Помимо этого организации эффективной системы управления товарными запасами необходимо вести прогнозирование будущих продаж на основе статистических данных. Из полученных данных можно сделать вывод о возможных продажах конкретного артикула на конкретной торговой точке. Однако вследствие вероятностного характера спроса требуется сгладить разовые колебания, мешающие определить основную тенденцию, поэтому необходимо производить усреднение полученных данных. К тому же для каждой торговой точки необходим прогноз по каждой номенклатурной позиции, в том числе по тем позициям, которых не было в ассортименте данной торговой точки. Исходя из продаж и дней наличия товара в торговой точке рассчитывается среднедневные продажи (SDP) по каждому наименованию:
SDPk=S/D,
где S - количество проданных товаров (в натуральных измерителях); D - продолжительность рассматриваемого периода (дней). Далее вычисляется значение средней дневной продажи по категории SDPакак среднее значение всех SDPкпо каждой номенклатурной позиции.
SDPа=ΣSDPк/n,
где SDPк среднедневные продажи торговой точки по выбранной номенклатуре; п - количество рассматриваемых точек.
Для сглаживания резких всплесков, вызванных разовыми продажами, необходимо провести усреднение данных. Поскольку усреднение проходит по средним продажам по категориям, где торговые точки схожи по продажам, целесообразно установить диапазон отличия не более чем в 2 раза. Тем самым вычисление приведенных значений среднедневной продажи SDP для каждой торговой точки по всем номенклатурным позициям принимает вид:
SDP = SDPк при 50%SDPа ≤SDPк ≤200% SDPа
SDP = 50% SDPа при SDPк < 50% SDPа
SDP = 200% SDPа при SDPк > 200% SDPаSDP = SDPа при SDPк = 0
Все предыдущие этапы представляют собой мероприятия по обеспечению функционирования модели управления товарным запасом необходимой информацией для принятия решения о поставке товара. В основу предлагаемого совершенствования системы управления товарным запасом положен новый алгоритм распределения товарного запаса по элементам сбытовой цепи.
Предлагаемая модель управления запасами так же, как модели управления запасами с фиксированным интервалом времени между заказами, имеет четкие временные границы момента времени, когда менеджеру по распределению нужно отправлять товар в торговую точку. Однако основное отличие предложенной модели от других моделей управления запасом заключается в используемом алгоритме принятия решения о поставке товара. В процессе распределения товаров запасы в торговых точках учитываются в относительных (или удельных) величинах, то есть абсолютные значения запасов преобразуются в относительные значения запасов (дни продаж) посредством деления на SDP. Использование относительных запасов выгодно тем, что не требует переопределения максимально желаемых запасов при изменении прогноза продаж. Другим отличием предложенной модели является то, что управление товарным запасом исходит не от потребности в товаре торговых точек, а от остатков товара на складе, то есть работает как "толкающая" система. Это является традиционным для практики работы торговых сетей, поскольку на объем партий товаров, получаемых от поставщиков, влияет большое количество факторов, не зависящих от службы логистики. Тем самым ухудшаются экономические показатели, но торговые организации вынуждены учитывать требования производителей товара по минимальным закупаемым объемам и количеству представленного ассортимента. [Ван Хорн, Джеймс Вахович "Основы финансового менеджмента": учебник / Ван Хорн, Джеймс Вахович. - М.: Издательский дом "Вильяме", 2003.]
В настоящее время, как показывает практика, большинство действующих на рынке товаров назначения промышленных предприятий осуществляет функции снабжения силами собственных подразделений, без привлечения специализированных организаций снабжения.
В каждой торговой или производственной компании есть склад, на котором хранятся товары и материалы, и очень часто бывает, что контроль и учет на этом складе оставляют желать лучшего.
При этом остается в стороне проверка эффективности логистических операций, с помощью которых осуществляются завоз и хранение товаров на складе. Между тем эффективность снабжения склада одним товаром легко проверяется по известной формуле Уилсона. Однако на складе, как правило, хранится более одного товара.
Рассмотрим случай снабжения склада двумя видами товаров с учетом ограниченной вместимости транспортного средства (грузовой машины, фуры и т.п.) и различной скорости потребления товаров (для каждого из товаров скорость потребления неизменна во времени).
Конкретизируем обозначения основных переменных, используемых в классической формуле Уилсона, чтобы придерживаться их и в дальнейшем:
q - объем заказа, шт.;
d - промежуток времени между заказами, дней;
m - постоянная скорость потребления, шт/день;
c - стоимость хранения на складе, руб/ (шт/день);
g - стоимость разового использования единицы транспорта, руб.;
T - полное время наблюдения за работой склада, дней;
n - количество заказов, сделанных за период T, шт.
Согласно обычному предположению отрезок времени длины d укладывается на отрезке наблюдения T целое число раз, т.е. nd = T. Фактически при выводе формулы n считается непрерывно изменяющейся переменной и потому равенство nd = T выполняется лишь приближенно. То, что промежутки времени между заказами выгодно брать одинаковыми, а не различными, может быть обосновано математически. Важным предположением при выводе обычной формулы Уилсона является недопустимость хотя бы кратковременного дефицита. Отсюда следует, что подвозимое на склад очередное количество q пропорционально значению d, а именно q = dm. При указанных условиях график изменения количества товара на складе Q (t) имеет вид, указанный на рис.1.
/ \ Q(t) n = 5
│------------------
q│ │\ │
│ \ │ \ │
│ \ │ \ │
│ \ │ \ │
│ \ │ \ │
│ \ │ \ │
│ \ │ \ │
│ \│ \│ t
└────────────────────────────────────────────┴───┴────────>
0 d 2d nd T
Рис.1. График изменения количества одного товара на складе [Николаева "Учетная политика предприятия": учебник / С.А. Николаева. - М.: ИНФРА-М., 2005.]
Участком графика от t = nd до t = T при выводе формулы Уилсона пренебрегают. График имеет одну степень свободы, в качестве которой можно взять либо q, либо d, либо n. Наклон всех убывающих линейных функций одинаков (даже при значениях q, изменяющихся от заказа к заказу, как оптимальных, так и неоптимальных). Оптимальное значение количества q, пополняющего запас на складе, задается известной формулой Уилсона:
Qопт = √ 2mg / с (1)
Так, если на складе хранится сахар, который распродается с постоянной скоростью 80 центнеров в сутки (m = 80), стоимость заказа машины для перевозки сахара составляет 250 руб. (g = 250), а хранение одного центнера сахара на складе в течение одних суток обходится в 17 руб., то оптимальный объем подвоза товара составляет 48,5 центнера. Если считать, что торговля происходит в круглосуточном режиме (а именно так и надо делать, если мы хотим пользоваться классической формулой Уилсона), промежуток времени d между последовательными заказами определяется из следующего рассуждения: если за 24 часа раскупается 80 центнеров сахара, то 48,5 центнера будут раскуплены за 14,55 часа. Итак, через каждые 14,5 часа на складе должна разгружаться очередная машина, доставившая очередные 49 центнеров сахара (округление сделано в большую сторону во избежание появления дефицита), а чтобы это произошло, машина, конечно, должна быть нагружена и отправлена раньше. Любой другой вариант организации снабжения, как с меньшим значением q (и соответственно с меньшим d), так и с большим, будет приводить к более значительным затратам на подвоз и хранение товара.
Простая поправка к формуле (1) позволяет учесть ограниченность объема транспортного средства: если оптимальное значение q превышает вместимость транспортного средства q0, то надо сделать предположение, что поставка будет осуществлена на двух машинах, т.е. заменить в (1) g на 2g. Если новое значение q, полученное с помощью (1), превышает 2q0, то следует предположить, что поставка будет осуществлена на трех машинах, и заменить в (1) 2g на 3g и т.д.
Для построения была исследована методология управления товарными запасами, среди элементов которой можно выделить: методы ABC/XYZ; модели пополнения запасов; нормативный метод; оптимизационные модели; технологии интегрированного управления и др.
При этом все многообразие применяемых методов предлагается объединить в ряд групп по признаку источника получения конкурентных преимуществ (улучшений) компаниями:
1) за счет собственных сил (модели регулирования, нормативные методы и др.);
2) за счет заимствования (бенчмаркинг);
3) за счет приобретения (аутсорсинг).