По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 656.13.07

Прогнозирование потребности автопарков в запчастях и эксплуатационных материалах методом объединения прогнозов

А. Л. Бараш канд. техн. наук, E-mail: a.l.barash@yandex.ru
Р. В. Волокушин канд. техн. наук

В статье рассматривается возможность применения для прогнозирования потребности парков автомобильной техники в запасных частях и эксплуатационных материалах метода объединения прогнозов, как достаточно простого, менее трудоемкого и достаточно точного в сравнении с применяемыми на практике.

Литература:

1. Сурков А.А. Применение метода попарных сравнений при объединении экономических прогнозов: https//orcig.org/0000-0002-2464-5853.

2. Френкель А.А., Волкова Н.Н., Сурков А.А. Повышение точности прогнозирования интегральных показателей на основе объединения прогнозов // Финансы: теория и практика. 2017. Т. 21. Вып. 5. С. 118–127.

3. Сурков А.А. Объединение экономических прогнозов с использованием экспертной информации // Статистика и экономика. Том 16. №5. 2019 С. 4−15.

4. Френкель А.А., Сурков А.А. Определение весовых коэффициентов при объединении прогнозов // Вопросы статистики. №17. 2017 С. 3−15.

5. Сурков А.А. Повышение точности экономического прогнозирования на основе объединения экономических прогнозов // Вестник МФЮА №2. 2016 С. 267 — 276.

6. Щетина В.А., Лукинский В.С., Сергеев В.И. Снабжение запасными частями на автомобильном транспорте. — М.: Транспорт, 1988. — 112 с.

7. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Справочник. — 2-е изд. перераб. и доп. — М.: Статистика, 1979. — 447 с.

8. Kolassa S. Combining exponential smoothing forecasts using Akaike weights // International Journal of Forecasting. 2011. №27 (2). P. 238–251.

9. Tian J., Anderson H.M. Forecast combinations under structural break uncertainty // International Journal of Forecasting. 2014. №30 (1). P. 161–175

В организации и реализации мероприятий технической эксплуатации парков автомобильной техники прогнозирование играет заметную роль, сфера применения методов прогнозирования не ограничивается обеспечением процессов планирования, логистики, снабжения, организации производства и т.д. В настоящее время существует и применяется достаточно широкий спектр математических моделей, позволяющих с той или иной степенью точности провести прогноз потребности в том или ином виде запасов на краткосрочное и перспективное планирование, большинство из применяемых в этих моделях методов прогнозирования достаточно изучены и апробированы. Но с момента появления профилактических стратегий технической эксплуатации до настоящего времени актуальным остается вопрос применимости прогнозных моделей, прежде всего точности и перспективного периода прогноза, к условиям эксплуатации конкретного парка. Многообразие факторов воздействия внешней среды, влияющих на конечные показатели готовности техники парков к применению, обусловливает существование множества отличающихся неоднородностью показателей, характеризующих разные эксплуатационные процессы, которые развиваются по различным направлениям и одновременно имеют неодинаковую значимость.

Очевидно, что при всем многообразии применяемых методов и их особенностях, желательно, что бы построенные на их основе модели были многофакторными, с прозрачной обратной связью, а оценка результатов — многокритериальной. Однако стремление к достижению этого неизбежно влечет повышение сложности и увеличение трудозатрат при реализации таких моделей, что объективно ограничивает область их применения прежде всего потерей оперативности при решении текущих задач планирования, необходимостью дополнительного обучения персонала, привлечения сложных программных средств и т.д. Однако значимость и важность результатов планирования могут диктовать высокие требования к точности результатов прогнозирования и периода их достоверной реализации.

Одним из способов решения поставленных задач при высоком требовании к точности прогноза можно рассмотреть применение модели, допускающей т. н. «объединение прогнозов», т.е. использование результатов исследования прогнозируемого процесса, полученных различными методами прогнозирования с последующим объединением в единый результат. Подобные методы в последнее время все чаще находят применение в экономическом прогнозировании в России и за рубежом [1–4].

Для Цитирования:
А. Л. Бараш, Р. В. Волокушин, Прогнозирование потребности автопарков в запчастях и эксплуатационных материалах методом объединения прогнозов. Автотранспорт: эксплуатация-обслуживание-ремонт. 2024;3.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: