2.1.6. Планирование загрузки производственных мощностей

Основной целью среднесрочного планирования (планирова­ния загрузки производственных мощностей) является достижение наилучшего общего баланса между загрузкой производственных мощностей и спросом.

Здесь следует более подробно остановиться на рассмотрении са­мого спроса и его прогнозирования, а также показать стратегии учета непостоянства спроса.

Если производственная фирма получает заказ на изготовление 1000 единиц продукции за шесть месяцев и при этом сроки поставки и производства в целом меньше этого периода, то заказ можно будет исполнить точно в срок, а необходимые материалы заказать непо­средственно к тому моменту, когда в них возникнет необходимость. В данном случае спрос можно назвать «зависимым» – спрос на го­ товые изделия зависит от заказов, а спрос на сырье и материалы зависит от спроса на готовые изделия.

Если же спрос на товары или услуги непредсказуем, поскольку требуемое время реализации заказа меньше, чем время его изготовле­ния, то его называют «независимым», и для определения программы выпуска необходимо использовать методы прогнозирования [4, c. 9-15].

В производстве спрос на сырье и материалы всегда имеет зави­симый характер, потому, что процесс планирования исходит из пот­ребности в готовой продукции. Однако в том случае, если срок пос­тавки существенно превосходит длительность изготовления (напри­мер, когда производство продукта занимает две недели, а приобрете­ние материалов – шесть месяцев), спрос должен рассматриваться как независимый. Впрочем, системы работы с независимым спросом настолько удобны, что они применяются даже тогда, когда спрос на сырье и материалы на самом деле носит зависимый характер.

Планирование зависимого спроса ведется по заранее известным предварительным заказам, планирование независимого – по прогно­зам спроса. Прогнозы могут быть объективными или субъективными. Ниже мы рассмотрим наиболее общие методы прогнозирования. Нужно помнить, что единственным критерием выбора метода прогно­зирования является возможность получения достаточно точных ре­зультатов, причем быстро, надежно и недорого. Объяснимость ре­зультата обычно не играет существенной роли.

Все методы прогнозирования можно разделить на три класса.

1. Временные ряды – группа методов, позволяющих произ­водить экстраполяцию данных предыдущих периодов на будущее.

2. Причинные методы – в них предпринимаются попытки соз­дать математические модели, связывающие причины с результатами.

3. Субъективные методы – в них субъективные мнения используются наравне с количественной информацией [4, c. 19-22].

Временные ряды

Пожалуй, этот класс содержит наибольшее количество методов прогнозирования. Во всех методах производится выделение трендов в существующих данных и устранение случайных событий, или «шу­ма». Случайные изменения невозможно прогнозировать по опреде­лению, поэтому в хорошем методе они не учитываются.

Общая для всех методик прогнозирования сложность как раз и заключается в том, как отличить случайные отклонения от изменений в тренде. Единственная точка, стоящая особняком от основной линии, может быть «шумом», две точки подряд уже могут означать измене­ние тренда. Чувствительные к таким колебаниям методы, как следст­вие, учитывают все посторонние «шумы», в то время как методы, даю­щие более гладкую кривую спроса, обычно не учитывают отдельных колебаний. Выбор наиболее подходящего метода зависит от умения правильно определить требуемую чувствительность [13, c. 920-22].

Простейшим методом математического прогнозирования является скользящее среднее. Баланс между сглаживанием и чувствитель­ность в нем достигается за счет усреднения данных за последние периоды, на основе чего и строится прогноз. В табл. 2.1.6.1 пред­ставлен пример расчета скользящих средних для одного и того же набора данных за периоды в 3 и 6 месяцев.

Среднее за три месяца находится суммированием данных о продажах за предыдущие три периода и делением полученной вели­чины на три; среднее за шесть месяцев определяется суммированием последних шести показателей и делением на шесть. Каждый месяц спрос за самый старый месяц отбрасывается, спрос за последний ме­сяц – добавляется, тем самым достигается постоянное обновление прогноза. Последнее скользящее среднее и является прогнозом в простейшем виде [4, c. 16-19].

Таблица 2.1.6.1