Одной из простейших систем пополнения запасов является система “двух ящиков” (Two-bin system). В этом случае используются два контейнера для запасов. Когда в одном из контейнеров запасы израсходованы, происходит их пополнение.
В литературе приводятся рекомендации о целесообразности использования систем управления запасами в зависимости от определенных обстоятельств:
Если издержки управления запасами значительные и их можно вычислить, то следует применять систему с фиксированным размером заказа;
Если издержки управления запасами незначительные, то более предпочтительной оказывается система с постоянным уровнем запасов;
При заказе товаров поставщик налагает ограничения на минимальный размер партии. В этом случае желательно использовать систему с фиксированным размером заказа, поскольку легче один раз скорректировать фиксированный размер партии, чем непрерывно регулировать его переменный заказ;
Однако, если налагаются ограничения, связанные с грузоподъемностью транспортных средств, то более предпочтительней является система с постоянным уровнем запасов;
Система с постоянным уровнем запасов более предпочтительна и в том случае, когда поставка товаров происходит в установленные сроки;
Система с постоянным уровнем и система с двумя уровнями часто выбирается тогда, когда необходимо быстро реагировать на изменение сбыта.
Различные виды сырья и материалов и неодинаковые условия их потребления и назначения в различных фирмах определяют необходимость использования различных методов расчета потребности в них.
Существуют три метода расчета потребности в материалах:
детерминированный (определенный);
стохастический (вероятностный, случайный);
эвристический.
Наиболее распространенным и достоверным является детерминированный метод или метод прямого счета.
Потребность в материале определяется по следующей формуле:
,где Hij – норма i-го материала на производство j-го изделия в натуральных единицах измерения;
Nj – программа производства j-ых изделий в плановом периоде.
На предприятиях с многономенклатурным характером производства этот метод может быть громоздким.
Поэтому потребность в материале определяют по группе однородной продукции (так называемым товарам-представителям).
Разновидностью метода прямого счета является так называемый расчет потребности по аналогии. Он может применяться тогда, когда на новые разновидности изделий еще не разработаны нормы расхода.
В том случае, если определенный вид продукции изготавливается не из одного вида материала, а из нескольких можно рассчитывать потребности в них исходя из рецептурного состава. При использовании расчета по рецептурному составу первоначально определяется потребность в продукции в соответствии с производственной программой. Эта потребность устанавливается умножением черновой массы одного изделия на производственную программу изготовления изделий в плановом периоде. Затем определяется общее количество материалов, которое должно быть отпущено в производство с учетом потерь в технологическом процессе. Потребность в каждом отдельном материале определяется путем умножения полученной величины на долю данного материала в общем составе смеси для изготовления изделий по рецепту.
При определении потребности стохастическим методом учитываются данные прошлого периода и на основе прогноза устанавливается ожидаемая потребность.
Наиболее простым способом является метод динамических коэффициентов. Для определения потребности в материале этим методом необходимо данные о фактическом расходе его в прошлом периоде умножить на коэффициент изменения программы выпуска изделий или объема работ в плановом периоде и на коэффициент, учитывающий экономию материальных ресурсов в связи с внедрением соответствующих организационно-технических мероприятий.
Важным методом стохастических прогнозов является метод экспоненциального сглаживания. Этот метод заключается в том, что ряд динамики сглаживается с помощью скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону.
Эту среднюю называют экспоненциальной средней и обозначают St.
Она является характеристикой последних значений ряда динамики, которым присваивается наибольший вес.
Экспоненциальная средняя вычисляется по рекуррентной формуле:
St = L* Yt + (1- L) St-1,
где St – значение экспоненциальной средней в момент t;
St-1 – значение экспоненциальной средней в момент (t – 1);
Yt – значение экспоненциального процесса в момент t;
L – вес t-ого значения ряда динамики (или параметр сглаживания).
Последовательное применение формулы дает возможность вычислить экспоненциальную среднюю через значения всех уровней данного ряда динамики.
Наиболее важной характеристикой в этой модели является L, по величине которой практически и осуществляется прогноз. Чем значение этого параметра ближе к 1, тем больше при прогнозе учитывается влияние последних уровней ряда динамики.
Если L близко к О, то веса, по которым взвешиваются уровни ряда динамики убывают медленно, т.е. при прогнозе учитываются все прошлые уровни ряда.
В специальной литературе отмечается, что обычно на практике значение L находится в пределах от 0,1 до 0,3. Значение 0,5 почти никогда не превышается.
Экспоненциальное сглаживание применимо, прежде всего, при постоянном объеме потребления (L = 0,1 – 0,3). При более высоких значениях (0,3 – 0,5) метод подходит при изменении структуры потребления, например, с учетом сезонных колебаний.
Достоверность определяемой потребности на основе рассмотренных выше методов значительно повышается, если они сочетаются с методом экспертных оценок. Сущность его заключается в том, что динамика изменения потребности устанавливается или уточняется на основе опроса специалистов в области снабжения.
С этой целью разрабатываются специальные анкеты, в которых формулируются вопросы, касающиеся факторов и общей потребности в материалах. Обобщение и учет мнений специалистов могут оказать существенное влияние на точность прогнозов. Надежность экспертных оценок определяется в первую очередь подбором специалистов-экспертов, их информированностью в изучаемых проблемах, а также возможностями обработки полученной информации.
Для обобщения оценок экспертов может применяться метод Дельфы. Особенность метода состоит в последовательном анонимном опросе экспертов, исключающем их непосредственный контакт, направленном на уменьшение группового влияния, возникающего при совместной работе экспертов и состоящего в приспособлении к мнению большинства.
Во многом метод расчета потребности в материалах и необходимая точность расчета зависит от различных характеристик материалов.
Вспомогательным средством для классификации материалов служит АВС-анализ.
Его обычно используют для распределения материалов в зависимости от количества и цены(или каких-либо других характеристик).
Его результатом является построение кривой Лоренца. Она характеризует кумулятивное возрастание величин двух взаимосвязанных признаков(в % к итогу), нанесенное на график и показывает степень концентрации отдельных элементов по группам.
Для исследуемых обычно соотношений количества и стоимости этот анализ приводит к следующим результатам: небольшое количество наименований деталей и материалов составляет большую часть стоимости, для большого количества наименований эта доля стоимости относительно мала (Рис.2).
Рис.2. Взаимосвязь между количеством и стоимостью
Таким образом, 15 % деталей составляют 80 % стоимости (группа А), 35 % – 15 % (группа В), 50 % -5 % (группа С).
Поэтому для деталей группы А необходимо особенно точно рассчитывать потребность; оптимальную величину заказа; состояние запасов следует тщательно контролировать.
С помощью анализа XYZ ассортимент деталей, находящихся на складе распределяют в зависимости от частоты потребления.
Детали класса X характеризуются постоянной величиной их потребности.
Детали класса Y характеризуются заранее известными тенденциями определения потребности в них (например, сезонностью).
Детали класса Z потребляются нерегулярно, какие-либо тенденции потребления отсутствуют.
Иногда для распределения материалов на группы X, Y, Z используют коэффициенты вариации, определяемые по формуле: