Управление запасами

     На  практике АВС–анализ выглядит, например, следующим образом⁸:

     •  10% позиций ассортимента (группа А) дает 80% товарооборота;

     •  15% позиций ассортимента (группа В) дает 15% товарооборота;

     •  75% позиций ассортимента (группа С) составляют 5% товарооборота (рис. 1).

      Рисунок 1

     Распределение ассортимента по АВС–группам 

     Итак, 25% ассортиментных позиций составляют 95% товарооборота.

     При всех многочисленных плюсах данного  метода существует один значительный минус: данный метод не позволяет  оценивать сезонные колебания товаров.

     Сезонные  препараты из группы «А» могут  мигрировать и в группу «В»  и в группу «С», ложась серьезным грузом в товарные остатки, а непродуманное сокращение группы «С» может привести к сокращению ассортимента и как следствие снижению оборота, в тоже время; оставшиеся товары распределятся снова по тому же принципу. Для принятия решения об оптимизации ассортимента и структуры товарных запасов наиболее прогрессивные руководители используют сочетание АВС-анализа и XYZ-анализа, о котором пойдет речь далее.  

     1.4.2. XYZ–анализ 

     XYZ-анализ  – метод, позволяющий анализировать  и прогнозировать стабильность  тех или иных бизнес-процессов  или бизнес-объектов (например, стабильность  продаж отдельных видов товаров,  предсказуемость рыночного поведения  различных групп покупателей, колебания уровня потребления тех или иных ресурсов и т.п.)⁹.

     В сочетании с АВС – анализом – это выявление безусловных  лидеров (группы АХ) и аутсайдеров (СZ).  

     Результатом XYZ - является группировка ресурсов по трем категориям¹⁰:

     •  Категория X – группы товаров, характеризуются стабильной величиной потребления и высокими возможностями прогнозирования.

     •  Категория  Y – группы товаров, характеризуются известными сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.

     •  Категория  Z – группы товаров с нерегулярным потреблением, какие-либо тенденции отсутствуют, точность прогнозирования невысокая.

     В сочетании с АВС – анализом XYZ – это выявление безусловных  лидеров (группы АХ) и аутсайдеров (С Z). Всего при проведении совмещенного анализа получаем девять групп товаров:

     •  AX, AY, AZ

     •  BX, BY, BZ

     •  CX, CY, CZ

     В группу X попадают товары с колебанием продаж в течение года от 5 до 15%, в группу Y - от 15 до 50%, в группу Z попадают товары с непредсказуемыми колебаниями продаж и, как следствие, не поддающиеся прогнозу.

     Для кого представляет наибольший интерес XYZ –анализ? В первую очередь – это дистрибуторы и производители, имеющие в России свои склады. Не секрет, что любая закупка товаров связана с большими издержками для компании (логистика, хранение и т.д.), а так же с прямыми рисками, как например списание товара по сроку годности. Ведение точной сбалансированной закупки является приоритетной задачей как оптового, так и розничного предприятия, особенно в сфере фармации, где многие товары являются сезонными, а значит, подвержены значительным колебаниям продаж.

     АВС-анализ и XYZ-анализ превосходно дополняют  друг друга. Если АВС-анализ позволяет  оценить вклад каждого товара, структуру сбыта, то XYZ -анализ позволяет оценить скачки сбыта (его нестабильность).

     Методика XYZ -анализа заключается в присвоении каждой товарной позиции коэффициента вариации. В нашем случае – это  коэффициент, показывающий отклонение анализируемого показателя от среднеарифметического  значения. Коэффициент вариации выражается в процентах.

     Например: значение коэффициента вариации в 1% или  менее, говорит о том, что среднестатистические продажи по товару мало подвержены сезонным (или иным) колебаниям; значение коэффициента вариации в 25% - это сигнал к тому, что для данных препаратов среднестатистическое значение продаж не верно.

     Расчет коэффициента вариации (V). Формула для расчета коэффициента вариации:

     

     где х_i — значение параметра по оцениваемому объекту за i-тый период,

     x — среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа,

          п — число периодов.    

  1.4.3. Q- и Р-модели 

     Существует  две основные модели управления запасами: модель с фиксированным объемом (называемая также моделью экономичного размера заказа или Q-моделью) и модель с фиксированным периодом (называемая также периодической моделью, моделью периодического контроля или Р-моделью)¹¹.

     Основное  различие между ними состоит в следующем: при управлении по Q-модели очередной заказ на поставку осуществляется в момент, когда запас материала снизился до заданного уровня R (точка заказа). Это событие может произойти в любой момент и зависит от скорости потребления ресурса. Решение, принимаемое в Q-моделях можно сформулировать, например, так: когда уровень запаса снижается дол 75 ед. материала, следует заказать еще 85 ед. материала. При управлении запасами по Р-модели размещение очередного заказа осуществляется через заранее определенный (контрольный) период.

     Использование Q-модели предполагает постоянный контроль остатка запаса. Эта модель требует, чтобы каждый раз, когда проводится изъятие ресурсов из запаса или добавление их в запас, выполнялась проверка, достигнута ли точка очередного заказа. При управлении по Р-модели вычисление остатка запаса проводится лишь по истечении контрольного периода. Ниже в табл. 1 представлены некоторые различия, которые обычно оказывают влияние на выбор той или иной модели. 

  Таблица 1

     Для разработки модели управления запасами необходимо установить функциональную взаимосвязь между интересующими  нас переменными. В данном случае нас интересуют общие затраты на создание запасов, которые можно выразить уравнением

     TC = DV + (D/Q)A + 0,5QC,

     где TC - суммарные годовые затраты (в денежных единицах);

     D - годовая потребность в ресурсе (в натуральных единицах);

     V - цена единицы закупаемого ресурса;

     Q - объем заказываемого ресурса (оптимальная величина Q называется экономичным размером заказа (Economic Order Quantity - EOQ) или Q_опт);

     А - затраты на размещение одного заказа;

     С - годовые издержки хранения единицы  среднего запаса ресурса. 

     Слагаемые первой части уравнения представляют собой: DV - общую стоимость закупки ресурсов, исходя из годовой потребности в них; (D/Q)A - годовые затраты на размещение заказов; 0,5QC - годовые издержки хранения.

     Затем для разработки модели управления запасами необходимо определить ту величину заказа Q_опт, при которой суммарные затраты минимальны. Согласно уравнению Уилсона

     Q_опт =

,

     Поскольку эта модель предполагает, что потребность  и время выполнения заказа являются постоянными величинами, резервный (буферный) запас не требуется, и точка повторного заказа R определяется по формуле

     R = aL,

     где a - средняя дневная потребность в изделиях (постоянная величина);

     L - время выполнения заказа в сутках (постоянная величина).  
 
 
 

 

   2. ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАПАСОВ НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ  

     В данной главе курсовой работы в качестве практического материала взята за основу статью, опубликованную в журнале «Логистика» №1 за 2004 год¹². Ее авторами являются сотрудники кафедры организации и управления Белорусского государственного экономического университета г. Минска, кандидаты экономических наук Алексей Быков и Евгений Велесько. Ими разработана методика оптимизации запасов готовой продукции предприятия с использованием метода имитационного моделирования. Разработанная методика успешно апробирована на мебельном предприятии «Клен» г. Минска в Белоруссии, производящем мебель, и позволила сократить действующую там норму запаса мебели в четыре раза. Исходные данные для расчета взяты из сводной оборотно-сальдовой ведомости предприятия. В результате моделирования найдена оптимальная норма запаса, которая оказалась ниже фактической в четыре раза.

     На  основании проведенного исследования был разработан алгоритм оптимизации запасов готовой продукции предприятия, который представлен на схеме (табл. 2)¹³. По мнению разработчиков, разработанные методика и модель могут быть адаптированы к условиям предприятий самых различных отраслей экономики.

         

     2.1. Характеристика мебельного предприятия ООО «Клен» 

     В начале 2001 года итальянская мебельная фирма «Император» и одно из крупных белорусских объединений по производству мебели учредили совместное белорусско-итальянское предприятие ООО «Клен» по производству домашней мебели. Уже через полгода новое предприятие осуществило свои первые продажи в нескольких регионах России и столичных городах СНГ.

     Такой результат предприятия основывался на следующих фактах:

1. Итальянская компания имеет положительный опыт работы в Европе, и ее известный брэнд способствовал успеху нового предприятию.
2. Наличие в Белоруссии дешевой древесины и рабочей силы.
3. Наличие относительно свободных от конкуренции сегментов рынка.
4. Уже около года специалисты по маркетингу из итальянской компании отмечают устойчивый рост спроса на хорошую мебель из Европы, несмотря на ее дороговизну (так как ее приходится привозить из-за границы).
5. Такие факторы, как наметившееся оживление белорусской экономики, позволяют надеяться на рост покупательского спроса на качественную мебель в ближайшей перспективе.

     В момент создание предприятия «Клен» 49% акций получила итальянская сторона  и 51% - белорусская. Согласно учредительным документам, руководство новой компании обеспечивали итальянские менеджеры.

     Первые  шаги нового предприятия внушили оптимизм. Цеха по производству мебели, расположившиеся в корпусах белорусского соучредителя, уже в августе 2001 года выпустили первую партию мебели, которая отличалась отличным качеством по сравнению с мебелью, производимой белорусскими предприятиями и европейским дизайном, но стоила гораздо дешевле импортируемой в Белоруссию. Своих магазинов новое предприятие «Клен» еще не имело, однако специализированные магазины в Белоруссии и России дали положительный отзыв о продукции после первых продаж. 
 
 

     2.2. Постановка задачи