Модель прогнозирования спроса для оптимизации запасов: пример малого предприятия (Е.В. Ценина, Е.В. Слепенкова, журнал "Вестник Алтайской академии экономики и права", N 12 (часть 2), декабрь 2023 г.)

Ценина Е.В., Слепенкова Е.В. Модель прогнозирования спроса для оптимизации запасов: пример малого предприятия

Е.В. Ценина - Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, Москва

Е.В. Слепенкова - Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, Москва

В данной научной статье представлена модель прогнозирования спроса, разработанная для оптимизации запасов на малом предприятии. Цель исследования заключается в создании алгоритма, который повысит точность прогноза спроса. Предлагается интегрировать разработанный алгоритм в информационную базу предприятия, чтобы автоматизировать ранее выполняемые менеджерами расчеты на основе прошлых данных и заданных алгоритмов. Модель прогнозирования спроса основана на методах анализа временных рядов и экспоненциального сглаживания и учитывает сезонность и тренд спроса. Для контроля за изменением объема продаж, а также для оценки эффективности формулы прогнозирования предлагается использовать экспоненциально взвешенное скользящее среднее. Результатом будет формула для прогнозирования продаж на заданную неделю. Для оценки эффективности предложенной модели сравниваются расчетные показатели с фактическими на 2022 год. Путем подсчета среднего и среднеквадратического отклонения для фактических и прогнозных данных можно оценить совокупный прогноз на длительный период и точность прогноза на неделю соответственно. Согласно результатам, алгоритм обеспечивает лучшую согласованность уровня запасов с уровнем продаж на неделю по сравнению с ручными расчетами менеджера. Это говорит о том, что для МСП возможно путем небольших затрат разрабатывать подобные алгоритмы, внедрять их затем в свои в информационные системы и автоматизировать процессы. Данный алгоритм может быть интегрирован в базу данных 1С для улучшения процесса управления запасами.

Ключевые слова: прогнозирование спроса, управление запасами, статистические модели, МСП.

Tsenina E.V., Slepenkova E.V. Demand forecasting model for inventory optimization: an example of a small enterprise

E.V. Tsenina - Plekhanov Russian University of Economics, Moscow

E.V. Slepenkova - Plekhanov Russian University of Economics, Moscow

This scientifc article presents a demand forecasting model developed to optimize inventory at a small enterprise. The purpose of the study is to create an algorithm that will increase the accuracy of the demand forecast. It is proposed to integrate the developed algorithm into the information base of the enterprise in order to automate calculations previously performed by managers based on past data and specifed algorithms. The demand forecasting model is based on time series analysis and exponential smoothing methods and takes into account seasonality and demand trend. To control the change in sales volume, as well as to evaluate the efectiveness of the forecasting formula, it is proposed to use an exponentially weighted moving average. The result will be a formula for predicting sales for a given week. To assess the efectiveness of the proposed model, the calculated indicators are compared with the actual ones for 2022. By calculating the mean and standard deviation for actual and forecast data, it is possible to estimate the cumulative forecast for a long period and the accuracy of the forecast for a week, respectively. According to the results, the algorithm provides a better consistency of the inventory level with the sales level for the week compared to the manual calculations of the manager. This algorithm can be integrated into the 1C database to improve the inventory management process.

Keywords: demand forecasting, inventory management, statistical models, SMEs.