Hierarchical Sales Forecasting System for Apparel Companies and Supply Chains

• Autorzy: Lenort R. , Besta P.

Warianty tytułu

PL

Hierarchiczny system prognozowania sprzedaży dla firm odzieżowych i łańcuchów dostaw

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The typical problems facing with apparel companies and supply chains are forecasting errors, because fashion markets are volatile and difficult to predict. For that reason, the ability to develop accurate sales forecasts is critical in the industry. There are several research studies related to forecasting apparel goods, but very often only for one level. However, apparel companies and supply chains deal with a number of levels at which the forecasts could exist and require consistent forecasts at all of them. The paper presents a hierarchical middle-term forecasting system designed for this purpose on the basis of a literature review. The system is built by the top-down forecasting approach and verified by means of a case study in a particular apparel company. The weaknesses of the system are identified during discussion of the results acquired. A generalised concept of the ANN forecasting model is designed for elimination these weaknesses.

PL

Rynki mody są niestabilne i trudne do przewidzenia, dlatego typowym problemem, z którym muszą się uporać firmy odzieżowe dla konstrukcji odpowiednich łańcuchów dostaw to przewidywanie błędów. Z tego powodu, możliwość opracowania dokładnej prognozy sprzedaży jest bardzo istotna w przemyśle. Istnieje wiele badań naukowych dotyczących prognozowania dla towarów odzieżowych, ale bardzo często dotyczą tylko jednego poziomu. Jednak firmy odzieżowe i łańcuchy dostaw mają do czynienia z dużą liczbą poziomów i wymagają spójnych prognoz na wszystkie z nich. Przedstawiono hierarchiczny system średnioterminowego prognozowania przeznaczony do tego celu. System zbudowano przez odgórne podejście prognozowania i zweryfikowano poprzez studium przypadku w danej firmie odzieżowej. Słabości systemu zostały określone podczas dyskusji uzyskanych wyników. Uogólnione pojęcie modelu prognozowania przeznaczone jest do eliminacji słabości.

Słowa kluczowe

EN

apparel company; hierarchical forecasting; sales forecasting; top-down approach; forecasting system

PL

firma odzieżowa; hierarchiczna prognozowanie; prognozowanie sprzedaży; podejście odgórne; system prognozowania

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Łódzki Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Fibres & Textiles in Eastern Europe
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. 21, no. 6 (102)
• Strony: 7--11
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Lenort R.

• Department of Economics and Management in Metallurgy, Faculty of Metallurgy and Materials Engineering, VŠB - Technical University of Ostrava, Ostrava-Poruba, Czech Republic

autor

Besta P.

• Department of Economics and Management in Metallurgy, Faculty of Metallurgy and Materials Engineering, VŠB - Technical University of Ostrava, Ostrava-Poruba, Czech Republic

Bibliografia

• 1. Thomassey S. Sales forecasts in clothing industry: The key success factor of the supply chain management. International Journal of Production Economics 2010; 128, 2: 470–483.
• 2. Frank C, Garg A, Sztandera L, Raheja A. Forecasting women’s apparel sales using mathematical modeling. International Journal of Clothing Science and Technology 2003; 15, 2: 107–125.
• 3. Thomassey S, Happiette M, Castelain JM. A global forecasting support system adapted to textile distribution. International Journal of Production Economics 2005; 96, 1: 81–95.
• 4. Thomassey S, Happiette M, Castelain JM. A short and mean-term automatic forecasting system - application to textile logistics. European Journal of Operational Research 2005; 161, 1: 275–284.
• 5. Ozbek A, Akalin M, Topuz V, Sennaroglu B. Prediction of Turkey’s Denim Trousers Export Using Artificial Neural Networks and the Autoregressive Integrated Moving Average Model. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2011; 19, 3: 10–16.
• 6. Bakalarczyk S. Innovation of the Polish Textile Sector with Respect to Antibacterial and Bacteriostatic Textiles. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2012; 20, 2: 13–17.
• 7. Fliedner G. Hierarchical forecasting: issues and use guidelines. Management and Data Systems 2001; 101, 1: 5–12.
• 8. Hyndman RJ, Ahmed RA, Athanasopoulos G, Shang HL. Optimal combination forecasts for hierarchical time series. Computational Statistics and Data Analysis 2011; 55, 9: 2579–2589.
• 9. Gross CW, Sohl JE. Disaggregation methods to expedite product line forecasting, Journal of Forecasting 1990; 9, 3: 233–254.
• 10. Takala J, Malindžák D, Straka M, et al. Manufacturing Strategy – Applying the Logistics Models, Vaasa: Vaasan yliopisto – University of Vaasa, 2007.
• 11. Lapide L. Top-down & bottom-up forecasting in S&OP. The Journal of Business Forecasting 2006; 25, 2: 14-16.
• 12. Kahn K. B. Revisiting top-down versus botton-up forecasting. The Journal of Business Forecasting 1998; 17, 2: 14-19.
• 13. Wilson JH, Keating B. Business Forecasting with Accompanying Excel-Based ForecastXTM Software. McGraw-Hill Companies, 2002.
• 14. Levenbach H, Cleary JP. Forecasting: Practice and Process for Demand Management. Duxbury, 2006.