Содержание: Стратегии управления запасами Методы расчета страхового запаса. Стратегии управления заказами Семинар по программе «Управление товарными запасами, - презентация

1 Содержание: Стратегии управления запасами Методы расчета страхового запаса. Стратегии управления заказами Семинар по программе «Управление товарными запасами, потоками, закупками. Управление ассортиментом. Практические методы» Часть 2-я

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:

3 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 )

4 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 Аварийный запас Запас Т Аварийный запас Запас Т

5 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) σ Т – наиболее вероятное отклонение от срока поставки, рассчитываемое как среднеквадратичное отклонение Общая формула расчета: σТ=σТ=

6 Риски опоздания поставки Срок поставки дней Поставка 18 Поставка 212 Поставка 310 Поставка 49 Поставка 512 Поставка 610 Поставка 79 Поставка 89 - 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

7 Риски опоздания поставки Срок поставк и дней Квадрат разницы Поставка 1 8 (8-9,875) 2 = 3,516 Поставка 2 12 (12-9,875) 2 = 4,516 Поставка 3 10 (10-9,875) 2 = 0,016 Поставка 4 9 (9-9,875) 2 = 0,716 Поставка 5 12 (12-9,875) 2 = 4,516 Поставка 6 10 (10-9,875) 2 = 0,016 Поставка 7 9 (9-9,875) 2 = 0,716 Поставка 8 9 (9-9,875) 2 = 0,716 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 : σ Т =1,364 6 шаг - полученный результат рекомендуется округлить до ближайшего значимого числа в большую сторону. Если поставку мы контролируем с точностью до дня, то σ Т 2 дня Наиболее вероятное отклонение от срока поставки составляет 2 дня, на которые и нужно формировать страховой запас

8 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 = σ v σ v – 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

9 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. Уровень насыщения продажи запас

10 Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов Использовать данную зависимость было бы довольно просто. Идеальный график зависимости выглядит так: Уровень насыщения продажи запас План продаж Оптимальный запас для выполнения Плана продаж

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

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

13 Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов Определение граничных условий оптимального запаса: Оптимальный запас План продаж А запас продажи В С

14 Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов План продаж максимум План продаж минимум А запас продажи ВС D E Оптимальный запас

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

16 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: Остаток на начало дняПродажи за день Продажи 1 шаг 3000 Продажи 2 шаг …… ……… 1500*N Продажи N шаг 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

17 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=Ax 4 +Bx 3 +Cx 2 +Dx+E где за переменные приняты: x –запасы у – продажи Параметры кривой: A, B, C, D, E определяются при интерполяции данных из таблицы

18 Запас, оптимальный для выполнения плана продаж Точка пересечения плана продаж с кривой, отражающей зависимость продаж от запасов План продаж 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)

19 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 S 0 = 68 ед. товара в запасе на начало дня

20 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

21 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) S 0 = 68 ед. товара - необходимый запас на начало дня S 0 - λ = СЗ Итак, на начало шага планирования нам необходим запас в объеме: Потребность + (S 0 - λ) = – 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 S 0 = 88 Необходимый запас = 288 ед. товара

22 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

23 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

24 Риски неопределенности в спросе: управление товарами с нерегулярным спросом Основные параметры потоков для товаров с нерегулярным спросом: V х - Характерный объем сделки. Обычно рассчитывается как средний либо наиболее часто повторяющийся (мода) объем сделки (объем продаж в день). σ v - 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. T х - Характерный перерыв между сделками. Обычно рассчитывается как средний либо наиболее часто повторяющийся (мода) перерыв. σ Т - 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 Т х - Характерный перерыв между сделками

25 Риски неопределенности в спросе: управление товарами с нерегулярным спросом В приведенном примере: V х = 79,7 ед. товара σ v = 23,8 ед. товара T х = 3,4 дн я σ Т = 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) - СЗ N риск отклонения от характерного объема сделки - СЗ V

26 Риски неопределенности в спросе: управление товарами с нерегулярным спросом Страховой запас для покрытия рисков увеличения числа сделок: СЗ N = ΔN*V х где V х- характерный объем сделки ΔN – возможное увеличение числа сделок ΔN=N max -N N max – 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

27 Риски неопределенности в спросе: управление товарами с нерегулярным спросом Страховой запас для покрытия рисков увеличения объема сделки: СЗ v = σ v * N/2 Общая формула расчета страхового запаса: Принимая во внимание, что отклонения от рассчитанного по методу среднеквадратичного отклонения от характерного объема сделки σ v могут происходить как в большую, так и в меньшую стороны. Основной задачей является определение количества сделок, с возможным отклонением от характерного объема. В приведенном примере: СЗ v = 23,8 * 9/2 = 107 ед. товара СЗ T = 1* 79,7 = 80 ед. товара. Совокупный страховой запас, который позволит: не создать избыточного запаса максимально покрыть риски Составит 187 ед. товара