Будущее заказанное количество – планируемый объем товаров или складских мест, которые будут заняты в будущем на основании предварительных заказов. Для этого необходимо учитывать спрос, возможные риски и будущие поступления товаров.
Примеры использования
Есть несколько примеров будущего заказанного количества:
-
Клиент бронирует бокс на 3 месяца вперед.
-
Логистическая компания резервирует место под сезонный товар.
-
Использование вероятностных алгоритмов, которые выдают прогноз спроса в виде распределения вероятностей.
Будущее заказанное количество помогает складам оптимизировать загрузку и избегать переполнения. Это плановый показатель в управлении складскими мощностями, рассчитываемый:
-
Для ритейла – по формуле EOQ (экономичный объем заказа). Она позволяет определить оптимальное количество товаров для заказа, при котором общие затраты на закупку, хранение и доставку будут минимальными. Например, если заказать слишком мало товара, то есть риск остаться с пустыми полками и упустить продажи. Если заказать слишком много, то придется тратиться на хранение избыточных запасов. Модель EOQ помогает найти золотую середину. В эпоху цифровизации модель EOQ получает развитие: искусственный интеллект и машинное обучение позволяют создавать динамические модели, которые в реальном времени адаптируются к изменениям спроса и рыночных условий.
-
Для self-storage – методом скользящего среднего. Статистический метод анализа данных используется для прогнозирования будущего заказанного количества на основе тенденций прошлых периодов. Среди преимуществ методики – простота расчетов, совместимость с краткосрочным прогнозированием и эффективность для товаров со стабильным спросом. Очень важно выбрать оптимальный период, иначе возможны неверные прогнозы. Слишком короткий период сделает прогнозы нестабильными, а слишком длинный – замедлит реакцию на изменения рынка.
Будущее заказанное количество включает три компонента:
-
Твердые заказы – подписанные договоры. Это заказы, которые зафиксированы в подписанных договорах и не подлежат изменению, например в процессе работы.
-
Прогнозируемый спрос – анализ сезонности. Это выявление закономерностей в объеме продаж, которые связаны с определенными временами года, праздниками или сезонными событиями. Например, спрос на зимнюю одежду возрастает в холодное время года, а продажи кондиционеров и вентиляторов растут летом.
-
Резервные мощности – 15-20 %. Это обеспечение бесперебойного электропитания в случае отказа основного источника. Для расчета необходимой резервной мощности обычно добавляют 20-30 % запаса на случай увеличения нагрузки или ошибок в расчетах.
Инструменты прогнозирования
Среди инструментов прогнозирования:
-
ARIMA-модели – статистический метод для прогнозирования временных рядов. Объединяет три ключевых компонента – авторегрессию, дифференцирование и скользящее среднее. Позволяет выявлять скрытые паттерны и зависимости в исторических данных для формирования прогнозов будущих значений.
-
Нейросети – TensorFlow. Позволяет создавать разные модели глубокого обучения, включая нейронные сети и LSTM-сети. «Запоминает» сезонные колебания спроса, влияние праздников и другие факторы.
-
Анализ big data (Hadoop). Платформа для распределенного хранения и обработки данных, отличающихся разнообразием, высокой скоростью поступления и постоянно растущим объемом.
Будущее заказанное количество позволяет планировать заказанное количество товаров на складе, оптимизировать рабочие процессы, снизить затраты и улучшить сервис. Это достигается за счет грамотного планирования, контроля и использования современных технологий. Они помогают поддерживать оптимальный уровень запасов, избегать излишков и дефицита.
