0:00
[МУЗЫКА]
[МУЗЫКА] [ЗВУК]
[БЕЗ_ЗВУКА] Важным
моментом является обсуждение принципов
прогнозирования спроса и вопрос о том, как измерить качество прогноза спроса.
Это ключевые моменты,
когда мы говорим вообще о любом процессе прогнозирования спроса.
Первый базисный принцип заключается в том,
что горизонт прогнозирования должен быть оправдан.
В самом деле, более близкое будущее, лучше прогнозировать,
качество прогноза будет выше, чем более отдаленное будущее.
И в этом случае выделяют понятие временного лага.
Это диапазон времени между моментом, когда вы создаете прогноз,
и плановым периодом на который вы создаете прогноз.
Чем это время больше, тем, как правило, ошибка прогнозирования будет больше.
И здесь говорят о том, что горизонт прогнозирования должен быть оправдан.
Иначе говоря, дистанция между моментом, когда вы спрос прогнозируете, и моментом,
на который вы прогнозируете, должна отражать время инерции процесса.
То есть в более поздние периоды созданный прогноз, слишком поздно приходит к
вам на рассмотрение, вы не успеваете среагировать на него.
Более ранние прогнозы не имеют особого смысла,
потому что вам еще рано предпринимать какие-либо действия.
Соответственно, чем операции более гибкие, более быстрые,
тем меньше у вас ошибка прогноза, возникающая из-за этого временного лага.
Второй момент, очень важный, — это выбор объекта прогнозирования.
Есть тезис о том,
что потребность в детализации прогноза должна быть оправдана.
Иначе говоря, имеет смысл выбирать такой объект прогнозирования, который позволяет,
с одной стороны, решать задачу, которая стоит перед прогнозом.
С другой стороны, объект не должен быть достаточно детален, не должен быть слишком
детален, для того чтобы не давать повышенную ошибку прогноза.
Для каждого уровня плановых решений есть свой уровень детализации объекта
прогнозирования, который позволяет решать задачу, но при этом вы избегаете более
высокой ошибки прогноза, чем это на самом деле вы можете позволить.
В целом, говоря о параметрах прогноза спроса,
можно выделить четыре ключевых момента.
Первый — это насколько прогноз детален.
Второй — насколько часто вам приходится его пересматривать.
Третий — каков горизонт прогнозирования спроса.
И четвертый — на какие плановые интервалы этот горизонт прогнозирования необходимо
разбивать.
Говоря о этих параметрах, можно констатировать,
что в зависимости от уровня планирования мы имеем разный состав параметров.
Скажем, говоря о стратегическом бизнес-планировании, мы, как правило,
оперируем крупными категориями продукции или услуг, пересматриваем прогнозы,
как правило, ежегодно,
поскольку это сопряжено с бизнес-циклом стратегического планирования.
Горизонт исчисляется годами.
Интервал планирования, опять же, исчисляется годами, изредка — кварталами.
При этом руководство предприятия непосредственно участвует в создании и
обсуждении прогноза спроса.
Если мы говорим о среднесрочном прогнозировании спроса,
мы переходим на товарные группы, включающиеся в категории продукции,
мы говорим о ежемесячном пересмотре прогноза под темп изменения,
который возникает на рынках сбыта продукции.
Горизонт исчисляется периодом примерно в полтора, два, иногда три года.
Интервал, как правило, месяц, изредка — квартал.
Вовлечение руководства носит средний характер,
то есть в этом случае мы обычно используем, точнее привлекаем руководство,
чтобы разрешать противоречия между различными функциями управления
предприятием, то есть между функциональными планами.
На оперативном горизонте мы прогнозируем номенклатуру.
К сожалению, приходится пересматривать прогноз практически постоянно в том темпе,
в котором изменяется картина на рынке.
Горизонт исчисляется неделями.
Интервал, как правило, неделя, иногда — день.
При этом вовлечение топ-менеджмента носит характер исключений, то есть
привлекается руководство для разрешения проблем только в исключительных случаях,
когда есть что-то сильно угрожающее нашему бизнесу.
Естественно, прогнозируя спрос, мы имеет дело с определенными рисками.
Никто не может сказать, что он всегда прав, делая прогнозы.
Прогноз, как правило, имеет в своем составе определенную ошибку.
Риски бывают двух типов.
Мы можем ошибаться в оценке объема спроса.
Мы можем ошибаться в оценке структуры спроса.
«Объемная» ошибка характерна для любого уровня планирования спроса: как
среднесрочного, так и долгосрочного, так и оперативно-календарного.
И мы говорим о том, что мы имеем факт против прогноза.
Есть всегда отклонение факта от прогноза.
При этом на среднесрочном и стратегическом уровне мы можем также ошибаться в оценке
структуры.
То есть в тех долях компонентов рассматриваемого объекта прогнозирования,
который мы заложили в нашу плановую прогностическую модель.
Это тоже может давать определенные проблемы,
о решении которых мы поговорим отдельно.
Измеряя качество прогноза,
можем оперировать двумя понятиями: понятием «ошибка» и понятием «качество».
Говоря об ошибке прогноза спроса, мы говорим о разнице между фактом,
который мы наблюдали и прогнозом, который мы сделали на тот плановый период,
за который мы собрали факт.
Ошибка неизбежна, и поэтому крайне важно их учитывать и анализировать.
Когда мы говорим о качестве прогноза, я люблю говорить о том,
что качество — это то состояние прогнозного процесса, когда организация на
стабильной основе способна укладываться в определенную величину ошибки прогноза.
Иначе говоря, может быть дан коридор возможных отклонений прогноза от факта.
И если прогнозист укладывается систематически в этот коридор,
мы можем констатировать, что он дает достаточно качественный прогноз и
организация готова путем подготовки соответствующих ресурсов к тому,
что эта ошибка будет возникать на регулярной основе.
Иначе говоря, ошибка прогноза покрыта заранее теми ресурсами,
которые организация подготовила для решения этой задачи.
Ошибку можно мерить разными способами.
Два наиболее характерных, типовых способа измерения — это средняя абсолютная ошибка
в процентах и средняя процентная ошибка.
Как видно, первая из них оперирует понятием абсолютного отклонения.
То есть факт минус прогноз, взятые по модулю.
В этом случае мы говорим, скорее, о масштабе ошибки, который мы получили.
Вторая формула характерна для измерения направления ошибки прогноза.
Как видно из формулы, мы имеем дело с отклонением с учетом знака,
когда мы видим, что если у нас факт хронически выше прогноза,
у нас величина будет хронически положительной.
Если факт регулярно ниже прогноза, то есть мы перепрогнозируем спрос,
величина ошибки будет, как правило, в обратную сторону.
То есть первая формула говорит нам о том, как сильно мы ошибаемся.
Вторая формула — в каком направлении мы ошибаемся, строя наши прогнозы спроса.
Ошибки могут быть двух разных классов.
Есть случайная ошибка, есть так называемое смещение.
Случайная ошибка говорит, что в целом мы правы.
То есть тенденция угадана более-менее верно и отклонение факта от
прогноза не носит однонаправленного характера.
То есть мы можем как перепрогнозировать спрос,
так и недопрогнозировать спрос в те или иные плановые периоды.
Смещение говорит о том, что у нас есть хроническая проблема, системная проблема:
либо мы используем некорректную модель, и наш прогноз спроса всегда выше или всегда
ниже, или, как правило, выше, как правило, ниже, чем факт,
либо мы имеем мотивационную компоненту, вынуждающую вольно или невольно людей
делать слишком оптимистические или слишком пессимистические прогнозы.
Смещение прогноза, то есть однонаправленная ошибка считается самой
тяжелой формой ошибки прогнозирования, и может быть вызвана
либо непониманием тенденции движения рынка, когда мы не учитываем те или иные
существенные факторы, либо может быть вызвана мотивационной составляющей,
когда те или иные подразделения компании, участвующие в создании прогноза,
заинтересованы либо в завышении, либо в занижении прогноза спроса.
Со смещением, в первую очередь, рекомендуется бороться, когда мы
побороли смещение, можно сфокусироваться на минимизации масштаба ошибки.
Для того чтобы понять, в какой мере мы имеем смещение прогноза,
можно использовать показатель, называемый «сигнал отслеживания».
Он показывает отношение накопленной ошибки прогноза к средней
абсолютной ошибке прогноза.
В этом случае мы говорим о том, что мы при помощи этого индикатора отслеживаем,
в какой мере смещение развивается, или, наоборот, мы с ним удачно боремся.
Считается, что смещение имеет место быть,
когда сигнал отслеживания по модулю превышает величину 3.
Но здесь важно и ценно не столько ведь абсолютное значение показателя,
сколько наблюдать динамику его изменения.
Если мы видим, что смещение прогноза путем расчета сигнала отслеживания стремится
к 0, мы можем констатировать, что те мероприятия, которые мы предпринимаем для
повышения качества прогноза, выбора модели, подготовки необходимых исходных
данных, их фильтрации, сортировки и очистки дают свой эффект.
Если мы видим, что качество прогноза ухудшается и смещение развивается,
нам нужно переосмыслить свой подход к прогнозированию или переосмыслить
свой подход к подготовке данных.
Суммируя, можно сказать, что выделяются четыре базовых свойства
прогнозов и реакция на них, которую предлагается реализовывать.
Прогнозы всегда содержат ошибку.
Бояться этого не надо.
Нужно умело работать с ошибкой.
Иначе говоря, рекомендуется концентрироваться не на самой ошибке
прогноза, а на процессе прогнозирования и подготовки данных для процесса.
Усилия, вкладываемые в процесс прогнозирования,
приводят к необходимому результату.
Есть фраза Эдвардса Деминга, гласящая,
что «Качественный процесс дает гарантированно качественный продукт».
Улучшая процесс, вы улучшаете продукт, который этот процесс формирует.
Ошибки прогноза спроса необходимо фиксировать,
измерять и использовать их для планирования ресурсов компании.
В первую очередь, фокусируясь на устранении смещения,
как самой тяжелой формы ошибки прогнозирования.
Третий постулат гласит о том,
что детализация прогноза должна быть оправдана и на каждом уровне
планирования нужно выбрать тот уровень детализации объекта прогнозирования,
который достаточен для решения задач, которые ставятся перед прогнозом спроса.
Ну и наконец, для более короткой перспективы прогнозы более точны,
чем для более отдаленной.
Соответственно, потребность в горизонте прогнозирования должна быть обоснована той
инерцией ресурсов, которую мы вынуждены учитывать, делая прогнозы спроса.
В целом, можно заключить,
что качество прогноза определяется очень многими факторами.
Замечено, что хорошая организация процесса прогнозирования,
привлечение необходимых для этого сил, правильное измерение качества прогноза,
правильная работа с факторами прогнозирования дает больший эффект,
чем любая сколь угодно сложная математическая модель,
при всем уважении к последней.
[БЕЗ_ЗВУКА]