Для того чтобы постоянно повышать качество управления запасами, необходимо использовать систему специальных показателей. При этом показатели, как индикаторы определенных процессов, нужно не только правильно рассчитывать, их также необходимо правильно понимать и анализировать. Однако на практике зачастую обнаруживается серьезная проблема: некорректная интерпретация результатов экономического анализа.
Даже, если сам анализ с математической точки зрения проведен корректно с соблюдением всех условий и предпосылок, неверная интерпретация может значительно исказить представление о реальности.
Система показателей управления запасами широко освещена в различных источниках. В них, как правило, речь идет о различных методах прогнозирования, классификации, контроля товарных запасов и других показателей, которые описывают состояние товарных запасов и их динамику. В то же время, мало, где освещаются показатели, которые помогают анализировать результат управления запасами, хотя без анализа результата невозможно обнаружить ошибки в управлении и изыскать резервы для улучшения эффективности.
Ниже речь пойдет о методике, которая позволяет анализировать результат деятельности, направленной на повышение эффективности управления запасами. С точки зрения статистического анализа это давно известный метод, однако, его следует внимательно рассмотреть с целью более глубокого понимания, а также, чтобы при его использовании избегать шаблонных трактовок, далеких от реальности.
Целью эффективного управления закупками является поддержание такого уровня запасов, который максимизирует прибыль предприятия. В случае недостаточности запасов, когда возникает угроза дефицита, уровень запасов повышают, а в случае слишком больших запасов, когда предприятие несет неоправданные расходы на хранение, запасы уменьшают. На практике, как правило, приходится решать вторую задачу, так как сформировать запасы очень легко, а вот избавиться от них гораздо сложнее. Трудностей часто добавляет широта постоянно обновляющегося ассортимента. Таким образом, одним из важнейших показателей эффективности управления закупками является стоимость и динамика запасов.
Очевидно, что на уровень запасов оказывают влияние самые различные факторы: ассортимент, закупочная политика, договоренности, ограничения, продажи, квалификация логистов, система учета движения товаров и многое другое. Все эти факторы можно разделить на объективные и субъективные, а также на увеличивающие и снижающие эффективность закупок.
Объективные факторы практически невозможно устранить, поэтому их влияние постоянно. А вот субъективные факторы могут быть изменены, а через них, соответственно, можно влиять на уровень запасов.
Для этого среди субъективных факторов необходимо отыскать такие, которые препятствуют и приводят к ухудшению эффективности управления закупками. Однако для анализа влияния факторов на эффективность закупок эту эффективность необходимо как-то измерить. Возникает вопрос: как? Как «пощупать» эффективность управления закупками, сделать ее наглядной и понятной? К примеру, оборачиваемость увеличилась с 5 недель до 4 недель. Очевидно, что это хорошо, но насколько, как это повлияло на прибыль? То есть актуальным становится измерение эффекта от управления запасами в какой-либо понятной шкале, сравнение его с другими целевыми показателями, которые часто измеряются в денежном выражении.
Приведем в пример несколько факторов, которые могут оказывать непосредственное влияние на уровень запасов. Запасы существуют для обеспечения продаж, поэтому между ними существует тесная взаимосвязь. Чем больше продается, тем больше закупается, и наоборот. Рост или снижение продаж может «потянуть» за собой и уровень запасов. В этом случае колебания запасов будут обусловлены объективным фактором, и рост их уровня не будет означать неэффективность в управлении закупками.
Хотя, конечно, связь здесь не должна быть пропорциональной: рост продаж в тысячу раз, не должен вызывать такой же рост уровня запасов. Тем не менее, на относительно небольшом промежутке изменений (двух или трехкратном) связь вполне может быть пропорциональной. В то же время, увеличение запасов может произойти и без роста продаж. Причиной этого могут стать: укрупнение партий поставки, увеличение страховых запасов из-за дополнительных рисков, появление неликвидных позиций, некорректные прогнозы продаж, ошибки в расчете заказов и проч.
Другими словами, увеличение уровня запасов без увеличения уровня продаж является серьезным сигналом для того, чтобы обратить внимание на эффективность управления закупками. Здесь также могут быть объективные причины (укрупнение минимальных партий закупок, создание запасов перед сезонным спросом и проч.), но могут быть и субъективные факторы, которые являются следствием ошибок в управлении и которые можно и нужно устранить.
Для анализа влияния факторов на результат можно проанализировать их совместную динамику. Для этого обратимся к известному в статистике методу – индексному анализу. Покажем простую и известную индексную модель зависимости среднего уровня запасов от оборачиваемости и продаж (все формулы содержатся в полной версии статьи):
В данной модели средняя стоимость запасов определяется как произведение коэффициента оборачиваемости и объемов продаж.
Многие специалисты в области экономического анализа множители в правой части уравнения (1) называют факторами, а сам анализ – факторным. Это не так. Во-первых, факторный анализ – это один из видов многомерного статистического анализа, который связан с изучением пространства первичных факторных признаков. Во-вторых, эти множители далеко не всегда являются факторами, если рассматривать их как причину, а результативный показатель, как следствие. В-третьих, методология расчета и интерпретация «влияния факторов» зачастую противоречит здравому смыслу и может ввести в заблуждение (см. ниже). В-четвертых, для анализа причинно-следственных связей следует использовать другие статистические методы.
В нашей модели, продажи (П) – это целенаправленное действие, которое вполне может оказывать влияние на уровень запасов. Поэтому продажи следует рассматривать как фактор, влияющий на уровень запасов. Коэффициент оборачиваемости (Коб) – это экономический индикатор, математическая комбинация других показателей, который имеет свой смысл, но не отражает прямо каких-либо определенных действий. Коэффициент оборачиваемости формируется под влиянием многих обстоятельств и факторов, часто противоречивых, и отражает целый комплекс действий. Поэтому оборачиваемость нельзя рассматривать как конкретную причину, влияющую на уровень запасов.
Сопоставление показателей и их индексов не отражает причинно-следственных связей (для этого используются другие статистические методы), а дает лишь описательную характеристику процесса. Интерпретировать ее следует, например, так. При росте объемов продаж на 15%, средний уровень запасов увеличился всего 10%, что можно считать увеличением эффективности управления запасами, так как оборачиваемость увеличилась на 4,5%.
Это очень простая, и даже шаблонная, интерпретация без учета реальных обстоятельств. Более качественный вывод можно сделать, анализируя реальный процесс более подробно, с выявлением реальных причин, и обстоятельств. Профессиональному логисту не следует ограничиваться шаблонной интерпретацией из учебников. Таким образом, расчет и сравнение индивидуальных индексов позволяет описать относительные изменения каждого из показателей и сопоставить их между собой для дальнейшего логического осмысления.
Далее можно перейти к анализу абсолютных изменений показателей модели (1) и здесь вновь нужно быть внимательным к смыслам, методам расчета, а также к интерпретации. Традиционный индексный анализ предполагает определение общего абсолютного изменения результата за счет каждого из «факторов». То есть предполагается, что отобранные множители в правой части модели полностью объясняют изменение результативного показателя. Далее, согласно индексному анализу, следует расчет влияния каждого из «факторов» на изменение результативного показателя. Это снова несколько некорректное описание сути анализа.
Образно говоря, анализ абсолютных изменений в рамках индексного анализа – это проекция результативного показателя на оси координат, в качестве которых выступают показатели из правой части модели (их может быть гораздо больше двух). Сами показатели, как уже упоминалось, далеко не всегда напрямую отражают конкретные причины или действия.
Однако с точки зрения понимания процесса, интерес может представлять именно такой «срез», когда можно соотнести динамику разных экономических показателей. Это, в свою очередь, может дать наглядное и образное представление о динамике и структуре всего процесса в целом. Итак, анализ абсолютных изменений в рамках индексного анализа – это не определение величины влияния «факторов», это разделение общего абсолютного изменения результата по определенному математически обоснованному правилу в некотором соответствии с динамикой множителей из правой части индексной модели.
Таких правил может быть несколько. Выбор обычно сводится к способу определения весов: 1) базисные для объемных показателей и отчетные для качественных; 2) отчетные для объемных показателей и базисные для качественных; 3) средние веса из базисных и отчетных для всех показателей. Многие авторы отдают предпочтение первому варианту. Его и рассмотрим подробнее. Разложение общего прироста результата на составляющие по первому варианту выглядит следующим образом:
Исходя из (2) определенной части абсолютного изменения средних запасов соответствует абсолютное изменение коэффициента оборачиваемости при фиксированных продажах на уровне отчетного периода. Интерпретация несколько фантастическая и трудно воображаемая.
Исходя из (3) оставшейся части абсолютного изменения средних запасов соответствует абсолютное изменение продаж при фиксированной оборачиваемости на уровне базисного периода. Интерпретация более интересная и реалистичная. Так как, если продажи растут без соответствующего роста эффективности закупок (учащения поставок), то это вызывает увеличение запасов.
Положительный прирост средних запасов говорит о вовлечении средств на поддержание запасов, отрицательный – о высвобождении. Если говорить о (2) и (3), то вовлечение или высвобождение будет условное, так как задается условие о фиксированности второго показателя. Тогда интерпретацию можно перефразировать так: условное высвобождение средств от ускорения оборачиваемости составляет столько-то или условное вовлечение средств от роста продаж составило столько-то.
Естественно, всегда нужно помнить, какое именно условие задано. С точки зрения логиста интерес представляет влияние оборачиваемости (которое косвенно отражает эффективность управления закупками) на уровень средних запасов, то есть условное высвобождение/вовлечение средств от ускорения/замедления оборачиваемости, рассчитываемое по формуле (2). Однако буквальную интерпретацию, как уже упоминалось, трудно вообразить, так как нужно представить себе будущие продажи в прошлом.
Другое дело, если бы продажи закрепить на базисном уровне, как коэффициент оборачиваемости в (3). Тогда можно представить ситуацию, когда продажи остаются постоянными, а усилия, направленные на сокращение запасов, дают определенный результат. Но в этом случае не будет выполняться правило разложения общего абсолютного изменения запасов (4). Для сохранения этого равенства нужно будет вес в (3) менять с базисного на отчетный период. То есть ситуация переворачивается наоборот и выбор весов будет соответствовать второму способу: отчетные веса для объемных показателей и базисные веса для качественных. Проблема интерпретации не решается.
Как выход можно предложить расчет по третьему способу выбора весов — средние веса из базисных и отчетных для расчета влияния всех «факторов». Тогда формула (2) примет вид:
Из (5) следует, что определенной части абсолютного изменения средних запасов соответствует абсолютное изменение коэффициента оборачиваемости при средней интенсивности продаж в течение отчетного и базисного периода. Интерпретация позволяет зафиксировать продажи на понятном, реалистичном уровне и абстрагироваться от их влияния. Формула (5) представляет аналитический интерес для логиста, так как показатель соответствия между изменением оборачиваемости и изменением среднего уровня запасов дает хорошую информацию об эффективности управления закупками.
Более того, данный показатель весьма информативен и с финансовой точки зрения, так как измеряется в денежном выражении, что позволяет сравнивать его с другими стоимостными показателями. К примеру, сумма высвобожденных из запасов средств от ускорения оборачиваемости увеличивает общую прибыль организации. Показатель условно высвобожденных/вовлеченных средств можно также рассчитать по различным группам товаров (по поставщикам, торговым маркам, АВС и др.). Это позволит выявить проблемные группы и сконцентрировать на них внимание.
Взяв средний уровень оборачиваемости за отчетный и базисный периоды, можно подобным образом изменить и (3). Средний уровень оборачиваемости, рассчитанный как среднее арифметическое из соответствующих показателей базисного и отчетного периода, со статистической точки зрения некорректен. Однако при относительно небольших колебаниях в динамике продаж и уровне запасов отклонение от истинного значения будет несущественное. Данное допущение делается для упрощения расчетов.
В целом влияние продаж на закупки относительно постоянно и не зависит от усилий логиста, поэтому и интерес к этому показателю небольшой. Служба логистики обычно не занимается продажами.
Возвращаясь к общей методологии анализа индексной модели, стоит отметить, что полное разложение общего прироста результативного показателя на составляющие не всегда имеет смысл. Во-первых, не каждый показатель является фактором; во-вторых, могут возникнуть вопросы интерпретации; в-третьих, трудно включить в модель все реальные факторы, следовательно, всегда будет необъясненная составляющая, которая просто распределяется по показателям. А раз нет необходимости раскладывать прирост результата на составляющие, то и придерживаться правила разложения тоже необязательно. То есть выбор весов для расчета прироста результата под «влиянием» какого-либо показателя можно делать произвольно исходя из желаемой интерпретации.
Если расчет по формуле (5) дает значительную положительную величину (большое вовлечение средств), то, возможно, это связано с ошибками в управлении закупками. Следует внимательно проанализировать состояние запасов и в случае необходимости принять соответствующие меры. Проблема чрезмерного замораживания средств в запасах решается обычно по следующим направлениям:
— учащение поставок;
— уменьшение страхового запаса;
— борьба с неликвидами.
Рассмотрение этих направлений деятельности выходит за рамки данной публикации и, как правило, не имеет каких-либо общих правил для реализации. Подход индивидуальный с учетом реальных обстоятельств в каждой организации.
Итак, систему показателей управления запасами можно дополнить показателем условно высвобожденных (или дополнительно вовлеченных) средств от ускорения (или замедления) оборачиваемости за анализируемый период относительно предыдущего периода. Формула (5) не обнаруживает причин снижения или роста эффективности управления закупками, но помогает идентифицировать наличие проблем в управлении закупками. Конкретные причины может обнаружить только специалист, участвующий в процессе, знающий все тонкости и нюансы деятельности конкретного предприятия.
Полную версию статьи можно скачать здесь.
Автор: Дмитрий Езепов (г. Минск), Логист, dizappa@mail.ru
Источник: BusinessForecast.by
Комментарии
14 марта 2012, 07:03 Дмитрий
Интересный подход. Интересно было бы узнать, как анализировать динамику товарных запасов с помощью цепных и базисных индексов.
18 марта 2019, 03:03 Наталья
Мы покупаем неликвиды двигателей, электродвигателей, приборов, разъемов, резисторов, коннекторов, реле и др. Например, двигатели УАД-32Ф-2, СЛ-161, ДКИ-6-12ТВ, ШДА-6, ДПМ-25-Н1-03. При необходимости готовы оказать помощь в реализации ваших комплектующих складских запасов.