Не спешите. Может быть да. Но может быть нет. О чем это я? О дефиците.
Возможна ли ситуация, когда товара хватило на две недели? А остаток месяца склад был пустой. К сожалению, не только возможна, но и часто случается в жизни. Огромный риск такой статистики состоит в том, что формально подходя к ней, вы спрогнозируете дефицит и на будущие периоды. И будете глумиться над клиентами до тех пор, пока они у вас будут. Поверьте при нынешнем уровне конкуренции – это совсем недолгий период. Конкуренты их быстро утащат.
Значит, если дефицита на складе не было (то есть свободный, не зарезервированный остаток был больше нуля все время до следующей поставки), тогда на этих данных может основываться прогноз. А вот если был, то необходимо их корректировать. Как?
Давайте об этом поподробнее.
Имейте в виду, что товар, поставленный в резерв под клиента честным сотрудником (иногда они просто так накладывают лапу на дефицитный, хорошо продаваемый товар. Осторожно!) – это товар, с точки зрения управления запасами, уже проданный. Вы не можете так просто отказать клиенту, сняв с него резерв. Поэтому, когда я говорю про складской остаток, я всегда (!) имею в виду свободный.
Для корректировки дефицита необходимо рассчитать среднюю скорость потребления (продаж, списания, расходования, реализация и т.д.) или средние ежедневные продажи. Обозначим эту величину q.
q= (кол-во продаж) /число рабочих дней, от начала интервала до дня, когда остаток (свободный!) стал равен 0.
Допустим, q=100/10=10 ед./дн.
Экстраполируя, то есть, полагая, что скорость потребления будет постоянной, а до конца месяца осталось 12 рабочих дней, мы получаем:
12 р.д.*10 ед./дн.=120 ед.
Таким образом, 100 единиц (реально проданных) +120 ед. (экстраполированных) =220 ед./месяц
Мы считаем, что если бы у нас на складе было необходимое количество, мы бы отгрузили 220 единиц. Именно эту цифру необходимо брать в расчет при прогнозировании будущих периодов.
Так же обратите внимание, что подобную процедуру необходимо провести для всех периодов, когда был дефицит. И только после прогнозировать потребление.
Однако, в жизни довольно часто скорость потребления нестабильна. За оставшиеся 12 рабочих дней клиенты могли вообще не заказывать АВ123. Или наоборот, требовать 400 единиц.
Более сложные корректировки требуют настройки документооборота в компании, и могут быть применимы не на всех рынках. Так что я не буду подробно останавливаться на них. Однако, хочу заметить, что даже в случае резкого скачка потребления во второй части месяца на 400 единиц, получаемая с помощью экстраполяции величина в 220 единиц ближе к истинному значению в 500, чем 100 единиц (как в первоначальной ситуации).
А в случае, если за следующие 12 рабочих дней, спрос на АВ123 отсутствовал (=0), то мы получим избыток товара. Но он будет краткосрочным и позволит избежать дефицита в следующих периодах.
Так что можно сделать однозначный вывод: корректировать