Преимущество производства по прогнозу перед производством на склад заключается в том, что с ним мы можем заглядывать гораздо дальше в будущее, а значит, более равномерно распределять загрузку производственных мощностей на протяжении года и значительно сократить складские запасы, но только если прогноз очень точный. А для этого требуется информация, которой обычно нет в достаточном количестве, что может привести к ошибке прогноза.

На практике ошибка прогноза учитывается очень редко, да и качество обслуживания измеряется далеко не в каждой компании. Есть две причины, почему мы нечасто встречаемся с ошибкой прогноза.

Во-первых, когда прогнозы основываются на интуиции маркетологов, понятие ошибки вообще неприменимо. В качестве альтернативы можно задать вероятный диапазон значений: например, указать, что в феврале объем продаж составит от 50 до 100 единиц. Впрочем, даже этот упрощенный вариант используется нечасто.

Во-вторых, когда доступны данные, позволяющие рассчитать ошибку прогноза, и есть компьютерные алгоритмы для такого расчета, ошибка может оказаться такой большой, что целесообразность самого прогнозирования начнет вызывать сомнения.

Кстати, интересно, что компании, планирующие производство на основе прогнозов, часто страдают одновременно и от излишков, и от дефицита продукции. На большинстве рынков объем продаж сильно колеблется. В таких условиях производство на склад гораздо выгоднее, поскольку оно позволяет быстрее реагировать на изменения спроса.

В дальнейшем мы увидим, что это очень хороший механизм контроля, способный сигнализировать о возникновении ряда проблем, в том числе о резком увеличении спроса, при котором текущий уровень пополнения запасов может оказаться недостаточным.

И все же прогнозирование помогает планировать производство. Так, не вызывает сомнений, что это единственный эффективный инструмент в ситуации, когда пики продаж наступают и проходят в течение коротких промежутков времени. В подобных случаях невозможно рассчитывать на правило о постоянном пополнении запасов до фиксированного уровня – ведь остро необходимо решить, сколько продукции произвести до начала пика, а значит, нельзя исходить из текущего объема продаж.

Если вам непременно нужно опираться на прогноз, помните, что для эффективного принятия решений требуются две оценки – сам прогноз и ошибка прогноза. Конечно же, хорошо знать средний объем продаж в период пикового спроса, но еще больше пользы может принести информация о том, насколько обосновано это предположение и как низко может опуститься фактический объем.

Планирование производственных мощностей обычно охватывает более длительный период. Для него гораздо лучше подходит совокупное планирование, потому что здесь не нужно точно знать, какие виды продукции будут выпускаться в конкретный момент времени. Требуется оценить приблизительный масштаб, и для этой цели прогнозы вполне подходят.

В бизнесе прогнозы —это основа для составления бюджета и планирования производственных мощностей, продаж, производства, материальных и трудовых ресурсов, закупок и т.д. Прогнозы играют важную роль в процессе планирования, потому что они позволяют менеджерам предвидеть будущее и соответственно этому осуществлять планирование.

Имеются два пути использования прогнозов. Один из них помогает менеджерам планировать систему, а другой помогает им планировать эксплуатацию системы. Планирование системы обычно включает долгосрочные планы относительно типа предлагаемых изделий и услуг, необходимых производственных мощностей и оборудования, места размещения производственных мощностей и т.д.

Планирование эксплуатации системы относится к краткосрочным и средним периодам планирования. Сюда входят задачи типа планирования уровня материальных запасов и рабочей силы, планирования закупок и производства, составления бюджета и рабочих графиков.

Прогнозирование в бизнесе – это нечто большее, чем просто предсказание спроса. Прогнозы также используются для предсказания прибыли, доходов и расходов, изменения производительности, цен, доступности энергии и сырья, процентных ставок, движения ключевых экономических факторов (например, валового национального продукта, инфляции, правительственных займов), цен на акции и облигации.

Как уже отмечалось, несмотря на использование компьютеров и сложных математических моделей, прогнозирование не является точной наукой. Опыт, суждение и техническая экспертиза, – все это играет роль в разработке полезных прогнозов. Наряду с этим, может понадобиться некоторое количество везения и немного скромности, потому что даже самые плохие предсказатели иногда выдают очень хорошие прогнозы, и даже самые лучшие предсказатели иногда полностью ошибаются.

В принципе, ответственность за подготовку прогнозов спроса в деловых организациях лежит скорее на отделах маркетинга и сбыта, чем на производственном секторе. Тем не менее, производственникам часто приходится делать определенные прогнозы и помогать в этом другим. Кроме того, поскольку прогнозы —основа для многих производственных решений, менеджеры и персонал производственного сектора должны быть знакомы с существующими методами прогнозирования, с положениями, которые лежат в основе использования этих методов, и с их ограничениями. Для руководителей производства важно учитывать, как прогнозы влияют на производство. Короче говоря, прогнозирование – неотъемлемая составная часть управления производством.

В настоящее время используется много разнообразных методов прогнозирования. Во многих отношениях, они совершенно отличны друг от друга, как вы это увидите. Тем не менее, некоторые особенности являются общими для всех методов, и важно их распознавать.

За основу прогнозирования принимается предположение, что та же причинно-следственная система, которая существовала в прошлом, сохранится и в будущем.

Прогнозы для групп объектов обычно более точны, чем прогнозы для отдельных объектов, потому что ошибки прогнозирования в группе объектов, как правило, нейтрализуют друг друга. Возможности для группирования возникают, когда детали или сырье используются для производства многих изделий, а также если спрос на изделие или услугу существует среди ряда независимых источников.

Точность прогноза уменьшается с увеличением периода времени, который охватывается данным прогнозом —так называемого горизонта времени. Вообще говоря, краткосрочные прогнозы должны содержать меньше неопределенности, чем долгосрочные прогнозы, поэтому краткосрочные прогнозы обычно более точные.

Важное следствие последнего правила состоит в том, что гибкие деловые организации, которые способны быстро реагировать на изменения спроса, требуют более узкого горизонта времени, и, следовательно, извлекают преимущества из более точных краткосрочных прогнозов. Их менее гибким конкурентам приходится пользоваться долгосрочными, а, следовательно, менее точными и эффективными прогнозами.

Процесс прогнозирования включает 5 основных этапов:

Определить цель прогноза.

Какова цель, и когда она потребуется? Это покажет уровень детализации в прогнозе, оправданное количество ресурсов (трудовые ресурсы, компьютерное время, деньги), и уровень необходимой точности.

Установить горизонт времени.

Прогноз должен определить временные границы с учетом того, что точность уменьшается по мере увеличения горизонта времени.

Выбрать методику прогнозирования.

Собрать и проанализировать соответствующие данные.

Прежде чем составлять прогноз, необходимо собрать и проанализировать определенные данные. Определите основные исходные положения для подготовки и использования прогноза.

Подготовить прогноз.

Обязательно прогноз нужно контролировать, чтобы определить, насколько точно он выполняется. Если результаты проверки неудовлетворительны, заново проверьте метод, исходные предположения, достоверность данных и т. д.; произведите необходимые изменения и подготовьте пересмотренный прогноз.

Существует два общих подхода к прогнозированию: