Uporaba matematičnih modelov za napovedovanje povpraševanja in učinkovitejše upravljanje zalog – predstavitev rezultatov projekta
Objavljeno: 11. 8. 2026V okviru PUŠ projekta »Uporaba matematičnih modelov za napovedovanje povpraševanja za učinkovitejše upravljanje zalog« je bil cilj preučiti možnosti uporabe matematičnih metod za natančnejše napovedovanje povpraševanja ter s tem podpreti učinkovitejše načrtovanje proizvodnje in upravljanje zalog. Projekt se je začel s pregledom različnih matematičnih modelov za napovedovanje povpraševanja ter podrobnejšo analizo poslovnega procesa in načina planiranja proizvodnje v podjetju. Pri tem je bil pridobljen celovit vpogled v obstoječi način dela in razumevanje koncepta planske proizvodnje, ki temelji na načelu ničelnih zalog. Na podlagi analize razpoložljivih podatkov in potreb partnerja iz delovnega okolja – ETRA d. o. o. so bili opredeljeni matematični modeli, ki so bili najprimernejši za nadaljnjo obravnavo. Sledila sta izbor ustreznih artiklov za analizo ter primerjava izbranih metod z namenom določiti model oziroma kombinacijo modelov, ki omogočajo najbolj zanesljivo napovedovanje prihodnjega povpraševanja.
V okviru projekta je bil dodatno uporabljen tudi model optimalne naročilne količine, s katerim se lahko podpre odločanje pri upravljanju zalog. Pri tem je bila preverjena smiselnost dobljenih rezultatov ter njihova uporabnost v dejanskem poslovnem okolju podjetja.
Pomemben rezultat projekta je določitev matematičnih modelov, ki predstavljajo ustrezen kompromis med teoretično osnovo, natančnostjo napovedovanja in praktično uporabnostjo. Izbrani modeli so bili implementirani in preverjeni na dejanskih podatkih podjetja. Rezultati so pokazali skladnost napovedi z dejanskimi podatki ter potrdili uporabnost izbranih matematičnih pristopov kot podpore pri napovedovanju povpraševanja in učinkovitejšem upravljanju zalog.
Projekt tako predstavlja pomemben korak k podatkovno podprtemu načrtovanju proizvodnje in odločanju, saj omogoča boljše razumevanje prihodnjega povpraševanja ter ustvarja osnovo za nadaljnjo optimizacijo procesov, povezanih z načrtovanjem proizvodnje in upravljanjem zalog.

