Унапређење top down методологије за хијерархијско прогнозирање логистичких захтева у ланцима снабдевања

Abstract

У докторату је предложен је нови модел за утврђивање деагрегационих пропорција у top down методологији за хијерархијско прогнозирање. Како би се утврдили показатељи рада новог приступа, извршена су теоријска (симулациона студија) и емпиријска истраживања (студија случаја) више ешалонског дистрибутивног ланца. Резултати показују да нови приступ значајно превазилази стандардне моделе top down методологије. Такође, у докторату је тестиран и утицај хијерархијских прогноза на логистичке показатеље (просечне залихе и недостатак залиха). Резултати показују да је нови модел остварио најмањи недостатак залиха приликом примене у стратегијама управљања залихама. Поред наведеног, у докторату је тестирано и комбиновање различитих прогноза и истраживање утицаја особина временских серија на прецизност прогнозирања модела за хијерархијско прогнозирање.

U doktoratu je predložen je novi model za utvrđivanje deagregacionih proporcija u top down metodologiji za hijerarhijsko prognoziranje. Kako bi se utvrdili pokazatelji rada novog pristupa, izvršena su teorijska (simulaciona studija) i empirijska istraživanja (studija slučaja) više ešalonskog distributivnog lanca. Rezultati pokazuju da novi pristup značajno prevazilazi standardne modele top down metodologije. Takođe, u doktoratu je testiran i uticaj hijerarhijskih prognoza na logističke pokazatelje (prosečne zalihe i nedostatak zaliha). Rezultati pokazuju da je novi model ostvario najmanji nedostatak zaliha prilikom primene u strategijama upravljanja zalihama. Pored navedenog, u doktoratu je testirano i kombinovanje različitih prognoza i istraživanje uticaja osobina vremenskih serija na preciznost prognoziranja modela za hijerarhijsko prognoziranje.

In this thesis, a new approach for determining disaggregating proportions in the top down hierarchical forecasting methodology is proposed. In order to estimate the accuracy of the proposed approach, the simulation and case study are performed. Results demonstrate that the approach significantly outperforms standard top down approaches. Also, in this reserach the impact of hierarchical forecasts on logistics indicators (average stock and lack of inventory) is researched. The results show that the new model achieved the smallest lack of inventory in inventory management strategies. Likewise, in this research, the ideas of combining the hierarchical forecasting models and quantifying the influence of time series characteristics on the accuracy of hierarchical forecasting models, are tested. The results are encouraging and further researches are needed in order to reveal all possible benefits of proposed ideas.