1. Вопрос пользователя
«Зачем вообще в 1С ERP нужно прогнозирование потребности? Нельзя ли управлять запасами только по текущим остаткам, точке заказа, минимуму-максимуму и фактическому расходу?»
2. Теоретическая опора
Прогнозирование потребности — это не дополнительная “красивая аналитика”, а один из базовых элементов управления запасами. Стерлигова прямо выделяет сначала определение объема потребности в запасе, а затем отдельно — технику прогнозирования потребности в запасе [1]. То есть сначала предприятие должно понять, какая потребность у него вообще возникает, а затем научиться эту потребность предвидеть.
Сама карта методов у Стерлиговой устроена очень понятно. Она делит прогнозирование на три больших блока:
- количественные методы;
- качественные методы;
- комбинированный подход [1].
Внутри количественных методов идут:
- наивный прогноз;
- прогнозирование по средним значениям;
- метод скользящей средней;
- метод взвешенной скользящей средней;
- метод экспоненциального сглаживания;
- прогнозирование сезонной потребности;
- прогнозирование тенденций;
- прогнозирование по индикаторам [1][2].
Это важно потому, что запас сам по себе не возникает. Он всегда является ответом на будущую потребность. А если будущая потребность не осмыслена, то все дальнейшие инструменты — EOQ, точка заказа, страховой запас, минимум-максимум — начинают работать вслепую.
3. Что это означает для предприятия
Для предприятия это означает очень простую вещь: без прогноза управление запасами почти всегда становится реактивным.
Пока нет прогноза, предприятие живет так:
- видит текущий остаток;
- фиксирует факт потребления;
- реагирует постфактум;
- то опаздывает с пополнением, то раздувает запас.
Это особенно критично для производства “на склад”. В материалах по 1С ERP это сформулировано предельно ясно: если компания выпускает продукцию заранее “на склад”, то важной частью ее планирования становится планирование продаж, то есть прогнозирование спроса. Нужно заранее спрогнозировать спрос, обеспечить производство материалами, произвести продукцию и положить ее на склад. Если прогноз не сделан, то планировать выпуск и обеспечение становится нечем [3].
Те же материалы по 1С ERP отдельно разводят два мира:
- “на склад” — здесь лучше использовать подсистему Планирование;
- “под заказ” — здесь лучше использовать Обеспечение [3].
Это очень зрелая и правильная граница. Если предприятие работает в режиме make-to-stock, без прогноза оно управлять запасами не сможет. Если же оно живет почти полностью “под заказ”, роль прогноза снижается, но полностью не исчезает, потому что даже там остаются базовые материалы, комплектующие, сезонные перекосы и распределение мощностей.
4. Как это делать в 1С ERP по шагам
Шаг 1. Сначала понять, какой у вас режим работы: “на склад” или “под заказ”
Это первый и главный вопрос. В 1С ERP прямо указано: подсистема Планирование лучше подходит для ситуации, когда большая часть обеспечения потребностей строится не как “заказ под заказ”, а как прогнозный расчет или экспертная оценка [3].
Поэтому если предприятие:
- заранее производит продукцию;
- держит склад готовой продукции;
- работает с сезонностью;
- хочет заранее обеспечить производство материалами,
то без прогноза ему не обойтись.
Шаг 2. Использовать накопленную историю продаж как основу прогноза
Стерлигова пишет, что количественное прогнозирование опирается на накопленные за прошлые периоды данные об отгрузках, продажах, товарообороте или объеме потребности [1].
В 1С ERP это тоже реализовано очень прямо: сервис прогнозирования продаж использует накопленную историю продаж, выгружает данные из информационной базы, выполняет расчет и возвращает в систему прогнозы [4][5].
То есть в практике 1С ERP прогноз — это не “мнение в воздухе”, а переработка накопленной статистики.
Шаг 3. Понять, в каком виде прогноз нужен системе
В 1С ERP прогнозирование продаж связано с документами:
- План продаж по номенклатуре;
- План продаж по категориям [4].
Это очень важный момент. Прогноз может быть:
- потоварным;
- по товарным категориям.
И руководство 1С ERP отдельно подчеркивает, что если ассортимент постоянно меняется, история продаж по отдельным товарам короткая, а новинок много, то потоварный прогноз становится затруднительным. В такой ситуации лучше использовать прогнозирование по товарным категориям [6].
Это совпадает с нормальной логикой прогнозирования: когда статистика по отдельной позиции слабая, часто лучше прогнозировать укрупненно.
Шаг 4. Не сводить прогноз только к “среднему расходу”
Это очень частая ошибка. Да, среднедневное потребление полезно. Но Стерлигова показывает, что реальная потребность может иметь:
- сезонность;
- тренд;
- циклические колебания;
- эффект стимулирования спроса;
- случайные факторы [2].
Поэтому если предприятие работает с сезонной номенклатурой, маркетинговыми акциями, вводом новых позиций, проектными перекосами или нестабильной внешней средой, простой “средний расход” будет недостаточен. В одних случаях подойдет скользящая средняя, в других — взвешенная скользящая средняя, в третьих — экспоненциальное сглаживание, а в отдельных случаях — экспертная оценка [1][2].
Шаг 5. Проверять точность прогноза, а не верить ему автоматически
Это один из самых важных пунктов, который часто вообще не делается. Стерлигова специально выделяет оценку и анализ точности прогноза как отдельный этап работы с прогнозами. Она прямо пишет, что чтобы прогноз позволял строить корректные планы потребления и отгрузок, нужно:
- оценивать погрешность прогноза;
- контролировать качество прогноза;
- развивать методы прогнозирования [7].
То есть прогноз — это не разовое действие, а контур постоянной проверки и улучшения.
Шаг 6. Использовать прогноз как основу для дальнейших механизмов запасов
Вот здесь и видно, почему без прогноза управление запасами “не взлетает”. Все последующие механизмы опираются на ожидаемую потребность:
- точка заказа;
- минимальный и максимальный запас;
- страховой запас;
- план закупки;
- план производства;
- план продаж;
- обеспечение материалов.
Если база прогнозирования слабая, все дальнейшие параметры становятся либо запаздывающими, либо раздутыми.
5. Ограничения типовой 1С ERP / где нужен регламент, Excel, BI или доработка
Типовая 1С ERP уже дает очень важные опоры:
Во-первых, у нее есть подсистема Планирование, которая предназначена именно для сценариев, где потребность определяется не только заказами клиентов, но и прогнозом [3].
Во-вторых, у нее есть сервис прогнозирования продаж, который:
- использует накопленную историю продаж;
- выгружает данные из информационной базы;
- рассчитывает прогноз;
- загружает прогноз обратно в программу в виде планов продаж [4][5].
В-третьих, в системе предусмотрено прогнозирование по номенклатуре и по категориям, что очень важно для ассортимента с новинками и короткой историей [6].
Но есть и ограничения.
Первое. Типовая 1С ERP дает сервис и документы прогноза, но не отменяет необходимости понимать природу спроса.
Если предприятие не различает стабильный, сезонный, проектный и хаотичный спрос, даже хороший инструмент будет использоваться грубо.
Второе. Не все задачи прогнозирования должны решаться одинаково.
Часть номенклатуры можно прогнозировать потоварно.
Часть — только по категориям.
Часть — лучше через экспертную оценку.
Часть — вообще под заказ.
Третье. Предприятие должно отдельно выстроить процесс работы с ошибкой прогноза.
Иначе прогноз станет “ритуалом ради плана”, а не инструментом управления запасами.
6. Простыми словами
Если совсем просто, прогнозирование в 1С ERP отвечает на вопрос:
что нам, скорее всего, понадобится в будущем, чтобы мы не начали двигаться слишком поздно?
Если прогноза нет, предприятие управляет только тем, что уже случилось.
А запасы, закупка и производство требуют реакции до того, как спрос окончательно проявился.
Именно поэтому без прогноза:
- запас либо занижают и ловят дефицит;
- либо завышают и получают складской жир.
7. Сценарий из практики
Предприятие выпускает продукцию “на склад”. Летом спрос на одну товарную группу растет, зимой снижается. Несколько лет подряд это повторяется, но закупка и производство формально живут только по текущим остаткам и фактическим заказам.
Что происходит:
- весной остатки кажутся избыточными;
- закупка тормозит;
- в начале сезонного пика материалов уже не хватает;
- производство начинает догонять спрос с опозданием;
- в конце сезона предприятие снова получает перекосы.
Если же используется прогнозирование по истории продаж, система может заранее:
- увидеть сезонный рост;
- загрузить прогноз в планы продаж;
- увязать его с производством и обеспечением;
- подготовить материалы и выпуск не “по пожарному”, а заранее [3][4][5].
Вот это и есть реальная причина, почему без прогнозирования управление запасами не взлетает.
8. Частый вопрос / частая ошибка
Вопрос:
“Раз у нас есть точка заказа и страховой запас, зачем нам еще и прогнозирование?”
Ответ:
Потому что точка заказа и страховой запас — это инструменты пополнения, а не инструменты понимания будущей потребности. Они помогают реагировать на ожидаемый поток. Но сам поток все равно нужно оценить заранее. Особенно если предприятие работает “на склад”, а не строго “под заказ” [3].
Типичная ошибка:
Думать, что прогноз — это только для коммерсантов и продаж.
На самом деле без прогноза страдают:
- запасы;
- закупки;
- производство;
- обеспеченность материалов;
- планирование мощностей.
9. Вывод
Прогнозирование потребности в 1С ERP — это не опциональная “надстройка для аналитиков”, а один из ключевых слоев управления запасами.
Оно нужно, чтобы:
- заранее понимать будущую потребность;
- планировать продажи и выпуск “на склад”;
- правильно настраивать пополнение и обеспечение;
- не сваливаться в реактивный режим;
- не подменять все решения только фактом прошлых остатков.
Правильная формула здесь такая:
без прогнозирования предприятие видит только вчерашний и сегодняшний запас; с прогнозированием оно начинает управлять завтрашней потребностью.
10. Библиография
[1] Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок.
Глава 6 «Техника прогнозирования потребности в запасе»;
карта методов прогнозирования, разделение на количественные, качественные и комбинированные методы, с. 127–133.
[2] Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок.
Прогнозирование по временным рядам, сезонность, тенденции спроса, прогнозирование по индикаторам, с. 128–172;
экспоненциальное сглаживание и его чувствительность, с. 147;
прогнозирование тенденций методом экстраполяции, с. 163;
прогнозирование по индикаторам, с. 172.
[3] 1С:ERP Управление предприятием 2, редакция 2.5.
Материал о позиционировании товарного планирования:
для схемы “на склад” ключевой частью планирования является прогнозирование спроса;
для “на склад” лучше применять подсистему Планирование, для “под заказ” — Обеспечение;
предпосылки использования подсистемы “Планирование”: большая часть обеспечения — прогнозный расчет или экспертная оценка.
[4] 1С:ERP Управление предприятием 2, редакция 2.5. 2.21. Сервис прогнозирования продаж.
Сервис использует накопленную историю продаж;
рассчитывает прогноз;
загружает результат в программу через документы План продаж по номенклатуре и План продаж по категориям;
цели сервиса — снижение out-of-stock, снижение вложений в товарные запасы, повышение оборачиваемости.
[5] 1С:ERP Управление предприятием 2, редакция 2.5. 2.21. Сервис прогнозирования продаж.
Рабочее место аналитика по прогнозированию продаж;
полная выгрузка данных;
построение первого прогноза;
использование сценария планирования и вида плана при расчете прогноза.
[6] 1С:ERP Управление предприятием 2, редакция 2.5. 2.21. Сервис прогнозирования продаж.
Прогнозирование товарных категорий:
если история по отдельным товарам короткая, ассортимент часто меняется и много новинок, более уместен прогноз по категориям через документ План продаж по категориям.
[7] Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок.
Раздел 6.4 «Оценка и анализ точности прогноза потребности в запасе»:
оценка погрешности прогноза, контроль качества прогноза, развитие методов прогнозирования, с. 198.