Статьи Валерия Разгуляева

Настоящий профессионализм в управлении запасами начинает проявляться только тогда, когда во главу угла выходит планирование управления запасами, и в результате становится возможным снижение запасов, когда в таких объёмах нет потребности, и их увеличении непосредственно перед моментом, когда вырастет потребность в товаре. При этом все процессы закупки и поставки должны работать настолько чётко, чтобы уже точно не создавать дополнительных проблем, а наоборот содержать в себе запас прочности для решения нестандартных задач.
Самое же замечательное, что аудит происходящего с запасами проводится даже проще, чем аудит целесообразности текущих партий поставки. Для этого необходимо снять остатки в штуках за каждый день по интересующей вас позиции и построить график. Остатки позиции по дням умеет выдавать любая учётная система, а графики отлично рисует Excel. Чтобы опять не заниматься лишней работой возьмём только позиции из группы «А» АВС-анализа по одному из критериев за последний год:

• стоимость среднего запаса по позиции на складе;
• количество клиентов по позиции;
• прибыль от продажи позиции;
• средняя сумма продаж позиции, делённая на количество дней присутствия позиции на остатках и умноженная на количество дней в году.

Какие графики могут получиться:

Из графика видно, что данная позиция – неликвид, от которого нужно избавляться, как и от сверхзапаса, график которого представлен ниже:

А ещё лучше заранее ограничивать возможность появления неликвидов и сверхзапасов. Обычно причиной их образования, кроме ситуации ошибки сотрудника являются:
· низкое качество учёта запасов;
· отсутствие попозиционных нормативов остатков;
· использование наивных моделей прогнозирования и ошибки в методах планирования;
· завышенный уровень удовлетворения спроса остатками.
Соответственно, вам надо менять причины, и тогда изменится следствие. Человеческие же ошибки хорошо позволяет исключать автоматизированная система закупок с настроенной защитой от заведомо ошибочных действий.
Кстати, эти два графика – не самые страшные. Неликвиды и сверхзапасы в том или ином объёме есть практически на любом предприятии, а там, где их нет, это скорее обусловлено маленьким сроком годности продукции, которую, просто, списывают в брак, а не так замечательно налаженными бизнес-процессами управления запасами. Гораздо хуже, если вы увидите такой график:
Из графика видно, что данная позиция – неликвид, от которого нужно избавляться, как и от сверхзапаса, график которого представлен ниже:

Он показывает полную бессистемность закупок – такая ситуация до добра не доведёт! В компании, где я видел такие графики, при детальном исследовании ситуации было обнаружено, что треть всех запасов – это неликвиды, а ещё треть – сверхзапасы. Как следствие денег на пополнение остатков по ходовым позициям постоянно не хватало, и это выливалось в дефицит по ним, который можно было засечь по следующему виду графика:

Зоны, где график находится в нуле – указывают на периоды отсутствия товара на остатках, а, следовательно, клиенты, которые хотели купить в этот момент данный товар, не могли этого сделать. Данная ситуация плоха кроме недополученной прибыли от продажи позиции ещё и тем, что лояльность клиента, который не может купить, снижается, и вы можете, вообще, его потерять. Предупредить ситуацию дефицита позволяет:

• более продуманное определение точки заказа позиции, чтобы имеющихся остатков хватало на период поставки;
• контроль поставки на всех этапах и создание базы поставщиков для перехвата, чтобы у компании была возможность докупить, пусть и дороже, но быстро – в таком случае нужно рассматривать даже возможность покупки у конкурентов с нулевой маржой – такая ситуация будет лучше, нежели клиент сам придёт к вашему конкуренту и ему там понравится;
• расчёт реальных сроков поставки – очень часто люди не совсем адекватно воспринимают данные сроки и уж точно не отслеживают произошедшие изменения, когда поставка стала длиться дольше на несколько дней, а заказ осуществляется по прошлым расчётам.

Когда же всё хорошо, то графики выглядят примерно так:

Правда, даже здесь есть возможность для оптимизации: если посмотреть на график внимательно, то становится видно, что 5 единиц данной позиции ни разу не использовались на протяжении полутора лет. А значит, вероятность их использования – крайне низка, и мы можем высвободить этот запас, снизив на эти 5 единиц страховой запас по данной позиции.

Динамика агрегированных показателей.
Кроме попозиционных показателей можно отслеживать и агрегированные. В первую очередь вас будут интересовать в сумме по всем поставщикам:

• динамика оборачиваемости запасов;
• динамика суммы остатков по неликвидам;
• динамика суммы выбракованной продукции – по типам образования брака;
• динамика суммы дефицита;
• динамика прибыли приходящейся на каждый рубль запасов;
• динамика совокупных затрат на доставку и хранение, включая обслуживание замороженных в запасы денег.

Ещё один интересный отчёт – по реальному времени продажи ваших остатков с агрегированием по временным группам. Он делается следующим образом: например, берёте остаток полугодовой давности и смотрите, какая его часть была продана в течение первой недели, двух, месяца, двух, трёх. И потом такой же расчёт проделывается с остатком пятимесячной давности, затем четырёхмесячной, трёхмесячной – в результате, динамика становится – сразу видна. Да, данные будут запаздывать и появляться в отчёте постепенно, и для остатка месячной давности вы сейчас не узнаете, сколько продастся за два и три месяца, но зато этот отчёт будет 100% корректными, так как вы используете не прогноз продаж, а реальные данные о произошедших продажах. Положительная или отрицательная динамика – будет видна сразу. Причём данные можно выводить: и в абсолютных цифрах – себестоимость проданного остатка; и в относительных – доля себестоимости проданного остатка, наслаивая данные разных группировок – в Excel это позволяет делать тип диаграммы "с областями".
Причём все эти отчёты нужно смотреть именно в динамике, так как чётких универсальных нормативов по данным показателям не существует – в каждой компании их определяют для себя сами. Кроме этого, при ощутимых изменениях показателя, надо понимать и внешние факторы, которые могут повлиять на него. Например, оборачиваемость запасов при правильной технологии закупки перед сезоном падает, а в конце сезона растёт сама по себе. Это происходит, так как: перед сезоном надо завезти товар на остатках уже под сезон, при этом продажи – ещё не сезонные; а в конце сезона, товар уже не поставляется и дораспродаются текущие остатки, но при этом объёмы продаж – ещё ощутимые.

Бухгалтерский аспект.
Очень полезным оказывается документ «заказ на поставку», формируемый в учётной системе предприятия в момент подтверждения поставщиком получения заявки, когда становится известной ожидаемая дата поставки. Во-первых, все, кому интересна эта дата, могут посмотреть в документе, а не отвлекать от работы сотрудника отдела закупок, обычно отвечающего за управление запасами. Во-вторых, в системе заранее и автоматически появляется информация об ожидаемой необходимости в деньгах на оплату этой поставки. В-третьих, если дата ожидаемой поставки проходит, а к заказу на поставку не привязали все его приходные накладные, то это сразу становится известно – причём автоматически. В-четвёртых, в заказе на поставку фиксируются все поставляемые позиции с количествами и ценами. В результате, во время привязки к нему приходной накладной все несоответствия сразу вылезают, и появляется возможность разбираться с ситуацией «по горячим следам». В-пятых, появляется возможность автоматического сбора информации о сроках поставки от разных поставщиков – для этого из даты приходной накладной надо, просто, отнять дату заказа на поставку. В-шестых, появляется возможность отследить объективную нагрузку на каждого из сотрудников отдела закупок, и перераспределить её более равномерно, чтобы они могли лучше делать свою работу.

Управление запасами и управление финансами – сотрудничество на благо компании.
Кроме показанных примеров, подразделение закупок реально может влиять на объём предоставляемой отсрочки платежа, тем самым увеличивая объём вложенных в запасы денег поставщика и, следовательно, высвобождая вложенные в запасы денег компании. Правда, данная ситуация возможна только при условии чётких платежей точно в срок.
Как мы видим, управление запасами и управление финансами – задачи, которые сплетены в одну – управление материально-финансовыми потоками для наиболее эффективного использования ресурсов компании в её бизнес-процессах. При этом каждая сфера имеет свою специфику, и обычно специалисты «заточены» только под одну из них. Однако это не значит, что эти сотрудники не должны вникать в работу друг друга. Более того – это необходимо, чтобы сообща добиваться наилучших показателей для компании. Вы, конечно, можете не вникать в тонкости управления запасами, а, просто, нанять профессионального консультанта по управлению запасами, чтобы он разобрался в вашей ситуации и выдал готовые рецепты лечения, но в любом случае – описанные выше методы будут полезными вам хотя бы, чтобы прикинуть эффективность привлечения такого специалиста.

Управление материальными запасами с использованием жизненного цикла товаров

Первая ассоциация, которая возникает у большинства логистов, когда они слышат о жизненном цикле товаров – это график с рисунка 1. Его часто любят рисовать маркетологи, а вот логисты обычно его либо не понимают, либо не принимают, так как из истории продаж конкретных позиций, с которыми они работают, подобные построения как-то не следуют. Но давайте пристальней рассмотрим и этот график, и его подоплёку, попытаемся разобраться, почему мы далеко не всегда видим его на примере конкретных продаж, и как же научиться общаться с маркетологами на общем языке прибыли, используя их собственные графики.

Теория и практика.
Сначала давайте разберёмся с рисунком 1 – что же он означает? А означает он только то, что продажи любого товара имеют некий цикл. Сначала позиция – новая и её внедряют, потом о ней узнают, и идёт активный рост продаж, затем рост, хотя и продолжается, но уже замедляется – этап зрелости, после которого происходит спад продаж: сначала намечается тенденция – этап насыщения, а потом и окончательный спад.
Почему же на практике мы не видим столь чёткой картинки? Здесь есть несколько причин:

1. На графике отображаются сглаженные продажи, то есть все пики и провалы выравниваются скользящим средним, причём с достаточно большим периодом сглаживания – вплоть до года.
2. Это цикл сглаженных продаж товара вообще, а не его продаж в вашей компании, то есть уход с рынка вашего основного конкурента с переходом его клиентов к вам и, как следствие, увеличение ваших продаж вдвое, на этом графике никак не отобразится. Если же вы будете его строить только по своим продажам, не являясь при этом эксклюзивным поставщиком позиции, то получите всё, что угодно, но только не жизненный цикл этой позиции;
3. Если же вы, вдруг, являетесь эксклюзивным поставщиком позиции, то это вам тоже не всегда поможет, так как цикл продаж некоторых товаров настолько большой, что весь анализируемый период продаж может оказываться внутри только одного этапа цикла – кстати, это очень распространённая ситуация для самых важных товаров из группы «А» АВС-анализа.
4. И даже, если вы засечёте начало и конец одного или нескольких этапов жизненного цикла какого-то товара, то это никак не поможет вам определить моменты перехода к следующим этапам. Для реальных позиций этот график строится всегда постфактум, прогнозирование возможно, но оно крайне не точно в случае, если вы идёте за рынком, а не создаёте его – в этом случае маркетологи дают закупкам планы продаж на нужный период, и тем надо просто вовремя поддержать эти планы наличием позиций на складах ровно в тех количествах, которые были заявлены. Графики жизненного цикла при таком раскладе закупки не интересуют – им дают конкретные цифры будущих продаж, под которые и осуществляются закупки.
5. Ну и самое главное, график на рисунке 1 – не единственно возможный вариант: любого из этапов цикла, кроме первого и последнего, может и не быть, также может наоборот происходить повторение любого из этапов, причём в любой последовательности – рисунки 2А и 2Б:

«И это пройдёт».
Пока из всего выше сказанного, мы видим, что практическая ценность данного графика для логиста – нулевая. Однако кое-что полезное из него всё же можно взять. Главный смысл этого графика для логиста, что вне зависимости от уровня прошлых продаж спрос может нелинейно изменяться как в большую, так и в меньшую сторону. Собственно, интуитивно логист знает об этом и так. Именно поэтому он и хранит страховой запас – на случай резкого роста спроса, а закупать старается чаще, но малыми партиями, вместо того, чтобы редко большими, – на случай резкого падения спроса. Однако теперь – это не просто интуитивное ощущение логиста, но ещё и подтверждённый графиками маркетолога факт, который можно использовать в качестве доказательной базы для обоснования своих решений.
Однако, кроме такой моральной пользы, в этом графике для логиста есть ещё два важных момента. Первый – это возможность предотвращения значительных неликвидов на складском остатке компании, второй – использование различных моделей прогнозирования для товаров, имеющих разную ретроспективу продаж. Оба момента очень важны для любого логиста, управляющего запасами предприятия, поэтому рассмотрим последовательно каждый из них.

Активные позиции.
Чем больше номенклатурная база компании – а её рост происходит практически в любом успешном бизнесе, тем больше возникает потребность в её дифференцировании для использования различных моделей управления товарными запасами для различных групп позиций. Причём эта задача включает в себя необходимость разделения всей номенклатуры на две группы: активные позиции, которые вы будете закупать на склад, и, выводимые позиции, закупка на склад которых будет запрещена (при автоматизированном процессе закупки – даже программно). Причём любой логист захочет, чтобы во вторую группу попали и те товары, которые неплохо продавались ещё совсем недавно, но на данный момент находятся в последней стадии своего жизненного цикла, чтобы не создавать по ним будущие неликвиды. И вот для решения этой-то задачи вы и сможете объединить усилия с маркетологами, опираясь на общее понимание графика жизненного цикла товаров. Ведь в данном случае, лучше недополучить небольшую прибыль на излёте продаж, но при этом освободить склад от позиции к моменту, когда она перестанет продаваться, и благодаря этому не потерять гораздо больше в деньгах, заморожённых в неликвиды.
Для этого вам надо будет совместно с маркетологом определить, к какой из групп относятся позиции, по которым наблюдается снижение продаж (рисунки 3Б и 3В), чтобы понять – просто ли это сезонный спад (рисунок 3Б) или же последний этап жизненного цикла товара (рисунок 3В):

Одним из самых простых методов для этого является использование так любимыми многими ABC-анализа в модифицированной мной бостонской матрице, хотя не маловажной является и экспертная оценка специалистов, особенно, когда происходит замещение продаж одной позиции, продажами другой. Участие же маркетолога понадобится вам не только, чтобы вовремя засечь и перестать закупать позиции, которые скоро перестанут продаваться, но и, возможно, принять совместное решение о необходимости стимулирующей акции для позиций, по которым имеется значительный запас, пока его ещё можно сбыть, в принципе.

Матрица Разгуляева.
Берутся данные о количестве фактов продаж позиций за анализируемый период – количество чеков или накладных, в которых присутствует позиция – и делается АВС-анализ. Затем берутся данные о количестве фактов продаж этих же позиций за такой же период, предшествующий анализируемому, и первое значение по каждой позиции делится на второе. В результате мы получаем двухфакторную матрицу:

В этой матрице все вводимые позиции будут появляться в левом нижнем углу, так как из-за отсутствия продаж в прошлом периоде, отношение будет стремиться к бесконечности, что уж точно больше 1,1. При этом навряд ли новая позиция сразу попадёт в группу «А». Далее возможны варианты. Если продажи позиции растут, то она постепенно поднимается по левому столбцу вверх, потом происходит насыщение и позиция начинает смещаться на достигнутом уровне вправо и под конец смещается ещё правее, после чего начинается движение по правому столбцу вниз. Либо продажи новой позиция изначально не выстреливает и далее так и идут ни шатко, ни валко, тогда она постепенно смещается из левого нижнего угла в правый нижний. В любом случае, нарисованная траектория напоминает нам ту самую кривую жизненного цикла.
А подписи в квадрантах указывают на то, как надо управлять этой группой товаров.

Для различных этапов жизненного цикла видится оптимальной следующая стратегия создания страхового запаса:

1. Внедрение (CM) – страхового запаса нет, так как, возможно, вывод позиции на рынок закончится неудачно, однако на складе необходимо держать запас, достаточный для полноценной поддержки самого внедрения, согласованный с отделом маркетинга.
2. Рост (AM и BM) – лучше иметь максимально большой страховой запас, чтобы удовлетворить спрос всех потенциальных клиентов и не упустить возможную прибыль – даже если произошла переоценка, рост спроса позволит быстро обернуть излишки в следующий период времени.
3. Зрелость (AE и BE) – страховой запас держится в таком количестве, какое необходимо для обеспечения нужного уровня сервиса, определяемом уже исходя из рентабельности и вариативности продаж этой позиции.
4. Насыщение (AL) – минимальный страховой запас: вклад только компоненты, ответственной за страхование от срыва поставки, – страхование увеличения спроса не производится.
5. Спад (BL) – отсутствие страхового запаса как такового – на данном этапе лучше не удовлетворить небольшой спрос, нежели остаться наедине с большими запасами, которые скоро станут никому не нужны.
6. Вывод (CL) – дополнительная закупка только под оплаченный клиентом заказ, да и текущие запасы надо регулярно проверять на ожидаемые сроки их продажи.

Этот же анализ можно использовать в случае с сезонными продажами, так как цикл сезона будет точно такой же, но при этом надо иметь возможность оперативного подвоза товара. Ещё эта матрица хороша тем, что в случае, когда у продаж позиции «открывается второе дыхание» – позиция автоматически переходит в нужную категорию, и вы скорректируете свою политику. Если ваши позиции постоянно бессистемно скачут из блока в блок, то нужно объединять группы позиций-аналогов или проводить данный анализ по категориям. Позиции, которые получают статус «вывод» должны соответственно помечаться и далее не участвовать в анализе, так как акция по избавлению от остатков этой выводимой позиции может временно подхлестнуть продажи, и тогда позиция попадёт ошибочно в другую категорию.
Кроме этого, нельзя забывать, что в цепи распределения отгрузка товара на следующий уровень не означает продажу его конечному потребителю. Статистика отгрузок на этапе внедрения показывет не скорость потребления, а скорость заполнения товаром каналов продаж, которая может быть сначала пиковой, но потом будет спад продаж. Ориентироваться всегда нужно на реальный спрос покупателей. Более того - у конечных клиентов вас интересуют не первые продажи на пробу, а уже повторные продажи. А до этого у позиции должен стоять статус "ВВОД", и количества к закупке должны определяться не по прошлым продажам, а по планам наполнения каналов сбыта. Причём не редко компания должна думать об этом и за себя, и за своих дистрибуторов, чтобы на их складах не осел мертвый сток, который свяжет все их деньги для покупки у вас другого товара.

Выбор модели прогнозирования.
Как показывает практика, наиболее успешным является использование различных моделей прогнозирования для разных позиций. Причём иногда логист вынужден использовать различные модели даже не столько для увеличения точности прогнозов, сколько из-за того, что ему не хватает данных о продажах новых позиций. В результате, он не может использовать для их прогнозирования основные модели, которые хорошо работают для старых позиций, из-за ограничений на минимальное количество известных значений при использовании любой модели прогнозирования. Именно поэтому, для определения оптимальной модели прогнозирования мы будем использовать не только данные о текущем этапе жизненного цикла товара, но и дату начала продажи позиции компанией для определения глубины истории продаж.
Таким образом, мы получаем ещё одно деление позиций на группы – по имеющейся в наличии истории их продаж. Здесь нет жёстких рамок, и границы групп логисты определяют сами так, чтобы максимально эффективно использовать те модели прогнозирования, которые они выбрали для работы – обычно их не больше трёх-четырёх. Возможные варианты, смотрите в таблице:

АВСD-анализ. Как всё-таки правильно его делать?


Как проводить АВС-анализ – это более распространённое название данного метода – рассказывается в огромном количестве книг и ещё большем количестве статей. В обсуждениях того, как его применять, уже много «копий сломано» на многочисленных форумах. Кажется, что ничего нового на эту тему написать уже не получится, однако я попытаюсь в этой статье, начав с простых вещей, осветить менее обсуждаемые аспекты АВСD-анализа. Называю я данный метод всегда именно так, и в этой статье буду следовать своему принципу, более того – я предлагаю всем последовать моему примеру и применять именно это название в дальнейшем. С объяснения, почему – и начнём.
Что такое АВСD-анализ и почему его нужно называть именно так.
АВСD-анализ – это ранжирование выбранных для анализа объектов по степени их важности, которую мы оцениваем исходя из их вклада в общий результат по определённому показателю. Результатом анализа является разделение всех объектов на несколько групп таким образом, что самые важные попадают – в группу А, следующие по важности объекты – в группу В, ещё менее важные – в группу С. А группа D – используется для объединения объектов, которые: либо представляют наименьшую важность, либо вовсе исключаются из анализа за отсутствием какого-либо вклада в общие результаты. Причём использование группы D стало уже настолько распространённым при проведении АВСD-анализа, что это является первым доводом, чтобы называть данный метод исследования именно так. Но гораздо более существенным доводом оказывается лишняя путаница, из-за полного совпадения названия «АВС-анализ» с достаточно распространённой аббревиатурой совсем другого анализа Activity-Based Costing – расчёта себестоимости продукции через определение стоимости каждой работы, необходимой для получения данной продукции. Поэтому, чтобы в дальнейшем не создавать лишний повод для недоразумений, ранжирование каких-либо элементов будем называть АВСD˗анализом.
Как проводить АВСD-анализ.
Есть несколько различных методов разделения объектов на три-четыре группы значимости. Эти методы достаточно сильно различаются, но их объединяет то, что вначале все объекты анализа сортируются по мере убывания сравниваемого параметра. Далее – возможны варианты.
Метод с фиксированными группами.
Вы рассчитываете накопительный итог по всем объектам анализа начиная с самого первого – самого значимого объекта, и делите эти накопительные итоги на общий вклад всех объектов анализа. Таким образом вы получаете для каждого объекта анализа вклад его самого и всех более значимых объектов в общий результат. Далее вы выбираете некие фиксированные показатели, например 64 / 32 / 4, и обозначаете:
· первые К самых значимых объектов, которые дают 64% вклада в общий результат – группой А;
· следующие L объектов, которые дают ещё 32% – группой В;
· оставшиеся M позиций, которые дают оставшиеся 4% – группой С.
Деление может быть и другим, например 80 / 15 / 5 или 50 / 30 / 20 – суть метода от этого не меняется, хотя результаты – разумеется, будут достаточно разными.
+ Легко воспринимается и считается, а при нормальном выборе деления – даёт хороший результат.
– Хорошее деление в прошлом не всегда оказывается хорошим делением в будущем.
• Физического смысла данный метод никакого не имеет.
Парето-метод.
Собственно, прообразом АВСD-анализа был знаменитый постулат Вильфредо Парето: он утверждал, что вне зависимости от времён, стран и политических систем 20% самых богатых людей всегда владели и владеют 80% всех богатств. Утверждал он это, не выводя никаких формул, просто эмпирически посчитав фактическое разделение богатства для разных эпох и стран. Но напрямую из этого выражения АВСD-анализ не следует – просто потому, что в результате такого деления мы получаем только две группы: группа А – 20% людей, имеющих 80% всех богатств, и группа С – соответственно, остальные 80% людей, обладающих оставшиеся 20% богатств. Более того – и сам постулат уже опровергнут европейской действительностью, где по оценкам 10% самых богатых людей сейчас обладают уже 90% всех богатств.
Но принцип – понятен и применим: нам надо получить такое разбиение на группы, когда сумма вклада части объектов в общий итог (накопительный итог) и доля количества этих объектов от общего числа объектов будет равна 100%:

N / S + O / V = 100%,

где:

N – накопительный итог сравниваемых параметров первых О объектов;
S – общая сумма сравниваемых параметров всех V анализируемых объектов.
Кроме этого, чтобы получить больше чем две группы, нам необходимо разбить каждую из получившихся групп на подгруппы – и делать мы это будем по тому же принципу. Соответственно, в конечную группу А попадут только лучшие из изначальной группы А, в конечную группу С попадут только худшие из изначальной группы С, а группу В мы сформируем за счёт «худших из лучших» и «лучших из худших» – понятно, что у них наиболее схожие значения анализируемого параметра. Дополнительно заметим, что в зависимости от количества объектов, включённых в анализ, – будет меняться и деление на группы, при этом у нас обычно есть много объектов, у которых анализируемый показатель равен нулю. То есть включение такого объекта в анализ никак не повлияет на общий результат, долю накопительного итога от которого мы ищем, но при этом повлияет на долю позиций, участвующих в этом накопительном итоге. То есть, включая такие позиции, мы можем искусственно увеличивать группы А и В за счёт группы С. Чтобы такого не происходило, мы изначально все объекты, у которых анализируемый показатель меньше или равен нулю, отнесём ещё до начала анализа – в группу D, и в дальнейшем анализе они уже участвовать не будут.
"+": Деление на группы получается зависящим от самих данных.
"–": Сложнее реализуется расчёт.
Физический смыл точек деления – соотношения, в котором происходит разделение на группы – указывают на степень неоднородности нашего ассортимента.
Метод касательных.
Этот метод приобрёл своё название от геометрической интерпретации метода, когда мы строим кривую накопительного итога, а потом проводим к ней касательные. Однако обычно для расчёта используется аналитическая интерпретация данного метода. Деление, как и в случае с Парето-методом, происходит последовательное – сначала на две группы, а потом каждую из получившихся групп делят ещё раз на две. Причём точно также мы изначально убираем из анализа в группу D – все объекты с отрицательным или нулевым значением сравниваемого параметра. Делим же на группы мы так: считаем среднее арифметическое сравниваемых параметров по всем объектам анализа, – и в результате одна группа позиций у нас оказываются выше этого среднего, а другая – ниже. Затем мы повторяем деление с каждой из получившихся групп, и результат преобразуем в три группы, как это делали в Парето-методе.
"+ ": Деление на группы получается зависящим от самих данных. Аналитическая интерпретация – легко воспринимается и легко реализуется.
"-" : Физический смыл точек деления – позиции группы А приращивают измеряемый параметр быстрее, чем растёт их количество, а позиции группы C – наоборот. Кроме этого точки деления указывают на степень неоднородности нашего ассортимента.
Сравнение методов.
Мы имеем три совершенно разных вида анализа – и хотя часто они могут делить позиции на группы примерно одинаково, однако это вовсе не правило, и мы легко можем предложить такие данные, на которых вышеперечисленные деления будут сильно отличаться. Как мы видим по плюсам и минусам каждого метода – самой лучшей является аналитическая интерпретация метода касательных. Не рассмотренные же в данной статье методы
АВСD-анализа не стоят нашего внимания, так как создавались они обычно: либо ради того, чтобы потешить чьё-то самолюбие именным названием такого метода, либо ради «научной новизны» в какой-либо «научной» работе.
Применение АВСD-анализа.
Самый распространённый вопрос по АВСD-анализу на форумах звучит обычно так: «Сделали АВСD-анализ – что дальше?» Многие специалисты, ухватив несложную механику расчёта, забывают за ней, собственно, цель своих изысканий. Как же так получается, что специалисты, сумевшие провести АВСD-анализ, не знают, что делать дальше с уже получившимися результатами? При этом только на вскидку можно сразу сказать, что АВСD-анализ позволяет:
· выделять небольшое количество самых значимых объектов для сосредоточения внимания именно на них;
· более эффективно использовать имеющиеся временные и человеческие ресурсы для получения лучшего общего результата;
· производить управление несколькими группами сходных по некоторому признаку объектов, а не самими объектами, которых может быть многие тысячи;
· быстро анализировать текущую ситуацию в малознакомой ситуации и выявлять не эффективные объекты управления с помощью перекрёстного АВСD-анализа – проведения АВСD-анализа для одних и тех же объектов анализа – что будем делить на группы,
но различных параметров сравнения – по какому признаку будем делить на группы.

Отсюда мы делаем важный вывод, что необходимо изначально определиться с целями проведения АВСD-анализа, и тогда никакой проблемы с интерпретацией и использованием его результатов – уже не будет. Более того – сам АВСD-анализ только выиграет благодаря уже осмысленному выбору объектов и параметров анализа.
Предостережения.
В конце статьи хотелось бы дать несколько предостережений всем, кто только осваивает или уже во всю использует АВСD-анализ в своей работе.
Универсальное деление. Первые успешные опыты по использованию АВСD-анализа приводят к желанию создать некую универсальную систему, которая бы оценивала все важные нам параметры объектов, например: количество обращений, прибыль и оборот по позициям – чтобы получить таким образом универсальную матрицу управления этими объектами. И если провести три АВСD-анализа – не составляет никакого труда, то вот уже придумать различные стратегии управления для 64 (= 4 · 4 · 4) или даже для 27 (= 3 · 3 · 3) групп – оказывается уже не так просто. Здесь надо вспомнить, что АВСD-анализ – это только инструмент, и обычно лучше иметь несколько удобных специализированных инструментов, нежели один не удобный – универсальный. Хотя перекрёстный АВСD˗анализ по двум параметрам – действительно, может эффективно использоваться таким образом.
Использование данных о продажах. Если вы строите АВСD-анализ по прибыли, полученной с позиций за отчётный период, и используете для этого данные о продажах за этот период, то делать это надо очень осторожно – дело в том, что хороший товар мог отсутствовать долгое время на остатках, и в таком случае, продажи по этой позиции покажут заниженный результат, в результате она может незаслуженно попасть в более низкую группу, и из-за применения в дальнейшем к данной позиции неправильного подхода, определяемого для этой группы, этот товар может навсегда остаться в данной группе. В таком случае лучше сначала восстанавливать неудовлетворённый спрос за отчётный период, прибавлять его к продажам – то есть удовлетворённому спросу, и делать АВСD-анализ именно по этому суммарному спросу за отчётный период, а не по продажам. Аналогичная ситуация возможна, когда мы осуществляем ценообразование исходя из АВСD-анализа: делаем больше наценку на слабопродающиеся позиции из группы С, и меньше – на обычно ходовые товары-индикаторы из группы А. Понятно, что в таком случае, мы легко можем замкнуть причинно-следственную связь: когда одни позиции продаются хорошо – так как они у нас дешёвые, а другие продаются плохо – так как они у нас дорогие, но поменяй мы ситуацию с их ценами – тут же бы изменится и ситуация со спросом на них.
Вывод группы С из складских позиций. Некоторые руководители, получив данные АВСD-анализа, принимают кардинальное решение избавиться от всей группы С, в которой оказывается больше половины позиций, но при этом они все вместе делают меньше 5% от общего результата. Результаты АВСD-анализа, действительно, могут стать основанием для исключения «длинного хвоста» слабых позиций из складской номенклатуры – таких позиций, по которым постоянно поддерживается определённый остаток на складе компании. Но такое решение необходимо принимать на основании экономического обоснования данного действия, а не, просто, разделения позиций на группы. Более того, если мы каждый месяц будем исключать группу С из складской номенклатуры, то через некоторое время – торговать уже будет, просто, не чем.
Использование на маленьких количествах объектов. АВСD-анализ – это инструмент, который позволяет нам работать с большим количеством объектов. На самом деле – это достаточно грубый и не всегда точный инструмент, но на большом массиве он – очень хорош. При этом не надо упираться в этот инструмент и пытаться применить к двадцати позициям, которые выпускает ваш завод – двадцатью позициями можно управлять по отдельности, к ним не нужно применять групповые политики и правила, с каждой из них – можно поработать самостоятельно. В такой ситуации АВСD-анализ – не нужен, и будет даже вреден, так как на небольшом ассортименте нам, наоборот, важно каждое различие между этими позициями. По этой же причине не надо проводить АВСD˗анализ по каждой отдельной группе товаров – его надо проводить по всему справочнику товаров или в, крайнем случае, по ассортименту, управление которым выделено под отдельную штатную единицу. Некоторые специалисты пугаются, что в таком случае целая группа номенклатурного справочника может оказаться в малозначимой группе – ничего страшного в этом нет, значит, вся эта группа – малозначимая, и ей не стоит уделять такого же внимания, какого требуют настоящие позиции группы А.

Дефицит. Как его считать и контролировать?


Дефицит – это срочная потребность в позиции, которой нет у вас на складе. Ситуация эта приводит к легко просчитываемым затратам. И, если у перепродающих компаний это выливается в потерю от недополученной прибыли, то у производственных компаний может стать причиной простоя мощностей, что чревато ощутимо большими потерями. Кроме этого, в обоих типах компаний ситуация регулярного значительного дефицита может привести к потере части клиентов!.. Но, несмотря на все эти возможные негативные последствия дефицита, очень многие компании – не только не управляют дефицитом, но даже не считают его!..


Как получать данные о дефиците.

Есть четыре наиболее распространённых варианта получения в компаниях данных о дефиците.
1) Внедрение документа предзаказа, когда сотрудники, формирующие заказ, не видят остатки склада, а забивает данные о том, что им требуется. На основании этого документа строится счёт или накладная на перемещение, в которую попадают все имеющиеся на остатках количества из предзаказа. А параллельно формируется первичный документ дефицита, в который попадают все количества из предзаказа, которых на остатках склада – не оказалось.
Плюсы. Формирование документов дефицита становится автоматическим и как бы объективным – сложно поспорить, что дефицита не было.
Минусы. Могут быть: как недостаточные данные о дефиците, когда сотрудник, уже знающий об отсутствии позиции не будет тратить время, чтобы забить её в новые предзаказы; так и излишние данные о дефиците, когда в надежде на появление остатков в виде предзаказа будет оформляться одна и таже потребность. Кроме этого теряется возможность интерактивного оповещения потребителей об отсутствии нужной им позиции, чтобы они могли осуществлять более удобный подбор нужных им позиций.
Применять такую систему лучше всего при расчёте дефицита распределительного центра, обслуживающего филиалы или магазины, которые скидывают заявки на поставку не чаще, чем раз в неделю.

2) Формирование первичных документов о случившемся дефиците сотрудниками компании напрямую. При такой организации процесса сотрудники, которые выявили дефицит, оформляют отдельный первичный документ дефицита, куда заносят данные о позициях и количестве, которые были нужны, но их не было на остатках.
Плюсы. Отсутствие автоматически вносимых завышенных или недооценённых данных о дефиците.
Минусы. Зачастую: либо отсутствие, вообще, каких-либо документов – если сотрудники никак не заинтересованы в их занесении; либо наоборот – специальное внесение подложных документов, если сотрудник имеет от этого какой-то интерес.
Применять такую систему лучше всего в ситуации со 100%-ным обеспечением спроса запасами. В таком случае в такие первичные документы дефицита будет заноситься только информация о спросе на продукцию, которая, вообще, не представлена в ассортименте компании. На основании этой информации можно будет определять, какой ещё ассортимент пользуется регулярным спросом, а значит, его требуется завести.

3) Расчёт дефицита с помощью применения к имеющимся данным об истории отгрузок и остатков некоторых вводимых гипотез. Изначально формулируется некая гипотеза, например: «В те дни, когда продукции на остатках не было, мы продали бы столько же, сколько продавали в предыдущие дни, когда остаток был.» При всей логичности данной гипотезы – никто вам, разумеется, не гарантирует подобного, и реальный спрос при нулевых остатках мог быть, как значительно выше, так и значительно ниже. Однако благодаря применению такой гипотезы можно оценить дефицит математически, – в принципе, не формируя никаких первичных документов.
Плюсы. Автоматический расчёт дефицитов. Отсутствие затрат на непродуктивное занесение первичных документов о дефиците – будь то напрямую или через предзаказы. Заинтересованным сотрудникам сложнее фальсифицировать информацию о дефиците.
Минусы. Сложность математических моделей, используемых для корректной оценки дефицитов. Возможность технической или логической ошибки, которая может приводить к ошибочным результатам.
Применять такую систему можно везде, где это экономически целесообразно. При этом внедрение такого расчёта не так уж и дорого.

4) Сводный вариант из метода один или два – с третьим.
Плюсы. возможность собрать все плюсы указанных выше методов и нивелировать минусы за счёт объединения третьей модели с первой или второй.
Минусы. Такой синтез, вовсе не тривиален, как может показаться сначала, так как для каждого случая отличающихся значений: расчётного и по первичным документам – надо продумать систему принятия решения, какое же из них или какую их компиляцию – брать в расчёт.


Так какой же дефицит?
Если вы только что остановились в недоумении на слове «расчёт» с вопросом, а четыре методики чего мы тогда рассматривали до этого, то поясню на примере. «Дефицит в миллион рублей – это много?» – Для некоторых компаний – это больше их оборота, а на фоне десятков миллиардов рублей, такой дефицит теряется в статистической погрешности. То есть, чтобы понимать всю критичность ситуации надо оперировать не абсолютными значениями, которые нам ещё понадобятся для финансового обоснования дополнительных трат на борьбу с дефицитом. Для оценки же дефицита и его динамики надо использовать относительные значения – то есть тот же дефицит, но выраженный в процентах. И вот тут возникает вопрос, а в процентах от чего? И здесь тоже есть варианты: в концепции ТУЗ – Тотального Управления Запасами – эти варианты принято называть типами или порядками дефицита.

Первый тип – самый простой: когда мы считаем количество индикаторов дефицита на складе – вычерков – то есть не полностью выполненных отгрузок со склада из-за отсутствия там нужного товара, после чего делим это количество на общее количество заявок, поступивших на склад. Однако при всей простоте данной методики её стараются не применять. Во-первых, в таком случае никак не отличаются друг от друга ситуации, когда мы отгрузили на миллион и вычеркнули на тысячу, и наоборот, когда мы вычеркнули на миллион и отгрузили на тысячу. Во-вторых, у сотрудников появляется возможность фиктивного уменьшения дефицита за счёт разбивки заявок на несколько документов для «различных» складских участков, что увеличивает количество «успешно» выполненных отгрузок. Хотя для предотвращения таких махинаций помогает вариация данной методики, основанная на расчёте дефицита уже не по количеству документов, а исходя из количества вычеркнутых строчек в этих документах по отношению к общему количеству строчек во всех заявках. Эту методику расчёта применяют на участках с однотипной продукцией и примерно одинаковыми по объёму заказа внутренними или внешними клиентами.

Второй тип – самый распространённый. Такую популярность он снискал благодаря тому, что высвечивает дефицит с самой важной для высшего руководства и владельцев компании точки зрения – финансовой! А именно – даёт оценку процента недополученной из-за дефицита выручки компании. Расчёт осуществляется по следующей формуле: процент дефицита = сумма дефицита / (сумма дефицита + сумма продаж),

где сумма дефицита получается одним из четырёх рассмотренных выше способов.

Третий тип – это совмещение первых двух. Мы оцениваем сумму заявок, не обеспеченных в полном объёме, и делим их на сумму всех заявок. Такую модификацию расчёта дефицита используют при расчёте потерь на поставках в розничные сети, которые выставляют серьёзные штрафы за недопоставки. По той же причине эту модификацию используют на некоторых производствах – в таком случае, штраф оказывается неявным, но в случае простоя производственных мощностей из-за нехватки одной единственной детали, это вполне оправдано.

Борьба с дефицитом.
После того, как данные о дефиците собраны, и сведены в нужной формуле, обычно всегда встаёт вопрос, как сделать так, чтобы он стал меньше. Можно, конечно директивно обязать какого-нибудь сотрудника отвечать своей зарплатой за дефицит, превышающий определённые нормы, но как показывает практика, предприятие в таких случаях теряет гораздо больше, чем сотрудник. Да и закладка всего и побольше, уводя от дефицита, толкает нас в другую крайность, которая чревата списаниями по сроку годности, длительной заморозкой средств, неликвидами и увеличением затрат на хранение. Вообще, всегда лучше работать с причиной, а не следствием, сам же дефицит – это всегда неприятное следствие, поэтому будем формулировать решения именно для причин дефицита, которые обычно бывают следующие.
Фиктивные резервы. У вас на складе остаётся малое количество по какой-то позиции, но в принципе, его должно хватить до прихода следующей поставки. И вдруг, кто-то из ушлых сотрудников резервирует всё оставшееся количество под себя, чтобы потом в любом случае не испытывать дефицита по этой позиции, хотя, возможно, ему она и не понадобится до самого момента прихода следующей поставки. При этом все остальные сотрудники вынуждены испытывать реальный дефицит, в случае если им понадобится эта позиция, так как они её со склада взять не смогут – она зарезервирована.
Решение: ввод ответственности для сотрудников, которые долгое время не используют свои резервы и автоматическое снятие с резерва, если он не реализован по прошествии определённого времени.
Крупная потребность. У вас лежит запас ещё на две недели, очередной заказ уже сделан, и прибудет на склад через 3-4 дня. Вроде бы для паники причин нет, но, вдруг, у кого-то из внутренних или внешних клиентов возникает острая потребность в крупном объёме по этой позиции, и он скупает весь запас по ней.
Решение: стараться отгружать крупные объёмы – под дополнительный заявку-заказ у поставщика для этого клиента. Внешним клиентам за предварительный заказ можно даже дополнительную скидку давать – в любом случае, для компании это выйдет дешевле, чем хранить такой объём долгое время на складе, а потом ещё и с дефицитом остаться. В случае если клиент хочет получить весь свой крупный заказ здесь и сейчас, то общаться с ним на предмет постепенной поставки в процессе прихода этой продукции к вам на склад. Скорей всего, технологические процессы всё равно не позволят ему использовать весь приобретаемый объём по позиции, и он – такой, только чтобы сэкономить на доставке и получить максимальную скидку. Поэтому можно фиксировать цены и обещать бесплатную доставку, главное – договориться о том, что прямо сейчас будет только частичная отгрузка, а вторая часть будет доставлена ему бесплатно уже после прихода следующей партии.
Отсутствие проверенных поставщиков. Часто причиной крупного затяжного дефицита становится банкротство основного поставщика, который вдруг оказывается единственным и неповторимым. Судорожные поиски замены, спешные переговоры, и первые поставки, которые не редко оказываются – «первым блином», не улучшают ситуацию с, и так уже давно пустым складом. Не такой страшной ситуацией, но тоже приводящей к существенному дефициту может стать задержка прихода на склад конкретной поставки. Причиной может оказаться: и долгая таможня, и потеря в дороге, и ещё что-то – в любом случае компания нуждается в наличии по каждой позиции поставщика поблизости, который пусть и не по самым лучшим ценам обеспечит её всем необходимым до прихода уже основной поставки от основного поставщика.
Решение: создание реестра проверенных поставщиков, в котором для каждой закупаемой товарной группы должны быть проставлены:
· основной поставщик;
· поставщик для замены основного, если с ним что-то случится;
· поставщик для перехвата, если будет задержка поставки от основного поставщика.
В качестве этого поставщика для перехвата может выступать любая компания, находящаяся по близости – даже прямой конкурент компании.
Нереальные сроки поставки. Вы можете оценивать дефицит – не только по компании в целом или для конкретных позиций, но и в разрезе поставщиков, филиалов, сотрудников, которые отвечают за поставку этих позиций. И если по какому-то из поставщиков регулярно выявляется дефицит, то, скорей всего, заказ к нему осуществляется слишком поздно. В результате к моменту, когда приходит товар – постоянно наступает дефицит.
Решение: расчёт реальных сроков поставки через разницу между датой формирования заказа поставщику и датой поставки продукции на склад, чтобы начинать заказ исходя из этого реального значения.
Ошибки при закупке. Так или иначе, но все люди ошибаются, – не исключение и сотрудники отдела закупок. Как говорится, если «у каждого врача есть своё кладбище», то у каждого снабженца – есть свой «лишний нолик». С точки зрения дефицита ошибкой может быть неадекватно маленький заказ, или перепутанная позиция, которой вовек столько много не понадобится, а по той позиции, которую в результате не закупили – будет жёсткий дефицит.
Решение: регламентация и автоматизация бизнес-процесса снабжения. Кроме очевидного выигрыша от уменьшения количества ошибок, а значит и возникающего из-за них дефицита, автоматизация позволяет ускорить выполнение многих работ и вывести решение многих логистических задач на качественно иной уровень точности.
Нехватка денег. Распространённая ситуация, когда успешная быстро растущая компания, постоянно испытывает дефицит денег, а значит и продукции, которую она не может купить.
Решение: помочь может только чёткое финансовое планирование, по крайней мере, стратегических решений о значительном увеличении ассортимента или крупных тратах, которые быстро не вернутся в компанию. Цель – не допустить разрывы в ликвидности компании, которые могут привести к дефициту и как следствие «надрыву роста», который нередко заканчивается банкротством ещё недавно такой успешной компании.

Вывод.
Дефицит – не так сложно считать, по крайней мере, в первом приближении. Эффект же от его снижения – ощущается мгновенно в выручке компании. Поэтому предприятия, которые начали чётко считать дефицит, и стараются управлять им – уже сейчас реже испытывают дефицит в продукции и зарабатывают на том же рынке больше, чем их конкуренты, которые относятся к дефициту, как к неизбежному злу.
Однако мне не хочется, чтобы после прочтения этой статьи оставалось устойчивое ощущение, что дефицит – это всегда плохо. Например, в компании, где я сейчас работаю ("ВкусВилл"), дефицит в 6% изначально закладывается в модели управления запасами. Мы вынуждены так делать, так как вся наша молочная продукция – полностью натуральная, и сроки её хранения – обычно меньше недели, а часто составляют, вообще, 2-3 дня. В таком случае попытка обеспечить потребление на все 100% приводит к серьёзным списаниям дорогой в себестоимости продукции, которые могут доходить до 30% от объёма продаж! Поэтому нам дешевле сознательно поддерживать дефицит на уровне 6%, чем постоянно списывать такие объёмы себе в убыток.

Ликвидация неликвидов


Резкое снижение спроса, увеличение его вариативности, ошибки персонала, стратегические недочёты, просто, условия работы с некоторыми типами продукции – всё это причины образования неликвидов на складах компании. А ведь в этих запасах заморожены так необходимые сейчас всем денежные средства, более того они каждый день требуют дополнительных затрат на их содержание, при этом теряют свой товарный вид и срок годности. Избавление от неликвидов – это всегда творческая, не тривиальная задача, и в каждом случае она должна решаться индивидуально. Однако было придумано уже немало способов, один из которых может как раз подойти вам в своём классическом виде или с небольшими видоизменениями под специфику именно ваших неликвидов. Цель же данной статьи познакомить читателя с большинством таких способов, сгруппировав их по типам для удобства восприятия и пробуждения той творческой энергии, которая понадобится ему для избавления от своих неликвидов.

Что такое неликвид
Однозначного правильного ответа на этот вопрос не существует – в каждой компании, и даже в разных подразделениях одной и той же компании могут существовать разные критерии для определения неликвидов. Они могут различаться и по качеству: для одних – полное отсутствие продаж, для других – слишком низкие продажи по сравнению с текущими остатками; и по анализируемому периоду: для одних – год, а для других – три месяца. И вы ничего не сможете сделать с вашими неликвидами, пока чётко не определитесь с однозначным нормативом, что считать неликвидом, а что нет. Желательно формализовать эти нормативы и подписать у всех участвующих сторон, чтобы избежать каких-либо разногласий в дальнейшем. Какой же срок использовать для определения неликвидов, и как обосновать его?

Пример расчёта и обоснования анализируемого срока
Для любой позиции на складе есть срок, дольше которого хранить остатки по ней не выгодно, – даже если она продаётся большими объёмами и с хорошей наценкой. Это обусловлено тем, что любые запасы требуют обслуживания, и даже если у компании свой склад, и она не испытывает нужды в свободном месте, то денег, которые в данном случае оказываются замороженными в запасы, не хватает всем и всегда. Конечно, некоторую долю этих затрат несёт поставщик, давая компании товарный кредит, но и компания кредитует своих клиентов, поэтому окончательный вариант формулы будет выглядеть так:

где
M – критический срок по позиции, дольше которого хранить её на складе убыточно [месяцев];
R – средняя маржинальная рентабельность продаж по этой позиции [%];
Н – альтернативная доходность вложенных в запасы денег (при работе с избытком денег или кредитом) или средняя прибыльность по позициям компании (при работе с ограниченным объёмом своих денег) [% / месяц];
Z – переменные затраты на складское хранение в процентах от себестоимости продукции [% / месяц];
Y – средняя отсрочка платежа клиентам компании [месяцев];
W – отсрочка платежа у поставщика, поставляющего эту позицию [месяцев].

Больше всего вопросов вызывает альтернативная доходность денег. Проще всего понять данный показатель на примере затрат по обслуживанию кредита, которые компания понесёт из-за долгого вложения денег в запасы. Сложнее, когда компания использует свои собственные средства, которые имеет в избытке. В таком случае, вроде бы никаких затрат на обслуживание кредита - нет, но при этом фирма могла бы свои средства сама положить на депозит, и не занимаясь рискованными закупками получить гарантированный доход в виде процента. Этот процент - и есть альтернативная доходность вложенных в запасы денег. При этом, если у владельца компании и денег есть несколько разнодоходных бизнесов, то нужно понимать, что вкладывая их в запасы одного из них, вы не даёте их остальным - возможно более доходным бизнесам. Поэтому и такое название у данного параметра.
R / (H + Z) – это количество месяцев, которое вы можете себе позволить держать деньги в запасах этой позиции – дальше вы начинаете делать это себе в убыток, так как заработок от продажи позиции R не покроет потерь от заморозки средств H и затрат на хранение позиции Z в течение такого длительного периода. По-хорошему Z должно выражаться не через проценты от себестоимости, а в рублях за хранение единицы позиции в зависимости от её весогабаритных характеристик. Однако в таком виде данный параметр крайне сложно посчитать на практике. А из-за того, что переменные затраты на хранение, при аренде склада целиком вместо использования услуг ответственного хранения, значительно меньше затрат на замороженные средства для компаний со своим или арендуемым складом, то в большинстве случаев обходятся параметром, полученным делением всех переменных затрат за хранение на общую себестоимость средних остатков. Единственное – для этого расчёта обязательно надо брать только переменные затраты и только на хранение, то есть такие, которые будут реально изменяться в зависимости от объёмов хранимой продукции – не надо их путать с общими затратами на склад, которые включают в себя и постоянные затраты, и затраты на переработку грузов.
Соответственно, если поставщик даёт вам отсрочку платежа, то весь срок этой отсрочки в ваши остатки вложены не ваши деньги, а его: H • W / (H + Z) – хотя за хранение вы всё равно платите, но никаких убытков от заморозки своих денег компания в это время не несёт и может дополнительно держать остатки в течение этого срока или поделиться этими деньгами с клиентами, дав отсрочку платежа им: H • Y / (H + Z). Полученное же значение М можно взять в качестве критерия попадания остатков в неликвиды: если позиция лежит без движения в течение срока М, значит это – неликвид. Такой критерий хорош своей дифференцированностью к позициям с разной рентабельностью R и различным срокам отсрочки W от разных поставщиков.
Числовой пример:

• реальная средняя маржинальная рентабельность продаж по позиции составляет R =15 %;
• альтернативная доходность вложенных в запасы денег Н = 2 % / месяц;
• переменные затраты на складское хранение в процентах от себестоимости продукции Z = 0.2 % / месяц;
• реальная средняя отсрочка платежа клиентам компании Y = 2 месяца;
• отсрочка платежа у поставщика, поставляющего эту позицию W = 1 месяц.

Тогда критический срок по позиции, дольше которого хранить на складе убыточно, M получаем, просто, подставив все эти данные в формулу:

То есть хранить эту позицию больше полугода – заведомо не выгодно. И если оказалось, что она в течение этого срока не была продана, значит – это неликвид, от которого надо избавляться. Причём не обязательно, чтобы по позиции, совсем не было движения – но, если последняя закупка по ней была больше полугода назад, а она всё ещё полностью не продана – это достаточный повод, чтобы подвергнуть эту позицию тщательному рассмотрению. Даже, если остатки по ней по сравнению со скоростью продаж – не критичные, вполне возможно, что этой скорости не достаточно для окупаемости маржой от будущей продажи всех затрат, которые вы ещё дополнительно понесёте.
С помощью полученного значения М вы сможете очищать входной поток данных от пиковых продаж, для прогнозирования будущего спроса: все продажи, которые случаются реже, чем один раз за срок М, являются выбросами, которые нужно убирать. Так же оно позволит вам не закладывать на склад заведомо убыточных объёмов продукции – в таком случае рекомендуется вводить регламент для отгрузок, превышающих это значение, по их обслуживанию за счёт спецпоставок от поставщика под заказ клиента.

Проверка неликвидов на наличие
После того, как вы определили нормативы, и сделали анализ по данным вашей корпоративной информационной системы, надо обязательно проверить ваши неликвиды на их физическое наличие на вашем складе. Это не маловажный пункт, так как из-за отсутствия динамики продаж, неликвиды могут: и незамеченными пропасть; и потерять свой товарный вид за долгий срок хранения; и оказаться пересортом другой продукции, о котором никто не узнал, так как никто эту позицию не спрашивал, и, соответственно, факт пересорта не вскрылся. Какой смысл пытаться избавиться от неликвида, которого нет, или который никто не купит и за половину стоимости из-за потери его товарного вида? А может данная позиция, поэтому и попала в неликвиды, что её никто такую «страшную» не покупает? Или, просто, у вас на складе её вычёркивают из расходных накладных, так как не могут найти, а её давно уже и «след простыл»?

Как вы лодку назовете – так она и поплывет
После того, как вы определили свои неликвиды и подтвердили их наличие, надо понять, почему эти позиции стали неликвидом. Причём не столько: «Кто виноват?» – хотя данный анализ позволит уменьшить объём будущих неликвидов, сколько: «Почему данная позиция стала неликвидом?». Нередко в неликвидах оказывается позиция, неправильно названная или неправильно размещённая в иерархическом каталоге номенклатуры – особенно часто это бывает связано с задвоением позиции в корпоративной информационной системе под другим кодом, когда её полный аналог продаётся влёт, а нерадивый «брат-близнец» пополняет ряды неликвидов. В этом случае достаточно переместить такую позицию в нужную категорию, или перекинуть остатки на аналог, и вы вместо неликвида получите хороший товарный запас. По ряду номенклатуры имеет смысл рассмотреть возможность привести её к более ликвидному аналогу и продать в таком качестве, даже если неликвидная позиция лучше и дороже своего ходового аналога.
Ещё бывают ситуации образования неликвида, когда товар-заменитель, появляясь перетягивает все продажи на себя. Такие ситуации лучше не допускать, распродавая остатки по старой позиции ещё до появления новой. Однако если это уже случилось, то можно новый товар зарезервировать, и отпускать только в крайних случаях, когда клиент ни при каких условиях не соглашается на старый, и за счёт этого распродать остатки старой позиции. Кстати, раз уж мы заговорили о резервах, бывают ситуации, когда в неликвидах оказывается ходовой товар, зарезервированный кем-то из ваших продавцов, и благополучно им забытый. Если у вас такое случается часто, то необходимо проводить профилактику – регулярно снимать в автоматическом режиме слишком старые резервы, или хотя бы выводить по ним отчёт и осуществлять высвобождение из-под резервов вручную.
Бывает, что в неликвиды попадает редко спрашиваемая сложносоставная позиция, которую по частям можно полностью или хотя бы частично продать гораздо быстрее – тогда именно так и стоит поступить. Возможна и обратная ситуация, когда вы доукомплектовываете якобы неликвидную позицию, и она тут же продаётся – просто до этого по совершенно понятной причине никто не хотел покупать «левый ботинок» отдельно от «правого».
Этим методом часто пренебрегают, хотя в ряде случаев главной причиной «неликвидности» позиции может оказаться как раз отсутствие на остатках её сопутствующего товара. Иногда доукомплектация может настолько кардинально изменить ситуацию, что ваша «неликвидная» продукция начнёт продаваться в комплекте с другой даже без скидок настолько хорошо, что встанет задача её дополнительных закупок, а не ликвидации остатков. Можно пытаться избавляться от неликвидов вяленой воблы в ларьке вплоть до истечения её срока годности, а можно начать продавать там же разливное пиво, и рыба – пойдёт!
Посмотрите на позицию глазами покупателя, возможно, ей требуется банальная предпродажная подготовка или не сложная починка, – кстати, зачастую «неликвидами» становится как раз брак, ответственность за который никто не хочет брать на себя, вот он и висит на остатках никому не нужный, но и не списывается.

Возврат поставщику
Обычно компании пытаются активно реализовывать свои неликвиды. Но прежде чем проталкивать неликвид дальше по цепочке своим клиентам, нужно обязательно попробовать вернуть его обратно поставщику. Это особенно важно для дистрибьюторских компаний, которые не являются производителями, и клиенты которых не являются конечными потребителями. Таким компаниям крайне опасно закупоривать неликвидами свои каналы сбыта – что вы будете делать, когда клиент, взявший и не продавший неликвид, а значит задолжавший вам с прошлой поставки, захочет сделать следующий заказ или обанкротится из-за отсутствия денег вместе с вашим неликвидом. В случае же с возвратом поставщику, данный неликвид может попасть как раз туда, где его не хватает – ведь у поставщика рынок сбыта всегда шире, так как его клиентами являются и ваши конкуренты. Поставщика же можно продавить опасностью потери вашей компании в качестве уже его хорошего канала сбыта. Пилюлю лучше подсластить, предложив схему возврата в виде обмена вашего неликвида на более ходовую у вас продукцию этого же поставщика – то есть денег вы с него требовать не будете, а только увеличите его продажи по позициям, которые иначе вы заказать в нужном объёме не сможете, из-за нехватки денег в сложившейся ситуации.
В случае категоричного отказа можно искать компромиссные варианты, когда поставщик даёт на сумму своих неликвидов дополнительный товарный кредит, или он возмещает вам дополнительную скидку на продукцию, которую вы будете вынуждены дать своим клиентам, чтобы они купили этот неликвид у вас. Опять же предоставление скидки возможно не деньгами, а ходовым товаром этого поставщика. Попробуйте – вы от этого ничего не потеряете, а получить поддержку поставщика для решения своих проблем с неликвидами – будет очень полезно. Кроме таких разовых договорённостей по факту образования неликвидов, некоторые компании уже включают пункты о возможных условиях возврата стандартной неликвидной продукции в свои договора с поставщиками, так как это реальный рычаг воздействия на эффективность запасов в резко меняющейся конъюнктуре рынка.

Дисконт
Скидки – один из самых распространённых способов, с помощью которого пытаются избавиться от неликвидов. Наверное, такую популярность этот метод приобрёл благодаря своей простоте – однако он давно уже перестал быть достаточно эффективным, так как многие компании злоупотребляли псевдо-скидками, когда прайс одновременно поднимался на точно такую же величину. Однако если не пытаться заработать на скидках и не относиться к этой схеме формально, то она может оказаться вполне рабочей. Правда, тут же возникает вопрос, а по какой цене можно продавать? И тут надо преодолеть очень большой стопор в себе и в руководстве, которое ориентируется в первую очередь на цену, по которой неликвид был закуплен. Кстати, такой подход часто бывает и причиной неликвида, когда компания неудачно покупает большую партию товара по высокой цене, а поставщик после этого начинает продавать этот товар гораздо дешевле. Психологически никто из топ-менеджеров не хочет фиксировать убытки и продавать эту партию по цене ниже закупки, однако на фоне предложений конкурентов, высокая цена у вас на туже самую позицию никого не привлекает, и продажи по ней встают, и как следствие – запасы по ней становятся неликвидом.
Чтобы такого не происходило, надо по-другому относиться к своим запасам – у вас не товар, купленный на сумму, а товар, который вы можете купить на сумму. То есть, если вы купили по 100 рублей, а сейчас можете купить по 50 рублей, то продажа по 75 рублей – будет прибыльной, а не убыточной. Убыток вы потерпели тогда, когда цена закупки снизилась со 100 до 50 рублей, и по-хорошему тогда же её нужно было зафиксировать в управленческом учёте. Так почему же продажа по 75 рублей будет прибыльной? – Потому что с продажи каждой позиции вы сможете купить такую же у поставщика, то есть вернётесь по складским остаткам в первоначальное состояние, но у вас ещё останется 25 рублей сверху – ваша прибыль от операции. Вообще, в ситуации резких скачков цен, в том числе из-за курсовой разницы, классическая схема «деньги → товар → деньги'» уже не работает. Например, если вы будете ориентироваться на более низкую цену, по которой закупали когда-то, а не на более высокую цену, по которой придётся закупать сейчас, то вырученных от продажи денег, может не хватить даже на покупку тех же позиций в том же объёме. Допустим, вы купили 100 единиц позиции по 50 рублей, а сейчас цены у поставщика выросли до 100 рублей – в таком случае продажа по 75 рублей будет убыточной, так как, выручив 7500 рублей с продажи всех своих позиций, вы не сможете даже восполнить на эту сумму свои запасы, не говоря уже о других затратах. Поэтому в любом случае – идёт ли речь о росте или снижении цен у поставщика, нужно использовать схему «товар → деньги → товар + прибыль», чтобы соответственно не остаться без денег на закупку или с искусственными «неликвидами» и как следствие опять же без денег на закупку.
Ещё одним заблуждением является мнение, что неликвиды нужно продавать с минимальной прибылью или хотя бы по цене закупки, пускай и той, которую придётся заплатить сейчас, а не той, по которой неликвид закупали. На самом деле, наличие неликвида – это уже убытки, понесённые вами на его хранение и обслуживание замороженных в него средств, которые не окупятся даже при продаже по нормальной цене. Поэтому не стоит и ставить себе такую цель – это не стандартная позиция, от продажи которой вы должны получить прибыль, а некий не стандартный для вашего бизнеса ресурс, который надо продать по той цене, за какую его согласны купить. Разумеется, чем выше будет эта цена, тем лучше, но это должна быть именно цена продажи, а не цена, при которой товар будет и дальше лежать у вас на складе. И в этом отношении было придумано несколько эффективных способов определения той максимальной цены, по которой продажа может быть осуществлена.

Разновидности скидочных программ
Американская. На все неликвиды выставляется цена равная себестоимости, и если в течение разумного срока продажа по такой цене не осуществляется, то продукция сдаётся в утиль. Стратегия хороша тем, что вы теряете минимум ресурсов: денег и времени своего и подчинённых – на не характерное вашему бизнесу занятие. Этому же способствует широкое развитие аутсорсинга в Америке, в том числе и по работе с неликвидами. Однако, в России немного другая ситуация: и с этими услугами, и с менталитетом – поэтому прежде, чем сдавать что-то в утиль, попытайтесь выяснить, что делают с вашими неликвидам там, – возможно вы и сами с этим справитесь, зачем платить кому-то за посредничество. А может, вы откроете для себя «золотую жилу» и сами начнёте скупать подобные «неликвиды» по сниженным ценам у конкурентов и поставщиков.
Голландская. Все неликвиды по одной позиции консолидируются в один лот и выставляются на аукцион, на который приглашается несколько участников – каждый из которых объявляет максимальную цену, по которой он готов купить эту партию. Предложивший наибольшую цену из всех и становится счастливым обладателем всего лота. Этот метод хорош тем, что вы избавляетесь сразу от всех неликвидов по максимальной цене рынка. Главная проблема в такой схеме найти на неликвидную продукцию сразу нескольких покупателей, пускай и стоковых, а также грамотно организовать работу аукциона и не допустить сговора его участников. Однако из-за изначального негативного отношения в России к коммерческим аукционам и тендерам данная схема избавления от неликвидов у нас практически не встречается.
Датская. Неликвиды сбываются напрямую конечным пользователям по оптовой цене в магазинах самообслуживания при производстве. Для конечного пользователя оптовая цена является ощутимо ниже розничной, оптовик же не заинтересуется этими неликвидами, так как он по оптовой цене может купить себе нормальную ходовую продукцию, а иногда и получить её в обмен на те неликвиды производителя, которые зависли у него самого. Этот метод позволяет, избавляться от неликвидов не забивая ими свои каналы сбыта, и не снижая доверие к своему бренду, в случае, если неликвидом является бракованная продукция. При этом выстраиваются более тесные отношения с дистрибьюторами, а, такая форма решения проблемы неликвидов является важным звеном в социально-ориентированном имидже компании. К сожалению, при таком подходе неликвиды сбываются очень медленно, что не всегда подходит для России, где люди привыкли получать результаты своей деятельности очень быстро, а о социальной ориентированности имиджа компании задумываются в последнюю очередь.
Немецкая. К знаменитым немецким angebot-ам (в переводе с немецкого – «предложение о продажи товара») некоторые даже заранее готовятся – ещё бы, цены на самые дорогие вещи, а значит те, которые с наибольшей вероятностью могут оказаться в неликвидах, – снижают в разы. Схема angebot-а следующая: раз в полгода (зимой и летом), компании на всю продукцию, которая находится в продаже уже с прошлого angebot-а, но не продаётся, выставляет цену в два раза меньше текущей. Если в течение недели продукция не начинает продаваться, то она, либо возвращается поставщику, либо цена снижается ещё в два раза. В результате получается очень быстро вернуть часть замороженных денег и избавиться от неликвидов по относительно справедливой цене (покупатели на интересные позиции не дожидаются второго снижения цен, так как боятся, что их опередит кто-то другой, ведь неликвидные позиции не закупаются, а распродаются только остатки). Кроме этого такие акции имеют мощный маркетинговый характер – многие, прельстившись значительным снижением цен, покупают и те товары, которые продаются по обычной цене. Однако перед и после каждого angebot-а происходит ощутимый спад спроса, так как клиенты сначала копят деньги на спец-предложения и надеются, что цена на интересующие их позиции будет снижена, а затем деньги у них кончаются, а покупательский спрос насыщается. В России эту методику успешно применили ряд ретейлеров и даже дистрибьюторов, избавившись в 2009 году после Нового года от излишков зависшей продукции, и получив средства для расчётов по кредитам, однако регулярных подобных распродаж ожидать не приходится – руководители психологически не готовы к «потере» денег на предоставлении таких значительных скидок. Кроме этого далеко не все считают свои затраты на хранение продукции, а если и начинают это делать, то скорее выбирают путь значительного сокращения ассортимента, нежели регулярных масштабных распродаж.
Турецкая. Поход в турецкий магазин всегда похож на маленькую беспроигрышную лотерею, там вам обязательно при расчёте к вашим покупкам предложат купить за символическую плату отличную вещь, которая явно стоит гораздо дороже – при желании можно свериться с ценником или прайсом, а если вы откажетесь, то, просто, что-нибудь подарят – такой вы хороший человек. Хотя, узнав всю подноготную этой операции, понимаешь, что беспроигрышная эта «лотерея» как раз для продавца. Заметьте, продукцию, которую вам подарят или продадут за символическую плату, всегда выбирает продавец, и выбирает он её не среди ходовых позиций, которые и так хорошо продаются. Причём, весь процесс покупки происходит так, что сначала вы можете неликвидную позицию купить за полную стоимость – выбрав её сами; потом вам её предлагают купить по очень низкой цене – обычно, по её себестоимости; и, если вы отказываетесь от этого варианта, уже презентуется вам бесплатно – обычно это какая-то другая аналогичная позиция, выбранная продавцом. Этим подарком вас завязывают на данную точку продаж, он выполняет маркетинговую роль – а, что ещё делать с товаром, если его не хотят брать даже по себестоимости. У вас же остаётся ощущение маленького выигрыша, и вы обязательно вернётесь в этот магазин, где вас так любят и ждут, или посоветуете его другим.
Советская. Именно в Советском Союзе впихивание неликвидной продукции «в нагрузку» к дефицитной – было в норме вещей. Вам кажется, что этот метод умер вместе со страной? Но возьмите любой набор инструментов, который наверняка есть у вас дома или в машине – каким количеством инструментов из них вы ни разу не пользовались и, соответственно, никогда не купили бы их отдельно? А ведь комплект-то вы купили, да ещё радовались, какой хороший. Таким же образом грамотно собрав ходовые сопутствующие позиции в один набор, и включив в его состав неликвидную позицию, вы сможете достаточно быстро избавиться от остатков по ней.

Русский метод.
Современный отечественный бизнес тоже привнёс ряд новшеств в варианты избавления от неликвидов. Здесь и бартерные схемы, когда один ненужный товар меняется на другой не нужный, но ощущение движения появляется. И выплата неликвидной продукцией заработной платы сотрудникам, когда они становятся прямыми конкурентами своего работодателя. И даже расплата неликвидами по просроченной кредиторской задолженности, когда кредитор вместо одной головной боли получает другую. Однако если применять все эти методы разумно, то они могут стать реальным подспорьем и в избавлении от неликвидов, и в решении других насущных проблем предприятия.
Бартер. Если вы меняете свои неликвиды не на всё подряд, а только на то, что вам, действительно, нужно, то это один из хороших методов избавления от них. Как вариант поиска интересного предложения – участие в бартерной бирже, на которой в автоматическом режиме подбираются бартерные цепочки, соединяющие ваш неликвид и ту продукцию, которую по бартеру предлагают другие участники, – в таком случае возможен и не прямой обмен продукцией.
Выдача неликвидами заработной платы. Разумеется, когда вы навязываете это решение своим сотрудникам, то ни к чему хорошему это не приводит. Однако, если вы предложите своим сотрудникам заняться продажей неликвидов на добровольной основе, и подкрепляете свои предложения хорошим процентом от продаж, то вы не только начнёте постепенно избавляться от своих неликвидов без больших дополнительных затрат, но и дадите возможность своим сотрудникам подработать. А возможно в ком-то из них откроется настоящий гений продавца, и вы получите качественного менеджера по продажам. Кстати, как показывает практика, штатные продавцы как раз не охотно занимаются неликвидами – они сидят на устраивающем их проценте от продажи ходовой продукции, которую продавать гораздо проще и привычней, однако их тоже можно подключить к процессу, введя определённый личный план по продаже неликвидов. Однако не стоит думать, что только этого будет достаточно – обязательно постарайтесь оказать своим сотрудникам и аналитическую поддержку. Простой лист обзвона компаний, которые когда-либо брали эту неликвидную позицию, как и памятка в виде списка позиций, вместе с которой стоит предлагать неликвидную – только увеличат эффективность любого сотрудника, сбывающего неликвиды.
Иногда такую схему реализуют в виде продажи сотрудникам неликвидной продукции по себестоимости, а они уже могут её использовать сами, дарить своим друзьям и родственникам или продавать с любым наваром для себя. Такой тип этой схемы в России используют чаще всего, так как он кроме избавления от проблемного товара снижает воровство продукции собственными сотрудниками, имеющими возможность купить её гораздо дешевле. Единственное, не стоит использовать его для продукции с истекающим сроком годности, чтобы ваши сотрудники не перепродавали его и тем самым, не подрывали доверие к вашему бренду.
Оплата неликвидами задолженности. Сейчас, когда во многих компаниях ужесточили внутренние нормы по кредиторской задолженности, и стали пытаться вернуть свои деньги любыми способами, некоторые кредиторы начинают соглашаться на выплату задолженности им продукцией – особенно, если эту продукцию они сами же и поставили. Разумеется, не стоит использовать такую практику везде и всегда – имидж недобросовестного плательщика ещё никому не помогал, особенно во время кризиса всеобщего недоверия. Но расплатиться неликвидной продукцией с некоторыми поставщиками, с которыми вы больше не собираетесь работать – можно, особенно, если это они же в своё время настояли на закупке вами этой продукции. Аналогичная ситуация с затяжными спорными задолженностями, когда вы не признаёте, что должны, а контрагент настаивает на обратном, более того – у него есть хорошая документированная доказательная база, а у вас её нет – в таком случае расплата неликвидами позволит вам избавиться и от одних, и от других.
Благотворительность и утилизация. Однако иногда никакой из методов не работает, и вам приходится, просто, избавляться от неликвида – в некоторых случаях, ещё и доплачивая за его утилизацию. В связи с этим могут быть интересны различные варианты благотворительности – тем более, что в таком случае вы не только избавляетесь от неликвидов, но и совершаете доброе дело. Хотя особо предприимчивые и это делают под патронажам местной администрации в обмен на какие-нибудь преференции для своей компании. В любом случае, при оценке максимально возможных скидок, в том числе и 100%-ных, необходимо обязательно учитывать затраты на альтернативное вложение денег и хранение. Бывает отдать даже за бесплатно сейчас, выгодней, чем платить за хранение на остатках ещё несколько лет, а потом ещё заплатить и за утилизацию так и не проданной продукции.

Организация процесса
Но не забывайте, что кроме скидок и прямого продвижения продукции есть ещё другие способы реализации неликвидов, правда, они потребуют от вас творческого подхода. Однако свой творческий потенциал лучше не распылять, поэтому, если позиций – много, то проведите АВС-анализ неликвидов по стоимости ваших запасов. Это позволит выявить те позиции, которым потребуется индивидуальный подход – группа А; и позиции, которые можно смело сливать куда угодно по минимальной цене – они не стоят того, чтобы тратить на них ещё и ваше время – группа С. По группе В лучше провести консолидацию сходных позиций и решать отдельно, что делать уже с каждой из этих подгрупп.
Постарайтесь, чтобы кто-то из топ-менеджеров курировал проект по избавлению от неликвидов, причём был лично замотивирован на его успешное выполнение. Это может быть и не топовый сотрудник, главное, чтобы ему были даны права самостоятельно принимать решения по неликвидной продукции без необходимости ещё что-то у кого-то каждый раз подписывать. Разумеется, и объём неликвидов и скорость их реализации по вашим проектам надо обязательно измерять, – иначе ни о каком управлении и мотивации говорить нельзя. Иногда удачным ходом оказывается запуск соревнования по объёмам продажи неликвидов к определённому сроку с ценными призами. При этом, разумеется, компания всеми доступными средствами должна помогать своим сотрудникам, размещая информацию о проводящихся акциях по распродаже неликвидов на своём сайте и в промо-материалах.
Иногда клиенты не берут какую-то новую позицию, и она становится неликвидом, просто, потому, что им никто не рассказал, какая она хорошая и полезная для них – в таких случаях поможет дополнительная акция по их информированию. И в первую очередь это должны делать менеджеры по продажам, предлагая и рассказывая о новой продукции. Создание реальной ценности продукции для клиента безусловно способствует увеличению её продаж. Поэтому обязательно постарайтесь узнать, почему клиент не берёт какие-то позиции. Если ваши клиенты – не конечные потребители продукции, то бывает, что у них сейчас нет денег на закупку всей линейки вашей продукции, и они концентрируются на самых ходовых, а остальные – соответственно, подвисают. В таком случае отдать ему эту продукцию на реализацию будет лучше, чем сидеть с ней без каких-либо вариантов её продажи. Хотя, в нынешней ситуации, разумеется, такие решения надо принимать особенно взвешенно, тщательно проверяя текущую экономическую ситуацию у таких клиентов.
Если у вас сеть филиалов, и в одном из них образовался неликвид – обязательно проверьте, возможно, в каком-то из соседних филиалов эта же позиция – ходовая, да ещё и в дефиците. В таком случае лучше перевезти её туда – вы, конечно, истратите деньги на дополнительную перевозку, но зато сразу решите две проблемы за счёт друг друга. Не лишним будет обращать внимание и на сезонность товаров – обидно будет распродать весь «неликвид» перед сезоном по низким ценам, а потом вдруг узнать, что эта позиция – вполне ходовая, просто не всегда. Но вот, если продажи не пошли и в сезон, то это самое лучшее время для организации дополнительных мероприятий по их сбыту, – когда сезон закончится, продавать придётся дешевле, а делать это будет сложнее.
Анализируйте ситуацию у конкурентов – сливать одинаковый неликвид всем одновременно не выгодно никому. Более того, если ваш неликвид относится не к залежам мёртвых запасов, которые лежат у вас на остатках уже год без движения, а к сверхзапасам медленно продаваемой продукции, то они могут вам очень понадобиться, когда эти позиции закончатся у ваших конкурентов. Ведь хотя спрос на них и стал значительно меньше, он всё равно не стал нулевым, и, когда конкуренты распродадут свои запасы по этой позиции, и не станут закупать из-за того, что она была у них неликвидом, то так или иначе все клиенты по данной позиции окажутся у вас. Есть даже некоторые компании, которые, имея инсайдерскую информацию об ожидаемых проблемах с поставкой или ростом цен на ту или иную продукцию, заранее выкупают её на рынке, в том числе на распродажах, и затем, являясь временным монополистами, диктуют рынку свои условия продажи.
У производственных компаний иногда есть возможность переработать неликвидную продукцию в ликвидную. Даже если вы не являетесь производителем, подумайте над этим вариантом – в нынешней ситуации недозагрузки многих производственных мощностей, производители с удовольствием произведут переделку по давальческой схеме за вас. Бывают даже случаи, когда сторонний производитель за процент помогает и с продажей результатов своего труда – для него-то эта продукция знакомая, и у него уже есть соответствующие каналы сбыта.

Профилактика «заболевания»
Вообще, проще не допускать образования неликвидов, чем потом их пытаться сбывать. А если они у вас имеются в значительном объёме, значит у вас точно не всё в порядке с формированием запасов, и на этот процесс надо обязательно обратить своё внимание. Об эффективных закупках можно написать не одну отдельную статью, поэтому здесь ограничимся перечислением с краткими пояснениями обязательных моментов, которые должны быть в процессе закупки осмысленными, а не такими, к каким, просто, все привыкли, без понимания причин и следствий такого положения дел.

Учёт.
Если у вас постоянно происходят сбои в учёте и передаче информации между подразделениями, значит, этим надо заняться в первую очередь. Сначала наладьте первичный учёт и чёткие регламенты передачи информации, документов и ответственности между различными бизнес-единицами. Затем сделайте удобную отчётность по всем интересующим аспектам продаж и остатков.

Сокращение складской программы. Определите, какие из ваших позиций могут стать неликвидными, оцените величину риска и сопоставьте её с получаемым доходом от продажи этой позиции, – все те, которые не стоят того – смело выводите за рамки вашей складской программы. Возможно, что в нынешней ситуации у вас произойдёт не столько сокращение, сколько смещение складской программы в сторону более дешёвых аналогов. В любом случае, этот анализ стоит регулярно проводить и по его результатам корректировать свою политику.

Определение нормативов. В начале статьи уже приводился расчёт максимально допустимого срока хранения по позиции. Если вы умножите этот срок на ваши средние продажи по этой позиции, то получите ту верхнюю границу, выше которых ваши остатки по позиции не должны оказываться ни при каких условиях. Вы можете снизить эту границу, руководствуясь дополнительными условиями работы вашего бизнеса, но в любом случае, вы будете иметь конкретное чёткое значение, а не размытое требование к закупщикам не покупать «слишком много».

Планирование и прогнозирование. Если вы дадите определять, что и в каких количествах закупать своим продавцам, то это почти наверняка приведёт к избыточным запасам, а впоследствии и к неликвидам. Однако, полностью исключая продавцов из этого процесса, вы автоматически снижаете их шансы по выполнению плана продаж. В этой ситуации правильным решением является определение необходимых запасов всё-таки централизовано, с помощью чётких формализованных методов математического прогнозирования, но с возможностью любого продавца взять на себя повышенные обязательства по продаже любого количества любой позиции, под которые он получит соответствующие запасы. Однако за невыполнение взятых на себя обязательств этот продавец, будет отвечать в полной мере из своей премии. Такая схема позволяет без раздувания запасов обеспечить реальные продажи запасами в полной мере. А форма взятия на себя повышенных обязательств – простая служебная записка от конкретного сотрудника, в которой тот указывает необходимые позиции и количества по ним, а так же обозначает срок, до которого он обязуется продать эти объёмы. Разумеется, срок должен быть разумным, иначе по этой служебке вполне обоснованно будет принято отрицательное решение.

Оптимальная партия поставки. Чем меньше партии поставки, тем меньше и риск неликвида, и его объём в случае, если он всё-таки образуется. Однако слишком маленькие партии поставки оборачиваются серьёзными затратами на транспортировку, что тоже не подходит компании. Поэтому оптимальность партий поставки нужно обязательно считать, а не руководствоваться тем, как это было принято до последнего времени.

Уровень удовлетворения спроса складскими остатками.
Ещё один параметр, который напрямую влияет на объём запасов, а значит и на ситуацию с неликвидами. Не редка ситуация, когда на вопрос, о требуемом уровне удовлетворения спроса складскими остатками, руководитель говорит о 100%. При этом поддержание таких остатков может стоить компании очень больших затрат, объём которых падает в разы, при снижении этого уровня уже до 90-95%. Идеальным является вариант расчёта оптимального уровня удовлетворения спроса складскими остатками, но если вы пока не готовы к этому, то нужно хотя бы провести АВС-анализ, по таким важным параметрам как: количество запросов клиентами и маржинальная прибыль по позиции за определённый период – и назначить разным группам разный уровень удовлетворения спроса остатками директивно.

Партнёрские отношения с поставщиком. Одним из аспектов успешной работы закупщика являются такие отношения с поставщиками, которые являются вашим конкурентным преимуществом. Иногда, можно так выстроить отношения и схему работы с поставщиком, что получится иметь полный склад, но не заморозить в него не рубля, оплачивая только те самые затраты на хранение. В любом случае, нынешняя ситуация – самая лучшая для выстраивания отношений с поставщиками на ваших условиях, или, по крайней мере, с их обязательным учётом.

Автоматизация. Большинства человеческих ошибок, которые приводят к неликвидам, можно избежать, просто, автоматизировав соответствующие процессы. Кроме увеличения точности и достоверности данных, а также скорости их обработки, вы освободите сотрудников закупок от рутины, и они смогут решать более творческие задачи, например, как перевести отношения с поставщиком на партнёрский уровень или хотя бы как вернуть ему обратно неликвиды. Настройки же предупреждений и запретов при проведении заведомо не корректных операций в корпоративной информационной системе позволит создать защиту от случайных и злонамеренных искажений информации.

Контроль. Даже если у вас неликвидов сейчас практически нет, лучше регулярно отслеживать ситуацию по его образованию – чтобы решать проблему на первоначальном этапе, когда продажи ещё только снижаются и становятся слишком маленькими по сравнению с вашими остатками, а не тогда, когда позиция встала у вас намертво. В этом вам поможет отчётность по ожидаемым срокам продажи, определяемым делением текущих свободных остатков на прогнозы продаж.

Расчёт уровня логистического сервиса (уровня удовлетворения спроса запасами)


Выполняя консалтинговые проекты, я не раз сталкивался с ситуацией, когда представители заказчика больше упирали на проблему с дефицитами и неликвидами, не всегда уделяя должное внимание определению оптимального уровня удовлетворения спроса остатками. Оптимальным я называю такой уровень, который позволяет получать максимальную прибыль, причём в первую очередь – в абсолютном значении, а уже во вторую – в аналоге ROI – доходности на каждый рубль, вложенный в запасы.



1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Склад нужен. Часто к вам приходят или звонят клиенты, которые согласны купить что-то только, если это есть у вас на складе прямо сейчас. Склад – это дополнительный уровень сервиса, за который согласны платить дополнительные деньги и без которого некоторые, вообще, не согласны работать с вами.
Склад стоит денег. Хранение и обработка: принять, разгрузить, отгрузить, пересчитать товар – всё это стоит денег. И вам для расчётов понадобится цена обслуживания товара. Можно рассчитывать всё очень детально, но это потребует большого времени и затрат просто на расчет. Поэтому произведём примерную оценку. Например: средний складской остаток в ценах себестоимости – 15 миллионов, затраты на склад – 2,25 миллионов в год, – это составляет 15% от себестоимости продукции. Но это только прямые затраты. Есть ещё и косвенные: пока товар лежит на складе, мы ничего не можем делать с деньгами, которые истратили на этот товар. И за год просто от «заморозки» 15 миллионов рублей мы потеряем 3,75 миллионов рублей – ещё 25% от себестоимости продукции. То есть к первоначальным 15% надо прибавить ещё 25% годовых. Но это не всё, есть ещё затраты связанные со складскими фондами: строительство, покупка и обслуживание техники, непредвиденные затраты. Такие затраты составят ещё примерно 1,5 миллиона, что составит 10% от себестоимости продукции.
В результате получается, что хранение любой продукции на складе стоит компании 50% годовых от её стоимости.
Оптимизация затрат. После оценки, мы увидели, что хранение товара на складе является ощутимой частью затрат. В связи с этим, появляется желание хранить ровно столько, сколько необходимо, что бы дополнительные затраты на хранение окупались дополнительной маржёй от продажи. И здесь хочется уйти от обобщения и все дальнейшие расчёты делать попозиционно. Дело в том, что маржа у ваших позиций разная. И если по одной позиции с большой маржёй вы можете себе позволить хранить в любых объёмах, лишь бы не потерять клиента, то по другой, на которой навар минимальный, – хранение даже небольших запасов может оказаться убыточным.
Задача. Разработать критерий оптимального объёма складских остатков и способ расчёта нормы складского запаса для каждой позиции, который можно было бы использовать для определения объёма необходимого дозаказа у поставщика.


2. ПРИМЕР НЕЭФФЕКТИВНОСТИ 100%-НОГО УРОВНЯ УДОВЛЕТВОРЕНИЯ СПРОСА ОСТАТКАМИ

Спрос – количество единиц по позиции, которое было бы продано за период, если бы эта позиция лежала на складе в течение всего периода в необходимом количестве.
Уровень удовлетворения спроса остатками – это отношение суммированных продаж компании за период к суммированному спросу за тот же период в той же компании.
Теперь через этот уровень удовлетворения спроса остатками надо определить, какое количество определённой позиции нам необходимо держать на складе. Если это количество будет равно максимально возможному спросу за период между заказами этой позиции, то мы сможем обеспечить 100%-ный уровень удовлетворения спроса остатками. Но дело в том, что зависимость необходимого складского запаса для удовлетворения определённого уровня спроса остатками растёт не линейно. То есть для обеспечения 100%-ного уровня вместо 90%-ного может понадобиться увеличить складские запасы не на те же 10-11%, а удвоить или даже утроить их – так происходит, когда наблюдается большая неравномерность спроса. А следствием из удвоения объёмов запасов служит и удвоение стоимости его обслуживания, которое может и не окупиться дополнительной маржой от удовлетворения большего спроса.

Например, на этом графике, мы видим, что маржа, которую мы получаем при обеспечении уровня удовлетворения спроса остатками в 90% – наибольшая. А, значит, если перед нами не стоит стратегическая задача непрерывного процесса обеспечения этой позицией наших клиентов – то наиболее выгодным будет поддержание остатка на уровне удовлетворения спроса остатками именно в 90%. Это может быть не позволительно, когда мы обеспечиваем собственное производство, или у нас есть жёсткая договорённость с клиентами. Для большинства же складских позиций обеспечение 100%-ного уровня удовлетворения спроса остатками – обычно не обязательно и как мы видим из графика – менее прибыльно, а в ряде случаев – даже убыточно.
Простейший пример, хорошо подтверждающий такую ситуацию – продажи при каждодневном довозе до нормы складского остатка. В данном примере рассмотрены четыре стратегии, задаваемые нормой складского остатка в 50, 100, 150 и 200 единиц. Эта норма означает, что на каждое утро в точке продаж было это количество, которым и торговали в течение дня. Соответственно, продажи за день равны минимуму между спросом и этим нормативом. При этом маржа от продажи единицы товара равна трём рублям, а затраты на хранение единицы товара в течение дня равна одному рублю:

Как мы видим, максимальная прибыль достигается явно не при уровне удовлетворения спроса остатками в 100%. Соответственно нам надо будет для каждой позиции рассчитать оптимальный уровень удовлетворения спроса остатками. Это задаст нам норму запаса – количество, которое должно находиться на складе для обеспечения этого оптимального уровня удовлетворения спроса остатками до следующей поставки. А уже из этой нормы запаса мы будем рассчитывать конкретное количество по позиции, которое необходимо дозаказать у поставщика в момент осуществления поставки, учитывая наши текущие запасы и товары, которые находятся на пути к нам.


3. АЛГОРИТМ РАСЧЁТА.

Нахождение критического максимума, больше которого хранить на складе не рентабельно.
Мы имеем статистику ежедневных продаж за месяц A:

Какие из них нам есть смысл обслуживать со склада, а какие – нет? – Всё зависит от рентабельности продаж по позиции R и стоимости содержания запасов H. Если рентабельность – огромная, а затраты – копеечные, то нам надо держать запасы под максимально возможные продажи – 27 штук. А как быть в случае, если наоборот: рентабельность – маленькая, а содержание запасов встаёт в копеечку? – Надо считать тот уровень, когда эта маржа от продажи уже не сможет покрыть хранение в течение всего срока до продажи. Например, если мы зарабатываем с продажи 8% от себестоимости, а каждый день отдаём 1% за хранение, то мы можем позволить себе хранить позицию только 8 дней. После этого срока, даже если мы успешно продадим эту позицию, то маржа не покроет затраты на хранение – мы сработаем себе в убыток. А как нам получить этот граничный срок? – Надо разделить маржинальную рентабельность (в процентах) на затраты хранения (в процентах за день) – таким образом мы получим этот граничный срок, измеренный в днях. Справедливости ради стоит сказать, что основную часть затрат на хранение составляет обслуживание замороженных в запасы денег. А, как известно, наши поставщики могут дать нам отсрочку платежа W, тем самым увеличив этот срок на эту отсрочку. Кстати, это хороший довод на переговорах для её увеличения: «Вы хотите, чтобы ваш товар всегда лежал у нас на складе? – Давайте отсрочку!» К сожалению, ту отсрочку, которую мы даём своим клиентам Y, приходится вычитать из этого срока, тем самым уменьшая его. Правда, это хороший повод объяснить продавцам, что, чем запланированней будут продажи, тем больший срок отсрочки они смогут дать клиентам – так как это всё взаимосвязано. В итоге окончательный вариант формулы максимального срока хранения будет выглядеть так:

где
M – критический срок по позиции, дольше которого хранить её на складе убыточно [месяцев];
R – средняя маржинальная рентабельность продаж по этой позиции [%];
Н – альтернативная доходность вложенных в запасы денег (при работе с избытком денег или кредитом) или средняя прибыльность по позициям компании (при работе с ограниченным объёмом своих денег) [% / месяц];
Z – переменные затраты на складское хранение в процентах от себестоимости продукции [% / месяц];
Y – средняя отсрочка платежа клиентам компании [месяцев];
W – отсрочка платежа у поставщика, поставляющего эту позицию [месяцев].

R / (H + Z) в формуле – это, просто, количество дней, которое вы можете себе позволить держать деньги в запасах этой позиции – дальше вы начинаете делать это себе в убыток, так как заработок от продажи позиции R не покроет затрат на заморозку средств H и хранение Z в течение такого длительного периода. Причём Z – это только переменные затраты и только на хранение – не надо путать их с общими затратами на склад. Соответственно, если поставщик даёт нам отсрочку платежа, то весь срок этой отсрочки в наши остатки вложены не наши деньги, а его. А, значит, никаких убытков мы от заморозки своих денег в это время не несём и можем дополнительно положить на остатки на этот срок продаж или поделиться этими деньгами с клиентами, дав отсрочку платежа им – правда за хранение мы всё равно должны будем платить. Теперь с помощью этого значения М’ вы сможете очистить входной поток данных от пиковых продаж, которые вам не выгодно обслуживать со склада. Но нам надо получить значение в штуках, а не днях – как это сделать? – А сколько времени товар лежит на складе для каждого уровня продаж? Так как мы не знаем, когда произойдёт продажа, то это зависит от частоты продаж. То есть, когда мы принимаем решение о поддержании запасов для удовлетворения определённого уровня продаж, то задаём эту частоту полного опустошения наших запасов. То есть для каждого уровня продаж, товар для обеспечения этого уровня лежит на складе в течение срока, равном частоте такой продажи:

Эта таблица получена простым подсчётом частоты продаж в предыдущей таблице. Так какой максимальный уровень продаж мы собираемся обеспечивать со склада? – Если мы вернёмся к нашему примеру, где граничный срок М’ оказался равным 8 дням, и предположим, что всю отсрочку платежа мы отдаём клиентам, то критический максимум М окажется равным 7 штукам. Это следует из таблицы, так как уже восьмая единица продукции будут продаваться в среднем 15 дней, а значит маржи от её продажи не хватит для покрытия затрат на её хренине. А что же будет со всеми продажами, которые будут больше 7 единиц? Неужели мы их, просто, потеряем? – Нет, для таких продаж мы будем отдельно подвозить товар под заказ клиента – то есть зарабатывать на продаже будем, а тратиться на хранение и заморозку денег – нет. А если клиент откажется? Ну значит мы на нём не заработаем, зато и не получим заведомый убыток, оплачивая хранение на складе под эту продажу. А чтобы клиент не отказался, надо его как-то простимулировать давать заявки на крупные поставки заранее – чтобы мы могли вовремя всё подвезти. Заодно неплохо было бы простимулировать и продавцов, чтобы они эту информацию активно добывали, а не, просто, продавали со склада – как в магазине. Также рекомендуется вводить регламент для отгрузок, превышающих это значение, по их обслуживанию за счёт спецпоставок под заказ клиента. Это позволяет не опустошать при таких запросах склад и не отказывать в этой позиции остальным клиентам до прихода следующей поставки.

Нахождение критического минимума, необходимого для осуществления продаж.
Если дефицит – не редкий случай в вашей компании, то временной ряд продаж надо очищать и от заниженных значений, которые были обусловлены недостаточным наличием позиции на остатках. При длительных периодах дефицита – искажение может быть очень значительным и занижать потребность в разы. Если мы посмотрим на ситуацию со свободными утренними остатками на складе S в нашем примере, то увидим, что с 7 по 12 число и 30 числа товара не было на складе:

А значит нулевые продажи, которые мы видим в эти дни – это не статистика спроса С – он мог быть, просто продажа не состоялась из-за отсутствия товара. А так как мы делаем заказ, чтобы удовлетворять будущий спрос, а не прошлые продажи, то должны считать именно СПРОС. Более того, далее мы будем говорить о складском спросе – то есть спросе, который мы собираемся удовлетворять со склада, а не отдельно закупая под заказ клиента. При этом будем называть «складской спрос», просто, «спросом», так как все наши заказы на склад будем делать только из расчёта на него. И как нам получить временной ряд этого складского спроса из имеющегося у нас ряда продаж? – Всё просто: если остатки на утро были не достаточными для продажи, то мы не знаем какой был спрос в этот день; а если – нет, то спрос равнялся продажам, так как продажи – это удовлетворённый спрос – и какой спрос был, такой мы и удовлетворили. Разумеется, речь идёт не просто об остатках, а о свободных остатках, то есть таких, которые любой клиент с улицы сможет прийти и купить. А как понять, какое количество достаточно для продаж? – При определении этого критического минимума возможны различные подходы, но всегда анализируются продажи в день, когда хотя бы одна продажа была. Причём мы будем анализировать только тот спрос, который мы собираемся удовлетворять со склада – то есть мы отбрасываем все значения продаж больше 7 единиц:

В этой формуле отсекаются все продажи, которые были выше вычисленного критического максимума, чтобы не завышать искусственно критический минимум – вы всё равно не собираетесь обслуживать их со склада, так как вам это заведомо не выгодно. А затем, просто, считается медиана продаж в день, когда эта позиция продавалась. Это нужно для того, чтобы по позициям, продающимся не каждый день, не занижать необходимый уровень остатков для осуществления продаж. Знание этого минимума m позволит вам точно определять периоды дефицита.
Мы берём медиану – срединное значение – число, которое оказывается по середине списка после сортировки числового ряда по убыванию или возрастанию. То есть в 50% случаев, а обычно и больше, нам хватит срединного значения, чтобы удовлетворить дневной спрос по позиции:

Расчёт истории спроса.

После того, как вы получили верхнюю и нижнюю границы для очистки временного ряда продаж, остаётся только применить их обе для расчёта временного ряда спроса по позиции на каждую дату:

Если оба граничных условия выполняются, то спрос равен, просто, суммарным продажам за эту дату. Если не выполняется хотя бы одно из условий, то есть остатков вместе с приходами на дату было не достаточно для осуществления продаж в этот день или вы осуществляли отгрузку по спец-поставке под заказ клиента, то мы считаем спрос за эту дату – неизвестным (NULL). Получим теперь числовой ряд спроса за день – мы будем брать все значения продаж меньше 7 единиц, когда свободные остатки на утро плюс продажи за день были больше 2 единиц:

Расчёт точек заказа при заданных уровнях удовлетворения спроса остатками.

Ну, наконец-то можно считать среднее значение и неравномерность полученного спроса! А зачем? Это будет среднее значение и неравномерность дневного спроса, а мы-то заказываем на четыре дня. Да, есть формулы перевода одних значений в другие, но они действуют только для нормально распределённых случайных величин. Поэтому мы будем оценивать показатели спроса суммированного за столько дней, на сколько мы делаем анализ – например, за 4 дня.
Но для этого нам придётся убрать все пробелы, в числовом ряду спроса, когда мы не знали, каким он был:

Значения Ci сортируются по возрастанию даты, а индексы присваиваются по порядку без пропусков, после чего на основании этого ряда создаётся новый ряд суммированного спроса за L дней – {С0j}:

Как бы страшно не выглядели условия суммирования в этих формулах, на практике они означают лишь, что надо сложить L подряд идущих значений спроса за день, и сделать это с шагом в день ровно столько раз, сколько значений спроса имеется. Это нужно для того, чтобы в последствии оценивать возможные изменения спроса за интересующий вас период и создавать страховые запасы адекватные именно их вероятностным характеристикам, не проверяя различных статистических гипотез.

Теперь заказывая, мы знаем, под какой норматив это делать – 15 штук. Причём, как мы видим это значение вовсе не равно максимальному спросу за один день, умноженному на четыре. Ощутимо снижается и относительное среднее отклонение.


4. ПОЛУЧЕННЫЙ РЕЗУЛЬТАТ

Использование данного алгоритма позволило у многих наших клиентов снизить объёмы и неликвидов, и дефицита, а самое главное – сделало всю их торговую деятельность заведомо выгодной. Кроме снижения непосредственных издержек, увеличивается и уровень удовлетворения спроса остатками там, где это, действительно, надо, а через него и оборота компании. Кроме того, за счёт снижения лишних запасов выросла оборачиваемость, а за счёт увеличения уровня удовлетворения спроса остатками по ключевым позициям выросла и лояльность клиентов. В любом случае такая система закупок уменьшает возможность появления новых значительных неликвидов – так как каждый раз закупается ровно то количество, которое должно быть продано в ближайшее время и только по тем позициям, которые имеют спрос. Если же продажи не осуществились, то заказ прекращается. Лояльность клиентов оценке поддаётся с трудом, но определённо можно сказать, что в любом случае увеличение уровня удовлетворения спроса остатками по ключевым позициям сказывается положительно на образе компании, и, соответственно, на лояльности клиентов. А лояльность клиентов уже можно конвертировать в рост оборотов и маржи. Дополнительную эффективность можно получить автоматизировав процесс закупки, как это показано в статье: "Автоматизация многономенклатурных закупок без фиксирования периода между поставками".

Оптимизация запасов распределительного центра


Постановка задачи.
Распределительный центр – это склад компании, с которого идут отгрузки на другие склады компании, непосредственно же торговля с него не осуществляется. Если и осуществляется, то хотя бы виртуально разделяют остатки распределительного центра и торгового склада (обычно же они разделены и физически – из-за различий в минимальной отгрузочной упаковке), то есть просто имеется ситуация, когда один из торговых складов находится по соседству с распределительным центром.
Кроме того, распределительные центры разделяют на два типа: собственно распределительные центры и перевалочные базы. В их общие функции, кроме хранения запасов и поставок на другие склады компании, входят также дополнительные услуги: переупаковка (в том числе разбиение крупных типов упаковок на более мелкие), фасовка, стикерование (в том числе штрихкодирование), таможенное оформление и сертификация грузов. Друг от друга они отличаются только тем, что на распределительном центре осуществляется хранение крупных текущих и страховых запасов для всех филиалов, а на перевалочной базе – только операционных запасов обрабатываемой поставки, так как вся работа перевалочной базы ведётся по принципу «пришло-обработали-отправили». Обычно на перевалочных базах происходит концентрация транспортных потоков для оформления таможенных документов или перегруза товара с одного типа транспортного средства на другой.
В оптимизации работы перевалочной базы основными задачами являются:
- высокая производительность обработки грузов (чтобы они задерживались на базе на минимальный срок, и, следовательно, не занимали дополнительных объёмов на складе);
- хорошая слаженность работы всех подразделений (чтобы движение информационного потока не задерживало движения товарного потока);
- равномерная загруженность приёмки и отправки грузов (для оптимизации затрат на эти подразделения);
- продуманная складская логистика (что бы не приходилось перекладывать груз во время хранения: один раз положили, второй раз забрали без дополнительных внутренних перемещений между этими событиями).
Оптимизация же работы распределительного центра – более сложная задача, так как перед логистом в этом случае, кроме выше перечисленных задач, стоит ещё одна – причём она самая главная – оптимизация запасов распределительного центра. Как и при оптимизации запасов торгового склада компании необходимо максимально эффективно использовать имеющиеся ресурсы для обеспечения полноценной торговли товаром. Однако, не смотря на общность задач, к их решению нельзя подходить одинаково, и причиной этому являются следующие различия в их работе:

Для оптимизации запасов необходимо продумать три составляющие планирования пополнения запасов: прогнозирование спроса → расчёт потребностей → расчёт необходимых запасов. Исходя из выше перечисленных различий, рассмотрим разницу в подходах к управлению запасами распределительного центра. Для примера произведём вычисления для одной позиции, продаваемой в 20 филиалах и отгружаемой в них с одного распределительного центра:

(* максимальные продажи всех филиалов вместе – не равны сумме максимальных продаж из-за того, что рассчитываются как максимум суммы, а не сумма максимумов)

Текущие остатки распределительного центра: Ов = 10000 штук, а время доставки от поставщика: Пв = 20 дням. Очередная доставка осуществляется сразу после окончания предыдущей.


Расчёт необходимых запасов.
Одним из основных достоинств появления распределительного центра в компании является снижение страховых запасов. Это связано с тем, что пики спроса в разных филиалах (магазинах) при их суммировании сглаживаются. Происходит это по закону больших чисел – правда в теории вероятности этот закон начинает работать, когда число переменных становится больше 15-20, – то есть при значительно меньшем количестве филиалов (или магазинов) это свойство распределительного центра проявляется скорей всего не будет. Однако, в нашем примере выгода – очевидна, например, для стопроцентного удовлетворения возможных всплесков спроса нам понадобится без распределительного центра:

штук, что значительно больше, чем с распределительным центром:

Следовательно, при расчёте страхового запаса распределительного центра, надо брать все филиалы (магазины) вместе, рассматривая их как один общий, и рассчитывая для него страховой запас по стандартной схеме, выработанной в компании, а затем класть на склады филиалов такую его часть, которая застрахует от пиков продаж на время подвоза из распределительного центра.


Расчёт потребностей.
Благодаря тому, что количество «клиентов» у распределительного центра – небольшое, и мы сами планируем объём и дату начала поставок, мы можем просчитать потребности и спланировать их удовлетворение. Следовательно, потребность распределительного центра получаем как простую сумму потребностей филиалов (магазинов), обслуживаемых из него. Однако мы не можем, как в предыдущем пункте, рассматривать распределительный центр как один общий филиал (магазин): ведь остатки одного филиала (магазина) не могут обеспечивать продажи другого. А отсутствие мгновенной операционной доступности филиалов из распределительного центра, когда мы операцию продажи проводим сегодня, а ситуация с остатками филиала в результате изменится в лучшем случае только через несколько дней, делает формулу расчёта потребностей распределительного центра гораздо сложнее: остатки в филиале через Рф дней равны:

остатки в распределительном центре через Пв дней равны:

Остатки в филиале через (Пв+Рф) дней будут равны:

потребность в филиале на следующие Пв дней после поставки в распределительный центр (до следующей поставки) равна:

а потребность распределительного центра на эти Пв дней будет равна:

В нашем примере нам надо рассчитать, какое количество по позиции надо привезти через 20 дней, чтобы хватило ещё на 20 дней до следующей поставки. Просто подставляем исходные данные в нашу формулу и получаем:

– именно такое количество нам необходимо сейчас заказать, чтобы его нам хватило на следующие после поставки 20 дней (до следующей поставки).



Дополнительные возможности оптимизации работы распределительного центра.
Благодаря тому, что отгрузки из распределительного центра регулярные и постоянные, а закупки мы тоже планируем сами, то очень успешной является работа по выравниванию нагрузки на отделы приёмки и отгрузок для снижения пиковых нагрузок на склад и транспорт, а значит и необходимых затрат. Кроме этого, появившиеся перекосы в дефиците и неликвидах филиалов можно решать за счёт перекидывания запасов с одного на другой. А чтобы это было заведомо выгодно компании, лучше воспользоваться расчётами, описанными в статье "Управление запасами сети филиалов".
Благодаря же тому, что мы сами решаем, сколько отгрузить из распределительного центра в филиал, а объёмы отгрузок по основным позициям – достаточно большие, мы можем укрупнять поставки до кратности коробу или паллете для уменьшения нагрузки на склад. Ведь отгрузить целую коробку или паллету значительно проще, чем пересчитывать единичные упаковочки – кроме того, в результате уменьшается и количество ошибок в складских документах. Однако, упрощая работу отделу отгрузки распределительного центра и отделу приёмки филиала, нельзя забывать, что этим мы замораживаем некоторые оборотные средства предприятия и увеличиваем загрузку складских площадей филиала (правда, за счёт освобождения складских площадей распределительного центра, и иногда объёмы отгрузки завышают специально). Поэтому, округляя количество поставки, надо обязательно учитывать загруженность склада филиала и стоимость каждой позиции (что правильно сделать в отношении дешёвого товара, оказывается непозволительной роскошью для дорогого).

Сложный случай.
В некоторых крупных компаниях встречается ситуация, когда распределительный центр обслуживает другие распределительные центры, например, центральный распределительный центр обслуживает региональные, а они в свою очередь – городские, откуда уже осуществляется отгрузка на магазины компании:

В таком случае при планировании поставок на центральный распределительный центр нужно последовательно рассчитывать формулы пополнения запасов сначала для городских распределительных центров, затем для региональных, и только в финале – уже для центрального.

Управление запасами сети филиалов.


Исходная предпосылка
Если в вашей компании есть хотя бы два филиала со своими складами, то рано или поздно у вас обязательно возникнет ситуация диспропорции имеющихся на этих складах запасов. Из-за неравномерности продаж по времени и объёмам, изменения рыночной конъюнктуры, ошибок сотрудников – возникает ситуация, когда в одних филиалах по некоторым позициям мы видим дефицит, а в других филиалах по этим же позициям образуется сверхзапас или даже неликвид. Поэтому сейчас, когда никто не может похвастать излишком оборотных средств, многие руководители принимают решение о перемещении этой позиции из филиала-донора, где она лежит в сверхзапасе, в филиал-реципиент, где её не хватает. Однако каждый раз при этом возникают два важных вопроса: «Выгодно ли это перемещение компании?» – и: «Сколько этой позиции лучше всего переместить?» Если же у компании больше двух филиалов – уже начиная с трёх – появляется ещё один вопрос: «А из какого филиала-донора лучше произвести перемещение в филиал-реципиент? Или может лучше сразу из нескольких?» В каждой компании по-своему находят ответы на эти вопросы, но, если опыт оказывается успешным, то такие перемещения становятся регулярными. Поэтому появляется необходимость в выработке автоматизированных методик по оценке выгодности каждого перемещения и расчёту количества, которое нужно переместить по каждой позиции, чтобы не возить один и тот же товар туда-обратно. Когда такая методика внедряется в корпоративную информационную систему, то никакого труда не составляет хоть каждый день рассчитывать выгодные перемещения между филиалами, хотя обычно это происходит гораздо реже – один раз в два-три месяца. Это вызвано тем, что после расчёта и выполнения всех рентабельных перемещений должно пройти время для появления излишков товара в филиалах-донорах и продажи своих запасов в филиалах-реципиентах.

Задача
Для увеличения скорости продаж и оборачиваемости средств, разработать критерий рентабельности перемещения товаров между филиалами, инициируемого из головного офиса. Так же необходимо разработать методику расчёта оптимального для перемещения количества по каждой позиции. Оба алгоритма должны рассчитываться на основании текущих значений следующих данных:

Критерий для оценки перемещений
Изначально необходимо придумать критерий выбора между филиалами-донорами и филиалами-реципиентами. Этот критерий нам понадобиться в случае, когда в двух и более филиалах есть одна и та же позиция в сверхзапасе или / и есть два и более возможных филиала-реципиент по данной позиции. В таком случае возникает вопрос: откуда и куда везти сверхзапас. Везти из обоих в каждый – не выгодно по причине распылённости перевозок, а значит, нам надо разработать критерий выбора филиала-донора и филиала-реципиента, применив который последовательно ко всем филиалом мы получили бы все необходимые перемещения между ними. Этот критерий должен позволять нам понять выгодно ли конкретное перемещение, в принципе. И если да, и при этом возможно несколько разных вариантов, то какой из них самый выгодный, чтобы осуществлять именно его.
Создавать этот критерий мы будем с конца – от того, какой результат мы хотим получить в итоге. А это – разумеется, конечная прибыль от увеличения скорости продаж. То есть нам надо искать критерий не по выбору филиалов, а по выбору перемещений – пар филиалов с направлением движения товара, которые дадут нам максимальную прибыль. Но прибыль – это валовый показатель, который не всегда корректно сравнивать с другим таким же показателем. Гораздо лучше в данном случае использовать рентабельность для всех возможных пар филиалов «донор ® реципиент», при этом пары с одними и теми же филиалами в разных ролях считаются разными парами:

Но для этого нам надо связать разные величины: упаковки, которые нужно или не нужно перемещать и доход – деньги. Эти два показателя всегда связывает между собой цена упаковки. А цены в разных филиалах – разные. Поэтому при расчёте «расхода» перемещения мы должны брать цену в филиале-доноре –

(по сути, филиал-реципиент покупает эту продукцию у филиала-донора по этой цене), а при расчёте «дохода» перемещения – уже цену в филиале-реципиенте –

потому что в случае осуществления перемещения мы будем продавать уже по этой цене.
Теперь надо пояснить, что является доходом, а что расходом перемещения, учтя при этом все возможные издержки. Для этого поймём, что изменяется при перемещении некоторого товара между филиалами: и тогда в расход мы запишем всё, что мы потеряем на перемещении, а в доход то, что в результате получим.

Расходы на перемещение
Под расходами на перемещение подразумевается выручка, которую мы не получим от продажи в филиале-доноре плюс затраты на перемещение в филиал-реципиент. Для расчета используется формула:

Доходы от перемещения
Под доходами от перемещения подразумевается выручка, которую мы получим от продажи в филиале-реципиенте, умноженная на доходность высвобожденных средств и на выигранное от перемещения время. Для расчета используется формула:

Доход на вложенный капитал.

Доход же посчитать гораздо сложнее чем расход, так как именно здесь надо учесть выигрыш от увеличения скорости продаж. Все знают пословицу «время – деньги», но каков коэффициент соответствия? Ответ на этот вопрос лежит в области эмпирических данных полученных из статистики по прибыльности вложения высвобожденных денег – М. Это очень важный аспект, так как, если, высвобожденные от ускоренных продаж, деньги просто лягут в сейф, то через некоторое время, необходимое для продажи перемещённого товара в филиале-доноре, выигрыш от перемещения просто нивелируется, а вот затраты на перемещение уже никуда не исчезнут.
А значит, что бы в перемещении между филиалами был смысл, полученные от него деньги должны куда-то вкладываться. Либо класться под процент в банк, либо вкладываться в новые закупки, либо как-то иначе, но приносить прибыль. И тогда мы уже можем говорить о том самом коэффициенте, который связывает время и деньги – это и есть та самая прибыльность от вложения высвобожденных средств М. Пример: в филиале-доноре позиция стоит 100 рублей и будет продаваться год, в филиале-реципиенте – 95 рублей и будет продаваться месяц, при стоимости кредита в 24% годовых, быстро продав в филиале-реципиенте, мы получим к моменту, когда мы продали бы эту позицию без перемещения: 90 рублей + 22% (за 11 месяцев) = 110 рублей. Если доставка нам стоила меньше 10 рублей, то нам такое перемещение будет выгодно.

Выигранное время (коэффициент ускорения продаж). Вкладываем же мы деньги на то самое время, которое выигрывается от перемещения. А какое время выигрывается от перемещения? Надо считать: фактически, после перемещения оба филиала начнут вместе продавать их общие остатки, а значит, скорости продаж и остатки филиалов суммируются:

(срок продаж общих запасов в обоих филиал сообща). Но это они вместе будут так хорошо продавать, а что бы узнать выигрыш во времени нам надо отнять полученное время от времени продажи своих остатков, но уже одним филиалом-донором, когда скорость продаж – не суммированная:

(срок продажи запасов филиала-донора без осуществления перемещения). В результате мы получаем тот самый период времени, который выступает в качестве множителя для расчёта прибыльности от вложения высвобожденных средств:

А чтобы избежать деления на ноль, стоит изначально откорректировать входные данные:

таким образом мы избегаем в дальнейшем необходимость оговаривать случаи деления на ноль. Результат расчётов от этого не ухудшается, так как точность расчётов всё равно будет вестись до одной штуки товара. Новые же позиции, по которым статистики продаж ещё нет, лучше вообще не обсчитывать, чтобы не пришлось возить их туда-обратно.
Конечно, нужно ещё учесть время подвоза товара, чтобы не получилась ситуация, когда филиал «торгует» виртуальным товаром. Для этого достаточно скорректировать выигранное время разницей между коэффициентом складского запаса филиала-реципиента и временем подвоза товара:

В случае, если товар из филиала-донора в филиал-реципиент будет подвезён, до того как там закончится свой товар, то есть

этот минимум будет равен нулю. В случае же, если время подвоза будет больше, то по этой формуле мы отнимем из временного выигрыша вынужденное время простоя. В это время продажи филиалом-реципиентом осуществляться не будут, а, соответственно, прибыль от продажи поступит на такое же количество дней позже.
Учесть среднюю отсрочку платежа в разных филиалах ещё проще – это необходимо, что бы не везти товар в филиал, который быстро продаёт, да медленно деньги за проданное получает. Эти данные уже даны нам в нужном формате выигрыша во времени.
Следовательно, для учёта данного показателя достаточно прибавить разницу между средними отсрочками платежа обоих филиалов

к нашей степени, и мы получим нужный результат:

Подитог.

В результате мы получаем итоговое неравенство критерия прибыльности перемещения позиции:

Тогда получаем в качестве критерия рентабельности перемещения следующее значение:

где суммы считаются по всем k, для которых соответствующие перемещения – выгодны, то есть выполняется предыдущее неравенство.
Допустим у нас два филиала, и мы хотим переместить из одного филиала в другой несколько позиций. Мы считаем рентабельность всего перемещения (по последней формуле) и получаем, что она ниже нуля, то есть вроде как всё перемещение – не выгодно. Но при проверке каждой позиции с помощью неравенства критерия прибыльности перемещения мы понимаем, что перемещение одной из них – нам заведомо не выгодно. Тогда возможна ситуация, что после выкидывания этой позиции из перемещения, всё остальное перемещение – становится выгодным, если прибыли от перемещения оставшихся позиций хватит на покрытие транспортных расходов, – но в любом случае, эта прибыль уже не будет тратиться впустую на убытки по перемещению невыгодной позиции. То есть для выполнения главного условия на рентабельность всего перемещения, нам необходимо составлять его из заведомо рентабельных перемещений отдельных позиций, чтобы прибыль от их перемещения могла покрыть транспортные расходы – в любом случае, включение в перемещение невыгодных позиций будет снижать рентабельность всего перемещения.
Как мы помним, нам необходимо решить ещё проблему распылённости перемещения сверхзапаса, когда объём отгрузки некоего филиала-донора, распределяясь по филиалам-реципиентам, становится для каждого конкретного перемещения настолько мал, что оно оказывается экономически не выгодным. Для предотвращения этого необходимо последовательное распределение сверхзапаса взамен одновременного. То есть полученный список из всех значений Rij нужно отсортировать в порядке их убывания, при этом отрицательные и нулевые значения можно сразу отбросить. Тогда при распределении сверхзапаса филиала-донора выбирается один из филиалов-реципиентов с наибольшим значением Rij. Рассчитывается виртуальное перемещение, как будто других филиалов кроме этих двух не существует, данная продукция резервируется под это перемещение. После этого свободные текущие остатки в филиале-доноре уменьшаются на соответствующее перемещению количество, а в филиале-реципиенте на это же количество увеличивается транзит, а значит, уменьшается потребность. Когда эти изменения оказались внесёнными, можно производить новый полный расчёт необходимых количеств к перемещению, проверять выполнение критерия прибыльности по каждой позиции и делать расчёт рентабельности уже суммы выгодных перемещений. Затем выбирать перемещение с максимальной рентабельностью для следующего филиала-реципиента, и так далее, пока в филиале-доноре не останется сверхзапаса. При таком методе даже небольшой сверхзапас будет перемещаться только в один филиал, а значит, не будет его распыления. Само же перемещение будет наиболее экономически целесообразным.

Сколько можем перевезти – объем перемещения
Теперь осталось определиться с количеством товара, который нам надо перевезти. Собственно, рентабельность перемещения, какого количества товара мы будем оценивать? В связи с этим возникают четыре возможных ситуации, только одна из которых позволяет производить перемещение позиции между филиалами без риска прогадать на резком изменении скоростей продаж. Однако перед этим нужно определить норматив в днях продажи для каждого филиала – сделать это можно исходя из политики организации, например, с помощью расчёта, опубликованного в статье "Ликвидация неликвидов".
Если филиал-донор не имеет сверхзапаса по позиции:

то перемещать не надо в любом случае. Если филиал-реципиент имеет сверхзапас по позиции:

то перемещать не надо в любом случае. Если оба этих условия выполнены, то перемещать нельзя ни в коем случае. Остаётся только случай, когда в филиале-доноре – сверхзапас, а в филиале-реципиенте – нехватка до нормы. А формула расчёта количества перемещаемой позиции получается как раз из этих условий. То есть мы перемещаем товар до тех пор, пока не достигнем одной из стоп-ситуаций – кончается сверхзапас в филиале-доноре

или он появляется в филиале-реципиенте

А значит, перемещение будет равно минимуму между запасом сверх норматива филиала-донора и нехваткой до нормы в филиале-реципиенте:

Однако при таком расчёте, возможно получение отрицательных значений, физический смысл которых – перемещение в обратную сторону. Такие движения будут рассмотрены в своих перемещениях, когда донор и реципиент – меняются местами - для системы это, просто, другое перемещение. А чтобы не рассматривать эти отрицательные значения сейчас, мы, просто, берём максимум между полученным минимум и нулём, тем самым, оставляя только положительные значения. Именно их в дальнейшем можно будет суммировать для расчёта рентабельности перемещения всех позиций уже без учёта их знака:

По сути, мы берём минимум между дефицитом в филиале-реципиенте и сверхзапасом в филиале-доноре, а максимум с нулём используем, чтобы не рассматривать движение в обратном направлении.



Критерий выгодности перемещения k-той позиции из i-того в j-тый филиал:

По всем позициям, удовлетворяющим критерию выгодности перемещения из i-того в j-тый филиал рассчитываем коэффициент рентабельности такого перемещения:

где суммы считаются по всем k, для которых соответствующие перемещения – выгодны, то есть выполняется предыдущее неравенство.
Из всех рентабельных перемещений, то есть таких, где

выбираем перемещение с максимальной рентабельностью, затем, считая его уже проведённым, пересчитываем оставшиеся перемещения уже с его учётом. Опять пересчитываем предварительный объём перемещения по каждой позиции и для всех новых перемещений рассчитываем Rij.
Перемещение с максимальной рентабельностью выбираем уже из них. И так далее, пока не останется рентабельных «не проведённых» перемещений. Если есть ограничения по количеству одновременных перемещений, то количество итераций всегда можно ограничить. И пусть вас не пугают громоздкие формулы – их реализация не составит труда для любого программиста, который знает, математический значок суммы.

Поиск сопутствующих товаров и расчёт для них нормы складского остатка.


Терминология.
Простой пример: по отдельности вы не продадите ни один левый ботинок, ни один правый, – однако вместе их у вас купят целую партию. Для логистов важен не столько маркетинговый эффект, хотя, если логистика в компании занимается и стратегическим планированием, то это тоже, – но в первую очередь, как обнаружить подобные «наборы» в менее явных случаях, и в каком соотношении их держать на складском остатке. Очевидно, что эта информация будет также очень интересна маркетологам. Благодаря ей они смогут уточнить свои модели: начиная с портрета основного клиента, и заканчивая разработкой целой стратегии эффективного продвижения товаров в готовых наборах, например, установки небольшой наценки на основной товар, окупающейся хорошей наценкой на сопутствующие. А так как сотрудники каждого из отделов наиболее осведомлены в своей области, то наиболее эффективно, осуществлять поиск групп соответствующих товаров общими усилиями.
Для начала заметим, что надо рассматривать две различные ситуации «товарных наборов». В первом случае – это связи, запирающие продажи, как в примере с ботинками, когда отсутствие левых полупар запирает продажи правых, а во втором – сопутствующие, то есть их у вас покупают и по отдельности, когда одного из товаров нет, однако, если есть оба, то обычно покупают вместе. Так же важно понять, что связь может быть как двусторонней, как в примере с ботинками, так и односторонней, например, в цветочном магазине отсутствие цветов запирает продажи упаковочных материалов, но не наоборот, по крайней мере, не в той же мере.
Отдельно уточним, что в данном анализе не рассматривается влияние «товаров-катализаторов», то есть по аналогии с химией – таких товаров, которые как-либо влияют на продажи других товаров, но при этом сами в совместных продажах не участвуют.



Обозначения:

Все данные кроме последних четырёх коэффициентов, расчёт которых будет приведён ниже, берутся из информационной системы компании.
Для флагов Mi и Ni равенство их нулю означает отсутствие этого товара на складе в i-тый день, а единица – наличие. Причём отсутствие товара – не обязательно физическое, главное, нас интересует – могли ли этим товаром свободно торговать, то есть, имел ли возможность клиент компании не запланировано приобрести этот товар немедленно в i-тый день. Поэтому в качестве показателя лучше всего брать минимум между свободным остатком по товару на начало и конец дня и проверять хватает ли его для удовлетворения нужд среднестатистического клиента компании:

Коэффициент KMN показывает как часто, относительно всех своих продаж, товар M продаётся вместе с товаром N. Равный единице он указывает на то, что товар M всегда продаётся с товаром N, но не обязательно наоборот, то есть KMN при этом может принимать любое значение в диапазоне от нуля до единицы, не включая нуля. Равный нулю коэффициент KMN указывает на то, что товары M и N никогда не продавались вместе, то есть коэффициент KMN тоже равен нулю.
Коэффициент LMN показывает, как продажи товара M запираются отсутствием свободного остатка по товару N. Равный единице он указывает на то, что никак, равный нулю – на то, что отсутствие товара N на свободном остатке полностью запирают продажи товара M, так как, если бы на остатках не было бы самого товара M.



Сопутствующие товары.
Обнаружить сопутствующие товары интересующей нас позиции очень просто – для этого надо проанализировать, насколько часто они продавались вместе по отношению ко всем продажам этой позиции. Однако здесь есть опасность получить неправильные значения для редко продаваемых товаров, поэтому лучше не брать в расчёт те из них, по которым фактов продаж (сумма CMi) за исследуемый период меньше 20. В любом случае надо очень осторожно интерпретировать результаты такого исследования, особенно неожиданные.
Бывает, что клиенты компании часто разбивают одновременно покупаемый товар на несколько накладных, то есть купленные по сути одновременно товары попадают формально в разные накладные, это же может происходить из-за ваших внутренних правил документооборота. В таком случае вы можете вместо списка товаров, отгруженных одним чеком или одной накладной, использовать список товаров, отгруженных одному клиенту в один день.
Анализировать товары можно попарно. Если у вас есть наборы сопутствующих товаров, состоящие из большего количества наименований, – они выявятся через парные связи. Другая ситуация в случае наличия агрегированной зависимости, хорошим примером которой является как раз продажа цветов и упаковочных материалов, – не имея зависимости между продажами конкретных цветов и конкретной упаковки, мы получим очень жёсткую запирающую связку между всеми цветами и всей упаковкой. И чтобы выявить её с помощью технического анализа, описанного ниже, нам придётся рассчитывать формулы не только для конкретных позиций, но и для агрегированных групп.
Мы уже говорили выше, что связь может быть и не двусторонней, поэтому продажи каждой пары надо рассматривать отдельно в каждом направлении, тогда двусторонняя связь становится частным случаем наличия обеих односторонних. Рассмотрим случай, когда в качестве основного товара выступает товар M, а относительно товара N мы проверяем гипотезу, – сопутствующий он товару M или нет. Для этого нам надо рассматривать только те дни, когда оба товара были на складе: Mi = 1 и Ni = 1, а коэффициент получаем так:

обратную связь будет определять коэффициент:

Кстати мы взяли в качестве параметра – количество чеков (или накладных), однако часто бывают случаи, когда товары являются сопутствующими при небольших количествах покупки, но не являются таковыми на больших партиях. Поэтому, если компания торгует одновременно и крупным, и мелким оптом, да ещё и в розницу, тогда при агрегированном анализе сопутствующих товаров, в качестве параметра лучше брать количество проданных единиц каждого товара в общих и раздельных чеках, а не количество самих чеков – по сути разных.
В качестве примера можно взять пивной ларёк, который торгует разливным пивом одного вида (П) и двумя видами закуски к нему: вяленой воблой (В) и вяленой чехонью (Ч). Рассмотри все чеки на предмет, товаров попавших в один чек, не рассматривая их количества в нём. Проанализировав чеки, мы понимаем, что воблу и чехонь всегда берут с пивом, то есть KВП=KЧП=1, однако пиво берут с воблой только каждый второй раз, поэтому: KПВ=0,5; а с чехонью только три раза из десяти: KПЧ=0,3; два раза из десяти пиво берут вообще без какой-либо рыбы. А вот чехонь и воблу вместе не берут, следовательно: и KВЧ=0, и KЧВ=0.
После расчёта (лучше автоматизированного) коэффициентов КMN для всех пар товаров, необходимо выбрать критерий – некое значение этого коэффициента, выше которого вы будете считать товар M сопутствующим товару N. Это необходимо сделать для того, чтобы в дальнейших расчётах рассматривать уже не все пары, а только те, у которых коэффициент LMN – не будет заведомо незначимым (далёким от единицы). Дело в том, что коэффициенты KMN и LMN связаны по формуле:

Причём равенство обычно выполняется только на крайних значениях, когда КMN=0, а, следовательно, LMN=1 – в данном случае других вариантов уже быть не может, или когда КMN=1, тогда часто LMN=0, но этот уже далеко не всегда. Кстати, это же неравенство можно использовать и для проверки качества входных данных: если для ваших данных оно чаще приемлемого уровня случайной погрешности не выполняется, то скорей всего у вас происходит разбиение единого чека или накладной клиента на несколько формально не связанных.
Но вернёмся к нашему отсеиванию пар по их коэффициенту К. Пары с маленьким значением этого коэффициента нас не будут интересовать, так как для таких пар коэффициент LMN будет заведомо близким к единице, а значит, указывать на отсутствие запирающей связи между входящими в эти пары товарами. Обычно принято в качестве такого уровня брать значение 0,8, однако вы можете взять и другое, если захотите получить больше вариантов, пусть и с более мягкой зависимостью – тогда надо брать значение меньше 0,8, или, наоборот, более жёсткую зависимость, пусть и для меньшего количества позиций –тогда надо брать значение больше 0,8. Не существует никакого способа избежать произвола в принятии решения о том, каким взять уровень, ниже которого результаты уже не будут рассматриваться. Окончательное решение зависит от традиции, имеющейся на вашей предприятии, однако редко когда в качестве такого уровня берут значение больше 0,9 или меньше 0,7.
Если волюнтаризм – это не ваш метод, а никаких традиций пока нет по причине проведения подобного анализа впервые, вы можете расположить ваши результаты по убыванию коэффициента К, и последовательно их рассматривать сверху вниз, экспертно оценивая каждую пару: очевидно, что вверху списка они будут встречаться достаточно часто, внизу же – почти никогда. Тогда нужный уровень вы определите, как значение коэффициента К, соответствующего той паре, после которой вы, как в анекдоте про самое большое число, скажете себе «хватит!», то есть решите, что дальнейшие поиски скорей всего не дадут вам дополнительных пар сопутствующих товаров.
В примере с пивным ларьком мы отбросили все пары, кроме воблы с пивом (КВП=1) и чехони с пивом (КЧП=1), так как только они были больше 0,7. Однако, вспомнив то, что говорили в самом начале про влияние агрегированных групп, рассчитаем ещё коэффициент совместных продаж пива и рыбы вообще – и чехони, и воблы вместе взятых (Р): КПР=0,8. В данном случае он получился равным сумме КПВ и КПЧ, однако обычно эти коэффициенты – не аддитивны, то есть их нельзя складывать. В нашем случае можно, так как воблу и чехонь ни разу не брали вместе, иначе нам пришлось бы просматривать опять все чеки на предмет одновременной продажи пива и какой-либо рыбы вообще. А так как КПР получился больше 0,7, то мы тоже берём его в дальнейший расчёт коэффициентов запирания продаж.




Запирающие товары.
Запирающие товары по неравенству выше – являются заведомо сопутствующими, поэтому искать мы их будем именно среди них. Однако обратной такой однозначной зависимости нет. В большинстве случаев возможен экспертный анализ – как в примере с цветочным магазином, когда зависимость продаж упаковки (У) от наличия цветов (Ц) – очевидна. В таких случаях LУЦ=0, то есть при отсутствии на остатках цветов, продаж упаковочного материала можно не ожидать. В других случаях необходимо рассчитывать этот коэффициент по следующей формуле:

а для обратной связи коэффициент будет:

При таком расчёте суммы единичек в знаменателях работают как нормировочные коэффициенты – фактически мы берём отношение средних продаж основного товара за день, когда сопутствующего товара не было на складе, к средним продажам основного товара за день вообще. Это необходимо, так как количество таких дней – обычно разное. Чтобы было понятней, какой товар запирает продажи какого, рассчитаем коэффициенты LMN для примера с пивным ларьком. Мы уже выше приняли решение, что сопутствующими у нас оказались только три пары: вобла с пивом, чехонь с пивом и пиво с рыбой. И если LВП и LЧП – оказались равны нулю, то есть у нас никто не покупал ни воблу, ни чехонь, когда отсутствовало пиво, то вот коэффициент запирания продаж пива отсутствием на остатке рыбы мы рассчитали по последней формуле, и получили: LПР=0,5 – то есть в дни, когда на остатках вообще не было какой-либо рыбы, пива у нас продавалось в два раза меньше, чем обычно. Тут же по нашему неравенству можем проверить входные данные:

Использование полученных данных.

Итак, вы получили некие коэффициенты, маркетологи ушли к себе устраивать мозговые штурмы по поводу новой информации, а вам надо решить, как её использовать в деятельности отдела логистики. А возможностей две: ABC-анализ номенклатуры для определения нормы складского остатка и прогноз продаж для расчёта необходимого количества закупки – опишем применение полученных коэффициентов в каждом виде анализа отдельно.
Если в вашей компании практикуется разбиение номенклатуры товара на группы A, B и C с применением к товарам из разных групп разных методов пополнения остатка, в том числе и одинаковые методы с разными нормативами, а в результате вашего анализа оказалось, что товар M из группы C запирает продажи товара N из группы A – то необходимо включить оба товара в одну группу. Обычно в таком случае товар M включают в группу A – не как дающий большой вклад, а как стратегический. Иногда присваивают обоим товарам M и N среднее от их оцениваемых в ABC-анализе показателей и проводят этот анализ заново. Тогда, в зависимости от того, в какую группу попадает это среднее, определяют в неё оба товара, например, так, когда продажи Товара 3 запираются отсутствием на свободном остатке Товара 8:

Тоже самое касается различных норм складского остатка для зависимых позиций – в таком случае их необходимо унифицировать. Это верно для всех зависимых позиций когда запирающая позиция находится в более дискриминируемой группе, чем запираемая, но не наоборот – в таком случае никаких коррекций производить не надо.

Также коэффициенты LMN можно использовать для уточнения прогноза продаж товара М. Многие логисты при его расчёте используют дни присутствия товара M на складе, что бы рассчитать с помощью экстраполяции его предполагаемые продажи, если бы он был на складе в течение всего анализируемого периода:

Аналогично, для корректировки исходных данных, когда продажи товара M оказались заниженными из-за отсутствия на складе запирающего товара N можно использовать выражение:

В результате мы получаем скорректированный прогноз продаж товара M. При расчёте же необходимого заказа поставщику по товару M, в случае, если на складе в течение всего периода от момента приходования до следующей поставки заведомо будет отсутствовать товар N, нам надо просто домножить этот скорректированный прогноз продаж на коэффициент LMN. И рассчитывать необходимое количество заказа уже исходя из этих цифр. В случае же, если товар N будет отсутствовать D дней из H, наш прогноз продаж товара M надо домножать на следующий коэффициент:

Соответственно, применения эту методику, мы купим достаточное количество: когда запирающий товар на складе будет – благодаря корректировке предполагаемых продаж в прошлом; и не будем покупать лишнего, когда запирающего товара на складе не будет –благодаря корректировке прогноза продаж для расчёта будущих продаж.
Отдельно надо оговорить сложные случаи, когда продажи одной и той же позиции M запирают отсутствием свободного остатка сразу две и более позиций, например: N1 и N2. К сожалению, в данной ситуации универсальной формулы расчёта LM(N1+N2) нет, однако про этот коэффициент заведомо известно, что он удовлетворяет следующему неравенству:

Если есть такая возможность, то лучше просчитать его отдельно по агрегированной группе всех запирающих позиций – в примере выше мы так делали, когда проверяли, как продажи пива запираются отсутствием на свободном остатке любой рыбы. Если такой возможности нет, например, когда запирающие позиции не являются аналогичными, как вяленая вобла и вяленая чехонь, то вам остаётся только оценить этот коэффициент по последнему неравенству на свой страх и риск. Однако при такой оценке вам надо учитывать, что чем более позиции N1 и N2 зависимы друг от друга, тем ближе искомый коэффициент в неравенстве будет к максимуму, а, чем более независимы, – тем ближе к сумме.

Дробь со «страшными» суммами в начале формулы – это просто среднедневные продажи, но не во всякий день, а только тогда, когда остатков на складе (вместе с приходами в этот день) было достаточно для обеспечения минимальных продаж за день. Это условие используется, чтобы не занижать это среднедневное значение из-за нулевых продаж в те дни, когда заведомо ничего продаваться и не могло (из-за отсутствия товара на складе). R / H – это количество дней, которое вы можете себе позволить держать деньги в запасах этой позиции – дальше вы начинаете делать это себе в убыток (заработок от продажи позиции R не покроет затрат на заморозку средств H в течение такого длительного периода). По-хорошему в H надо ещё включить переменные затраты на хранение (только переменные и только на хранение – не путать с затратами на склад), но обычно они значительно меньше затрат на замороженные средства для компаний со своим складом (совсем своим или арендуемым целиком), поэтому я ими пренебрёг в своих расчётах. При необходимости их включение не составит большого труда. В данном же случае, умножая, полученное количество дней на среднедневную продажу по позиции мы получаем максимальный остаток, выше которого нам хранить на складе – заведомо не выгодно. Соответственно, если поставщик даёт нам отсрочку платежа, то весь срок этой отсрочки в наши остатки вложены не наши деньги, а его. А, значит, никаких убытков мы от заморозки своих денег в это время не несём и можем дополнительно положить на остатки на этот срок продаж или поделиться этими деньгами с клиентами, дав отсрочку платежа им.
С помощью этого значения М вы сможете очистить входной поток данных от пиковых продаж, которые вам не выгодно обслуживать со склада, а так же оно позволит вам не закладывать на склад заведомо убыточных объёмов продукции. В таком случае рекомендуется вводить регламент для отгрузок, превышающих это значение, по их обслуживанию за счёт спецпоставок от поставщика под заказ клиента. Это позволяет не опустошать при таких запросах склад и не отказывать в этой позиции остальным клиентам до следующей поставки.

Нахождение критического минимума, необходимого для осуществления продаж.
Если дефицит – не редкий случай в вашей компании, то временной ряд продаж надо очищать и от заниженных значений, которые были обусловлены недостаточным наличием позиции на остатках. При длительных периодах дефицита – искажение может быть очень значительным и занижать потребность в разы. Для нахождения этого параметра советую использовать такую формулу:

В этой формуле отсекаются все продажи, которые были выше вычисленного критического максимума – вы не собираетесь обслуживать их со склада (вам это заведомо не выгодно), а будете под такие заказы осуществлять спец-поставки. А затем, просто, считаются средние продажи в день продаж (когда эта позиция продавалась). Это нужно для того, чтобы по позициям, продающимся не каждый день, не занижать необходимый уровень остатков для осуществления продаж. В случае же, если все факты продаж лежат выше критического максимума, то есть все отгрузки, по сути, были заказными, то в качестве критического минимума берутся минимальные продажи.
Знание этого минимума m позволит вам более точно определять периоды дефицита, а так же быстрее реагировать на увеличение спроса по позиции.

Расчёт истории спроса и количества дней присутствия и отсутствия.
После того, как вы получили верхнюю и нижнюю границы для очистки временного ряда продаж, остаётся только применить их обе для расчёта временного ряда спроса по позиции на каждую дату:

Если оба граничных условия выполняются, то спрос равен, просто, суммарным продажам за эту дату. Если не выполняется хотя бы одно из условий (то есть остатков вместе с приходами на дату было не достаточно для осуществления продаж в этот день или вы осуществляли отгрузку по спец-поставке под заказ клиента), то мы считаем спрос за эту дату – неизвестным (NULL).

И совсем просто рассчитываются периоды обеспеченного спроса и дефицита по позиции в прошлом – достаточно посчитать количество дней, когда остатков на утро в сумме с приходами за день было соответственно: достаточно или не достаточно для осуществления продаж (критерием выступает критический минимум):

Расчёт точек заказа при заданных уровнях удовлетворения спроса остатками.
Значения Ci сортируются по возрастанию даты, а индексы присваиваются по порядку без пропусков, после чего на основании этого ряда создаётся новый ряд суммированного спроса за I + L дней – {С0j}:

Как бы страшно не выглядели условия суммирования в этих формулах, на практике они означают лишь, что надо сложить I + L подряд идущих значений спроса за день, и сделать это с шагом в день ровно столько раз, сколько значений спроса имеется. Это нужно для того, чтобы в последствии оценивать возможные изменения спроса за интересующий вас период и создавать страховые запасы адекватные именно их вероятностным характеристикам, не проверяя статистических гипотез на независимость значений спроса друг от друга.

Теперь мы можем найти необходимый запас по позиции для удовлетворения спроса остатками с ожидаемым уровнем на время подвоза:

Формула расчёта U0 – это, просто, математическая запись определения уровня удовлетворения спроса остатками, а мы ищем минимальное количество, удовлетворяющее этому определению.

Точкой же заказа по позиции будет момент, когда одновременно выполнятся два следующих неравенства:

Первое неравенство показывает нам, что текущих остатков (вместе с ожидаемыми приходами) не будет достаточно для удовлетворения спроса остатками на заданном уровне (U0 – это минимальное количество по позиции, которого хватило бы). Второе неравенство используется для того, чтобы не начинать поставку (а точка заказа именно инициирует поставку), если у нас закончилась не очень важная позиция, и мы можем даже пожить некоторое время с пустым складом по ней, пока не распродадим побольше позиций этого поставщика и не закажем одну большую общую поставку. Главным критерием выступают время отсутствия товара на складе L0 и уровень удовлетворения спроса остатками N – чем они больше, тем скорее выполнится это неравенство, – то есть, если товар долго отсутствует (большое значение L0) или эта позиция для нас важна (большое значение N), то мы получим точку заказа по этой позиции.
Эта формула даёт нам возможность понять - нужно ли сейчас делать заказ поставщику, или мы можем ещё подождать. Всем понятно, что если мы можем подождать, то нам выгодно это делать, так как мы, потратив фиксированное количество денег на доставку, привезём уже больше товара, ведь через некоторое время необходимый заказ уже будет больше. Допустим, у нас есть позиция, у которой плановый уровень удовлетворения спроса остатками N = 90%. При этом мы поставляем её вместе с другими позициями от какого-то поставщика за один день, то есть L = 1 день, и она всегда лежит на складе у поставщика, поэтому I = 0 дней. Для простоты предположим, что она вовсе закончилась, то есть В = 0 штук, а до этого она была в наличии L1 = 45 дней. Она только закончилась, поэтому L0 = 0 дней.
Итак, позиция эта у нас закончилась, и можно было бы инициализировать заказ поставщику, но остальные позиции ещё не продались, чтобы по ним требовались бы закупки - иначе они сами бы определили точку заказа, поэтому мы принимаем решение подождать. Мы можем себе это позволить, так как если мы, например, пропустим один день, и сделаем заказ завтра, то товара не будет 2 дня - один день мы ждём, и ещё один его будут доставлять - из: 45 + 2 = 47 дней. В результате уровень удовлетворения спроса остатками составит 45 / 47 = 96%, что больше требуемых N = 90%. Так сколько максимум дней мы можем вот так выжидать, чтобы не упасть ниже критических N = 90%? Вторая формула и даёт ответ на этот вопрос для каждого следующего дня ожидания - пока условие выполняется, мы можем ждать. Таким образом, мы подождём 4 дня, и если не будет точки заказа этому поставщику или заказной поставки, то через 4 дня мы сделаем заказ, ещё один день он будет поставляться, и итоговый уровень удовлетворения спроса остатками составит 45 / 50 = 90%.

Расчёт скорректированного периода между поставками.
Сначала рассчитываем по каждой позиции среднедневной спрос (просто усредняя имеющиеся значения спроса за день по позиции):

Максимально возможный период между поставками по складским позициям рассчитывается единым для поставщика (суммирование в формуле происходит по всем складским позициям поставщика), а формула будет такой:

То есть мы смотрим, максимальный период времени, на который можем заложить к себе на склад все складские позиции поставщика, по аналогии с расчётом критического максимума остатков по одной позиции, выше которого хранить на складе становится убыточно. Соответственно, если этот срок меньше времени доставки от поставщика L, то берём последнее.
На самом деле – это серьёзный "звоночек", так как, возможно, мы торгуем этой продукцией себе в убыток. На самом же деле, нам этот максимально допустимый срок Q нужен только для того, чтобы впоследствии рассчитать оптимальный скорректированный период между поставками Т, который как это ни странно может оказаться и больше этого срока Q. В любом случае мы будем пытаться по этому алгоритму заработать на работе с каждым поставщиком как можно больше денег, правда иногда это максимальное значение может оказаться и отрицательным…


Теперь разберёмся с влиянием заказных поставок. Заказной поставкой считается любая поставка, которая содержит заказную позицию или складскую позицию, но в количестве больше найденного по этой позиции критического максимума М. Значения дискретной ступенчатой функции распределения вероятностей осуществления заказной поставки от поставщика определяем как нарастающую сумму количества заказных поставок, произошедших через х дней после предыдущей, делённую на количество всех заказных поставок за период плюс один:

По сути, эта функция показывает вероятность наступления случайного события (заказной поставки от поставщика) в течение 1 дня, 2 дней, 3 дней, и так далее – х дней, пока это событие не станет практически достоверным: F(х) ≈ 1. Кроме этого, если по поставщику заполнено поле стоимость партии, доставляемой им бесплатно, то F(x) = 1 начиная с:

То есть, стоимость партии, доставляемой поставщиком бесплатно, Р делится на среднедневную продажу складских позиций в закупочных ценах, и начиная с этого срока, поставка заказной доставки считается достоверным событием.

Теперь, чтобы учесть влияния потока заказных поставок, нам надо найти такой скорректированный период между поставками, при котором:

Эта формула показывает, что мы выигрываем от поставки складских позиций вместе с заказными. Первое слагаемое отвечает за изменения затрат на содержание запасов – оно будет равно разнице в днях (Q – T), умноженной на средние продажи по позициям поставщика в закупочных ценах
, и на стоимость замороженных денег H. Второе слагаемое даёт нам транспортную составляющую затрат, которая зависит от стоимости доставки D и того, на сколько изменяется вероятность осуществления заказной поставки по отношению к периоду за который мы смотрим эту вероятность Q или T (а значит, и по отношению к количеству поставок за фиксированный период: 1 / Q и 1 / T – соответственно). Оба этих слагаемых зависят от параметра Т, а полученное в итоге значение этого параметра, которое будет максимизировать функцию Е(Т), и будет определять оптимальный объём заказ поставщику, в худшем случае равняясь Q, при котором значение функции будет заведомо равно нулю: E(Q) = 0.


Формирование графика предстоящих отгрузок.
Все ожидаемые поставки рекомендуется вносить в информационную систему компании с датами ожидаемой поставки – это позволяет в автоматизированном режиме отслеживать все задержки, недопоставки, пересорты и отличие цен в приходных накладных от цен в заказе. А если мы плюс к этим датам возьмём ещё и даты ожидаемой отгрузки у поставщика из точек заказа по позициям: Gi = I , то сможем понять, в каком объёме нам надо дозаказывать другие позиции, по которым точка заказа ещё не наступила. Поэтому расчёт точек дозаказа по позициям какого-либо поставщика должен производиться только после очередного расчёта точек заказа по всем позициям этого поставщика. В результате мы получаем данные о количестве дней до ожидаемых отгрузок от поставщика: {Gi}. Тогда заказ по позиции будет производиться, только если существует такая ожидаемая отгрузка, что срок производства этой позиции будет равен времени до этой отгрузки:

То есть, мы будем осуществлять заказ только тех позиций, срок производства которых закончится как раз к моменту очередной отгрузки у поставщика.

Если такая G0 существует, то для дальнейших вычислений нам понадобится значение следующей за G0 ожидаемой в ближайшее время поставки:

Точка G1 нужна нам для определения срока, на который мы будем производить закупку – соответственно по данной формуле она будет равна: либо уже известной дате поставки следующей за ближайшей, либо прогнозируемой дате, когда должно закончиться то, что придёт в ближайшей поставке – а браться из этих дат должна та, которая наступит раньше.

Расчёт потребности по позиции поставщика, в случае достижения по ней точки дозаказа.
Расчёт заказа осуществляется только для тех позиций, по которым была достигнута точка дозаказа (для позиций, по которым была достигнута точка заказа, точка дозаказа достигается автоматически). По аналогии с получением ряда {С0j} рассчитываем и ряд для суммированного спроса за количество дней до следующей поставки {С1j}:

Количество единиц, необходимых для поддержания нужного уровня удовлетворения спроса остатками до следующей поставки, тоже рассчитывается аналогично предыдущей формуле, но с новыми переменными:

Тогда объём заказа по позиции будет равен:

В данной формуле первое слагаемое в скобках отвечает за тот объём в рассчитанном заказе по позиции (U1 – B), который уже удовлетворяет условию кратности. Второе же слагаемое позволяет округлить в нужную сторону ту часть заказа, которая не удовлетворяет условию кратности. Коэффициент же округления J напрямую задаёт ту границу, выше которой мы округляем вверх, и соответственно может принимать любое значение от 0 до 1 (при J = 0 мы всегда округляем вверх; при J = 1 – всегда вниз; в случае если J = 0.5, осуществляется стандартное арифметическое округление).

Работа с данными.
Все приведённые расчёты рекомендуется в автоматическом режиме делать каждую ночь, а расчётные значения сохранять в плоских таблицах, по которым днём можно было бы строить соответствующие отчёты. Эти таблицы должны содержать для каждой записи расчётных параметров системы – значение параметра и ссылку на ключ из номенклатурной таблицы или справочника поставщиков, а для временных рядов данных – ещё и дату для каждой записи. В отчёт, который будет делать закупщик днём, должны выводиться по каждой позиции в абсолютных величинах и днях среднедневных продаж: значение необходимого заказа Х; свободные остатки B; текущие остатки, резервы и оплаченные резервы; средний спрос
; критические минимум m и максимум M; кратность отгрузок К; количества, определяющие точку заказа и объём дозаказа U0 и U1; срок производства I; закупочная цена Z и необходимый уровень удовлетворения спроса остатками N, – а также для каждого поставщика: период между поставками Т; время доставки L; ожидаемые даты поставок G0 и G1; необходимые и фактические оборачиваемость О и/или прибыльность Р. На основании этого отчёта, сделанного по конкретному поставщику, рекомендуется иметь возможность автоматически создавать документ заказа этому поставщику по этим позициям в этих количествах (Х) – это позволит избежать лишних ошибок при набивании заказа вручную, а так же избавит сотрудников от лишней рутинной работы.

Итог.
Для определения той модели закупок, которая будет давать лучшие результаты в каждой конкретной ситуации надо проводить их сравнительное математическое моделирование на ваших данных. И очень хочется надеяться, что авторы научных трудов, посвящённых модели многономенклатурных закупок с фиксированным периодом между поставками, теперь будут вынуждены сравнивать её с моделью, предложенной в данной статье, или хотя бы объяснять, почему они для своего изучения выбрали именно свою модель. Ниже приведена таблица, которая поможет предварительно прикинуть, какая модель лучше подходит в вашем конкретном случае:

Теперь осталось только разделить получившееся количество переналадок между производимыми позициями. В теории ограничений систем деление, просто, происходит на количество позиций, производимых на этом оборудовании, чтобы понять, сколько раз в месяц мы сможем производить каждую из них:

Продвинутые пользователи «Экселя» могут воспользоваться встроенной в него функцией «Поиск решения».




Пример.
Рассмотрим пример использования этих формул для решения нашей задачи, на конкретных входных данных, описанных выше. Непосредственно на переналадки после вычитания времени, необходимого на производство и плановое техническое обслуживание оборудования, которое осуществляется 1 день в месяц, остаётся:

E = R – T – ∑Si / M = 21 день в месяц – 1 день в месяц – 15 дней в месяц = 4 дня в месяц,

E = 4 дня в месяц ∙ 8 рабочих часов за день ∙ 60 минут в часу = 1920 минут в месяц.

Переналадка оборудования для станка с одного диаметра трубы на другой занимает 45 минут. Делим получившиеся ранее 1920 минут в месяц, которые мы можем истратить на переналадку станков, на эти 45 минут и получаем, что за месяц мы можем переналаживать станок:

К = E / Р = 1920 минут в месяц / 45 минут на переналадку = 42 переналадок в месяц.

Или 2 раза в день, которые получаются делением К, равного 42 переналадкам в месяц, на 21 рабочий день в месяце. Вот, собственно, и причина дефицита в прошлом – из-за более частых переналадок времени непосредственно на производство оставалось меньше необходимого для обеспечения спроса и это приводило к ситуации аврального производства всех обнулившихся позиций хотя бы по чуть-чуть, что требовало ещё большего количества переналадок. Но теперь мы знаем, что в среднем каждый день мы можем выпускать по два диаметра труб.
Теперь надо понять, какой остаток трубы каждого диметра мы должны держать на складе, чтобы полностью удовлетворить возникающий в них спрос. Всего производится 14 диаметров труб. Например, по нашему алгоритму для трубы 160-го диаметра количество переналадок получилось равным L160 = 3 переналадки в месяц.
Поэтому мы принимаем решение производить данного диаметра в свою очередь на 7 дней продаж за одну переналадку = 21 рабочий день в месяце / 3 переналадки в месяц. Если воспользоваться формулой, выведенной выше, то, например, при спросе на трубу 160-го диаметра в количестве 147 000 погонных метров в месяц мы получим нужный размер производственной партии по ней:

X160 = S160 / L160 = 147 000 погонных метров в месяц / 3 переналадки в месяц =

= 49 000 погонных метров за одну переналадку.

Точно также нужно рассчитать значения производственной партии по другим диаметрам. А выбирать очередной диаметр для производства мы будем тот, которого в запасах осталось на наименьшее число дней продаж. Причём желательно это делать каждый раз по окончании производства очередного диаметра трубы, а не сразу давать производственное задание на несколько дней вперёд, так как даже в течение дня ситуация с остатками может поменяться, и нам потребуется в первую очередь другой диаметр трубы. Данный алгоритм опять же можно усложнить за счёт учёта вероятности возникновения большого спроса на трубу каждого размера, исходя из исторической статистики данного спроса.

Специфические случаи.
Нередко обстоятельства работы или характеристики выпускаемого продукта накладывают дополнительные условия на оптимальный размер выпускаемой партии. Например, я работаю в компании, которая торгует натуральными продуктами для здорового питания. Их короткий срок годности, в принципе, не позволяет создавать значительные запасы готовой продукции! Кроме этого бизнес-процессы построены таким образом, чтобы удавалось продавать основной объём произведённой продукции в первый же день. Это связано с психологическим моментом, который возникает у наших клиентов в связи с непривычно коротким сроком годности продукции: они стараются взять, например, именно сегодняшний натуральный йогурт. Чтобы избежать снижения спроса, мы даже списываем продукцию, значительно раньше окончания её срока годности, уже на третий день, если у нас что-то остаётся к этому моменту. Разумеется, в такой ситуации размер оптимальной производственной партии диктуется уже исходя из нашего позиционирования на рынке, а не минимизации затрат на производство и хранение продукции.
Бывает и обратная ситуация, когда минимальная производственная партия связана, например, с подаваемым на вход используемым сырьём, которое нельзя использовать на половину; в таком случае, несмотря на меньший размер оптимальной партии производства, завод вынужден вырабатывать партию сырья полностью, чтобы не терять расходные материалы понапрасну.

Управление производственными запасами и план производства.



Постановка задачи.
Конфликтные ситуации вокруг плана производства – не редкая ситуация. Любая компания, описание деятельности которой начинается с гордых слов "производство и торговля …", знает, какие страсти накаляются между отделом сбыта и производством вокруг этой буквы "и". Каждое подразделение в первую очередь решает свои задачи, обвиняя в общих проблемах – другое. Высшее руководство в такой ситуации пытается просто выбрать, кто из них главнее. Текущий кризис только усложнил ситуацию, ведь теперь: любой заказ – нужен, и каждый клиент – важен. Обычно эти доводы приводит отдел сбыта, чтобы доказать приоритетность своих задач, а ведь по-своему правы и те, и другие!.. Поэтому логисты не рубят этот гордиев узел подчас противоречивых интересов, а стараются аккуратно найти и распутать каждую ниточку на благо обоих подразделений и компании в целом. Использование логистики в качестве третейского судьи полезно не только потому, что у неё нет своего интереса, но ещё и потому что, находясь над ситуацией, именно логистика может предложить третье решение, которое устроит все стороны и будет приемлемым по затратам для компании в целом.

Почему всё-таки логист?
У разных подразделений компании могут и даже должны быть разные цели, однако самая главная цель у всех подразделений – должна быть общая. Это может быть получение прибыли, может быть выход на нужные объёмы производства, может быть завоевание рыночной ниши, может быть доведение качества продукции и сервиса до высшего уровня – любая стратегическая задача компании. Маленькие муравьи, перетаскивая тяжёлую ношу, во много раз превышающую их вес, тянут каждый со своим вектором приложения силы, но результирующая всех этих сил оказывается всегда в нужном направлении, и они успешно достигают цели. Как добиться подобной сонаправленности усилий всех подразделений на вашем предприятии:

1. системы мотивации у подразделений изначально не должны противоречить друг другу: нельзя премировать одних и штрафовать других за одно и то же;
2. во всех подразделениях, хотя бы на уровне их руководства, должна быть осознана необходимость следования общей цели предприятия для общего преуспевания всех его подразделений;
3. в конфликтной ситуации надо решать не, кто из конфликтующих более прав, а как снять саму суть конфликта;
4. если суть конфликта нельзя снять с пользой для всех сторон, то надо принимать решение о том, как будет лучше для предприятия в целом, а не какого-то одного из подразделений;
5. минимизировать издержки надо во всей цепочке, а не только на каком-то из её участков с возможным значительно большим ущербом на остальных участках.

И лучше всего со всеми этим могут справиться именно логисты, которые каждый день решают подобные задачи во всех сферах материальной деятельности предприятия. Хотя в сложных ситуациях может потребоваться участие и высшего руководства, опять же опирающегося на логистов, которые помогут ему систематизировать проблемы, выработать правильную схему работы и найти лучшие для всего предприятия решения, заодно минимизируя общие затраты за счёт оптимизации, алгоритмизации и автоматизации бизнес-процессов.

Скованные одной целью
Главная психологическая причина всех конфликтов вокруг плана производства, это его неправильное восприятие и отделом сбыта, и самим производством. Для сбытовиков план производства – это лишнее время задержки исполнения заказа, а для производства – священная конституция, в которой ничего нельзя менять, так как под него уже осуществлены закупки, распределены оборудование и люди, определены последовательности действий. В результате, совершенно закономерно возникает сначала конфликт этих представлений, затем конфликт интересов, а потом и конфликт подразделений – каждое из них начинает пытаться сделать другое, придаточным к своим функциям: сбытовики считают, что производство должно создавать то, что они продают; а производственники – что сбытовики должны продавать то, что производится. Истина, как обычно где-то посередине, и разрешение этого конфликта в пользу любой из сторон не сулит ничего хорошего ни предприятию в целом, ни какому-либо из подразделений в частности. Если «побеждает» сбыт, то производство из-за большой вариации продаж либо начинает не справляться с нужными объёмами, в результате чего по стандартным позициям образуется дефицит; либо становится менее экономичным, в результате чего себестоимость продукции растёт, и продажи по рыночной цене становятся менее прибыльными, если вовсе не убыточными. Если же «побеждает» производство, то отдел сбыта не всегда может продать то, что готовы купить, так как производство работает по собственному плану, без возможности внести туда какие бы то ни было изменения, даже, если есть клиент, готов заплатить больше за срочность, или надо срочно пополнить обнулившиеся остатки на складе. В результате компания не только не дополучает прибыль, но и теряет лояльность клиентов; либо продажи вынуждены увеличивать запасы, а вместе с ними растёт себестоимость продукции со всеми вытекающими из этого последствиями.
Первой отправной точкой для разрешения этого конфликта – является осознание и производством, и отделом сбыта того, что план производства – это просто удобный инструмент, который позволяет:

1. рассчитывать дату завершения заказа для конкретного клиента и выполнять всё в срок – а, значит, иметь возможность называть эту дату заказчику, и быть в ней уверенным, без чего построение долгосрочных отношений с клиентом, в принципе, – не возможно;
2. выравнивать нагрузку на людей и оборудование – а, значит, иметь возможность с меньшими ресурсами произвести больше, что сказывается на себестоимости продукции только в лучшую сторону;
3. планировать потребление ресурсов, в том числе сырьё, комплектующие, расходные материалы, чтобы вовремя закупать их и только в необходимых количествах – а, значит, и затраты на их пополнение и хранение, и потери от простоя оборудования с людьми будут меньше;
4. быстро производить срочные заказы с наименьшими потерями времени в производстве обычных заказов – а, значит, иметь возможность и удовлетворить самого требовательного по срокам клиента, и дополнительно заработать на срочности исполнения, и при необходимости быстро пополнить склад по полностью распроданной часто спрашиваемой позиции;
5. благодаря анализу первых четырёх пунктов проводить оптимизацию производственных бизнес-процессов, позволяющих ускорить производство – а, значит, кроме прямого конкурентного преимущества в виде меньших сроков производства, получать снижение относительных затрат на единицу продукции.

И, если и отдел сбыта, и производство будут относиться к плану производства с этой точки зрения, выстраивая все свои отношения вокруг него так, чтобы максимально использовать его для выполнения этих пяти пунктов, то многие конфликты уйдут в прошлое сами по себе! Однако тут требуется желание обоих подразделений, и при необходимости вмешательство высшего руководства в качестве арбитра, отслеживающего действия подразделений именно в свете критериев, изложенных выше.

«Сверим часы»
Надо заметить, что кроме разницы восприятия плана производства в конфликтах между отделом сбыта и производством очень часто есть чисто организационная составляющая. Чёткое и своевременное взаимное информирование этими подразделениями друг друга и налаженная система учёта позволяют снять многие моменты напряжённости. И если подобного в вашей компании нет, то стоит начинать именно с этого. Поэтому после того, как оба подразделения подтвердили общность целей, о которой говорилось выше, и готовность действовать в первую очередь в интересах всего предприятия, необходимо наладить согласованную и регламентированную работу с заказами – таких точек соприкосновения всего три.

1. Передача заказа из отдела сбыта на производство.

Должны быть предусмотрены: механизм передачи заказов, форма заказа, включая отметку о срочности изготовления, необходимая детализация заказа для случаев производства нестандартных позиций под заказ клиента, ответственные лица, включая сотрудника, имеющего право подтверждать срочность – обычно это начальник отдела сбыта. По-хорошему, каждому заказу надо присваивать сквозной номер, и заносить его под этим номером в журнал заказов на производство, где и производить необходимые отметки. Также отдельно нужно договориться о действиях производства, если на момент выполнения срочного заказа приходит ещё один срочный или если просто приходит очень объёмный по работе заказ, который сделает невозможным производство других заказов в течение длительного времени. В качестве инструмента, можно использовать, например, очередь FIFO; систему «простые – раньше, сложные – позже»; какую-то дополнительная иерархию отметок уже среди срочных заказов…

1. Подтверждение заказа и определение точного срока его выполнения или нескольких сроков, если предполагается частичная отгрузка по мере выполнения.

Должны быть предусмотрены максимальные интервалы времени, в течение которых производство должно подтвердить получение заказа и определить срок его выполнения. Это могут и, по-хорошему, должны быть разные интервалы времени, чтобы ответственный сотрудник производства, должен был быстро подтверждать получение заказа, а потом уже был ответственен за своевременное выставление сроков по его выполнению.

1. Сообщения об отклонениях от графика или подтверждения выполнения по графику, в том числе и сообщения о завершения заказов.

Если на производстве что-то произошло, и выполнение сроков производства заказов оказалось под вопросом, то сотрудники отдела сбыта должны узнать об этом первыми. А чтобы этот процесс был штатным, и про него не забывали бы в самый ответственный момент, производство должно регулярно, например, каждый день оповещать отдел сбыта о ходе выполнения заказов в формате план-факт. Должны быть предусмотрены регулярность и форма отчётности, а также ответственные лица за её предоставление.
Если компании пренебрегают прописыванием алгоритмов и протоколов передачи информации в этих точках, это обычно становится причиной дополнительных конфликтов вокруг плана производства, причём, по сути, на пустом месте: например, когда отдел сбыта передал неправильно информацию о заказе; или на производстве её не получили; или получили, но забыли; или выполнили заказ, но не передали об этом информацию в отдел сбыта… Самое плохое, что обнаруживается всё это тогда, когда клиент обрушивает весь свой праведный гнев на отдел сбыта, а тот проецирует его на производство, усложняя и так конфликтную ситуацию, вместо того, чтобы искать самое быстрое решение по её исправлению. Логисты не являются заинтересованной стороной и смогут в конфликтной ситуации заниматься именно делом, а не выяснением, кто виноват – это всегда можно сделать позже, и опять же именно логисты будут наименее предвзятыми в любой ситуации. Поэтому, ведение и журнала заказов на производство, и плана производства, а также контроль исполнения всех протоколов передачи данных лучше поручить логистам с полным доступом ко всем данным для сотрудников и отдела сбыта, и производства.
Пример журнала заказов на производство (в электронной версии этого журнала можно дополнительно ввести поля: «статус выполнения заказа», «процент выполнения заказа», «отставание / опережение от плана»):

При этом необходимо обязательно помнить, что заказ будет выполнен в данный срок, только если производство не занято другими заказами, и новому заказу нигде не придётся «стоять в очереди» к какому-либо из процессов. Однако, даже такая оценка лучше даты, названной наобум, так как учитывает текущую производительность всех процессов, которая может сильно меняться в зависимости от количества сотрудников производства, которые могут выйти на работу, и работоспособности оборудования каждого участка.
Пример определения времени выполнения заказа:

Внедрение же графика Ганта позволит получить быстро дату выполнения заказа уже с учётом очередей всех производственных процессов:

Из этого графика мы видим, что первый заказ мы сможем закончить через 4 смены, второй заказ – тоже через 4 смены, а третий – через 5. Однако график Ганта позволяет оптимизировать распределение производительности процессов по заказам, так, чтобы получить их как можно скорее – в результате мы получаем оптимизированный график Ганта:

В результате оптимизации окончание первого заказа произойдёт на одну смену позже – 5 смен против 4, на зато второй заказ вы закончите уже через 2 смены против 4, а третий – через 4 против 5.
А анализ этого графика всегда покажет участок – «бутылочное горлышко», который тормозит всё производство. В данном случае мы его не видим, так как анализировали только три заказа, а такой процесс обнаруживает себя при постоянном потоке заказов. Это очень важно, так как, именно этот процесс будет определять минимальную партию по каждой позиции, которая будет производиться на склад готовой продукции, а не под конкретный заказ клиента. Возможно, создание подобной производственной модели покажется кому-то – не таким уж простым делом, особенно в российских условиях, но её аналитическая гибкость и экономичная эффективность окупает с лихвой все трудности и затраты, которые могут возникнуть при её реализации.

Срочные заказы
Речь идёт об изменении плана производства, когда отдел продаж по каким-либо причинам шлёт на производство срочные заказы – то есть без возможности поставить их в конец производственной очереди в виде плана на будущее, а с необходимостью производить их немедленно, отодвигая текущие задачи. Подобное происходит практически в любой торгово-производственной компании с нетривиальным списком производимой номенклатуры – ясно, что если компания может выпускать только одну позицию, то подобных проблем не будет. И для встраивания срочных заказов с минимальным влиянием на график выполнения остальных заказов план производства в виде графика Ганта понадобится как никогда. Но перед тем как ставить срочный заказ в начало плана производства надо принять решение о целесообразности такого действия.
С одной стороны, вроде бы можно и даже нужно изменить план производства, ведь в результате компания получит дополнительную прибыль. Обычно продавцы делают упор именно на сумму заказа, когда пытаются убедить руководство в необходимости подобного шага: «Вот конкретная цифра, а если я на эту сумму план продаж не выполню, вы ведь оштрафуете меня.» Однако всегда следует помнить, что в данном случае нас интересует чистая прибыль от выполнения заказа, а не его объём. Из этого объёма надо вычесть себестоимость производства, а так же все сопутствующие продаже затраты, которые компания понесёт на транспортировку от производства до потребителя, и все бонусы, которые будут выплачены менеджеру по продажам и клиенту:

Кроме этого, коррекция плана производства, когда оно работает на полную мощность, обычно имеет и негативные последствия. Среди них:

1. дефицит некоторых видов сырья и комплектующих;
2. нарушение плана поставки готовой продукции, что может привести к нехватке позиций, производимых на склад;
3. увеличение запасов по незавершенному производству;
4. простои оборудования и потеря времени на его переналадку;
5. сбой оптимальных производственные циклов.

Именно поэтому производству выгодней обрабатывать все заказы клиентов в обычном режиме, объединяя однотипные позиции в крупные производственные партии. А дай отделу сбыта волю, так они, наоборот, – каждому заказу присвоят статус «срочный» и будут настаивать на чуть ли не поштучном производстве. У компании же есть два пути не свалиться в одно из этих крайних состояний:

• административный, когда присваивать заказу статус «срочный» имеет право на всю компанию только один человек – обычно это начальник отдела продаж, способный оценить ценность каждого конкретного клиента, желающего получить свой заказ в меньшие сроки, а самое главное, способный предотвратить ситуацию, когда план производства ломается для выполнения срочного заказа, а он потом ещё две недели лежит на складе готовой продукции;
• экономический, когда абсолютно любой заказ может стать срочным, но клиент будет вынужден заплатить за это некий, заранее определённый и равный для всех, процент от суммы заказа.

Роль же логиста в решении проблемы срочных заказов заключается в том, чтобы сделать в принципе предельно редкой их необходимость за счёт определения оптимальных запасов готовой продукции хранящихся на складе отдела сбыта. А для этого надо разобраться с причинами возникновения «срочных заказов» – они бывают двух типов:

• заказ клиентом нестандартных позиций, которые нет смысла держать на складе, так как они понадобились в первый, и скорей всего последний раз;
• заказ в больших количествах стандартных позиций, которых обычно на складе столько не храниться.

В первом случае логистика должна оценить, действительно ли позиция – не стандартная. Причём не с точки зрения нормативов, существующих в отрасли, или на производстве, а с точки зрения частоты заказов клиентами. Если «нестандартную» позицию у вас регулярно спрашивают разные клиенты, то по ней вполне можно заводить складской остаток, чтобы удовлетворять их нужды мгновенно, и при этом не ломать текущее производство. И, наоборот, для уменьшения складского неликвида, стоит переводить стандартные позиции из разряда складских в разряд производимых на заказ, в случае если их заказывают крайне редко и не стабильно. Например, хорошим критерием для попадания позиции в разряд складских можно считать наличие по ней продаж определённому количеству разных клиентов за отчётный период. Параметры необходимо подбирать индивидуально с учётом стратегии компании, но точно не должно быть так, чтобы регулярней и чаще покупаемая позиция была бы заказной, а не стабильней и реже – складской.
Во втором случае, когда наблюдается срочный заказ нестандартного количества стандартных позиций – логистика должна определить для каждой складской позиции, то количество, для которого принимается решение хранить на складе постоянно дополнительный страховой объём под крупный заказ клиента, а не делать в каждом таком случае срочные заказы на производство. Для получения этого значения можно воспользоваться тем же критерием, с помощью которого мы решали, делать позицию складской или заказной. Только в данном случае мы будем оценивать не просто количество заказов по позиции, а количество заказов на определённое количество по позиции, останавливаясь на таком объёме заказа, который проходит по этому критерию в «складские».

Когда срочный заказ становится обычным явлением
Бывает и так, что срочные заказы становятся регулярным явлением, а их количество сопоставимым с общим объёмом производства, когда компания может даже приобрести по ним некую своеобразную специализацию. В таком случае бывает лучше не пересчитывать каждый раз изменение плана производства, а сразу заложить в него ещё при первоначальном планировании поправку на срочные заказы. Может показаться непонятным, как можно заложить в план те заказы, которые мы ещё не получили? Однако это вполне возможно, если мы будем брать укрупнённые статистические показатели производства по срочным заказам за прошлые периоды, измеряя их в неких общих единицах, например во времени, необходимом для их производства. Время – это универсальное мерило для любой производственной сферы, однако, не всегда легко посчитать любой заказ именно в часах его производства, поэтому для разных сфер можно использовать свои меры, характеризующие объём и сложность производства…
В результате вы получите две производственных очереди: одну обычную, а вторую срочную – разделённые во времени. Например, по сменам, или, часам производства каждый день: 6 часов – основная работа, 2 часа – срочная, – конкретное количество часов можно посчитать, разделив средний в день объём производства срочных заказов в установленной мере исчисления на мощность производства в той же мере:

Однако на случай, если вдруг срочных заказов не будет, вам надо обязательно подстраховаться дополнительным планом основного производства. Дополнительный план – это просто план на следующую смену, то есть при таком варианте нельзя планировать работу только на одну текущую смену, что не редко для производства, так как нужно знать, что понадобится делать завтра, чтобы в случае отсутствия срочных заказов, просто, начать делать задел по завтрашнему плану. В итоге для нашего примера производственные циклы настраиваются из расчёта 6 часов работы, а в случае отсутствия срочных заказов, распространяются и на оставшиеся 2 часа рабочей смены – в это время рабочие будут делать задел на следующий день по основному плану. Однако, в случае появления срочной работы – ей просто посвящаются, заложенные по плану срочных заказов, два часа, и ни основной производственный план, ни производственные циклы из-за этого не нарушаются.

Автоматизация
Все эти расчёты достаточно объёмны, однако, если сначала их нужно делать вручную, то со временем этот процесс можно алгоритмизировать и автоматизировать. Вплоть до модуля торговой программы, в котором любой сотрудник отдела сбыта мог бы «пробить» срочный заказ клиента на его прибыльность и при необходимости назвать цену за срочность или необходимое время отсрочки. Конечно, такое решение потребует чёткого определения многих производственных норм и создания сложной автоматизированной системы взаимного информирования между подразделениями совсем на другом уровне, но зато в результате такое решение принесёт мир во взаимоотношения между производством и продажами, а компании в целом дополнительную прибыль от слаженной работы её подразделений.