Некоторые проблемы в управлении запасами большого ассортимента

Управлению товарными запасами посвящено немало учебной и специализированной литературы. Актуальность данной темы очевидна и не вызывает сомнений. Однако в основном в литературе освещаются теоретические подходы, в то время как практические тонкости управления запасами, интересные лишь узкому кругу специалистов-практиков, остаются в тени.

Начинающий логист, изучивший теоретическую часть снабжения, испытывает большие трудности в работе, когда собственного опыта и навыков еще недостаточно. Опытный логист часто «отдаляется» от теоретических методик, заменяя их собственными наработками, приспособленными для работы в конкретной компании, концентрируя свое внимание не на общих, а на узкоспециализированных подходах.

Одной из причин многочисленных трудностей в работе логиста является широта ассортимента. Чем больше позиций в ассортименте, состав и товарный запас в котором постоянно изменяется, тем сложнее логисту ориентироваться и контролировать ситуацию.

Для контроля и анализа товарных запасов обычно по каждой позиции рассчитывается ряд статистических показателей, которые зависят от темпов продаж, остатков на складе, приоритетности и проч. Правильно используемые показатели могут позволить контролировать запасы по каждой позиции. Однако для эффективного управления закупками требуется рассчитывать и планировать заказы, которые состоят из многих позиций, объединяемых в отдельные заказы по некоторым правилам.

Дополнительные трудности добавляет ряд ограничений при формировании заказов. Это могут быть:

– отдельные заказы для каждого поставщика;

– разграничения заказов по разным группам товаров (даже у одного поставщика);

– разные нормативы запасов для разных групп товаров;

– предоставляемые поставщиком скидки за выбранный объем;

– вместимость транспорта и т.д.

Из-за подобных ограничений становится невозможным применение одного универсального метода управления запасами по всему ассортименту, так как для разных позиций могут быть разные требования: алгоритмы расчета, критерии, ограничения, методы прогнозирования и проч.

Логисту помимо постоянного контроля товарного запаса по позициям необходимо принимать во внимание особенности формирования заказов, а также понимать, что в любой момент времени невозможно заказать любую позицию. Например, через неделю по плану отгружается заказ у поставщика А, а через две недели – у поставщика Б. Поэтому на следующей неделе, когда грузится товар от поставщика А, невозможно отгрузить товар от поставщика Б. В результате может возникнуть временный дефицит товара Б.

Для обработки такого большого количества информации на сегодняшний день существуют различные решения. Одним, пожалуй, из самых распространенных решений является автоматизация управления запасами. Не будем касаться ее эффективности, отметим лишь, что при автоматизации процесса закупок человеческий фактор в значительной мере нейтрализуется. Процесс становится трудно контролируемым, что, очевидно, является отрицательной характеристикой. Другая немаловажная особенность – это стоимость. Автоматизация процесса закупок – достаточно дорогостоящее мероприятие.

Поэтому весьма актуальным остается вопрос управления запасами «своими силами» без использования дорогостоящего ПО, его адаптации и поддержки. «Свои силы» предполагают эффективное использование доступных средств (обычно это база данных, и аналитические инструменты в ПО Excel), а также знания и навыки логиста. Человек, в отличие от компьютера, способен логически думать и принимать рациональные решения исходя из многих факторов, которые не всегда можно учесть при разработке ПО.

Однако человеческие способности в обработке информации ограничены, поэтому логисту следует анализировать только ту информацию, с которой не может справиться компьютер, то есть, где невозможно прописать четкий алгоритм принятия решений. При этом даже опытный специалист сможет эффективно управлять запасами лишь в том случае, если у него в распоряжении будет наглядная (не требующая длительного осмысления и анализа) и актуальная (отражающая реальную ситуацию) информация.

Очевидно, что показатели товарного запаса, рассчитанные для ассортимента  в несколько сотен или даже тысяч позиций, не являются наглядными. В этом случае для придания данным более наглядного вида целесообразно и практично использовать возможности ПО Excel (функции форматирования).

Тем не менее, при работе с несколькими тысячами позиций, когда их полный перечень по размеру в несколько раз превышает размеры экрана монитора, наглядность недостижима, так как невозможно одним взглядом охватить весь ассортимент. Логисту приходится держать в уме много дополнительной информации, чтобы контролировать запасы товаров и быть постоянно начеку. В результате из-за «человеческого фактора» ошибки и сбои в процессе закупок неизбежны.

Какой же выход может быть из данной ситуации? Как уменьшить отрицательное влияние «человеческого фактора» (забывчивость, недостаточная внимательность и проч.), сохранив при этом рациональный подход в принятии решений?

В данном случае неплохо зарекомендовал себя следующий подход: обработка и приведение исходной информации с помощью специализированного ПО (обычно достаточно Excel) к наглядному виду таким образом, чтобы, не теряя своей информативности, данные «сжались» до воспринимаемого вида («поместились» в размер монитора без необходимости «прокрутки»). Полученная в результате преобразования информация позволит логисту лишь с помощью самых необходимых расчетов контролировать товарные запасы и принимать рациональные решения.

Метод «сжатия» исходной информации достаточно простой и понятный – это группировка данных. Группировка представляет собой метод анализа и обработки информации, при котором исходные данные объединяются в однородные группы по некоторым общим признакам.

Набор группировочных признаков для эффективного управления запасами зависит от конкретных целей, возможностей и желаемых результатов. Например, группировка товаров может быть по поставщикам, по торговым маркам, по клиентам, по периодам продаж и проч. Далее по каждой группе рассчитываются агрегированные показатели, которые используются для контроля товарного запаса, расчета потребности в товаре и др. уже по группам товаров. Количество таких показателей может быть в десятки или даже сотни раз меньше аналогичных показателей, рассчитанных для каждой позиции в отдельности.

Очевидно, что небольшое количество показателей намного легче воспринимается и осмысливается, чем сотни. Дополнительную наглядность может придать использование возможностей форматирования ПО Excel. Обработка исходной информации подобным образом позволит логисту принимать оптимальные и тщательно обдуманные решения, а также существенно сэкономит время.

С помощью качественной группировки позиций, можно добиться хорошей наглядности, однако, как уже отмечалось выше, наглядная информация должна быть еще и актуальной, то есть отражать текущее состояние дел. Действительно, какой смысл в аналитической таблице, если на момент принятия решения остатки уменьшились, а прогноз продаж поменялся? Поэтому показатели по группам должны быть динамическими, то есть обновляться в соответствии с текущей ситуацией. Обычно достаточно обновления данных об остатках и продажах. Расчетные показатели (товарный запас в днях, стоимость остатков и проч.) обновляются автоматически.

Итак, рассчитав актуальные сводные показатели по группам однородных позиций, можно получить наглядную информацию обо всем ассортименте в целом, которую далее можно использовать для планирования закупок на уровне групп товаров, а также принятия различного рода решений. Например, какая группа товаров будет заказана в первую очередь, какая – во вторую; какие группы товаров можно объединить в одну поставку; сколько потребуется денежных средств для обеспечения продаж в следующем месяце и проч. При этом необходимые расчеты могут быть выполнены всего за несколько секунд.

После планирования заказов на уровне групп товаров, можно приступать к расчету ближайшего заказа непосредственно по позициям. При этом уже не будет необходимости анализировать весь ассортимент. Расчет заказа будет делаться по заранее выбранным группам товаров, что существенно сэкономит время.

Наличие наглядной и актуальной информации существенно облегчает работу логиста и делает ее более эффективной. Тем не менее, логисту следует использовать и другие методы анализа данных: методы классификации, анализа динамики и прогнозирования продаж, многомерный статистический анализ и др.

Автор: Дмитрий Езепов (г. Минск), Логист, dizappa@mail.ru

Источник: BusinessForecast.by