Совершенствование системы планирования запасами в торговой компании

Рассмотрим  алгоритм проведения АВС – анализа.

Метод АВС –  «способ формирования и контроля за состоянием запасов, который заключается в разделении всей номенклатуры товара N на определенные неравномерные группы в зависимости от вклада, вносимого каждой позицией в общий итог».

Очень важно  правильно выбрать показатель, на основании которого будет производиться разделение на группы. Показатель должен отражать цель проведения анализа. В качестве показателя могут выступать: объем реализации, закупочная цена единицы продукции, затраты на хранение и т.п.

Далее алгоритм проведения анализа следующий:

1. После определения показателя - Ci, на основании которого будет проводиться анализ, все позиции номенклатуры располагаются в порядке убывания показателя (или в порядке увеличения, в зависимости от смысла, который несет в себе показатель);
2. Находим долю, которую занимает каждая позиция номенклатуры в общем итоге, путем деления значения каждого показателя на общий итог, что отражено в формуле 2.1:

 

(2.1)

 

где - относительная величина рассматриваемого показателя;

- фактическое значение показателя;

- общее количество рассматриваемых  объектов.

3. Величины суммируются нарастающим итогом, как представлено в формуле 2.2, таким образом, строим интегральную (кумулятивную) зависимость :

 

(2.2)

 

4. Далее осуществляется деление на номенклатурные группы. Для этого существует несколько способов: эмпирический, аналитический и дифференциальный.

Рассмотрим  дифференциальный метод определения номенклатурных групп. В основу метода положены соотношения, опирающиеся на средние значения показателей, с корректировкой на определенные коэффициенты. В источниках упоминаются различные значения коэффициентов, поэтому будем опираться на значения, предложенные Оганесяном М.Д. в 2004 году для оценки широко ассортиментного опта: и .

Таким образом, к группеА будут относиться позиции  номенклатуры, показатели которых  , к группе В - , к группе С - .

Рассмотрим  алгоритм проведения XYZ – анализа.

Данный анализ не так популярен, как АВС в  силу большей трудоемкости расчетов. Однако, данный метод помогает определить степень равномерности спроса и  точности прогнозирования.

Принципиальное  отличие XYZ–анализа от АВС – анализа заключается в том, что данные для анализа представлены в виде динамического ряда по каждой i-ой позиции номенклатуры. Деление на группы осуществляется по коэффициенту вариации данного ряда, который рассчитывается по формуле 2.3.

 

(2.3)

 

Где - коэффициент вариации;

- среднее квадратическоеотклонение  от  , которое определяется по формуле 2.4;

- среднее значение динамического  ряда.

 

.(2.4)

 

Далее разделение на группы X, Y и Z сводится к сопоставлению рассчитанного по формуле 2.3 коэффициента вариации с нормативными значениями , которые определяют границы групп.

Как и в случае с АВС – анализом, нет определенных стандартных нормативов деления  номенклатуры на группы, так как  в ряде работ указаны различные  интервалы границ, с разбросом  интервалов границ почти в 2,5 раза.

В работе будет  использованы нормативные значения интервалов границ, предложенные А.Н.Стерлиговой: для группы X – менее 15-20%, дляY – от 15-20% до 40-45%, дляZ – более 40-45%.

К группе Х относятся  позиции номенклатуры, динамические ряды которых равномерны или незначительно  колеблются, что позволяет говорить о максимально точном прогнозировании. Для товарных позиций данной группы характерна стратегия минимизации, то есть налаживание таких взаимоотношений с поставщиками, результатом которых будут поставки точно к моменту расхода складского запаса.

Группа Y характеризуется значительными колебаниями, ярко выраженные тенденции, сезонные колебания, что снижает точность прогноза. Для позиций данной группы необходим страховой запас, сглаживающий различия характеристик возможных поставок и имеющегося спроса. Главной задачей управления группой Y является оптимизация уровня запаса, который способен обеспечить определенный уровень обслуживания клиентов при минимальных затратах на создание и поддержание запаса.

Группа Z - это группа с нерегулярным спросом, предугадать который тяжело в силу его неоднородности, спрос данной группы не позволяет делать точные и достоверные прогнозные оценки.

Использование матрицы АВС-XYZпри управлении запасами

В мировой практике очень распространено объединение  АВС – анализа и XYZ для принятия управленческих решений в сфере управления товарными запасами.Матрица имеет вид, представленный в таблице 2.1.

 

Таблица 2.1–  Матрица АВС-XYZ

Критерий по XYZ	Критерий по АВС
	А	В	С
X	AX	BX	CX
Y	AY	BY	CY
Z	AZ	BZ	CZ

 

Как правило, группа AX – группа товаров, общая доля вклада которых достаточно высока, при этом колебания спроса не большие, то есть можно предсказать уровень продаж с относительно высокой точностью. Так как прогнозы на товары данной категории достоверны, то страховой запас, который создается для сглаживания неопределенности спроса, не нужен или нужен, но в минимальных количествах.

Группа AY – характеризуется также высокой долей вклада, однако здесь уже присутствуют определенные колебания спроса, что приводит к среднему уровню достоверности прогнозных результатов. Страховой запас обязателен.

AZсчитается одной из самых сложный групп с точки зрения управления товарными запасами, так как спрос на данную группу товаров нестабильный, характерны большие колебания. Точность прогноза низкая.

2.3 Проектирование алгоритма управления запасами в компании

Управление  запасами - это оптимизация запасов  произведенных товаров, незавершенного производства, сырья и других объектов деятельности предприятиями с целью  уменьшения затрат хранения при обеспечении уровня обслуживания и бесперебойной работы предприятия.

Управление   запасами   заключается   в   решении   двух   основных   задач [3]:

- определение  размера необходимого запаса, то  есть нормы запаса;

- создание системы  контроля за фактическим размером  запаса и своевременным его  пополнением в соответствии с  установленной нормой.

Основы современной  теории управления запасами – постановка задачи, анализ влияющих на решение факторов, способ учета неопределенности в спросе – были сформулированы в работах Эрроу К., Гарриса В., Маршака С. и Дворецкого А. Разработка этих идей в дальнейшем была подхвачена в ряде статей, обсуждающих как отдельные аспекты самой теории, так и вопрос в целом.

В 1953 г. выходит  первая монография Вайтина Т. по управлению запасами, в которой основные идеи теории иллюстрировали на пуассоновском  потоке требований. Ее автор особое внимание уделил роли складов в матричных экономических моделях типа леонтьевской, а также их значению в системе национальной обороны США. Глубокий математический анализ основных вариантов задачи управления запасами был проведен в сборнике статей под редакцией Карлина С. и др. Их основные результаты относятся к исследованию структуры оптимальных стратегий и нахождению случаев, когда оптимальна простейшая стратегия с критическим уровнями запасов. В монографии Вагнера Х. рассматриваются способы получения стационарных распределений избытков и недостач запасов при дискретном спросе, а также нахождения нижнего критического уровня запасов. Значительный акцент сделан на методах контроля за осуществлением оптимальных стратегий в низшем звене управления со стороны высшего звена [27].

В США выпущена серия книг по управлению запасами, предназначенных для менеджеров промышленных предприятий. Некоторые из них, например, Бариша Н., в основном описательные и сводятся к изложению методики анализа складских запасов и складского хозяйства. Другие написаны на инженерном уровне, и основное внимание уделяют получению практически полезных расчетных зависимостей. Так, в работе Старра М. и Миллера М. делается попытка обобщить известные методы применительно к системам снабжения с многокомпонентными запасами, а также предлагаются блок-схемы статистического моделирования некоторых задач теории на электронных вычислительных машинах.

В классической теории запасов за рубежом разработано  достаточно много моделей управления запасами. Гуила-Ури Р. и Розенстиль Э. рекомендуют преимущественно статистические методы исследования. Букан Д. и Кинисберг Э. излагают в основном аналитические способы исследования: теорию массового обслуживания, методы линейного и нелинейного программирования. Ими рассмотрена стратегия управления запасами со многими критическими уровнями, а также дан анализ простейшей многокаскадной системы снабжения. О прикладном значении теории убедительно свидетельствует тот факт, что большинство зарубежных монографий по исследованиям операций в той или иной степени рассматривают задачи управления запасами.

В качестве примеров рассматриваемых задач в зарубежной литературе по управлению запасами можно  привести следующие: определение «точки заказа», «оптимальной партии заказа» (с фиксированным заказом, с фиксированной  периодичностью заказа), «системы с двумя фиксированными уровнями запасов» и т.д. В созданной теории рассматриваются, например, такие задачи как [2]:

- управление  запасами однородного продукта  на изолированном складе при  фиксированной задержке поставок;

- управление запасами при случайной задержке поставок;

- управление  многономенклатурными запасами  и т.д. 

При решении  этих задач рекомендовано оценивать  экономичность (и, если удается, оптимизацию) управления запасами. Оцениваются стоимости: хранения, поставок, штрафных санкций и т.п., осуществляется статистический анализ спроса и т.д. В разработанной теории постановка практических задач управления запасами, как правило, приводит к многономенклатурным ситуациям, к необходимости совместного рассмотрения группы складов, случайным задержкам поставок по времени. Все эти факторы существенно усложняют расчет оптимальных стратегий. Ситуация, рассматриваемая при расчете, однако, сильно упрощается при выполнении каждого из следующих условий [11]:

- поставка марки  материала производится от независимых поставщиков;

- штрафы за  недостачу либо суммируются по  всем номенклатурным позициям, либо  отсутствуют совсем;

- на выбор  параметров стратегий управления  запасами не наложено общих  для группы номенклатурных позиций  ограничений или такие ограничения несущественны;

- критерием  качества организации снабжения  для каждого склада служит  сумма затрат на данном складе;

- отношение  среднеквадратического отклонения  задержки поставок к ее среднему  значению мало.

Основной математической моделью, которая применяется авторами вышеуказанных работ для планирования запасов, является так называемая классическая модель экономического размера заказа, когда для упрощения принимаются условия равномерного потребления (расхода) и постоянного определенного отставания времени поставки от момента заказа продукции (марки материала) у поставщика. При этом минимизируются суммарные издержки хранения запасов, которые берутся прямо пропорциональными объему этих запасов и времени хранения, и издержки, связанные с заказом, которые постоянны для каждого заказа и не связаны с объемом заказа. Эта модель описана во многих работах и, в частности, у Букана Д. и Кинигсберга Э. в книге «Научное управление запасами»

В условиях рыночной экономики  становится актуальным вопрос организации оперативного контроля и управления запасами материальных ресурсов на предприятии. Решению данной проблемы в определенной степени способствует внедрение автоматизированных систем управления предприятиями, которые позволяют наладить учет движения материальных ресурсов (поступление, расход, ежесуточные остатки). Результатом решения задачи по оперативному контролю является получение ежедневной (недельной, декадной, месячной или иной периодичности) информации о фактическом наличии запасов на складах предприятия и степени их соответствия установленным нормам. Это позволяет осуществлять непрерывный контроль за их величиной, своевременно и оперативно выявлять образование излишних остатков или дефицита по отдельным позициям, который может нарушить организацию бесперебойности функционирования потребителя.

Логистические технологии в  области управления запасами, применяемые  западными производителями направлены в основном на минимизацию материальных    запасов.   Примерами   таких   систем   являются   следующие   методы   [15]:

МРП (Materials Requirements Planing) – планирование потребности в материалах – система планирования производственных ресурсов.