Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Вопросы автоматизации в области маркетинговых исследований 12
1.1. Этапы развития и концепция логистической системы 12
1.2. Основные направления исследований и текущее положение в области логистики . 20
1.3. Информационные потоки и источники информации 24
1.4. Система статистических показателей логистической деятельности оптово-розничного предприятия 29
1.5. Основные требования, предъявляемые к информационному обеспечению 33
Выводы по главе 1 38
Глава 2. Классификация экономико-математических методов и моделей. Разработка модели управления запасами 42
2.1. Анализ, сравнительная характеристика и классификация моделей управления запасами 42
2.2. Исследование возможности применения экономико-статистических методов анализа и прогнозирования при использовании моделей управления запасами ... 62
2.3. Методика оценки рентабельности капиталовложений 78
2.4. Разработка математической модели расчета параметров системы управления запасами на основе прогнозных оценок 85
2.5. Закупка партии товара нескольких наименований 102
Выводы по главе 2 107
Глава 3. Анализ результатов применения разработанных моделей управления запасами и методики оценки рентабельности капиталовложений 109
3.1. Оценка работы классической системы управления запасами с установленной периодичностью пополнения до постоянного уровня 109
3.2. Оценка эффективности применения системы управления запасами на основе прогнозных оценок . 116
Выводы по главе 3 124
Заключение 126
Список литературы 128
Приложение 1 131
- Основные направления исследований и текущее положение в области логистики
- Система статистических показателей логистической деятельности оптово-розничного предприятия
- Исследование возможности применения экономико-статистических методов анализа и прогнозирования при использовании моделей управления запасами
- Оценка эффективности применения системы управления запасами на основе прогнозных оценок
Введение к работе
Актуальность темы.
В настоящее время одним из основных факторов, влияющих на
стабильность и успешную работу на рынке является
конкурентоспособность компании. Российские фирмы, испытывая
необходимость поиска новых источников повышения
конкурентоспособности и относительную исчерпанность их в рамках самой фирмы начинают расширять зоны изыскания резервов. Кроме того, возникла идея оптимизировать не отдельные компоненты производственно-коммерческого процесса, а их совокупность.
Очевидно, что работа по налаживанию эффективной системы сбыта продукции, которая, до недавнего времени, была основным инструментом повышения конкурентоспособности и базировалась на маркетинговых исследованиях, проводимых оптово-розничными предприятиями, будет неполной без формирования не менее эффективной системы организации поставок сырьевых ресурсов или готовой продукции.
Важную роль здесь будет играть оптимизация на всем процессе цепочки принятия решений в области логистических систем. Логистика позволяет экономическим субъектам формировать стратегию эффективной политики по обеспечению своевременного пополнения необходимой продукцией складов торговых точек в определенном количестве и, как следствие, непрерывную работу сбытовых подразделений компании. Интенсивный рост спроса на продукцию, вызванный управляющими действиями маркетинга компании,
неизбежно потребует моментальной реакции системы обеспечения поставок на заказ востребованной продукции.
Способность системы удовлетворять спрос и скорость удовлетворения спроса взаимосвязаны: немедленная реализация спроса означает быструю доставку товара и необходимость быстрого принятия решения, влияющего на размер и сроки пополнения запасов, а качественное обслуживание достигается посредством уменьшения времени транспортировки и передачи заказа потребителю в нужном количестве и в нужное время. Вот почему в настоящее время так остро стоит проблема исследования логистической деятельности оптово-розничного предприятия с целью оптимизации системы управления поставками продукции и уменьшения связанных с ней затрат.
Необходимость поиска оптово-розничными предприятиями дополнительных резервов для снижения затрат своей логистической деятельности, в частности, снижения затрат на закупку, складирование и отправку продукции указывает на актуальность данного диссертационного исследования, поскольку очевидно, что сокращение затрат на транспортно-складские операции во многом определяет эффективность работы оптово-розничного предприятия, и, как итог, выигрыш в конкурентной борьбе и лидерство в отрасли.
Внедрение же современных методов управления процессами логистики в практику ведения предпринимательской деятельности, позволит компаниям значительно сократить все виды запасов продукции и издержек, связанных с ними, увеличив тем самым рентабельность денежных средств, вложенных в бизнес, что, в совокупности, должно положительно сказаться на доходности от
капиталовложений и устойчивости компании в условиях рынка в целом.
Цель и задачи диссертации
Целью диссертационного исследования является анализ и создание логистической модели эффективной организации системы управления товарными запасами оптово-розничного предприятия, работающего на рынке офисной бумаги и канцелярских товаров.
Для достижения сформулированной цели решается следующая основная задача исследования: моделирование процесса принятия решений и расчет параметров системы управления товарными запасами с учетом анализа эффективности использования оборотных средств оптово-розничного предприятия.
В рамках решения поставленной задачи можно выделить следующие подзадачи:
выявление и анализ факторов, влияющих на эффективность использования оборотных средств, применительно к организации системы управления запасами в рамках исследования логистической деятельности оптово-розничного предприятия;
исследование моделей управления запасами и специфики их применения; выработка требований, которым должна удовлетворять разрабатываемая модель с целью обеспечения наиболее адекватного описания существующего положения в работе по организации закупок оптово-розничного предприятия;
разработка методики оценки рентабельности денежных средств, вложенных в товарные запасы оптово-розничного предприятия, в процессе осуществления закупочной деятельности;
исследование возможности применения экономико-статистических методов анализа и прогнозирования в разрабатываемых моделях управления запасами;
создание методики процедуры принятия решений с помощью расчета прогнозных оценок на основе данных о параметрах спроса на продукцию для определения точки заказа очередной партии продукции;
разработка модели управления запасами для расчета параметров заказываемой партии: экономичного размера заказа, модифицированного в соответствии с полученными прогнозными оценками, оценки размера заказываемой партии с учетом рентабельности капиталовложений;
разработка методики использования полученных оценок рентабельности капиталовложений в многопродуктовой системе управления запасами при ограниченном размере свободных денежных средств;
проектирование информационной модели, обеспечивающей практическую реализацию системы принятия решений в логистической деятельности предприятия и определения параметров системы управления запасами;
разработка практических рекомендаций для получения наиболее высокой эффективности от капиталовложений в товарные запасы и их реализации.
Объект и предмет исследования
Объектом диссертационного исследования является организация системы управления товарными запасами оптово-розничного предприятия, работающего на рынке офисной бумаги и канцелярских товаров.
Предметом диссертационного исследования выступает управление данным процессом размещения заказов на пополнение с учетом прогнозных оценок и оценки рентабельности капиталовложений в товарные запасы.
Методика исследования
В качестве источников, составивших базу исследования, использованы труды отечественных и зарубежных авторов по маркетингу, логистике, статистике, экономике и проектированию баз данных; публикации в периодической печати; методическая и аналитическая документация отраслевого характера.
Расчеты проводились с применением адаптивных методов прогнозирования, корреляционного и статистического анализов. При решении поставленных задач были использованы: пакет прикладных программ MS Excel, текстовый редактор MS Word, программы, написанные автором.
Информационную базу исследования составили данные о товарообороте и внутренняя отчетность предприятия торгово-
промышленного объединения «Комус», реализующего офисную и полиграфическую бумагу и канцелярские товары.
Научная новизна
Работа представляет собой решение новой актуальной задачи создания логистической модели эффективной организации системы управления товарными запасами оптово-розничного предприятия и анализа эффективности использования его оборотных средств.
Были предложены к рассмотрению модели принятия решений и расчета параметров системы управления товарными запасами на основе прогнозных оценок с учетом анализа эффективности использования оборотных средств оптово-розничного предприятия.
В рамках решения данной задачи получены следующие результаты, обладающие научной новизной:
разработана методика процедуры принятия решений для определения точки заказа очередной партии продукции с помощью расчета прогнозных оценок на основе данных о параметрах спроса на продукцию;
разработана методика оценки рентабельности денежных средств, вложенных, в процессе организации закупочной деятельности, в товарные запасы оптово-розничного предприятия;
выявлены закономерности изменения значения рентабельности капиталовложений от размера заказываемых партий и остатков продукции на складе;
разработана модель управления запасами для расчета параметров заказываемой партии: экономичного размера заказа, модифицированного в соответствии с полученными прогнозными оценками, оценки размера заказываемой партии с учетом рентабельности капиталовложений;
предложена методика использования полученных оценок рентабельности капиталовложений при наличии ограничения на размер свободных денежных средств в многопродуктовой системе управления запасами;
Практическая значимость
Основные положения, выводы и результаты диссертационного исследования могут быть использованы для практического применения в работе торговых оптово-розничных предприятий по организации и оптимизации системы пополнения запасов продукции.
Полученная методика также может быть полезна при оценке использования оборотных средств и эффективности капиталовложений предприятия и может представлять интерес для мониторинга работы системы сбыта продукции.
Разработанные модели и процедуры принятия решений ориентированы на использование в рамках современных информационных технологий. Для самостоятельного применения имеют значение:
модель оценки рентабельности капиталовложений,
позволяющая рассчитать эффективность использования
оборотных средств оптово-розничного предприятия;
прогнозная модель расчета точки заказа, позволяющая реализовать алгоритм принятия решения для определения момента оформления заказа на пополнение склада;
Реализация и апробация результатов
Результаты проведенного исследования были апробированы и используются в настоящее время в торгово-промышленном объединении «Комус», долгое время работающего на рынке офисной и полиграфической бумаги и канцтоваров.
Объем и структура работы
Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов по главам, заключения, рисунков, таблиц, списка литературы и приложений.
В первой главе рассмотрены этапы развития и основные понятия логистического менеджмента, проведен анализ текущего положения в сфере систем логистического управления, описаны информационные потоки и источники информации, значимой для проводимого анализа, представлена система показателей и сформулированы основные требования к информационному обеспечению.
Во второй главе дана классификация экономико-математических методов и моделей, проведена сравнительная характеристика и классификация моделей управления запасами, рассмотрена возможность применения экономико-статистических методов анализа и прогнозирования при построении модели управления запасами, разработана модель управления запасами на основе прогнозных оценок. Разработана методика оценки рентабельности вложенного
капитала. Описан метод нахождения параметров расчета экономичного размера заказа в соответствии с полученными прогнозными данными.
Третья глава рассматривает вопросы практического применения разработанных моделей. Подробно описаны этапы определения расчетных данных для оценки общих капиталовложений. Разработанная методика оценки рентабельности была апробирована применительно к классической модели управления запасами с периодическим пополнением до постоянного уровня и к разработанной модели на основе прогнозных оценок. Проведено исследование поведения данных систем в режиме интенсивного роста спроса при значительных колебаниях ежедневных значений. Проведен анализ полученных данных, в том числе значений рентабельности капиталовложений, при использовании вышеописанных систем. Показана целесообразность и эффективность применения разработанной модели управления запасами на основе прогнозных оценок.
Основные направления исследований и текущее положение в области логистики
Логистическая система находит все более широкое применение в практической деятельности фирм и различных предприятий. Она рассматривается в высших эшелонах управления корпорациями, как эффективный мотивированный подход к управлению материалопотоком с целью снижения издержек производства.
Логистическая система ложится в основу экономической стратегии фирм, когда процесс логистики используется как орудие в конкурентной борьбе и рассматривается как управленческая логика для реализации планирования, размещения и контроля над финансовыми и другими ресурсами. Такой подход позволяет обеспечить тесную координацию логистического обеспечения рынка и производственной стратегии. Если этой координации удается достигнуть, то результатом ее является необходимый ассортимент запасов в необходимом месте, в необходимое время; координация работы складского хозяйства и требований к упаковке с требованиями транспорта (что позволяет минимизировать расходы сырья и готовой продукции, снизить запасы в производстве) и, наконец, синхронизация заказов и транспорта.
Одно из направлений исследования логистики связано с взаимоотношениями логистики и издержек, т.е. издержек на складское хозяйство, запасы, транспорт, производство, обработку заказов и других подсистем логистики, которые зависят друг от друга.
Попытки минимизировать издержки какого-либо отдельного вида деятельности могут привести к повышению общей стоимости логистики. Следовательно, концепция предполагает проведение анализа новаций любого вида деятельности логистики с учетом общих издержек системы.
Комплексный анализ логистики позволяет определить пропорции системы и эффективность стоимостных характеристик этих пропорций, выработать управленческую политику.
Необходимо отметить, что многие интересные исследования начинаются тогда, когда в логистической модели появляются практические данные. Исследование логистики следует оценивать не только по математическим формулировкам, но и по способности ее найти практическое применение.
Смысл основных принципов логистической системы, как системы управления торгово-производственной деятельностью сводится к следующему: производству продукции в соответствии с потребностями покупателей, знанию рыночной ситуации и действительных возможностей предприятий или их ассоциаций; наиболее полному удовлетворению потребностей и запросов покупателей и заказчиков; реализации продукции и услуг на определенных рынках в предусмотренных объемах и в установленные сроки; обеспечению долговременной рентабельности (прибыльности) производственно-коммерческой деятельности; строгому соблюдению выбранных маркетинговых стратегий и тактики (формирование среднесрочных и долгосрочных целей и задач; их реализация в конкретный период времени с учетом рыночных ситуаций); активной адаптации к постоянно меняющейся рыночной конъюнктуре, требованиям покупателей (с одновременным воздействием на формирование и стимулирование спроса);
Ожидаемый размер спроса определяется, в основном, путем приблизительного расчета объемов продаж в том же месяце прошедшего года с поправкой на "сезонность", которая выражается в увеличении размеров закупаемой партии офисной бумаги, например, к 1-му сентября или к концу года, когда многие организации сдают бухгалтерские отчетности.
Решения о размерах и периоде закупок принимаются на интуитивном уровне, следуя опыту маркетолога, и делая "на глазок" некоторый страховой запас на случай непредвиденного изменения спроса. В условиях нестабильной российской экономики действительно невозможно с большой степенью точности определить размер будущего спроса, однако можно с определенной вероятностью рассчитать как размер закупаемой партии определенных наименований, так и страховой запас, необходимый для бесперебойной работы сбытовой сети, опираясь на математические методы и модели управления запасами.
Результатом непродуманной организации закупок является периодически возникающий дефицит тех или иных наименований продукции, грозящий штрафами за несоблюдение сроков выполнения заказа, в то время, как склады оказываются заполненными невостребованными, малорентабельными товарами.
Если же количество закупаемой продукции будет большим, чем это необходимо для удовлетворения спроса, - это исключит ситуацию дефицита, но тогда лавинообразно будут расти издержки хранения продукции на складе. К тому же возрастает риск потери части продукции вследствие пожара, хищения и других непредвиденных случаев.
Система статистических показателей логистической деятельности оптово-розничного предприятия
Любой анализ хозяйственной деятельности организации опирается на систему показателей, которые используются при расчетах, а также в процессе моделирования. Такая система складывается из показателей, характерных для всех предприятий определенной сферы. Логистическая деятельность предприятия, работающего на рынке офисной и полиграфической бумаги - не исключение.
Компания должна найти для себя оптимальное сочетание между издержками и выгодами от выбранного уровня товарных запасов и определить, какая величина запасов по каждой товарной группе (или даже позиции) является достаточной. При этом, желательно, от чисто эмпирических наблюдений за ситуациями типа: «есть заказы — нет товаров» или «есть запасы — не хватает денег», перейти к более объективным критериям.
В качестве базовых индикаторов качества выбранной политики управления запасами могут использоваться как непосредственные, так и более обобщенные критерии, а также их различные комбинации. Например, так называемый «уровень обслуживания», под которым понимается процент от общего объема имеющихся запросов, который удовлетворен из имеющихся материальных запасов без дополнительного заказа.
Показатели, основанные на поиске оптимального размера заказа, исходят из соотношения стоимости хранения запасов и стоимости выполнения заказа, а издержки хранения здесь выступают ограничением на размер запасов. Причем в стоимость хранения входят «вмененные» издержки. Они характеризуют прибыль, которая могла бы быть получена, если бы средства не были использованы для образования запаса, а «пущены в оборот». Большие размеры заказа (и, следовательно, меньшее их количество) уменьшают стоимость выполнения заказов, но приводят к увеличению стоимости хранения запасов. Поэтому, необходимо найти баланс между стоимостью хранения и операциями по заказу товаров.
Индикаторы, связанные с характеристиками денежных потоков от операций по закупке и реализации товара. Это величина чистого дисконтированного денежного потока, равная разнице между дисконтированной величиной средств, которые направлены на закупку товара, и средств, полученных от реализации (в течение расчетного периода). За величину дисконта может быть принята средняя рентабельность инвестиций компании или величина действующей ставки банковского кредита. Индикаторы, отражающие рентабельность деятельности компании при различных методах управления запасами. Например, рентабельность активов (ROA) в течение расчетного периода, определяемая отношением: Первый показатель характеризует рентабельность оборота или «рентабельность продаж», второй - характеризует «оборачиваемость активов» за период. Наличие излишних, избыточных запасов приводит к увеличению показателя «активы» и, следовательно, к снижению оборачиваемости. Необходимо определить оптимальную величину инвестиций в запасы, которая, увеличивая «оборачиваемость активов», не приводила бы к снижению ROA (за счет уменьшения оборота). Также стоит отметить следующее: 1) Нам представляется важнее не то, какой из возможных индикаторов выбрала компания, а сам факт наличия выбранного индикатора. Только постоянное наблюдение за такими показателями позволяет судить о правильном направлении усилий, предпринимаемых в какой-либо области менеджмента - в данном случае эффективности системы управления запасами. 2) В конечном счете, эффективность управления запасами зависит от правильной оценки их необходимого объема, которая следует из прогноза величины сбыта, непосредственно влияющей на объем заказа в течение периода и величину запаса продукции в конце. При превышении объема заказа над реальными продажами возникает излишний запас и, как следствие, «омертвление» денег в запасе. При недостаточном объеме заказа, а, следовательно, недостаточном объеме закупок, невозможно удовлетворить спрос покупателей на тот или иной товар, и будет недополучена выручка. Выявленные в процессе исследования показатели будут использоваться в данной работе при разработке экономико-математических моделей. Перечислим наиболее значимые для проводимого исследования показатели: Работа отдела по управлению товародвижением и управлению закупками подразумевает наличие определенных правил и ограничений, которые необходимо учитывать при разработке экономико-математических моделей и моделей управления запасами. От них будут зависеть параметры моделей, которые обуславливают адекватность модели реальной экономической ситуации. Какой бы метод управления запасами не выбрала компания, существует минимальное число функций, при которых система становится управляемой и обеспечивается возможность реализации этих методов. Это, прежде всего, относится к налаживанию четкого бизнес-процесса логистических операций, а также к постановке управленческого учета. Внедрение указанных ниже функций сразу же и непосредственно сказывается на уменьшении стоимости хранения и доставки товара. В плане реализации логистических функций в компании должны быть решены следующие задачи: ? Уточнены объемные, пространственные и временные параметры запасов, стоимости хранения единицы запаса; ? Налажена система информационного мониторинга за состоянием запасов и непрерывного контроля нормируемых параметров; ? Уточнены реальные стоимости и время выполнения заказов, налажен управленческий учет параметров выполнения заказов и контроль хода их прохождения; ? Разработаны правила определения объема и момента оформления заказа. Определение соответствующих объемных, пространственных и временных параметров системы управления запасами позволит перейти к оптимизации размещения товаров на складе, а, следовательно, к минимизации затрат. Мониторинг состояния запасов должен обеспечивать непрерывное сравнение нормативных параметров с фактическими, чтобы начала работать «следящая система» управление запасами. А расчет нормативных характеристик запасов (в натуральном выражении) позволит обоснованно формировать бюджеты и перейти к оптимизации издержек, связанных с формированием и поддержанием запасов.
Исследование возможности применения экономико-статистических методов анализа и прогнозирования при использовании моделей управления запасами
В мировой практике к настоящему времени выработаны стандартные походы к решению проблемы планирования запасов, которые условно можно разделить на две группы: «от склада» и «от продаж». Однако для принятия решения об их внедрении важно оценить, насколько они применимы в конкретных условиях, учитывающих российскую специфику.
Подход «от склада». В большинстве западных ERP-систем управление запасами реализуется с помощью какой-либо из технологий SIC (Statistical Inventory Control), которые используют статистические методы для моделирования спроса и времени пополнения товарных запасов (для производственных компаний - с учетом времени изготовления).
Такой подход основан на расчете нормативных характеристик запасов по каждому виду товарного ассортимента исходя из наблюдений за их фактической оборачиваемостью на протяжении достаточно представительного периода. Основными расчетными величинами являются:
Страховой запас по каждой позиции — постоянная, неприкосновенная в нормальных условиях часть запасов, предназначенная для непрерывного снабжения потребителей даже в случае непредвиденных обстоятельств (например, отклонений в периодичности и величине партий поставок от предусмотренных договором; возможных задержек материалов или товаров в пути; непредвиденного возрастания спроса).
Точка заказа определяет нижнюю границу запаса, при достижении которой необходимо организовать очередной заказ на пополнение запаса по данной товарной позиции.
Для определения этих величин используются классические методы логистического анализа [4].
На основании статистических данных выделяются ассортиментные группы, характеризуемые различной значимостью в общем товарообороте (категории А, В, С) и различной степенью предсказуемости поведения (X,Y,Z). И для каждой из них применяются соответствующие методы планирования, учета и контроля. Категория А включает ограниченное количество наиболее существенных в стоимостном отношении позиций, которые требуют тщательного планирования, учета и контроля. Товары категории В требуют стандартного контроля и налаженного учета. А для категории С допустимы упрощенные методы планирования, учета и контроля. Такое разбиение позволяет сосредоточиться на главном, а не «мучиться», планируя позиции, которые составляют 0,1% оборота.
Статистические методы регулирования параметров заказа хорошо работают при наличии массивов накопленных данных и стационарности процесса на достаточно длительном интервале времени.
Однако, для большинства современных российских компаний, действующих в условиях динамически меняющейся среды, почти не соблюдаются условия стационарности, и, особенно, неизменности товарного ассортимента, что существенно ограничивает применимость статистических моделей контроля динамики запасов. Кроме того, статистические методы предполагают анонимность покупателя (как, например, в универсаме или при обычном производстве «на склад»), а также отсутствие возможности активно выяснять намерения клиентов или даже влиять на их поведение.
Таким образом, при использовании SIC решение о закупке принимается в основном на основании статистических наблюдений за динамикой запасов, а не на данных, полученных в результате индивидуального анализа истории взаимоотношений или непосредственного контакта с клиентами, что существенно повышает предсказуемость объемов продаж в краткосрочной перспективе.
Подход «от продаж». Более точные прогнозы объема сбыта, которые обобщают различные договоренности с клиентами и наблюдения за их поведением, позволяют компании существенно улучшить качество управления запасами за счет дополнения «статистических» («толкающих») моделей планирования заказов, так называемыми «вытягивающими». Например, модели типа DRP (Distribution Requirements Planning), применяемой в системе BAAN -модели пополнения запасов на основе обработки совокупности заявок дистрибьюторов.
С другой стороны, подобные «тянущие» модели в чистом виде возможны только для компаний, работающих «на заказ» по всем ассортиментным позициям. Поэтому, практически для каждой компании, исходя из особенностей ее торгово-закупочной деятельности, целесообразно строить индивидуальную систему планирования и управления запасами, совмещающую оба похода.
Рассмотренные в предыдущем разделе модели управления запасами "работают" исходя из текущей ситуации на данный момент времени и, в зависимости от заложенного в них алгоритма, выполняют ту или иную ветвь решения, рассчитывая необходимые параметры на основе значений прошедшего периода. Однако такие показатели как спрос, время доставки или, например, максимальное количество продукции, которое возможно в данный момент заказать у поставщика остаются неучтенными. Вследствие чего точное исполнение "предписаний" модели может не выполняться в реальных условиях работы. Того количества продукции, которое рассчитала модель, может просто не быть у поставщика, а заказа, которого хватило бы на удовлетворение спроса до следующего момента заказа может не хватить из-за того, что на данный период пришелся пик сезонной активности, например, такой, как начало учебного года или крупные ежегодные праздники.
Оценка эффективности применения системы управления запасами на основе прогнозных оценок
Теперь рассмотрим вопрос эффективности применения предложенной модели управления запасами на основе прогнозных оценок, по сравнению с рассмотренной в предыдущем параграфе классической системой управления запасами с установленной периодичностью пополнения до постоянного уровня.
Для адекватного сравнивания данных систем необходимо использовать одинаковый набор данных для расчета финансовых показателей и поведения систем в выбранных условиях потребления продукции.
Приведем одинаковые для этих систем расчетные значения значимых показателей: В данной таблице отсутствует столбец «Период», поскольку рассматриваемая схема не подразумевает периодического пополнения уровня запасов.
Также уменьшен размер страхового запаса. Это обусловлено тем, что страховой запас создается для того, чтобы исключить возможность появления дефицита. И так, как у разных систем вероятность отсутствия товара на складе при положительном спросе различна, то размер страхового запаса выбирается индивидуально для каждой системы в определенный период времени.
Основой для определения размера страхового запаса служат накопленные статистические данные о возникновении ситуации дефицита и его размере. Если при использовании какой-либо системы управления запасами ситуация дефицита появляется достаточно часто, то это сигнализирует о заниженном уровне страхового запаса (при условии, что точка заказа выбрана правильно). Однако, если при поступлении партий продукции товарный запас на складе почти всегда достаточно велик, то есть вероятность того, что уровень страхового запаса выбран слишком большим (при условии, что точка заказа выбрана правильно).
При анализе работы рассматриваемых систем управления запасами были выбраны оптимальные уровни страховых запасов на основе данных о среднем уровне спроса за период, предшествующий анализируемому, и частот возникновения ситуации дефицита. Уровень страхового запаса устанавливается один раз в начале анализируемого периода и не подлежит изменению в процессе работы системы.
Проиллюстрируем работу предложенной системы управления запасами на основе прогнозных оценок на примере данных за выбранный ранее трехмесячный период работы предприятия.
Столбцы таблицы содержат информацию о хранении и доставке продукции на склад. Столбец «прогноз» характеризует изменяемый в ходе работы системы динамический критический уровень точки заказа. Он формируется ежедневно на основе прогноза на 3 дня вперед (среднее время доставки) и страхового запаса.
При снижении текущего уровня запаса до критического (описание работы предложенной модели дано во второй главе), делается заказ на пополнение, что отражено записью «заказано» в столбце «график пополнений». Объем заказываемых партий рассчитывается по формуле Уилсона - нахождения оптимального размера заказа.
Для более точного определения интенсивности спроса будем рассчитывать среднее значение спроса за период, предшествующий точке заказа, и период доставки, воспользовавшись полученными прогнозными оценками. Как и в случае определения точки заказа будем опираться на верхнюю границу полученного интервала прогноза.
Как видно из рис. 3.3, площадь, образованная многоугольником, соединяющим невостребованные остатки продукции в день поступления очередной партии, меньше, чем площадь такого же многоугольника в рассмотренной выше классической системе управления запасами с периодическим пополнением до постоянного уровня (рис. 3.4). Даже понижение уровня страхового запаса в классической системе (рис.3.5) не дает ощутимых результатов, одновременно увеличивая риск возникновения ситуации дефицита и уменьшая полученную прибыль от вложенного капитала на размер штрафных санкций.
Как было показано выше, страховой уровень рассчитывается индивидуально для каждой системы. В предложенной системе используемый уровень страхового запаса достаточно мал по сравнению с таковым в классической схеме. Это обусловлено, в первую очередь, выбором наибольшего значения ожидаемого спроса из интервальных оценок построенного прогноза, а частота возникновения ситуации дефицита характеризует ошибку прогнозирования, которую можно учитывать для расчета критических уровней следующих периодов.
Перейдем к расчету рентабельности вложенного капитала при использовании предложенной системы управления запасами на основе прогнозных оценок. Сведем в таблицу размер капиталовложений, полных расходов и полученной выручки для каждого из периодов работы системы.
Используя формулу расчета средневзвешенной доходности (рентабельности вложенного капитала) найдем среднее значение рентабельности за весь анализируемый период: говорить об увеличении рентабельности вложенного капитала при использовании предложенной схемы управления запасами на основе прогнозных оценок на 34,62%.
