Комплекс по управлению запасами.
Внедрение, обучение, консультации.

Статья

Как снизить влияние неопределенности на закупки с помощью горизонта прогнозирования

На 34 Международной конференции ассоциации практиков теории ограничений я рассказала о преодолении проблемы прогнозирования в управлении запасами. Эта статья — лишь один из трех блоков моего выступления. Чтобы лучше понять, как снизить влияние неопределенности на закупки, ознакомьтесь также со статьями об управлении ЦС, о работе с буфером запасов.

Говоря о влиянии неопределенности на закупки, часто подразумевают проблему прогнозирования продаж. Невозможно точно предугадать случайные скачки спроса и тем более понять, как пойдут продажи новых или сезонных товаров. Однако уровень запасов зависит не только от продаж, но и от условий пополнения. Этим условиям часто уделяют слишком мало внимания. Если так поступают и в вашей компании, вы поймете это по ряду признаков:

  • Ориентация на DIOH (days inventory on hands — число дней, на которое хватит запасов при заданном уровне продаж) при планировании закупок.
  • Отсутствие четкого графика заказов.
  • Стремление сократить транспортные расходы любыми способами.

Если хоть одно из этих утверждений верно для вашей компании, вам нужно изменить подход к пополнению запасов. Почему? Давайте разберем каждый пункт подробно.

Почему DIOH не годится для принятия решения о пополнении склада

На одном из мастер-классов мы задали участникам, опытным специалистам по управлению запасами из крупных компаний, вопрос: на какой показатель они смотрят, когда принимают решение пополнить склад. Все ответили, что ориентируются на DIOH (days inventory on hands), который показывает, на сколько дней продаж хватит запасов, и рассчитывается по формуле:

DIOH = Текущие запасы / Среднедневные продажи

Почему это решение неэффективно? Взгляните на таблицу, которую я построила для производственной компании, опираясь на их статистику поставок и продаж:

Раз в неделю специалисты компании считали среднедневные продажи, опираясь на показатели предыдущей недели. Затем они рассчитывали, на сколько дней хватит запасов. Взглянув на первые четыре строки таблицы, мы видим, что система в определенный момент работала стабильно: DIOH плавно уменьшался, поскольку сокращались запасы, и закономерно повысился, когда на склад пришел товар. Но если посмотрим ниже, увидим скачки показателей.

Например, мы видим число 19 и в пятой, и в предпоследней строчке. DIOH один и тот же. Но объем запасов при этом сильно различается: 3753 в первом случае и 2206 во втором. Прошла всего неделя. Почему так резко изменилось соотношение объема запасов и DIOH? Потому что началась новая неделя и среднедневные продажи пересчитали. В итоге получилось, что на те же 19 дней хватает значительно меньшего количества продукции.

Давайте также посмотрим на последние две строчки. Неделя снова сменилась, среднедневные продажи рассчитали заново. Объем запасов уменьшился всего на 3 единицы товара, но при этом DIOH упал с 19 до 9. А 9 дней — слишком мало для конкретной компании. Получается, что мы уже не успеваем заказать производство новой партии товаров.

Опираться на DIOH при пополнении склада — неэффективное решение. При этом такая методика не будет хорошо работать вне зависимости от того, с какой периодичностью вы пересчитываете показатели:

  • Часто — систему будет «лихорадить». Резкие скачки показателей не помогают эффективно планировать пополнение запасов.
  • Редко — не удастся в полной мере учитывать рыночную динамику. Как следствие, не будет возможности своевременно и правильно реагировать на изменения.

Именно поэтому я не рекомендую опираться на DIOH, принимая решения о пополнении склада.

Зачем строить график заказов, если и так все видно

Многие компании не строят график заказов, а действуют по принципу: есть товар — не заказываем, заканчивается товар — размещаем заказ. Они считают, что так более гибко реагируют на рыночные условия.

Давайте разберемся, почему это не работает. Посмотрите, как развиваются события:

График формирования заказов

Формируя график поставок, мы сокращаем неопределенность — есть четкое понимание, на какое количество дней нужно запасать склад, с какой периодичностью завозить товар в каждый магазин, как часто заполнять ЦС и т. д. Так мы избегаем затоваривания и не допускаем дефицита, который приводит к упущенной выгоде и потере лояльности клиентов.

Рекомендуется составлять график на минимально возможный отрезок времени. Чем короче горизонт прогнозирования, тем меньше ошибок вы допустите.

Почему не нужно стремиться к сокращению транспортных расходов любой ценой?

Представьте: у вас есть поставщик, который может отправлять товар с любой периодичностью, разными видами транспорта. Вы выбираете между вариантами:

В первом случае от поставщика на склад еженедельно выходят небольшие фуры. Во втором раз в месяц едет большая фура. Между объемами товара в этих вариантах нет принципиальной разницы, если смотреть в сумме — в пути и на складе. Но в первом случае на складе будет поддерживаться меньший объем товаров, чем во втором, потому что вы будете возить небольшими партиями.

Первая схема поставок дает и другие преимущества в сравнении со второй:

  • Легче учитывать колебания спроса при каждой поставке. Объем товаров можно варьировать в зависимости от спроса за неделю до заказа.
  • Если срок оплаты зависит от момента поступления товара на склад, вы будете делать платежи позже и меньшими суммами.

Такие варианты анализировать легко: периодичность и вид транспорта не меняется. Но бывают и более сложные случаи. Рассмотрим один из них на примере кейса.

Наш клиент возил товары фурами еженедельно. Путь очень дальний — из Европейской части страны на север. В определенный момент руководство решило внести изменения в схему поставок и предложило добавить еще один транспорт. Например, раз в пару месяцев отправлять товары в вагоне, который по объему равен нескольким фурам. Таким образом надеялись снизить транспортные расходы.

Раньше возили по такой схеме:

Теперь решили возить так:

Менеджер, которому руководство дало распоряжение заказать отправку одной из следующих партий товаров в вагоне, столкнулся с проблемами:

  • Непонятно, как посчитать, сколько товаров по каждой позиции нужно заказывать, насколько увеличить объем, чтобы не затоварить склад и при этом не отправить вагон полупустым.
  • Вагон едет дольше фуры. Соответственно, товары прибудут позже, чем планировалось. Как действовать в период, когда склад останется без пополнения? Может, заказать сразу две фуры, чтобы был запас? Но тогда какой смысл отправлять товары в вагоне?
  • Если следующая поставка будет в вагоне — как определить, насколько нужно уменьшить объем товаров в фуре, которая поедет через неделю после вагона? Или нужно вообще отменить отправку в фуре? Но уменьшение или отмена оставит склад без товара на увеличенный период поставки в вагоне.

По мнению руководства, это управленческое решение должно было помочь сэкономить. По факту же оно могло привести к дестабилизации всей системы поставок, затовариванию склада и упущенным продажам.

Не следует излишне стремиться к сокращению транспортных расходов, отказываясь от рабочей схемы поставок — чаще всего это дает только иллюзию экономии и приносит больше вреда, чем пользы.

Регулярные частые поставки помогут вам гибко менять объемы запасов, ориентируясь на колебания спроса. При этом, по моему опыту, во многих случаях компаниям даже не нужно менять периодичность поставок — достаточно выстроить график и четко его придерживаться.

Подведем итоги

Итак, для снижения влияния неопределенности важно:

  • Перестать принимать решение о пополнении склада, ориентируясь на DIOH.
  • Не стремиться к сокращению транспортных расходов любой ценой. Вместо этого — выстраивать эффективную схему пополнения на основе регулярных частых поставок.
  • Строить графики заказов на минимально возможные отрезки времени.

Практика показывает, что внедрение этих трех изменений уже помогает в преодолении проблем прогнозирования.

Но я рекомендую использовать и другие решения ТОС, о которых рассказано в статье:

Спросите эксперта

Вам ответят сертифицированные TOC-специалисты компании Stock-M Consulting

Задать вопрос
Закажите
обратный звонок
Запланируйте персональную
презентацию Stock-M

Контактная информация