Управление товарными запасами В. Сапожников, Н. Юрков, Д. Рогозин

Управление товарными запасами

Управление запасами - это балансирование между двумя целями, взаимоисключающими друг друга в своих полярных точках: сокращение совокупных затрат, направленных на содержание запасов, и обеспечение максимальной надежности производственного процесса. Данное утверждение позволяет выделить правило управления запасами: увеличение запасов целесообразно до тех пор, пока предполагаемая экономия превышает затраты по содержанию дополнительных запасов и отвлечение оборотных средств.

Управление товарными запасами

В. Сапожников, Н. Юрков, Д. Рогозин (pharmmarketing.ru)

Основные понятия.

Управление запасами - это балансирование между двумя целями, взаимоисключающими друг друга в своих полярных точках: сокращение совокупных затрат, направленных на содержание запасов, и обеспечение максимальной надежности производственного процесса. Данное утверждение позволяет выделить правило управления запасами: увеличение запасов целесообразно до тех пор, пока предполагаемая экономия превышает затраты по содержанию дополнительных запасов и отвлечение оборотных средств.

Первым шагом в управлении запасами является выделение целевых показателей для отдельных структурных подразделений или ответственных лиц:
минимизация суммарных затрат, связанных с запасами (стоимость хранения, стоимость выполнения заказа, убытки, связанные с отсутствием необходимых товаров);
ускорение оборачиваемости;
снижение риска возможных срывов производственной программы или планов по продажам.

Модель управления запасами состоит из трех модулей:
Построение среднесрочного (на месяц) прогноза сбыта - модуль прогноза.
Текущий (ежедневный) контроль складских запасов и формирование заявок на основании \"точки заказа\" - модуль снабжение.
Корректирование цен на основании соответствия среднесрочного прогноза текущей ликвидности остатков и ситуации в снабжении - модуль ценообразования.

Первый модуль функционирует независимо от системы корпоративного учета компании, с которой он связан посредством системы шлюзов импорта/экспорта информации.

Второй и третий модуль целиком реализован в рамках системы корпоративного учета. Взаимодействие с пользователем осуществляется посредством системы специальных интерфейсов и отчетов.
Модуль прогноза.

Прогноз сбыта - прогноз расхода каждой позиции прейскуранта на следующий месяц в количественном выражении.

Прогноз сбыта на n периодов от точки прогноза t0 строится на основании статистического ряда 3t, включающего в себя три предыдущих периода.

Для прогноза используются аппроксимированные значения предыдущих периодов с учетом существующих тенденций поведения прогнозируемой величины на всем промежутке 3t.

Наиболее простым методом выявления тенденций временного ряда является сглаживание его уровней.

Оптимальные результаты получаются по методу скользящей средней путем замены фактических уровней расхода рядом средних величин, которые рассчитываются для интервалов фиксированной длины. Чем продолжительнее интервал сглаживания, тем сильнее усредняется и больше поглощается разброс.

При большом числе наблюдений удобнее пользоваться рекуррентной формулой:
Метод скользящей средней целесообразно применять при незначительных колебаниях средних, а также для краткосрочного (до месяца) прогнозирования. В том случае все данные имеют статистику данных за 2n+1 периодов, т.е. прогноз на 1 месяц вперед необходимо рассчитывать по 3-ем предыдущим.
В случае значительного изменения расхода в течение периода 3t (или его разброса) следует применять метод взвешенной скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону.

Значение прогнозируемого параметра (расхода) определяется по формуле:
где коэффициент α отражает степень зависимости между прогнозом и фактической потребностью xt-1 в предыдущий период. Данный метод обеспечивает устойчивую реакцию прогноза на изменение расхода, скорость реакции (изменение в прогнозе) регулируются коэффициентом α. Для медленно меняющейся потребности можно рекомендовать α=0.1, для более динамичной α=0.3~0.5.

Одним из методов определения α является следующий алгоритм: выбор метода аппроксимации производится на основании тенденции, наличие которой определяется по углу наклона кривой линейной экстраполяции по всем значениям статистического ряда. Для нахождения тенденции необходимо задать критическое значение угла наклона α.

Например, при α>=300тенденция считается выраженной и прогноз строится на основании не линейного, а экспоненциального сглаживания, при котором больший вес имеют последние значения статистического ряда. Задавая коэффициент экспоненциального сглаживания ΰ(0<=ΰ<=1) можно задавать большее или меньшее значение тенденции при прогнозе на следующий период.

Допущение: при отсутствии товара на складе, готового к отгрузке в отдельные промежутки времени, отсутствующие данные по его расходу осредняются по существующим данным о расходе.

Достоверность прогноза зависит от следующих факторов:
полноты статистического ряда;
правильность выбора математической модели, аппроксимации;
учета тенденции поведения прогнозируемой величины;
размаха вариации признака (% колебания величины в течение периода наблюдения);
стабильность факторов, оказывающих влияние на поведение величины в период ее наблюдения в прогнозируемом периоде.

Последний пункт может оказать значительное влияние на качество прогноза. Например, товарный дефицит на заводе может породить увеличение спроса в несколько раз относительно обычного спроса, отраженного в статистическом периоде, а повышение цены - снизить его. Таким образом, экспертная оценка по известным факторам спроса должна предварять прогноз в виде поправочных коэффициентов.

Однако, по товарным позициям, имеющим устойчивый спрос (группа А) и составляющим до 60% объема продаж, прогноз по статистическому ряду оказывается достаточно точным и не вызывает сомнений в качестве прогноза. Фактически, прогноз тем точнее, чем дольше товар был в продаже и чем выраженнее позиционирование компании как поставщика этого товара.

В общем случае, достоверность прогноза ∆ определяется как:

где ni - дни в продаже, N - общее число дней статистического ряда.

После завершения формирования прогноза сбыта на следующий месяц должны быть определены среднедневной расход и достоверность прогноза по каждой позиции прейскуранта, а также оценена и подтверждена тенденция изменения расхода.

После утверждения прогноза сбыта он передается ответственному сотруднику отдела снабжения, который производит их анализ на соответствие текущей ситуации во взаимоотношениях компании со своими контрагентами, а также общей товарной политики.

Каждой позиции прогноза заблаговременно должен быть сопоставлен свой поставщик, изменения поставщика от месяца к месяцу возможно, но на прогнозируемом отрезке времен все операции по данной позиции должен производиться только через определенного в процессе прогнозирования контрагента.

Если позиция заказывается одновременно у нескольких поставщиков, то в прогноз на этапе формирования должны быть добавлены дублирующие поставщики.

На следующем этапе необходимо обозначить ориентировочную цену входа на каждую позицию у обозначенного поставщика в прогнозируемом количестве.

После этого необходимо проанализировать рентабельность прогноза, сгруппировав прогнозируемые закупочные суммы по поставщикам. На этом этапе возможна смена поставщика или удаление позиции из прогноза снабжения ввиду несоответствия рентабельности общей политики компании.

После окончательного принятия прогноза каждому поставщику необходимо сопоставить (или скорректировать) две величины:
Время процессинга - время в днях необходимое для поступления товара в продажу от момента заявки.
Минимальная сумма заявки - сумма заявки поставщику, которые будет рентабельна для компании с точки зрения обозначенного вида транспорта и системы скидок контрагента.

В случае если время процессинга разных позиций одного поставщика различаются в прогнозе необходимо разделить этого поставщика на необходимое количество групп со своим временем процессинга (индивидуально выставленным для каждой позиции временем процессинга). Минимальная сумма заявки остается единой для всей группы.

Также для каждой позиции прейскуранта должны быть установлены следующие параметры:
Кратность позиции - минимальный шаг в количестве заказываемой позиции.
Объем и вес партии позиции, равной кратности.

На этом этапе прогноз замораживается и вносится в систему. С этого момента он является основным документом, регламентирующим товарную политику компании. На его основании ответственными сотрудниками отдела снабжения должны быть достигнуты соглашения с поставщиками.

Модуль снабжения.

Модуль снабжения представляет собой систему оперативного (краткосрочного) планирования и контроля текущих складских остатков.

Его работа исходит из следующих предпосылок:
Максимальная ликвидность товарного остатка по каждой позиции не должна превышать n рабочих дня.
Существует запас процессинга (ЗП) для каждой позиции прейскуранта, который рассчитывается как произведение времени процессинга поставщика позиции на среднедневной расход. Под процессингом понимается максимальное время, проходящее с момента заказа до включения позиции в прайс-лист.
Существует страховой запас (СЗ) для каждой позиции прейскуранта и рассчитывается в долях от запаса процессинга в зависимости от товарной группы, к которой относится позиция (АВС).
Максимальный размер заказа, формируемый системой, не может превышать суммы рабочего диапазона (21 рабочий день), запаса процессинга и страхового запаса.

В рамках описываемой системы структура расхода по каждой отдельно взятой позиции выглядит приблизительно так:

В рамках системы корпоративного учета модуль снабжения реализуется следующим образом:
Ежедневно система осуществляет перерасчет текущей ликвидности товарного остатка по каждой прогнозируемой позиции прейскуранта.
Ежедневно ответственный сотрудник отдела снабжения запускает интерфейс в системе корпоративного учета, который анализирует информацию по каждой прогнозируемой позиции. Если сумма остатка на складе и товара в пути меньше суммы страхового запаса и запаса процессинга формируется предварительная заявка на сумму

Таким образом, эта заявка восстанавливает общую ликвидность запаса по данной позиции до 21 дня без учета запаса процессинга и страхового запаса. Полученная заявка на позицию модифицируется в соответствии с параметром кратности позиции определенным для нее в системе. Ответственный сотрудник отдела снабжения анализирует выданные системой предварительные заявки и отмечает к исполнению. При наличии больших отклонений в прогнозе заявка должна быть обязательно подвергнута экспертной оценке.

После того как предварительная заявка отмечена к исполнению система просматривает Регистр Предварительных Заявок (РПЗ). Если она находит в РПЗ заявку на эту же позицию, то старая заявка удаляется из РПЗ, а новая добавляется, в противном случае в РПЗ просто добавляется новая заявка.

Ежедневно ответственный сотрудник отдела снабжения запускает интерфейс в системе корпоративного учета, который анализирует предварительные заявки, размещенные в РПЗ. При этом по каждой заявке рассчитывается ее сумма на основании количества заказываемой позиции и цены входа, которая была указана на этапе планирования. После этого производится расчет итогов по поставщикам, к которым относится позиции в предварительных заявках размещенных в РПЗ. Если сумма по итогам поставщика становится больше (см. выше) обозначенной на этапе планирования, то формируется окончательная заявка по множеству предварительных заявок из РПЗ относящихся к одному поставщику.

Сформированная окончательная заявка имеет следующие характеристики, рассчитанные на основании введенной в справочники информации - сумма во входных ценах, объем и вес заявки. Так как объемно весовые характеристики заявки варьируют в некотором диапазоне в зависимости от ее структуры, может возникнуть несоответствие между параметрам заявки и ресурсом определенного для поставщика транспорта.

В этом случае задействуется интерфейс автоматической корректировки окончательной заявки. В качестве параметров в интерфейс передается сама заявка и параметр объема или веса, к которому она должна быть приведена. Система осуществляет обратный разбор окончательной заявки на составляющие ее позиции и итерационно уменьшает или увеличивает заказы по ним с шагом среднедневного расхода, обозначенным на этапе прогнозирования (день ликвидности) до момента совпадения объема или веса окончательной заявки с переданным в интерфейс параметром. При этом также учитывается кратность по каждой позиции окончательной заявки.

После того как ответственный сотрудник отдела снабжения отмечает окончательную заявку к исполнению, согласовав ее объем и структуру с поставщиком, все связанные с ней предварительные заявки удаляются из РПЗ, а она сама попозиционно попадает в журнал "товар в пути".

Модуль ценообразования.

В общем случае формирования ценового профиля прайс-листа производится на основании анализа круга основных конкурентов компании, позиционирования компании по товарным группам и задач продвижения отдельных товаров.
С точки зрения управления запасами, ценообразование должно также отражать точку возобновления товарного запасов зависимости от колебаний рыночного спроса.

Следовательно, цена должна корректироваться в следующих случаях:
Ликвидность товарного запаса уменьшается (спрос растет) - цена должна увеличиваться в рамках конкурентного поля, с учетом ограничений позиционирования и возможности возобновления товарного запаса (в том числе по \"старой\" входной цене).
Ликвидность товарного запаса увеличивается (спрос падает) - цена должна уменьшаться с учетом тех же ограничений.

Примечание:
В случае, когда расход товарной позиции в суммовом выражении достаточен для повторного заказа (с точки зрения EOQ) и есть возможность возобновления по прежней цене, тогда корректировка не производится. Таким образом, ценообразование в рамках системы управления товарным запасом позволяет снижать зависимость складского запаса от нестабильных факторов спроса и получать дополнительную валовую прибыль.

Оптимальный размер заказа (EOQ).

Наиболее распространенным инструментом в управлении запасами, направленным на минимизацию суммарных затрат, традиционно признается модель оптимального размера заказа (EOQ). Причиной популярности этой модели является как простота математического аппарата, так и хорошие результаты ее практического использования. Проблема управления запасами в данной модели сведена к определению объема заказа (Q) и частоты выполнения заказов (T) за планируемый промежуток времени. Что в свою очередь рассчитывается посредством балансирования между затратами, связанными с выполнением одного заказа (O), и затратами на хранение единицы запасов (C). Размер заказа следует увеличивать до тех пор, пока снижение затрат на заказ перевешивает увеличение затрат на хранение.

В наиболее простом варианте модели, величина заказа и период между поставками принимаются постоянными величинами. Введенное в модель дополнительное ограничение по единовременной поставке новой партии в момент завершения запасов предыдущей, позволяет утверждать, что средний объем хранящихся на складе материалов равен Q/2. Соответственно, издержки хранения запасов за период между двумя поставками равны произведению затрат хранения единицы материала на средний объем запасов.

Для расчета затрат по выполнению заказа к условию неизменной величины заказа прибавляется предположение о постоянной стоимости заказов, поэтому затраты по заказу определяются как произведение затрат на один заказ и количество заказов за отчетный период (S/Q). Где S - это потребность в материалах или готовой продукции за отчетный период, а Q - объем заказа. Оптимальный размер заказа получается при минимальных суммарных издержках по управлению запасами
Приравнивая первую производную от функции суммарных затрат к нулю находим непосредственное значение оптимального размера заказа.

Наиболее критичным фактором для эффективного использования модели является возможность оценить затраты на заказ и расходы на хранение. Причем необходимо выделить именно переменные части затрат от заказа и единицы хранения.

При работе с моделью оптимального заказа необходимо помнить, что ценность получаемых результатов в первую очередь зависит от предположений, на которых построена модель.

https://www.lobanov-logist.ru/library/all_articles/54702/

Возврат к списку