Prognozowanie w logistyce w oparciu o statystyki sprzedaży

Dzień 1/2

1. Wprowadzenie do logistyki przepływu informacji:
   • rola prognozowania w logistyce, jak i w łącznym procesie planowania działalności przedsiębiorstwa,
   • obiektywne przyczyny dla realizacji prognozowania – „światy” Pull i Push,
   • spójne i rozbieżne cele wewnątrz i na zewnątrz firmy,
   • prognoza sprzedaży, jako podstawa procesu obsługi klienta.
2. Proces prognozowania, klasyfikacja metod, dobre praktyki pozycje SKU adresowane przez prognozę.
3. Zastosowanie analizy ilościowej w prognozowaniu (przykłady):
   • zasady pracy z modelami matematycznymi np. identyfikacja i obsługa błędu,
   • określenie zakresu i analiza danych historycznych,
   • model naiwny,
   • średnia ruchoma,
   • średnia ważona,
   • wygładzanie wykładnicze,
   • identyfikacja i potwierdzanie współczynników sezonowości,
   • nieciągłe zamówienia (losowe) tzw. szeregi rzadkie,
   • analiza regresji,
   • metoda Z-Chart (wykres Z),
   • model SARIMA / ARIMA X13,
   • kalkulacja poziomu błędu prognozy i wykorzystanie jego w usprawnianiu systemu prognozowania.
4. Beer Game (Gra Piwna) – symulacja pracy poszczególnych podmiotów łańcucha logistycznego dla uzyskania maksymalnego poziomu trafności prognozy (udział w rynku i satysfakcja klienta) przy jednocześnie najmniejszym błędnym poziomie zapasu. Użycie w prognozowaniu analizy ilościowej i jakościowej.
    

Dzień 2/2

1. Omówienie wyników warsztatu Beer Game:
   • konsekwencje braku identyfikacji popytu niezależnego i zależnego,
   • występowanie efektu Forestera, czyli tzw. efektu bicza w praktyce prognozowania,
   • skutki dla przedsiębiorstwa, jak i dla całego łańcucha logistycznego,
   • sposoby ograniczania efektu Forestera.
2. Uzgadnianie prognoz:
   • horyzonty czasowe prognozowania,
   • grupy asortymentowe czyli tzw. rodziny produktów – korzyści z użycia,
   • uzgadnianie bottom-up, top-down i mieszane,
   • stosowanie planistycznej listy materiałowej dla „nie pytania o każdy wariant pozycji sprzedawanej”,
   • praca z planowaną dostępnością magazynową i tzw. dostępnością do obiecania (ATP).
3. Analiza jakościowa w prognozowaniu:
   • dlaczego analiza ilościowa sama w sobie nie jest wystarczająca,
   • kiedy krytycznym jest stosowanie analizy jakościowej,
   • analiza jakościowa – metody heurystyczne.
4. Dokładność prognozowania:
   • przedział ufności prognozy,
   • dokładność prognoz – kalkulacja błędu,
   • sposoby redukcji błędów prognozy - omówienie w przykładach, konkretnych, praktycznych rozwiązań stosowanych w różnych branżach na rynku globalnym.
5. Kooperacja przedsiębiorstw w prognozowaniu sprzedaży:
   • ograniczenia prognozowania indywidualnego,
   • korzyści wynikające z kooperacji w obszarze prognozowania,
   • strategia współdziałania w planowaniu, prognozowaniu i uzupełnianiu zapasów (CPFR),
   • zasady wdrażania CPFR,
   • VMI (Vendor Managed Inventory) w ramach koncepcji CPFR.
6. Miejsce prognozowania w procesie SOP:
   • cztery strategie łączenia prognoz z planami – silne i słabe strony,
   • współpraca z i agregacja danych z POS’ów i sprawne planowanie potrzeb dystrybucji (DRP),
   • przeliczanie prognoz na niższe poziomy list materiałowych – wsparcie planowania materiałowego i logistycznego (włącznie z zakupowym łańcuchem dostaw),
   • kalkulacja zapasów bezpieczeństwa.
7. Narzędzia informatyczne we wsparciu prognozowania:
   • tworzenie otwartych systemów agregacji danych z wielu źródeł,
   • elastyczne systemy przetwarzania i raportowania np. Crystal Reports.
8. Zakończenie zajęć:
   • podsumowanie i źródła wiedzy, również rekomendowane formularze audytu,
   • wskazanie zasad prowadzenia follow-up dla dalszego rozwoju wiedzy,
   • sesja ocen.