В статье собрана информация о разных проблемах управления складскими запасами товаров, используемых в основной деятельности (продаваемых, или используемых для производства). Часть методов реализована в типовом функционале конфигураций «1С:Управление торговлей» и «1С:ERP», другая часть разрабатывалась для разных предприятий. Критерием отбора вопросов, описанных в статье, является возможность использования предложенных решений в качестве шаблона для внедрения на других предприятиях.
Рассмотренные в статье методы базируются на пополнении складских запасов по статистике спроса. Специфика организаций, в которых пополнение запасов производится на базе прогнозов – за пределами этой статьи. Также в статье не рассматриваются вопросы сроков годности.
Для выполнения описанных целей разным предприятием приходится решать те или иные задачи из приведенного списка:
Описанный в этом разделе функционал – реализуется с помощью типового функционала программ «Управление торговлей» и «Управление предприятием (ERP)».
На базовом уровне, управление запасами в большинстве организаций работает по точке перезаказа: пополнения запасов инициируются или при снижении остатка до определенного уровня, или пополнения происходят периодически, в заранее определенные даты. Заказ товаров при достижении точки перезаказа можно наглядно представить в виде следующего графика (на заставке):
Для управления запасами по точке перезаказа нужно определить срок доставки товаров от поставщика и рассчитать среднедневное потребление. Точка перезаказа, определяется как запас, необходимый на срок поставки. Если поставки после перезаказа производятся быстро – минимальный запас будет небольшим. Если поставка товара происходит медленно (доставка из другого региона) – минимальный запас будет значительным. С помощью определения величины поставки («максимального запаса») – можно регулировать частоту пополнения запасов на складе и средний уровень складских остатков.
Альтернативный способ определения точки перезаказа – дата, в которую стандартно делаются заказы на пополнение складских запасов. Как правило, это означает наличие фиксированного календаря поставок (раз в неделю, раз в месяц). Соответственно, при наступлении даты перезаказа необходимо определять количество, которого хватит от дня поставки до даты следующей планируемой поставки. В типовом функционале продуктов 1С – поддерживаются оба способа задания точек перезаказа: и по минимальному количеству, и по датам поставок.
Дополнительно во многих случаях обеспечивается постоянное наличие страхового запаса товаров, который поддерживается на складе на случай всплеска спроса или срыва поставки от поставщика. Порядок его расчета будет рассмотрен позже.
В графике расхода запасов могут учитываться не только отгрузки по статистике, но и уже запланированные в будущем отгрузки по заказам клиентов, см рисунок 2.
На втором рисунке видно, что из-за запланированной отгрузки клиента, в случае заказа стандартной партии товаров, товаров не хватит до даты следующей поставки. Функционал управления запасами позволяет по желаемому календарю поставок автоматически рассчитать размер заказа, скорректированный на величину всех отгрузок, запланированных до даты следующей поставки.
Также бывает необходимо решать обратную задачу: заказывать удобную партию товаров и по данным о планируемых отгрузках определять к какой дате эта партия будет израсходовано и когда потребуется в следующий раз сформировать заказ.
В типовом функционале продуктов 1С среднедневное потребление рассчитывается по статистике. Тут важно отметить, что в среднедневном расчете есть два важных аспекта:
Вы уже могли увидеть, что даже «простой» расчет среднедневного потребления является не таким уже простым. Еще более сложным и не менее важным является расчет страхового запаса, необходимого для случаев различных отклонений от среднего значения. В типовом функционале систем 1С значение страхового запаса, в настоящий момент, приходится задавать вручную. Однако у ручного назначения страхового запаса есть два серьезных недостатка:
Таким образом, эффективная система управления запасами должна автоматически рассчитывать страховой запас для обеспечения заданного уровня обслуживания спроса. При этом желательно, чтобы информационная система позволяла скорректировать страховой запас вручную. Например, окончание сезона спроса, или появление заменяющего товара – могут быть основанием для снижения уровня страхового запаса.
Принципы статистического распределения вероятностей позволяют по статистике ежедневных отклонений от среднего уровня продаж в прошлом периоде рассчитать размер страхового запаса, необходимый для обеспечения достаточного количества товаров в указанном проценте случаев. Например, для уровня обслуживания в 99% необходимо поддерживать количество товаров, равное двум стандартным отклонениям от среднего уровня продаж (правило «трёх сигма»). Для определения необходимой величины страхового запаса – нужно умножить коэффициент желаемого уровня обслуживания на величину стандартного отклонения. Коэффициенты можно получить по таблицам нормального распределения. В этих таблицах указана вероятность (как доля от 100%), а сбоку указана величина коэффициента (точнее, коэффициент равен сумме значений строки и столбца, на пересечении которых указана вероятность). Пример таблицы можно посмотреть, например, тут: http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/sttable.html
Если в организации случаются срывы сроков поставки товаров – необходимо также создать страховой запас на случай запоздавшей поставки товаров. Общий страховой запас будет равен сумме страхового запаса на случай всплеска спроса и на случай срыва сроков поставки.
Расчет запаса на случай срыва срока поставки производится аналогичным способом, путем определение заданного процента случаев, для которого нужно создать необходимый запас. Например, при среднем сроке поставки 4 дня – отдельные поставки могут производиться за 2-9 дней. Если по статистике 95% поставок производиться за 6 дней и быстрее (число дней для заданного процента вычисляется по статистике) - то страховой запас для 95% уровня обслуживания должен обеспечить среднее количество запасов еще на два дня, на случай задержки поставки.
Если срок поставки в системе управления запасами берется не по среднему значению, а фиксирован (согласно договору с поставщиком, плановому сроку производства и т.п.) – может возникать ситуации когда отдельные поставки задерживаются по сравнению с заданным срокам. Для таких поставок расчет страхового запаса нужно производить следующим образом:
Зачастую торговым организациям бывает нецелесообразно торговать всем ассортиментом в каждой товарной категории – товары одной категории практически по определению являются заменителями друг друга и из всех возможных аналогов целесообразно торговать только самыми популярными. Поддержание запаса непопулярных запасов приведет к снижению оборачиваемости денежных средств и заморозке больших денег в запасах.
Для решения описанной задачи на одном из предприятий был реализован следующий бизнес-процесс, который проходил индивидуально в каждом торговом отделении:
Очень часто вместе с задачей пополнения складских запасов является задача оптимизации загрузки транспорта. Например, может быть решено заказать у поставщика больше товаров, чтобы использовать объем транспортного средства целиком. При этом, в идеале нужно изменять общее количество разных товаров в заказе равномерно, пропорционально их среднедневным продажам, чтобы оттянуть по времени следующую поставку и повысить общую оборачиваемость запасов. Таким образом, система управления запасами должна позволять видеть объемы и грузоподъемность транспортных средств и корректировать заказ с учетом доступности транспортных средств.
При большом товарообороте и заказе нескольких транспортных средств на одном направлении поставок – может быть целесообразно учитывать объем и грузоподъемность транспортного средства и объем и вес товаров. При ассортименте товаров с разной удельной плотностью (для стройматериалов - легкие утеплители и тяжелые строительные смеси) – целесообразно использовать алгоритмы, оптимизирующие загрузку ТС. Для оптимальной загрузки транспортных средств – в одно ТС следует загружать вместе самые объемные и самые тяжелые товары, т.к. иначе часть ТС окажутся недозагруженными, т.к. будет достигнут лимит из грузоподъемности, даже при их неполном заполнении по объему. Т.е. алгоритм планирования загрузки ТС по усреднению плотности грузов – позволяет перевести большее число грузов на том же количестве транспортных средств
По разным причинам: человеческая ошибка, отказ клиента от размещенного заказа, и т.п. – на складе могут оказаться запасы неликвидных товаров. Неликвидными может быть решено считать даже запасы ходовых товаров, если их запас в днях продажи многократно превышает целевой срок оборачиваемости запасов.
Для решения проблемы неликвидов во всех близлежащих торговых отделениях, при возникновении потребности в тех же товарах, можно автоматически предлагать пополнять запасы этих товаров не стандартным способом, а путем их перемещения с того склада, запасы на котором оказались избыточны. Таким образом обеспечивается ускоренная ликвидация избыточных запасов без ценового демпинга и, зачастую, без дополнительных затрат (кроме случаев неполной загрузки ТС при межскладских перемещениях).
Нередко крупные компании сбывают товары потребителям не напрямую, а через сеть дистрибьюторов. Для планирования запасов на складах, с которых производятся отгрузки дистрибьюторам, зачастую нецелесообразно использовать статистику продаж. В случае с небольшим числом крупных дистрибьюторов поставки часто носят рваный характер – большие отгрузки в одном месяце могут означать, что дистрибьютор создал запас на собственном складе и он ничего не купит в следующем месяце, т.е. создавать запас товара для отгрузки ему бессмысленно.
Для решения проблемы с непредсказуемым спросом на складах дистрибьюторов – организации необходимо договориться о получении информации об остатках на складах самого дистрибьютора. Это позволит планировать запасы более точно. Но даже в этом случае точность будет не идеальной. Большой запас на складе дистрибьютора может быть быстро распродан, при условии роста спроса или при запланированных крупных поставках от дистрибьютора конечным потребителям. Таким образом, для повышения точности планирования запасов во всей цепи поставок организации, имеющей дистрибьюторскую сеть, в идеале нужно знать статистику продаж своих дистрибьюторов и информацию об их планируемых отгрузках. Дистрибьюторам выгодно предоставлять такую информацию, т.к. это позволит им гарантированно получать товары от поставщика в желаемые сроки, это также позволит им снизить свои страховые запасы на случай отсутствия товара у поставщика. Этот подход, обозначаемый аббревиатурой VMI (vendor managed inventory), всё чаще встречается и в России. Его внедрение, хоть и трудозатратное и организационно сложное, способно кардинально повысить эффективность управления складскими запасами: повысить оборачиваемость запасов и снизить число упущенных продаж по причине нехватки товара.
В данной статье был дан обзор встреченных мной на практике вопросов управления запасами. Более подробное и фундаментальное понимания аспектов управления запасами можно получить из следующих книг, очень по-разному описывающих этот вопрос:
Олег ДЕМИДЕНКО,
(10 лет опыта работы с продуктами 1С, Специалист консультант по отдельным модулям УПП и ERP)
“Кодерлайн участвовал в "Ярмарке вакансий"”
“Студенты курса «Основы 1С: ИТС» получили подарки о”
“«Кодерлайн» участвовал в конференции «Решения 1С д”
“«Кодерлайн» участвовал в конференции «Молодая наук”
“«Кодерлайн» выступил на семинаре «1С:ERP, производ”