Игнатьев Виктор Михайлович

Анализ производства – начало прогнозирования

Прогноз – снятие неопределенности с состояния процесса в будущем. Процесс – преобразования входов в выходы [1]. Процессы протекают во вселенной, обществе, организации. Процесс – это, прежде всего, временное понятие. Поэтому у всякой продукции, услуги, объекта есть прошедшее, настоящее и будущее. Настоящее, как текущий период, есть продолженность условий и возможностей деятельности. Прошлое и будущее – противоположности по определению. В процессах присутствуют прошлые и новые моменты состояния объекта прогнозирования. Действие всегда направлено в будущее, поэтому планирование и действие ради будущего в целях более удовлетворительного состояния может повлиять только на будущее состояние.

Методы анализа прошлого делятся на четыре основных категории:

1. Традиционные методы анализа. Сюда относятся: сравнение, наблюдение, аналогия, табличное и графическое сравнения, группировки относительных и средних величин, балансовый метод, индукция, дедукция, старые и новые инструменты качества.

2. Детерминированные методы анализа: цепной подстановки, индексный метод, абсолютных и относительных разниц, интегральный, пропорционального деления, долевого участия, логарифмирования, метод АBC.

3. Статистические методы анализа включают: теорию распределений, теорию рядов, корреляционный и регрессионный анализ, дисперсионный, компонентный и факторный анализы, планирование эксперимента, многомерная статистика.

4. Методы оптимизации содержат экономико-математическую оптимизацию, различное программирование, календарное планирование, теорию массового обслуживания, теорию очередей, теорию игр и другие разделы исследования операций.

Планирование неотъемлемая часть работы инженера, менеджера, руководителя. Если, однако, неопределённости закрывают горизонты планирования, то специалисту бывает трудно осуществлять эффективное планирование. Прогнозирование помогает специалисту, снижает неопределённость и тем самым позволяет разрабатывать более реальные планы. Прогноз –некоторое утверждение относительно будущего.

Существует много разнообразных методов прогнозирования. В смысле реализации методы прогнозирования разнообразны и отличаются друг от друга значительно. Тем не менее, некоторые особенности являются общими для всех методов. За основу прогнозирования принимается предположение, что та же самая причинно-следственная система, которая существовала в прошлом, сохранится и будет работать в будущем.

1 Определить цель прогноза. Какова цель? Зачем проводится прогноз? Что покажет уровень детализации в прогнозе? Какое количество трудовых и материальных ресурсов потребуется для проведения того или иного плана?

2 Установить период прогнозирования. Прогноз должен иметь временные рамки. На сколько единиц временного отрезка проводится прогноз? Точность прогноза уменьшается по мере увеличения периода прогнозирования.

3 Выбрать метод прогнозирования.

4 Собрать и проанализировать исходные данные. Определить основные положения для подготовки и использования прогноза.

5 Провести процесс прогнозирования, т. е. выполнить расчеты..

6 Контролирование прогноза. Прогноз нужно контролировать, чтобы определить, насколько точно он выполняется. Если результаты проверки неудовлетворительны, то заново проверяются метод, исходные предположения и достоверность данных. Проводятся необходимые изменения для проведения повторного прогноза.

Прогнозирование – специальное научное исследование конкретных перспектив развития какого-либо явления. Прогнозирование на практике развивается в комплексах взаимосвязанных прогнозов по отдельным научным дисциплинам. В зависимости от цели прогноза, одна из отраслей прогнозирования является профильной, образует собственно предмет исследования, а смежные отрасли составляют прогностический фон заранее полученных данных. При проведении процесса прогнозирования можно выделить следующие три этапа: анализ, реализация алгоритма метода, оценка прогноза по критерию. Ретроспективное размышление различает, прежде всего, в прошлом периоде действия и условия деятельности.

По времени упреждения прогнозирование разделяется на:

– текущее (когда не ожидается существенных изменений исследуемого объекта и имеются в виду лишь отдельные, частные количественные оценки);

– краткосрочное (общие количественные оценки);

– среднесрочное (количественно-качественные оценки);

– долгосрочное (качественно-количественные оценки).

Методы прогнозирования делятся:

1 Прогнозы, основанные на суждениях и мнении прогнозы, которые используют субъективные исходные данные, такие как мнения специалистов, потребителей, реализаторов, менеджеров и экспертов.

2 Прогнозы, основанные на данных временных рядов, т. е. статистическое прогнозирование.

3 Ассоциативные прогнозы. Ассоциативная модель метод прогнозирования, который использует поддающиеся оценке переменные для предсказания будущих значений.

Прогнозы, основанные на данных временных рядов. Временной ряд -это упорядоченная по времени последовательность. Методика прогнозирования предполагает, что будущие значения ряда могут быть оценены исходя из прошлых значений. Здесь не выполнятся никакая попытка для определения переменных, которые влияют на поведение ряда.

Анализ временного ряда выявляет следующее. Тенденция долгосрочное направление движения данных временного ряда. Сезонность краткосрочны регулярные изменения, связанные с другими факторами. Цикл волнообразные колебания значений данных с определённым периодом. Нерегулярные изменения вызываются необычными обстоятельствами, не отражают типичного поведения процесса. Случайные изменения значения, оставшиеся после выделения, тенденций, нелинейного и периодического тренда. Методы усреднения или сглаживания основаны на обработке временного ряда. Архивные данные обычно содержат определённое количество случайных изменений, искажений или «помех», которые смазывают картину систематического изменения данных. Эти искажения являются результатом объединённого влияния многих данных или параметров.

В идеальном случае, нужно было бы полностью удалить из данных любые случайности и оставить только те факторы, которые существенно влияют на результирующую величину. Эти факторы называют закономерными, действенными или независимыми.

Методы усреднения сглаживают некоторые колебания во временном ряде, так как отдельные точки максимума и минимума компенсируют друг друга, когда объединены в некоторое среднее. Поэтому прогноз, основанный на среднем, показывает меньше изменений, чем исходные данные. Это может быть даже к лучшему, потому что многие из этих изменений отражают скорее произвольные скачки, чем действительную тенденцию временного ряда.

Прогнозы, составленные методом усреднения, отражают последние показатели временного ряда (например, среднее значение за несколько последних периодов). Эти методы работают лучше всего, когда данные склонны изменяться вокруг некоторого среднего значения. Здесь могут наблюдаться резкие изменения (скачки), а также постепенные плавные изменения в уровне ряда. Методы усреднения делятся на три группы: «наивные» прогнозы; скользящие средние значения; экспоненциальное сглаживание. Наивный прогноз – прогноз, когда он равен значению за последний период ряда. Например, если продажи за последнюю неделю составили 50 единиц, то прогноз продаж на следующую неделю равняется также 50 ед. Скользящее среднее значение – метод, который берёт среднее о нескольких самых последних периодах; значения временного ряда обновляются по мере поступления новых данных за последние периоды.

Ассоциативные прогнозы. Ассоциативная модель – метод прогнозирования, который использует поддающиеся оценке переменные для предсказания будущего значения переменной прогноза. Ассоциативные модели определяют одну или более поддающихся оценке переменных, которые используются для прогноза основной величины. Например, производство подсолнечного масло зависит от объёмов полученного урожая подсолнечника. Спрос на масляную краску зависит от производства лака, от сезона (для проведения покрасочных работ), от цены, от времени высыхания, от срока хранения и прочих специфических характеристик. Строится регрессионное уравнение, анализ которого позволяет рассчитать объём производства, затем объём продаж, на основе прогноза первичных прогнозов исходных величин. Ассоциативные прогнозы основаны на регрессионных моделях, на трендах временных рядов.

Эффективными являются адаптивные модели прогнозирования [3]. К этим моделям относятся: модели Брауна, Хольта, Бокса-Дженкинса, Уинтерса, Тейла-Вейджа.

Сравним применения методов прогнозирования на одном и том же наборе данных временного ряда – выпуска продукции (кирпича). Результаты сравнения сведены в табл. 1. Лучшим по критерию прогноза (1) является метод Брауна, т. к. он учитывает сезонную составляющую производства.

Таблица 1 – Значения критерий (1) для адаптивных методов прогноза производства на ЗАО «Сальский кирпичный завод»

Ассоциативный прогноз для того же объёкта, выполненный с помощью ряда Фурье при 12 гармониках даёт критерий (1), равный значению 0,452. А это самый лучший из прогнозов, проведённый с использованием трендов. При сравнении этого значения критерия с данными критериев адаптивных методов, приведёнными в таблице 1, можно сделать вывод: адаптивные прогнозы эффективнее ассоциативных и просты в реализации.

Литература:

1. Стивенсон В.Дж. Управление производством: учебное пособие / В.Дж. Стивенсон. – М.: БИНОМ, 2002. – 928 с.

2. ISO 9000 – 2008.

3. Валентинов В.А. Эконометрика: практикум / В.А. Валентинов. – М.: Дшков и Ко, 2010. – 436 с.