Товары, которые должны быть доставлены на торговое или промышленное предприятие, могут обладать самыми разными характеристиками. В общем случае можно выделить регулярно потребляемые товары и товары, потребляемые нерегулярно.
Нерегулярно потребляемые товары также могут быть разделены на две группы - сезонные товары и товары случайного потребления. Для прогнозирования потребности в товарах приведенных выше групп используются различные методы.
Рассмотрим прогнозирование потребности в товарах, регулярно потребляемых нашим производством, или регулярно продаваемых нашими торговыми подразделениями.
Аналитический метод обычно применяется для прогнозирования потребности в сырье и комплектующих для производства товаров. Предположим, что предприятие занимается производством кухонной мебели.
Для изготовления одного табурета требуется одно сиденье, четыре ножки и один комплект крепежа. Зная совокупный объем заказов на табуреты на ближайший период времени, можно рассчитать потребность в комплектующих, необходимых для обеспечения выпуска этого объема. Аналитический метод планирования потребностей в материалах применяется в системе управления производством MRP.
CPFR (Collaborative Planning Forecasting amp; Replenishment), Совместное прогнозирование потребления и пополнения запасов. Этот подход к планированию спроса на товар предполагает информирование поставщика о будущих потребностях покупателя, создание запасов для обеспечения выполнения заявок покупателя на будущие периоды.
Разумеется, поставщику не следует слепо полагаться на заявки, так как у покупателей могут измениться производственные планы. Кроме того, могут появиться дополнительные потребители этого товара. Реальное потребление может оказаться как выше, так и ниже того, которое было заявлено. Для компенсации этого поставщик вынужден держать некоторый страховой запас. Использование этого подхода позволяет снизить уровень складских запасов без снижения уровня удовлетворения потребностей клиентов.
Модели, объединенные в эту группу, прогнозируют будущее, исходя из данных прошлых периодов. Например, данные о расходе комплектующих за последние шесть месяцев можно использовать для оценки расхода в ещё не наступившем седьмом месяце.
Данные о продажах одежды за истекшие три дня можно использовать для прогнозирования продаж в ещё не наступивший четвертый день. Разумеется, при построении прогноза в этих двух случаях будут применяться различные модели, и точность прогноза также будет различна.
Статью подготовил ведущий маркетолог-аналитик Воронов Валерий Иванович. 
