Информационное обеспечение прогнозирования
Система информационного обеспечения прогнозирования
Система информационного обеспечения прогнозирования включает в себя систему сбора и анализа данных, составление прогнозов и передачу пользователям итогов прогнозирования.
Посредством система информационного обеспечения облегчается процесс накопления и обработки данных, при этом появляется возможность учесть внешние факторы:
- стимулирование продаж,
- движение цен и ассортимента производимого и реализуемого товара,
- характер конкурирующей стратегии,
- общие условия экономики.
Внутренним устройством системы информационного обеспечения должно обеспечиваться не только выявление данных изменений, но и реальное их использование. По этой причине важно, чтобы прогнозирование опиралось на систему информационного обеспечения, которая позволяет облегчить ведение, обновление и преобразование статистических и прогнозных баз данных.
Автоматизация системы информационного обеспечения логистики
Систему информационного обеспечения прогнозирования необходимо правильно автоматизировать, она должна иметь отлаженный механизм при выявлении изменений.
В соответствии с природой своих задач каналы распределения должны отличаться чувствительностью к запросам рынка. Система в любой момент должны обладать готовностью начать логистический процесс.
Для информационного обеспечения прогнозирования используются формы данных, при использовании которых нужно отметить, что они должны соответствовать формам данных всех подразделений (отделов) внутри и вне предприятия. При этом менеджеры могут увеличивать скорость реакции, одновременно снижая издержки в осуществлении, например, цепи поставок. Большое значение при достижении данной цели имеет концентрирование соответствующих усилий для сокращения времени, которое не обеспечивает рост ценности (например, того времени, которое расходуется на хранение запаса).
В прошлом логистические информационные системы в большой степени зависели от точности прогнозов. Это порождало огромное число проблем, поэтому в на сегодняшний день важное внимание уделяют уменьшению времени исполнения цикла закупок.
Прогнозы не всегда являются надежными, поэтому для логистики важно предвидение различных сценариев наборов данных продаж. Для выполнения этого действия, необходимо проведение качественных описаний типа «высокого спроса» в числовой набор данных спроса.
Набор данных спроса при соответствующем сценарии в базах данных решения логистической системы является простым, поскольку эти базы опираются на статистические базы данных.
Для того чтобы применять статистические методы оценки при рассмотрении взаимозависимых планов и прогнозов маркетинга, логистики и мерчендайзинга, важно наличие эффективного программного обеспечения. Программное обеспечение, существующее на сегодняшний день, насчитывает несколько десятков видов, обладающих большим диапазоном возможностей и разной стоимостью.
Его разделяют на 3 категории:
- Автоматическое программное обеспечение, при использовании которого пользователи вводят данные и запрашивают выбор модели для прогнозирования. Метод будет выбран посредством тестов, результаты которых могут быть приняты или отвергнуты. Прогноз основан на статистической точности.
- Полуавтоматическое ПО, при применении которого системой выбирается оптимальный вариант, менеджеры же делают выбор, перебирая эти варианты.
- Ручное ПО, взаимодействующее с поставляемой системой, происходит выбор оптимального метода и параметров самостоятельно менеджером.
