Повышение эффективности управления запасами с использованием методов прогнозирования спроса
Методы экстраполяции, экспоненциального сглаживания и основанные на регрессионных моделях. Особенности прогнозирования при осуществлении управлении запасами в цепях поставок. Характеристика решения задачи прогнозирования для склада запасных частей.
| Рубрика | Маркетинг, реклама и торговля |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 23.08.2020 |
| Размер файла | 670,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
4. Вересников, Г.С. и др. Решение задач предварительного проектирования в условиях параметрической неопределенности [Текст] // Проблемы управления. - 2017. - Т. 4. - №. 0. - С. 65-73.
5. Ветохин, С.С. Повышение эффективности проблемного подхода в обучении с применением морфологического анализа [Текст] // Высшее техническое образование. - 2016. - №. 8 (190). - С. 40-43.
6. Долгов, А.П. Вековой путь модели EOQ [Текст] // Логистические системы в глобальной экономике. - 2015. - №. 5. - С. 191-194.
7. Иванова, В.М. Основы эконометрики: Учебное пособие [Текст] // Моск.эконом.-стат.ин-т. - М., 1995. - 145 с.
8. Лебедева, И.М., Федорова, А.Ю. [Текст] Макроэкономическое планирование и прогнозирование // СПб: Университет ИТМО. - 2016. - 54 с.
9. Лукинский, В., Фатеева, Н. Совершенствование аналитических методов управления запасами [Текст] // Логистика. - 2011. - №. 2. - С. 46-49.
10. Мартынов, А.С. Применение интуитивных методов в процессе прогнозирования социально-экономического развития регионов [Текст] // Региональная экономика: теория и практика. - 2009. - №. 39. - С. 23-28.
11. Миткинов, В.Е. Обзор методов прогнозирования [Текст] // УПРАВЛЕНИЕ РАЗВИТИЕМ КРУПНОМАСШТАБНЫХ СИСТЕМ MLSD'2019. - 2019. - С. 529-531.
12. Носов, А.Н. Кластерная модель фармацевтической и медико-инструментальной промышленности Нижегородского региона [Текст] / А. Н. Носов // Медицинский альманах. - 2016. - №. 4 (44). - С. 140-143.
13. Павлова, И.Ю., Езовских А.А. Использование экстраполяции и корреляции для прогнозирования экономических показателей [Текст] // Разработка стратегии социальной и экономической безопасности государства. - 2015. - С. 152-157.
14. Плоткин, Б.К. Устойчивость производственно-коммерческой деятельности в системе логистического менеджмента: основы теории и рекомендации [Текст] / Б. К. Плоткин // Известия СПбГЭУ. - 2015. - №1 (91). - С. 68-78.
15. Рукасуева, С. Ю., Широченко, Н. В. VMI-УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ ПОСТАВЩИКОМ [Текст] / С. Ю. Рукасуева, Н. В. Широченко //Логистические системы в глобальной экономике. - 2014. - №. 4. - С. 444-450.
16. Сазонов, В.Г. Прогнозирование и планирование в условиях рынка // Владивосток: ДВГУ ТИДОТ. - 2001. - 149 с.
17. Сайдашева, В.А. Сервисные аспекты функционирования логистических систем [Текст] // Логистические системы в глобальной экономике. - 2019. - №. 9. - С. 206-209.
18. Сергеев, В. И. Управление цепями поставок: учебник для бакалавров и магистров [Текст] : / В. И. Сергеев. - Издательство Юрайт, 2015. - 479 с.
19. Стримовская, А.В. Аналитическая Оценка ключевых показателей транспортировки для мультимодальных перевозок [Текст] // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. - 2017. - №. 1. - С. 84-92.
20. Суханова, А.В. Экономические аспекты усиления конкурентоспособности железнодорожного транспорта в Уральском регионе [Текст] / А. В. Суханова // Интернет-журнал Науковедение. - 2015. - Т. 7. - №. 5 (30) - С. 93-100.
21. Фаттахов, Х.И. и др. Организация вытягивающей системы планирования поставки покупных и комплектующих изделий для сборочных цехов промышленных предприятий [Текст] // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. - 2013. - №. 4 (6). - С. 69-76.
22. Abbou R., Loiseau J. J., Moussaoui C. Robust inventory control of production systems subject to uncertainties on demand and lead times [Text] // International Journal of Production Research. - 2017. - Т. 55. - №. 8. - P. 2177-2196.
23. Alinovi A., Bottani E., Montanari R. Reverse logistics: a stochastic EOQ-based inventory control model for mixed manufacturing/remanufacturing systems with return policies [Text] // International Journal of Production Research. - 2012. - Т. 50. - №. 5. - P. 1243-1264.
24. Armstrong, J.S. Evaluating forecasting methods [Text] // Principles of forecasting. - Springer, Boston, MA, 2001. - P. 443-472.
25. Axsдter S. On the dynamics of inventory control systems [Text] // International Journal of Production Research. - 1974. - Т. 12. - №. 2. - P. 289-298.
26. Axsдter, S. When is it feasible to model low discrete demand by a normal distribution? [Text] // OR spectrum. - 2013. - Т. 35. - №. 1. - P. 153-162.
27. Balugani E. et al. A periodic inventory system of intermittent demand items with fixed lifetimes [Text] // International Journal of Production Research - 2019. - P. 1-13.
28. Bayraktar, E. et al. The role of forecasting on bullwhip effect for E-SCM applications [Text] // International Journal of Production Economics. - 2008. - Т. 113. - №. 1. - P. 193-204.
29. Bensoussan A. et al. Evaluating long-term service performance under short-term forecast updates [Text] // International Journal of Production Research. - 2016. - Т. 54. - №. 17. - P. 5236-5249.
30. Booth J. O. E. Beavers -- changing to low inventory manufacturing [Text] // The International Journal of Production Research. - 1988. - Т. 26. - №. 3. - P. 397-413.
31. Bower, P. How the S&OP process creates value in the supply chain [Text] // The Journal of Business Forecasting. - 2006. - Т. 25. - №. 2. - P. 20-29.
32. Brandimarte P. Multi-item capacitated lot-sizing with demand uncertainty [Text] // International Journal of Production Research. - 2006. - Т. 44. - №. 15. - P. 2997-3022.
33. Cadenas, E., Rivera, W. Wind speed forecasting in the south coast of Oaxaca, Mexico [Text] // Renewable energy. - 2007. - Т. 32. - №. 12. - P. 2116-2128.
34. Chatfield, D.C., Hayya, J.C. All-zero forecasts for lumpy demand: a factorial study [Text] // International Journal of Production Research. - 2007. - Т. 45. - №. 4. - P. 935-950.
35. Chhaochhria, P. Inventory planning for low demand items in online retailing [Text] // Massachusetts Institute of Technology, 2007. - 81 p.
36. Christopher, M. Logistics and Supply Chain Management 4th Edition [Text] / Pearson Education Limited. - 2011. - 276 p.
37. Darwish M. A., Alkhedher M., Alenezi A. Reducing the effects of demand uncertainty in single-newsvendor multi-retailer supply chains [Text] // International Journal of Production Research. - 2019. - Т. 57. - №. 4. - P. 1082-1102.
38. Ellram, L.M. Supply Chain Management: The Industrial Organisation Perspective [Text] // International Journal of Physical Distribution and Logistics Management. - 1991. - Vol. 21(1). - P. 13-22.
39. Flores B. E., Olson D. L., Pearce S. L. Use of cost and accuracy measures in forecasting method selection: a physical distribution example [Text] // The International Journal of Production Research. - 1993. - Т. 31. - №. 1. - P. 139-160.
40. Godichaud M., Amodeo L. EOQ inventory models for disassembly systems with disposal and lost sales [Text] // International Journal of Production Research. - 2018. - P. 1-20.
41. Gordon, T. J., Helmer, O. Report on a long-range forecasting study. - RAND CORP SANTA MONICA CALIF, 1964. - 2982 p.
42. Granger, C.W.J., Newbold, P. Forecasting economic time series [Text] // Academic Press, 2014. - 338 p.
43. Hadley, G., Whitin, T.M. A model for procurement, allocation, and redistribution for low demand items [Text] // Naval Research Logistics Quarterly. - 1961. - Т. 8. - №. 4. - P. 395-414.
44. Hansen, J.V., Nelson, R.D. Forecasting and recombining time-series components by using neural networks [Text] // Journal of the Operational Research Society. - 2003. - Т. 54. - №. 3. - P. 307-317.
45. Hiraki S. et al. Low-inventory ordering systems for the international co-operative knockdown production systems [Text] // International Journal of Production Research. - 1989. - Т. 27. - №. 5. - P. 831-846.
46. Holcomb, M.C., Manrodt, K.B. The shippers' perspective: Transportation and logistics trends and issues [Text] // Transportation Journal. - 2000. - Vol. 40 (1) - P. 15-25.
47. Hopp, W.J. Supply chain science [Text] // Waveland Press. - 2011. - 230 p.
48. Jiang, B. et al. To share or not to share: Demand forecast sharing in a distribution channel [Text] // Marketing Science. - 2016. - Т. 35. - №. 5. - P. 800-809.
49. Johnston, R., Lawrence, P.R. Beyond Vertical Integration: the Rise of the Value-Adding Partnership [Text] // Harvard Business Review. 1988. July-August. - P. 94-101.
50. Kelle, P., Akbulut, A. The role of ERP tools in supply chain information sharing, cooperation, and cost optimization [Text] // International Journal of Production Economics. - 2005. - Т. 93. - P. 41-52.
51. Khan, A. SAP [Text] Transaction Codes. - Stylus Publishing, LLC, 2016. - 300 p.
52. Kэrcэ M., Biзer I., Seifert R. W. Optimal replenishment cycle for perishable items facing demand uncertainty in a two-echelon inventory system [Text] // International Journal of Production Research. - 2019. - Т. 57. - №. 4. - P. 1250-1264.
53. Knight, F.H. Risk, uncertainty and profit [Text] - Courier Corporation. - 2012. - 388 p.
54. Kulonda, D.J. `Managing erratic demand: the multi-channel manufacturing approach [Text] // Journal of Textile and Apparel Technology and Management. - 2002. - Т. 2. - №. 3. - P. 1-8.
55. Kurtuluє, M., Ьlkь, S., Toktay, B.L. The value of collaborative forecasting in supply chains [Text] // Manufacturing & Service Operations Management. - 2012. - Т. 14. - №. 1. - P. 82-98.
56. Lee, H. L., Padmanabhan, V., Whang, S. Information distortion in a supply chain: The bullwhip effect [Text] // Management science. - 1997. - Т. 43. - №. 4. - P. 546-558.
57. Lee, H.L., Whang, S. Information sharing in a supply chain [Text] // International Journal of Manufacturing Technology and Management. - 2000. - Т. 1. - №. 1. - P. 79-93.
58. Li M., Wang Z. An integrated robust replenishment/production/distribution policy under inventory inaccuracy [Text] // International Journal of Production Research. - 2018. - Т. 56. - №. 12. - P. 4115-4131.
59. Liu, B. Uncertainty theory [Text] // Uncertainty theory. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2010. - 487 p.
60. Liu, B. Why is there a need for uncertainty theory [Text] // Journal of Uncertain Systems. - 2012. - Т. 6. - №. 1. - P. 3-10.
61. Lukinskiy, V., Lukinskiy, V., Strimovskaya, A. Assessment of Inventory Indicators for Nomenclature Groups with Rare Demand [Text] // International Conference on Reliability and Statistics in Transportation and Communication. - Springer, Cham, 2018. - P. 121-129.
62. Mishra, B.K., Raghunathan, S., Yue, X. Demand forecast sharing in supply chains [Text] // Production and Operations Management. - 2009. - Т. 18. - №. 2. - P. 152-166.
63. Premkumar, G.P. Interorganization systems and supply chain management [Text] // Information Systems Management. - 2000. - Т. 17. - №. 3. - P. 1-14.
64. Radasanu, A.C. et al. Inventory management, service level and safety stock [Text] // Journal of Public Administration, Finance and Law. - 2016. - №. 09. - P. 145-153.
65. Rong, L. Two New Uncertainty Programming Models of Inventory with Uncertain Costs [Text] // Journal of Information & Computational Science. -- 2011. -- Vol. 8, N 2. -- P. 280--288.
66. Sillanpдд V., Liesiц J. Forecasting replenishment orders in retail: value of modelling low and intermittent consumer demand with distributions [Text] // International Journal of Production Research - 2018. - Т. 56. - №. 12. - P. 4168-4185.
67. Sriboonchita, S. et al. Stochastic dominance and applications to finance, risk and economics [Text] - CRC Press, 2009. - 455 p.
68. Syntetos A. A., Babai M. Z., Altay N. On the demand distributions of spare parts [Text] // International Journal of Production Research. - 2012. - Т. 50. - №. 8. - P. 2101-2117.
69. Thome, A.M.T. et al. Sales and operations planning: A research synthesis [Text] //Int. J. Production Economics. - 2012. - Т. 138. - P. 1-13.
70. Van Kampen T. J., Van Donk D. P., Van Der Zee D. J. Safety stock or safety lead time: coping with unreliability in demand and supply [Text] // International Journal of Production Research. - 2010. - Т. 48. - №. 24. - P. 7463-7481.
71. Waller, D. Methods for Intermittent Demand Forecasting [Text] // University of Lancaster. - 2015. - P. 1-6.
72. Wang X., Petropoulos F. To select or to combine? The inventory performance of model and expert forecasts [Text] // International Journal of Production Research - 2016. - Т. 54. - №. 17. - P. 5271-5282.
73. Williams, B.D., Waller, M.A. Top-down versus bottom-up demand forecasts: the value of shared point-of-sale data in the retail supply chain [Text] // Journal of Business Logistics. - 2011. - Т. 32. - №. 1. - P. 17-26.
74. Yamazaki T., Shida K., Kanazawa T. An approach to establishing a method for calculating inventory [Text] // International Journal of Production Research. - 2016. - Т. 54. - №. 8. - P. 2320-2331.
75. Zheng M., Shu Y., Wu K. On optimal emergency orders with updated demand forecast and limited supply [Text] // International Journal of Production Research. - 2015. - Т. 53. - №. 12. - P. 3692-3719.
76. Zimmerman, H.J. Fuzzy Set Theory and Applications: 4th Rev.ed. [Text] // Boston: Kluwer Academic Publishers, 2001. - 514 p.
Приложение
Макрос для выгрузки данных о массе и объеме материалов
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Теоретические основы управления запасами. Производственные запасы материалов, полуфабрикатов и комплектующих изделий. Управление запасами в логистической системе организации, анализ товарного ассортимента. Характеристика моделей в управлении запасами.
курсовая работа [595,8 K], добавлен 02.02.2012Технологии управления запасами по позициям. Деление ассортимента на группы в зависимости от степени равномерности спроса и точности прогнозирования. Определение логистических затрат и оптимального размера партии. Оценка поставщиков по результатам работы.
контрольная работа [164,8 K], добавлен 15.06.2015Понятие, сущность и виды материальных запасов. Оценка эффективности управления запасами. Характеристика предприятия ОАО "Автоагрегат" и управление материальными запасами на нем с учетом методов логистики. Совершенствование системы управления запасами.
курсовая работа [189,1 K], добавлен 12.08.2011Сущность, принципы и классификация методов прогнозирования. Сущность нормативного, экспериментального, индексного методов прогнозирования в маркетинге. Тенденции развития фирмы в условиях постоянного изменения факторов внешней и внутренней среды.
курсовая работа [39,0 K], добавлен 23.03.2012Понятие спроса. Виды и экономическое содержание спроса. Механизм государственного воздействия на активизацию потребительского спроса в условиях российской экономики. Потребительский спрос в городе. Особенности и методы прогнозирования спроса в городе.
курсовая работа [48,4 K], добавлен 04.08.2010Основные технико-экономические характеристики организации и существующий процесс управления запасами. Обзор существующих методов управления запасами. Предложения по совершенствованию управления запасами на предприятии ЗАО "Петерасфальт".
дипломная работа [269,2 K], добавлен 09.10.2004Состав затрат в закупках, при пополнении и содержании запаса. Общие затраты, связанные с запасами. Расчет параметров и графическое моделирование системы управления запасами с фиксированным размером заказа. Виды ресурсов, необходимых для пополнения запаса.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 21.07.2011Сущностная характеристика и основные элементы управления запасами. Модель и формула оптимального размера заказа (модель Уилсона). Классификация типов спроса. Статические и динамические модели управления запасами, их особенности и характеристика.
контрольная работа [1,0 M], добавлен 18.03.2012Теоретические основы для разработки модели прогнозирования коммуникационной эффективности рекламы на банковском рынке. Модели Аристотеля и Лотмана. Диффузная теория. Регрессионный анализ временных рядов. Переменные модели прогнозирования эффективности.
дипломная работа [76,4 K], добавлен 26.05.2012Прогнозирование потребности по временным рядам, типы и особенности составления прогнозов: наивный, потребления предыдущего года на основе среднедневного потребления, в ресурсах по взвешенной скользящей средней, методом экспоненциального сглаживания.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 19.01.2014
