Организация и управление запасами на складе

Существуют стандартные подходы совершенствования управления товарными запасами в розничной сети, которые можно разделить в зависимости от нахождения источника инициации движения товара: «толкающая» и «тянущая» система. Толкающая система при управлении товарным запасом снабжаемых элементов системы исходит из запаса товара на складе. В зависимости от объема хранимого запаса на складе определяется уровень товарного запаса, который необходимо поддерживать в торговых точках. Этот подход основан на расчете нормативов запаса по каждому виду товарного ассортимента исходя из статистических данных их оборачиваемости на протяжении достаточного по продолжительности (репрезентативного) периода. Другая система - «тянущая», или «вытягивающая» -основывается на заказах клиентов, тем самым позволяя повысить точность прогнозов объема сбыта. Из этих прогнозов рассчитываются и формируются заказы на закупку товара у поставщиков. Применение таких систем исключает образование неликвидных запасов. Однако подобные «тянущие» системы в чистом виде возможны только для организаций, работающих «на заказ» по всем ассортиментным позициям. Поэтому использование «тянущей» системы возможно только в комбинации с толкающей и определяется исходя из особенностей торгово-закупочной деятельности торговой организации. В то же время применение «толкающей» системы в чистом виде является возможным в любых условиях, и, как правило, большинство торговых организаций отдают предпочтение именно ей при организации управления запасами.

Недостатком классических моделей управления товарным запасом является управление только размером запаса без учета ассортимента. Они могут применяться только при постоянном темпе потребления запаса; фиксированном интервале времени, необходимого для выполнения заказа на восполнения запаса; фиксированной возможной задержке времени выполнения заказа на восполнение запаса. К тому же не учитывается дефицитность товара в рамках распределительной системы организации, трудоемкость реализации, направленность на завышения уровня запасов.

Именно поэтому необходимо совершенствование системы управления запасами на основе формирования новой модели, которая должна обеспечивать рационализацию ассортимента предлагаемых товаров в торговых точках и ускорение оборачиваемости товара.

Основой предлагаемой модели управления товарным запасом является информационная система учета движения товара в рамках всей организации. Для достижения требуемой задачи необходимо оперативно получать сведения о запасах товара в каждом элементе системы. Также требуется вести учет запаса товара в пути, который реализуется через учет отгрузки со склада и отслеживания подтверждение о доставке, учитывать все поступления товара от поставщиков и выбытия товара из системы (продажи).

Помимо этого организации эффективной системы управления товарными запасами необходимо вести прогнозирование будущих продаж на основе статистических данных. Из полученных данных можно сделать вывод о возможных продажах конкретного артикула на конкретной торговой точке. Однако вследствие вероятностного характера спроса требуется сгладить разовые колебания, мешающие определить основную тенденцию, поэтому необходимо производить усреднение полученных данных. К тому же для каждой торговой точки необходим прогноз по каждой номенклатурной позиции, в том числе по тем позициям, которых не было в ассортименте данной торговой точки. Исходя из продаж и дней наличия товара в торговой точке рассчитывается среднедневные продажи (SDP) по каждому наименованию:

SDPk=S/D где     S - количество проданных товаров (в натуральных измерителях);

D - продолжительность рассматриваемого периода (дней). Далее вычисляется значение средней дневной продажи по категории SDPа как среднее значение всех SDPк по каждой номенклатурной позиции.

SDPа= ΣSDPк/n

где         SDPк  -   среднедневные   продажи   торговой   точки   по   выбранной номенклатуре;

п - количество рассматриваемых точек.

Для сглаживания резких всплесков, вызванных разовыми продажами, необходимо провести усреднение данных. Поскольку усреднение проходит по средним продажам по категориям, где торговые точки схожи по продажам, целесообразно установить диапазон отличия не более чем в 2 раза. Тем самым вычисление приведенных значений среднедневной продажи SDP для каждой торговой точки по всем номенклатурным позициям принимает вид:

SDP = SDPк              при    50%SDPа ≤SDPк ≤200% SDPа

SDP = 50% SDPа              при    SDPк < 50% SDPа

SDP = 200% SDPа        при    SDPк > 200% SDPа
SDP = SDPа              при     SDPк = 0

Все предыдущие этапы представляют собой мероприятия по обеспечению функционирования модели управления товарным запасом необходимой информацией для принятия решения о поставке товара. В основу предлагаемого совершенствования системы управления товарным запасом положен новый алгоритм распределения товарного запаса по элементам сбытовой цепи.

Предлагаемая модель управления запасами так же, как модели управления запасами с фиксированным интервалом времени между заказами, имеет четкие временные границы момента времени, когда менеджеру по распределению нужно отправлять товар в торговую точку. Однако основное отличие предложенной модели от других моделей управления запасом заключается в используемом алгоритме принятия решения о поставке товара. В процессе распределения товаров запасы в торговых точках учитываются в относительных (или удельных) величинах, то есть абсолютные значения запасов преобразуются в относительные значения запасов (дни продаж) посредством деления на SDP. Использование относительных запасов выгодно тем, что не требует переопределения максимально желаемых запасов при изменении прогноза продаж. Другим отличием предложенной модели является то, что управление товарным запасом исходит не от потребности в товаре торговых точек, а от остатков товара на складе, то есть работает как «толкающая» система. Это является традиционным для практики работы торговых сетей, поскольку на объем партий товаров, получаемых от поставщиков, влияет большое количество факторов, не зависящих от службы логистики. Тем самым ухудшаются экономические показатели, но торговые организации вынуждены учитывать требования производителей товара по минимальным закупаемым объемам и количеству представленного ассортимента.

1.2.    Логистическое регулирование складской деятельности

В настоящее время, как показывает практика, большинство действующих на рынке товаров  назначения промышленных предприятий осуществляет функции снабжения силами собственных подразделений, без привлечения специализированных организаций снабжения[1].

В каждой торговой или производственной компании есть склад, на котором хранятся товары и материалы, и очень часто бывает, что контроль и учет на этом складе оставляют желать лучшего[2].

При этом остается в стороне проверка эффективности логистических операций, с помощью которых осуществляются завоз и хранение товаров на складе. Между тем эффективность снабжения склада одним товаром легко проверяется по известной формуле Уилсона[3]. Однако на складе, как правило, хранится более одного товара.

Рассмотрим случай снабжения склада двумя видами товаров с учетом ограниченной вместимости транспортного средства (грузовой машины, фуры и т.п.) и различной скорости потребления товаров (для каждого из товаров скорость потребления неизменна во времени). Предложенный автором подход легко обобщается на случай снабжения тремя типами товаров, а также и N типами товаров (хотя для случаев N > 3 не удается дать столь же простую геометрическую интерпретацию логистических расчетов).

Конкретизируем обозначения основных переменных, используемых в классической формуле Уилсона, чтобы придерживаться их и в дальнейшем:

q - объем заказа, шт.;

d - промежуток времени между заказами, дней;

m - постоянная скорость потребления, шт/день;

c - стоимость хранения на складе, руб/(шт/день);

g - стоимость разового использования единицы транспорта, руб.;

T - полное время наблюдения за работой склада, дней;

n - количество заказов, сделанных за период T, шт.

Согласно обычному предположению отрезок времени длины d укладывается на отрезке наблюдения T целое число раз, т.е. nd = T. Фактически при выводе формулы n считается непрерывно изменяющейся переменной и потому равенство nd = T выполняется лишь приближенно. То, что промежутки времени между заказами выгодно брать одинаковыми, а не различными, может быть обосновано математически. Важным предположением при выводе обычной формулы Уилсона является недопустимость хотя бы кратковременного дефицита. Отсюда следует, что подвозимое на склад очередное количество q пропорционально значению d, а именно q = dm. При указанных условиях график изменения количества товара на складе Q(t) имеет вид, указанный на рис. 1.1.

    / \  Q(t)                                      n = 5

     │----------------------------------------------------

   q │\       │\       │\       │\       │\

     │ \      │ \      │ \      │ \      │ \

     │  \     │  \     │  \     │  \     │  \

     │   \    │   \    │   \    │   \    │   \

     │    \   │    \   │    \   │    \   │    \

     │     \  │     \  │     \  │     \  │     \

     │      \ │      \ │      \ │      \ │      \ │   │

     │       \│       \│       \│       \│       \│   │        t

     └────────────────────────────────────────────┴───┴────────>

    0         d       2d                          nd  T

Рис. 1.1.  График изменения количества одного товара на складе

Участком графика от t = nd до t = T при выводе формулы Уилсона пренебрегают. График имеет одну степень свободы, в качестве которой можно взять либо q, либо d, либо n. Наклон всех убывающих линейных функций одинаков (даже при значениях q, изменяющихся от заказа к заказу, как оптимальных, так и неоптимальных). Оптимальное значение количества q, пополняющего запас на складе, задается известной формулой Уилсона:

                                    _____

                                   / 2mg

                       q    =  \  /  --- .                     (1)

                        опт     \/    c

Так, если на складе хранится сахар, который распродается с постоянной скоростью 80 центнеров в сутки (m = 80), стоимость заказа машины для перевозки сахара составляет 250 руб. (g = 250), а хранение одного центнера сахара на складе в течение одних суток обходится в 17 руб., то оптимальный объем подвоза товара составляет 48,5 центнера. Если считать, что торговля происходит в круглосуточном режиме (а именно так и надо делать, если мы хотим пользоваться классической формулой Уилсона), промежуток времени d между последовательными заказами определяется из следующего рассуждения: если за 24 часа раскупается 80 центнеров сахара, то 48,5 центнера будут раскуплены за 14,55 часа. Итак, через каждые 14,5 часа на складе должна разгружаться очередная машина, доставившая очередные 49 центнеров сахара (округление сделано в большую сторону во избежание появления дефицита), а чтобы это произошло, машина, конечно, должна быть нагружена и отправлена раньше. Любой другой вариант организации снабжения, как с меньшим значением q (и соответственно с меньшим d), так и с большим, будет приводить к более значительным затратам на подвоз и хранение товара.

Простая поправка к формуле (1) позволяет учесть ограниченность объема транспортного средства: если оптимальное значение q превышает вместимость транспортного средства q0, то надо сделать предположение, что поставка будет осуществлена на двух машинах, т.е. заменить в (1) g на 2g. Если новое значение q, полученное с помощью (1), превышает 2q0, то следует предположить, что поставка будет осуществлена на трех машинах, и заменить в (1) 2g на 3g и т.д.

Теперь рассмотрим логистическую проблему оптимального пополнения склада, поставляющего потребителям два товара. Одно из возможных решений очевидно (но не оптимально): снабжать каждым товаром по отдельности, в каждом из случаев определяя оптимальный объем поставок по формуле (1). В этом случае временные диаграммы изменения на складе запаса каждого из товаров (т.е. отрезки прямых постоянного наклона на рис. 1) уже не будут синхронизированы в том смысле, что величина d1 (оптимальный промежуток времени для пополнения запаса первого товара) и соответствующая величина d2 для второго товара не будут связаны простым соотношением типа 2d1= 3d2, приводящим к регулярному совпадению моментов времени, в которые должен пополняться запас и первого, и второго товаров. Но даже если бы между этими двумя значениями d случайно и имелось указанное выше соотношение, то в моменты совпадения подвоза и первого, и второго товаров возникала бы проблема: позволяет ли вместимость использованного транспортного средства вместить и тот, и другой товар или для этого придется использовать два или более различных транспортных средства.

В данном случае общие затраты на снабжение склада двумя товарами в течение периода T представляют собой функцию двух переменных (например, d1, d2). Эта функция оказывается суммой двух слагаемых: F(d1) + G(d2), где F, G - затраты на подвоз и хранение соответственно первого и второго товаров. Осуществляя поиск точки экстремума этой функции по обычному математическому правилу (путем нахождения частных производных по d1 и d2 и приравнивания их нулю), мы получаем систему уравнений

                    F'(d1) = 0,   G'(d2)= 0.                   (2)

Таким образом, глобальная внутренняя точка экстремума (если она есть) может быть получена отдельным поиском точки экстремума для каждого слагаемого (что достигается двухкратным применением формулы (1) для параметров m1, g1, c1 и m2, g2, c2 соответственно). Такой вывод, полученный формальным применением математических правил, никоим образом нельзя считать верным с логистической точки зрения. В самом деле, выбрав оптимальным образом q1, мы получим наилучший способ поставок первого товара. Однако при этом машины, осуществляющие эти поставки, вообще говоря, не будут заполнены на 100%. Например, может случиться так, что оптимальный объем поставок равен 12 т. Если при этом используются 5-тонные грузовики, то каждая поставка потребует трех машин, причем третья будет заполнена лишь на 40% (напомним, что в формуле (1) при этом следует вместо g взять 3g). Возникает вопрос: не следует ли недогруженную третью машину догрузить товаром второго типа (хотя бы это количество и не было оптимальным с точки зрения формулы (1) для второго товара), сэкономив при этом на заказе машины для доставки второго товара. Здравый смысл подсказывает, что при достаточно большом значении g это действительно будет выгодно. Однако при наличии догрузки машин вторым товаром уже нельзя будет считать, что полные расходы на снабжение получаются суммированием F(d1) и G(d2), т.е. система (2) становится неприменимой.