Методы прогнозирования спроса и управления запасами. Их преимущества и недостатки

Мы провели вебинар, посвященный прогнозированию спроса и управлению товарными запасами. В ходе встречи мы рассмотрели эволюцию методов прогнозирования, от классических статистических подходов до современных вероятностных моделей. Продемонстрировали реализацию различных методов в Excel, обсудили оценку точности прогнозов и влияние выбранных подходов на управление запасами. Участники также получили возможность получить файл с моделями и презентацию вебинара. План вебинара: - Эволюция методов прогнозирования спроса - Классические методы (прогнозирование по-среднему, ARIMA, регрессии) - Квантильные методы и как рассчитать страховой запас - Вероятностное моделирование спроса – частичное и полное - Теория ограничения систем – логика метода и возможные сложности - Практическая реализация методов - Реализация классических методов в Excel - Сравнение прогнозов классическими методами и вероятностного моделирования на реальных данных - Как оценить точность расчётов - Проблемы математических метрик ( MAPE, RMSE и пр.) - Как связать точность расчётов с экономической эффективностью 0:00 — Введение и приветствие 0:16 — Управление товарными запасами: почему это важно? 0:22 — Обзор методов прогнозирования спроса 0:34 — Реализация методов прогнозирования в Excel 1:50 — История развития прогнозирования спроса 2:35 — Классические методы: особенности и ограничения 4:04 — Простое скользящее среднее 7:00 — Взвешенные средние и их использование 14:56 — Экспоненциальное сглаживание 18:06 — Метод Холта-Винтерса 27:38 — Квантильное прогнозирование 36:42 — Вероятностное прогнозирование 45:17 — Полное вероятностное прогнозирование и его применение 51:06 — Метод теории ограничений 56:25 — Как правильно оценивать точность прогнозов? 1:04:40 — Финансовые потери при неточных прогнозах #прогнозирование #управлениезапасами #бизнес #аналитика #excel #supplychain #логистика #оптимизация #данные #склад