Аннотация Даниила Киселева на статью К. Д. Аддо и С. М. Саки: «Прогнозирование спроса на транспортные средства для поддержки принятия решений: кейс Тойота в Гане»
В статье К. Д. Аддо и С. М. Саки проводят исследование методов прогнозирования спроса: экспертного мнения и математической модели, цель – создание прогностической модели как альтернативы экспертному мнению для поддержки принятия решений. Во введении поднимается вопрос прогресса в области производственных процессов в автомобильной промышленности, а также говорится о проблемах, которые существуют в этой отрасли в Африке, раскрывается важность автомобилестроения для Южной Африки. В статье также дается характеристика автомобильной цепочки создания стоимости и обращается внимание на то, что правительство Ганы способствует некоторым этапам стоимостной цепи, таким как местная сборка, однако, по мнению авторов статьи, другие этапы, в частности маркетинг и продажи, также требуют развития.
Авторами рассматриваются факторы, которые влияют на выбор автомобиля потребителями из Ганы, к которым относятся, например, дизайн и цвет. В статье отмечается важность своевременной поставки автомобиля, в частности, авторы говорят о ключевом принципе производственной системы Тойота «точно вовремя», в соответствии с которым компания принимает решение о том, какой завод будет производить конкретный автомобиль для конкретной страны. Анализ запасов готовых автомобилей, рассмотренный в статье, показывает, что растет размер вложенного в них капитала, многие из машин простаивают больше года. При этом компания испытывает существенный дефицит запасов. По мнению авторов, использование только экспертного мнения для прогнозирования спроса имеет недостатки, в этой связи они обращают внимание читателя на потенциал ассоциативных моделей.
В статье приводятся результаты интервью экспертов относительно формирования запасов: национального менеджера по продажам и маркетингу, менеджера по финансам и бухгалтерии, а также руководителей отделов продаж. При моделировании авторами статьи принималась во внимание доля частных компаний, средний цикл покупки и смены клиентов, опыт дилерских центров. В модели авторы используют временные ряды, рассматривая в качестве индикатора среднюю абсолютную ошибку, выраженную в процентах. В итоге модель отклонилась от фактического значения спроса всего на 2%, при этом превзойдя прогноз экспертов на 14%.
Авторы делают вывод о пользе полученной модели и о дополнительных преимуществах, которые может дать использование таких прогнозов в управлении стоимостными цепями. Говорится об общеотраслевой практике использования экспертного мнения, приводятся результаты интервью, после чего отмечаются связанные с этим методом прогнозирования риски, а также более высокая точность математической модели. В заключении авторы указывают на ограниченность метода экспертной оценки и вновь подчеркивают преимущества ассоциативной модели, говоря о ее пользе не только для Тойота в Гане, но и для производителей и других дилерских центров.
Источник: Addo, K., & Sackey, S. (2022). Demand Forecast Modelling of Vehicles as a Decision Support: The Case of Toyota Ghana. African Journal of Applied Research, 8(2), 30–47. URL: https://doi.org/10.26437/ajar.31.10.2022.03