Эффективное управление запасами

Таблица 12

     Рис. 16 Модель управления запасами с фиксированным  размером заказа в условиях неопределенности

     Сделаем прогноз на I квартал следующего года с помощью регрессионного анализа.

     Регрессионный анализ – это группа методов, позволяющих  с достаточной степенью точности выявлять закономерности изменения  случайных величин, устанавливать  вид этих зависимостей.

     Для прогнозирования товарооборота  необходимо подобрать наиболее подходящее из известных математических уравнений  функций. В нашем случае воспользуемся функцией «прямая», так как по мере решения, итоговые значения были наиболее близки к первоначальному условию задачи.

     Уравнение прямой имеет следующий вид:

     ;

       – результативный признак;

     х – период времени;

     а, b – параметры прямой.

     Нахождение  параметров а, b производится на основе выравнивания по способу наименьших квадратов, которые приводят к системе двух линейных уравнений с двумя неизвестными. Решая эту систему находят:

     ;

     b = .

     Данное  уравнение можно упростить, для этого отсчет времени нужно вести таким образом, чтобы сумма показателей времени равнялась нулю. В итоге:

     а = ;

     b = . 
 

     а =

     b = ;

     = 825 – 85х;

     = 825 – 85 4 = 485 (единиц).

     Деталь  «Рампа» относится к категории  товаров группы СZ. Часть этого товара можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно контролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые товарные запасы, от которых компания несет потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть товаров, обычно относящихся к категории стоков. Данный товар продается нерегулярно и несет минимальную прибыль. Поэтому, чтобы избежать излишка товара необходимо закупать его не по графикам, а заказывать оптом, а также по среднему расходу за квартал ( в нашем примере это 35 единиц) контролировать расход товара один раз в месяц. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1.4 Заключение.

     Таким образом, запасы служат для того, чтобы ослабить непосредственные зависимости между поставщиком, производителем и потребителем. Наличие запасов позволяет обеспечить производство сырьем, поставляемым оптимальными по размеру партиями, а также производить переработку сырья в готовую продукцию партиями оптимального размера. Запасы сырья ослабляют зависимость поставщика сырья от производителя продукции, запасы готовой продукции ослабляют зависимость производителя этой продукции от ее потребителя, а запасы полуфабрикатов, находящихся в процессе производства, снижают зависимость друг от друга отдельных цехов.

     Для разработки специальных методов  контроля и учета запаса продукции  был привлечен АВС-XYZ анализ, в ходе которого было установлено, что деталь палец поршня относится к категории АХ, вкладыши шатунные – BY, рампа – CZ.

     Для группы АХ была разработана модель с фиксированным размером заказа без сбоя в поставках, модель с фиксированным размером заказа с наличием сбоев и задержек поставок (в данной модели  размер заказов и поступающих партий - величина постоянная, а очередные поставки осуществляются через различные интервалы времени. Заказ на поставку очередной партии дается при уменьшении размера запаса на складе до установленного критического уровня . Таким образом, интервалы между поставками очередных партий на склад зависят от интенсивности расхода (потребления) материальных ценностей производством или потребителями), модель с фиксированным размером заказа с интервалами между поставками без сбоев поставки и модель с фиксированным размером заказа с интервалами между поставками с задержками поставки ( в отличие от предыдущей системы, здесь нет порогового уровня запасов, при неоднократном сбое в поставке не возникает дефицита, однако, как и первая система, данная система не реагирует на колебание спроса). Регулирующими параметрами системы с фиксированным заказом являются - установленный минимальный уровень запаса, при снижении до которого подается заказ на поставку очередной партии материальных ценностей, и размер заказа. Минимальный размер запаса в этой системе зависит от интенсивности расхода (потребления) материалов в промежуток времени между подачей заказа и поступлением партии на склад. Условно принимается, что интервал времени между подачей заказа на поставку и поступлением партии на склад (заготовительный период) является постоянным.

     Для группы BY была разработана система управления запасами в условиях неопределенности. Основной источник неопределенности в системах управления запасами связан со спросом. При оценке спроса используют прогнозы, не имеющие абсолютной надежности.

     Другим  источником неопределенности являются поставки. Реальный срок поставки не всегда совпадает с запланированным. Не исключены нарушения и в объемах поставки. Момент подачи заказа определяется критическим уровнем запаса (прогнозируемым объемом спроса за прогнозируемый срок поставки). Реальный объем спроса за реальный срок поставки может отличаться от прогнозируемого в большую или в меньшую сторону. Если реальный спрос оказался меньше, то к моменту прихода партии на складе еще остаются невостребованные запасы, то есть приходится оплачивать хранение излишних запасов. Если же реальный спрос оказался больше, то возникает ситуация дефицита, что связано обычно со значительными потерями. Дополнительные издержки возникают в обоих случаях, но второй случай, ситуация дефицита, связан зачастую со значительно большим ущербом для фирмы, и рассматривается как худший из двух вариантов. Поэтому стремятся избежать дефицита за счет создания и хранения дополнительного запаса. Это так называемый страховой запас. Он предназначен для нейтрализации сбоев в снабжении в случае, когда спрос превышает прогнозируемый уровень. Чем выше уровень страхового запаса, тем больше издержки по его содержанию, но тем меньше возможность возникновения дефицита. Размер страхового запаса нуждается в оптимизации. Можно оптимизировать страховой запаса, исходя из уровня обслуживания, уровня надежности бесперебойной, бездефицитной работы системы. Можно оптимизировать, исходя из затрат, связанных с покрытием дефицита.

     Для групп АХ и ВY был выполнен прогноз на I квартал следующего года. В первом случае достаточно было рассчитать среднее значение по кварталам текущего года, так как расход деталей в течении этого времени достаточно стабилен. Для группы ВY был составлен регрессионный анализ на I квартал следующего года, так как расход материальных ресурсов не отличался стабильностью и зависел от периода потребления.

     Для группы CZ система управления запасами не была разработана, так как в группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ, товары с нестабильным спросом, не поддающиеся прогнозированию.

     Для таких товаров целесообразно  делать закупки мелкими партиями по мере необходимости или оптом.

     Для данной группы невозможно составить  приемлемый прогноз, так как спрос  не стабилен, и в нашем случае выявить закономерность спроса также  не удается.  
 
 
 
 
 
 
 

5. Список  литературы
1. Гаджинский А.М. Логистика: Учебник для студентов высших учебных заведений. – 13-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К^о», 2006. – 432с
2. Практикум по логистике: Учеб. пособие. – 2-е изд., перераб. и доп. / Под ред. Б.А. Аникина. – М.: ИНФРА-М, 2002. – 280 с. – (Серия «Высшее образование»).
3. Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок: Учебник. – М.: Инфра-М, 2009.
4. Шрайбфедер Дж. Эффективное управление запасами - 2-е изд. Пер. с англ. Альпина Бизнес Букс, 2006 – 304 с.