Ahol a mérnöki precizitás találkozik a logisztikai szemlélettel!

Gyakorlatias tréningünkön számos feladat elvégzésével közelítjük meg többek között a keresletterv összeállításának, az összetett termékkategorizálás, az előrejelzés megvalósításának, a kereslettervezési folyamat teljesítményének mérési vagy éppen a kereslettervező alkalmazások vállalati folyamatokba történő integrálásának kérdéseit.

Jelentkezési határidő: 2024. január 20.

Képzési napok: 2024. február 7., 8., 9.

Min-Max. csoportlétszám: 6-12 fő

Óraszám: 24 óra (3×8 óra)

Helyszín: Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (Budapest)

A képzést nyílt képzésként és vállalati formában is megszervezzük. 

Képzéseinket a mindenkori aktuális szabályozásnak és a résztvevők igényeinek megfelelően valósítjuk meg. A változtatás jogát fenntartjuk! 

A képzés célja, hogy annak sikeres elvégzése után a résztvevő képes legyen megérteni és megtervezni a vállalatok anyagi folyamatait gerjesztő igényfolyamatokat.

Listaár: 356.000 Ft + áfa

Egyéni MLBKT tagoknak: 336.000 Ft + áfa

Intézményi MLBKT tagoknak: 320.000 Ft + áfa

Csoportos kedvezmény 2 főtől: 336.000 Ft + áfa

A részvételi díj tartalmazza az előadások szakmai anyagait, cateringet.

A kedvezmények nem összevonhatók, de minden esetben a jelentkező számára legkedvezőbb opciót vesszük figyelembe.

A kedvezményt költségviselő után tudjuk megadni!

(Amennyiben az egyéni tagdíjat a résztvevő munkáltatója fizeti, az egyéni tagi kedvezményt a vállalat részére is biztosítjuk.)

Azoknak a szakembereknek ajánljuk a képzés elvégzését, akik az értékesítési logisztika, a logisztikai tervezés, illetve a kereskedelem igénytervezéssel kapcsolatos területén dolgoznak. Ezen kívül közvetett célcsoport azon szakemberek köre, akik a termelési logisztika, a készletgazdálkodás, illetve a logisztikai kontrolling területén dolgoznak. A munkaköri leírásuk alapján a következő szakembereknek lehet szüksége a fent említett képzésre:

• alapanyag készletgazdálkodási vezetők/szakértők
• készáru készletgazdálkodási vezetők/szakértők
• logisztikai tervezők
• logisztikai/ellátási lánc szakértők
• előrejelzők
• termeléstervezők
• kapacitástervezők
• logisztikai kontrollerek

A képzés során alkalmazott módszerek segítségével a résztvevők felismerik a keresletelemzési és modellezési eljárásokban rejlő lehetőségeket, illetve elsajátítják az azok alkalmazásával kapcsolatos ismereteket és képességeket, ezáltal egyaránt fejlődnek az összetett igényfolyamatok gyakorlati kezelése során szükséges egyszerűsítési, lényeglátási és keresletmodellezési ismereteik és képességeik.

1. NAP

1.1.1 Kereslettervezés bevezetés

• Kapcsolódó tudományterületek ismertetése, bevezető példák
• Kereslet- és készlettervezés kapcsolata
• Kereslettervezés fő fázisai
• Jó és rossz tervezés lehetséges hatásai

1.1.2 Adatelőkészítés

• Célok és kihívások az adatelőkészítésben
• Bemeneti adatok és fő csoportjaik
• Idő értelmezése a kereslettervezésben
• Adattisztítása, szűrése és adatpótlás
• Klaszterezés fontossága, klaszterezési dimenziók rövid ismertetése
• Termékek osztályozása
• Aggregáció céljai és szerepe a kereslettervezésben

1.1.3 Identifikáció I.

• Idősorok összetétele, az összetevők szerepe
• Kereslettervezési módszerek családfája
• A múlt és a jövő idősoros adatai, jelölések
• Identifikáció célja és alapelve
• Az identifikáció bemeneti adatai
• Idősorok transzformációja, a transzformáció céljai
• Statisztikai függvények alkalmazása az identifikációban
• Hibahatárok alkalmazása az identifikáció során

2. NAP

1.2.1 Identifikáció II.

• Identifikációs tesztek szükségessége és csoportjai
• Pattern teszt, season teszt, cutoff teszt és céljaik
• Mozgóátlag tagok bemutatása és szerepe
• Autoregresszív tagok bemutatása és szerepe
• Identifikáció teljes folyamatának áttekintése
• Modellidentifikáció eredményeinek áttekintése

1.2.2 Modellek paraméterezése I.

• Paraméterezés céljai és bemeneti adatai
• Paraméterezés folyamata és fő feladatai
• Egyszerűbb modellek áttekintése
• Csúszó középérték módszer és súlyozott csúszó középérték módszer
• Elsőrendű exponenciális simítás
• Regressziós módszerek, lineáris regresszió

3. NAP

1.3.1 Modellek paraméterezése II.

• HOLT-módszer és WINTER-módszer
• A modellek fő tulajdonságainak áttekintése
• ARIMA és SARIMA modellek fő ismérvei
• Operátor egyenletek értelmezése és az eltolás operátor értelmezése
• ARIMA és SARIMA modellek peremfeltételei
• Paraméterbecslés, az illesztés logikája, keresési módszerek
• Paraméterezési folyamat eredményeinek áttekintése

1.3.2 Kiválasztás, előrejelzés

• A kiválasztás és az előrejelzés céljainak áttekintése
• Hibamutatók áttekintése
• Eredeti reziduálsorból, arányosított hibából és relatív hibából számított mutatók
• Kiválasztási módszerek, COMBI-módszer
• Előrejelzett igények meghatározása

1.3.3 Finomtervezés

• A finomtervezés céljai
• Torzító hatások figyelembevétele a kereslettervezésben
• Hatékonyságmérés egyszerű módszertanai

Bekapcsolódási feltétel: felsőfokú végzettség vagy érettségi bizonyítvány 3 éves igazolt szakmai tapasztalattal.

Előzetesen elvárt ismeretek: matematikai, statisztikai, valószínűség számítási alapismeretek, MS Excel táblázatkezelő program magabiztos felhasználói szintű ismerete

(Algebrai ismeretek, függvények, valószínűségszámítási alapfogalmak, valószínűségi változó fogalma, várható értéke, szórása, eloszlások alaptípusai, leíró statisztikai alapfogalmak, alapvető következtető statisztikai ismeretek. – Ezekre az alapismeretekre azért van szükség, mert a tréning során ugyan igyekszünk minden segítséget megadni, de három nap alatt nem tudjuk pótolni a hiányzó teljes tudást, és ezek legalább alapfokú ismerete nélkül a tréning valódi célja nem tud megvalósulni, vagyis a készletezési ismeretek átadása nem tud megfelelően megtörténni.)

Kérjük, hogy az oktatásra hozza el laptopját!

A képzés folyamatába épített teljesítménymérést alkalmazunk, nincs külön vizsga.

A sikeresen teljesítő résztvevők igazolásként az MLBKT SCM Tréning Központ “Kereslettervezés” tanúsítványát kapják.