Методы расчета страхового запаса

Как и в сфере расчетов оптимальных программ страхования жизни, в сфере определения необходимого объема страхового запаса используют разные методы. Рассмотрим четыре из них:

  • определение объема страхового запаса в виде процента от спроса во время выполнения заказа;
  • определение объема страхового запаса на основе дневного потребления;
  • задание объема страхового запаса вручную;
  • определение объема страхового запаса на основе среднего отклонения.

Процент от спроса во время выполнения заказа

Этот метод предполагает задание объема страхового запаса как процентной доли спроса за планируемое время выполнения заказа. Он исходит из того, что объем страхового запаса растет пропорционально спросу и длительности времени выполнения заказа. Такой метод обычно подходит для товаров, запасы которых расходуются регулярно и пополняются реже, чем раз в две-три недели.

Для определения объема страхового запаса заданный процент умножается на показатель предполагаемого спроса на протяжении времени выполнения заказа (Дневной спрос * Планируемое время выполнения заказа). Допустим, вы решили, что страховой запас должен быть на уровне 50% объема спроса в планируемое время выполнения заказа. Предположим:

 

Планируемое время выполнения заказа = 10 дней

Дневной спрос = 2 шт.

Страховой запас = 50% спроса в планируемое время

 

(2 * 10) *50% = 10 шт.

 

Мы будем держать 10 шт. (пятидневная потребность) в качестве страхового запаса. Этот метод легок для понимания, но в результате его применения нередко образуются слишком большие или слишком маленькие страховые запасы. В частности, это касается к следующих товаров:

  • Товары с длительным, но постоянным временем выполнения заказа и довольно постоянным спросом. Если мы используем этот метод (и задаваемый процент) для импортируемого товара с планируемым временем выполнения заказа в 12 недель, то нам придется для страховки держать 6-недельный запас. Если мы обычно получаем пополнение вовремя, а спрос из месяца в месяц не испытывает существенных колебаний, то страховочный запас будет слишком велик. Другими словами, слишком много денег будет заморожено в непродуктивном запасе.
  • Товары с очень коротким временем выполнения заказа и существенными колебаниями спроса от месяца к месяцу. Если планируемое время выполнения заказа — неделя, этот метод (и задаваемый процент) приведут к появлению трех- или четырехдневного страхового запаса. Если потребление колеблется от месяца к месяцу, доступного количества товара может оказаться недостаточно, чтобы бесперебойно выполнять заказы покупателей, и компания столкнется с дефицитом.

Рассмотрим другой пример. При планируемом времени выполнения заказа в 120 дней расчет выглядит следующим образом:

Планируемое время выполнения заказа = 120 дней

Дневной спрос = 2 шт.

Страховой запас = 50% спроса в планируемое время

 

(2 * 120) * 50% = 120 шт.

 

Не забывайте, что страховой запас является лишь гарантией и, как правило, не обеспечивает рентабельности вложенных в него средств. Рассчитанный на 60 дней (два месяца) страховой запас, возможно, будет превышать реально необходимый, если, конечно, время выполнения заказа и спрос не подвержены чрезмерно сильным колебаниям. Если ваша компьютерная система поддерживает только этот метод, снижайте величину процента для товаров с длительным временем выполнения заказа и/или постоянным потреблением.

Управление поставками

На основе дневного потребления

Этот метод популярен в тех организациях, которые всегда стремятся на крайний случай иметь под рукой запас на х дней. При этом подходе объем страхового запаса определяется умножением заданного вручную в графе «количество дней, на которое рассчитан страховой запас» числа на текущий дневной спрос. Например:

 

Количество дней, на которое рассчитан страховой запас = 14 дней

Дневной спрос = 2 шт.

2 * 14 = 28 шт.

 

Этот метод предполагает, что страховой запас определяется на основе «предположений» менеджера по закупкам или руководства. Но менеджерам по закупкам свойственно преувеличивать необходимый объем страхового запаса ради обеспечения высокого уровня обслуживания. Естественно, ведь дефицит так неприятен. Если не соблюдать осторожность, использование этого метода приведет к появлению излишков.

Задание вручную

Этот метод похож на метод расчета объема страхового запаса на основе дневного потребления, но в данном случае менеджер по закупкам сам устанавливает, какое количество товара должно лежать на полке в качестве резерва. Как и в предыдущем случае, этот метод зачастую приводит к созданию излишне больших запасов.

Алгоритм управления запасами на основе длительности логистических циклов

На основе среднего отклонения

Не забывайте, что цель страхового запаса — обеспечить высокий уровень обслуживания в случае необычного спроса во время выполнения заказа или при его задержке. Как говорилось выше, мы можем компенсировать непостоянство времени выполнения заказа, установив плановое время выполнения заказа для конкретного товара равным наибольшему из возможных нормальных значений. Но нам

нужно учесть и колебания спроса. Чем сильнее непостоянство объемов потребления, тем больший страховой запас нужно поддерживать для данного товара. Это требование учитывается при расчете объема страхового запаса на основе среднего отклонения.

Рассмотрим пример. Вариацией или отклонением спроса будем считать разницу между прогнозным значением спроса и фактическим потреблением в каждый из последних трех месяцев (в таких случаях обычно берется период от трех до шести месяцев). Допустим, динамика спроса и потребления какого-либо товара была следующей:

Расчет-страхового-запаса-1

В январе разница между прогнозным значением спроса, составившим 50 шт., и фактическим потреблением в 60 шт. составила 10 шт. В феврале прогнозное значение спроса было 76 шт., а фактическое потребление — 80, что дало разницу в четыре штуки.

 

Среднее отклонение: (10+4)/2=7 шт. в месяц

 

Обратите внимание, что мартовское отклонение, когда прогнозное значение спроса превысило потребление, в нашем расчете страхового запаса не учитывается. Почему? Потому что, если прогноз покупательского спроса превышает фактическое потребление, нам определенно не стоит увеличивать страховой запас. Доступного товара и так больше чем достаточно.

Мы умножаем среднее отклонение на коэффициент отклонения. Коэффициент выбирается в зависимости от желаемого уровня обслуживания покупателей, определяемого как доля товарных позиций (расчет товарных ограничений), по которым поставки покупателям были осуществлены за один раз к обещанной дате. Чем больше коэффициент, тем более крупный страховой запас мы поддерживаем и тем выше уровень обслуживания покупателей.

Мы обнаружили, что должный уровень обслуживания покупателей достигается, как правило, при следующих значениях:

Расчет-страхового-запаса-2

Если цель — уровень обслуживания покупателей 95%, умножаем среднее отклонение на 2 (7 * 2 = 14 шт.). Будьте осторожны! Использование большого коэффициента отклонения приводит к появлению крупного необорачивающегося запаса. Это нетрудно заметить, если построить график для размеров заказа постоянно потребляемого товара.

Расчет-страхового-запаса-3

На графике видно, что заказов на поставку относительно маленьких партий товара немного, как и заказов на поставку относительно крупных партий, и наибольшее количество заказов имеют «типичный» объем. Нам придется создавать гораздо больший страховой запас, если мы хотим обслуживать из собственных запасов относительно небольшое количество заказов на крупную поставку. Не забывайте, что все статистические модели несовершенны. Тщательно отслеживайте уровень обслуживания покупателей, чтобы выявить потребность в повышении или понижении принятых коэффициентов отклонений для достижения поставленной цели. Далее в этой главе мы рассмотрим, как с помощью метода анализа остаточных запасов можно «тонко регулировать» объем страховых запасов.

По материалам книги Джона Шрайбфедера «Эффективное управление запасами».

 

О статье
Расчет страхового запаса
Название
Расчет страхового запаса
Описание

Как и в сфере расчетов оптимальных программ страхования жизни, в сфере определения необходимого объема страхового запаса используют разные методы.

Автор
Компания
Первая система. Центр автоматизации торговли
© Первая система, 2021