Prognozowanie w logistyce w oparciu o statystyki sprzedaży

Opis i cele szkolenia
Celem szkolenia jest warsztatowe przećwiczenie przez uczestników – ilościowych i jakościowych metod tworzenia prognoz i planów sprzedaży. Metody te są ćwiczone na przykładach indywidualnie działających przedsiębiorstw, jak i koordynujących prognozowanie w ramach całego łańcucha dostaw. Prognozy wykorzystywane są do ustalenia działań logistyki
w całym zakresie prac przedsiębiorstwa.
Nacisk położony jest na redukcję błędu prognozy – maksymalizację wskaźników obsługi klienta i minimalizację powiązanych kosztów logistycznych. Promowane metody oparte są zarówno o przykłady z praktyki pracy, kalkulacje wykonywane w software, jak i metody promowane przez APICS®. Wszelkie opracowania wykonywane w trakcie trwania szkolenia zostają zdigitalizowane i są dostępne do pobrania z sieci po zakończeniu zajęć.

Korzyści dla uczestników
•    poznanie dobrych praktyk tworzenia systemów prognozowania,
•    przyswojenie step-by-step przykładów z projektów dotyczących metod redukcji błędów w prognozach,
•    opanowanie ilościowych i jakościowych metod prognozowania i planowania sprzedaży,
•    podniesienie poziomu satysfakcji klienta i redukcja błędnego poziomu zapasów,
•    nabycie umiejętności koordynacja pracy między wydziałami w ramach SOP (planowanie operacji i sprzedaży),
•    integracja danych z POS’ów w ramach planowania potrzeb dystrybucji (DRP),
•    zrozumienie korzyści wynikających w rozwoju współpracy w łańcuchu dostaw np. CPFR.

Czas trwania
16 godzin dydaktycznych - 2 dni

Program szkolenia
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 brak 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.

POWOŁAJ SIĘ NA PORTAL I ODBIERZ RABAT