Курс логистики: учебник. Конспект лекций

Денис Александрович Шевчук, 2022

В курсе лекций в краткой и доступной форме рассмотрены все основные вопросы, предусмотренные государственным образовательным стандартом и учебной программой по дисциплине «Логистика». Книга позволит быстро получить основные знания по предмету, а также качественно подготовиться к зачету и экзамену. Для студентов, аспирантов и преподавателей экономических специальностей, специалистов по логистике, банкиров, финансовых менеджеров, бухгалтеров, практических работников, учащихся бизнес-школ, абитуриентов экономических учебных заведений и всех, интересующихся данной тематикой. Пособие основано на современных принципах ускоренного эффективного запоминания и позволит в сжатые сроки получить качественные знания и успешно освоить материал, в том числе: основы логистики, промышленная логистика и др. Автор имеет опыт в бизнесе и преподавании экономических предметов.

Лекция 11. Методы определения потребностей в материалах

Для эффективной работы необходимо прогнозировать потребности. Для этого можно использовать ряд методов, которые можно разделить на три группы:

• детерминированные методы расчета:

• аналитические методы:

— метод уровневого построения изделия;

— метод уровневого размещения запасов;

• синтетический метод;

• стохастические методы расчета:

• аппроксимация средних значений;

• метод экспоненциального сглаживания;

• регрессионный анализ;

• эвристические методы:

• оценка по аналогии;

• оценка по интуиции.

Детерминированные методы расчета используются при расчетах вторичных потребностей, если известны первичные. В свою очередь, в группе детерминированных методов можно выделить аналитические методы и синтетический метод. К аналитическим методам расчета относятся такие методы, как:

• метод уровневого построения изделия (используется при производстве простых изделий единичного применения);

• метод уровневого размещения запасов (при использовании этого метода на каждой иерархической ступени уровневого построения изделий собираются одинаковые потребности);

• синтетический метод:

• расчет проводится исходя из расхода материальных ресурсов на изделие;

• исходными данными для расчета является не изделие, как в аналитических методах, а материальные ресурсы.

Детерминированные методы дают приблизительные оценки потребностей. При их использовании необходимо опираться на возможности дополнительных поставок.

К стохастическим методам расчета относятся такие методы, как метод экспоненциального сглаживания, аппроксимация средних значений, регрессионный анализ. Данные методы опираются на статистические данные об использовании материальных ресурсов

за прошлые периоды, а в качестве инструментария выступает математическая статистика.

При использовании метода экспоненциального сглаживании прогноз осуществляется на основе ряда потребностей. При этом вес элементов ряда уменьшается с удалением их от момента

прогноза. Для этого вводят коэффициент сглаживания. При аппроксимации средних значений рассчитываемая потребность определяется усреднением значений потребностей в материалах,

известных заранее. Метод используется при колебании потребности в материалах по периодам вокруг известного среднего. Регрессионный анализ предполагает решение двух задач:

• первая задача заключается в выборе независимых переменных, существенно влияющих на зависимую величину, и определении формы уравнения регрессии (обычно этот этап в разработке

регрессии называют спецификацией). Данная задача решается путем анализа изучаемой взаимосвязи по существу. Формальные средства могут служить здесь лишь некоторыми

ориентирами;

• вторая задача — оценивание параметров — решается с помощью того или иного статистического метода обработки данных наблюдения. Наиболее часто оценивание параметров регрессий достигается с помощью метода наименьших квадратов (МНК).

В третью группу методов расчета потребности входят эвристические методы расчета. Они применяются, когда отсутствие начальных данных или нехватка времени не позволяют использовать другие методы расчета, и основываются на опыте специалистов.