Большинство закупщиков прогнозируют спрос одним из двух способов: берут среднее за несколько месяцев или смотрят на прошлый год. Оба метода работают, пока данные стабильны. Когда рынок начинает прыгать, они начинают врать.
⠀Экспоненциальное сглаживание решает конкретную проблему: старые данные влияют на прогноз меньше, чем свежие. Продажи двухлетней давности учитываются, но с весом в несколько раз ниже, чем прошлый месяц. Математически это задаётся параметром альфа от 0 до 1: чем выше значение, тем сильнее модель реагирует на последние данные.
Три версии метода под разные ситуации.
1. Простое сглаживание (SES)
Подходит, когда спрос относительно ровный и тренда нет. Расходники, стандартные позиции МРО (техническое обслуживание и ремонт) — здесь SES работает хорошо.
2. Метод Хольта (DES)
Добавляет второй параметр — бета, который отслеживает тренд. Если потребление устойчиво растёт или падает, простое сглаживание будет постоянно запаздывать. Хольт с этим справляется.
3. Метод Хольта-Винтерса (TES)
Добавляет третий параметр — гамму для сезонности. Летний пик, зимний провал, квартальные всплески перед отчётностью — всё это модель учитывает и закладывает в прогноз автоматически.
Главное преимущество метода перед скользящим средним — адаптивность. Когда спрос резко меняется, экспоненциальное сглаживание перестраивается быстрее. Это уменьшает и лишние запасы, и дефицит, а значит, напрямую влияет на оборотный капитал.
Реализовать можно даже в Excel, без специального ПО.
Хотите ещё больше материалов на тему закупок и логистики? Следите за Industrial.Market на Дзен, чтобы не пропустить экспертные советы, новости и инсайты в сфере закупок для бизнеса!