Страховой запас по основным материалам рассчитывается как. Страховой запас товаров - значение для стабильности продаж

07.10.2020

Различных видов создаются для достижения разнообразных целей, определяемых спецификой конкретного предприятия. Основными целями создания запасов являются:

1) Повышение эффективности производства;

2) Эффективное обслуживание потребителей;

3) Страхование сбоев в поставках;

4) Защита от повышения закупочных цен;

5) Экономия на оптовых скидках при заказе;

6) Экономия на транспортировке.

Имеется несколько способов классификаций запасов, которые помогают в принятии решений в сфере товарного запаса. Один из возможных видов общей классификации - по назначению (производственные и товарные), которые, в свою очередь, можно подразделить по признаку исполняемой функции – на текущие и страховые:

Текущие запасы – это основная часть производственных и товарных запасов, которые обеспечивают непрерывность производственного или торгового процесса на предприятии между поставками .

Рассмотрим более подробно что такое страховые запасы, как они рассчитываются и на что влияют.

СТРАХОВОЙ ЗАПАС (далее С.З.) - это запас ресурсов, предназначенный для бесперебойного снабжения производства и потребления в случае непредвиденных перебоев в снабжении предприятия из-за нарушения поставщиками сроков и условий поставок, недостатков в работе транспорта, непредвиденного роста спроса и других причин. В отличие от текущего запаса, величина С.З. не изменяется при запланированном ходе поставок и сбыте.

Типичный график страхового запаса представлен ниже. Заштрихованная часть - это страховой запас; часть его израсходована в точке t i вследствие задержки поступления очередной партии изделий и затем восстановлена:

Страховой запас помогает снизить потери от непредвиденного дефицита, однако его большой размер может привести к неоправданным затратам на содержание С.З.на складе компании. Определяющим фактором при расчете величины С.З. является достижение минимальных потерь, вызванных дефицитом и и в тоже время – минимальных затрат на содержание запаса.

На величину С.З. оказывают существенное влияние следующие факторы: вероятность того, что поставщик нарушит свои обязательства по отгрузке товаров (сроки отгрузки, количество или качество товара); вероятность незапланированного роста сбыта товаров; вероятность того, что будут нарушены сроки доставки товаров от поставщика и другие причины, индивидуальные для каждого поставщика.
Количественная оценка каждого фактора, а также учет их совместного влияния на размер страхового запаса является сложной задачей. Самый простой вариант расчета С.З. - когда имеется только одна влияющая случайная величина, т.е. действует лишь один случайный фактор. Например, сроки поставок на склад точно соответствуют планам, а сбыт в периоды между поставками подвержен случайным колебаниям (система Центральный склад – склады филиалов, поставки с ЦС строго определены, а продажи на филиалах не соответствуют заявленным прогнозам).

Расчет размера страхового запаса в такой однофакторной ситуации, выполняется на основе данных о величине сбыта в периоды между поставками за последние 12 месяцев. Вначале, пользуясь этими данными, необходимо определить закон распределения случайной величины. В том случае, если распределение имеет нормальный характер, размер страхового запаса S стр рассчитывают по формуле: S стр =t*σ

Где σ - средне- квадратичное отклонение величины сбыта за периоды поставки, t - параметр нормального распределения (параметр функции Лапласа).

Рассмотрим каждую величину в формуле С.З. отдельно.

Параметр t определяется на основе решения о допустимой вероятности наличия дефицита А следующим образом:

1. Необходимо определить оптимальную вероятность возникновения дефицита А

Где С хран - затраты на хранение товара на складе, С деф - потери из-за дефицита товара на складе.

(Например, затраты на хранение единицы товара составляют С хран =150руб/год, а потери от дефицита С деф = 5150руб/год, тогда вероятность возникновения дефицита - А=0,03.)

2. Определить значения функции Лапласа F(t) для найденной вероятности возникновения дефицита А .

Плотность нормального распределения

Плотность нормального распределения приведена на графике. Общая площадь под кривой равна единице, т.е. суммарной вероятности любых значений сбыта. Наибольшую вероятность имеет среднее значение величины сбыта за период поставки. Очень малые и очень большие значения сбыта за период поставки маловероятны. Площадь заштрихованной области на графике равна полученному значению вероятности дефицита.

Значение функции Лапласа находим по формуле: F(t)=1-2*А

(В примере F(t)=1-2*0,03=0,94)

3. Определить значение параметра t для найденного значения функции Лапласа F(t) – по таблице нормального распределения (ссылка дана выше) находим значение аргумента (параметр t ).

В нашем примере t=1,88.

Вторая величина, входящая в формулу страхового запаса - среднеквадратичное отклонение σ , рассчитывается по формуле:

Где х i – i-й элемент выборки (величина сбыта во время i-той поставки), а

Среднее арифметическое выборки, n – объем выборки.

Рассчитаем размер С.З. Допустим, среднеквадратичное отклонения при определенной выборке значений сбыта составило σ = 15. Тогда размер С.З. в нашем примере составит: S стр =1,88*15≈28 усл.ед.

То есть, при стабильных поставках и колеблющемся, нормально распределенном сбыте, наличие страхового запаса в 28 усл. единиц обеспечит 97-ми процентную готовность к поставке товаров со склада компании. В свою очередь, данная готовность обеспечит наилучшее соотношение между затратами на содержание запаса и возможными потерями от дефицита (А=0.03).

Основным условием применения приведенного порядка расчет С.З. является нормальный характер распределения значений случайной величины (сбыта). Распределение считается нормальным, если на величину признака влияет сумма многих случайных слабо взаимозависимых величин, каждая из которых вносит малый вклад относительно общей суммы. В случае, если факторы, вызывающие отклонение значения случайной величины от её ожидаемого значения, действуют редко, но число таких факторов велико, то случайная величина может быть распределена по закону Пуассона.

При равномерном распределении вероятности случайной величины сбыта - любое значение потребности, лежащее в пределах от известного минимального значения min до известного максимального значения max , имеет равную вероятность. Формула для расчета величины С.З. в случае равномерного распределения имеет вид: S стр =(0,5 - А)* (max-min) Т.о., изменение характера распределения случайной величины оказывает основное влияние на размер С.З.

Расчет страхового запаса для более сложных случаев, когда есть несколько влияющих случайных величин, проводится с помощью компьютерного моделирования подбором различных значений параметров системы и с использованием различных методов расчета необходимого объема С.З.

Страховые запасы – фактически являются затратами, необходимыми для обеспечения качественного обслуживания потребителей. Для получения максимальной прибыли необходимо тщательно контролировать все затраты, в том числе и на создание С.З., т.е. обеспечивать высокий уровень обслуживания при минимальных страховых запасах. Необходимо учитывать, что объем С.З. напрямую зависит от типа потребляемых товаров – от того, в какую категорию попадает товар при проведении ABC-XYZ анализа.

Не существует абсолютно верного размера страхового запаса, единого для всех компаний. Необходимо в каждом конкретном случае проводить расчеты с учетом многих факторов – таких, как рентабельность, уровень сервиса, ожидания покупателей, конкуренция в регионе сбыта и многих других.

1) Повышение эффективности производства;

2) Эффективное обслуживание потребителей;

3) Страхование сбоев в поставках;

4) Защита от повышения закупочных цен;

5) Экономия на оптовых скидках при заказе;

6) Экономия на транспортировке.

Рассмотрим более подробно что такое страховые запасы, как они рассчитываются и на что влияют.

Рассмотрим каждую величину в формуле С.З. отдельно.

Параметр t определяется на основе решения о допустимой вероятности наличия дефицита А следующим образом:

1. Необходимо определить оптимальную вероятность возникновения дефицита А

Где С хран - затраты на хранение товара на складе, С деф - потери из-за дефицита товара на складе.

2. Определить значения функции Лапласа F(t) для найденной вероятности возникновения дефицита А .

Плотность нормального распределения

Значение функции Лапласа находим по формуле: F(t)=1-2*А

(В примере F(t)=1-2*0,03=0,94)

В нашем примере t=1,88.

Где х i – i-й элемент выборки (величина сбыта во время i-той поставки), а

Среднее арифметическое выборки, n – объем выборки.

На уровне фирм запасы относятся к числу объектов, требующих больших капиталовложений, и поэтому представляют собой один из факторов, определяющих политику предприятия и воздействующих на уровень логистического обслуживания в целом.

Роль информационно-компьютерной поддержки логистического менеджмента трудно переоценить. Современное состояние логистики во многом определяется бурным развитием и внедрением во все сферы бизнеса информационно-компьютерных технологий. Реализация большинства логистических концепций (систем) была бы невозможна без использования быстродействующих компьютеров, локальных вычислительных сетей, телекоммуникационных систем и информационно-программного обеспечения.

Товарные запасы – запасы готовой продукции у предприятий-изготовителей, а также запасы на пути следования товара от поставщика к потребителю, то есть на предприятиях оптовой, мелкооптовой и розничной торговли, в заготовительных организациях и запасы в пути.

Страховые запасы – предназначены для непрерывного обеспечения материалами или товарами производственного или торгового процесса в случае различных, непредвиденных обстоятельств, например, таких как:

отклонения в периодичности и величине партий поставок от предусмотренных договором;

возможных задержек материалов или товаров в пути при доставке от поставщиков;

непредвиденного возрастания спроса.

Страховые запасы формируются для того, чтобы защититься от неконтролируемого поведения покупателей (поскольку невозможно спрогнозировать количество ежедневных заказов) и задержек в поставке товаров (вследствие невыполнения обязательств поставщиками и транспортными компаниями).

Принципы управления запасами можно сформулировать в виде простого алгоритма, состоящего из нескольких шагов:

определения, чем может управлять компания;

выявления релевантных затрат и их зависимости от управляемых параметров;

поиска оптимального решения, при котором релевантные затраты для компании будут минимальными.

Менеджмент компании может влиять на остаток запасов, управляя процессом закупок. Следовательно, можно определить основные параметры управления запасами:

размер заказа на закупку товаров;

время возобновления заказа (параметр, на основании которого принимается решение о размещении новых заказов).

Релевантными называют затраты, которые меняются в результате принятия решения. В системе управления запасами обычно выделяют следующие группы релевантных затрат:

затраты, связанные с хранением запасов (стоимость капитала, обездвиженного в запасах; затраты на содержание товара на складе);

затраты, связанные с выполнением заказов (расходы на ведение учетной документации; транспортные расходы на доставку заказов; расходы, связанные с размещением заказов, и т. д.);

убытки, возникшие из-за дефицита запасов (расходы в виде потери части прибыли либо потери клиентов и части деловой репутации компании).

При этом важно определить не только затраты, которые будут меняться, но и то, как они будут меняться. Это позволит смоделировать последствия принимаемого решения. Наиболее распространены так называемые конкурирующие затраты, то есть затраты, меняющиеся в противоположных направлениях. К примеру, увеличение страхового запаса на складе ведет к росту затрат на хранение и снижению риска убытков из-за простоя.

Оптимальным будет такое решение, при котором сумма всех релевантных затрат минимальна. Если определены сами затраты и порядок их изменения, то вычисление оптимального решения - уже техническая задача. Не составит труда решить ее с помощью Excel.

где D - плановая потребность в данном наименовании запаса за период (месяц, квартал, год); А - затраты на выполнение одного заказа, которые возникают при размещении нового заказа; C - затраты на хранение единицы запасов за период.

Для расчета оптимального размера страхового запаса в условиях неопределенности используются методы математической статистики. В частности, можно использовать общепринятую формулу расчета страхового запаса.

где k - коэффициент безопасности, который определяет степень защиты от дефицита, рассчитывается в зависимости от принятого значения вероятности дефицита (конкретное значение коэффициента k можно вычислить в программе Excel, подставив в функцию «НОРМСТОБР» принятое значение вероятности дефицита запасов и взяв модуль полученного значения);

- средняя длительность выполнения заказа;

- среднее значение потребности в товаре;

vard, varLT - среднеквадратические отклонения потребности соответственно в товаре и времени выполнения заказа.

Объем страхового запаса во многом зависит от принятия или непринятия риска экономистом компании. Но, как правило, финансовые директора не могут ответить на вопрос, какая вероятность возникновения убытков приемлема для их предприятия. Разумеется, гораздо безопаснее исключить такую вероятность вообще, но это приведет к созданию значительных страховых запасов, которыми предприятие ни разу не воспользуется.

Доктор технических наук, профессор А.Г. Мадера.

Российская академия наук

Расчет величины страхового запаса до сих пор не имеет однозначной методики. Причиной этому является неопределенность спроса и периода выполнения заказа, для одновременного учета которых применяются различные подходы. В западной литературе по логистике в основном используется два подхода к расчету страхового запаса. Первый (или вероятностный) подход представляется нам более естественным и обоснованным, в отличие от второго подхода, основанного на ожидаемом количестве дефицитных изделий при заданном «уровне обслуживания».

Страховой (гарантийный, резервный, буферный) запас создается для защиты от возможного дефицита изделий. Величина страхового запаса постоянно поддерживается дополнительно к ожидаемой потребности и имеет вероятностную природу. Дефицит изделий может быть обусловлен как неопределенностью спроса, так и неопределенностью периода выполнения заказа. Неопределенность спроса – это случайные колебания объема продаж в течение всего периода времени между двумя моментами пополнения запаса. Неопределенность периода выполнения заказа представляет собой случайную величину времени между моментом размещением заказа на пополнение запаса и моментом его получения. Для адекватной оценки величины страхового запаса необходим одновременный учет обоих видов неопределенностей.

Определению величины страхового запаса посвящено довольно много работ (см., например, ). Однако, приводимые в них методы зачастую лишены какого-либо обоснования, либо столь невнятно изложены, что вызывают справедливые сомнения в их адекватности . Сомнения же специалистов приводят, в свою очередь, к недоуменному вопросу практиков-логистов: «Так как же нам все-таки рассчитывать страховой запас?». Вот на этот вопрос я и попытаюсь ответить в настоящей статье.

В настоящее время в западной школе логистики принято два подхода к расчету величины страхового запаса. В первом подходе (вероятностный подход) величина страхового запаса рассчитывается исходя из заданного значения вероятности отсутствия дефицита. Во втором подходе расчет величины страхового запаса основывается на понятии «уровня обслуживания» и определяется как ожидаемое количество изделий, которых может не хватать при данном уровне обслуживания.

Оба подхода строятся на следующей стохастической модели потребления и пополнения запаса: 1. Случайная величина (q ) потребления изделий в каждый единичный период времени (например за день или неделю) подчиняется нормальному закону распределения с математическим ожиданием (МО) mq и средним квадратическим отклонением (СКО) σq ; 2. Период выполнения заказа (L ) является случайной величиной с МО и СКО равными mL и σL , соответственно; 3. Случайные величины qi в единицу времени независимы между собой, имеют одинаковые распределения с равными МО и СКО и не зависят от случайной величины L ; 4. Суммарное потребление (Q ) в течение периода (L ) представляет собой сумму случайного числа случайных величин qi , то есть и имеет нормальное распределение с МО и СКО равными mQ = mq mL и , соответственно.

Вероятностный подход . Задается значение вероятности (P ) бесперебойной выдачи изделий из имеющегося запаса. Так, вероятность P = 0,95 что означает, что в 95% всего времени мы рассчитываем, что запас не исчерпается и в 5% времени мы будем испытывать дефицит изделий. Обратившись к таблице значений функции Лапласа находим для заданной вероятности P соответствующее количество (k σQ , тогда величина страхового запаса рассчитывается как k σQ . Если, например, P = 0,95 то σQ надо умножить на k = 1,64.

Подход, основанный на понятии «Уровень обслуживания» . Данный подход был, по видимому, впервые предложен в и с тех пор приводится практически во всех западных монографиях по логистике (см., например, ). Под уровнем обслуживания здесь понимается количество изделий, которое может быть получено потребителем немедленно из имеющего запаса. Так, если недельный спрос на изделия составляет 100 шт., то 95%-ый уровень обслуживания означает, что 95 изделий могут быть получены из имеющегося запаса, а 5 изделий составят дефицит. Данный подход основывается на расчете нормированного (МО=0 и СКО=1) ожидаемого количества изделий M(k) , которых будет не хватать при данном уровне обслуживания в течение периода выполнения заказа L . Реальное же количество дефицитных изделий за период L составит величину M(k) σQ . Функция M(k) легко вычисляется и ее значения затабулированы (см., например, ).

Дальнейшие рассуждения в рассматриваемом подходе таковы. Если годовая потребность в изделиях равна D и требуемый нами уровень обслуживания равен P , то в течение года дефицит составит (1 – P )D изделий. А если экономичный размер заказа равен Qо , то количество заказов в год составит D / Qо . Поскольку ожидаемый дефицит приходящийся на каждый заказ равен M(k) σQ , то за год ожидаемый дефицит составит M(k) σQ D / Qо . Приравнивая последнее выражение к (1 – P )D получим основное уравнение M(k) = (1 – P ) Qо / σQ для определения числа (k ) средних квадратических отклонений σQ . Искомая величина страхового запаса составит k σQ . Отметим, что при M(k) > 0,3989 величина страхового запаса получается отрицательной. Авторы это обстоятельство трактуют так, что при данной величине экономичного заказа и требуемом уровне обслуживания, создания страхового запаса не требуется, а точка размещения повторного заказа снижается на величину k σQ .

Пример . Пусть оптимальный размер заказа Qо = 100 изделий, требуемый уровень обслуживания P = 0,97. Числовые характеристики периода выполнения заказа L и ежедневного потребления q равны mL = 8 дней, σL = 2 дня, mq = 5 шт., σq = 2,5 шт. соответственно. Определим страховой запас используя оба подхода.

Решение . Среднее квадратическое отклонение потребления запаса в течение периода выполнения заказа равно шт.

Вероятностный подход . Для вероятности бесперебойной выдачи изделий из имеющегося запаса P = 0,97 находим по таблице функции Лапласа значение k = 1,88. Величина страхового запаса составит k σQ = 1,88∙12 ≈ 23 шт.

Подход на основе «уровня обслуживания» . Вычисляем функцию M(k) = (1 – P ) Qо / σQ = (1 – 0,97)∙100/12 = 0,25. По таблице значений функции M(k) находим k = 0,34 и страховой запас составит k σQ = 0,34∙12 ≈ 4 шт. Таким образом, при уровне обслуживания P = 0,97 ожидаемая нехватка изделий составит 4 шт.

Выводы . Сравнение величины страхового запаса (23 шт. и 4 шт.), вычисленное при обоих подходах показывает, что во втором подходе страховой запас почти в 6 раз меньше, чем при вероятностном подходе. Это явно заниженное значение и оно не может служить достоверной рекомендацией для создания страхового запаса.

Несостоятельность второго подхода обусловлена тем, что количество изделий, которых будет не доставать, и которые составляют страховой запас, представляет собой случайную величину, для характеристики которой требуется не только математическое ожидание, но и дисперсия. Поэтому использование при вычислении страхового запаса одного только математического ожидания и приводит к сильно заниженному его значению. Наши исследования показали, что при введении дисперсии страхового запаса, число (k ) средних квадратических отклонений σQ будет равно уже 1,25, так что страховой запас составит k σQ = 1,25∙12 ≈ 15 шт. Более точное определение числа k требует дополнительных исследований.

Таким образом, широко приводимый в западной логистической литературе подход на основе «уровня обслуживания», не позволяет находить адекватное значение страхового запаса, в отличие от вероятностного подхода, который, по нашему мнению, более обоснован. Поэтому его и следует применять при расчете величины страхового запаса.

Литература

1. Бауэрсокс Д.Дж., Клосс Д.Д. Логистика: интегрированная цепь поставок. – М.: Олтимп-Бизнес, 2001

2. Сток Д.Р., Ламберт Д.М. Стратегическое управление логистикой. – М.: ИНФРА-М, 2005

3. Модели и методы теории логистики / Под ред. В.С. Лукинского. – СПб., Питер, 2003

4. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Т. 1 – М.: Мир, 1984

5. Brown R. Decision Rules for Inventory Management. – N.Y., R&W, 1967

Теоретически, определить, когда пора заказывать допоставку товара, должно быть легко. Если вы знаете, что каждый день покупатели будут заказывать десять единиц товара из , и знаете, что следующая партия будет доставлена через 17 дней после подачи заявки, вам нужно заказать следующую партию, когда на полке останется 170 единиц товара.

Это количество принято называть «точкой заказа». Однако в формуле точки заказа есть еще один элемент – страховой запас (точка заказа = страховой запас + ожидаемое потребление за время поставки). Резервный запас защищает вас от возникновения дефицита товара в период, необходимый для пополнения запасов. Зачем нужна такая защита?

Спрос – это прогнозируемая величина, в основе которой лежат история продаж в прошлом, коэффициент(ы) тенденции и/или информация о потреблении товара в будущем. Реальное потребление товара, скорее всего, будет больше или меньше, чем эта величина. Резервный запас нужен в тех случаях, когда реальное потребление оказывается больше, чем прогнозируемый спрос. Это «страховка», помогающая вам выполнить заказы покупателя в период, необходимый для пополнения запаса.
Ожидаемое время выполнения заказа – тоже прогнозируемая величина, как правило, основанная на том, сколько времени прошло между подачей заказа и доставкой последние несколько раз. Иногда реальное время выполнения заказа будет больше, чем прогнозируемое. Резервный запас защищает вас от возникновения дефицита в случае, если время, необходимое для пополнения запаса, превышает прогнозируемое.
Уровень сервиса – задается разработчиком системы управления запасами, это вероятность возникновения дефицита. Например, если мы зададим уровень сервиса 90% (т.е. отказ клиенту в покупке возможен в 10% случаев), то страховой запас будет один; а если задать уровень сервиса 97% (т.е. отказ клиенту в покупке возможен только в 3% случаев), то страховой запас, при прочих равных условиях, возрастет приблизительно в 1,5 раза.

Следует отметить, что для разного товара выгоднее задавать различный уровень сервиса. Это напрямую зависит от того, в какую категорию попадает товар при проведении АВС-XУZ анализа. Этот анализ предполагает разделение ассортимента на группы в соответствии с весом каждого товара в суммарном результате (например, обороте или прибыли), а также по стабильности потребления. Кроме того, есть зависимые товары, потребляемые покупателем только совместно. Если иметь в наличии только один из этих товаров – покупатель все равно останется недоволен.

Эта диаграмма показывает, как используется резервный запас:

Пунктирная линия показывает доступное количество товара (В наличии – На отгрузку). Заказ на пополнение оформляется в первое число месяца, когда доступное количество наличного товара достигает точки заказа (точка А на графике). В нашем примере не заказано пополнение ни одного товара. Следовательно, в точке А наличное количество товара равно уровню пополнения.

Похожие статьи:

Отслеживание движения товарных остатков на складах и…
Формирование ассортиментной матрицы и ее…
Логистика и маркетинг в условиях жесткой экономии:…

Реальное потребление восьми единиц товара за время выполнения заказа на допоставку соответствует прогнозируемому спросу. Партия товара получена девятого числа месяца. После приемки входящей партии товара, наличное количество товара на полке равно объему резервного запаса. Защита, которую обеспечивает резервный запас, не понадобилась.

Одиннадцатого числа следующего месяца товар вновь оказывается в точке заказа (точка В на следующем графике):

Сделан еще один заказ на допоставку. Однако у поставщика временные производственные проблемы, и следующая партия поступает с опозданием на два дня (точка С на графике). Если бы не было резервного запаса, у нас бы закончился товар.

Через некоторое время после получения партии покупатель приобретает десять единиц товара. За один день вы продаете больше, чем обычно за неделю. Наличное количество товара падает до точки D на следующем графике. Заказ на пополнение делается в тот же день, однако, наличное количество товара уже ниже точки заказа.

Резервный запас позволяет вам выполнить требования покупателя до получения партии пополнения 29 числа месяца (точка Е на графике). Снова резервный запас уберег вас от возникновения дефицита.

Какой объем страхового запаса нужен

Когда поступает партия пополнения, наличное количество товара обычно приходится на закрашенную область графика. Обратите внимание, что объем резервного запаса находится в середине закрашенной области. В половине случаев вам придется использовать резервный запас до получения пополнения запаса. В других 50% случаев пополнение будет получен до того, как вы начнете расходовать резервный запас. В среднем, весь объем резервного запаса будет на полке в момент получения пополнения. В среднем, это «недвижимые» запасы.

Торговое предприятие держит товар на складе, чтобы продавать его покупателям. Прибыль от продажи товара необходима, чтобы покрывать затраты и получать прибыль с инвестиций. Учитывая все это, представляется нецелесообразным намеренно держать на складе недвижимые запасы.

С другой стороны, не забудьте, в чем состоит цель эффективного управления запасами:

«Рациональное управление цепочками поставок дает предприятию возможность оправдывать и превосходить ожидания покупателей, предлагая им такое количество каждого товара, которое позволяет максимизировать чистую прибыль или минимизировать затраты.»

Резервный запас, на самом деле, — это затраты на ведение бизнеса. Однако они необходимы для предоставления покупателям высокого уровня сервиса. Чтобы максимизировать прибыли, нужно внимательно следить за всеми затратами, включая и резервный запас. Следовательно, мы хотим обеспечить желаемый уровень сервиса при минимальном объеме резервного запаса.

Традиционные методы определения размера резервного запаса

Существует два традиционных метода определения размера резервного запаса товара:

Процент спроса в период выполнения заказа
Количество дней, на которое имеется запас

Говоря о методах определения размера резервного запаса, мы будем упоминать две переменные: прогнозируемый спрос и потребление. Прогнозируемый спрос – это предположение о том, сколько товара будет продано или использовано за определенный месяц, а потребление – это количество реально проданного или использованного товара.

Процент спроса в период выполнения заказа

Отошедший от дел консультант Гордон Грэм утверждал, что для многих товаров достаточно резервного запаса в размере 50% от спроса в период выполнения заказа. Давайте рассмотрим пример:

Тринадцать единиц в день умножаем на прогнозируемое время заказа, восемь дней, и получаем спрос в период выполнения заказа, 104 единицы. Резервный запас составляет половину от этого количества, или 52 единицы. Это количество представляет собой запасы на четыре дня (4 дня x 13 единиц/день).

Этот метод понятен, но он определяет или слишком большой, или слишком маленький резервный запас для многих товаров. Например:

Товары с долгим, но надежным временем выполнения заказа и относительно постоянным спросом. Если мы применим этот метод к товару, время выполнения заказа на который равно 12 неделям, мы будем держать резервный запас, которого хватит на шесть недель. Если мы обычно получаем пополнение вовремя, а спрос не меняется каждый месяц, резервный запас окажется слишком большим, иными словами, слишком много денег будет вложено в неприбыльный товар.

Товары с очень коротким временем выполнения заказа и существенными вариациями спроса каждый месяц. Если время выполнения заказа на товар равно одной неделе, по этому методу мы будем держать трехдневный резервный запас товара. Если спрос существенно изменяется каждый месяц, нам, скорее всего, не хватит резервного запаса, чтобы удовлетворить спрос покупателей.

Количество дней, на которые имеется запас

Этот метод позволяет закупщику вручную определить число дней, на которые необходим резервный запас товара. Так как у закупщика, как правило, нет времени на пересмотр параметров резервного запаса каждый месяц, он, скорее всего, установит такое количество дней, чтобы резервного запаса было больше, чем достаточно. В конечном итоге, в глазах большинства закупщиков создание излишних запасов лучше, чем дефицит. В результате, такой метод часто приводит к накоплению неприбыльного запаса.

Хороший способ определения размера резервного запаса

Помните, что цель резервного запаса – защитить уровень сервиса от необычного повышения спроса в период выполнения заказа или задержек поставок. Почему бы не основывать решения об объеме резервного запаса каждого товара на изменениях спроса и времени выполнения заказа? Чем больше варьируется спрос и/или время заказа, тем больше будет резервный запас товара. Это называют «методом среднего отклонения».

Давайте рассмотрим пример. Будем считать вариацией или отклонением спроса разницу между прогнозируемым спросом на товар на месяц и реальным потреблением товара в последние три месяца (чаще всего используется история продаж за три месяца). Рассмотрим товар с такой историей прогнозирования спроса и продаж:

январе прогнозировался спрос на 50 единиц товара, а реально было продано 60 единиц. Отклонение, или разница при этом составляет 10 единиц. В феврале прогнозировался спрос на 76 единиц, а продано было 80 единиц, что дало отклонение, равное четырем единицам. Среднее отклонение таково:

Обратите внимание на то, что отклонение в марте, когда прогнозируемый спрос превысил реальные продажи, не включается в расчет размера резервного запаса. Почему? Потому что, если наш прогноз относительно того, чего хочет покупатель, превысил реальные продажи, мы точно не хотим увеличивать размер резервного запаса. У нас на складе товара и так, скорее всего, больше, чем достаточно.

Затем нам нужно определить среднее отклонение времени выполнения заказа на товар. Вычисляя эту цифру, мы просто смотрим на три последние поставки от основного поставщика. Почему так мало? Что ж, за долгий срок может многое случиться и повлиять на время выполнения заказа. Например:

Поставщик может запустить или остановить линии производства.
Перевозчики могут поменять маршрут.
Сырье, необходимое для изготовления товара, может стать более или менее доступным.

Вот данные о трех последних поставках товара, а также ожидаемое время выполнения заказа на товар в момент оформления заказа:

Как и при анализе прогнозируемого и реального спроса, мы не учитываем поставки, когда реальное время выполнения заказа было меньше ожидаемого, иными словами, поставки, когда мы получили товар раньше. Среднее отклонение времени выполнения заказ оставшихся двух поставок составляет шесть дней:

Умножаем шесть дней на текущий прогнозируемый спрос в день и получаем ожидаемое потребление товара в течение шести дней. Спрос в день определяется путем деления текущего ежемесячного спроса на число рабочих дней в месяце. Например, текущий месячный спрос составляет 90 единиц, а в текущем месяце 18 рабочих дней. Спрос в день составляет 5 единиц. Умножаем эту цифру на отклонение, равное 6 дням, и получаем 30 единиц. К 30 единицам прибавляем отклонение спроса и получаем общий объем резервного запаса товара:

На заключительном этапе определения объема резервного запаса мы умножим среднее отклонение на коэффициент отклонения. Коэффициент отклонения зависит от уровня сервиса, который мы хотим предоставить покупателям. Уровень сервиса определяется как процент товара, доставленного покупателям к оговоренной дате. Чем выше коэффициент, тем больше резервный запас и выше уровень сервиса. Обсуждение уровня сервиса приводится в других наших статьях.