Модели управления запасами

Любое производство может ритмично работать при наличии достаточного запаса ресурсов. Поэтому в логистическом управлении запасами просто необходимо проводить построения моделей управления ими для различных видов ресурсов.

В качестве ресурсов для обеспечения ритмичного производства используются:

– товарно-вещественные ресурсы (сырье, полуфабрикаты, готовые изделия, энергоносители);

– технологические, трудовые ресурсы;

– информационные ресурсы;

– финансовые и другие ресурсы.

Ритмичность поставок нарушают следующие обстоятельства:

– несовпадение ритмов производства с ритмами потребления;

– случайные колебания спроса за период между поставками;

– случайные колебания интервала между поставками;

– срыв объема поставок.

Предпосылки, которые заставляют оптимизировать запасы сырья, ресурсов:

– возрастают убытки за счет хранения сверхнормативных запасов;

– связывание оборотных средств;

– потеря в качестве товарно-вещественных ресурсов, моральное и физическое старение ресурсов.

В качестве целевой функции в задачах управления запасами выступают суммарные затраты:

– на приобретение продукции с учетом максимальных скидок на размер партии;

– на хранение и складские операции;

– от материального и морального старения при хранении;

– на штрафные санкции и потери от дефицита.

Целевая функция, представляющая сумму данных компонентов, должна быть минимальна. Поэтому управление запасами производится вначале путем выбора стратегии управления, а затем путем выбора параметров управления.

Среди параметров управления запасами принято выделять:

1) управляемые параметры:

– объем и номенклатура необходимого сырья (ресурсов) (размер заказа);

– момент (время) выдачи заказа на пополнение ресурса;

2) неуправляемые параметры:

– затраты на организацию снабжения;

– ограничение на запасы поставщика;

– выбор системы снабжения (централизованная, децентрализованная).

Управление в логистике характеризуется, как правило, наличием большого количества однородных объектов управления (например, отдельные артикулы ассортимента торговой компании), по-разному влияющих на результат деятельности предприятия. Наиболее популярными методами моделирования являются модели издержек и спроса на продукцию.

Наиболее широко при управлении запасами применяется АВС-анализ множеств объектов, идея которого состоит в том, чтобы из всего множества выделить объекты, наиболее значимые с точки зрения обозначенной цели. Таких объектов, как правило, немного, и именно на них необходимо сосредоточить основное внимание и силы логистического менеджмента. При этом, как уже упоминалось выше, будем выделять:

– товары класса А – это немногочисленные, но важнейшие товары, на которые приходится большая часть денежных средств, вложенных в запасы. Размеры запасов по позициям группы А постоянно контролируют, точно определяют издержки, связанные с закупкой, доставкой и хранением, а также размер и момент заказа;

– товары класса В занимают срединное положение в формировании запасов предприятия и по сравнению с группой А требуют к себе меньшего внимания. Здесь осуществляется обычный контроль и сбор информации о запасах, который должен позволить своевременно обнаружить основные изменения в их использовании;

– товары класса С, составляющие, как правило, большую часть ассортимента, относят к второстепенным. На долю этих товаров приходится наименьшая часть всех финансовых средств, вложенных в запасы. Точные оптимизационные расчеты размера и периода заказа с товарами данной группы не выполняются.

Очевидно, что в процессе достижения какой-либо цели нерационально уделять объектам, образующим малую часть вклада, то же внимание, что и объектам первостепенной важности.

Согласно методу Парето множество управляемых объектов делится на две неодинаковые части (20/80). Широко применяемый в логистике метод АВС предусматривает более глубокое разделение – на три части. При этом часто используемое разделение имеет вид, представленный в табл. 5.3.

Таблица 5.3

Среднестатистическое разделение на группы А, В и С ассортимента торговой компании по признаку доли в обороте

Группа	Доля в обороте, %	Доля в ассортименте
А	80	20
В	15	30
С	5	50

Данное соотношение является усредненным и может не отражать специфики ассортимента конкретной компании.

Алгоритм проведения анализа ассортимента товара по методу АВС для логистического управления приведен на рис. 5.9.

Рис. 5.9. Схема алгоритма проведения анализа ассортимента товара по методу АВС в логистическом управлении

В логистике запасов применяется также разделение ассортимента на пять групп (ABCDE-анализ). Отличие от А6С-анализа заключается в дополнительном выделении из группы С подмножества D, включающего ассортимент, на долю которого приходится последний процент в обороте. Группа Е представляет ассортимент, движения по которому за анализируемый период не было. Разделение ассортимента на группы А, В, С, D и Е представлено в табл. 5.4.

Таблица 5.4

Разделение ассортимента торговой компании по признаку доли в обороте на группы А, В, С, D и Е

Группа	Доля в обороте, %
А	80
В	15
С	4
D	1
Е	0

АВС-анализ позволяет распределить ассортимент товаров по степени вклада в намеченный результат в зависимости от степени стабильности спроса и, как следствие, точности прогнозирования. Также часто применяют анализ множества объектов по методу XYZ. При этом:

– в группу X включают товары, спрос на которые равномерен либо подвержен незначительным колебаниям. Объем реализации по товарам, включенным в данную группу, хорошо предсказуем;

– в группу Y включают товары, которые потребляются в колеблющихся объемах. В частности, в эту группу могут быть включены товары с сезонным характером спроса. Возможности прогнозирования спроса по товарам группы Y – средние;

– в группу Z включают товары, спрос на которые возникает лишь эпизодически. Прогнозировать объемы реализации товаров группы Z сложно.

Возможный вариант разделения ассортимента на группы X, Y и Z приведен в табл. 5.5.

Возможный вариант разделения ассортимента на группы Χ, Υ и Ζ

Группа	Коэффициент вариации спроса v
X	0 < vcпр< 10%
Y	10 < vспр < 25%
Z	25 < vспр < ∞

AΎΖ-анализ выполним с целью разделения продуктов компании по признаку стабильности спроса. Отметим, что чем стабильнее спрос, тем меньше ошибки прогнозирования, ниже потребность в страховых запасах, легче планирование движения продукта. Следовательно, методы управления продукцией с разными показателями стабильности спроса могут иметь существенные различия.

Признаком, на основе которого конкретную позицию относят к группе X, Υ или Ζ, является коэффициент вариации спроса (v) по одной позиции продукции. Среди относительных показателей вариации коэффициент вариации является наиболее часто применяемым показателем.

Если принять закон нормального распределения (закон Гаусса) спросов продукции одной позиции, то коэффициент спроса (vспр) по отдельным позициям рассчитывается по формуле

тогда

где

где σспр – среднеквадратическое значение спроса продукции; xi – текущее значение спроса по оцениваемой позиции (за i-й квартал); – среднеарифметическое значение спроса по оцениваемой позиции; п – объем выборки по спросу продукции.

Коэффициенты вариации спроса определяются по каждой группе продукции по вышеприведенным формулам, затем выстраиваются в порядке возрастания коэффициента vспр и полученный числовой ряд величин преобразуется методами аппроксимации. Таким образом строится кривая анализа XYZ по спросу продукции.

Построение кривой позволяет визуально определить группы продуктов, в пределах которых поведение коэффициента вариации спроса имеет характерные особенности. Типичная форма кривой XYZ-анализа приведена на рис. 5.10.

Коэффициент вариации спроса, %

Рис. 5.10. Типичная форма кривой XYZ-анализа по спросу продукции

Вначале кривая XYZ-анализа весьма плавно поднимается вверх, это свидетельствует о том, что в номенклатуре имеется группа с относительно стабильным спросом. Затем подъем графика активизируется – появляются нестабильные позиции, а с ними и проблемы управления. Последний участок графика резко уходит вверх. Это группа явно проблемных позиций с резкими колебаниями спроса.

Весь процесс проведения анализа по методу XYZ осуществляется по нижеприведенному алгоритму анализа спроса (рис. 5.11).

Многие специалисты для моделирования процессов управления запасами рекомендуют применение матричной модели совместного использования методов ABC-XYZ.

Матрица АВС-XYZ составляется по форме табл. 5.6. В ячейки матрицы вписываются продукты (либо их номера по первичному списку – номер позиции в табл. 5.5). Например, в ячейку АХ вписываются продукты, вошедшие в группу А при выполнении АВС-анализа и в группу X при выполнении XYZ-анализа.

Рис. 5.11. Схема алгоритма анализа спроса по методу XYZ

Таблица 5.6

Матрица ABC-XYZ

АХ	AY	AZ
ВХ	BY	BZ
СХ	CY	CZ

При использовании этого метода надо учитывать некоторые рекомендации. Так, для товарных позиций, входящих в группы ΑΧ, AYи AZ, следует выработать индивидуальные технологии управления запасами, а для позиций, входящих в группу АХ, следует рассчитать оптимальный размер заказа и рассмотреть возможность применения технологии доставки "точно в срок". Позиции, входящие в группу AZ, следует контролировать ежедневно. Очевидно, что в связи с большими колебаниями спроса здесь необходимо предусмотреть страховой запас.

Управление запасами по позициям, входящим в группы ВХ, BY и BZ, может осуществляться как по одинаковым, так и по индивидуальным технологиям (и по срокам планирования, и по способам доставки).

Планирование запасов по товарным позициям, входящим в группы СХ, СУ и CZ, может осуществляться на более длительный период, например на квартал, с еженедельной (или ежемесячной) проверкой наличия запаса на складе.

Итоговым документом мониторинга запасов может быть таблица параметров товаров логистической модели управления запасами по матричному методу (АВС-XYZ) (табл. 5.7).

Таблица 5.7

Таблица параметров товаров логистической модели управления запасами по матричному методу ABC-XYZ

Код товара	План продаж за месяц	Однодневные продажи по плану	Продано на дату заказа	Скорректированный план продаж за месяц	Однодневные продажи фактически	Процент выполнения плана	Запас на момент заказа
							Штук					Дней продаж (по плану)					Дней продаж (по факту)
							На складе	В транзите			Итого	На складе	В транзите			Итого	На складе	В транзите			Итого
								Товар на таможне	Товар в пути	Заказанный, но не отправленный			Товар на таможне	Товар в пути	Заказанный, но не отправленный			Товар на таможне	Товар в пути	Заказанный, но не отправленный
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20	21	22