Zakres tematyczny szkolenia
POWOŁAJ SIĘ NA PORTAL I ODBIERZ RABAT PRZEZ TELEFONSzczegóły pod nr tel. 22 460 46 12
Opis szkolenia i cel
Celem szkolenia jest warsztatowe przećwiczenie przez uczestników – ilościowych i jakościowych metod tworzenia prognoz i planów sprzedaży. Metody te są ćwiczone na przykładach indywidualnie działających przedsiębiorstw, jak i koordynujących prognozowanie w ramach całego łańcucha dostaw. Prognozy wykorzystywane są do ustalenia działań logistyki w całym zakresie prac przedsiębiorstwa.
Nacisk położony jest na redukcję błędu prognozy – maksymalizację wskaźników obsługi klienta i minimalizację powiązanych kosztów logistycznych. Promowane metody oparte są zarówno o przykłady z praktyki pracy, kalkulacje wykonywane w software, jak i metody promowane przez APICS®. Wszelkie opracowania wykonywane w trakcie trwania szkolenia zostają zdigitalizowane i są dostępne do pobrania z sieci po zakończeniu zajęć.
Korzyści dla uczestników
• poznanie dobrych praktyk tworzenia systemów prognozowania,
• przyswojenie step-by-step przykładów z projektów dotyczących metod redukcji błędów w prognozach,
• opanowanie ilościowych i jakościowych metod prognozowania i planowania sprzedaży,
• podniesienie poziomu satysfakcji klienta i redukcja błędnego poziomu zapasów,
• nabycie umiejętności koordynacja pracy między wydziałami w ramach SOP (planowanie operacji i sprzedaży),
• integracja danych z POS’ów w ramach planowania potrzeb dystrybucji (DRP),
• zrozumienie korzyści wynikających w rozwoju współpracy w łańcuchu dostaw np. CPFR.
Program szkolenia
Dzień 1/2
1. Wprowadzenie do logistyki przepływu informacji:
• rola prognozowania w logistyce, jak i w łącznym procesie planowania działalności przedsiębiorstwa,
• obiektywne przyczyny dla realizacji prognozowania – „światy” Pull i Push,
• spójne i rozbieżne cele wewnątrz i na zewnątrz firmy,
• prognoza sprzedaży, jako podstawa procesu obsługi klienta.
2. Proces prognozowania, klasyfikacja metod, dobre praktyki pozycje SKU adresowane przez prognozę:
3. Zastosowanie analizy ilościowej w prognozowaniu (przykłady):
• zasady pracy z modelami matematycznymi np. identyfikacja i obsługa błędu,
• określenie zakresu i analiza danych historycznych,
• model naiwny,
• średnia ruchoma,
• średnia ważona,
• wygładzanie wykładnicze,
• identyfikacja i potwierdzanie współczynników sezonowości,
• nieciągłe zamówienia (losowe) tzw. szeregi rzadkie,
• analiza regresji,
• metoda Z-Chart (wykres Z),
• model SARIMA / ARIMA X13,
• kalkulacja poziomu błędu prognozy i wykorzystanie jego w usprawnianiu systemu prognozowania.
4. Beer Game (Gra Piwna) – symulacja pracy poszczególnych podmiotów łańcucha logistycznego dla uzyskania maksymalnego poziomu trafności prognozy (udział w rynku i satysfakcja klienta) przy jednocześnie najmniejszym błędnym poziomie zapasu. Użycie w prognozowaniu analizy ilościowej i jakościowej.
Dzień 2/2
1. Omówienie wyników warsztatu Beer Game:
• konsekwencje brak identyfikacji popytu niezależnego i zależnego,
• występowanie efektu Forestera, czyli tzw. efektu bicza w praktyce prognozowania,
• skutki dla przedsiębiorstwa, jak i dla całego łańcucha logistycznego,
• sposoby ograniczania efektu Forestera.
2. Uzgadnianie prognoz:
• horyzonty czasowe prognozowania,
• grupy asortymentowe czyli tzw. rodziny produktów – korzyści z użycia,
• uzgadnianie bottom-up, top-down i mieszane,
• stosowanie planistycznej listy materiałowej dla „nie pytania o każdy wariant pozycji sprzedawanej”,
• praca z planowaną dostępnością magazynową i tzw. dostępnością do obiecania (ATP).
3. Analiza jakościowa w prognozowaniu:
• dlaczego analiza ilościowa sama w sobie nie jest wystarczająca,
• kiedy krytycznym jest stosowanie analizy jakościowej,
• analiza jakościowa – metody heurystyczne.
4. Dokładność prognozowania:
• przedział ufności prognozy,
• dokładność prognoz – kalkulacja błędu,
• sposoby redukcji błędów prognozy - omówienie w przykładach, konkretnych, praktycznych rozwiązań stosowanych w różnych branżach na rynku globalnym.
5. Kooperacja przedsiębiorstw w prognozowaniu sprzedaży:
• ograniczenia prognozowania indywidualnego,
• korzyści wynikające z kooperacji w obszarze prognozowania,
• strategia współdziałania w planowaniu, prognozowaniu i uzupełnianiu zapasów (CPFR),
• zasady wdrażania CPFR,
• VMI (Vendor Managed Inventory) w ramach koncepcji CPFR.
6. Miejsce prognozowania w procesie SOP:
• cztery strategie łączenia prognoz z planami – silne i słabe strony,
• współpraca z i agregacja danych z POS’ów i sprawne planowanie potrzeb dystrybucji (DRP),
• przeliczanie prognoz na niższe poziomy list materiałowych – wsparcie planowania materiałowego i logistycznego (włącznie z zakupowym łańcuchem dostaw),
• kalkulacja zapasów bezpieczeństwa.
7. Narzędzia informatyczne we wsparciu prognozowania:
• tworzenie otwartych systemów agregacji danych z wielu źródeł,
• elastyczne systemy przetwarzania i raportowania np. Crystal Reports.
8. Zakończenie zajęć:
• podsumowanie i źródła wiedzy, również rekomendowane formularze audytu,
• wskazanie zasad prowadzenia follow-up dla dalszego rozwoju wiedzy,
• sesja ocen.