Прогноз производственной программы

Прогноз или прогнозирование — это расчет неизвестных показателей перспективной производственной программы по заданным показателям на основании модели. Исходя из статистических, вероятностных и эмпирических принципов, прогнозирование с вероятностью 100% невозможно.

Необходимость прогноза при проектировании производства обусловлена зависимостью затрат на комплексную технологическую модернизацию от перспективной производственной программы.

Как правило, прогноз производственной программы выполняют технические специалисты заказчика, проводя маркетинговые исследования рынка потребления производимого на производстве продукта. На основе прогноза задаются плановые значения производственной программы на последующие годы. В условиях стабильной рыночной ситуации для прогноза более рационально использовать расчет тренда истинных (верифицированных) значений производственной программы за прошлый период и корректирование его результатов с учетом маркетинговых исследований.

Точность прогноза обусловлена истинными (верифицированными) значениями производственной программы за прошлый период, ее не верифицированными плановыми значениями на текущий год, направлением тренда производственной программы каждой детали и методиками прогнозирования.

Для статистического прогнозирования производственной программы может быть использован Microsoft Excel, который содержит следующие методы: «Прогнозирование линейной зависимостью», «Прогнозирование экспоненциальной зависимостью» и «Предсказание».

ГК «Вебер Комеханикс» для решения задач прогнозирования разработан метод аппроксимации данных дробно-степенным рядом на основе комбинированных генетических алгоритмов при минимизации степенной функции. Погрешность прогнозирования рассчитывается по формуле:

ε = (П_расчет — П_факт) / П_факт

где П_расчет и П_факт — рассчитанные и фактические значения производственной программы за прошлые годы или плановые значения на текущий год.

Аргументами модели статистического прогнозирования принята производственная программа каждой детали за несколько (4 и более) прошедших лет. Исследуемый отклик модели —проект производственной программы на текущий год.

Результаты расчета погрешности методов статистического прогнозирования показывают (рис), что минимальная погрешность прогнозирования получена методом, разработанным ГК «Вебер Комеханикс»: погрешность прогноза производственной программы 45 из 46 рассмотренных деталей не превышает 70 %. Погрешность прогноза меньше 70 % методом прогнозирования линейной и экспоненциальной зависимостями получена для 5 из 46 деталей, предсказанием — для 7 из 46 деталей.

Рис. Погрешность прогноза программы деталей различными методами