АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМОВ ПРОДАЖ ОПТОВОЙ ТОРГОВОЙ КОМПАНИИ СУЧЕТОМ СЕЗОННОСТИ
|
ВВЕДЕНИЕ 5
1 Исследование процесса прогнозирования объемов продаж 8
1.1 Процесс прогнозирования объемов продаж 8
1.2 Обзор существующих методов и моделей прогнозирования 13
1.3 Оценка эффективности различных методов и моделей
прогнозирования 20
1.4 Актуальность разрабатываемой модели 21
2 Моделирование и проектирование информационной системы 24
2.1 Разработка комбинированного способа прогнозирования 24
2.2 Описание используемых алгоритмов 28
2.3 Выбор программных средств реализации 33
2.4 Проектирование информационной системы 36
3 Описание разработанной автоматизированной системы прогнозирования
продаж 40
3.1 Описание разработанного пользовательского интерфейса 40
3.2 Оценка эффективности системы 54
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 57
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 59
ПРИЛОЖЕНИЕ А 61
1 Исследование процесса прогнозирования объемов продаж 8
1.1 Процесс прогнозирования объемов продаж 8
1.2 Обзор существующих методов и моделей прогнозирования 13
1.3 Оценка эффективности различных методов и моделей
прогнозирования 20
1.4 Актуальность разрабатываемой модели 21
2 Моделирование и проектирование информационной системы 24
2.1 Разработка комбинированного способа прогнозирования 24
2.2 Описание используемых алгоритмов 28
2.3 Выбор программных средств реализации 33
2.4 Проектирование информационной системы 36
3 Описание разработанной автоматизированной системы прогнозирования
продаж 40
3.1 Описание разработанного пользовательского интерфейса 40
3.2 Оценка эффективности системы 54
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 57
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 59
ПРИЛОЖЕНИЕ А 61
Постановка целей, планирование и анализ ошибок - это три ключевых момента, без которых сегодня невозможно добиться успеха ни в одном деле, будь то повышение квалификации, ведение семейного бюджета или управление государством.
Все это безусловно применимо и к управлению бизнесом. В настоящее время каждое даже самое малое предприятие имеет не только вполне конкретные цели, но и план продаж, позволяющий этих целей достичь. Для того, чтобы планы были выполнимы и реалистичны, необходимо учитывать множество факторов, которые могут повлиять на объем продаж, а также анализировать предыдущие результаты. На основе этих данных компания и составляет прогноз объема продаж.
Воеводин В.В. в книге «Вычислительная математика и структура алгоритмов» дает такую рекомендацию: «к процессу прогнозирования объема продаж предприятия следует подходить реалистично, понимая, что абсолютно надежного метода не существует.
Существующие методы прогнозирования можно представить в виде статистических и оценочных прогнозов. Для статистических прогнозов используют методы: наименьших квадратов, регрессионного и корреляционного анализа, скользящей средней, экспоненциального сглаживания (взвешенной скользящей средней), следящего сигнала и др.
Оценочные прогнозы основаны на мнении экспертов. В качестве экспертов выступают специалисты, знающие рынок, новые тенденции движения цен, продукцию конкурентов, а также любую другую информацию о возможных изменениях потребности товара.
В настоящее время существуют статистические методы, позволяющие спрогнозировать объем продаж с учетом не только внутренних факторов, но и внешних, количественных и даже качественных.
При прогнозировании лучше всего совмещать статистические прогнозы и оценочные, конкретные числа и деловую интуицию, основанную на опыте экспертов».
Для автоматизации процесса прогнозирования на практике чаще всего используют MS Office Excel, используя встроенные пакеты и занося данные вручную. И редко используются специализированные программы, такие как Statistica и Autobox, ForeCAST Pro, KORUS Forecast.
Объектом исследования выступает процесс прогнозирования объема продаж с сезонной компонентой.
Предметом исследования магистерской работы является прогнозирование объема продаж предприятия с учетом сезонной компоненты.
Целью магистерской диссертации является оптимизация прогнозирования объема продаж с сезонной компонентой.
Для выполнения поставленной задачи необходимо создание информационной системы прогнозирования объема продаж с сезонной компонентой, которая должна облегчить процесс прогнозирования объема продаж, обеспечить возможностью варьирования сезона.
Научная новизна состоит в разработке оригинальной модели прогнозирования объема продаж с сезонной компонентой.
В ходе выполнения магистерской диссертации необходимо решить следующие задачи:
- проанализировать предметную область и существующие подходы в сфере прогнозирования объемов продаж;
- выявить и формализовать факторы, учитываемые в процессе прогнозирования;
- построить функциональные модели бизнес-процесса
прогнозирования объема продаж;
- адаптировать метод поиска похожих подпоследовательностей временного ряда прогнозирования объема продаж с учетом сезонной компоненты под особенности прогнозирования объема продаж конкретного предприятия;
- разработать автоматизированную систему прогнозирования объемов продаж оптовой торговой компании с учетом сезонности;
- оценить эффективность адаптации метода поиска похожих подпоследовательностей временного ряда для прогнозирования объемов продаж на предприятии.
Магистерская диссертация включает введение, три раздела, заключение, список использованных источников, приложение.
В первом разделе рассматривается существующее состояние предметной области: описываются характеристики и особенности прогнозирования, разновидности способов прогнозирования, методы оценки результатов прогнозирования, анализируются недостатки существующих информационных систем для прогнозирования объема продаж, и обосновывается предложение по устранению найденных недостатков и, внедрению новых подходов.
Второй раздел содержит описание используемых алгоритмов и особенностей их применения в конкретной ситуации. Выполнено обоснование проектных решений по информационному, программному и технологическому обеспечению задачи, а также проектирование информационной системы.
Третий раздел содержит описание разработанной автоматизированной системы, в том числе описание разработанного пользовательского интерфейса, а также оценку эффективности метода. Выполнен прогноз объема продаж с учетом сезонности.
В заключении подведены итоги диссертационного исследования: оценена практическая значимость результатов, задачи проверены на выполнение, отмечено достижение заданной цели исследования.
Магистерская диссертация написана на 65 листах, содержит 35 рисунков, 2 таблицы и приложение.
Все это безусловно применимо и к управлению бизнесом. В настоящее время каждое даже самое малое предприятие имеет не только вполне конкретные цели, но и план продаж, позволяющий этих целей достичь. Для того, чтобы планы были выполнимы и реалистичны, необходимо учитывать множество факторов, которые могут повлиять на объем продаж, а также анализировать предыдущие результаты. На основе этих данных компания и составляет прогноз объема продаж.
Воеводин В.В. в книге «Вычислительная математика и структура алгоритмов» дает такую рекомендацию: «к процессу прогнозирования объема продаж предприятия следует подходить реалистично, понимая, что абсолютно надежного метода не существует.
Существующие методы прогнозирования можно представить в виде статистических и оценочных прогнозов. Для статистических прогнозов используют методы: наименьших квадратов, регрессионного и корреляционного анализа, скользящей средней, экспоненциального сглаживания (взвешенной скользящей средней), следящего сигнала и др.
Оценочные прогнозы основаны на мнении экспертов. В качестве экспертов выступают специалисты, знающие рынок, новые тенденции движения цен, продукцию конкурентов, а также любую другую информацию о возможных изменениях потребности товара.
В настоящее время существуют статистические методы, позволяющие спрогнозировать объем продаж с учетом не только внутренних факторов, но и внешних, количественных и даже качественных.
При прогнозировании лучше всего совмещать статистические прогнозы и оценочные, конкретные числа и деловую интуицию, основанную на опыте экспертов».
Для автоматизации процесса прогнозирования на практике чаще всего используют MS Office Excel, используя встроенные пакеты и занося данные вручную. И редко используются специализированные программы, такие как Statistica и Autobox, ForeCAST Pro, KORUS Forecast.
Объектом исследования выступает процесс прогнозирования объема продаж с сезонной компонентой.
Предметом исследования магистерской работы является прогнозирование объема продаж предприятия с учетом сезонной компоненты.
Целью магистерской диссертации является оптимизация прогнозирования объема продаж с сезонной компонентой.
Для выполнения поставленной задачи необходимо создание информационной системы прогнозирования объема продаж с сезонной компонентой, которая должна облегчить процесс прогнозирования объема продаж, обеспечить возможностью варьирования сезона.
Научная новизна состоит в разработке оригинальной модели прогнозирования объема продаж с сезонной компонентой.
В ходе выполнения магистерской диссертации необходимо решить следующие задачи:
- проанализировать предметную область и существующие подходы в сфере прогнозирования объемов продаж;
- выявить и формализовать факторы, учитываемые в процессе прогнозирования;
- построить функциональные модели бизнес-процесса
прогнозирования объема продаж;
- адаптировать метод поиска похожих подпоследовательностей временного ряда прогнозирования объема продаж с учетом сезонной компоненты под особенности прогнозирования объема продаж конкретного предприятия;
- разработать автоматизированную систему прогнозирования объемов продаж оптовой торговой компании с учетом сезонности;
- оценить эффективность адаптации метода поиска похожих подпоследовательностей временного ряда для прогнозирования объемов продаж на предприятии.
Магистерская диссертация включает введение, три раздела, заключение, список использованных источников, приложение.
В первом разделе рассматривается существующее состояние предметной области: описываются характеристики и особенности прогнозирования, разновидности способов прогнозирования, методы оценки результатов прогнозирования, анализируются недостатки существующих информационных систем для прогнозирования объема продаж, и обосновывается предложение по устранению найденных недостатков и, внедрению новых подходов.
Второй раздел содержит описание используемых алгоритмов и особенностей их применения в конкретной ситуации. Выполнено обоснование проектных решений по информационному, программному и технологическому обеспечению задачи, а также проектирование информационной системы.
Третий раздел содержит описание разработанной автоматизированной системы, в том числе описание разработанного пользовательского интерфейса, а также оценку эффективности метода. Выполнен прогноз объема продаж с учетом сезонности.
В заключении подведены итоги диссертационного исследования: оценена практическая значимость результатов, задачи проверены на выполнение, отмечено достижение заданной цели исследования.
Магистерская диссертация написана на 65 листах, содержит 35 рисунков, 2 таблицы и приложение.
В большинстве случаев профессиональные математические инструменты недоступны для компаний малого бизнеса и не соответствуют затратам, если прогнозирование необходимо для одного временного ряда. Разработанная информационная система и адаптированный метод прогнозирования с использованием алгоритма трансформации временной шкалы реализует простой функционал, необходимый для автоматизации деятельности менеджера по продажам при прогнозировании объема продаж предприятия с учетом сезонности.
В процессе выполнения магистерской диссертации в первом разделе было проведено общее исследование процесса прогнозировании объема продаж и описаны принципы оценки эффективности методов прогнозирования. Проведён анализ существующих аналогичных информационных систем и выявлены их достоинства и недостатки. Обоснована необходимость в разработке нового метода прогнозирования. Проведена общая характеристика организации решения задачи.
Во втором разделе описаны виды исследуемых методов прогнозирования. Были рассмотрены основные этапы и понятия классического DTW алгоритма. На основании проведенного анализа была разработан алгоритм прогнозировании объема продаж средствами генетического алгоритма для сокращения количества исследуемых вариантов. Для реализации разработанной модели было принято решение о необходимости разработки новой информационной системы с обоснованием требований, выбором архитектуры приложения и средства реализации. Выполнено проектирование автоматизированной системы с применением методологии IDEF, с разработкой контекстной диаграммы и выполнением декомпозиции.
В третьем разделе представлено описание графического интерфейса пользователя разработанной информационной системы с подробным 57
описание функционала используемых элементов. Программное обеспечение позволяет строить графики прогноза, отображать найденные похожие тенденции в прошлом.
Таким образом, все поставленные задачи выполнены. По результатам исследования и проектирования была реализована автоматизированная система прогнозирования объемов продаж с учетом сезонности. Для разработки системы использовалась современная среда разработки Microsoft Visual Studio 2017, что позволило быстро создать пользовательский интерфейс, вести удобную и качественную разработку, без применения дополнительных решений.
Использование разработанной системы позволит снизить временные затраты на прогнозирование, автоматизировать рутинные действия пользователя.
В процессе выполнения магистерской диссертации в первом разделе было проведено общее исследование процесса прогнозировании объема продаж и описаны принципы оценки эффективности методов прогнозирования. Проведён анализ существующих аналогичных информационных систем и выявлены их достоинства и недостатки. Обоснована необходимость в разработке нового метода прогнозирования. Проведена общая характеристика организации решения задачи.
Во втором разделе описаны виды исследуемых методов прогнозирования. Были рассмотрены основные этапы и понятия классического DTW алгоритма. На основании проведенного анализа была разработан алгоритм прогнозировании объема продаж средствами генетического алгоритма для сокращения количества исследуемых вариантов. Для реализации разработанной модели было принято решение о необходимости разработки новой информационной системы с обоснованием требований, выбором архитектуры приложения и средства реализации. Выполнено проектирование автоматизированной системы с применением методологии IDEF, с разработкой контекстной диаграммы и выполнением декомпозиции.
В третьем разделе представлено описание графического интерфейса пользователя разработанной информационной системы с подробным 57
описание функционала используемых элементов. Программное обеспечение позволяет строить графики прогноза, отображать найденные похожие тенденции в прошлом.
Таким образом, все поставленные задачи выполнены. По результатам исследования и проектирования была реализована автоматизированная система прогнозирования объемов продаж с учетом сезонности. Для разработки системы использовалась современная среда разработки Microsoft Visual Studio 2017, что позволило быстро создать пользовательский интерфейс, вести удобную и качественную разработку, без применения дополнительных решений.
Использование разработанной системы позволит снизить временные затраты на прогнозирование, автоматизировать рутинные действия пользователя.
