В данной работе рассматривается задача прогнозирования расхода топлива для складской техники компании «SaveBox». На основе предоставленных данных о работе погрузчиков KOMATSU FG18T-21 необходимо применить метод экстраполяции тренда для оценки рентабельности замены оборудования. Работа включает анализ исходных данных, определение горизонта прогнозирования и разработку альтернативных сценариев материального потока с учетом уровней риска 90%, 95% и 99%.
Домашнее творческое задание
Компания «SaveBox», основанная в 2020 году, занимается складской логистикой. Имеет свой склад категорией А+, в подмосковном городе Мытищи, площадью 1500 кв.м. Склад оборудован тремя доками с RFID метками, а также использует широкопроходную систему хранения товаров.
Компания только начинает зарабатывать себе репутацию на рынке логистических услуг, но уже сейчас выполняет ряд ключевых функций складской логистики: приемка, разгрузка, упаковка, отборка товаров с мест хранения и само хранение.
На данный момент компания «SaveBox» использует бензиновые вилочные погрузчики (TOR CPCD25 2,5 Т 3,0 М), но производственная мощность склада растёт, поэтому компания задумывается о смене погрузчиков на более мощные, таких как: (KOMATSU FG18T-21). Поставщик данных погрузчиков дал на тест-драйв несколько своих погрузчиков.
Для принятия решения о смене старых погрузчиков на новые, предприятию необходим прогноз расхода топлива данных погрузчиков, так как компания должна понять, рентабельно данное решение или нет.
Исходные данные о расходе топлива новых погрузчиков
| День | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Расход топлива (литры) | 37 | 35 | 39 | 25 | 48 | — | 51 | 29 |
Постановка задачи
Для принятия решения компании необходим прогноз. Следует оценить, на какой максимально возможный период времени можно разработать надёжный прогноз материального потока по приведённым исходным данным.
Необходимо выполнить следующие действия:
- Использовать математическую модель метода экстраполяции тренда.
- Разработать прогнозные альтернативы материального потока с тремя типичными рисками: 90%, 95%, 99%.