Управление товарными запасами в розничной торговой сети и пути её улучшения

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. [Ван Хорн, Джеймс Вахович "Основы финансового менеджмента": учебник / Ван Хорн, Джеймс Вахович. - М.: Издательский дом "Вильяме", 2003.]

 

 

 

1.4 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 снабжения¹.

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 лучшего².

 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 Уилсона³. 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.

 

 

 

 

1.5 Модели управления  запасами

 

Для построения была исследована  методология управления товарными  запасами, среди элементов которой  можно выделить: методы ABC/XYZ; модели пополнения запасов; нормативный метод; оптимизационные модели; технологии интегрированного управления и др.

При этом все многообразие применяемых методов предлагается объединить в ряд групп по признаку источника получения конкурентных преимуществ (улучшений) компаниями:

1) за счет собственных  сил (модели регулирования, нормативные  методы и др.);

2) за счет заимствования  (бенчмаркинг);

3) за счет приобретения (аутсорсинг).

В работе проведен анализ по оценке возможности применения указанных  методов в управлении товарными  запасами. Как показало проведенное  исследование, существующие методы разнятся как по степени адаптации к  условиям процесса управления товарными  запасами, так и по уровню интеграции элементов управления предприятием.

Поэтому по каждому из методов  указываются области их применения, при необходимости проводится их адаптация к процессу управления товарными запасами и построению.

В частности, был предложен  механизм поэтапной структуризации и улучшений по многономенклатурным  запасам на базе методов структуризации, т.к. анализ по классической схеме следует  проводить, на наш взгляд, в случае, если анализируемая номенклатура не превышает 50-100 позиций. Предложенный механизм представляет собой последовательность этапов структуризации запасов и  совершенствования их управления. При  этом последовательность действий зависит  от степени важности различных групп  запасов.

Также, в рамках подхода  к структуризации запасов, предложено делить запасы на уникальные и неуникальные, в зависимости от числа их потребителей, что позволит сосредоточить внимание на действительно важных позициях.

Изучены основные системы  регулирования товарных запасов, определены их преимущества, недостатки и области  применения. Заложенный в данных методах  механизм позволяет при наличии  стабильной ситуации и незначительных отклонениях от нормального состояния  материальных потоков решить задачу планирования графика поставок.

Также проведен анализ влияния  логистического подхода на эффективность  управления товарными запасами, преимущества которые он дает, и трудности его  реализации.

В работе отражена необходимость  использования нормативного метода, как базы для принятия управленческих решений. Изучены основные составляющие элементы нормирования. Значительное место уделено рассмотрению экономико-математических моделей управления запасами по отысканию  оптимальных решений. Определены области  применения моделей, их ограничения  и недостатки, указаны критерии поиска оптимальных решений.

Наряду с использованием методов, носящих локальный характер, в ходе исследования доказана необходимость  использования комплексных инструментов, одним из которых являются технологии интегрированного управления (MRP-I, MRP-II, ERP, CSRP и др.).

Поскольку лишь часть из данных технологий ассоциируется только с управлением товарными запасами, поэтому важным шагом было проведение систематизации разрозненного материала  и определение взаимосвязей между  всеми технологиями для возможности  их применения в управлении товарными  запасами.

Анализ показал значительные различия в комплексности принимаемых  решений: от наиболее простой технологии "Планирования потребности в материалах" (MRP-I), обеспечивающей только оперативное  планирование пополнения запасов, и  заканчивая комплексной технологией "Планирования ресурсов, синхронизированного  с потребителем" (CSRP), обеспечивающей интеграцию не только внутренних, но и  внешних элементов в рамках.