Выделяют несколько видов потребности в материальных ресурсах.
Первичная потребность — потребность в готовых изделиях, деталях, узлах деталей, запчастях, комплектующих, предназначенных для продажи.
Вторичная потребность — это потребность в комплектующих деталях, частях, узлах, предназначенных для выпуска готовых изделий.
Третичная потребность — потребность во вспомогательных материалах и изнашивающихся инструментах, предназначенных для обслуживания основного производства продукции.
В зависимости от имеющегося в наличии на складе запаса материалов различают:
- 1) нетто-потребность — это необходимость в материалах на личную потребность с учетом наличных запасов на складе;
- 2) брутто-потребность — потребность в материалах на планируемый период без учета наличного запаса на складе предприятия.
Детерминированные методы расчета служат для расчета вторичной потребности в материалах при известной первичной. При аналитическом методе расчет идет от спецификации изделия по ступеням иерархии сверху вниз. Синтетический метод предполагает проведение расчетов для каждой группы деталей исходя из степени их применяемости на отдельных ступенях иерархии.
Стохастические методы расчета позволяют установить ожидаемую потребность на основе числовых данных, характеризующих ее изменения на протяжении определенного промежутка времени. С этой целью используют аппроксимацию средних значений, метод экспоненциального сглаживания и регрессионный анализ.
Аппроксимация средних значений используется в условиях, когда потребность в материалах колеблется по месяцам при устойчивом среднем значении. Прогнозирование этим методом представляет собой процедуру усреднения известных значений потребности в материалах.
Метод экспоненциального сглаживания применяют в том случае, когда прогнозирование процесса изменения потребности в материальных ресурсах производится на основе уровней ряда динамики, веса которых убывают по мере отдаления данного уровня от момента прогноза. Для этой цели в расчеты вводится постоянный коэффициент сглаживания а, значение которого подбирается таким образом, чтобы свести ошибку прогноза к минимуму.
Регрессионный анализ предполагает приближение известных тенденций потребления материальных ресурсов с помощью математических функций, которые могут быть экстраполированы на будущий период.
