Details

Данная работа посвящена разработке и апробации комбинированной модели статистического прогнозирования потребности в цементе для АО «Беатон», основанной на рейтинговой дифференциации контрагентов по фактической исполнительности заявок, и оценка экономической эффективности её внедрения. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Систематизация теоретических основ статистического прогнозирования потребности в сырье и проведение сравнительного анализа методов. 2. Комплексный анализ производственной, финансовой и логистической деятельности АО «Беатон», идентификация системных проблем снабжения. 3. Разработка архитектуры комбинированной прогнозной модели, включая систему критериев рейтинговой оценки контрагентов и структуру CRM-анкеты заявки. 4. Апробация модели на фактических данных за 2022–2025 годы, расчёт потребности в цементе и оценка экономической эффективности внедрения. В работе применены метод тройного экспоненциального сглаживания Хольта–Уинтерса, метод отношения к среднему для расчёта сезонных коэффициентов, множественная линейная регрессия и метод прямого счёта. Информационную базу составляют данные производственной и бухгалтерской отчётности АО «Беатон» за 2022–2025 годы. Разработана комбинированная модель, дифференцирующая методы прогнозирования по рейтингу исполнительности контрагентов. Для достижения поставленных задач в процессе работы были использованы: Microsoft Excel, 1С:CRM КОРП, открытые сайт БФО, eLIBRARY.RU и КиберЛенинка.

The given work is devoted to develop and validate a combined statistical forecasting model for cement demand at JSC Beaton, based on counterparty performance rating differentiation, and to evaluate the economic efficiency of its implementation. The research set the following goals: 1. Theoretical foundations of statistical raw material demand forecasting were systematized and a comparative analysis of forecasting methods was conducted. 2. A comprehensive analysis of the production, financial and logistics activities of JSC Beaton was performed and systemic procurement problems were identified. 3. The architecture of a combined forecasting model was developed, including a counterparty performance rating system and a CRM order form structure. 4. The model was validated using actual data for 2022–2025, cement demand was calculated, and the economic efficiency of implementation was assessed. The paper uses the Holt–Winters triple exponential smoothing method, the ratio to mean method for calculating seasonal coefficients, multiple linear regression, and the direct counting method. The information base consists of the data of production and accounting statements of Beaton JSC for 2022-2025. A combined model has been developed that differentiates forecasting methods by the performance rating of counterparties. To achieve the tasks in the process of work, the following were used: Microsoft Excel, 1C: CRM CORP, the open website of the BFO, eLIBRARY.RU and CyberLeninka.