W poprzednim artykule zatytułowanym Sezonowość w modelu zarządzania zaopatrzeniem przybliżyliśmy naszym użytkownikom ideę i sposób funkcjonowania modelu sezonowości. Dzisiejszy artykuł rozszerza wiedzę na temat tego modelu o tzw. święta ruchome.
Potrzeba biznesowa
Uwzględnienie sezonowości w procesie zamawiania towaru pozwala na dokładniejsze kształtowanie prognozy sprzedaży, a w efekcie prowadzi do optymalizacji stanów magazynowych w przedsiębiorstwie. W większości przypadków zastosowania tego modelu zdecydowanie podnosi trafność i jakość prognoz, ale zdarzają się sytuacje, w których model musi być dodatkowo skorygowany. Z takim zjawiskiem mamy do czynienia w przypadku sezonowości związanej ze świętami ruchomymi. Święto ruchome możemy zdefiniować jako święto, którego obchody nie są powiązane z konkretną datą (określonym dniem miesiąca), na przykład: Wielkanoc, Tłusty czwartek. Konsekwencje nieregularności występowania świąt ruchomych na osi czasu powodują, że model sezonowości może okazać się niewystarczający. W zależności od tego, czy dane święto wystąpi wcześniej czy później (w porównaniu do poprzedniego roku), prognoza może być odpowiednio spóźniona lub zbyt wczesna. Dla przykładu: Wielkanoc w roku 2016 (Niedziela wielkanocna) wypadła 27 marca, a w 2017 roku 16 kwietnia, czyli istniało pomiędzy nimi 20 dni różnicy z okresu na okres. Sezonowość świąt ruchomych ma wpływ na wiele branż. Brak uwzględnienia tego zjawiska w procesie prognozowania sprzedaży, a więc i zapotrzebowania na towar czy surowce, może wywołać negatywne skutki w organizacji, tj.:
- zbyt wczesne/zbyt późne zatowarowanie,
- wystąpienie tzw. sprzedaży utraconej,
- niedostosowanie oferty do aktualnych potrzeb rynku,
- utrata wiarygodności u kontrahentów.
Wychodząc na przeciw temu problemowi, model sezonowości został rozbudowany tak by uwzględniał zjawisko świąt ruchomych. Zastosowanie nowego rozwiązania powinno przełożyć się na dokładniejszą prognozę, a w konsekwencji na uniknięcie negatywnych zjawisk towarzyszących sytuacji kiedy ruchomość świąt nie jest prawidłowo uwzględniona.
Jak to realizujemy
Definiowanie modelu sezonowości święta ruchomego
Model sezonowości świąt ruchomych definiowany jest bardzo podobnie do modelu sezonowości. Różnica polega jedynie na tym, że w definicji modelu, w polu „Rodzaj cyklu;nazwa” należy wskazać wartość np.: „WIELKANOC”. Pod tą nazwą kryje się model sezonowości święta ruchomego Wielkanocy. Po wybraniu tej wartości system dobierze domyśle wartości dla następujących pól:
- Okres: INNY
- Podział: INNY
- Uśredniona ilość;Promień: 0
- Uśredniona ilość;Iloraz ciągu wag: 0
Wartości domyślne zaproponowane przez system nie powinny być zmieniane (pola zaznaczone na czerwono na rysunku nr. 1). Do decyzji użytkownika pozostaje wybór:
- Typu agregatu,
- Algorytmu wyliczania cyklu,
- Czy przy wyliczaniu zastąpić wartości zerowe wartościami sąsiednimi.
Szczegółowe znaczenie poszczególnych pól zostało wyjaśnione w poprzednim artykule: „Sezonowość w modelu zarządzania zaopatrzeniem”.
Poprawnie zdefiniowany model sezonowości święta ruchomego Wielkanocy powinien wyglądać tak:
Rys. 1 Wykres sezonowości
Wybór rodzaju cyklu WIELKANOC ma zasadnicze znaczenie. W słowniku „Rodzaje cykli” dla święta ruchomego WIELKANOC dodano szczególną definicję wyróżniającą ten model spośród tradycyjnych modeli sezonowości.
Rys. 2 Słownik rodzaje cykli – porównanie budowy modeli
Na czerwono (Rysunek nr. 2) zaznaczono elementy odróżniające tradycyjny model sezonowości od święta ruchomego. Dzięki tym dodatkowym informacjom system rozpatruje sezonowość w odniesieniu do kalendarza i jeśli data generowania propozycji zamówienia do dostawcy przypada w danym roku na okres zwiększonego zapotrzebowania na towar/surowiec, to odpowiednio korygowane są dane. Inaczej mówiąc – okresy zwiększonego zapotrzebowania na towar/surowiec są odpowiednio przesuwane na osi czasu w lewo lub w prawo (w porównaniu do poprzedniego okresu), w zależności od tego – czy dane święto ruchome wystąpi w bieżącym okresie wcześniej, czy później niż zostało to zdefiniowane w modelu.
W dalszych krokach konfiguracyjnych postępujemy identyczne, jak to miało miejsce w przypadku definiowana tradycyjnego modelu sezonowości. Do modelu przypisujemy grupę kartotek lub pojedyncze kartoteki, dla których będzie obowiązywał model, a na samym końcu uruchamiamy procedurę do przeliczenia wartości modelu.
Powiązanie modelu święta ruchomego z modelem sezonowości
Nowo zdefiniowany model święta ruchomego może być zastosowany jako osobny model – tak jak w przypadku modelu sezonowości. Jeśli jednak dla wybranej grupy kartotek istnieje już inny główny model sezonowości (np. roczny w podziale na tygodnie), to główny model należy połączyć z modelem święta ruchomego. Służy do tego celu słownik szczegółowy „Powiązane modele cykli”. Słownik ten jest słownikiem szczegółowym w „Modelach cykliczności/sezonowości”.
Zasada jest taka, że do głównego modelu sezonowości podłączamy model święta ruchomego jako szczegół:
Rys. 3 Połączenie modelu sezonowości ze świętem ruchomym
Po dodaniu połączenia należy uruchomić procedurę, która ponownie przeliczy główny model sezonowości:
Rys. 4 Ponowne przeliczenie modelu sezonowości po połączeniu ze świętem ruchomym
Od tej pory (po przeliczeniu modelu) system będzie odpowiednio korygował ilości w głównym modelu, uwzględniając ruchomość danego święta w kolejnych okresach.
Jakie biznesowe przykłady użycia może obsłużyć nasze rozwiązanie
Przykład sezonowości święta ruchomego Wielkanocy
Głównym asortymentem firmy handlowej są jaja. Na ten towar istnieje wyraźna sezonowość popytu roczna w podziale na tygodnie, co widać na poniższym wykresie:
Rys. 5 Wykres cyklu modelu
Model został obliczony na podstawie pełnego cyklu rocznego dla roku 2016. W modelu istnieje wyraźne zwiększenie zapotrzebowania na asortyment w okresie od około 9 do 15 tygodnia. Okres ten pokrywa się ze świętem Wielkanocy (tuż przed i po święcie). Na około trzy tygodnie przed świętami zwiększa się zapotrzebowanie na jaja, a po zakończeniu świąt utrzymuje się jeszcze przez około dwa tygodnie. Święta Wielkanocne w 2016 roku wypadają 27 marca (Niedziela Wielkanocna), co przypada na przełom 12 i 13 tygodnia roku.
Na podstawie tego modelu w roku 2017 generowane są kolejne propozycje zamówienia do dostawcy. Jako datę generowania zamówienia przyjęto 10.04.2017, a więc tuż przed świętem Wielkiejnocy, które przypada na dzień 16.04.2017.
Po zastosowaniu procedury uzyskano następujący wynik:
Rys. 6 Propozycja zamówienia do dostawcy bez uwzględnienia święta ruchomego
Następnie do modelu sezonowości zostaje dołączony model świąt ruchomych. Propozycja generowana jest jeszcze raz na ten sam dzień; uzyskano następujące wyniki:
Rys. 7 Propozycja zamówienia do dostawcy po uwzględnieniu święta ruchomego
Po dołączeniu do sezonowości modelu święta ruchomego ilość zapotrzebowania wzrosła o ponad 800 sztuk, czyli ponad 53%. Skąd bierze się ta różnica? Model sezonowości został obliczony na podstawie danych historycznych pochodzących z 2016 roku. W tym okresie święto Wielkiejnocy przypadało wcześniej niż w 2017. (27.03.2016 i 16.04.2017). Ponieważ dniem, w którym generowano dokument PROP był 10.04.2017, to według modelu sezonowości ta data była już po okresie zwiększonego zapotrzebowania. Oczywiście wynik z pierwszego przykładu jest błędy gdyż nie uwzględnia on sytuacji, że zwiększone zapotrzebowanie w roku 2017 przypada około 20 dni później niż w poprzednim okresie.
Dzięki dołączeniu modelu wspierającego święto ruchome model zadziałał dużo lepiej gdyż system przewidział, że zwiększone zapotrzebowanie na asortyment w roku 2017 wystąpi później niż było to w roku 2016. (czyli model święta ruchomego przesunął wykres cyklu w prawo o 20 dni w porównaniu do pierwotnego wykresu).
W sytuacji odwrotnej, czyli gdyby w 2017 roku święto Wielkiejnocy przypadało wcześniej niż w 2016 roku, to wówczas cykl zwiększonej sprzedaży zostałyby przesunięty w lewo na osi czasu.
Jakich korzyści dostarcza ww. opisana funkcjonalność
- Dokładniejsze prognozowanie zapotrzebowania na towar, co przekłada się na:
- Uniknięcie niedoboru towarów dla okresu wchodzenia w podwyższoną sprzedaż wynikającą z sezonowości święta ruchomego.
- Uniknięcie nadwyżek towarów w okresie spadku popytu wynikającego z sezonowości święta ruchomego.
- Obniżenie kosztów magazynowania towarów (dokładniejsza prognoza powoduje mniejszą ilość zalegania towaru na stanie ).
- Wspomaganie pracowników działu zakupów poprzez udostępnienie danych skorygowanych pochodzących z modelu sezonowości święta ruchomego.
Autor wpisu: Krzysztof Fiutek