Сборник популярных терминов закупщика. Литера -M-

noun_Book+Dictionary_676111_000000.png

Мы продолжаем пополнять наш глоссарий и ваш словарный запас. Сегодня вас ждут 13 терминов на литеру -М-.

Публикация будет полезна маркетологам, снабженцам и другим специалистам, заинтересованным в самообразовании и пополнении знаний в своей сфере.

Еще больше терминов:




Литера -А-, Литера -В-, Литера -С- Часть 1, Литера -С- Часть 2, Литера -D-, Литера -E-, Литера -F-, Литера -G-, Литера -H-, Литера -I-, Литера -G-, Литеры -J- и -K-, Литера -L-





noun_Branch_2448909_000000.png

MAD или Minimum Absolute Deviation (Среднее абсолютное отклонение) - Показатель статистической ошибки, определяемый как абсолютное отклонение между прогнозируемым и фактическим значением или, возможно, альтернативное между средним и фактическим. Сравните его со стандартным отклонением, которое определяет среднюю квадратичную ошибку. Если наши издержки, например, нехватка инвентаря, прямо пропорциональны переизбытку или недостатку, то среднее абсолютное отклонение может быть более пригодным показателем ошибки. Одной из первых причин использования среднего абсолютного отклонения в системах прогнозирования было то, что оно требует примерно вдвое меньше работы для вычисления, чем стандартные отклонения. Для случайных величин с нормальным распределением стандартное отклонение приблизительно равно 1,25 * MAD.


MAPE или Mean Absolute Percentage Error (Средняя абсолютная процентная ошибка) -  Средняя абсолютная ошибка прогноза, деленная на среднее значение спроса, умноженная на 100. Это значение всегда неотрицательно и может быть больше 100. Используется для оценки точности прогноза.


noun_Percent_33421_000000.png

Markup (Наценка) - Соотношение [(Продажная_цена / наименование) - (Стоимость / наименование)] / (Стоимость / наименование), обычно указывается как

процент. Для сравнения, см. также Маржа.

Для подсчета наценки необходимо помнить, что Sales - Себестоимость_товаров = Прочие_расходы + Прибыль. Если наценка записана в виде дроби, например, .25, тогда должно быть так: (1+Наценка) * (Себестоимость_товаров) - Себестоимость_товаров = Прочие_расходы + Прибыль. Основным компонентом Прочие_расходы могут быть процентные расходы. На складе одним из компонентов процентных расходов является процент на капитал, вложенный в запасы. Товар, который дольше хранится в запасе, должен иметь более высокую наценку. Таким образом, для подсчета наценки для конкретного продукта вы можете использовать такое правило: Наценка = Минимальная_наценка + (Процентная_ставка / год) / (Обороты / год). Например, если какой-то продукт вводится на один оборот в год, то наценка должна по крайней мере включать процентные расходы за один год.


noun_inventory_1582700_000000.png

METRIC или Multi-Echelon Technique for Recoverable Item Control (Эшелонированное управление восстанавливаемыми запчастями) - Модель для определения уровня запасов в распределительном центре, обслуживающем несколько торговых точек. И распределительный центр, и торговые точки придерживаются политики управления запасами. Первоначально она была разработана для регулирования инвентарных запасов расходуемых деталей для вооруженных сил США и НАТО. См. Sherbrooke, C.C. (1992), Оптимальное моделирование инвентаризации систем: Эшелонированное управление, John Wiley & Sons.


MICR или Magnetic Ink Character Recognition (Магнитные чернила для распознавания символов) - Технология  распознавания символов и считывания информации с документов, основанная на обнаружении символов, напечатанных магнитными чернилами. Используется в основном для обработки чеков. См. также Автоматическая идентификация и сбор данных.


noun_warehouse_1843368_000000.png

Mixing center (Распределительный центр со смешанными поставками) - Распределительный центр, основная цель которого состоит в объединении прибывающих поставок и отправлении поставки, содержащей надлежащий ассортимент продуктов. Например, детское питание, доставленное на грузовике от производителя детского питания, и подгузники от производителя подгузников могут быть объединены в один грузовик, отправляемый в супермаркет.


MRO или Maintenance, Repairs, & Operations (Техническое обслуживание, ремонт и эксплуатация) - Обычно используется как характеристика, например, техобслуживание, ремонт и эксплуатация инвентаря, для обозначения материалов, которые необходимо приобрести и хранить для обеспечения техобслуживания и ремонта. Это отличается от материала, который приобретается для сборки продукции и отправки клиенту.

noun_service_1422421_000000.png

noun_course_2036003_000000.png

MRP или Material Requirements Planning (Планирование потребности в материалах) - Вычислительная процедура для преобразования многопериодного прогноза спроса на готовую продукцию для всех продуктов в план производства для каждого узла и компонента, который входит в готовую продукцию, путем:

а) "разузлования" BOM каждого изделия вплоть до самого низкого уровня;

b) используя данные о требуемых временах опережения, чтобы оценить время, необходимое для производства или приобретения каждого входящего в ВОМ товара, включая компоненты и сборки;

c) вычета существующих запасов для получения чистой суммы, необходимой для запуска в производство сборки в каждом периоде.


noun_statement_2337770_000000.png

MRP II или Materials Resource Planning-II - (Планирование производственных ресурсов) - В отличие от MRP, в системе MRP II производится планирование не только в материальном, но и в денежном выражении, а также планирование производственных мощностей. См. также Планирование ресурсов предприятия (ERP).


noun_failure_2176873_000000.png

MTBF (Среднее время наработки на отказ) - Данный показатель не включает в себя время ремонта. Например, предположим, что машина работает исправно в течение шести недель, затем выходит из строя и требует одной недели для ремонта, затем работает исправно в течение шести недель, затем выходит из строя и требуется одна неделя для ремонта и т.д. Среднее время наработки на отказ данной машины составляет шесть недель, а не семь. См. также Увеличение интенсивности отказов (IFR), Уменьшение интенсивности отказов (DFR) и Кривая интенсивности отказов.


noun_Waste_2155839_000000.png

Muda (Муда) - На японском языке термин означает “отходы”. В более общем смысле, философия управления заключается в постоянном устранении бесполезных действий. См. также Кайдзен-технология.


noun_forecasting_1677699_000000.png

Multinomial logit model (Мультиномиальная логистическая регрессия) - Модель, часто используемая в маркетинге для прогнозирования того, какой из продуктов выберет для покупки клиент, исходя из его характеристик. Предполагается, что каждый клиент i или сегмент рынка i описывается k различными функциями: xi1, xi2, .. xik. X может измерять такие атрибуты, как возраст, уровень дохода, уровень образования и т.д. Учитывая P различных продуктов, мультиномиальная логистическая регрессия вычисляет вероятность s (i, j) для клиента i и продукта j. С помощью определенного механизма, например на основе эмпирических данных, мы оцениваем w0j, w1j,… wkj, для j= 1,2, .., P, чтобы вычислить s(i,j) = w0j+w1j * xi1 +… +wkj*xik. Мультиномиальная логистическая регрессия затем утверждает, что вероятность того, что клиент i выберет продукт j из всех P продуктов, равна es (i, j) / (1 + Σ t = 1..P es (i, t)). Отсюда следует, что вероятность того, что покупатель не купит ни один из продуктов, составляет 1 / (1 + Σ t=1..Pes(i,t)). Учитывая эмпирические данные, методы максимального правдоподобия можно использовать для оценки w0j, w1j,… wkj. Вы можете решить, что rp(i,j) = es(i,j) является выявленным предпочтением клиента типа i в продукте j с выявленным предпочтением ничего не покупать как 1. Распространено допущение, что если вы предлагаете подмножество всех возможных продуктов, вероятность того, что конкретный потребитель приобретет конкретный продукт среди доступных продуктов, пропорциональна ее выявленному предпочтению данного продукта. Обозначив продукт, который “не покупают” как продукт 0, предположим, что потребитель i имеет следующие пары (продукт, предпочтение) (j, rp (i, j))=(0,1), (1,5), (2,8), (3,4), (4,7). Если мы предлагаем только продукты 1 и 3, то вероятность того, что потребитель i купит продукт 1, равна 5/(1+5+4)=.5, вероятность того, что она купит продукт 3, равна 4/(1+5+4)=.4, и вероятность того, что она ничего не купит, равна 1/(1+5+4)=.1. Эта модель имеет особенность, заключающуюся в том, что если мы: а) введем новый продукт, он может “украсть” спрос у существующих продуктов и, б) убрать существующий продукт, часть его утраченного спроса может быть “возвращена” оставшимися продуктами. См. также Пробит-регрессия, Логистическая регрессия, Потребительский выбор, Планирование ассортимента.


Multi-modal (Мультимодальная перевозка) - Транспортировка грузов более чем на одном транспорте, чаще всего забирается у грузоотправителя на грузовике с прицепом, затем прицеп перевозится на поезде, а на последнем этапе едет следом за тягачом.


Если вам нравится такой формат, поддержите нас - ставьте лайк! Следите за дальнейшим пополнением нашего глоссария. Мы надеемся, что порция сегодняшних терминов была вам полезна.