прогнозирования является использование специализированного программного обеспечения, реализующего передовые модели и алгоритмы, визуализирующего результаты, обеспечивающего коллективную работу планировщиков. Наиболее продвинутые решения в этой области – системы класса SCM (Supply Chain Management), интегрированные с ERP, но обладающие более мощной аналитикой и оптимизационными возможностями (SAP APO, Oracle SCM, Kinaxis, JDA, O9). Они позволяют строить мультиэшелонные модели цепочек поставок, сквозные прогнозы потребности и запасов по всем уровням (сайтам, складам, производственным линиям), сценарии с учетом ограничений мощностей и логистики.
Ключевые функциональные блоки таких систем – статистическое прогнозирование, объемно-календарное планирование MRP/DRP, оптимизация производственных и логистических планов, имитационное моделирование. Они обеспечивают полный цикл построения прогнозов – от сбора и обогащения исходных данных до выбора лучшей модели, генерации заказов на закупку и отслеживания отклонений факта от плана с оповещениями ответственным. Наиболее продвинутые решения используют алгоритмы ИИ (машинного и глубокого обучения) для непрерывной адаптации параметров моделей к меняющемуся поведению рядов, автоматического поиска значимых факторов и зависимостей.
Для повышения точности планирования прогнозирование потребности должно вестись не индивидуально по отдельным позициям, а в разрезе укрупненных категорий и групп взаимозаменяемых продуктов. Это позволяет сглаживать индивидуальные колебания спроса, использовать более длинные и устойчивые исторические ряды, распределять риски дефицита и избытка запасов внутри категории. Для этого применяются различные техники консолидации и агрегирования потребностей – суммирование по периодам (годам, кварталам, месяцам), продуктовым группам, единицам хранения (паллетам, упаковкам), поставщикам, географии.
Выбор оптимального уровня агрегации зависит от специфики МТР, частоты и регулярности потребления. Для дорогостоящих позиций, материалов с длительным циклом поставки, критичных для качества продуктов, потребность планируется на уровне отдельных SKU (складских единиц). Для дешевых позиций, вспомогательных материалов, канцелярии с высокой частотой потребления разумно укрупнение до уровня категорий или поставщиков. Главное – найти баланс между достаточной детализацией для обеспечения заданного уровня сервиса и приемлемыми трудозатратами на поддержание точности данных в справочниках.
По результатам консолидации прогнозов формируются предложения по объемам и срокам закупок, частоте и способам пополнения запасов в разрезе номенклатурных позиций МТР. При этом учитывается целый спектр логистических и рыночных факторов:
минимальные объемы заказов, кратность партий поставки (вагон, контейнер, паллета);
размер текущих складских запасов, остатки в пути, страховые и сезонные запасы;
ограничения
