Метод Кростона в модификации Синтетоса, Бойлона в прогнозировании товарных запасов
В данной работе рассматривается проблема прогнозирования запасных частей для медицинского оборудования с помощью оригинального метода Кростона в модификации Синтетос, Бойлана. Прогнозирование в управлении запасами для товаров, на которые спрос является неустойчивым, является основной проблемой, как при производстве, так и при поиске запасных частей к оборудованию в условиях эксплуатации. Метод Кростона не является в полной мере надёжным, из-за вводимых ограничений. В связи с этим, особую актуальность приобретают методы прогнозирования, связанные с его модификацией. В настоящей работе рассмотрена модификация Синтетос, Бойлана применительно к прогнозированию запасных частей для медицинского оборудования. В отличие от оригинального метода в работе используется модифицированная формула, в которой исключен интервал между случаями замены деталей, а использован параметр сглаживания, в связи с этим формула приобретает наибольшую точность. Представленная формула апробирована в результате использования экспериментальных данных. В заключении проводится сравнение полученных данных с данными полученными обычным методом Кростона.
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.
4.Croston J. D., 1972. Forecasting and stock control for intermittent demands,” Operational Research Quarterly, vol.23, no.3, pp.289-303, 1972.
5. Croston J. D., 1996. Croston’s method comment,” International Journal of Forecasting, vol.12, no.2, pp. 297-298, 1996.
6. Johnston F. R, Boylan J. E. and Shale E. A., 2003. “An examination of the size of orders from customers, their characterization and the implications for inventory control of slow moving items,” Journal of the Operational Research Society, vol.54, no.8, pp.833-837, 2003.
7. Syntetos,A.A., Boylan, J.E., 2001. On the bias of intermittent demand estimates. Int. J. Prod.Econ.71(May(1–3)), 457–466. - 2001.
8. Syntetos A. A.and Boylan J. E., 2010. “On the variance of intermittent demand estimates,” International Journal of Production Economics, vol.128, no.2, pp.546-555, 2010.
9. Syntetos A. A, Boylan J. E.and Croston J.D.,, 2005. “On the categorization of demand patterns,” Journal of the Operational Research Society, vol.56, no.5, pp.495-503, 2005.
10. Johnston F. R. and Boylan J. E., 2010. “Forecasting intermittent demand: A comparative evaluation of Wallstrom P. and Segerstedt A., “Evaluation of forecasting error measurements and techniques for intermittent demand,” International Journal of Production Economics, vol.128, no.2, pp.625-636, 2010.
11. Shale, E.A.,Boylan,J.E.,Johnston,F.R.,2006. .Forecasting for intermittent demand: the estimation of an unbiased average.J.Oper.Res.Soc.57,588–592. 2006.
12. Teunter,R.H.,Syntetos,A.A.,Babai,M.Z.,2011. Intermittentdemand: linking forecasting to inventory obsolescence. Eur.J.Oper.Res.214(3),606–615.2011.
13.Rao A.V. , 1973.“A comment on ‘Forecasting and stock control for intermittent demands’,” Operational Research Quarterly, vol.24, no.4, pp.639-640, 1973.
14.Willemain T.R., Smart C.N., Shocker J. H. and De Sautels P.A., 1994. “Forecasting intermittent demand: A comparative evaluation of Croston’s method,” International Journal of Forecasting, vol.10, no.4, pp.529-538, 1994.