Семинар по программе «Управление товарными запасами, потоками, закупками. Управление ассортиментом. Практические методы» Часть 2-

Дискретность поставок
Колебания спроса
Колебания объема и номенклатуры поставок.
Колебания интервала между поставками и сроков исполнения поставок.
Изменения коньюктуры вследствие:
сезонности спроса;
сезонности производства;
ожиданий в изменении (чаще повышении) цены.
Причины, приводящие к необходимости создания и поддержания запасов и влияющие на их объем:

Стратегии с использованием страхового запаса
Типы рисков, существующих в управлении закупками, запасами и снабжением:
Риски неопределенности в поставках
Риски неопределенности спроса
Риски ошибок в распределении
Метод расчета и формирования страхового запаса необходимо выбирать в соответствии с теми рисками, которые присутствуют в компании
Общий запас = Страховой запас + Потребность (Запланированные продажи)

Риски неопределенности в поставках: Метод расчета аварийного запаса
Производственная компания
Высок риск срыва поставки
Высокие потери при срыве поставки данного товара или материала из-за потери продаж или простоя производства
Суть метода:
обеспечить непрерывную деятельность компании при срыве поставки.
Случаи когда оптимально использовать:
Страховой Запас = λ* Т
Страховой запас = аварийный запас
λ – интенсивность потребления (спроса, истечения запасов)
Т – периодичность поставки или срок исполнения экстренной заявки альтернативным поставщиком

Риски неопределенности в поставках: Риски опоздания поставки
Суть метода:
обеспечить непрерывную деятельность компании при запаздывании поставки – отклонении от расчетного (среднего) срока поставки.
Случаи когда оптимально использовать:
Нет риска срыва поставки
Высок риск отклонения от сроков поставки
Высокие потери при запаздывании поставки данного товара или материала из-за потери продаж или простоя производства
Страховой Запас = λ* σТ
λ – интенсивность потребления (истечения запасов)
σТ – наиболее вероятное отклонение от срока поставки, рассчитываемое как среднеквадратичное отклонение
Общая формула расчета:
σТ=

Риски опоздания поставки
- Среднее время поставки/ исполнения заказа поставщиком
- Количество анализируемых поставок
- Конкретная поставка, рассматриваемая при анализе запаздывания поставок
Пример расчета наиболее вероятного отклонения
1 шаг – расчет среднего срока поставки
В приведенном примере:
= 9,875 дня – средний срок поставки
= 8 – количество поставок

Риски опоздания поставки
2 шаг – расчет квадратов разницы:
3 шаг – сумма квадратов разницы: в приведенном примере Σ= 14,875
4 шаг – деление суммы на количество поставок: Σ/n = 1,859
5 шаг – результат рассчитывается как корень квадратный из Σ/n : σТ =1,364
6 шаг - полученный результат рекомендуется округлить до ближайшего значимого числа в большую сторону. Если поставку мы контролируем с точностью до дня, то σТ ≈ 2 дня
Наиболее вероятное отклонение от срока поставки составляет 2 дня, на которые и нужно формировать страховой запас

Риски неопределенности в спросе: Метод минимум-максимум
Суть данного метода заключается в том, что формируется страховой запас в размере среднеквадратичного отклонения от среднего объема продаж
СЗ = σv
σv – наиболее вероятное отклонение от плана/ прогноза продаж.
Рассчитывается также, как при расчете отклонения от сроков поставки
Объектом при расчете является статистика продаж в единицах товара

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов
Продажи в логистике – это передача товара клиенту.
1. Граничное условие (слева):
Нет товара – нет продаж.
То есть при отсутствии товара его нельзя передать клиенту физически.
2. Граничное условие (справа):
При достижении некоего объема продаж (доли рынка, уровня насыщения рынка) запас можно поддерживать сколь угодно большим без увеличения объема продаж.

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов
Использовать данную зависимость было бы довольно просто. Идеальный график зависимости выглядит так:

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов
«Канонический» вариант графика зависимости:

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов
Наиболее распространенные виды графиков из практики:

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов
Определение граничных условий оптимального запаса:
Оптимальный запас

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов
Оптимальный запас

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов
Применение метода
1 шаг – выгрузка данных по товарной позиции:
Столбец «Дата» нам нужен только для контроля полноты данных.
Таблица с которой будем работать выглядит так:
2 шаг – сортировка по возрастанию данных в столбце «Остаток на начало дня»

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов
3 шаг – градуирование шкалы «Остаток на начало дня»: определение шага шкалы.
За шаг шкалы рекомендуется принять максимальное значение продаж за день.
Например, если максимальные продажи за день составили 1487 единиц товара, то лучше округлить их в большую сторону до круглого числа и задать шаг шкалы равный 1500 единиц товара.
Таким образом таблица будет выглядеть:
Значение продаж, соответствующее остатку рассчитывается как средний объем продаж в пределах между значениями шкалы остатков.
Например, Продажи 1 – среднее значение для продаж, соответствующих остатку от 0 до 1500

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов
На основе полученной таблицы можно построить график зависимости продаж от запаса по конкретному продукту в конкретной компании:
Либо каким либо из численных методов получить уравнение, описывающее эту зависимость:
y=Ax4+Bx3+Cx2+Dx+E
где за переменные приняты:
x –запасы
у – продажи
Параметры кривой: A, B, C, D, E определяются при интерполяции данных из таблицы

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов
Определение оптимального запаса возможно:
1. Графически:
2. Математически:
Решением уравнения вида (оптимально, если программным методом):
y=Ax4+Bx3+Cx2+Dx+E
Где план продаж принимается за значение y
Находятся решения уравнения, из которых выбирается минимальное положительное значение:
x>0
Min (x)

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов
Планирование запасов осуществляется следующим образом:
План продаж:
Продажи запланированы на декаду, а график дает нам результат «запас на начало дня»
Шаг 1 – определяются среднедневные продажи за шаг планирования.
Допустим, в 1-м шаге 10 рабочих дней: λ = 32 ед. товара в день (320/10)
Шаг 2 – определяется оптимальный запас, для выполнения плана продаж: графически или решением уравнения (см. выше)
Допустим, исходя из статистики, что при λ = 32 ед.
Необходимо S0= 68 ед. товара в запасе на начало дня

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов
Поставка раз в шаг (для упрощения).
На начало шага сформирован запас (какой-то достаточный).
Нам необходимо определить: в какой момент возникает необходимость обеспечить наличие запаса, в объеме, который мы определили, как необходимый для выполнения плана?
Движение запаса будет происходить в течение декады примерно таким образом:
Критичный момент – начало последнего рабочего дня шага планирования.
На начало последнего рабочего дня и необходимо обеспечить запас в 68 ед. товар

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов
Разница между этими двумя значениями есть страховой запас.
λ = 32 ед. товара в день – средней интенсивностью спроса (истечения запасов)
S0 = 68 ед. товара - необходимый запас на начало дня
S0- λ = СЗ
Итак, на начало шага планирования нам необходим запас в объеме:
Потребность + (S0- λ) = 320 + 68 – 32 = 356 ед.
Задача
Рассчитать необходимый запас на начало 2-го шага планирования при следующих условиях:
План продаж за шаг – 240 ед. товара.
Рабочих дней – 6
Решение уравнения зависимости продаж от запаса дает следующее соотношение:
λ = 40
S0 = 88
Необходимый запас = 288 ед. товара

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов
Условия использования метода:
Продукция или товар с регулярным спросом
Позиция групп A и B
Объем данных не менее чем за 6-8 месяцев
Данные к анализу – не более чем за 24 месяца.
Сезонные товары анализировать отдельно сезон и межсезонье (данные к анализу за 2-3 соответствующих сезона).
Пересчет графика и формулы зависимости не чаще раза в 3-4 месяца. Допустимо раз в 6-8 месяцев.
Минусы метода:
трудоемкость (если не реализовано программно)
не оптимальность для товаров с нерегулярными продажами
Плюсы метода:
отражает особенности работы данной компании с конкретным товаром.
саморегулирующийся (в процессе использования график зависимости будет стремиться к оптимальному)
учет, в том числе, «случайных продаж»
позволяет для розничных компаний определить оптимальное количество товара на полке

Риски неопределенности в спросе: управление товарами с нерегулярным спросом
Понятие товаров с нерегулярным спросом
Товары с нерегулярным спросом – это товары, которые продаются не каждый день, товары, между сделками/ продажами по которым проходит несколько дней.
Сделкой у этого вида товаров считаются дни, когда происходят продажи.
Товары, сделки между которыми проходят через равное количество дней являются одной из разновидностей товаров с нерегулярным спросом: группа товаров с периодическим спросом

Риски неопределенности в спросе: управление товарами с нерегулярным спросом
Основные параметры потоков для товаров с нерегулярным спросом:
Vх - Характерный объем сделки.
Обычно рассчитывается как средний либо наиболее часто повторяющийся (мода) объем сделки (объем продаж в день).
σv - Отклонение от характерного объема сделки.
Может рассчитываться как среднеквадратичное от объема сделки, а может, - исходя из анализа отклонения в большую сторону от характерного объема сделки.
Tх - Характерный перерыв между сделками.
Обычно рассчитывается как средний либо наиболее часто повторяющийся (мода) перерыв.
σТ - Отклонение от характерного перерыва между сделками.
Может рассчитываться как среднеквадратичное от перерыва между сделками, а может, - исходя из анализа отклонения в большую сторону от характерного перерыва между сделками.
Планирование продаж товаров нерегулярного спроса, зачастую заключается в определении ожидаемого количества сделок:
Где
Т- количество дней в планируемом периоде
Тх - Характерный перерыв между сделками

Риски неопределенности в спросе: управление товарами с нерегулярным спросом
В приведенном примере:
Vх= 79,7 ед. товара
σv= 23,8 ед. товара
Tх= 3,4 дня
σТ = 0,65 дня (округляется до ближайшего значимого = 1 день)
Здесь перерыв между сделками посчитан, для месяца в 31 рабочий день
Рекомендация: перерыв между сделками считать по рабочим дням.
Рекомендация: перерыв между сделками считать с учетом последней сделки в предшествующем месяце:
В приведенном примере, без учета срока от последней сделки предшествующего месяца, ожидаемое количество сделок в следующем месяце – 9.
Последняя сделка состоялась 30 числа предшествующего месяца.
В приведенном примере, с учетом срока от последней сделки предшествующего месяца, ожидаемое количество сделок в следующем месяце после округления до большего целого – 10 сделок.
Страховой запас должен покрыть:
риск увеличения количества сделок (из-за сокращения перерыва) - СЗN
риск отклонения от характерного объема сделки - СЗV

Риски неопределенности в спросе: управление товарами с нерегулярным спросом
Страховой запас для покрытия рисков увеличения числа сделок:
СЗN= ΔN*Vх
где
Vх- характерный объем сделки
ΔN – возможное увеличение числа сделок
ΔN=Nmax-N
Nmax – максимальное количество сделок в течение месяца
n – количество дней от последней сделки в предыдущем месяце до конца предыдущего месяца
T – количество дней в планируемом месяце
В приведенном примере, ожидаемое количество сделок – 9.
Максимальное количество сделок - 10
То есть страховой запас необходимо формировать в объеме на 1 сделку