Автоматизированный заказ высокооборачиваемых товаров с низкими сроками годности с использованием почасовых продаж

Abstract

Проведенные авторами исследования в области автоматизированного заказа товаров в рамках розничных сетей показало, что одной из наиболее важных и сложных задач является автоматизированный заказ товаров, характеризующихся низкими сроками годности и высокой оборачиваемостью. К таким товарам относятся, в случае продуктовых розничных сетей – молоко, хлеб, отдельные виды фруктов и т. п. Для максимально корректного расчета количества товара, которое следует заказать для поставки, требуется выбрать или разработать наилучший способ прогнозирования спроса на него. Это связано с тем, что завышенные прогнозы приведут к списаниям по срокам годности, а заниженные – к отсутствию товара, доступного к продаже, в определенные моменты времени. В обоих случаях это приводит к большим потерям компании, учитывая высокую оборачиваемость данных товаров. Классическим и наиболее распространенным способом прогнозирования спроса является расчет среднедневных продаж с учетом или без учета тренда и сезонности. Однако для описанных выше товаров, точность прогнозирования снижается по причине отсутствия товара в определенные периоды дня. В данной статье описана методика, позволяющая усовершенствовать данный способ прогнозирования с помощью коррекции исходных исторических данных, позволяющая снизить данный вид ошибки прогнозирования. Помимо этого, в статье приведен способ расчета количества това- ра к заказу, учитывающий час прихода товара в магазин. The researches carried out by the authors in the field of auto replenishment of goods within retail chains showed that one of the most important and difficult issues is auto replenishment of the goods, characterized by short shelf life and high turnover. Such products include, in the case of grocery retailers - milk, bread, some kinds of fruit, etc. To maximize a correct calculation of amount of the goods that should be ordered for delivery, it needs to select or develop the best way of demand forecasting. That is due to the fact that an overvalued forecast may lead to write-off because of expiration date, and an understated forecast way lead to the lack of goods available for sale at certain periods of time. In both cases, this leads to large losses for the company, having regard to the high turnover of these goods. The classic and the most common method of demand forecasting is calculation of average daily sales, with or without consideration of trend and seasonality. However for the above-described items the accuracy of the forecasting decreases because of out of stock at certain periods of the day. This article describes a methodology which makes it possible to improve the method of forecasting using a correction of initial historical data for reducing such kind of error. Moreover, in the article is shown a brand new method for calculating the quantity of the goods to be ordered. It takes into account the hour of goods delivery to the store.