Некоторые методы прогнозирования спроса на товары в логистических системах:

• Качественные методы. 3 Опираются на субъективные данные, такие как мнения экспертов, маркетинговые исследования и опросы клиентов. 3 Часто используются при ограниченных исторических данных или при запуске новых продуктов без предыдущей истории продаж. 3
• Количественные методы. 3 Используют исторические данные и статистические методы для прогнозирования будущего спроса. 3 Примеры: анализ временных рядов, регрессионные модели и более сложные подходы, такие как алгоритмы машинного обучения. 3
• Совместное прогнозирование. 3 Подразумевает обмен данными и идеями по всей цепочке поставок — между производителями, поставщиками, дистрибьюторами и розничными торговцами. 3 Такой подход может повысить точность прогнозов за счёт интеграции данных от нескольких заинтересованных сторон. 3
• Метод скользящего среднего. 1 Усредняет данные за определённый период времени, чтобы сгладить колебания спроса. 1
• Метод экспоненциального сглаживания. 14 Придаёт больший вес более новым данным, чем старым, чтобы лучше отражать текущие тенденции. 1
• Метод Хольта-Винтерса. 4 Расширенная версия метода экспоненциального сглаживания, включает в себя учёт сезонности и делает метод подходящим для прогнозирования в данных с ярко выраженными тенденциями и циклами. 4

Выбор наиболее подходящего метода прогнозирования спроса зависит от ряда факторов, таких как тип данных, горизонт прогнозирования, точность прогнозирования и стоимость прогнозирования. 1