Управление запасами в условиях неопределенности

Условия неопределенности для  многих предприятий являются не исключением, а как раз правилом, тем более  в России. Поэтому такие условия нужно рассматривать не как форс-мажорные, а как стандартные. На спрос влияет множество факторов, большая часть которых мало управляемая компаниями – общеэкономические условия в стране и мире, действия конкурентов, выполнения договорных условий поставщиками товаров и услуг, изменения предпочтений потребителей.

Перечень, приведенный на пер-вой странице, – самый общий. Каждое предприятие может назвать еще с десяток факторов, которые характерны исключительно для их бизнеса.

Но не нужно опускать руки, наоборот, следует включать голову и создавать систему управления запасами в условиях неопределенности, изучать наиболее значимые факторы, формирующие неопределенность, измерять их влияние и считать.

Общую статистическую модель прогноза получают или в виде аналитически выраженной тенденции развития, или в виде уравнения зависимости от одного или нескольких факторов-аргументов. В уравнении (см. формулу внизу ), в частности, учитываются прогноз величины спроса на заданный период, величина базового спроса в этот период, коэффициент сезонных колебаний, коэффициент циклических колебаний, коэффициент поправок на стимулирование продаж, величина случайных колебаний.

Среди более детальных, и, соответственно, отображающих более  реальную картину, количественных и  качественных методов, также позволяющих  предприятию гибко маневрировать  в случае возникнове- ния непредвиденных обстоятельств, стоит остановиться на методе средней скользящей, причинно-следственном методе, методе Делфи и SWOT- анализе. Эти методы особенно эффективны в тех случаях, когда необходимо отобразить именно тенденцию, позволяющую строить прогнозы на будущее.

Метод средней  скользящей

Метод средней скользящей обычно применяют для того, чтобы  выявить выраженные тенденции и  темпы роста в рамках этих тенденций. Этот инструмент построен на предпосылке, что будущее похоже на прошлое, то есть существующая структура сохранится и в будущем.

На практике метод применяется  следующим образом: на основе показателей  объемов продаж за период, которые  обычно очень разбросаны и сами по себе могут отобразить только сезонные колебания, высчитываются средние показатели. Характерное отличие скользящей средней от фактического среднего показателя в том, что она позволяет постоянно обновлять существующие данные – когда кончается очередной период, мы берем его среднюю и отбрасываем показатель первого периода. Таким образом, данные все время обнов- ляются, а количество периодов остается неизменным.

Эффективность метода средней  скользящей хорошо видна в графическом  изображении (см. графики вверху).

Для построения первого графика  использованы простые средние фактические  показатели, второго – средние  скользящие. Так вот, в первом случае видны только сезонные колебания  объемов продаж, во втором – динамика, тенденция, уже позволяющая говорить о будущих прогнозах. Можно остановиться и на этом этапе, условно продлив  кривую, но для получения более  точных цифр есть смысл продолжить прогнозирование далее. Сравнив  полученные средние цифры с фак- тическим объемом продаж (то есть

результат, полученный после  скользящего усреднения делим на исходно известную цифру объема продаж за период и возводим в процент), мы получаем показатель отклонений, или сезонных колебаний. Если теперь продлить тенденцию графика на следующие периоды, а полученные данные умножить на среднее сезонное отклонение в периоде, полу- чим прогнозное значение объемов продаж на будущий период с учетом динамики продаж и сезонности.

Причинно-следственный метод

Этот метод позволяет  оценить объем продаж с учетом влияния тесно зависимых факторов. Рассмотрим наиболее наглядный пример. Объемы продаж предприятия, торгующего кондиционерами, напрямую зависят от колебания температуры воздуха. На основе простых статистических данных (фактического объема продаж за период, на протяжении которого держалась определенная температура) регрессивным методом  выясняется пропорциональное соотношение  между зависимым потреблением и  независимым, то есть теми покупателями, которые готовы купить кондиционер  независимо от погоды. Регрессивный метод  позволяет, анализируя множество точек  на графике, найти линию, по возможности  точно отражающую заключенную в  этом множестве закономерность, или, иначе говоря, тенденцию, – линию  регрессии. Выявление этой связи  и позволяет прогнозировать будущие  объемы продаж – цифры просто соотносятся  с прогнозом погоды, предоставляемым  Гидрометцентром. Еще раз отметим, что температура – пример наиболее наглядный. На самом деле в каждом бизнесе существует некий конкретный фактор зависимости, от которого можно  отталкиваться. Праздники и сезоны отпусков, модные тенденции, даже состояние  самой экономики на макроуровне  – любой из этих элементов может  сигнализировать пред- приятию о тенденциях будущего.

У каждой сферы деятельности факторы зависимости свои, и информацию о них обычно предоставляют другие службы, а предприятие может свободно ими пользоваться.

Погрешность обоих методов  можно вычислить путем сравнения  показателей фактического спроса и  прогноза с дальнейшим усреднением  всех цифр на один период.

Метод Делфи

Метод Делфи объединяет в себе интуитивные и количественные инструменты. Представим, что перед группой экспертов стоит задача предположить, сколько горошин находится в стеклянной банке. Из предложенных вариантов выбирают максимальный и минимальный. Людям, предложившим их, задают уточняющие вопросы – производят так называемую мозговую атаку, в результате которой эксперты обычно сходятся на одном, среднем показателе. Оценка подкрепляется математической обработкой, и полученный показатель принимается как наиболее точный прогноз. При этом используется строгая процедура обмена мнениями, обеспечивающая по возможности беспристра- стность выводов. После получения фактических данных можно выяснить, кто из экспертов был более точен, и в следующем прогнозе придать большую значимость их мнению и меньшую тем, чьи прогнозы были менее точны.

Передовые украинские компании все чаще используют статические  методы. Затраты, которые могут возникнуть при внедрении (стандартизация процедур управления запа- сами, специальное программное обеспечение, обучение персонала или прием на работу более квалифицированных сотрудников), достаточно быстро окупаются реальной экономией от сокращения запасов, ускорения их оборачиваемости и высвобождением средств.