Управление запасами: от модели к реализации
Источник: Компания "КонСи"
Когда начинается технический прогресс? Некоторые, иронизируя, говорят, что когда не хочется работать - можно что-нибудь придумать, чтобы облегчить себе жизнь. Но наши российские предприниматели, скорее всего, скажут, что работать головой начинаешь только тогда, когда есть желание выжить в конкурентной борьбе. Выиграть в конкурентной борьбе можно только тогда, когда на вооружение принимаются новые технологии ведения бизнеса. Одна из таких технологий - "Управление запасами".
"Управление запасами? Интересно, а чем эта новинка отличается от складского учета?" - спросит читатель. "У нас в фирме стоит прекрасная складская программа, которая дает все для того, чтобы торговать. Мы потратили на нее массу времени, научили работать с ней персонал. Теперь мы торгуем и проблем не знаем". Такие высказывания можно услышать часто, когда заходит разговор о необходимости решения проблем торговли в фирме, сталкивающейся с трудностями продвижения своих товаров.
Сегодня многие владельцы торговых фирм не могут себе представить жизнь без складских программ. Но еще не так давно продавцам программного обеспечения стоило больших трудов убедить владельца фирмы в необходимости серьезных финансовых вложений в создание системы складского учета. Желание "правильно" торговать заставило руководителей фирм серьезно отнестись к учету товаров. Только после этого программа складского учета стала реальностью и повседневным инструментом торговли.
Но жизнь не стоит на месте. Появляются новые задачи перед владельцами фирм.
Из уст страждущих руководителей фирм теперь часто можно услышать тирады:
"Хотелось бы так наладить свой бизнес, чтобы знать, что купить, сколько купить, сколько отдать на реализацию, по какой цене, да так, чтобы и конкуренты ничего не смогли нам противопоставить..."
Решение подобных задач требует привлечения технологий управления запасами и маркетинга, а не простой компьютеризации складского учета.
Хотя это тоже очень важно.
Итак, почему возникают проблемы, которые решаются с помощью технологий управления запасами?
Наступил момент в жизни российского торгового бизнеса, когда поднакопились деньги, этап первоначального накопления капитала завершается, рынки сбыта поделены. Теперь владельцам торговых фирм хочется удержать нажитое и достигнуть паритета в конкурентной борьбе...
Итак, давайте постараемся понять, чем же занимается технология управления запасами. Начнем с азов... Как говорится, от простого к сложному, от частного к общему...
Чтобы объяснить суть решаемых проблем с помощью технологии управления запасами, рассмотрим несколько очень простых примеров. Мы акцентируем Ваше внимание на логике рассуждений, которой следуют аналитики при решении задач управления запасами.
От дискретной реальности к абстрактной непрерывности
Торговый процесс дискретен по своей природе. Каждый факт продажи товара имеет время свершения, оценивается объемом проданного товара, его ценой. Таких фактов множество, тысячи и тысячи... Технологии складского учета фиксируют каждый факт прихода или отпуска товара, вычисляют остаток товара, финасовые долги покупателя и продавца.
Что же необходимо предпринять, чтобы наглядно представить движение товаров?
Есть классический прием - это построение модели. На (рис.1) показан дискретный процесс отпуска товара во времени. По горизонтальной оси откладывается время, а по вертикали отмечается уровень остатка товара на складе. Размер остатка дает складская программа. Каждая продажа снижает уровень запаса.
Сделаем первое допущение. Будем считать, что единичные продажи схожи по объему. Тогда можно предположить, что они могут быть описаны одной величиной - средним объемом разовой продажи. Тогда ступенчатый график уровня запаса можно заменить наклонной линией, которая в каждый момент времени понижается на среднюю величину отгрузки товара.
Согласитесь, что здесь все просто. Но мы сделали принципиальный шаг в понимании реальности. Мы заменили реальную картину продаж абстрактной моделью, в основу которой мы положили допущение о схожести разовых покупок.
Что же дает нам эта простейшая модель? Зная угол наклона линии, которой описывается траектория уровня запаса на складе, мы можем рассчитать момент, когда товар будет полностью распродан.
Исследование спроса
Кто не слышал избитую фразу "спрос рождает предложение"? В этом банальном утверждении кроется много того, что следует знать тем, кто решил понять технику управления запасами. Во-первых, что такое спрос в терминах создаваемой модели запаса? Спрос описывается углом наклона кривой, которая показывает остаток товара на складе. Чем больше угол, тем быстрее уровень запаса достигает нулевой отметки, и наоборот, пологий наклон кривой уровня запаса свидетельствует о медленной распродаже запаса.
Если предположить, что в следующий плановый период спрос останется неизменным, то без больших проблем можно определить уровень запаса, которого следует достигнуть после поставки товара на склад.
Итак, мы сделали еще один важный шаг в построении модели товарного запаса. Мы показали развитие товарного запаса во времени. При построении модели мы предположили, что на протяжении нескольких периодов планирования (распродажи и восполнения запаса) спрос на товар остается неизменным. Графически это легко обнаружить. Пилообразный график, которым описывается уровень запаса, имеет равные по размеру \"зубья\" (рис.4).
Колебания спроса
Сделаем еще одно приближение к реальности торгового процесса. Главные сложности привносит все тот же пресловутый спрос. Он может колебаться. Когда мы планировали объем закупки товара для восполнения запаса, то предполагали, что наклон кривой будет одним и тем же, но после того, как было принято решение об объеме закупки, по непредвиденным и не зависящим от нас причинам спрос изменился. Предположим, что спрос увеличился. Очевидно, что кривая уровня запаса достигнет нулевой отметки раньше планируемого срока. И следовательно, нам необходимо будет срочно восполнить запас или ждать очередного момента планового восполнения запаса без товара на складе. Выход очевиден. Необходимо предусмотреть некоторый страховой резерв на случай изменения спроса. Но что это означает?
Приняв решение о дополнительном объеме запаса, которым можно было бы торговать, мы тем самым вложим деньги в товар, который будет лежат без движения, но который может пригодиться только в том случае, когда произойдет увеличение спроса. Разумно ли это? Какое решение следует принять? Однозначный ответ дать нельзя.
Дисциплина поставок
Это еще одна деталь, без которой модель запасов будет далека от реальности. Да, наш поставщик должен быть надежным. Можно оказаться без товара в том случае, если в момент распродажи товара плановая поставка будет сорвана. Не будем уточнять причины сбоя поставки. Сейчас, при построении модели управления запасом, это не важно.
Главное, на что мы должны обратить внимание, это на то решение, которое лежит на поверхности. Необходимо создать такой резерв товара на складе, чтобы его хватило даже в том случае, когда будет сорван срок плановой поставки. Но как определить величину этого страхового резерва? Опять же, товар, отложенный на черный день, стоит денег, да он и портится. Как искать решение?
Деньги - фактор управления запасами. Итак, мы построили модель движения уровня товарного запаса. Не будем уточнять ее параметры, это мы сделаем чуть позже. Сейчас мы сделаем еще один шаг к реальности. Товар стоит денег, нам, как продавцу, за него платят покупатели, а мы покупаем товар у поставщика. Что это за процесс? Это новая деталь в модели запаса. Это новая размерность, новый класс сложности.
Предположим, что за проданный товар мы получаем плату в тот же момент, когда отгружаем товар, тогда вместе с падением кривой уровня запаса растет кривая вашей выручки. Но в момент приобретения очередной партии товара от поставщика мы часть полученной выручки отдаем за очередную партию товара. Не всю, конечно, иначе во имя чего торговать. Что-то оставляем себе и вкладываем в другие товары...
Но как будет выглядеть график, если мы будем давать товар покупателям на реализацию, а поставщик будет требовать оплаты в момент поставки?
Очевидно, что чаще всего денег не будет хватать для расплаты с поставщиком. Поэтому поставщик, для нашего же блага, дает нам товар также на реализацию, но на чуть больший срок, чем мы - своим покупателям. Ведь Вы должны успеть собрать деньги.
Итак, на модель запасов в количественном измерении (в штуках, кг, бутылках, ящиках) накладывается модель движения денежных средств в разных формах, наличности, долгов, сроков платежей и т.д. И безусловно, что и эта финансовая часть есть составная и неотъемлемая деталь модели управления запасами.
Многомерность запасов
А теперь представим, что торгуем не одним, не десятью, а несколькими сотнями, тысячами товаров. Это, пожалуй, многовато, никто не сможет проанализировать множество графиков с движением отдельных товаров и их оплат.
Что же делать? Мы просто сменим уровень детализации и заменим сведения об отдельных товарах сводными данными по товарным группам... Модель упростится, будет содержать только главные элементы - оценки уровня запасов по группам товаров.
Аналогичным образом можно сделать еще одно обобщение. Откажемся от видового разнообразия товаров. И мы получим общее представление о всем товарном запасе фирмы. Теперь можно говорить достаточно просто и манипулировать десятком цифр и графиков, оценивающих весь запас как единое целое.
Итак, мы рассмотрели основные приемы моделирования запасов. Мы делали допущения и обобщения.
Однако, какова правомерность этих допущений?
Почему мы предположили, что отдельные продажи схожи?
Это не факт, а наша гипотеза. Для того, чтобы эту гипотезу применить в модели, а следовательно, в планировании закупок, необходимо исследовать \"схожесть\" продаж. Этот анализ и составляет предмет маркетинговых исследований, инициированных нашим желанием решить одну из задач управления запасами.
Можно продолжить далее. Но для того, чтобы включить эти изменения в модель, надо провести исследование и найти числовые параметры, которыми описываются эти колебания. Необходимо научиться прогнозировать этот спрос. Как это делать? Это предмет другого детального разговора. Но, обратите внимание, это тоже предмет управления запасами. Можно продолжать и продолжать, говорить о том, что необходимы данные о вероятности срыва поставок, о сроках возврата денег за реализованный товар и так далее. Можно смело сказать, что любая деталь модели, которую можно построить, требует практического изучения на данных, взятых из живого торгового процесса. Именно складские программы дают информацию для изучения торгового процесса и построения моделей товарного запаса.
Таким образом, можно выделить три элемента моделирования запасов.
Во-первых, следует построить модель запаса.
Во-вторых, необходимо научится использовать созданную модель для выработки управленческого решения, которое дает экономический результат.
И в-третьих, необходимо создать технологию работы персонала, который следил бы за тем, чтобы модель запаса и сами решения соответствовали изменяющимся условиям торговли.
В следующей статье мы расскажем, как должна быть построена технология работы торговой фирмы, чтобы она могла управлять запасами. Именно управлять, а не просто фиксировать остатки товара на складе, дебиторскую и кредиторскую задолженности.
Наш читатель, внедряя новые технологии ведения торговли, основное внимание уделяет решению проблем складского учета. Чаще всего он применяет специализированные торговые программы, в которых в полной мере реализованы функции складского учета.
На основе накапливаемых в складской программе сведений о движении товаров бухгалтер фирмы создает отчеты. Эти отчеты прежде всего предназначаются для расчета налоговых отчислений и ведения финансовых платежей своим поставщикам и клиентам. Отчеты также позволяют получить представление о состоянии запасов. Какой товар есть на складе, сколько его пришло и ушло со склада, кому, почем и т.д.
Да, этой информации много. Ее достаточно, чтобы вести складской учет. Но, обилие информации о товаре не означает, что проблемы управления запасами решены в том объеме, который обеспечивает надежное управление торговой системой. Принимаемые решения о товарных запасах во многом носят интуитивный характер, а изучение запасов ведется по сводной ведомости, создаваемой складской программой. Сами решения основываются на мнении руководителя торговой фирмы или его многоопытных сотрудников. При возрастании объемов торговли, появлении конкурентов или при потере квалифицированных кадров перед руководством возникают серьезные проблемы по анализу товарных запасов и их восполнению.
Задачи управления запасами являются одними из самых сложных в математическом смысле, которые существуют в области управления торговлей. Появившись во время второй мировой войны как задачи управления поставками боеприпасов, они затем нашли свое место в системах управлением поставками готовой продукции у крупных промышленных корпораций. С развитием вычислительной техники, созданием огромных систем разветвленной розничной торговли на западе появились модели управления планированием поставок. В настоящее время принципы построения системы управления запасами хорошо изучены. Однако остается простор для анализа конкретных ситуаций, в которых применяются торговые системы, анализа конкретных экономических задач.
Часть 2
В предыдущей статье мы рассмотрели основные приемы моделирования товарных запасов. Безусловно, эти модели можно рассматривать как эскиз того, что следует предпринять аналитику для того, чтобы сформировать свое представление о действующей системе управления запасами.
Итак, рассмотрим основные принципы системы управления запасами.
Главный механизм системы управления запасами, который необходимо внедрить в работу всех ее элементов, состоит в реализации принципа обратной связи. Это классический принцип любой управляемой системы. Суть этого принципа заключается в том, что, если руководящее звено системы оказывает управляющее воздействие на рабочий элемент системы, то в системе должна существовать \"обратная связь\", которая дает данные о новом состоянии всей системы и оценивает результативность ее функционирования. Система будет управляема, если после воздействия на нее можно определить ее новое состояние, оценить его, и с учетом полученных новых данных о системе можно принять следующее корректирующее воздействие на систему.
Главная задача проектировщика системы управления запасами как раз и заключается в том, чтобы так построить систему работы персонала и используемого программного обеспечения, чтобы была реализована \"управляемость\" всех элементов системы - позиций принципа обратной связи.
Несмотря на всю очевидность этого классического требования к управляемой системе, большинство товарных систем не обладают этим свойством. Решив проблему складского учета и выдавая в структуру сбыта управляющие воздействия, менеджер верхнего звена управления не получает правильного представления о том состоянии, в котором находится система. С другой стороны, он может получать от системы складского учета такое обилие информации, которое не позволяет ему принимать именно управляющие воздействия. Менеджер получает только информацию о текущем состоянии запаса. Но согласитесь, для того, чтобы принять управляющее решение, направленное на удержание динамически изменяющегося состояния товарной системы, необходимо иметь обобщенные характеристики состояния системы, отражающие ее динамику и реакцию на ранее принятые, пусть даже ошибочные, управляющие воздействия.
Итак, рассмотрим примерную архитектуру системы управления запасами.
На первом уровне системы размещаются модули складской программы и баз данных, в которых накапливаются сведения о движении товаров и работе с покупателями по отгрузке товаров.
Здесь же выделяются знания персонала и правила работы персонала с программной средой, в том числе и бухгалтерские нормативные акты, которые определяют поведение персонала при совершении операций прихода и отгрузке товара со склада.
Кроме этого, в системе первого уровня присутствуют элементы знаний персонала по выявлению закономерностей в спросе товара, определению товарных остатков.
Вся эта информация необходима для того, чтобы система управления запасами в целом могла функционировать, то есть хранить и отгружать товар.
Второй уровень системы управления запасами состоит из различных моделей управления запасами. Примеры построения моделей мы приводили в предыдущей статье. Модель описания запасов и управления запасами может быть реализована по-разному.
В простейшем случае, когда все на себя принимает человек, второй уровень состоит из практических рекомендаций, которым необходимо следовать при закупках того или иного товара. Практически, модель управления \"хранится\" в голове руководителя. Его опыт и его указания определяют то, что следует знать о запасах, и как их следует пополнять. Персонал выполняет техническую работу по заключению договоров и общению с поставщиками. Однако сами рекомендации и правила выработки управляющих решений есть результат конкретных исследований, проводимых с использованием математических моделей, оцененных специальным программным обеспечением и представленных руководителю как рекомендации для выработки эффективных решений.
Возможен и альтернативный вариант реализации системы второго уровня. Здесь основу составляют правила и знания персонала, необходимые для анализа состояния товарных запасов и выработки правил принятия решений по формированию запасов. Значительную помощь в обработке и наглядному представлению разноплановой информации о состоянии запасов может оказать специализированное программное обеспечение, в котором воплощены разнообразные модели управления.
Именно специализированное программное обеспечение позволяет быстро подготовить для персонала необходимые сведения, без анализа которых невозможно принять обоснованное решение. Не следует путать это программное обеспечение со складскими программами. Например, хорошо известно, что многие складские программы используют такое понятие в описании товара, как норма запаса.
Эта величина помогает определить момент, когда следует закупать товар. Но как определить эту \"норму\"? Для этого необходимо построить прогноз спроса. А для построения прогноза спроса необходимо иметь предшествующую статистику продаж, и даже на основе математически вычисленного прогноза спроса товара нельзя сказать, какова должна быть норма запаса. Необходимо оценить страховой запас с учетом эффективного вложения денег в запасы по широкому ассортименту. А это уже оптимизационная задача, для решения которой используются специальные математические программы. Эти программы уж никак не похожи на складские разработки.
Продолжим. На втором уровне системы присутствуют навыки и приемы работы с указанным программным обеспечением для принятия решений и анализа состояния запасов.
Взаимодействие между двумя уровнями системы также поддерживается коммуникационными правилами, в соответствии с которыми обеспечивается передача информации от одного уровня к другому. Практически это находит воплощение в виде инструкций персоналу, который должен взаимодействовать друг с другом. Информация между сотрудниками, имеющими отношение к товарным запасам, должна проходить в полном объеме, достоверно и в установленный срок.
На третьем уровне находятся модель управления финансами и правила, которые позволяют контролировать финансовое состояние запасов. Здесь оценивается экономическая эффективность принимаемых правил по формированию запасов, определяются финансовые источники для их приобретения и общая финансовая стратегия управления запасами. Здесь принимаются стратегические решения по формированию запасов.
"Реализован" третий уровень системы также из знаний персонала и специализированных методов оценки состояния запасов и показателей деятельности всей организации. Реализация методов экономического анализа предполагает использование специализированного программного обеспечения.
Итак, основу системы управления запасами составляют технологии анализа состояния запасов и внешней среды, а также правила принятия решений по формированию запасов. Сами правила могут быть реализованы в виде специализированных программных модулей и инструкций для персонала. При этом основным элементом системы является специалист, обладающий достаточным уровнем знаний для того, чтобы принимать \"интеллектуальные\" решения, которые подкреплены серьезным анализом текущего состояния запасов и внешней среды.
Таким образом, когда мы создаем систему управления запасами, мы должны в той или иной степени построить каждый из структурных элементов этой системы. Очевидно, что в каждом отдельном случае должны быть созданы свои собственные элементы, учитывающие специфику деятельности фирмы и приемы маркетинговой работы. Несмотря на индивидуальность каждой реализации, общие принципы для большинства систем управления запасами одинаковы и хорошо поддаются описанию и изучению.
Пословица - "знал бы, где упаду - соломки подстелил" не годится для аналитика запасов торговой фирмы. Он не может ошибиться в своих выводах о целесообразности поставок товаров. Аналитик должен дать правильные расчеты объемов поставок, определить сроки завоза товара. Его ошибки влекут серьезные финансовые проблемы для владельца фирмы. Задача аналитика запасов состоит в глубоком понимании торгового процесса, в подготовке решений для руководства фирмы о стратегии и тактике формирования товарного запаса.
Случайность?.. Нет, закономерность!
Стохастическая природа торговых процессов сложна для изучения. Но это не означает, что в этой случайности торговых событий нет закономерностей. Закономерности торговли могут быть исследованы классическими инструментами математики и поставлены на службу технологии управления запасами.
В данной статье мы рассмотрим одну из классических задач, которая лежит в основе управления торговым процессом фирм, занятых поставками продуктов питания. Некоторые детали мы опустим, но постараемся донести до читателя основную логику решения проблемы.
Итак, рассмотрим крупную оптовую фирму, которая поставляет продукты питания в розничную сеть. Розничная сеть ограничена по размерам, и каждый ее участник хорошо известен. Он многократно обращается в фирму. Известны его возможности по реализации товаров. Кроме крупных партнеров фирма отпускает товар и мелким покупателям, а иногда и простым жителям близлежащих районов, заинтересованным низкими ценами.
Какая же информация доступна аналитику запасов? Складская программа дает ему ежедневные сводки об остатках товара на складе, объемах продаж каждого товара, известны цены продаж и полученный доход от продаж отдельных позиций.
Для планирования запасов фирмы аналитик должен исследовать динамику продаж в разрезе отдельных товаров. Эта динамика может быть представлена в виде графика, на котором кривая продаж будет совершать колебания относительно некоторой усредненной кривой.
Простейшее желание, которое может возникнуть у аналитика, состоит в построении прогноза продаж на ближайший период планирования. Исследование предшествующей истории продаж дает материал для "предсказаний" тенденции продаж на несколько шагов вперед. С этого момента и начинается теория управления запасами.
Увы, радужные надежды заглянуть в будущее могут быть несбыточными. Оценки прогноза продаж могут не совпадать с реальными наблюдениями, которые фиксируются в будущем. Аналитик должен уметь строить прогнозы.
Конечно, в простейших случаях для этого аналитику пригодится Excel. Представив в виде электронной таблицы данные о продажах за ряд дней, аналитик может применить простейшие методы прогнозирования (например, метод скользящего среднего) и может рассчитать оценку продаж на ближайший период.
Но что означает для аналитика "простейший случай" построения прогноза? Это прежде всего устойчивость стохастических колебаний спроса. Такие устойчивые колебания характерны для продаж товаров мелким покупателям. Этих покупателей много, а отдельные отклонения в разовых покупках сглаживаются при оценке суммарного объема дневных продаж. Для торговли, ориентированной на массовых покупателей, процесс продаж моделируется простейшей таблицей Excel.
Но как быть в том случае, когда товар приобретается крупными партиями?
Как построить прогноз, когда в один день было десять крупных продаж, в другой двадцать, а в следующий была совершена всего одна продажа?
О каком прогнозе может идти речь?
В этом случае применяется иная модель торгового процесса. В ее основу кладется информация о времени ожидания очередного приезда крупного покупателя за товаром. Эта величина случайна. Но анализ истории закупок, совершаемых каждым крупным покупателем, позволяет найти параметры этого времени ожидания как случайной величины. А далее следует применить традиционные методы имитационного (*) моделирования. Эти методы и позволят оценить параметры торгового процесса - усредненный объем продаж крупным клиентам, разброс этой величины, количество клиентов и т.д. Эти параметры оценивают случайную природу продаж крупных партий.
Что же должен делать аналитик запасов? Он должен так научиться исследовать данные складской программы, чтобы извлекать из них сведения о каждом крупном клиенте, а затем включить их в модель прогноза продаж.
Неужели это возможно, спросит читатель? Конечно! Вопрос лишь в том, какой доход будет получать фирма от обладания точными оценками будущих продаж.
(*) имитационное моделирование - изучение процессов с помощью воспроизведения их случайной природы на компьютере
Деньги - критерий истины
Итак, в наш разговор опять вмешались деньги. Мы опять заговорили о доходе, так как выбор технологии работы торговой фирмы в конечном итоге всегда оценивается по получаемому доходу.
Будем считать, что аналитик умеет с известной долей уверенности предсказывать объем продаж на ближайшие плановые периоды (на два-три дня, а то и на неделю). Очевидно, его знания принимаются к сведению руководством. С учетом ожидаемых продаж следует восполнить запасы каждого товара. Но не забывайте, мы сказали, что прогноз продаж построен лишь с известной долей уверенности. Это есть его величество Случай, который может наступить с известной долей вероятности. Поэтому товара может и не хватить до момента очередной поставки.
Что делать, чтобы застраховать себя от возможных убытков, вызванных неполучением дохода из-за отсутствия товара? Конечно, следует завести товар впрок. Товара должно хватить даже тогда, когда приедет "непредвиденный" клиент или "случайно" будет сорвана плановая поставка. Такое решение очевидно. Но... деньги вкладываются в товар, который "вероятно" не будет продан! Этот избыток товара лишь снимает риск неполучения дохода.
Какова же мера этого спокойствия? Конечно же, деньги. Руководство фирмы должно принять решение, какую сумму следует вложить в приобретение \"резервов\".
Но товаров на складе великое множество.
А между какими товарами должна быть распределена эта выделяемая сумма?
Каковы должны быть резервы по каждой товарной позиции?
На этот вопрос также дает ответ технология управления запасами.
Для решения этой задачи необходимо знать прогнозы продаж отдельных товаров, их цены (закупочные и продажные), возможные сроки поставок. И конечно, учесть сумму вложений в резервы. Ответом будет количество товаров, которое должно быть на складе всегда. Это означает, что ниже установленной величины уровень товара не должен опуститься . Эту величину называют \"нормой запаса\". Но обратим Ваше внимание на то, что эти \"нормы запасов\" определяются при условии, что в резервные запасы вложена конкретная сумма денег. Такая задача решается оптимизационными методами.
Итак, можно сказать, что работа рядового менеджера отдела поставок будет намного проще, когда он будет принимать решение о моменте восполнения запаса, когда наличный уровень запаса товара опустится до установленной нормы. Надеемся, что это понятие хорошо знакомо практикам, которые работают со складскими программами. Во многих программах предусмотрены поля для хранения норм запаса.
Но увы, в складских технологиях не сказано, как эти нормы определить. Обычно их определяют на \"глазок\", на основе своего личного опыта. Но в этом случае говорить об эффективности вложения денег в запасы не приходится. Чтобы деньги \"работали\" в товарных запасах, необходимо уметь рассчитывать нормы запаса.
Правильно рассчитанная норма запаса есть формально высказанное правило управления запасами. Это правило понятно каждому, даже тем работникам, которые и слыхом не слыхали ни о каких прогнозах, ни о вероятностях. Следи себе за падением уровня запаса и начинай закупать, когда достигнута норма. В этом-то и заключается \"прямое\" управляющее воздействие, о котором мы говорили в предшествующей статье. Руководство, с подачи аналитика, приняло и утвердило нормы запаса. Далее менеджеры должны придерживаться установленных правил.
Что же должен делать аналитик запасов? Он должен теперь обеспечивать \"обратную\" связь - от запаса к руководству. Он должен следить за тем, чтобы принятая норма запаса соответствовала бы текущим параметрам торгового процесса. Каким параметрам? Да все тем же, которые были использованы при расчете норм. Аналитик должен следить за прогнозами продаж, оценивать результативность введенного правила восполнения запасов. И в том случае, когда оценки результативности торгового процесса будут снижаться, аналитик должен снова предлагать руководству новые способы улучшения тактических правил работы с запасами, например, путем пересмотра норм запаса.
Принять или отвергнуть?
Целесообразно ли решать эту или иную, подобную, задачу управления запасами? Ответ на этот вопрос можно дать лишь тогда, когда будет принята к реализации руководством фирмы примерно следующая логика действий.
Во-первых, следует начать с самого простого и полезного. Следует начать с "макроанализа" товарных запасов. Для этого следует оценить их оборачиваемость, оборачиваемость денег, вкладываемых в товарный запас. Анализу может быть подвергнут не только весь товарный запас, как единый объект изучения, но и отдельные товарные группы, и даже бренды. Следует построить динамику этих показателей. Для этого следует поднять историю продаж, благо, складские программы накапливают данные не только месяцами, но и годами.
Во-вторых, следует сопоставить свои стратегические и тактические решения по управлению запасами с фактами колебания динамики оборачиваемости запасов. Можно считать, что Ваши решения оправдали себя, когда уровень оборачиваемости постоянно улучшался.
В-третьих, принятие решения о введении новых правил формирования запасов и правил работы с клиентурой следует оценить на модели торгового процесса
Как это следует сделать? Сначала необходимо изучить параметры торгового процесса и на основе этих параметров следует построить модель торгового процесса.
Например, в нашем случае следует смоделировать восполнение запасов при достижении их нормативов. Следует сопоставить расчетные показатели оборачиваемости, доходности торгового процесса, с теми величинами, которые наблюдаются в реальности. Конечно, не следует ожидать полного совпадения. Можно считать, что моделирование дало положительные результаты, если полученные расчеты объяснят существующие проблемы и дадут оценку возможных аварийных ситуаций. Убедившись в реальности модели и ее полезности,
Вам следует постепенно ввести ее решения в повседневную практику. Конечно, здесь следует сказать еще об одном логическом шаге. Модель должна оценить то, насколько решение, принимаемое в реальности, отличается от "предлагаемого моделью". Эта оценка может быть дана не только в процентах. Процентам должен быть поставлен в соответствие денежный эквивалент.
Другими словами, можно сказать, что предлагаемые решения можно принять лишь в том случае, когда предлагаемые оценки дадут ощутимый финансовый результат.
https://www.lobanov-logist.ru/library/all_articles/54700/