Análisis de pronóstico de mercado en la gestión de simulación ERP Sandbox

Al formular estrategias comerciales y estrategias de ventas, es necesario utilizar varios métodos y medios científicos para predecir la demanda del mercado de productos en función de los cambios en la demanda del mercado. Existen muchos métodos de previsión del mercado. Este artículo intenta utilizar series de tiempo para el análisis predictivo a fin de proporcionar a los tomadores de decisiones información de pronóstico prospectiva.

1. Introducción

En el entorno de la economía de mercado, el aumento de las ventas en el mercado de productos y la expansión de la participación en el mercado de productos son la base para la supervivencia y el desarrollo de las empresas. productos empresariales. En la operación de simulación de mesa de arena, la estrategia de desarrollo de la empresa se formula en función de las previsiones del mercado y la situación real de la empresa, y bajo el liderazgo del director general, se formulan planes estratégicos corporativos específicos para la operación y la gestión. Especialmente al formular estrategias comerciales y estrategias de ventas, se deben utilizar diversos métodos y medios científicos para predecir la demanda del mercado de productos en función de los cambios en la demanda del mercado. Existen muchos métodos de previsión del mercado. Este artículo intenta utilizar series de tiempo para el análisis predictivo a fin de proporcionar a los tomadores de decisiones información de pronóstico prospectiva.

2. Descripción general de la gestión de simulación de entorno sandbox de ERP

(1) Introducción a ERP[2]

ERP (Enterprise Resource Planning) fue desarrollado por primera vez por Gartner. una famosa empresa consultora estadounidense Group Inc. propuso a principios de los años 1990. Está desarrollado sobre la base de MRP y MRPII y es un modelo de gestión empresarial moderno basado en tecnología de la información. El ERP en ese momento amplió principalmente el MRP II en términos de funciones. Sobre la base del MRP II, se agregaron la gestión de equipos, la gestión de calidad, la gestión de distribución, la gestión de activos fijos, la gestión de salarios y la gestión de recursos humanos. La idea básica de ERP es considerar el proceso de fabricación de la empresa como una cadena de suministro que conecta a proveedores, fabricantes, distribuidores y clientes, enfatizando la gestión general de la cadena de suministro para hacer que el proceso de fabricación sea más efectivo y la integración de los procesos empresariales sea más estrecha. acortando así el proceso desde El tiempo desde el pedido del cliente hasta la entrega satisface rápidamente la demanda del mercado. ERP se compromete a hacer un uso completo de la tecnología de la información moderna en todas las actividades de gestión empresarial, establecer un sistema de red de información, integrar e integrar la logística empresarial, el flujo de información, el flujo de capital y el flujo de negocios, lograr la asignación óptima general de los recursos empresariales y mejorar nivel de gestión empresarial y el rendimiento, y en última instancia, mejorar la eficiencia económica y la competitividad de las empresas.

(2) Introducción a las operaciones de simulación de sandbox empresarial.

La gestión de simulación de sandbox empresarial se basa en la empresa de producción y utiliza herramientas de sandbox manuales y electrónicas como plataforma. Generalmente, compiten seis grupos (es decir, seis empresas virtuales), y cada empresa virtual tiene cinco roles principales: director ejecutivo, director financiero, director de marketing, director de producción, director de compras y posiblemente asistentes financieros y espías comerciales. Cada grupo de estudiantes (es decir, miembros de un equipo de ERP) desempeña sus respectivos roles y simula todo el proceso comercial de una empresa durante 6 a 8 años según ciertas reglas. Cada equipo corporativo formula estrategias corporativas y estrategias comerciales basadas en pronósticos de mercado y condiciones corporativas reales, y bajo el liderazgo del CEO, formula planes estratégicos corporativos específicos para la gestión empresarial. La gestión de la simulación del entorno de pruebas de ERP lo abarca todo e implica una amplia gama de conocimientos, que pueden denominarse una aplicación integral del conocimiento de la materia. Se requieren conocimientos de gestión, contabilidad, marketing, liderazgo, operaciones de producción, logística, etc.

3. La connotación del método de pronóstico de series de tiempo

Las series de tiempo se refieren a un conjunto de secuencias de datos obtenidas organizando datos estadísticos históricos en orden cronológico. El método de pronóstico de series de tiempo consiste en organizar los datos históricos del objeto de pronóstico en una serie de tiempo en orden cronológico, luego analizar su tendencia de desarrollo a lo largo del tiempo y extrapolar el valor futuro del objeto de pronóstico.

La aplicación del análisis de previsión de series temporales se basa en el supuesto de que cada componente actúa de forma independiente sobre la demanda real y que los mecanismos que han actuado en el pasado y en el presente continuarán en el futuro. Existen muchos tipos de análisis de series temporales. Aquí solo se analizan los tipos con tendencias lineales y fluctuaciones estacionales iguales y se aplican a la gestión de simulación de mesa de arena ERP. La clave para pronosticar con este tipo de análisis es encontrar la ecuación de tendencia lineal (ecuación lineal, sea la fórmula general de la ecuación y = a bx) y el coeficiente estacional.

El llamado "Índice Estacional (SI)" es el promedio de la relación entre el valor real y el valor de tendencia Tt.

La fórmula general de la ecuación de tendencia lineal es

Tt=a bt

donde Tt es el valor previsto en el momento t

a y b son coeficientes.

En cuarto lugar, la aplicación del método de análisis de series de tiempo en el pronóstico del mercado de simulación de mesa de arena ERP.

Supongamos que durante la operación de simulación del entorno de pruebas de ERP, la información relevante sobre el estado del pedido (es decir, el estado de las ventas) en los primeros tres años de operación es como se muestra en la Tabla 1 a continuación. En base a esta información, las ventas. Se predice el estado en el cuarto año.

Con base en los datos relevantes anteriores, se puede realizar el siguiente análisis de series de tiempo:

El primer paso es dibujar la siguiente Tabla 2 basada en los datos relevantes de la tabla de arena del ERP. ventas de simulación en los tres años anteriores.

El segundo paso es encontrar la ecuación lineal de tendencia. Dibuje una gráfica basada en los datos de la Tabla 2.

Para encontrar una línea recta con valores de tendencia se puede utilizar el método de mínimos cuadrados. En aras de la simplicidad, se puede utilizar la inspección visual durante el proceso de gestión de simulación del entorno limitado de ERP. Encuentre una línea recta que pase por el medio de la media móvil. Los puntos de datos se distribuyen a ambos lados de la línea tanto como sea posible. Esta línea recta representa la línea de tendencia y su intersección con el eje Y es a, donde a=80. En el otro extremo, cuando t=12, el volumen de ventas es 100. Entonces, el valor de b es

b =(100-80)/12 = 16,7

De esto, podemos obtener la ecuación lineal de tendencia de las ventas en los tres años anteriores:

TT = 80 16,7 toneladas

El tercer paso es estimar el coeficiente estacional. Por ejemplo, para 1 en el primer trimestre, At/Tt= 80/81,67=0,98. Por analogía, se puede obtener At/Tt para cada trimestre, como se muestra en la Tabla 3.

En cuarto lugar, calcule y prediga el coeficiente estacional promedio. Los coeficientes estacionales promedio para cada trimestre y las ventas previstas para el cuarto año se muestran en la Tabla 4.

Por ejemplo, el coeficiente estacional promedio en primavera, debido a que las estaciones 1, 5 y 9 son todas primavera, SI(Primavera)=(a 1/t 1 A5/T5 A9/T9)=(0,98 1,02 10). Al pronosticar, asegúrese de elegir el valor t y el coeficiente estacional correctos. En este ejemplo, los valores T correspondientes para las cuatro estaciones del cuarto año son 13, 14, 15 y 16 respectivamente, y los coeficientes estacionales relativos son SI (primavera), SI (verano), SI (otoño), y SI (invierno).

；