Рост точности прогноза = рост прибыли

Поговорим о росте прибыли за счет повышения точности прогноза.

Чем меньше ошибка прогноза, тем меньше затраты на хранение и логистику, выше обеспечение продаж товаром и меньше сумма неликвидов.

Минус затраты = Плюс прибыль.

Как оценить экономию затрат за счет повышения точности прогнозов?
Введем следующие переменные:

  • V — стоимость запасов за год.
  • H — стоимость хранения запасов за год (в процентах); это сумма всех расходов, связанных с запасами.
  • σ — ошибка прогнозирования работающей системы, выраженная в MAPE (средней абсолютной ошибке). Определение данной величины приведено ниже.
  • σn— ошибка прогнозирования новой системы.

Ежегодная прибыль от пересмотра прогнозов "B"выражается как:

B=VH(σ−σn)

σ и σn- это средняя абсолютная ошибка MAPE.

MAPE можно рассчитать по следующей формуле:

MAPE

где:

  • yi— действительный спрос на товар i за время выполнения заказа;
  • y^i— прогноз спроса на товар i за время выполнения заказа.

Возьмем большую розничную сеть профессионального оборудования, которая может снизить ошибки в прогнозах на 20 % с помощью новой системы прогнозирования.

  • V=100 000 000 руб. (100 миллионов рублей)
  • H=0,2 (ежегодные расходы на хранение запасов — 20 %)
  • σ=0,2 (ошибка старой системы — 20 %)
  • σn=0,16 (ошибка новой системы — 16 %)

По формуле, приведенной выше, мы получаем прибыль B=800 000 руб. в год.

Обоснование формулы.

Чтобы обосновать результат, полученный выше, давайте введем «систематическую понижающую ошибку» в процентах от σ−σn на все прогнозы новой системы. Благодаря такой ошибке мы сможем:

  • повысить объем запаса товаров, которых заказано недостаточно на σ−σn процентов.
  • сократить объемы излишних заказов (количественные показатели не определены).

Если не учитывать улучшение качества прогноза за счет снижения излишков, мы увидим, что в худшем случае точность новой (ошибочной) системы прогнозирования снижается на σ−σn процентов, что приводит к тому, что общая точность меньше или равна σ.

Затем обратим внимание, что общий объем запасов V «пропорционален основному спросу - объему продаж».

Снижая прогнозы на σ−σn процентов, мы снижаем объем запасов V. Затем, поскольку точность ошибочной системы остается ниже σ, частота случаев отсутствия товара также должна быть ниже, чем у старой системы.

Наконец, на основании более точного прогноза можно снизить уровень запасов на σ−σn процентов, что приведет к более полному удовлетворению спроса и отсутствию дефицита.

Таким образом, снижение уровня запасов можно выразить как V(σ−σn). С точки зрения ежегодных расходов на хранение H данное снижение обеспечивает экономию затрат и рост прибыли в B=VH(σ−σn).

Частые ошибки относительно расходов на хранение запасов.

Переменная H должна включать в себя «все расходы, связанные с хранением запасов». Мы часто сталкиваемся с ошибкой, когда значение H берется от 4 % до 6 %.

Очень просто превратить деньги в запасы, а вот превратить запасы обратно в деньги гораздо сложнее.

Зачастую расчет финансовых расходов не отражает действительные расходы на хранение запасов.

  • Так, хранение само по себе обычно добавляет от 2 % до 5 % расходов ежегодно.
  • Расходы на моральный износ товара достигают 10 – 20 % в год практически для всех промышленных товаров. А для продуктов питания или лекарств доходит до 100% в случае просрочки.

Таким образом, к расходам на хранение запасов большинства товаров имеет смысл добавить еще 20 % в год.

Попробуйте оценить, какую прибыль сможет заработать ваша компания за год, если точность ваших прогнозов вырастет на 20%.

Если у Вас есть вопросы, пожалуйста, обращайтесь. Будем рады помочь.

Оставить комментарий

Вы комментируете как Гость.

Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
+7 812 407-10-11
Общество с ограниченной ответственностью "Ново Би Ай"©, ИНН 7813219842
199026, г. Санкт-Петербург, В.О. 26-я линия, д. 15, корп.2, Литер А - БЦ "Биржа"
Государственная аккредитация Минкомсвязи России № 8353

Авторизация