+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Прогнозирование сбыта многономенклатурной продукции в логистической системе промышленной организации

Прогнозирование сбыта многономенклатурной продукции в логистической системе промышленной организации
  • Автор:

    Байгельдинова, Эльмира Касимовна

  • Шифр специальности:

    08.00.05

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2001

  • Место защиты:

    Москва

  • Количество страниц:

    192 с.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"
Глава 1: Теоретические основы функционирования системы 
прогнозирования сбыта продукции промышленной организации


Оглавление
Введение

Глава 1: Теоретические основы функционирования системы

прогнозирования сбыта продукции промышленной организации


1.1 Необходимость прогнозирования сбыта продукции в современных условиях российского рынка

1.2 Влияние внешних и внутренних факторов на прогнозируемый сбыт продукции


1.3 Анализ существующих методов и подходов определения прогнозируемого сбыта продукции

Выводы по главе


Глава 2: Методические положения по разработке прогноза сбыта продукции в логистической системе (на примере мебельной промышленности)
2.1 Влияние прогнозирования сбыта продукции на логистические издержки промышленной организации
2.2 Разработка логистических моделей для создания системы прогнозируемого сбыта продукции
2.3 Особенности многономенклатурного производства при прогнозировании сбыта продукции
Выводы по главе
Глава 3: Разработка системы прогноза сбыта многономенклатурной продукции для разных групп классификации изделий (на примере мебельной промышленности)
3.1 Прогнозирование общего объема сбыта и укрупненных товарных групп
3.2 Прогноз на отдельные товары, детализированный ассортимент, сырье, материалы и полуфабрикаты
3.3 Исследование ошибок при прогнозировании сбыта, и выбор
оптимального варианта прогноза
Выводы по главе
Заключение
Список использованной литературы
Приложения
Введение.
Актуальность исследования. В настоящее время разработан достаточно обширный математический аппарат для исследования прогнозных показателей. Весь вопрос заключается в том, что прогнозные модели со сложным адаптивным механизмом и регуляторами обратной связи в основном в России используются в технической области, при исследовании поведения сложной аппаратуры и выявления сбоев. В экономике множество разработанных прогнозных механизмов не нашли своего отражения, поскольку на сегодняшний день не существует разработанной целостной системы, которая окупала бы свое применение. Данная система должна быть в своем роде универсальной, применяемой для разных типов производств. Специфичность этой системы определения прогнозируемого сбыта являла бы собой исключение без последствий ненужных факторов на усмотрение руководства предприятия.
Когда в организациях встает вопрос о разработке и применении прогнозного аппарата в целях упорядочивания поставок, слежения за движением материальных и финансовых потоков, то проблема упирается в тупик. Чаще всего обходятся простейшими расчетами, без выявления каких либо тенденций и анализа возможных последствий проведенных мероприятий.
Прогнозирование сбыта невозможно рассматривать в отрыве от логистической системы промышленной организации. Логистическая система - это сложная адаптивная структурированная организационная система, в которой оптимизация процессов управления направлена на оптимизацию материальных и сопутствующих им потоков от точки их зарождения до точки ликвидации (утилизации). Задачи и границы функционирования потоков объединены либо внутренними целями организации бизнеса либо внешними целями. Процесс управления потоками включает анализ рынка поставщиков и потребителей, координацию спроса и
(£(У; -Уф<)2). Перебор факторов целесообразно производить непосредственно в регрессионных зависимостях. При этом рекомендуется заполнять следующую таблицу.
Выбирать следует те факторы, которые при их включении в модели обеспечивают лучшие статистические характеристики:
R2->1, (£(7/-Уф,)г) -> min, а1 -> min.
Таблица
Выбор факторов аргументов
№№ Факторные зависимости Вид уравнений (моделей) R2 (£(yi-W) а
Yi=f(nepe6op факторов) Перебор моделей

Yn=f(nepe6op факторов) Перебор моделей
Анализ внешней среды помогает получить важные результаты. Он дает организации время для прогнозирования возможностей, время для составления плана на случай непредвиденных обстоятельств, время для разработки системы раннего предупреждения на случай возможных угроз и время на разработку стратегий, который могут превратить прежние угрозы в любые выгодные возможности.
Для каждой организации имеют место свои значительные факторы, которые и ложатся в основу изменения прогнозируемых рыночных единиц. Предприятие проводит исследование (либо это выясняется в процессе производства), какие влияния оказывают наибольшее воздействие. Рекомендуется составлять коэффициенты значимости тех или иных факторов для успешного их учета. Идеальный вариант, когда фирма прослеживает все изменения внешней среды, ведет их анализ во времени, учитывает каждый малейший сдвиг. Но в наших российских условиях это если не невозможно,

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.632, запросов: 962