Алгоритм управления запасами на основе длительности логистических циклов

Сегодня все больший и больший интерес вызывают логистические подходы к управлению запасами. После, конечно, вопроса как поймать на откатах. Это объясняется тем, что запасы являются крупным центром издержек компании. Затраты, связанные с запасами составляют в торговых компаниях более 50% расходов на логистику. Кроме того, большая часть оборотного капитала компаний, как правило, вложена в запасы. С другой стороны, отсутствие запасов это тоже расходы, только выраженные в форме разнообразных потерь. Поэтому компании вынуждены создавать запасы, т.к. их отсутствие может привести к еще большей потере прибыли. Очень важно понимать, что для любого товара, который хранится на складе, расходы по его хранению должны быть ниже расходов, связанных с его отсутствием. В противном случае хранение этого товара нецелесообразно.

В общей структуре издержек на запасы расходы, связанные с замороженными финансовыми средствами, составляют большую часть. Следовательно, любое увеличение уровня запасов приводит к резкому увеличению издержек компании. Если, конечно, это не связано с созданием спекулятивного или сезонного запаса, а также со снижением цены товара при увеличении объема поставки. В этом случае необходимо тщательно просчитать все плюсы и минусы увеличения уровня запасов. Задача логистики состоит в обеспечении уровня запасов необходимого для удовлетворения спроса покупателей с заданным уровнем сервиса и максимальным экономическим эффектом.

Многие компании, которые впервые разрабатывают системы управления запасами, пытаются воспользоваться формулой Уилсона, т.к. в литературе по логистике управление запасами почти всегда сводится к этому инструменту. Теоретически эта формула позволяет достичь минимальных расходов, связанных с запасами. Но важно понимать, что в формулу Уилсона заложено множество ограничений, которые затрудняют ее применение на практике. Кроме того, на практике вызывает трудности расчет издержек на пополнение запаса и издержек по хранению запаса на складе, входящих в формулу Уилсона. Кроме того, эти издержки не одинаковы для разных товаров, поэтому, использование средних значений удаляет нас от оптимума. При неправильном расчете этих показателей объем поставки, а, следовательно, и уровень запаса на складе будет отличаться от оптимального. В результате, неправильное применение формулы Уилсона может принести больше вреда, чем пользы.

По сути, формула Уилсона является частным случаем управления запасами по потребности. Для управления запасами на практике, особенно на начальном этапе внедрения логистических подходов к управлению запасами, можно использовать другой способ управления запасами по потребности — алгоритм на основе длительности логистических циклов. Главным достоинством этого алгоритма является простота. При использовании этого алгоритма снижается вероятность появления избыточного запаса, кроме того, системы, построенные на основе данного алгоритма, более гибко реагируют на изменение темпов потребления товара.

Алгоритм на основе длительности логистических циклов

Принципиальной особенностью данного алгоритма является то, что учет и планирование товарных запасов осуществляется не в натуральных единицах, а во временных. На практике это очень удобно. Если учет и планирование ведется в натуральных единицах, то при изменении темпа потребления необходимо пересчитывать все уровни запасов. Если же учет ведется во временных единицах, то при изменении темпа продаж все уровни запасов остаются прежними, а измерение в натуральных единицах получаем сопоставлением уровней запасов и планируемого потребления.

В данном алгоритме используется длительность следующих логистических циклов:

ЗПнорм – цикл «заказ-поставка», нормативный срок, включающий в себя время обработки заказа у покупателя, время обработки заказа у поставщика, время доставки и время приемки и оприходования товара в учетной базе.

ЗЗнорм – цикл «заказ-заказ», нормативный срок между очередными заказами поставщику.

Страховой запас (СЗ) в данном алгоритме можно рассчитать по следующей формуле (месяцев):

где к1 – страховой коэффициент, определяющий вероятность возникновения дефицита:

к2 – коэффициент, учитывающий ошибку прогноза объема продаж, 1 соответствует 100% отклонения; оказывает наибольшее влияние на уровень СЗ;

σ(ЗП) и σ(ЗЗ) – отклонение продолжительностей циклов «заказ-поставка» и «заказ- заказ» (дней), рассчитывается как среднеквадратическое отклонение факта от норматива за последние три месяца:

где ЗПфакт(1…n) и ЗЗфакт(1…n) — фактическая продолжительность циклов ЗП и ЗЗ по поставщику либо филиалу за последние три месяца.

Данная формула учитывает практически все факторы, которые влияют на страховой запас. Например, для группы AХ точность прогноза (к2) достаточно высока, и, если, отклонений в сроке поставки не будет или они будут минимальны, то страховой запас для такого товара практически равен нулю. Очень важно добиваться максимального снижения страхового запаса для групп АХ и ВХ, т.к. совокупный объем продаж по этим группам составляет более половины общего объема продаж, и, уменьшив объем запаса по этим группам, мы существенно снижаем общий запас.

Роль страхового запаса

Следует отметить, что страховой запас помимо защиты от колебаний спроса, проблем качества прогнозирования и задержек поставки играет еще одну важную роль. Он выполняет функцию обеспечения стабильности продаж: т.к. темп продаж при различном уровне запаса не одинаков, то запас не должен снижаться ниже определенного уровня, в противном случае произойдет резкое снижение темпа продаж. Это можно увидеть, построив график зависимости объема продаж от запаса. Чем больше размер средней покупки, тем больше запас обеспечения стабильности продаж. Крайним случаем являются товары спорадического потребления, запас обеспечения продаж по которым должен быть кратен объему наиболее частого потребления. Запас меньший, чем объем наиболее частого потребления по товарам спорадического спроса держать не имеет смысла.

Во многих источниках указывается, что страховой запас не используется при нормальных условиях. На практике страховой запас используется, пусть и не полностью, практически всегда. Если бы условия постоянно были нормальными, то и страховой запас бы нам не понадобился. Оценить уровень страхового запаса и качество управления запасами можно, отслеживая остаточный запас во время прихода очередной партии товара:

Если остаточный запас постоянно больше нормы страхового запаса или близок к нулю, то стоит пересмотреть размер страхового запаса (причина этого может быть также в неточном прогнозе и отклонении времени выполнения заказа от ЗПнорм).

Переходим к текущему запасу

Базовое правило предлагаемого алгоритма:

период ЗЗ не больше, чем период ЗП

т.е. заказ должен осуществляться не реже, чем время «заказ-поставка» (за исключением группы В и С). При увеличении срока ЗП, например, при поставках от удаленных поставщиков, размер заказа может быть меньше ЗП. В этом случае в транзите одновременно будут находиться несколько заказов.

Пусть:

П – план продаж, штук в день;

З – наличие товара на складе без учета СЗ (З + СЗ = ФЗ);

Т – количество товара в транзите:

•   заказанный, но не отправленный,
•   отправленный, но не полученный,
•   прибывший, но не оприходованный.

Тогда:

З/П – фактическое наличие на складе в днях оборота,

Т/П – запас в транзите в днях оборота.

Правило:

З/П = Т/П = ЗП

При относительно небольших значениях ЗП идеальным, с точки зрения минимума затрат на хранение, является состояние, когда: количество товара на складе во временных единицах (без учета СЗ) равно количеству товара в транзите во временных единицах и равно времени пребывания товара в транзите (за исключением группы В и С). Для группы А рекомендуется заказ равный ЗП, для группы В – 2*ЗП, С – 5*ЗП. Распределение объема поставок в соотношении 1:2:5 между группами А, В и С позволяет с одной стороны большее количество времени уделить группе А, снизив в результате большей частоты поставок общий уровень запаса, а с другой стороны – снизить издержки на пополнение запаса для товаров группы В и С существенно не увеличив общий уровень запаса.

Отсюда заказ для группы А: Q = СЗ + 2*ЗП – ФЗ – Т

Точка заказа (ТЗ) для группы А: ТЗ = СЗ + ЗП

Заказ для группы В: Q = СЗ + 3*ЗП – ФЗ – Т

Точка заказа (ТЗ) для группы В: ТЗ = СЗ + ЗП

Заказ для группы С: Q = СЗ + 6*ЗП – ФЗ – Т

Интервал заказа (ИЗ) для группы С: СЗ + ЗП <= ИЗ <= СЗ + 2*ЗП

При увеличении срока ЗП размер заказа (ЗЗ) может быть меньше ЗП. В этом случае в транзите одновременно будут находиться несколько заказов (например, если партия заказа для группы А составит 0,5*ЗП, то для группы В – ЗП, С – 2,5*ЗП).

Отсюда заказ для группы А: Q = СЗ + ЗП + ЗЗ – ФЗ – Т

Точка заказа (ТЗ) для группы А: ТЗ = СЗ + ЗП

Заказ для группы В: Q = СЗ + ЗП + 2*ЗЗ – ФЗ – Т

Точка заказа (ТЗ) для группы В: ТЗ = СЗ + ЗП

Заказ для группы С: Q = СЗ + ЗП + 5*ЗЗ – ФЗ – Т

Интервал заказа (ИЗ) для группы С: СЗ + ЗП <= ИЗ <= СЗ + ЗП + ЗЗ

Описанный выше алгоритм является двухуровневой системой управления запасами. Нижним уровнем является ТЗ, а верхним – максимальный запас (МЗ), равный ТЗ + ЗЗ или СЗ + ЗП + ЗЗ. Т.к. в пути в среднем постоянно находится количество равное ЗП, то складской запас варьируется (без учета отклонений) от СЗ до СЗ + ЗЗ.

Еще одним важным моментом в данном алгоритме является интервал контроля фактического уровня запасов. Если мы не имеем возможности ежедневно контролировать уровень запасов, то необходимо подойти к этому вопросу дифференцированно. Ошибки в у правлении запасами по группам А, В и С неравнозначны, поэтому контролировать состояние запасов по группе А необходимо чаще, чем по группе В и С. В зависимости от длительности логистических циклов интервалы контроля могут быть различными, например, для группы А – 1-3 дня, для В – 7-10 дней, С – 1 месяц. Также можно дифференцировать интервал контроля уровня запаса по группам X, Y и Z. Уменьшение интервала контроля позволит снизить уровень страхового запаса. Лучше, конечно, настроить информационную систему таким образом, чтобы она выдавала предупредительные сигналы. Например, список товаров, по которым точка заказа достигнута или уровень запаса близок к точке заказа. Или касательно плана продаж: расход за первую неделю текущего месяца превысил половину прогнозируемого спроса на месяц; расход за первые две недели текущего месяца больше 75-80% прогнозируемого спроса на месяц, тогда мы имеем возможность при необходимости своевременно скорректировать план продаж и не допустить обнуления запасов на складе. Также необходимо постоянно сравнивать фактическую продолжительность цикла ЗП с нормативной (особенно по поставщика и товарам группы А). Большой срок ЗП не проблема, проблемой является его нарушение. Если цикл ЗЗ в течение длительного времени существенно отклоняется от нормы (особенно по товарам группы А), то необходимо уделить больше внимания качеству прогнозирования спроса и, возможно, пересмотреть интервал контроля фактического состояния запасов.

Данный алгоритм удобен в управлении многономенклатурными запасами. Например, мы поставляем от одного поставщика 100 позиций номенклатуры. Тогда через интервал ЗЗ мы будем пополнять запас до МЗ. На практике часто возникают случаи, когда фактический запас по какому-то товару на момент размещения заказа практически равен МЗ. Включать его в очередной заказ нецелесообразно, с другой стороны, мы рискуем обнулить запас, если включим эту позицию в следующий заказ. Эту проблему можно решить размещением заказа этому поставщику два раза в период ЗЗ на величину ЗЗ, т.е. через интервал 0,5*ЗЗ. Таким образом, в очередной заказ будут включены лишь позиции, запас по которым меньше ТЗ + 0,5*ЗЗ. Остальные позиции, запас по которым в этот момент больше ТЗ + 0,5*ЗЗ, за время до размещения очередного заказа (0,5*ЗЗ) окажутся в интервале от ТЗ до ТЗ + 0,5*ЗЗ и будут включены в следующую заявку. Таким образом, точка заказа в двухуровневой системе при управлении многономенклатурными запасами превращается в интервал заказа.

Теперь продемонстрируем все на примере. Данные предоставлены в таблице:

Допустим, мы делаем заказ 1 февраля поставщику П1. Дан список товаров, категория, минимальная норма отгрузки, кратная партия (например, количество единиц товара в коробке) и план продаж на следующие 5 месяцев. Период «заказ-поставка» составляет два месяца, «заказ-заказ» по группе А – 1 месяц, по группе В – 2 месяца, С – 5 месяцев. Далее рассмотрим расчеты на примере товара Т2. Т.к. товар относится к группе АХ, то СЗ у него минимальный и равен 0,1 месяца (расчет страхового запаса можно произвести по формуле, предложенной выше).

ТЗ = СЗ + ЗП = 0,1 + 2 = 2,1 месяца

МЗ = ТЗ + ЗЗ = 2,1 + 1 = 3,1 месяца

СЗ равен максимальному отрезку длинной 0,1 месяца на промежутке ЗП + ЗЗ, т.е. 3 месяца. Мы берем максимальное значение, т.к. не знаем, в какой промежуток времени нам может понадобиться страховой запас.

СЗ = макс (470; 420; 440) * 0,1 = 470 * 0,1 = 47 шт.

ТЗ = СЗ + ЗП = 47 + (470 + 420) = 937 шт.

МЗ = ТЗ + ЗЗ = 937 + 440 = 1377 шт.

Для удобства управления многономенклатурными запасами и снижения общего уровня запаса мы размещаем заказ два раза в месяц. Таким образом, запас будет пополнен до МЗ не по всем товарам, а лишь по тем, запас которых на момент заказа меньше, чем ТЗ + 0,5 * ЗЗ.

ТЗ + 0,5 * ЗЗ = 937 + 220 = 1157 шт.

Фактический запас (ФЗ = СЗ + З) по товару Т2 равен 510 шт., в транзите находится 450 шт. товара. Всего мы имеем 960 шт. товара Т2. Т.к. 960 < 1157, то мы включаем в эту заявку заказ на товар Т2 в размере:

Q = МЗ – ФЗ = 1377 – 960 = 417 шт.

Т.к. кратная партия по товару Т2 составляет 50 шт., то заказ увеличивается до 450 шт. Важно обратить внимание на то, что размер заказа Q не может быть больше, чем СЗ + ЗЗ. Если совокупный запас (ФЗ + Т) на момент заказа по каким-то причинам оказался меньше, чем планируемое потребление на интервале ЗП, то дефицит неизбежен и очередным заказом мы не сможем предотвратить обнуление остатка, т.к. время выполнения заказа равно ЗП (в случае, когда при нулевом остатке заказы покупателей резервируются, и мы не теряем продаж — ограничение отсутствует). Таким образом, размер заказа ограничивается величиной СЗ + ЗЗ [Q = СЗ + ЗЗ – макс (ФЗ + Т – ЗП; 0)].

Аналогично проводятся расчеты для остальных товаров. Мы видим, что в очередную заявку попадает товар Т13 в размере 150 шт., и товар Т28 в размере 220 шт. Товары Т21 и Т36 не попали в эту заявку, т.к. уровень запасы по ним выше, чем ТЗ + 0,5 * ЗЗ. Они попадут в следующую заявку 15 февраля:

Мы видим, что эти товары достигли не только уровня ТЗ + 0,5 * ЗЗ, но и уровня ТЗ. Они включаются в заявку: Т21 – 1700 шт., Т36 – 660 шт.

Важно отметить следующее: если потребление в течение месяца неравномерное (неравномерность потребления возрастает с уменьшением числа обращений покупателей), то планировать его стоит с меньшим интервалом. Оценить равномерность потребления можно, проанализировав еженедельный или ежедневный расход товара за период ЗП + ЗЗ (минимум два месяца). Данный анализ поможет оценить уровень страхового запаса.

Следует обратить внимание на то, что уровни запаса во временном измерении не изменились, а вот в количественном – пересчитаны в соответствии с планом продаж (сравните две таблицы с данными на 1 февраля и на 15 февраля). Таким образом, данный алгоритм является очень гибким по отношению к изменяющемуся объему продаж. Если бы уровни запасов определялись изначально в количественном выражении, то мы бы были вынуждены корректировать их, в противном случае система оказалась бы неадекватной темпу потребления.

Конечно, при управлении запасами и закупками необходимо учитывать множество других условий и показателей, таких как прибыльность товара, скидка с цены за увеличение объема поставки, ожидаемое повышение цены (создание спекулятивного запаса), финансовые условия работы с поставщиком и др. Но любое увеличение запаса должно тщательно просчитываться и в результате приносить прибыль компании.

Следует отметить, что данный алгоритм может использоваться не только для закупок, но и для снабжения сети магазинов или филиалов компании, но здесь нужно учесть, что товары с большой вариацией спроса и низким количеством обращений покупателей (для конкретного магазина или филиала) целесообразнее сконцентрировать в распределительном центре, что позволит сократить общий уровень запаса. Преимуществом данного алгоритма является его простота, он может быть легко смоделирован в учетной базе или даже в Microsoft Excel®. Специалист по управлению запасами или менеджер по закупкам освободится от множества рутинных и неинтересных расчетов, и его задача будет сведена к анализу и корректировке системы управления запасами и своевременному размещению заявок.

Автор: Фишер Андрей

 

Автоматизировать рутинные процессы в закупках,

сделать работу закупщика легче

поможет решение «Помощник закупок» для 1С:Управление торговлей 10,3 и 11.