Совершенствование оптимальных способов закупки товаров на предприятии ОО «ЛесМаркет»

                                                                          1.1

Третий и последний  вид издержек составляют издержки дефицита, возникающие, когда спрос на продукт превышает наличие его на складе. Существуют трудности с расчетом данного вида издержек. Они возникают тогда, когда покупатель намерен ждать следующей поставки требуемого товара, но не отражаются в документах. Хотя  издержки дефицита трудно измерить, они оказывают сильное влияние на эффективность использования товарно-материальных запасов. Часто эти издержки приравнивают к недополученной прибыли, если покупатель принимает решение о покупке товара у конкурирующей фирмы. Более того, эти издержки могут быть еще более существенны в случаях, когда теряется значительная часть доброго имени фирмы. Одним из часто используемых показателей для контроля за издержками дефицита является уровень обслуживания. Он может быть рассчитан различными способами, например, как процент единиц товара (или заказов покупателей), отгруженных непосредственно со склада в общей сумме спроса на товар за период.

Традиционный критерий оптимизации в задачах управления запасами- минимизация издержек.

Реализация задачи возможна при использовании экономико-математических расчетов и знаний в области теории управления запасами. Таким образом, задача выбора необходимых запасов материальных ресурсов имеет альтернативный характер и должна решаться оптимизационными методами.

 

1.2. Управление товарными запасами

 

 

Внутренние изменения  и внешние противоречия торговой организации так или иначе  связаны с товарными запасами, что говорит о необходимости  научного подхода к управлению ими.

Управление запасами - это балансирование между двумя целями, взаимоисключающими друг друга в своих полярных точках: сокращение совокупных затрат, направленных на содержание запасов, и обеспечение максимальной надежности производственного процесса. Данное утверждение позволяет выделить правило управления запасами: увеличение запасов целесообразно до тех пор, пока предполагаемая экономия превышает затраты по содержанию дополнительных запасов и отвлечение оборотных средств.

Первым шагом в управлении запасами является выделение целевых  показателей для отдельных структурных подразделений или ответственных лиц:

• минимизация суммарных затрат, связанных с запасами (стоимость хранения, стоимость выполнения заказа, убытки, связанные с отсутствием необходимых товаров);
• ускорение оборачиваемости;
• снижение риска возможных срывов производственной программы или планов по продажам.

Модель управления запасами состоит из трех модулей:

• построение среднесрочного (на месяц) прогноза сбыта - модуль прогноза.
• текущий (ежедневный) контроль складских запасов и формирование заявок на основании «точки заказа» - модуль снабжение.
• корректирование цен на основании соответствия среднесрочного прогноза текущей ликвидности остатков и ситуации в снабжении - модуль ценообразования.

Первый модуль функционирует  независимо от системы корпоративного учета компании, с которой он связан посредством системы шлюзов импорта/экспорта информации. Второй и третий модуль целиком реализован в рамках системы корпоративного учета. Взаимодействие с пользователем осуществляется посредством системы специальных интерфейсов и отчетов.

Модуль прогноза.

Прогноз сбыта - прогноз расхода  каждой позиции прейскуранта на следующий  месяц в количественном выражении.

Прогноз сбыта на n периодов от точки  прогноза t0 строится на основании статистического ряда 3t, включающего в себя три предыдущих периода (рис. 3).

Рис. 1.1. Модуль прогноза сбыта

Для прогноза используются аппроксимированные значения предыдущих периодов с учетом существующих тенденций  поведения прогнозируемой величины на всем промежутке 3t. Наиболее простым методом выявления тенденций временного ряда является сглаживание его уровней. Оптимальные результаты получаются по методу скользящей средней путем замены фактических уровней расхода рядом средних величин, которые рассчитываются для интервалов фиксированной длины. Чем продолжительнее интервал сглаживания, тем сильнее усредняется и больше поглощается разброс. При большом числе наблюдений удобнее пользоваться рекуррентной формулой 1.2.:

                                                                      1.2

Метод скользящей средней  целесообразно применять при  незначительных колебаниях средних, а  также для краткосрочного (до месяца) прогнозирования. В том случае все  данные имеют статистику данных за 2n+1 периодов, т.е. прогноз на 1 месяц вперед необходимо рассчитывать по трем предыдущим.

В случае значительного  изменения расхода в течение  периода 3t (или его разброса) следует  применять метод взвешенной скользящей средней, в которой веса подчиняются  экспоненциальному закону. Значение прогнозируемого параметра (расхода) определяется по формуле 1.3.:

                                                                                  1.3

где коэффициент α  отражает степень зависимости между  прогнозом и фактической потребностью;xt-1 в предыдущий период.

Данный метод обеспечивает устойчивую реакцию прогноза на изменение  расхода, скорость реакции (изменение  в прогнозе) регулируются коэффициентом  α. Для медленно меняющейся потребности  можно рекомендовать α = 0.1, для более динамичной α = 0.3~0.5. Одним из методов определения α является следующий алгоритм: выбор метода аппроксимации производится на основании тенденции, наличие которой определяется по углу наклона кривой линейной экстраполяции по всем значениям статистического ряда. Для нахождения тенденции необходимо задать критическое значение угла наклона α. Например, при α ³ 300тенденция считается выраженной и прогноз строится на основании не линейного, а экспоненциального сглаживания, при котором больший вес имеют последние значения статистического ряда. Задавая коэффициент экспоненциального сглаживания (от 0 до 1) можно задавать большее или меньшее значение тенденции при прогнозе на следующий период.

Допущение: при отсутствии товара на складе, готового к отгрузке в отдельные промежутки времени, отсутствующие данные по его расходу усредняются по существующим данным о расходе.

Достоверность прогноза зависит от следующих факторов:

• полноты статистического ряда;
• правильность выбора математической модели, аппроксимации;
• учета тенденции поведения прогнозируемой величины;
• размаха вариации признака (% колебания величины в течение периода наблюдения);
• стабильность факторов, оказывающих влияние на поведение величины в период ее наблюдения в прогнозируемом периоде.

Последний пункт может  оказать значительное влияние на качество прогноза. Например, товарный дефицит на заводе может породить увеличение спроса в несколько раз  относительно обычного спроса, отраженного  в статистическом периоде, а повышение  цены - снизить его. Таким образом, экспертная оценка по известным факторам спроса должна предварять прогноз в виде поправочных коэффициентов.

Однако, по товарным позициям, имеющим устойчивый спрос (группа А) и составляющим до 60% объема продаж, прогноз по статистическому ряду оказывается достаточно точным и не вызывает сомнений в качестве прогноза. Фактически, прогноз тем точнее, чем дольше товар был в продаже и чем выраженнее позиционирование компании как поставщика этого товара. В общем случае, достоверность прогноза ∆ определяется по формуле 1.4.:

                                                                                                           1.4

где n_i - дни в продаже, N - общее число дней статистического ряда.

После завершения формирования прогноза сбыта на следующий месяц должны быть определены среднедневной расход и достоверность прогноза по каждой позиции прейскуранта, а также оценена и подтверждена тенденция изменения расхода.

После утверждения прогноза сбыта он передается ответственному сотруднику отдела снабжения, который производит их анализ на соответствие текущей ситуации во взаимоотношениях компании со своими контрагентами, а также общей товарной политики.

Каждой позиции прогноза заблаговременно должен быть сопоставлен  свой поставщик, изменения поставщика от месяца к месяцу возможно, но на прогнозируемом отрезке времен все операции по данной позиции должен производиться только через определенного в процессе прогнозирования контрагента.

Если позиция заказывается одновременно у нескольких поставщиков, то в прогноз на этапе формирования должны быть добавлены дублирующие поставщики.

На следующем этапе  необходимо обозначить ориентировочную  цену входа на каждую позицию у  обозначенного поставщика в прогнозируемом количестве.

После этого необходимо проанализировать рентабельность прогноза, сгруппировав прогнозируемые закупочные суммы по поставщикам. На этом этапе возможна смена поставщика или удаление позиции из прогноза снабжения ввиду несоответствия рентабельности общей политики компании.

После окончательного принятия прогноза каждому поставщику необходимо сопоставить (или скорректировать) две величины:

Время процессинга - время  в днях необходимое для поступления  товара в продажу от момента заявки.

Минимальная сумма заявки - сумма заявки поставщику, которые будет рентабельна для компании с точки зрения обозначенного вида транспорта и системы скидок контрагента.

В случае если время процессинга  разных позиций одного поставщика различаются  в прогнозе необходимо разделить  этого поставщика на необходимое количество групп со своим временем процессинга (индивидуально выставленным для каждой позиции временем процессинга). Минимальная сумма заявки остается единой для всей группы.

Также для каждой позиции  прейскуранта должны быть установлены  следующие параметры:

Кратность позиции - минимальный  шаг в количестве заказываемой позиции.

Объем и вес партии позиции, равной кратности.

На этом этапе прогноз  замораживается и вносится в систему. С этого момента он является основным документом, регламентирующим товарную политику компании.

На его основании  ответственными сотрудниками отдела снабжения  должны быть достигнуты соглашения с поставщиками.

Рис. 1.2. Модуль снабжения

Рис. 1.3. Модуль снабжения

Модуль снабжения.

Модуль снабжения представляет собой систему оперативного (краткосрочного) планирования и контроля текущих складских остатков (рис 1.2, рис 1.3).

Его работа исходит из следующих предпосылок:

• максимальная ликвидность товарного остатка по каждой позиции не должна превышать n рабочих дня.
• существует запас процессинга (ЗП) для каждой позиции прейскуранта, который рассчитывается как произведение времени процессинга поставщика позиции на среднедневной расход. Под процессингом понимается максимальное время, проходящее с момента заказа до включения позиции в прайс-лист.
• существует страховой запас (СЗ) для каждой позиции прейскуранта и рассчитывается в долях от запаса процессинга в зависимости от товарной группы, к которой относится позиция (АВС).
• максимальный размер заказа, формируемый системой, не может превышать суммы рабочего диапазона РД (21 рабочий день), запаса процессинга и страхового запаса.

В рамках системы корпоративного учета модуль снабжения реализуется  следующим образом:

• ежедневно система осуществляет перерасчет текущей ликвидности товарного остатка по каждой прогнозируемой позиции прейскуранта.
• ежедневно ответственный сотрудник отдела снабжения запускает интерфейс в системе корпоративного учета, который анализирует информацию по каждой прогнозируемой позиции. Если сумма остатка на складе и товара в пути меньше суммы страхового запаса и запаса процессинга формируется предварительная заявка на сумму, выраженную в формуле 1.5.

N_ЗАЯВКИ = (N_СЗ + N_ЗП + (N_СДР × 21)) – (N_{ОСТАТОК} + N_ПУТЬ)                       1.5

Таким образом, эта заявка восстанавливает общую ликвидность запаса по данной позиции до 21 дня без учета запаса процессинга и страхового запаса. Полученная заявка на позицию модифицируется в соответствии с параметром кратности позиции определенным для нее в системе. Ответственный сотрудник отдела снабжения анализирует выданные системой предварительные заявки и отмечает к исполнению. При наличии больших отклонений в прогнозе заявка должна быть обязательно подвергнута экспертной оценке.