Оптимизация товарных запасов на складе. Как уменьшить складские запасы. Планирование складских запасов

В данной статье мы рассмотрим основные принципы расчетов, которые возможны к применению для получения рекомендаций при составлении заказов. Все мы знаем, что наличие максимально полной статистики и ее визуализация – это хорошо для визуального определения тенденций поведения продаж и остатков. Но этого не достаточно для создания заказов. Менеджеру по закупкам важно видеть определенные рекомендации по каждой товарной позиции, которые должны учитывать срок поставки товара, текущее наличие на складах, историю продаж, уровень страхового запаса…

Что такое оптимальный уровень запаса?

Оптимальный уровень запаса – это такой уровень запаса, который: (1) должен обеспечить наличие товара под существующий спрос до следующей поставки продукции; (2) должен ограничить переизбыток товара на складе.

Как рассчитывается оптимальный уровень запаса?

Оптимальный уровень запаса обычно состоит из двух составляющих: (1) запас на обеспечение продаж на период до следующей поставки с момента прихода текущей поставки; (2) страховой запас, необходимый на случай сбоев в поставках или непредвиденных всплесков продаж.

Запас на обеспечение продаж на период до следующей поставки

Думаю, что основные сложности связанны именно с прогнозированием спроса, от которого зависит, сколько товара мы должны положить на склад, чтоб обеспечить продажи компании. Для прогнозирования продаж по каждой позиции применяются разные методики – от элементарных, как расчет средних продаж за период, до более сложных, как учет тенденций и сезонности.

Даже при расчете прогноза продаж на основании средних продаж существуют подводные камни. Например, мы хотим рассчитать средние недельные продажи за период 2 месяца. Часто происходит такой расчет: берется сумма продаж за 2 месяца (8 недель) и делится на количество недель (то есть 8 недель). В чем здесь подвох? В том, что происходит деление именно на 8 недель, когда, допустим, доступность товара на складе была всего 6 недель. Таким образом, мы занижаем реальный уровень средних недельных продаж. В этом случае, конечно, стоит учитывать только те недели, когда товар был на складе компании. Как это можно учесть? К примеру, на рисунке 1 представлена статистика по еженедельным продажам за 8 недель, а также остаток на начало каждой недели.

Рисунок 1

На рисунке 1 в столбиках с синим шрифтом отображены остатки товара на начало каждой недели, с красным шрифтом – продажи за неделю. Общая сумма продаж за 8 недель – 24 штуки. Если мы разделим 24 штуки на 8 недель, то получим средние недельные продажи – 3 штуки. Но на рисунке четко видно, что в течении двух недель не было продаж из-за отсутствия товара. Поэтому эти недели необходимо исключить из расчета среднего значения. Таким образом, нам необходимо разделить 24 штуки не на 8 недель, а на 6 недель, когда товар был доступен к продаже (был на складе компании). Получаем средние недельные продажи – 4 штуки.

Что касается прогноза продаж на основании тенденций и сезонности, то расчеты в данном случае еще больше могут быть искажены: за счет отсутствия товара; за счет перетекания спроса между аналогичными товарами разных брендов; за счет отсутствия достаточной истории продаж; за счет изменений в экономике, которые влияют на падение или рост продаж, которые не отображены в определённым момент времени в статистике продаж… Прогнозирование тенденций и сезонности в разрезе каждой товарной позиции хорошо себя покажут в стабильной рыночной ситуации при стабильной экономической среде, при стабильной конъюнктуре рынка (конкуренции), при постоянном наличии товара на складе (что бывает довольно редко)… Как вы понимаете, здесь много существует «если», которые учесть очень сложно с помощью формул. Поэтому изначально при построении системы закупок торговой комапании стараются использовать именно элементарные способы прогнозирования, основанные на средних недельных продажах, а возникающие всплески спроса компенсируются именно уровнем страхового запаса.

Страховой запас

Страховой запас должен состоять из двух частей: (1) уровень запаса на случай сбоев в поставках; (2) уровень запаса на случай непредвиденных всплесков продаж.

Как можно определить уровень страхового запаса на случай сбоев в поставках? Здесь имеется довольно простая методика. Вам необходимо с определенной регулярностью проводить анализ отклонений поставок. Например, плановый период поставки продукции от определённого поставщика – 4 недели. Вы анализируете 10 последних поставок продукции и определяете, что по 4 из 10 поставок было превышение периода поставки на 1 неделю. Тогда, само собой разумеется, что уровень страхового запаса на случай сбоев в поставках должен составить запас на обеспечение средних недельных продаж на 1 неделю.

Как можно определить уровень страхового запаса на случай непредвиденных всплесков продаж? Думаю, что здесь тоже может быть ряд методик. Но в любом случае нужно отталкиваться от расчета определённого отклонения продаж от средних недельных продаж, которое показывает существующую волатильность (изменчивость) продаж за анализируемый период времени. Изменчивость продаж обычно описывает коэффициент вариации, который показывает уровень отклонения от средних продаж. Вот именно страховой запас на случай всплесков продаж и должен рассчитываться на основании рассчитанного коэффициента вариации для каждой позиции.

Итак, коэффициент вариации – это отклонение в продажах деленное на средние продажи за период. Как считать средние недельные продажи мы уже с вами выяснили выше. Остается вопрос, как считать отклонение в продажах.

Отклонение в продажах можно считать по-разному. Наиболее популярный способ – это расчет стандартного отклонения. Wikipedia вам расскажет научным языком, что это такое и как происходит расчет стандартного отклонения по формулам 🙂 В свою очередь я вам покажу более простой расчет в MS Excel. В MS Excel есть формула СТАНДОТКЛОН, которая рассчитывает стандартное отклонение продаж. Напротив позиции просто вводите формулу такого формата:

СТАНДОТКЛОН(Ячейка1;Ячейка2;Ячейка3)

Ячейка1 – это адрес ячейки, в которой находится статистика продаж за неделю, например. Количество ячеек в формуле попросту показывает диапазон, в котором находится ваша статистика еженедельных продаж. Вот, к примеру, реальная формула из расчетов:

СТАНДОТКЛОН(BC7;BA7;AY7;AW7;AU7;AS7;AQ7;AO7)

В перечисленных ячейках находится статистика еженедельных продаж, то есть в нашем примере статистика за 8 недель.

Как вы будете считать отклонение от средних продаж – ваша задача. Главное понять принцип, который я показал на примере стандартного отклонения. Вы ведь можете захотеть, например, из 8 недель определить наиболее максимальные продажи по трем неделям и посчитать, что именно это отклонение вам наиболее важно для формирования страхового запаса на случай всплесков.

Давайте вернемся к примеру на рисунке 1 и рассчитаем на основании представленной статистики коэффициент вариации, как стандартное отклонение деленное на средние недельные продажи.

Итак, мы уже сказали, что средние недельные продажи мы рассчитываем только по тем неделям, когда остаток был. И в этом случае средние недельные продажи составили – 4 шт. В свою очередь стандартное отклонение также есть смысл считать только на основании недель, когда товар был на складе компании. Используя формулу в MS Excel СТАНДАРТОКЛОН получаем, что стандартное отклонение равно 3,35 штук. Соответственно коэффициент вариации равен:

3,35 штуки / 4 штуки = 0,84 (или 84%)

Таким образом, для анализируемой позиции оптимальный запас равен:

Опт.запас = СП * Нед + СтЗпост + СтЗвспл,

• СП – средние недельные продажи,
• Нед – количество недель запаса, на которое мы формируем запас (это количество зависит от частоты поставок, для нашего примера допустим, что размещение заказов на поставку продукции у нас происходит каждые 2 недели)
• СтЗпост – уровень страхового запаса на случай сбоев в поставках (рассчитывается с помощью умножения средних недельных продаж на имеющийся период в сбоях; в нашем случае 4 шт. умножаем на 1 неделю сбоев в поставках и получаем страховой запас на уровне 4 шт.).
• СтЗвспл — уровень страхового запаса на случай всплесков в продажах (рассчитывается с помощью умножения средних недельных продаж на коэффициент вариации; в нашем случае 4 шт. умножаем на коэффициент 0,84 и получаем 3,35 шт.)

В конечном итоге для анализируемой позиции (рисунок 1) имеем такой уровень оптимального запаса:

Опт.запас = 4 шт. * 2 нед. + 4 шт. + 3,35 шт. = 15,35 шт.

Итак, в данной статье мы рассмотрели принципы расчета оптимального запаса . В следующем посте мы разместим вторую часть статьи, в которой будет показан принцип расчета рекомендуемого к заказу количества с учетом остатка на момент оприходования следующей партии товара и рассчитанного уровня оптимального запаса. И еще озвучим некоторые нюансы, которые стоит учесть по отношению различного рода статистики продаж (регулярные и нерегулярные продажи).

Успехов вам в карьере и бизнесе.

Методика оптимизации запасов на складе во многом сродни методике сброса лишнего веса. В последнем случае наиболее эффективными и безопасными для здоровья считаются диета и физические упражнения, причем наибольший эффект достигается при одновременном применении обоих способов.

В случае с оптимизацией запасов диетой являются заказы основным поставщикам, составленные программой iGATE.WM. Заказываться будет только та номенклатура, запасы которой реально требуют пополнения, Если номенклатура в заказ не попала, то, значит, она лежит на складе в избыточном количестве. Со временем за счет естественного убытия запасы такой номенклатуры будут снижаться и, в конце концов, ее запасы тоже начнут пополняться. И наоборот, если какая-то номенклатура находится на складе в недостаточном количестве (в дефиците) и ее страховые резервы регулярно близки к исчерпанию или заканчиваются, то программа, раз за разом начнет увеличивать ее количество в заказах поставщикам, что означает рост отгрузок. Так за счет «диеты и здорового питания» происходит «снижение жировых отложений» в одних товарах и наращивание «мышечной массы» в других. При этом, так же как гармонично развитый атлет способен показать более высокие спортивные результаты по сравнению с человеком с избыточным весом, так и оптимизированный по составу склад обеспечит предприятию более высокий уровень бизнеса, даже если внешние условия не изменились.

«Физические упражнения» в случае с оптимизацией запасов должны применяться к той номенклатуре, снижение запасов которой методом естественного убытия («диеты») идет слишком медленно, или не происходит вообще. В данном случае «физическими упражнениями» являются распродажи, маркетинговые акции, возвраты поставщикам и т.д.

Первой задачей, которую здесь надо решить, является выявление такой номенклатуры, и программа iGATE.WM это делает путем составления отчетов, в которых неликвиды и товары с риском списания из-за истечения срока годности раньше реализации группируются в специальных разделах отчета.

На этом помощь программы iGATE.WM в части «физических упражнений» и заканчивается, проводить распродажи и прочие действия, направленные на реализацию неликвидов и скоропортящихся товаров, она конечно не может. Здесь все зависит от «силы воли желающего похудеть Предприятия», эта проблема должна решаться не на программном, а на человеческом уровне изменения бизнес процессов предприятия. Здесь помощь Предприятию окажут консультанты по внедрению технологии управления запасами компании iGate. Очень важно перестроить бизнес процессы так, чтобы акции по реализации неликвидов были не разовыми, а имели регулярный характер и минимальную зависимость от человеческого фактора исполнителей. Это достигается установлением зависимости премий (бонусов) исполнителей от уровня неликвидов или оборачиваемости запасов, установкой контрольных точек проверки качества работы снабженческих подразделений, обучением персонала и т.д. Консультанты iGate работают в очень плотном контакте с сотрудниками Предприятия и предложат такую схему модернизации бизнес процессов управления запасами, которая, по их мнению, наилучшим образом подойдет каждому конкретному Заказчику и одновременно потребует внедрения минимальных изменений в привычную схему работы Предприятия.

Оптимизация запасов – проблема, которая возникает практически в любой компании, особенно актуальна эта тема для торговых организаций. Игнорирование этого вопроса приводит к множеству проблем: недостаток оборотных средств, неритмичность работы склада, наличие просроченных товаров, неудовлетворенность клиентов. Оптимизация позволяет минимизировать страховые запасы, но в то же время компания должна иметь возможность своевременно выполнять поступающие заказы на продукцию.

Это комплексная и очень сложная проблема, для решения которой необходимо учитывать особенности закупки, хранения и продажи каждого товара, влияние внешних факторов, ценовую политику и многое другое. При решении столь сложной задачи недостаточно функций, реализованных в системах учета, здесь особое значение приобретают вопросы анализа данных.

Наилучшим решением является использование специализированных аналитических платформ, таких как Deductor:

1) Оптимизация закупки . Одним из эффективных способов минимизации складских остатков является оптимизация закупки. Идея достаточно простая: закупать ровно столько товара, сколько будет продано до момента следующей закупки. Для этого нужно в первую очередь получить прогноз спроса. В Deductor включены различные алгоритмы прогнозирования, позволяющие строить предикативные модели с учетом тренда, сезонности, наличия складских остатков, спроса на сопутствующие товары и прочих факторов.

2) Расчет оптимального страхового запаса . Даже самые лучшие алгоритмы прогнозирования не гарантируют идеального результата, т.к. невозможно учесть все факторы. Реальные продажи всегда будут отличаться от прогнозируемых значений. На базе Deductor реализуются различные стратегии расчета оптимального страхового запаса: максимизация прибыли, минимизация объема закупки, минимизация расходов на хранение, увеличение удовлетворенности клиентов...

3) Анализ недостачи и излишков . Алгоритмы, реализованные в Deductor, позволяют автоматически обнаружить недостачу и излишки товаров, выявлять факторы, влияющие на такое положение, ранжировать их по степени важности и минимизировать связанные с этим проблемы.

4) Оптимизация продуктовой линейки . В Deductor включены механизмы, позволяющие анализировать взаимозаменяемые и сопутствующие товары, выявлять наиболее и наименее ходовые позиции, продукцию со стабильным и хаотичным спросом. Наличие этой информации дает возможность выстроить оптимальную продуктовую линейку с учетом наличия складских площадей, финансовых возможностей, спроса на продукцию и прибыльности.

5) Управленческая отчетность . Встроенные в Deductor механизмы отчетности обеспечивают возможность контроля со стороны руководства ключевых показателей эффективности, с их помощью можно оперативно реагировать на нежелательные тенденции, предупреждать об отклонении от бизнес-целей.

Решение на базе Deductor позволяет повысить эффективность работы склада: обеспечить бесперебойное функционирование подразделений компании, избежать ошибок и неточностей, улучшить планирование, увеличить оборачиваемость и уменьшить расходы.

Основная цель которой — обеспечение бесперебойного процесса производства и реализации продукции при минимизации совокупных затрат по обслуживанию запасов.

С точки зрения управления оборотными активами к производственным запасам относят не только сырье и материалы, необходимые для производственного процесса, но также незавершенное производство, готовую продукцию и товары для перепродажи.

Управление оптимальным объемом запасов

Важным вопросом является необходимая величина страховых запасов, которые предприятие создает на случай непредвиденных сбоев с поставкой или возможных сезонных всплесков потребительского спроса. Очевидно, что страховые резервы ухудшают финансовые результаты производственной деятельности (за счет замораживания средств в запасах), но обеспечивают предприятию устойчивость и ликвидность.

Дефицит запасов вызывает остановку производства, падение объемов реализации, в некоторых случаях — необходимость срочно приобретать необходимое сырье и материалы по завышенным ценам. Следствием является недополучение предприятием возможной прибыли. Поскольку запасы — это ликвидные активы, их снижение ухудшает показатель текущей ликвидности.

Избыток запасов приводит к увеличению затрат на их хранение, росту , неполучению возможных доходов из-за замораживания финансовых ресурсов в запасах, потерям в результате физической порчи и моральному старению запасов

Управление формированием запасов

В условиях постоянного роста цен более объективную оценку полученных результатов может дать метод LIFO, который сглаживает влияние инфляции при формировании прибыли. Также при использовании данного метода уменьшается стоимость остатков и соответственно величина налога на имущество.

Если же на данный момент предприятие проводит политику минимизации цен и снижения издержек, целесообразно использовать метод FIFO.

Улучшает финансовые показатели (), увеличивая стоимость остатков и уменьшая издержки, увеличивает прибыль.

Как известно, основой риск-менеджмента является создание «подушки безопасности», а именно товарный запас на складах, комплектующие, долгосрочные контракты поставщиками с фиксированными условиями поставки. Наличие такой подушки позволяет менеджменту чувствовать себя стабильно и комфортно даже при низкой эффективности управления, поскольку не требует регулярного и быстрого реагирования на изменение внешних условий. В кризисной же ситуации возникает ловушка: с одной стороны наличие товара на складе - это замороженные активы компании, плюс затраты на хранение, плюс потери при хранении, плюс риски хищений. С другой стороны тотальное сокращение запасов при невыстроенных в компании процессах закупки и поставки - риск потери клиента, особенно в кризисе, когда за клиента идет повышенная борьба. Ведь если клиент не получит товар или услугу когда это ему требуется - он тут же уйдет к другому поставщику. Сейчас клиенты не будут ждать. Задача, которая стоит перед предприятиями в кризисе - оптимизация всей логистической цепочки так, чтобы минимизировать простои и устранить наличие узких мест. Необходимо не просто сокращать запасы, а увеличивать скорость поставки, обслуживания клиентов.

Оптимизация логистической цепочки требует от руководства компании принятия целого ряда управленческих решений, начиная от нормирования складских запасов (причем отдельно по каждой номенклатурной группе или даже позиции), и заканчивая изменением операционного цикла исполнения заявки клиента. А реализация таких решений приводит к необходимости системной и взаимоувязанной перестройки ряда бизнес-процессов. Здесь возникает новая дилемма: с одной стороны для повышения эффективности компании необходимо перестроить свою основную деятельность, с другой стороны - именно к реструктуризации в кризис предприятия и не готовы.

Как это ни парадоксально, но именно привлечение консалтинговой компании в этом случае может быть эффективным. Важно выбрать компанию, обладающую экспертным опытом в решении именно данных вопросов (оптимизация цепочки поставок), а не тех, кто хорошо проводит реинжиниринг бизнес-процессов. В этом случае, ряд точечных взаимоувязанных решений (нормирование запасов, увязка плана закупок с планом продаж, ввод корректирующих коэффициентов, сегментирование клиентов и создание системы приоритетов при комплектации и доставке заказов) поможет компании повысить эффективность обслуживания клиентов при сокращении затрат на хранение товара.

Из практики можно привести пример, когда консалтинговый проект общей стоимостью порядка 1.000.000 рублей, направленный на анализ оборачиваемости товара по номенклатурным группам, позволил выявить замороженных активов в виде поддерживаемого излишка товарного запаса на сумму более 7.000.000 рублей. Решение проблемы в результате лежало в зоне сопоставления планов продаж и планов закупок, установлении лимитов складских запасов и изменении системы мотивации менеджеров закупочного центра. Кроме того, компания отказалась от ряда поставщиков, по которым прибыль на единицу продукции с учетом всех затрат оказалась отрицательной.

Запасы на вашем складе - больше, чем просто запасы товара. Складские запасы - это ресурсы для будущих продаж и эффективность использования оборотных средств. О том, как оптимизировать запасы на вашем складе, рассчитать оптимальный запас и коэффициент обеспеченности склада рассказывает Александр Троцкий, Руководитель направления TMS, SCM, ГК «КОРУС Консалтинг».

Для любой торговой компании запасы составляют львиную долю оборотных средств. Неоптимальные закупки товаров, в лучшем случае, могут существенно сократить денежные ресурсы, доступные для развития бизнеса, а в худшем — привести к затовариванию склада и создать проблемы в расчетах с поставщиками, приблизив компанию к грани выживаемости, когда неликвидные позиции придется распродавать по минимальным ценам.

Особенно остро проблема управления складскими запасами и расчетом уровня обеспеченности товарами стоит для малых и небольших компаний, которые ограничены денежных ресурсах и вынуждены прибегать к заемным средствам и кредитам под большой процент.

Оптимальный уровень запасов на складе - обеспеченность товара — соответствие текущего уровня товарных запасов плану будущих продаж. То есть запаса конкретного товара должно быть достаточно для реализации планируемых продаж, с учетом дополнительных поставок и оптимального страхового запаса.

Коэффициент обеспеченности склада рассчитывается на основе коэффициента обеспеченности по каждому типу товара.

Процедура расчета коэффициента обеспеченности для отдельной товарной позиции достаточна проста:

Коб = Остаток дней / (Период реакции + Горизонт прогноза)

• Коб - Коэффициент обеспеченности
• Остаток дней = Текущий остаток товара (шт.) / Средний объем продаж товара (шт./день).
• Показывает, на какой период времени достаточно текущего запаса товара при заданном плане продаж.
• Период реакции (день) - время доставки товара на склад с момента размещения заказа у поставщика.
• Горизонт прогноза (день) - количество дней до размещения следующего заказа у поставщика.

В идеальной ситуации коэффициент обеспеченности склада должен быть равен единице, т.е. товарный запас на 100% соответствует запланированному объему продаж.

• Отклонение в меньшую сторону означает, что объем товарного запаса меньше, чем требуется для выполнения плана продаж; есть вероятность, что компания теряет возможную прибыль из-за потерянных продаж.
• Отклонение в большую сторону говорит о том, что на вашем складе заморожены излишние деньги, так как объем товарного запаса превышает необходимый уровень для выполнения плана продаж и есть риск того, что рано или поздно часть товара превратится в неликвид.
• Отдельного рассмотрения требуют товарные позиции с очень высоким коэффициентом обеспеченности. Такая ситуация возможна в случае, когда объем товарного запаса значительно превышает уровень спроса на данный товар, реальные продажи ниже плана или вовсе отсутствуют. Товарный запас по таким позициям фактически является «мертвым остатком».

Хотя формула расчета коэффициента обеспеченности склада проста, но в случае обширного номенклатурного справочника или наличия нескольких складов, для расчета коэффициента могут потребоваться десятки часов, так как необходимо произвести расчет среднего объема продаж в разрезе товарных позиций и склада, определить горизонт планирования для каждой товарной позиции , подготовить исходных данных и занести их для расчета в таблицы Excel.

Безусловно, все эти задачи могут быть реализованы в современных ERP-системах, которые доступны преимущественно крупному и среднему бизнесу. Для небольших компаний автоматический сбор и анализ подобной информации просто невозможен или базируется на некоторых эмпирических оценках, которые зачастую имеют мало общего с реальностью.

К счастью, появляются новые мощные ИТ-инструменты, доступные по модели SaaS, которые в большей мере ориентированы на рынок SMB. Данные решения не требуют колоссальных бюджетов и трудоемких внедрений, призваны обеспечить оперативный сбор и анализ большого объема данных.

В августе 2015 года системный интегратор «КОРУС Консалтинг» представил рынку новый Облачная система управления запасами позволяет оптимизировать процессы закупок, повысить оборачиваемость склада благодаря рекомендациям и прогнозам, которые получают пользователи сервиса на основании загруженных через интернет данных.

Сервис «Управление запасами» представляет собой абонентский доступ к специализированному программному продукту для прогнозирования и анализа запасов.

Пользователи сервиса получают спектр профессиональных инструментов для управления запасами в рамках ежемесячной абонентской платы:

• Анализ и планирование продаж.
• Анализ структуры запасов.
• Анализ обеспеченности складов в денежном выражении в разрезе категорий товаров.
• Анализ эффективности использования денежных средств.
• Прогнозы и рекомендации по закупкам товаров.

В результате анализа товаров по товарным позициям, в том числе с точки зрения эффективности вложения денежных средств, специалист по закупкам получает достоверную информацию о проблемных категориях товаров, объеме неликвидов, замороженных оборотных средств в мертвых остатках.

Автоматический отчет позволяет оперативно оценить уровень обеспеченности склада в целом, а также в разрезе категорий товарных запасов в соответствии с уровнем обеспеченности (мертвый остаток/ недостаточно / оптимально / излишне).

На основании данных отчета специалист по закупкам сможет принять взвешенное решение:

• Какие товарные позиции неликвидны и от них следует избавиться для освобождения склада.
• По каким позициям наблюдается избыток запаса? В какие товарные позиции стоит вложить деньги для более эффективного использования оборотных средств.
• Запасы каких товаров недостаточны и требуется их срочно пополнить, чтобы избежать пропущенных продаж.

Также становится возможным установить взвешенные KPI для специалистов по закупкам, чтобы на регулярной основе отслеживать обеспеченность складов и повысить оборачиваемость оборотных средств и рентабельность запасов.