Оптимизация управления закупками и прогноза спроса: Повышение квалификации
Анонс программы
Успех любой компании зависит от грамотности ежедневно принимаемых тактических решений - именно это способствует её конкурентоспособности и устойчивому росту. Как эффективно управлять запасами, рассчитывать прибыль и потери от операций закупки и хранения, выявлять "оптимальный" риск и искать золотую середину? Все эти вопросы будут с максимальной детализацией раскрыты в ходе данной программы. А участие в деловой игре "Цепочка поставок" и последующий анализ полученных результатов, позволят выявить фундаментальные проблемы управления цепочкой поставок и определить пути их решения.Целевая аудитория
Менеджер, чья деятельность связана с управлением цепочек поставок компании; руководитель предприятия, который осознал важность оптимизации управления ключевыми операциями компании.Преподаватель
Михаил Зайцев Профессор, зам. директора ИБДА по международным программамОписание Программы
Введение в курс
- Введение в курс
Оптимизация плана закупок
- Количественная модель для мини-кейса «Оптимальный план закупок компании “Холод”»
- Знакомство с надстройкой «Поиск решений» MS Excel
- Установка и использование надстройки «Поиск решений» для MS Office 2003
- Получение оптимального плана закупок для мини-кейса
- Постановка и решение задачи об оптимизации плана закупок на основе ресурса «узкого места»
- Основной принцип Теории ограничений Гольдрата
- Последний шаг анализа мини-кейса: «Что делать, если «узкое место» не одно, если их несколько?»
Оптимизация управления запасами
- Издержки хранения, их природа и способ оценки
- Товарный кредит и издержки хранения
- Издержка заказа
- Модель экономичного размера заказа
- Частота заказов для большой группы товаров
- Практические примеры использования модели EOQ: Пример «EOQ и требования жизни»
- Практические примеры использования модели EOQ: Пример «Выбор перевозчика»
- Практические примеры использования модели EOQ: Пример «Выбор поставщика»
- Практические примеры использования модели EOQ: Пример «График поставки в условиях сезонного спроса_1»
- Практические примеры использования модели EOQ: Пример «График поставки в условиях сезонного спроса_2»
Случайные вариации спроса
- Описание проблемной ситуации «На оптовом складе». Постановка вопроса об оценке риска дефицита и необходимом безопасном резерве
- Характеристики случайного спроса. Понятие о бизнес-прогнозе. Цель бизнес-прогноза
- Метод Монте-Карло и надстройка к MS Excel для реализации этого метода
- Установка надстройки «Моделирование Монте-Карло».
- Частотное распределение и кумулята случайной величины
- Определение среднего значения, стандартного отклонения и частотного распределения суммарного спроса за 2 дня
- “Экспериментальное” определение зависимости стандартного отклонения суммарного спроса за период из L дней от величины L
- “Экспериментальное” определение частотного распределения суммарного спроса за период из L дней от величины L
- Стандартное отклонение статистических оценок среднего значения
- Статистические характеристики суммы случайных величин: нормальное распределение
Практикум расчета риска дефицита и безопасных резервов по нормальному распределению с помощью MS Excel
- Разрешение ситуации «На оптовом складе». Вопрос 1 расчет безопасных резервов по заданным значениям риска дефицита
- Разрешение ситуации «На оптовом складе». Вопросы 2 и 3 расчет рисков дефицита по заданным значениям запаса при разных временных интервалах
- Сравнение частотных распределений спроса за 1 день и за 16 дней. Недопустимость выражения безопасного резерва в единицах среднего спроса, «в днях продаж»
- Влияние вариации времени поставки на риск дефицита
- Стандартное отклонение суммарного спроса за время поставки при условии вариации времени поставки. Учет нескольких факторов риска на величину стандартного отклонения суммарного спроса за время поставки
- Безопасный резерв при условии вариации времени поставки. Постановка задачи об оптимальном риске дефицита
Модели периодического восполнения запаса
- Применение модели точки перезаказа ROP к практическому примеру закупок. Издержки хранения безопасного резерва
- Применение модели точки перезаказа ROP к практическому примеру закупок. Расчет ежегодных потерь от упущенных продаж при заданном безопасном резерве
- Аналитическая связь между риском дефицита и величиной от упущенных продаж. Аналитическое выражение для оптимального риска дефицита в модели точки перезаказа
- Определение понятия уровень обслуживания и его связь с риском дефицита. Оптимальный уровень обслуживания в сравнении с практическими ориентирами, часто встречающимися в компаниях
- Сопоставление моделей «точки перезаказа» и «постоянного периода между заказами». Оптимальный размер заказа в модели постоянного периода между заказами
- Пример вычисления размера заказа в модели постоянного периода между заказами. Простое вычисление среднего и стандартного отклонения с помощью стандартных функций MS Excel в случае постоянного спроса
Однопериодная модель размера заказа
- Описание однопериодной модели. Оценка средней прибыли компании в сезон. Постановка задачи об оценке оптимального размера заказа в однопериодной модели. Идея использования метода Монте-Карло для решения этой задачи
- Построение модели MS Excel для применения метода Монте-Карло и определения оптимального размера заказа и максимальной ожидаемой прибыли в однопериодной модели
- Анализ результатов моделирования Монте-Карло: частотные распределения прибыли для разных размеров заказов
- Анализ результатов моделирования Монте-Карло: кумуляты прибыли, интервалы изменения ежедневной прибыли в пределах от 5% до 95%. Компромисс между величиной ожидаемой прибыли и риском убытков
- Какие издержки более тяжелы для фирмы: прямые потери от распродажи излишков товара или потери от упущенных из-за дефицита продаж?
- Расчет методом Монте-Карло максимальной ожидаемой прибыли и минимальных упущенных возможностей
- Сравнение размеров максимальной ожидаемой прибыли и минимальных упущенных возможностей
- Аналитический расчет оптимального риска дефицита и формулы для оценки оптимального размера заказа по нормальному распределению
- Расчет оптимального размера заказа в однопериодной модели в MS Excel
- Аналитическое выражение для ожидаемой прибыли в однопериодной модели
- Влияние уровня обслуживания на величину среднего спроса. Потери от утраты доброго отношения клиента (goodwill)
- Кооперация и разделения рисков в цепочке поставок. Построение модели для расчета методом Монте-Карло в MS Excel
- Кооперация и разделения рисков в цепочке поставок. Анализ результатов Монте-Карло
Основы бизнес-прогноза. Априорно-эмпирические методы прогноза
- Принципы и смысл построения технического бизнес-прогноза. Метод наименьших квадратов – основа технического бизнес-прогноза. Простая модель декомпозиции временного ряда
- Использование центрированного скользящего среднего по 12 месяцев для «десезонализации ряда» и нахождения тренда
- Определение средних сезонных факторов и построение линии прогноза
- Анализ остатков прогноза и оценка стандартного отклонения спроса
- Оптимизация параметров прогноза методом минимизации суммы квадратов отклонения данных от линии прогноза
- Использование экспоненциального тренда в мультипликативной модели декомпозиции
- Знакомство с S-трендом и его использование в мультипликативной модели декомпозиции
Адаптивные методы прогноза
- Еще раз о различии априорно-эмпирических моделей и адаптивных методов
- Метод скользящего среднего
- Идеология метода экспоненциального сглаживания
- Реализация метода экспоненциального сглаживания в MS Excel
- Реализация метода экспоненциального сглаживания в MS Excel для данных, соответствующих постоянному спросу, к спросу с выраженным трендом
- Идеология метода двойного экспоненциального сглаживания - метода Хольта
- Реализация метода Хольта в MS Excel
- Модификация метода Хольта для обработки данных с сезонными колебаниями
- Метод Хольта-Винтерса
- Пример прогноза спроса для единичного артикула в одном из магазинов сети розничной торговли
- «Замеченные неточности»
Вы узнаете про
- Приемы и инструментарий оптимизации закупок, статистического анализа и прогноза спроса на основе практических примеров и ситуаций
- Философия адаптивных методов: как сделать прогноз, не задавая математической функции для линии прогноза и не укладывая данные в заранее установленные рамки линейного, логистического или другого тренда
- «Эффект хлыста»: влияние структуры организации и человеческого фактора на удовлетворение спроса конечного потребителя
- Представление о практической реализации концепции оптимального управления запасами на складе
Вы научитесь
- Решать задачи оптимизации с помощью «Поиска решения» (Solver) MS Excel
- Моделировать стратегии поведения участников цепочки поставок (деловая игра «Цепочка поставок»)
- Использовать концепции минимизации издержек для принятия эффективных управленческих решений (заказ группы товаров, выбор поставщика, выбор перевозчика, оптимизация закупок в условиях сезонного спроса)
- Моделировать случайный спрос на основе надстройки «Монте-Карло»
- Рассчитывать риски на основе нормального распределения с помощью MS Excel
- Прогнозировать спрос (проведение линии простого тренда, выделение сезонной компоненты временного ряда)
- Определять параметры линейной регрессии с помощью функции ЛИНЕЙН MS Excel
Хотите получить не только знания, но и Удостоверение о повышении квалификации от Института бизнеса и делового администрированя? Пройдите обучение по данному курсу с поддержкой преподавателя, который проверит, оценит и прокомментирует выполенные вами работы. А вуз в случае успешного завершения курса выдаст вам официальный документ о повышении квалификации. Стоимость обучения с поддержкой преподавателя – 27000 руб.