Взаимосвязь управления запасами с другими функциями логистики

— средняя длительность выполнения заказа;

         — среднее значение потребности в сырье и материалах;
         — среднеквадратические отклонения потребности соответственно в сырье и материалах и времени выполнения заказа.

Объем страхового запаса во многом зависит от принятия или непринятия риска менеджментом компании. Но, как правило, финансовые директора не могут ответить на вопрос, какая вероятность возникновения убытков приемлема для их предприятия. Разумеется, гораздо безопаснее исключить такую вероятность вообще, но это приведет к созданию значительных страховых запасов, которыми предприятие ни разу не воспользуется.

В статье [8] предлагается следующий способ расчета оптимального размера страхового запаса, разработанный им для решения одной из практических ситуаций в производственной компании.

Оптимальная вероятность убытков вследствие дефицита запасов (Р), то есть вероятность, при которой сумма убытков от простоя и затрат на хранение страхового запаса минимальна, может быть рассчитана по формуле:

P = C : (U x N),

где C — затраты на хранение одной единицы запасов за рассматриваемый период;
U — убытки из-за дефицита одной единицы запаса;
N — количество заказов за рассматриваемый период.

Нужно отметить, что данный метод применим при большом количестве операций, когда работают законы статистики. Практика показывает, что предположение о нормальном распределении случайных величин (потребности в запасах, времени выполнения заказа) дает наилучшие результаты при моделировании управления запасами.

Пример:

Для молокозавода один из наиболее значимых видов запасов — пакеты для молока, дефицит которых может привести к остановке производства. Предположим, что на изготовление и доставку пакетов поставщику требуется в среднем пять дней с момента получения заказа (LT = 5). За год молокозавод размещает 12 заказов (N). Средняя дневная потребность в пакетах составляет 2000 шт. Тогда точка перезаказа будет равна 10 000 шт. (2000 шт. х 5 дн.).

Теперь рассмотрим, как изменится это значение при создании оптимального страхового запаса. При расчете исходим из того, что затраты на хранение одного пакета в год (C) составляют 0,4 руб. при стоимости пакета 1 руб. Убытки от простоя, вызванного дефицитом одного пакета (U), — 10 руб. Рассчитаем оптимальную вероятность возникновения убытков за один цикл заказа:

P = (0,4 руб. : (10 руб. х 12)) х 100% = 0,33%.

Абсолютное значение коэффициента безопасности k для вероятности 0,33% составит 2,71 (расчет выполнен в Excel). Анализ колебаний дневной потребности в пакетах и сроках поставки показал, что среднеквадратическое отклонение дневной потребности (vard), вызванное колебанием спроса, равно 200. Среднеквадратическое отклонение в сроках поставки (varLT) — 2. Страховой запас будет равен 7665 шт.

Соответственно величина точки перезаказа с учетом страхового запаса составит 17 665 шт. (10 000 + 7665).

Ирина Рабовил:

"Для производства продукции мы используем как уникальные материалы, к примеру упаковку с нашим фирменным знаком и реквизитами, так и не уникальные, такие как сахар или глазурь. Разумеется, мы стараемся создать больший страховой запас упаковки, потому что если она закончится раньше, чем придет новая партия, то производство остановится. Если же расход сахара на производство резко превысит запланированный уровень, то мы всегда сможем приобрести его на любой оптовой базе без значительных потерь в цене и времени."

Таким образом, при построении модели управления запасами нужно учитывать и специфику компании, и ограничения, обусловленные реалиями российской экономики. Однако никакая модель не может быть полным отражением действительности, поэтому менеджерам, принимающим решения, нужно не только знать формулы, но и системно понимать процессы, которыми они управляют.

2. 2. Интеллектуальное управление запасами: новое решение корпорации

"Галактика"

В связи с таким подходом к оценке запасов появилась новая тенденция - сводить запасы на фирмах к минимуму. Стали развиваться логистические системы / технологии, позволяющие значительно снизить уровень запасов.

Классическое определение BI-систем - это процесс, технологии, методы и средства извлечения, представления и анализа информации, выработки интуиции и понимания для улучшенного и неформального принятия решений бизнес-пользователями, а также инструменты для извлечения из данных значимой для бизнеса информации. Иначе, BI - это совокупность технологий, программного обеспечения и практик, направленных на достижение целей бизнеса путём наилучшего использования имеющихся данных.

С 2001 года Корпорация "Галактика" предлагает линейку решений Галактика Business Intelligence (перевод с англ. : "Бизнес-Аналитика") - комплекс приложений, позволяющих максимально полно использовать имеющиеся на предприятии системы управления с целью достижения качественных изменений в повышении эффективности бизнес-процессов (бизнес-анализ) в различных сферах деятельности компании.

Галактика BI относится к классу систем поддержки принятия решений (DSS) и предназначена прежде всего для топ-менеджеров, руководителей направлений, аналитических служб.

Не так давно корпорация "Галактика" объявила о появлении новых функциональных возможностей в решении Галактика Business Intelligence (BI), предназначенных для эффективного управления запасами предприятия ("Галактика BI Запасы").

Применение решения "Галактика BI Запасы" позволит контролировать состояние ключевых показателей эффективности (сроков годности и оборачиваемости запасов, неликвидов и сверхнормативов); управлять уровнем запасов (автоматически обнаруживать недостачу и излишки товаров, выявлять факторы, влияющие на их появление и т.д.); анализировать и контролировать их качество; отслеживать тенденции внутреннего и внешнего спроса на запасы; строить наиболее вероятностные прогнозы будущего состояния запасов, что дает возможность вовремя принимать решения об их пополнении. [4]

Использование решения "Галактика BI Запасы" дает возможность существенно снизить затраты на хранение запасов и перейти к современным методам управления запасами (например, "точно вовремя", "торговля с колес" и т.п.). С помощью данной программы оптимизируется управление запасами, повышается их доступность: автоматическая FMR-классификация позволяет разместить товары в зонах хранения в зависимости от спроса, чтобы сделать комплектование заказов максимально быстрым и удобным.

Таким образом, применение решения «Галактика BI Запасы» позволит выработать эффективную стратегию управления запасами предприятия: использование ABC, XYZ и FMR классификаций дает возможность получить многопозиционную классификацию запасов, выделить наиболее характерные группы запасов и осознано подходить к выбору методов управления уровнем запасов в каждой группе.

Комплекс приложений программы построен на базе платформы, основанной на технологиях Microsoft.NET, сервис-ориентированной архитектуре (SOA), web-сервисах и OLAP-технологиях. "Галактика BI" включает прикладной инструмент для построения BI-решений "Галактика Бизнес-Монитор" и набор прикладных систем (хранилище данных, OLAP-кубы, выгрузки данных из системы "Галактика ERP", KPI, карты и отчеты), ориентированных на мониторинг и анализ определенных сфер деятельности предприятия. Помимо решения "Галактика BI Запасы", в состав комплекса Галактика BI входят "Галактика BI Сбыт"; "Галактика BI Строительство".

Заключение

Управление запасами предприятия и их оптимизация - очень интересная тема, так как позволяет заниматься ей: и не входя в противоречия с другими бизнес-процессами / оптимизируя только запасы, и очень широко - смотря через призму управления товарными запасами на предприятии на работу всего предприятия.

Из-за бурного развития в последнее время логистики, многие специалисты говорят о наиболее эффективном управлении запасами в логистике, где оно рассматривается с точки зрения минимизации совокупных издержек. То есть оптимизация товарных запасов рассматривается в первую очередь, как снижение затрат на их создание и обслуживание.

Относительно недавно предприятия и организации пришли к выводу, что запасы - проявление расточительства. Яркие представители этого направления - руководители компании Тойота. Они абсолютизировали негативные последствия высокого уровня запасов, а именно:

1) увеличение текущих затрат, связанных с содержанием запасов, из-за роста стоимости содержания складов, налоговых выплат, страховых платежей, оплаты обслуживающего персонала;

2) снижение времени реакции на требования потребителя;

3) усложнение процесса управления запасами;

4) снижение прибыли на инвестированный капитал;

5) увеличение складских площадей;

6) перепроизводство, которое может вызвать устаревание продукции;

7) увеличение себестоимости продукции.

Японские менеджеры рассматривали запасы как ширму, за которой скрываются недостатки производственной деятельности: · низкое качество; · неспособность производить продукцию мелкими партиями; · неумение правильно планировать; · неумение правильно приобретать нужный товар; · сбои в производстве;

· сбои в поставках продукции.

В связи с таким подходом к оценке запасов появилась новая тенденция - сводить запасы на фирмах к минимуму. Стали развиваться логистические системы/технологии, позволяющие значительно снизить уровень запасов.

Система MRP, например, связывает запасы непосредственно с плановым объемом производства. Технология JIT позволяет работать почти без запасов.

Все эти системы (технологии) минимизируют запасы, обеспечивая при этом требуемый уровень качества логистического обслуживания потребителей.

Это, действительно, очень важный момент мероприятий по оптимизации запасов на предприятии, но очевидно, что управление товарно-материальными запасами, кроме логистического имеют - как минимум - ещё финансовый и маркетинговый аспект. Соответственно эффективность управления запасами не может оцениваться только издержками на их создание и обслуживание, а стратегия управления запасами не может строиться только на снижении этих издержек, и оптимальное управление запасами подразумевает такую политику управления запасами, которая гармонизирует все аспекты, связанные с этой задачей.

Список использованной литературы

1. Бауэрсокс Д., Клосс Д. Логистика: интегрированная цепь поставок / Пер. с англ. – М.: Олимп-Бизнес, 2008. – 640 с.

2. Белоусова Ю., Нестеров С. Организация материальных потоков на складе // Журнал "Логистика". – 2011. – №4

3. Бродецкий Г.Л. Управление запасами. Эффект временной стоимости денег //Полный курс МВА - Изд-во "ЭКСМО", Москва, 2008 – 352 с.

4. Галактика Business Intelligence [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://bi.galaktika.ru

5. Друри К. Управленческий и производственный учет. 6-е изд. – М.: Юнити-Дана, 2010. – 932 с.

6. Логистика: Основы. Стратегия. Практика / Практическая энциклопедия "Для всех, кто руководит" Под науч. ред проф. В.И. Сергеева. – М.: Изд. ЗАО "МЦФЭР", 2007. – 1440 с. (Серия "Сменные страницы" с дополнениями 2008).

7. Логистика: Учебник / А. М. Гаджинский. – 19-е изд. – М.: Издательско-торговая корпорация "Дашков и Ко", 2010. – 484 с. – 384-391 с.

8. Хоминский В. Как управлять запасами // Журнал "Финансовый директор". – 2006. – №2