Пример готовой дипломной работы по предмету: Логистика
Содержание
ВВЕДЕНИЕ 3
1. ИНДИКАТИВНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ В УПРАВЛЕНИИ ОРГАНИЗАЦИЕЙ 6
1.1. Логистика запасов в деятельности предприятия 6
Общая характеристика системы логистики 6
Основные показатели оценки эффективности логистической системы 9
1.2. Теоретические аспекты индикативного планирования 12
Принципы классификации планов хозяйствующих субъектов 12
Индикативное планирование 14
1.3. Опыт планирования в России и за рубежом 16
Международный опыт индикативного планирования 16
Практика индикативного планирования в России 19
2. МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА В ПЛАНИРОВАНИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ 25
2.1. Методология и методы прогнозирования 25
Классификация методов прогнозирования 25
Оценка точности прогноза 32
2.2. Инструментальные средства прогнозирования 34
2.3. Прогнозирование сбыта и спроса в логистической цепи 36
Краткая характеристика компании Unilever 36
Зависимость объема продаж и затрат 37
3. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА НА ПОКАЗАТЕЛИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЛОГИСТИКИ 41
3.1. Алгоритм оценки эффективности логистики предприятия 41
3.2. Анализ влияния планирования и прогнозирования на логистические показатели организации 49
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 56
ЛИТЕРАТУРА 61
ПРИЛОЖЕНИЯ 64
Выдержка из текста
Введение
Современные теоретические исследования и практические приемы в управлении запасами основаны на эффективности логистического воздействия на экономические, социальные, технологические процессы в компании. Специфика производства и реализации продукции требует систематической оценки и анализа логистических показателей, поскольку их отклонение от планируемых значений может привести к недостатку запасов сырья и материалов для производства продукции или избыточным запасам готовой продукции, повышению затрат на хранение товарно-материальных ценностей и другим проблемам. Плановые значения логистических показателей основываются на прогнозировании продаж и спроса. Решение данной задачи нельзя назвать простым, поскольку спрос на продукцию зависит от ряда причин, к числу которых можно отнести динамику отрасли или сегмента рынка, жизненный цикл продукции и фактическое нахождение той или иной категории продукции на этапе активного роста или спада, результативность маркетинговых компаний, сезонность спроса и др.
Существенным для получения обоснованных плановых значений логистических показателей являются методы прогнозирования спроса и предложения, репрезентативность выборки, используемая для построения прогнозной модели, оценка допустимой величины погрешности прогнозирования. Величина допустимой погрешности прогноза является неоднозначной и зависит от категории реализуемой продукции, масштабов производства, системы дистрибуции, объекта прогнозирования (например, спрос по регионам, продукции и компании в целом допускает различную точность прогнозирования).
Рассматривая прогнозирование и планирование как обязательный элемент управления компанией, важно оценить, как данные процессы влияют на логистические показатели организации. Такой подход позволяет определить оптимальные затраты на прогнозирование и планирование, обеспечивающие минимизацию логистических затрат, оценить возможные риски, связанные различными сценариями прогноза спроса и предложения (реальный, оптимистичный и пессимистичный сценарии), сформировать базу прогнозных моделей, максимально соответствующих задачам планирования в компании.
В этой связи анализ влияния планирования продаж и прогнозирования спроса на логистические показатели является актуальным и востребованным в практике управления логистическими цепями.
Целью исследования является анализ влияния прогнозов сбыта на логистические показатели и разработка алгоритма оценки эффективности логистической цепи в системе планирования деятельности в компании Unilever.
Для достижения поставленных целей необходимо выполнить решение следующих задач:
- определить значимость логистики запасов, а также влияющих на объемы продаж внешних и внутренних факторов;
- выявить основные показатели эффективности логистической системы;
- классифицировать системы планирования деятельности организации;
- оценить роль и задачи индикативного планирования в России и других странах на разных масштабных уровнях;
- осуществить выбор методов и методологий прогнозирования спроса;
- выявить зависимость между затратами и объемами продаж;
- разработать алгоритм оценки эффективности логистики предприятия в системе планирования деятельности компании;
- выполнить анализ влияния планирования и прогнозирования на логистические показатели компании Unilever.
В работе использована научная литература, научные публикации, электронные журналы, интернет-ресурсы. В качестве методологических основ: математико-статистические методы, контент-анализ, сравнительный анализ.
Предметом исследования выступают системы планирования продаж и прогнозирования спроса, а объектом – компания Unilever.
Работа занимает 66 страниц и состоит из трех логически связанных глав, а также введения, заключения, списка литературы и приложений. В первой главе рассматривается взаимосвязь логистики запасов и сбытовой деятельности и раскрывается понятие индикативного планирования. Во второй главе описаны методы прогнозирования и показатели точности созданных прогнозов, инструменты, обосновано влияние затрат на объемы продаж и приведена краткая характеристика компании Unilever. В третьей главе содержится алгоритм оценки эффективности логистической цепи в системе планирования деятельности предприятия, описаны его этапы с конкретными примерами, проведен сравнительный анализ двух моделей прогнозирования и определено изменение логистических издержек при их использовании.
Содержание данной работы может быть использовано для понимания значимости логистической деятельности не только в пределах организации, но и на более высоких масштабах, а также для совершенствования процессов планирования продаж и операций и прогнозирования спроса в компаниях.
Список использованной литературы
Литература
1. Алесинская Т.В. Основы логистики. Функциональные области логистического управления. (ч.3).
– Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. – 116 с.
2. Ардашева Е.П. Структурно-функциональная, статико-динамическая модель отраслевой политики. // Российский экономический интернет-журнал: Интернет-журнал АТиСО. – М.: АТиСО, 2002. – С.1-9.
3. Брезе О.Э. Прогнозирование продовольственного спроса региона, основанное на методах математической статистики / Брезе О.Э., Салий В.В. // Техника и технология пищевых производств, № 3. – 2014. – С. 145-151.
4. Герасименко В.В. Ценообразование: учеб.пособие. – М.: Инфра-М, 2011. – 422 с.
5. Дихтль Е., Хершген Х. Практический маркетинг: учеб.пособие. / Пер. с нем. А.М. Макарова; под ред. И.С. Минко. – М.: Высшая школа, 1995. – 225 с.
6. Индикативное планирование как основа стратегического развития промышленного предприятия: монография / Агапцов С.А., Мордвинцев А.И., Фомин П.А., Шаховская Л.С.. – М.: Высшая школа, 2002. – 325 с.
7. Кацко И.А., Паклин Н.Б. Практикум по анализу данных на компьютере / под ред. Е.В. Гореловой. – М.: КолосС, 2009. ⎼ 278 с. – (Учебники и учебные пособия для студентов высших учебных заведений).
8. Кибиткин А.И., Дрождинина А.И., Мухомедзянова Е.В., Скотаренко О.В. Учет и анализ в коммерческой организации. – Изд-во «Академия Естествознания», 2012. – 367 с.
9. Ламбен Ж.-Ж. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива. – СПб: Наука, XV, 1996. – 589 с.
10. Лапыгин Ю.Н. Экономическое прогнозирование: учебник / Ю.Н. Лапыгин, В.Е. Крылов, А.П. Чернявский. – М.: Эксмо, 2009. – 256 с. – (Высшее экономическое образование).
11. Логистический цикл. LogisticSystems http://www.logsystems.ru/ (дата обращения 16.05.15).
12. Методологии и методы исследования в экономике и менеджменте: пособие для вузов / Завьялова Н.Б., Головина А.Н., Завьялов Д.В., Дьяконова Л.П., Мельников М.С. и др.; под ред. Н. Б. Завьяловой, А.Н. Головиной – Москва-Екатеринбург, 2014. – 282 с.
13. Морозова Н.И. Индикативное планирование: теоретический и практический опыт развитых стран. – Управление экономическими системами: электронный научный журнал. – 2011.
14. Павлов Л.П. Индикативное планирование как инструмент управления экономикой. – Вестник Самарского государственного экономического университета, выпуск № 9. – 2012. – С.59-65.
15. Постановление Кабинета министров Республики Татарстан от 29.05.2000 №
37. «О мерах по реализации системы индикативного управления экономикой Республики Татарстан». http://prav.tatarstan.ru/ (дата обращения 28.04.15).
16. Сергеев В.И. Ключевые показатели эффективности логистики. – 21.09.2011. Центр Дистанционного Образования «Элитариум 2.0». http://www.elitarium.ru/ (дата обращения 16.05.15).
17. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. – М.: Статистика, 1971. – 488 с.
18. Фатхутдинов Р.А. Основные экономические законы. – Центр Дистанционного Образования «Элитариум 2.0». http://www.elitarium.ru/ (дата обращения 30.05.15).
19. Федеральный закон от 26.07.2006 № 135-ФЗ «О защите конкуренции» (в редакции от 28.12.2013).
Федеральная антимонопольная служба http://fas.gov.ru/ (дата обращения 23.04.2015).
20. Федеральный закон от 28.12.2009 № 381-ФЗ «Об основах государственного регулирования торговой деятельности в Российской Федерации» (в редакции от 31.12.2014).
КонсультантПлюс http://www.consultant.ru/ (дата обращения 23.04.2015).
21. Фетисов Г.Г., Орешин В.П. Региональная экономика и управление: учебник. – М., 2012. – 412 с.
22. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. – М.: Прогресс, 1974. – 586 с.
23. Amigobulls http://amigobulls.com/stocks/UL/balance-sheet/annual (дата обращения (1.06.2015).
24. CNews Analytics http://www.cnews.ru/reviews/new/bi_bigdata_2014/articles/perspektivy_biznesanalitiki_v_rossii/ (дата обращения 2.06.2015).
25. Forecast Value Added Analysis: Step-by-Step // White paper. – 2013. – 24 c. http://www.sas.com/resources/whitepaper/wp_6216.pdf (дата обращения 15.02.2015).
26. Michael Gilliland. The Null Hypothesis: Your forecasting process has no effect. – SAS Institute, Inc., 2012. – 7 c. http://www.forecasters.org/proceedings 12/GillilandMichaelISF2012.pdf (дата обращения 10.02.2015)
27. Unilever Россия http://www.unilever.ru/ (дата обращения 10.05.2015).
