METODY PROGNOZOWANIA SPRZEDAŻY W PRZEDSIĘBIORSTWIE Opole 2006 Politechnika Opolska Instytut Inżynierii Produkcji Dr inż. Łukasz MACH.

Prezentacja na temat: "METODY PROGNOZOWANIA SPRZEDAŻY W PRZEDSIĘBIORSTWIE Opole 2006 Politechnika Opolska Instytut Inżynierii Produkcji Dr inż. Łukasz MACH."— Zapis prezentacji:

1 METODY PROGNOZOWANIA SPRZEDAŻY W PRZEDSIĘBIORSTWIE Opole 2006 Politechnika Opolska Instytut Inżynierii Produkcji Dr inż. Łukasz MACH

2 Definicje Prognoza jest stwierdzeniem odnoszącym się do określonej przyszłości, formułowanym z wykorzystaniem dorobku nauki, weryfikowanym empirycznie, niepewnym, ale akceptowalnym. Postawa pasywna oznacza przyjęcie stałości związków występujących między zjawiskiem prognozowanym a oddziałującymi nań innymi czynnikami. Postawa aktywna charakteryzuje się założeniem, że przyszłość jest mniej lub bardziej niezależna od przeszłości. Przy jej przyjęciu dopuszcza się zatem zmianę dotychczasowych związków występujących między zjawiskiem prognozowanym a oddziałującymi nań innymi zjawiskami. Zmiany ilościowe – polegają na zmianie wartości zmiennej prognozowanej. Zmiany jakościowe – na zmianie dotychczasowych prawidłowości, np. trendu.

3 Definicje Prognoza krótkookresowa – jest to prognoza budowana na taki odcinek czasu, w trakcie którego zachodzą tylko zmiany ilościowe. Prognoza średniookresowa – dotyczy takiego odcinka czasu, w którym oczekuje się, że w prognozowanym zjawisku wystąpią nie tylko zmiany ilościowe, ale i niewielkie zmiany jakościowe. Prognoza długookresowa – budowana jest na taki odcinek czasu, podczas którego w prognozowanym zjawisku mogą występować zmiany zarówno ilościowe, jak i jakościowe. Błąd prognozy: -ex ante: prawdopodobieństwo spełnienia się prognozy (wiarygodności). Jest budowany w chwili budowy prognozy. -ex post: określa trafność prognozy w ujęciu ilościowym (bezwzględny, względny, procentowy, średni kwadratowy)

4 Prognoza sprzedaży Opisuje przewidywany poziom sprzedaży przedsiębiorstwa na wybranych rynkach docelowych, w określonym przedziale czasu, wyznaczony na podstawie sprecyzowanego w strategii marketingowej marketingu-mix i przyjętych hipotez dotyczących sposobu oddziaływania czynników otoczenia marketingowego przedsiębiorstwa na wielkość sprzedaży.

5 Etapy budowy prognozy: Sformułowanie zadania prognostycznego Określenie przesłanek prognostycznych Wybór metody prognozowania Konstrukcja prognozy Weryfikacja prognozy

6 Zarządzanie przedsiębiorstwem PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY W PRZEDSIĘBIORSTWIE Prognozowana wielkość sprzedaży sytuacja gospodarstw domowych ceny dóbr komplementarnych „czynnik” mody czynniki sezonowe nastroje społeczne stan gospodarki światowej czynniki 4P sygnały o trendzie sprzedaży czynniki sezonowe sygnały o trendzie sprzedaży

7 Zarządzanie przedsiębiorstwem PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY W PRZEDSIĘBIORSTWIE

8 100 ? tt+1t-1 t-3 t-2 t-4 Prognoza oparta na modelu błądzenia przypadkowego 100 120 140 ? 160 180 t t+1 t-1 t-3 t-2 t-4

9 Modele prognozowania oparte na: średniej ruchomej, wygładzaniu wykładniczym, modelach analitycznych, Holta, autoregresji, podwójnej średniej ruchomej, metody wskaźników -estymacje parametrów funkcji trendu, -eliminacje trendu z szeregu czasowego, -obliczenie wskaźników sezonowości, -eliminacje sezonowości

10 Prognozowanie oparte na modelach: ARMA, Winters -proces estymacji funkcji trendu, -identyfikacja wahań okresowych, -ocenę jakości otrzymanych modeli

11 Prognozowanie oparte na przebiegu nieliniowym i niestacjonarnym ARIMA(p,d,q)

12 STAN RYNKU, WARUNKI ZEWNĘTRZNE/WEWNĘTRZNE 1.Wysoka dynamika rynku 2.Produkcja zorientowana na potrzeby klienta 3.Krótki cykl życia produktu 4.Rosnąca konkurencja 5.Zjawisko globalizacji 6.Zastosowanie nowych narzędzi wspomagających zarządzanie -48 % firm ma niedostatecznie rozwinięte narzędzia prognostyczne (Adebajno 2000) -Zła prognoza zwiększa poziom zapasów w całym łańcuchu dostaw (Adebajno 2000) -30 % niesprzedanych wyrobów to wynik niedokładnej prognozy (Lewis 1998) -Poprawa prognozy o 1%, może przynieść miliony dolarów oszczędności (Fryer, 1997) -...

13 Narzędzia sztucznej inteligencji w zarządzaniu przedsiębiorstwem: Sztuczne sieci neuronowe Systemy ekspertowe Logika rozmyta Algorytmy genetyczne Algorytmy ewolucyjne 1.Optymalizacja 2.Klasyfikacja 3.Prognozowanie

14 Budowa pojedynczego neuronu Jądro - "centrum obliczeniowe" neuronu. To tutaj zachodzą procesy kluczowe dla funkcjonowania neuronu. Akson - "wyjście" neuronu. Za jego pośrednictwem neuron powiadamia świat zewnętrzny o swojej reakcji na dane wejściowe. Neuron ma tylko jeden akson. Wzgórek aksonu - stąd wysyłany jest sygnał wyjściowy, który wędruje dalej poprzez akson. Dendryt - "wejście" neuronu. Tędy trafiają do jądra sygnały mające być w nim później poddane obróbce. Dendrytów może być wiele - biologiczne neurony mają ich tysiące. Synapsa - jeśli dendryt jest wejściem neuronu, to synapsa jest jego furtką. Może ona zmienić moc sygnału napływającego poprzez dendryt.

15 Działanie pojedynczego neuronu Logistic Hyperbolic

16 Budowa sieci neuronowej

17 Rodzaje sieci neuronowych w procesach prognozowania 1. MLP Sieć jednokierunkowa wielowarstwowa perceptronowa, z logistyczną funkcją aktywacji 2.RBF Sieć o radialnych funkcjach bazowych 3.GRNN Sieć realizująca regresje uogólnioną

18 Zasady budowy modelu neuronowego opóźnienie prognoza210345 SIEĆ NEURONOWA -liczba okresów prognostycznych określa liczbę neuronów w warstwie wejściowej, -horyzont prognozy określa liczbę neuronów w warstwie wyjściowej, -ilość warstw ukrytych w sieci neuronowej i liczba neuronów w poszczególnych warstwach ukrytych określa jakość sieci.

19 ARIMA vs SSN Korelacja : Iloraz odchylenia:0,26 0,86 0,67

20 Podsumowanie -nieliniowość i niestacjonarność procesów rynkowych powoduje potrzebę poszukiwania nowych narzędzi wspomagających zarządzanie, -klasyczne metody prognozowania poprawnie aproksymujące zjawiska rynkowe w latach ubiegłych stały się nieodpowiednimi narzędziami prognostycznymi, -błąd prognozy uzyskiwany za pomocą klasycznych metod wynosi ok. 30%, -sieci neuronowe posiadają zdolność do generalizacji zdobytej wiedzy,