Страховой запас

Какой объем страхового запаса нужен

Взгляните на этот график:

Когда поступает партия пополнения, наличное количество товара обычно приходится на закрашенную область графика

Обратите внимание, что объем резервного запаса находится в середине закрашенной области. В половине случаев вам придется использовать резервный запас до получения пополнения запаса

В других 50% случаев пополнение будет получен до того, как вы начнете расходовать резервный запас. В среднем, весь объем резервного запаса будет на полке в момент получения пополнения. В среднем, это «недвижимые» запасы.

Торговое предприятие держит товар на складе, чтобы продавать его покупателям. Прибыль от продажи товара необходима, чтобы покрывать затраты и получать прибыль с инвестиций. Учитывая все это, представляется нецелесообразным намеренно держать на складе недвижимые запасы.

С другой стороны, не забудьте, в чем состоит цель эффективного управления запасами:

«Рациональное управление цепочками поставок дает предприятию возможность оправдывать и превосходить ожидания покупателей, предлагая им такое количество каждого товара, которое позволяет максимизировать чистую прибыль или минимизировать затраты.»

Резервный запас, на самом деле, — это затраты на ведение бизнеса. Однако они необходимы для предоставления покупателям высокого уровня сервиса. Чтобы максимизировать прибыли, нужно внимательно следить за всеми затратами, включая и резервный запас. Следовательно, мы хотим обеспечить желаемый уровень сервиса при минимальном объеме резервного запаса.

часть_9.1_9.2.doc

9. Расчет текущего и страхового запаса.9.1. Общие зависимости для расчета норм запасов.логистики

• определение размеров запаса;
• разработка системы контроля за фактическим размером запаса и своевременным его наполнением.

• текущий запас – это основная часть производственных (товарных) запасов, обеспечивающая непрерывность снабжения производственного процесса (оптовой торговли) между двумя очередными поставками;
• страховой или гарантийный запас, предназначенный для непрерывного снабжения производства в случае непредвиденных обстоятельств (нарушение сроков, объемов поставок и т.д.), является величиной постоянной и в нормальных условиях – неприкосновенной;

_тсT.

_с

• отсутствие сравнительных примеров расчета не позволяет отдать предпочтение какому-либо из приведенных формул без проведения дополнительных исследований;
• все зависимости получены до 1990 г., т.е. в условиях плановой экономики; помимо этого они базируются на статистических данных, полученных в результате наблюдений за поставками и расходами в предыдущие периоды.

Q_i=const

^

Уровень запаса

Простейшие системы управления запасом предполагают элементарное сравнение заданного уровня остатка на складе с фактическим. При этом заданный уровень запаса (иногда его называют неснижаемым уровнем запаса) может определяться экспертно или рассчитываться по какой-либо методике (например, запаса должно хватать на 2 месяца торговли). Очевидно, что создаваемая нами система также должна учитывать заданный уровень запаса, однако делать это более изящно. Грамотное название неснижаемого уровня запаса — страховой товарный запас. Напомню, что нужен он для компенсации возможных отклонений в спросе и в сроках реакции поставщика. Если цепочка поставок гарантирует отсутствие таковых отклонений, компания может работать без страхового товарного запаса, а стратегию управления в этом случае называют «Just-in-Time». Для корректного расчета размера страхового товарного запаса необходимо количественно оценить отклонения в спросе и в сроках реакции, о чем мы уже говорили. Но еще интересна возможность оценивать требуемый размер страхового запаса не по единожды утвержденным значениям, а учитывая новейшие изменения ситуации: в случае стабильного улучшения параметров поставки и выравнивания спроса страховой запас должен уменьшаться. Справедливо и обратное: при росте нестабильности поставок страховой запас должен быть увеличен. Таким образом, размер страхового товарного запаса должен вычисляться каждый раз заново для каждой позиции. В этом случае система будет учитывать последние изменения в ситуации, что, бесспорно, является конкурентным преимуществом для компании. Формул для расчета страхового товарного запаса существует много, и выбор самой правильной сопряжен с определенными трудностями: ни одна из них не лишена изъянов. Однако, считая «хорошую формулу» приемлемым вариантом, можно воспользоваться формулой 1.1. Коэффициент «k» — в данном случае обратное значение стандартного нормального распределения, имеющее функциональную зависимость от уровня доступности товара. Более подробное и математически корректное разъяснение можно получить в любом учебнике по статистике, нам же для работы будет достаточно данных, приведенных в Таблице 1. Повторюсь, использование значения стандартного нормального распределения есть серьезное упрощение с точки зрения математической статистики, однако, по глубокому убеждению автора, данный подход вполне оправдан в логистических расчетах.

Структура пополнения запасов

Задавшись УД, можно перейти к следующему этапу — ответу на два основных вопроса: пора ли пополнять запас, и если да, каким должен быть размер заказа?
Базисом многих расчетов в логистике является грузооборот: объем продукции, прошедшей через склад (магазин, торговую сеть) за какое-то время. В нашем случае речь может идти о грузообороте по отгрузке склада, то есть о продажах. Понятие грузооборота предполагает некий период времени, за который отгружено некоторое количество продукции. При каждодневных расчетах потребности в товаре логично измерять продажи за день, но, учитывая возможные скачки в значениях дневных продаж, правильнее пользоваться средним значением продаж в день, например за неделю или за десять дней — период выбирается в зависимости от специфики бизнеса и является элементом настройки системы. Говоря конкретнее, удобно пользоваться формулой скользящего среднего за относительно небольшой период: система будет менее чувствительна к случайным скачкам в спросе и в то же время отреагирует на краткосрочные тенденции изменения спроса.

Движемся далее. Любое усреднение содержит в себе лукавство — сейчас мы не отличим случайную крупную продажу от стабильного потока мелких отгрузок. Статистический аппарат предоставляет нам возможность отделения с помощью стандартного отклонения. Разовая продажа будет иметь значительное отклонение, стабильные продажи такого отклонения иметь не будут.

Усложняем условия

В нашей модели мы предполагали, что восполнить запасы мы можем практически мгновенно, обратившись к издателю. В реальности, необходимо время на планирование и производство заказа, доставку продукции. В этом случае, страховые запасы должны быть увеличены пропорционально промежутку времени от размещения нами заказа до приходования у себя на складе. Этот промежуток времени сам по себе является вероятностной величиной, зависящей от стабильности производства, перевозчиков и т.д.

Итак, наша задача расширить приведённую выше модель на систему, в которой есть запаздывание между размещением заказа и его приходом на склад. Если этот промежуток времени определяется средним временем транспортировки L и горизонтом планирования R, то уровень страховых запасов можно оценить как:

\

Заметьте, что это оценка не следует напрямую из свойств нормального распределения, а является аппроксимацией для случая, когда величина L распределена нормально ~ N (L;0).

Вернёмся к нашему продавцу газет. Представим, что теперь он осуществляет планирование раз в неделю по пятницам, формируя заказы на закупку на неделю вперёд, срок поставки от издателя составляет 3 дня. В этом случае, L+R=7+3. Важный момент: теперь при расчёте коэффициента z, мы должны учитывать вероятность возникновения дефицита не в один из дней, как ранее, а в течение периода L+R. В нашем случае период равен 10, если мы разобьем год на декады, то в условиях, когда в любых 5 декадах из 36 возникал дефицит, уровень сервиса первого рода будет 5/36 ~ 98%.

Давайте ещё раз внимательно посмотрим на нашу формулу:

• Значительную роль в ней играет горизонт планирования R. Если бы наш продавец газет осуществлял планирование на ежедневной основе (скользящий график планирования), заглядывая вперёд на семь дней, то показатель L+R был бы равен 4 и объём страховых запасов при переключении с фиксированного горизонта планирования на скользящий уменьшился более чем на 60%. Понятно, что не во всяком производстве можно просто перейти с фиксированного горизонта на скользящий, особенно, если используется система планирования MRP-II
• На время R будет влиять и другой фактор: минимальный размер партии, заданный поставщиком или экономически обоснованный размер заказа, рассчитанный нами. Давайте представим себе, что наш газетчик решил заняться продажей книг и у него есть альтернатива: покупать маленькими партиями «точно вовремя» у оптовика или большим партиями у самого издательства. Очевидно, что при крупных партиях закупки большую часть времени на складе будет находиться значительное количество продукции и вероятность дефицита возникнет только в самом конце периода. Это означает, что при повышении объёма закупок и увеличении R, уровень сервиса будет также увеличиваться… не бесплатно: за счёт стоимости оборотного капитала
• Второй важный показатель L. В нём кроется значительная часть наших страховых запасов. Чем короче плечо поставки, тем меньше страховые запасы. Очевидно, что на страховые запасы будет оказывать влияние и стабильность поставщиков, на которую с точки зрения менеджмента гораздо сложнее повлиять, чем на выбор местоположения поставщиков
• Показатель ст. отклонения спроса – это мера, отражающая степень нашей осведомлённости о спросе. Среднеквадратическое отклонение зависит как от качества работы отдела  прогнозирования, так и от неопределённости спроса. Следует отметить, что формула расчёта страховых запасов крайне чувствительна к смещённости прогнозов и предполагает, что до оптимизации страховых запасов проведена работа по повышению качества прогнозирования.

Наша формула для расчёта страховых запасов предполагает, что время L распределено нормально, но так ли это на самом деле? Давайте рассмотрим случай, когда мы размещаем заказы у поставщика, а тот использует систему «отложенных заказов», если не сможет удовлетворить спрос в текущем цикле планирования. В этом случае, срок поставки может увеличиться вдвое, втрое и даже вчетверо, если поставщик не имеет возможности удовлетворить спрос. В результате, параметр L не будет подчиняться нормальному распределению, и рассматриваемая формула потребует корректировки.

Таблица 9.5

f(k) _σтd₃ = t_pσ_cd₃t_pσ_c

1. В начальный момент на складе находится Q единиц продукции, рассчитываемой по формуле

1. Если по мере реализации суммарный расход ∑d_i достигает Q в момент времени T_j, а заявки продолжают приходить, то наступает ситуация дефицита. Предполагается, что неудовлетворенные заявки продолжают накапливаться до случайного момента Т_к – времени поступления нового заказа. Таким образом, речь идет о прогнозируемом процессе накопления заявок, а не на реальном расходе на интервале ∆Т=Т_к – Т_j
2. Допустим, что статистические параметры, характеризующие ежедневный расход (или объем продаж), и σ_d – постоянны и не зависят от продолжительности цикла Т; закон распределения ежедневных продаж – нормальный. Для продолжительности функционального цикла, подчиняющегося нормальному закону, среднее значение равно , а среднее квадратическое отклонение

_{тттт=20сdтpp33}

• при расчете по формуле (9.12) величина страхового запаса возрастает с увеличением длительности функционального цикла поставок продукции со склада;
• при использовании откорректированной зависимости для общего среднего квадратического отклонения σ_с, формула (9.11), величина страхового запаса также возрастает при увеличении длительности цикла Т, но менее интенсивно, чем при расчете по формуле (9.12).
• поскольку в работе не удалось найти объяснение, почему уменьшается величина страхового запаса при расчете по формулам (9.5)-(9.7), то, на наш взгляд, не следует использовать указанные формулы для расчетов без проведения дополнительных исследований.

Таблица 9.6

Поиск по сайту:  

1.2 Методы расчета страхового запаса

Ввиду внедрения в международную практику принципов «управления поставками», страховой запас стал рассматриваться некоторыми компаниями как ничем не оправдывающая себя статья затрат. Другие же компании до сих пор переполняют свои склады запасами гораздо большего объема, чем требуется. Страховой запас необходим, однако его размер во многих случаях может быть уменьшен без оказания негативного влияния на уровень обслуживания покупателей.

Страховой запас – это часть производственных запасов, формируемых на случай непредвиденных обстоятельств (недопоставок, просроченных поставок) или чрезвычайных положений (аварийные ситуации у поставщика, негативные природные явления). Предположения о возникновении непредвиденных ситуаций не случайны.

Во-первых, прогнозирование спроса осуществляется на основе данных за прошедший период времени. Однако, никаких гарантий того, что спрос останется на том же уровне, нет, и реальный спрос может превзойти прогнозируемые значения.

Во-вторых, продолжительность цикла заказа, т. е. время, которое проходит от размещения заказа до доставки товара, – это также величина, рассчитанная на основе данных за прошедшие периоды. Поэтому, также как и спрос, ее значение может изменяться в каждом новом периоде.

С учетом двух указанных неопределенностей, связанных со спросом и продолжительностью цикла заказа, необходимо решить главную задачу – определить оптимальный объем страхового запаса. Для этого необходимо иметь четкое представление о том, каков риск нехватки товаров на данном рынке и при данных экономических условиях, а также какого уровня обслуживания потребителей компания стремится достигнуть.

Для расчета страхового запаса в литературе описывается большое количество способов (таблица Таблица 2).

Таблица 2 – Формулы для расчета страховой составляющей нормы производственного запаса Т_с

Наиболее удобна модель расчета страхового запаса, учитывающая вероятность спроса, потери от дефицита и стоимость хранения. Вероятность спроса рассчитывается по данным спроса за прошедшие периоды. Страховой запас подбирается таким, чтобы решилось следующее равенство:

Расходы на дефицит + Расходы на хранение = min

Расходы на дефицит определяются как произведение расходов, которые влечет отсутствие единицы товара на математическое ожидание данного дефицита при выбранном страховом запасе.

Данные по позициям

Ниже приведен перечень данных, требуемых по каждой товарной позиции:
1. Требуемый уровень доступности для товарной позиции или для группы, которой принадлежит данная товарная позиция.
2. Для определения параметра «продажи в день» нужно задаться временным интервалом, за который считается среднее значение. Интервал может задаваться отдельно по товарной позиции для группы, к которой принадлежит данная товарная позиция.
3. Для определения параметра «Срок реакции поставщика» необходимо фиксировать в информационной системе по каждой поставке момент формирования потребности в товаре и момент оприходования товара на складе получателя — в разрезе каждой товарной позиции.
4. Необходимо фиксировать в информационной системе данные о товарах, находящихся в пути от поставщика.
5. Разумеется, расчетный модуль должен «знать» товарные остатки на дату расчета.

Заключение

Представленные в данной статье модели существуют уже более полувека. На данный момент разработаны гораздо более совершенные математические методы расчёта страховых запасов в многоэшелонных системах.

Тем не менее, практика их применения показывает, что не существует революционного пути внедрения современных моделей оптимизации запасов, минуя базовые компоненты эффективной организации управления цепочками поставок. Можно выделить следующие факторы успеха проекта по оптимизации запасов, вне зависимости от используемых моделей:

• В организации существует и эффективно работает функция прогнозирования спроса, осуществляется контроль и улучшение показателей прогнозирования. Прогнозирование осуществляется по информации о фактическом спросе, а не данным о продажах
• В организации есть чётко определённая и работающая система планирования с жёстко заданными горизонтами и алгоритмами работы
• В компании используется информационная система, хранящая надёжную информацию об истории запасов с достаточной степенью дискретности и реализующая алгоритмы планирования запасов. События возникновения дефицита регистрируются и используются как входные данные на совещаниях по планированию (S&OP)
• В информационной системе организации можно получить доступ к трём объектам данных: первичным заявкам клиентов, принятым к исполнению заказам, фактическим отгрузкам. Благодаря этому, можно анализировать:
  • Историю преобразования заявок в заказы с учётом отмены и изменения заявок клиентом, формирования отложенных заказов (back-orders), замены заказанных продуктов их субститутами
  • Разницу между плановой и фактической датами и количеством, фактически отгруженным клиенту
  • Фактическое время и количество доставленной до конечного потребителя продукции для оценки показателя On-Time-In-Full (OTIF)