Выдержка из работы:
Некоторые тезисы из работы по теме Анализ параметров материальных потоков в транспортно-логических системах
1. КЛАССИФИКАЦИЯ НОМЕНКЛАТУРЫ ГРУЗОВ
1.1. ABC – анализ номенклатуры грузов
Группа А – грузы с большим объемом переработки, занимающие значительную долю в общем объеме логистической деятельности транспортной системы (до 80% накопленного удельного веса).
Группа В - грузы, обладающие относительно небольшими объемами переработки (от 80% до 95 % накопленного удельного веса).
Группа С – грузы, объемы переработки которых очень маленькие (от 95% до 100% накопленного удельного веса).
Таблица 1.1
АВС-анализ по критерию объема грузопереработки
Упорядоченные № код мат. ресурса Объем грузопереработки, шт. Удельный вес Накопленный удельный вес Группа
ni, груз.ед. Yi, %
47715 9603 10,38% 10,38% А
20423 9411 10,17% 20,56%
92002 7815 8,45% 29,01%
96481 7273 7,86% 36,87%
15722 7051 7,62% 44,49%
29506 6068 6,56% 51,05%
14658 6062 6,55% 57,61%
14570 5873 6,35% 63,96%
95913 5312 5,74% 69,70%
93074 5307 5,74% 75,44%
41167 3288 3,55% 78,99%
59851 3035 3,28% 82,27% В
56317 2917 3,15% 85,43%
67704 1564 1,69% 87,12%
43646 978 1,06% 88,17%
38302 865 0,94% 89,11%
27481 492 0,53% 89,64%
12823 434 0,47% 90,11%
7035 350 0,38% 90,49%
98112 8798 9,51% 100,00% С
92496
Рисунок 1.1 – Диаграмма Парето классификации номенклатуры грузов по критерию объемов грузопереработки
………………….………………….………………….
1.2. XYZ-анализ номенклатуры грузов
Группа X – позиция грузовой номенклатуры характеризуется стабильными объемами переработки, возможностью достаточно точного прогноза (коэффициент вариации составляет 0-10,0%.
………………….………………….………………….
1.3. Построение матрицы позиционирования
………………….………………….………………….
2. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ МАТЕРИАЛЬНЫХ ПОТОКОВ
2.1. Прогнозирование объемов переработки грузов группы X
2.1.1. Метод скользящей средней и метод экспоненциального сглаживания
Таблица 2.1
Прогнозирование объемов переработки груза методом скользящей средней и методом экспоненциального сглаживания
Период Объем грузопереработки в месяц, груз.ед. Метод скользящей средней Метод экспонинцеального сглаживания Прогноз
Суммарное значение интервала сглаживания Прогноз
2018 январь 196
февраль 218 106,0
март 212 111,0
апрель 271 626 208,7 115,6
май 285 701 233,7 122,6
июнь 316 768 256,0 129,9
июль 329 872 290,7 138,3
август 350 930 310,0 146,9
сентябрь 355 995 331,7 156,0
октябрь 372 1034 344,7 165,0
ноябрь 431 1077 359,0 174,3
декабрь 441 1158 386,0 185,9
2019 январь 438 1244 414,7 197,4
февраль 469 1310 436,7 208,2
март 509 1348 449,3 220,0
апрель 540 1416 472,0 233,0
май 504 1518 506,0 246,8
июнь 507 1553 517,7 258,4
июль 638 1551 517,0 269,6
август 649 1649 549,7 286,2
сентябрь 646 1794 598,0 302,5
октябрь 679 1933 644,3 318,0
ноябрь 635 1974 658,0 334,3
декабрь 731 1960 653,3 347,8
2020 январь 731 2045 681,7 365,1
февраль 479 2097 699,0 381,6
март 481 1941 647,0 386,0
апрель 528 1691 563,7 390,2
май 559 1488 496,0 396,5
июнь 564 1568 522,7 403,8
июль 570 1651 550,3 411,0
август 585 1693 564,3 418,2
сентябрь 614 1719 573,0 425,7
октябрь 662 1769 589,7 434,2
ноябрь 679 1861 620,3 444,4
декабрь 681 1955 651,7 455,0
2021 январь 2022 674,0 465,2
февраль 2026,81 675,6
март 2031,64 677,2
………………….………………….………………….
2.1.2. Регрессионный анализ – способ простой нумерации
Для прогнозирования объемов переработки груза группы X используем способ простой нумерации и линейную функцию.
Выполним прогнозирование методом наименьших квадратов в случае простой нумерации для данных исходных данных для груза 169724. Для этого в таблице 2.2 рассчитаем данные для определения параметров линейного уравнения прогноза.
Таблица 2.2
………………….………………….………………….
2.1.3. Прогнозирование на основе линейной модели
………………….………………….………………….
2.2.2 Метод средних индексов
………………….………………….………………….
2.2.3 Построение комбинированной трендово-сезонной модели прогноза
………………….………………….………………….
2.2.4 Прогнозирование на основе комбинированной модели
Для прогнозирования объемов спроса на переработку исследуемого груза группы Y построим таблицу 2.7.
Таблица 2.7
Прогноз объемов переработки груза на 2021 год
Период Порядковый номер периода Средний индекс сезонности Точечный прогноз Интервальный прогноз
пессимистический оптимистический
январь 37 1,046 501,26 359,98 642,55
февраль 38 1,065 500,73 359,44 642,02
март 39 1,090 502,82 361,53 644,10
апрель 40 1,143 517,19 375,91 658,48
май 41 1,197 530,77 389,48 672,05
июнь 42 1,284 557,70 416,41 698,99
июль 43 1,056 449,20 307,91 590,48
август 44 1,009 420,30 279,01 561,58
сентябрь 45 0,906 369,15 227,86 510,43
октябрь 46 0,775 308,65 167,36 449,94
ноябрь 47 0,775 301,92 160,64 443,21
декабрь 48 0,713 271,15 129,87 412,44
………………….………………….………………….