Описание

Аннотация

Проведенные авторами исследования в области автоматизированного заказа товаров в рамках розничных сетей показало, что одной из наиболее важных и сложных задач является автоматизированный заказ товаров, характеризующихся низкими сроками годности и высокой оборачиваемостью. К таким товарам относятся, в случае продуктовых розничных сетей — молоко, хлеб, отдельные виды фруктов и т. п. Для максимально корректного расчета количества товара, которое следует заказать для поставки, требуется выбрать или разработать наилучший способ прогнозирования спроса на него. Это связано с тем, что завышенные прогнозы приведут к списаниям по срокам годности, а заниженные — к отсутствию товара, доступного к продаже, в определенные моменты времени. В обоих случаях это приводит к большим потерям компании, учитывая высокую оборачиваемость данных товаров. Классическим и наиболее распространенным способом прогнозирования спроса является расчет среднедневных продаж с учетом или без учета тренда и сезонности. Однако для описанных выше товаров, точность прогнозирования снижается по причине отсутствия товара в определенные периоды дня. В данной статье описана методика, позволяющая усовершенствовать данный способ прогнозирования с помощью коррекции исходных исторических данных, позволяющая снизить данный вид ошибки прогнозирования. Помимо этого, в статье приведен способ расчета количества товара к заказу, учитывающий час прихода товара в магазин.