SCM: Рассчет размера заказа
Миссия управленца запасами торговой компании — обеспечить наличие товара на складе. Более строго наличие или отсутствие товара можно выразить через «уровень доступности» (УД). Если 100 клиентов обратились на склад и все получили свои заказы укомплектованными полностью, УД=100%. Если же один клиент не получил заказа из-за нехватки товара, УД падает до 99%.При выборе стратегии важно понимать желаемый УД: cтопроцентный привлекателен для клиентов, но дорог для компании (скорее всего, придется держать завышенный запас); пятидесятипроцентный поддерживать значительно дешевле, но он может вызвать недовольство клиентов, хотя и не всегда. Определение желаемого уровня доступности — элемент творчества в работе. Понятно, что УД должен быть определен для каждого товара индивидуально. Менее затратный вариант предполагает разбиение ассортимента на несколько групп (например, с помощью ABC-анализа) и присвоение товарам группового уровня доступности.
Содержание |
Структура пополнения запасов
Задавшись УД, можно перейти к следующему этапу — ответу на два основных вопроса: пора ли пополнять запас, и если да, каким должен быть размер заказа? Базисом многих расчетов в логистике является грузооборот: объем продукции, прошедшей через склад (магазин, торговую сеть) за какое-то время. В нашем случае речь может идти о грузообороте по отгрузке склада, то есть о продажах. Понятие грузооборота предполагает некий период времени, за который отгружено некоторое количество продукции. При каждодневных расчетах потребности в товаре логично измерять продажи за день, но, учитывая возможные скачки в значениях дневных продаж, правильнее пользоваться средним значением продаж в день, например за неделю или за десять дней — период выбирается в зависимости от специфики бизнеса и является элементом настройки системы. Говоря конкретнее, удобно пользоваться формулой скользящего среднего за относительно небольшой период: система будет менее чувствительна к случайным скачкам в спросе и в то же время отреагирует на краткосрочные тенденции изменения спроса.
Движемся далее. Любое усреднение содержит в себе лукавство — сейчас мы не отличим случайную крупную продажу от стабильного потока мелких отгрузок. Статистический аппарат предоставляет нам возможность отделения с помощью стандартного отклонения. Разовая продажа будет иметь значительное отклонение, стабильные продажи такого отклонения иметь не будут.Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft 
Важной переменной формулы является срок реакции поставщика, под которым мы будем понимать период времени между моментом возникновения потребности в товаре до момента, когда товар становится доступным к продаже (например, на него сформирован прайс-лист). Срок реакции состоит из срока обмена информацией с поставщиком, срока оплаты, срока доставки, срока таможенной очистки, срока складских операций и т.д. Важно понимать, что в большинстве случаев срок реакции вовсе не равен сроку доставки, а больше него. Срок реакции может определяться применительно к конкретному поставщику, или к паре «поставщик—товар», или к конкретному товару. Разумеется, сведения о сроке реакции должны фиксироваться в информационной системе. В простейшем случае — это экспертная оценка специалиста, указанная в карточке товара. Предпочтительный формат — «средний срок поставки» и «дельта» — возможные отклонения. Например, срок реакции для товара «А» равен 10 дням +/- 2 дня. Более сложные алгоритмы позволяют оценивать фактические сроки реакции и определять средние значения, например сравнивая дату отправки заказа поставщику и дату оприходования товара на складе. Здесь итоговым результатом будет тот же средний срок поставки (например, за последние 5 поставок) и возможные отклонения. Отклонения в сроках реакции определяются аналогично нестабильности грузооборота: нам необходимо учитывать возможную нестабильность сроков поставки. Чем она выше, тем больший буфер в виде дополнительного запаса должен храниться на складе. Используем формулу стандартного отклонения. Иногда может сложиться ситуация, при которой товар пора заказывать, но этого не делают из-за ожидающейся поставки, т.е. товар уже заказан и «едет». Ситуация вполне понятна, однако ее следует отличать от варианта развития событий, при котором дефицит товара возникнет после прихода заказанной ранее партии. То есть заказ размещать надо уже сейчас, не дожидаясь прихода заказанной ранее партии товара. Физически учет заказанного товара организовывают формированием условного («виртуального») склада «товары в пути», на который товарные позиции приходуются при получении подтверждения заказа от поставщика и с которого товарные позиции списываются при поступлении на реальный склад.
Уровень запаса
Простейшие системы управления запасом предполагают элементарное сравнение заданного уровня остатка на складе с фактическим. При этом заданный уровень запаса (иногда его называют неснижаемым уровнем запаса) может определяться экспертно или рассчитываться по какой-либо методике (например, запаса должно хватать на 2 месяца торговли). Очевидно, что создаваемая нами система также должна учитывать заданный уровень запаса, однако делать это более изящно. Грамотное название неснижаемого уровня запаса — страховой товарный запас. Напомню, что нужен он для компенсации возможных отклонений в спросе и в сроках реакции поставщика. Если цепочка поставок гарантирует отсутствие таковых отклонений, компания может работать без страхового товарного запаса, а стратегию управления в этом случае называют «Just-in-Time». Для корректного расчета размера страхового товарного запаса необходимо количественно оценить отклонения в спросе и в сроках реакции, о чем мы уже говорили. Но еще интересна возможность оценивать требуемый размер страхового запаса не по единожды утвержденным значениям, а учитывая новейшие изменения ситуации: в случае стабильного улучшения параметров поставки и выравнивания спроса страховой запас должен уменьшаться. Справедливо и обратное: при росте нестабильности поставок страховой запас должен быть увеличен. Таким образом, размер страхового товарного запаса должен вычисляться каждый раз заново для каждой позиции. В этом случае система будет учитывать последние изменения в ситуации, что, бесспорно, является конкурентным преимуществом для компании. Формул для расчета страхового товарного запаса существует много, и выбор самой правильной сопряжен с определенными трудностями: ни одна из них не лишена изъянов. Однако, считая «хорошую формулу» приемлемым вариантом, можно воспользоваться формулой 1.1. Коэффициент «k» — в данном случае обратное значение стандартного нормального распределения, имеющее функциональную зависимость от уровня доступности товара. Более подробное и математически корректное разъяснение можно получить в любом учебнике по статистике, нам же для работы будет достаточно данных, приведенных в Таблице 1. Повторюсь, использование значения стандартного нормального распределения есть серьезное упрощение с точки зрения математической статистики, однако, по глубокому убеждению автора, данный подход вполне оправдан в логистических расчетах.
Данные по позициям
Ниже приведен перечень данных, требуемых по каждой товарной позиции: 1. Требуемый уровень доступности для товарной позиции или для группы, которой принадлежит данная товарная позиция. 2. Для определения параметра «продажи в день» нужно задаться временным интервалом, за который считается среднее значение. Интервал может задаваться отдельно по товарной позиции для группы, к которой принадлежит данная товарная позиция. 3. Для определения параметра «Срок реакции поставщика» необходимо фиксировать в информационной системе по каждой поставке момент формирования потребности в товаре и момент оприходования товара на складе получателя — в разрезе каждой товарной позиции. 4. Необходимо фиксировать в информационной системе данные о товарах, находящихся в пути от поставщика. 5. Разумеется, расчетный модуль должен «знать» товарные остатки на дату расчета.
См. также
Логистическая информационная система
Источник
Александр Кирикеза, бизнес-тренер ITC Group/АйТиСи Груп для IT-СПЕЦ
