Маркетинговые исследования потребительских предпочтений на рынке томатной пасты г. Вологды

Оптимальный размер партии поставляемых товаров и, соответственно, оптимальная частота завоза зависят  от следующих факторов:

объем спроса (оборота);

расходы по доставке товаров;

расходы по хранению запаса.

В качестве критерия оптимальности  выбирают минимум совокупных расходов по доставке и хранению.

И расходы по доставке, и  расходы по хранению зависят от размера  заказа, однако, характер зависимости  каждой из этих статей расходов от объема заказа разный. Расходы по доставке товаров при увеличении размера  заказа, очевидно, уменьшаются, так  как перевозки осуществляются более  крупными партиями и, следовательно, реже.

Расходы по хранению растут прямо пропорционально размеру  заказа.⁹

Наиболее известными прикладными  моделями управления запасами являются:

модель EOQ (модель "оптимальной  партии заказа") - для запасов материальных ресурсов;

модель EPR (модель "оптимальной  партии выпуска") - для запасов  готовой продукции. Данная модель является модификацией модели EOQ.

В соответствии с данными  моделями регулируется средний уровень  запасов сырья (готовой продукции):

З ср. = Ѕ EOQ (EPR),

где З ср. - средний уровень запасов сырья (готовой продукции); EOQ (EPR) - оптимальный размер заказа партии сырья (оптимальной партии выпуска).

В имитационной модели управления потребностью в оборотном капитале мы используем показатель среднего уровня запасов сырья (готовой продукции) Зср при планировании периода обращения материально-товарных запасов.

При совершенствовании каналов  распределения товаров основной акцент необходимо делать на снижение затрат. Как показывает практика, основные затраты торговых организаций связаны  именно с запасами товара в распределительной  системе. Поэтому первоочередной задачей  является рационализация объема и структуры  запасов. Наиболее важные направления  рационализации структуры запасов  заключаются в совершенствовании  системы управления товарными запасами и совершенствовании каналов  товародвижения.

В процессе планирования используется показатель периода обращения материально-товарных запасов в днях, равный отношению  средних остатков материально-товарных запасов к себестоимости продаж, умноженному на 365 дней. Устанавливая нормативное значение периода обращения, можно определить остатки материально-товарных запасов на конец планируемого периода  и затраты на закупку сырья  и материалов по алгоритму, представленному в таблице №9.

Таблица №9. Планируемые показатели материально-товарных запасов. ¹⁰

Показатели	Алгоритм расчета или  источник информации
1. Себестоимость продаж (СР)	Из плановой сметы затрат на производство и реализацию продукции
2. Остатки сырья и материалов  на начало периода (МЗн)	Фактические остатки запасов  на конец отчетного периода из отчетного баланса.
3. Период обращения запасов  материалов (ПОМЗ)	Нормативный показатель, утверждаемый руководством
4. Остатки сырья и материалов  на конец периода (МЗк)	МЗк =2*СР*ПОМЗ/365 - МЗн,
5. Затраты на материалы,  необходимые для запланированного  уровня производства (ЗМп)	Из плановой сметы затрат на производство и реализацию продукции
6. Затраты на закупку  материалов (ОЗМ)	ОЗМ = ЗМк + ЗМп - ЗМн

Существуют стандартные  подходы совершенствования управления товарными запасами в розничной  сети, которые можно разделить  в зависимости от нахождения источника  инициации движения товара: "толкающая" и "тянущая" система. Толкающая  система при управлении товарным запасом снабжаемых элементов системы  исходит из запаса товара на складе. В зависимости от объема хранимого  запаса на складе определяется уровень  товарного запаса, который необходимо поддерживать в торговых точках. Этот подход основан на расчете нормативов запаса по каждому виду товарного  ассортимента исходя из статистических данных их оборачиваемости на протяжении достаточного по продолжительности (репрезентативного) периода. Другая система - "тянущая", или "вытягивающая" основывается на заказах клиентов, тем самым  позволяя повысить точность прогнозов  объема сбыта. Из этих прогнозов рассчитываются и формируются заказы на закупку  товара у поставщиков. Применение таких  систем исключает образование неликвидных  запасов. Однако подобные "тянущие" системы в чистом виде возможны только для организаций, работающих "на заказ" по всем ассортиментным позициям. Поэтому использование "тянущей" системы возможно только в комбинации с толкающей и определяется исходя из особенностей торгово-закупочной деятельности торговой организации. В то же время  применение "толкающей" системы  в чистом виде является возможным  в любых условиях, и, как правило, большинство торговых организаций отдают предпочтение именно ей при организации управления запасами.

Недостатком классических моделей  управления товарным запасом является управление только размером запаса без  учета ассортимента. Они могут  применяться только при постоянном темпе потребления запаса; фиксированном  интервале времени, необходимого для  выполнения заказа на восполнения запаса; фиксированной возможной задержке времени выполнения заказа на восполнение  запаса. К тому же не учитывается  дефицитность товара в рамках распределительной  системы организации, трудоемкость реализации, направленность на завышения  уровня запасов.

Именно поэтому необходимо совершенствование системы управления запасами на основе формирования новой  модели, которая должна обеспечивать рационализацию ассортимента предлагаемых товаров в торговых точках и ускорение  оборачиваемости товара.

Основой предлагаемой модели управления товарным запасом является информационная система учета движения товара в рамках всей организации. Для  достижения требуемой задачи необходимо оперативно получать сведения о запасах  товара в каждом элементе системы. Также  требуется вести учет запаса товара в пути, который реализуется через  учет отгрузки со склада и отслеживания подтверждение о доставке, учитывать  все поступления товара от поставщиков  и выбытия товара из системы (продажи).

Помимо этого организации  эффективной системы управления товарными запасами необходимо вести  прогнозирование будущих продаж на основе статистических данных. Из полученных данных можно сделать вывод о  возможных продажах конкретного  артикула на конкретной торговой точке. Однако вследствие вероятностного характера  спроса требуется сгладить разовые  колебания, мешающие определить основную тенденцию, поэтому необходимо производить  усреднение полученных данных. К тому же для каждой торговой точки необходим  прогноз по каждой номенклатурной позиции, в том числе по тем позициям, которых не было в ассортименте данной торговой точки. Исходя из продаж и дней наличия товара в торговой точке рассчитывается среднедневные продажи (SDP) по каждому наименованию:

SDPk=S/D,

где S - количество проданных  товаров (в натуральных измерителях); D - продолжительность рассматриваемого периода (дней). Далее вычисляется  значение средней дневной продажи  по категории SDPа как среднее значение всех SDPк по каждой номенклатурной позиции.

SDPа=УSDPк/n,

где SDPк среднедневные продажи торговой точки по выбранной номенклатуре; п - количество рассматриваемых точек.

Для сглаживания резких всплесков, вызванных разовыми продажами, необходимо провести усреднение данных. Поскольку  усреднение проходит по средним продажам по категориям, где торговые точки схожи по продажам, целесообразно установить диапазон отличия не более чем в 2 раза.

Все предыдущие этапы представляют собой мероприятия по обеспечению  функционирования модели управления товарным запасом необходимой информацией  для принятия решения о поставке товара. В основу предлагаемого совершенствования  системы управления товарным запасом  положен новый алгоритм распределения  товарного запаса по элементам сбытовой цепи.

Предлагаемая модель управления запасами так же, как модели управления запасами с фиксированным интервалом времени между заказами, имеет  четкие временные границы момента  времени, когда менеджеру по распределению  нужно отправлять товар в торговую точку. Однако основное отличие предложенной модели от других моделей управления запасом заключается в используемом алгоритме принятия решения о  поставке товара. В процессе распределения  товаров запасы в торговых точках учитываются в относительных (или  удельных) величинах, то есть абсолютные значения запасов преобразуются  в относительные значения запасов (дни продаж) посредством деления  на SDP. Использование относительных запасов выгодно тем, что не требует переопределения максимально желаемых запасов при изменении прогноза продаж. Другим отличием предложенной модели является то, что управление товарным запасом исходит не от потребности в товаре торговых точек, а от остатков товара на складе, то есть работает как "толкающая" система. Это является традиционным для практики работы торговых сетей, поскольку на объем партий товаров, получаемых от поставщиков, влияет большое количество факторов, не зависящих от службы логистики. Тем самым ухудшаются экономические показатели, но торговые организации вынуждены учитывать требования производителей товара по минимальным закупаемым объемам и количеству представленного ассортимента. ¹¹

 

Логистическое регулирование складской деятельности.

В настоящее время, как  показывает практика, большинство действующих  на рынке товаров назначения промышленных предприятий осуществляет функции  снабжения силами собственных подразделений, без привлечения специализированных организаций снабжения.

В каждой торговой или производственной компании есть склад, на котором хранятся товары и материалы, и очень часто  бывает, что контроль и учет на этом складе оставляют желать лучшего.

При этом остается в стороне  проверка эффективности логистических операций, с помощью которых осуществляются завоз и хранение товаров на складе. Между тем эффективность снабжения склада одним товаром легко проверяется по известной формуле Уилсона. Однако на складе, как правило, хранится более одного товара.

Рассмотрим случай снабжения  склада двумя видами товаров с  учетом ограниченной вместимости транспортного  средства (грузовой машины, фуры и т.п.) и различной скорости потребления  товаров (для каждого из товаров  скорость потребления неизменна  во времени).

Конкретизируем обозначения  основных переменных, используемых в  классической формуле Уилсона, чтобы  придерживаться их и в дальнейшем:

q - объем заказа, шт.;

d - промежуток времени между заказами, дней;

m - постоянная скорость потребления, шт/день;

c - стоимость хранения на складе, руб/ (шт/день);

g - стоимость разового использования единицы транспорта, руб.;

T - полное время наблюдения  за работой склада, дней;

n - количество заказов, сделанных за период T, шт.

Согласно обычному предположению  отрезок времени длины d укладывается на отрезке наблюдения T целое число раз, т.е. nd = T. Фактически при выводе формулы n считается непрерывно изменяющейся переменной и потому равенство nd = T выполняется лишь приближенно. То, что промежутки времени между заказами выгодно брать одинаковыми, а не различными, может быть обосновано математически. Важным предположением при выводе обычной формулы Уилсона является недопустимость хотя бы кратковременного дефицита. Отсюда следует, что подвозимое на склад очередное количество q пропорционально значению d, а именно q = dm.

Модели управления запасами.

Для построения была исследована  методология управления товарными  запасами, среди элементов которой  можно выделить: методы ABC/XYZ; модели пополнения запасов; нормативный метод; оптимизационные модели; технологии интегрированного управления и др.

При этом все многообразие применяемых методов предлагается объединить в ряд групп по признаку источника получения конкурентных преимуществ (улучшений) компаниями:

1) за счет собственных  сил (модели регулирования, нормативные  методы и др.);

2) за счет заимствования  (бенчмаркинг);

3) за счет приобретения (аутсорсинг).

В работе проведен анализ по оценке возможности применения указанных  методов в управлении товарными  запасами. Как показало проведенное  исследование, существующие методы разнятся как по степени адаптации к  условиям процесса управления товарными  запасами, так и по уровню интеграции элементов управления предприятием.

Поэтому по каждому из методов  указываются области их применения, при необходимости проводится их адаптация к процессу управления товарными запасами и построению.