Модуль «Прогнозирование и сценарное моделирование»
Описание модуля
Модуль «Прогнозирование и сценарное моделирование» является важной частью платформы «Цифровой Двойник Предприятия» (ЦДП), который поддерживает компании в анализе возможных будущих сценариев и прогнозировании ключевых показателей. Этот модуль позволяет строить сценарные прогнозы для различных бизнес-областей, таких как реализация, производство, логистика, финансы, поступление денежных средств, дебиторская и кредиторская задолженность и др., предоставляя детализированную картину возможных вариантов развития событий и возможность их сравнения между собой.
Перечень данных, необходимых для работы модуля
Прогнозы спроса на продукцию
Прогнозирование изменения спроса на продукцию на основе рыночных данных и сезонных факторов.
Источник: внешние аналитические системы, данные заказчика, Банк данных ЦД.
Прогнозы рыночных цен
Оценка текущих и прогнозируемых рыночных цен на сырье и готовую продукцию для планирования производства.
Источник: внешние аналитические системы, рыночные отчеты, данные заказчика.
Финансовые прогнозы
Прогнозирование финансовых потоков на основе производственных данных, данных по спросу и рыночных прогнозов.
Источник: системы ERP, финансовые аналитические системы.
Сценарные данные по производственным планам
Разработка нескольких сценариев производственных планов в зависимости от изменений рыночных условий и ресурсов.
Источник: заказчик, производственные системы, данные по мощностям, системы ERP/MES.
Данные по мощностям и загрузке оборудования
Прогнозы загрузки мощностей и использования оборудования в зависимости от изменения производственных планов.
Источник: системы ERP/MES, эксплуатационные отчеты заказчика.
Внешние факторы
Прогнозы по внешним факторам, влияющим на производство, таким как законодательные изменения, макроэкономические факторы.
Источник: внешние аналитические системы, данные заказчика.
Исторические данные по производству
Анализ исторических данных для прогнозирования будущих показателей на основе трендов и статистических моделей.
Источник: заказчик, производственные системы, системы ERP.
Данные по контрактам и договорам
Прогнозирование выполнения контрактных обязательств с учетом изменений спроса и производственных мощностей.
Источник: системы ERP, юридические и контрактные подразделения заказчика.
Функции модуля
Мультисценарное моделирование
Платформа позволяет настраивать параметры сценариев, исходные данные и ключевые переменные для создания уникальных моделей, которые отражают особенности и цели конкретного предприятия. Пользователи могут варьировать входные данные, такие как стоимость ресурсов, динамика рыночных цен, производственные затраты, чтобы создавать наиболее релевантные прогнозы.
Эта функция модуля также позволяет учитывать три варианта прогноза: базовый, пессимистичный и оптимистичный.
Моделирование сценариев развития предприятия с учётом различных инвестиционных решений
Предприятия могут моделировать развитие производства в зависимости от различных инвестиционных решений, оценивая, как новые вложения или их отсутствие могут повлиять на объёмы производства и эффективность.
Прогнозирование ключевых бизнес-показателей
Используя результаты работы моделирования различных сценариев, модуль на основе статистики и эконометрического анализа прогнозирует различные показатели бизнеса:
Объёмы продаж и спрос: прогнозы на основе данных о прошлых продажах, рыночных трендов, сезонных колебаний.
Финансовые потоки: оценка поступлений и выплат, прогнозирование дебиторской и кредиторской задолженности.
Запасы и оборачиваемость: прогнозирование необходимых уровней запасов для бесперебойной работы бизнеса при минимальных издержках.
Производственные мощности и логистика: прогнозирование загруженности производственных линий.
Функция также учитывает инерционность в реакции предприятия на имманентные изменения внешней среды. Это означает, что не все изменения во внешних параметрах, таких как колебания на рынке, изменение цен на сырье или изменения в политической и экономической среде, оказывают немедленное влияние на бизнес. Процесс адаптации предприятия может занимать время, что связано с необходимостью перераспределения ресурсов, перенастройки производственных цепочек или корректировки стратегий.
Модель включает механизмы для оценки того, как инерционность может замедлять или, наоборот, ускорять реакции предприятия на изменения внешних условий, и как эти задержки могут отразиться на ключевых финансовых показателях и операционных процессах.
Прогнозирование спроса, предложения и цен на продукцию
Модуль генерирует прогнозы по спросу и предложению с учётом исторических данных, текущих рыночных условий и тенденций. Анализ динамики цен позволяет предприятиям планировать продажные стратегии и закупки, а также оценивать вероятные изменения на рынке.
Прогнозирование логистических потоков
Модуль оценивает возможные сценарии по изменению логистических процессов, предсказывая динамику движения товаров, запасы на складах и транспортные издержки. Это позволяет учитывать возможные риски в цепочке поставок и лучше управлять процессом доставки продукции.
Методология и математико-экономическое обеспечение модуля
Модель расчета интегрального (системно-динамического) прогноза
СД модель позволяет учитывать влияние инвестиционных проектов на производственные процессы и финансовые показатели предприятия, а также на развитие смежных отраслей и региональных рынков сбыта продукции.
Модель анализирует долгосрочные последствия принимаемых решений, что дает возможность оценить вклад предприятия в достижение стратегических целей отрасли и региона. Также она позволяет прогнозировать динамику ключевых показателей, таких как объемы производства, производственные мощности, себестоимость продукции, прибыльность и инвестиционный потенциал.
Особенности
Учет внешних и внутренних факторов: модель учитывает влияние не только внутренних производственных и финансовых данных предприятия, но и внешних факторов, включая рыночные условия, конкурентную среду, региональные и отраслевые динамики. Это позволяет создавать более точный и комплексный прогноз развития предприятия.
Корреляционная матрица факторов: модель включает корреляционную матрицу, которая позволяет учитывать взаимосвязи между ключевыми факторами, влияющими на инвестиционный потенциал предприятия. Это помогает учитывать системную динамику и предсказывать кумулятивные эффекты инвестиций.
Результат
Оценка долгосрочных инвестиционных перспектив: модель предоставляет прогнозы по динамике ключевых экономических показателей предприятия и его конкурентной позиции на рынке, что позволяет точнее планировать инвестиции.
Прогноз производственных и финансовых эффектов: модель показывает влияние текущих и будущих инвестиционных проектов на производственные мощности, себестоимость продукции, финансовые результаты и прибыльность предприятия.
Оценка рисков и возможностей: сценарное моделирование позволяет анализировать различные варианты развития событий и их влияние на предприятие, что помогает минимизировать инвестиционные риски и оптимизировать стратегические решения.
Модель прогнозирования экономических показателей социально-экономического развития (СЭР) в разрезе отраслей
Модель прогнозирования экономических показателей СЭР, основанная на модели Леонтьева, анализирует взаимосвязи между отраслями экономики через систему межотраслевого баланса. Она учитывает прямые и косвенные связи между секторами, что позволяет оценить, как изменения в спросе или инвестициях в одной отрасли повлияют на другие. Модель прогнозирует объемы выпуска продукции по отраслям на основе сценарных условий, таких как экономическая конъюнктура и инвестиционные потоки, что способствует стратегическому планированию и оценке экономических рисков и возможностей.
Особенности
Модель позволяет:
Рассчитать экономические показатели в детализированных разрезах ОКВЭД (от 17 отраслей к 59 целевым ОКВЭД)
Разложить экономические показатели на межотраслевые связи
Провести оценку основных показателей СЭР (ВГП, ФОТ, выпуск, экспорт)
Выявить инвестиционные потенциалы в разрезе отраслей
Выявить дефициты (импорт) и профициты (экспорт) продукции по отраслям и городам
Произвести учет производства и потребления продукции смежными отраслями
Результат
Оценка уровня конкуренции по отраслям и регионам
Оценка экономических показателей предприятия
Анализ смежных отраслей
Прогнозирование спроса и предложения:
Детализация выпускаемой продукции
Оценка инвестиционных рисков и возможностей
МГК (PCA) в рамках анализа временных рядов
Метод главных компонент (МГК; principal component analysis, PCA) используется для снижения размерности данных, путем нахождения линейных комбинаций переменных, которые максимизируют дисперсию. Это позволяет упростить многомерные данные, сохраняя их важные характеристики.
Особенности
Модель использует МГК для снижения размерности временных рядов и выделения главных факторов, влияющих на динамику. Это позволяет упростить анализ многомерных данных, сохранив при этом наиболее значимые переменные, что облегчает дальнейшую интерпретацию и прогнозирование.
Результат
Метод главных компонент позволяет упростить сложные многомерные данные, выделив только наиболее значимые факторы, что делает прогнозы более точными и управляемыми. Это также снижает вычислительные затраты на анализ данных.
Преобразования Лапласа в рамках анализа временных рядов
Преобразование Лапласа переводит временные функции в частотную область, упрощая решение дифференциальных уравнений и анализ динамических систем.
Особенности
Преобразование Лапласа используется для перехода от временной области к частотной, что позволяет выявлять частотные компоненты временных рядов. Это даёт возможность анализировать динамические системы на уровне частотных характеристик, идентифицируя устойчивые тренды, сезонные колебания и возможные аномалии в данных.
Результат
Преобразования Лапласа позволяет выявить неочевидные связи и циклические паттерны, которые не видны при стандартных методах анализа. Это помогает предприятию лучше понимать поведение ключевых показателей во времени и в изменяющихся условиях.
Использование частотного анализа и анализа фазовых сдвигов даёт более полное представление о динамике процессов, что позволяет более точно прогнозировать будущее поведение показателей и корректировать стратегические решения в зависимости от полученных результатов.
Преобразование Гильберта–Хуанга в рамках анализа временных рядов
Преобразование Гильберта–Хуанга применяется для анализа нелинейных и нестационарных временных рядов, позволяя разложить их на составляющие с разной частотной динамикой. Оно помогает выявить мгновенные частоты и амплитуды, что важно для отслеживания изменений во времени.
Особенности
Преобразование Гильберта–Хуанга основано на разложении нестационарных и нелинейных сигналов на их составляющие для последующего анализа. В отличие от традиционных методов, таких как преобразование Фурье, данное преобразование специально разработано для работы с сигналами, которые меняются со временем, что делает его более точным для анализа реальных данных, особенно в областях, где сигналы часто являются сложными и меняющимися, таких как сейсмология, биомедицинская инженерия, климатология и экономика.
Результат
Модель помогает анализировать данные в условиях нестабильности или сильной волатильности, что особенно актуально для предприятий, сталкивающихся с быстрыми изменениями на рынке или внутренними производственными сбоями.
Список литературы
Maćkiewicz A., Ratajczak W. Principal components analysis (PCA) //Computers & Geosciences. – 1993. – Т. 19. – №. 3. – С. 303-342.
Schiff J. L. The Laplace transform: theory and applications. – Springer Science & Business Media, 2013.
Huang N. E. Hilbert-Huang transform and its applications. – World scientific, 2014. – Т. 16.
Аладинский В. В., Гумеров С. З. База данных Межотраслевого Баланса ресурсов городской инфраструктуры (База данных МОБ). – 2016.
Аладинский В. В., Гумеров С. З. Программа межотраслевого балансового моделирования. – 2016.
Last updated