспекты в оптимизации.
5. Модели стохастической оптимизации. Эти модели учитывают случайные факторы, такие как изменчивость спроса, для принятия решений о заказах и уровнях запасов. Используются в случаях, когда спрос подвержен значительным колебаниям или неопределенности.
6. Модели оптимизации цепочки поставок. Эти модели учитывают взаимосвязи между различными звеньями цепочки поставок при принятии решений о запасах. Используются для синхронизации и оптимизации уровней запасов на различных этапах производства и поставок.
Модели оптимизации запасов разработаны для помощи компаниям принимать обоснованные решения по управлению запасами. Путем использования анализа данных и математических алгоритмов эти модели стремятся найти наиболее эффективные способы управления уровнями запасов, обеспечивая доступность продукции и удовлетворение потребностей клиентов.
Объединенные методы прогнозирования спроса и управления запасами
Объединение методов прогнозирования спроса и управления запасами играет критическую роль в обеспечении эффективного управления запасами и обеспечении бесперебойной поставки товаров. Комбинирование этих двух аспектов позволяет компаниям точнее оценивать будущий спрос, минимизировать риски избытка или нехватки товаров, оптимизировать процессы поставок и управления запасами.
Методы, которые могут быть объединены для оптимизации прогнозирования спроса и управления запасами:
1. Интеграция данных: Объединение данных о прошлом спросе, текущих заказах и прогнозах на будущий спрос позволяет создать более точную картину спроса и необходимых уровней запасов.
2. Применение методов прогнозирования спроса: Использование методов прогнозирования спроса, таких как временные ряды, регрессионный анализ, машинное обучение и другие, помогает предсказать будущий спрос на основе исторических данных и внешних факторов.
3. Определение оптимальных уровней запасов: на основе прогноза спроса и стоимости хранения товаров оптимизируются уровни запасов, с учетом минимизации издержек и обеспечения наилучшего обслуживания клиентов.
4. Разработка стратегий управления запасами: Интегрированные методы помогают разрабатывать оптимальные стратегии управления запасами, такие как модели EOQ, JIT (Just-in-Time), ABC-анализ и др., которые учитывают спрос, ресурсы и бизнес-цели компании.
Объединение этих методов позволяет компаниям создавать более точные и эффективные стратегии управления запасами, соответствующие реальным потребностям рынка и спроса потребителей.
Выводы
В ходе научной статьи были проведены исследования различных методов и моделей прогнозирования спроса, с целью определения наиболее эффективного подхода к оптимизации планирования производства и управления запасами в сфере исполнения заказов. Анализ существующих моделей позволил выявить перспективные методы для применения в данной области.
Результаты исследований подтвердили, что правильный выбор метода прогнозирования спроса существенно способствует оптимизации планирования производства. Модели, основанные на использовании анализа временных рядов и машинного обучения, демонстрируют высокую точность и позволяют эффективно прогнозировать спрос.
Исследование методов прогнозирования спроса также выявило значимое влияние на процессы управления запасами. Правильно спрогнозированный спрос позволяет компаниям снизить издержки на хранение, минимизировать риски нехватки или избытка товаров, а также оптимизировать уровни запасов в соответствии с потребностями рынка.
Применение современных методов и моделей прогнозирования спроса в процессе планирования производства и управления запасами позволяет снизить риски, связанные с нехваткой или избытком товаров в сфере исполнения заказов. Это способствует повышению оперативности бизнеса, улучшению обслуживания клиентов и повышению общей эффективности деятельности предприятия.
На основании проведенного анализа, рекомендуется комбинировать следующие методы для эффективного прогнозирования спроса и управления запасами в сфере исполнения заказов:
1. Интегрированный подход. Использование временных рядов с моделями ARIMA/SARIMA для учета сезонности и трендов в спросе.
2. Применение нейронных сетей. Для работы с большими объемами данных и выявления сложных зависимостей в спросе, что повысит точность прогнозирования.
3. Модель экономического заказа и оптимального времени заказа. Для оптимизации уровней запасов и заказов с учетом минимизации издержек на запасы и обеспечения постоянного снабжения.
Сочетание этих методов позволит создать комплексную систему прогнозирования спроса и управления запасами, способную обеспечить более точное прогнозирование спроса, оптимизацию уровней запасов и эффективное управление цепочкой поставок в сфере исполнения заказов.
В целом, научная статья подчеркивает важность интеграции современных методов прогнозирования спроса для оптимизации планирования производства и управления запасами в сфере исполнения заказов, что содействует снижению рисков и повышению конкурентоспособности компаний в динамичной бизнес-среде. Достижение успеха в задаче прогнозирования спроса и управления запасами в сфере исполнения заказов зависит от комбинации различных методов, анализа данных, реагирование на изменения в спросе и непрерывной оптимизации стратегий.
Литература
1. Ценина Е.В., Слепенкова Е.В. Модель прогнозирования спроса для оптимизации запасов: пример малого предприятия [Текст] // Вестник Алтайской академии экономики и права, 2023. – 355-364с. (дата обращения: 08.05.2024).
2. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. [Текст] — Ай Пи Эр Медиа, Саратов Оренбург, 2020. — 286 с. (дата обращения: 08.05.2024).
3. Грицай А.А. Расчет оптимального запаса товаров частого спроса с использованием нейронных сетей [Текст] // Математика, статистика и информационные технологии в экономике, управлении и образовании: сб. тр. III Междунар. науч.-практич. конф. — Тверь: Изд-во Тверского гос. ун-та, 2014. (дата обращения: 08.05.2024).
4. Викторов Е.А., Грицай А.А. Тверские Интернет-технологии [Текст] // Система управления товарными запасами Forecast NOW! Технология и коммерциализация: сб. трудов науч.-практич. конф. — Тверь: Изд-во Тверского гос. ун-та, 2013. — 38–42 с. (дата обращения: 08.05.2024).
5. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие. В 2-х частях. [Текст] / С. Н. Павлов. — Томск: Эль Контент, 2011. — Ч. 1. — 176 c. (дата обращения: 08.05.2024).
6. Козлов, А.Н. Интеллектуальные информационные системы: учебник [Текст] /А.Н. Козлов; Мин-во с-х. РФ, ФГБОУ ВПО Пермская ГСХА. – Пермь: Изд-во ФГБОУ ВПО Пермская ГСХА, 2013.– 278 с. (дата обращения: 08.05.2024).