Содержание к диссертации
Введение
1. Проблемы обеспечения эффективности управления товарными запасами торговой организации
1.1 Особенности функционирования и система управления запасами торгово-посреднических организаций 12
1.2 Анализ современных систем и методов управления товарными запасами на предприятии 24
1.3 Основы логистического подхода к управлению запасами. Организация товаропотока на логистических принципах 41
1.4 Применение экономико-математических методов и моделей к оптимизации товарных запасов и потоков 49
Выводы по главе 1 58
2 Разработка системы экономико-математических моделей управления товарными запасами и потоками торгово-посреднической организации
2.1 Структуризация запасов предприятия и методика определения причин искажения реального спроса на товары с помощью методов логистического анализа ABC и XYZ 59
2.2 Методика прогнозирования спроса на товары с длительным периодом выполнения заказа 68
2.3 Модель выбора оптимального канала доставки товара 80
2.4 Модель оптимизации уровня товарных запасов в сфере закупок торговой организации 83
2.5 Система моделей управления товарными запасами в сфере распределения торговой организации 92
Выводы по главе 2 98
3. Реализация модели управления товарными запасами и оценка эффективности ее применения на примере выбранной торгово-посреднической организации (ооо «норд винс дистрибьюшн»)
3.1 Анализ системы управления товарными запасами, структуризация товаров и пример прогнозирования спроса на них в выбранной торговой организации 99
3.2 Оценка эффективности применения модели выбора оптимального канала доставки на примере выбранной организации 110
3.3 Оптимизация затрат торгово-посреднической организации, связанных с пополнением, содержанием и распределением товарных запасов 116
Выводы по главе 3 121
Заключение 122
Список использованной литературы 124
Приложения 131
- Анализ современных систем и методов управления товарными запасами на предприятии
- Применение экономико-математических методов и моделей к оптимизации товарных запасов и потоков
- Методика прогнозирования спроса на товары с длительным периодом выполнения заказа
- Оценка эффективности применения модели выбора оптимального канала доставки на примере выбранной организации
Введение к работе
В условиях современного рынка фирмы все больше ориентируются на потребителя, что проявляется в их стремлении к удовлетворению возможных потребностей потребителей. Для конкретного потребителя высокий уровень качества определенного товара или услуги означает наличие такого сочетания потребительских свойств, которое удовлетворяет его потребности. Одним из таких важных свойств является стоимость товара или услуги, которая в значительной степени зависит от издержек, связанных с различными операциями и работами. Снижение общих издержек может быть достигнуто путем применения концепции и принципов логистики в практике деятельности компаний.
Успех в бизнесе зависит не только от результатов деятельности отдельной компании, но и от ее партнеров - поставщиков, дилеров, дистрибьюторов, перевозчиков, экспедиторов и т.п. Поэтому все функции и операции должны планироваться, управляться и координироваться в целом. Все процессы, протекающие в рамках отдельных функций, согласовываются друг с другом и создают, таким образом, резервы снижения общих издержек. [8]
В сферах снабжения и сбыта наиболее важной и значимой логистической функцией является управление товарно-материальными запасами. Эффективность деятельности любого предприятия во многом определяется качеством управления запасами, так как от управления запасами зависят расходы на их содержание и пополнение, а также величина потерь в связи с избытком или недостатком запасов.
Система управления запасами фирм торгово-посреднического вида деятельности выдвигает еще более повышенные требования к качеству организации системы управления запасами, так как она является основой логистической системы всего предприятия, одной из ключевых технологий получения прибыли и обеспечения конкурентоспособности. Кроме того, система управления запасами торгово-посреднической организации должна учитывать специфические особенности, обусловленные поставками товара из-за границы, в частности:
значительная длительность периода выполнения заявки поставщиком, связанная с прохождением товаром границы, таможенного терминала, соответствующим документальным оформлением импортного товара (при этом, товар может иметь короткий срок годности и сезонные колебания продаж);
возможность возникновения огромной неопределенности спроса (эффекта хлыста) из-за большого резонанса ошибок планирования во всей цепи поставок;
использование различных схем доставки товара от поставщика, обусловленные выбором компаний, осуществляющих международные перевозки, и определенных таможенных постов.
как правило, наличие в компании сети взаимосвязанных складов, имеющих различный объем и специализацию хранения.
Темой изучения данной работы и является разработка системы управления товарными запасами в организации торгово-посреднической сферы деятельности.
Разработка теории и практических методов управления запасами, их оптимизация весьма сложна. Пока еще нет единой, стройной, во всех деталях разработанной теории, позволяющей рекомендовать «готовые рецепты». Имеются только определенные элементы, модели, годные для определенных условий.
Разработка оригинальной системы управления запасами, системы, соответствующей требованиям внешней и внутренней среды торгово-посреднической организации является актуальной задачей на сегодняшний день.
Статистический анализ работ исследователей в области управления запасами показывает, что усилия исследователей распространились преимущественно на более легкие модели, в абстрактной постановке, без серьезной проработки вычислительных аспектов.
Поэтому, методы управления запасами нуждаются в дальнейшей разработке. Основными объектами дальнейших исследований авторы считают:
интегрированную логистику;
многостадийные системы управления запасами;
многономенклатурные задачи с коррелированным спросом и др.
Логистический подход к управлению товарно-материальными запасами предусматривает отказ от функционально ориентированной концепции в этой области, так как она имеет следующие недостатки:
S проблемы, возникающие в создании и хранении запасов, часто решаются по принципу поиска виновного в другой структуре, вместо выявления их истинных причин;
S любое функциональное звено каждой организационной структуры разрабатывает свою собственную политику запасов, что не всегда согласовывается на более высоком уровне;
S производство, как правило, обеспечивается излишками товарно-материальных запасов. [56]
Современная отечественная практика управления запасами зачастую характеризуется стихийно или традиционно сложившейся методикой управления запасами на всех этапах движения материального потока в организации; слабыми попытками алгоритмизации методической работы по управлению запасами; слабым методическим взаимодействием служб различных функциональных областей логистики, связанных с формированием запасов; отсутствием четко сформированной логистической стратегии управления запасами.
В рамках отечественных предприятий, таким образом, расчетный уровень работы с запасами нельзя считать полностью отработанным. Он по-прежнему вызывает не только практические, но и методические вопросы.
Следовательно, проблема запасов не может быть решена, если отдельные функции организованной структуры будут развиваться не комплексно. С развитием логистики в фирмах началась перестройка управления материальными запасами, стала налаживаться их тесная координация с общим материальным потоком фирм [8].
Цель и задачи исследования. Основной целью исследования является разработка системы эффективного с позиций деятельности предприятия управления товарными запасами и товарными потоками торгово-посреднической организации с
учетом специфических особенностей ее деятельности на основе аппарата экономико-математического моделирования.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
Определить специфику торгово-посреднической деятельности.
Определить роль запасов в эффективности деятельности предприятия, проанализировать современные системы и экономико-математические методы и модели управления запасами.
Определить наиболее перспективные направления применения экономико-математических методов оптимизации уровня товарно-материальных запасов и потоков.
Выявить и реализовать возможности применения логистических методов для управления запасами и обеспечения ритмичности товарных потоков.
Разработать методику прогнозирования спроса на товары с учетом специфичных особенностей деятельности торгово-посреднической организации.
Выбрать и обосновать критерии оптимального управления товарными запасами, а также спецификации модели согласно поставленным задачам и выявленным особенностям функционирования логистической системы.
Разработать систему экономико-математических моделей управления товарными запасами и потоками на всем протяжении их движения через торгово-посредническую организацию. Модели должны описывать функциональную зависимость критериев эффективности работы предприятия от выбранной им стратегии управления запасами и товарными потоками, а также учитывать существующие взаимосвязи между пополнением и распределением товарных запасов.
Формирование рекомендаций по практическому использованию разработанной системы моделей.
Объектом исследования являются торгово-посреднические организации с широким ассортиментом товарных запасов и большим числом клиентов (покупателей).
Предметом исследования выступают процессы управления запасами в логистической системе торгово-посреднической организации.
Теоретическая и методологическая основа диссертационного исследования. В работе использовались методы экономико-математического моделирования, социально-экономического прогнозирования, системного, эконометрического анализа, теории управления.
Теоретической основой исследования являются научные труды отечественных и зарубежных ученых в области управления запасами и логистики.
Различные аспекты управления материальными запасами, модельные исследования закономерностей существования запасов рассматриваются в работах Рыжи-кова Ю. И., Дудорина В. И., Дарбиняна М. М., Беляева Ю. А., Кулиша С, Линдерса М., Микитьянца С. В., Стерлиговой А. Н. и др.
Вопросам формирования логистической концепции посвящены работы Аникина Б. А., Бауэрсокса Д. Дж., Гаджинского А. Н., Гордона М. П., Неруша Ю. А., Николайчука В. Е., Терешкиной Т., Родионовой Н. П., Стока Д. Р., Уотерса Д. и других авторов.
Научная новизна диссертационной работы заключается в разработке системы управления товарными запасами, отличающейся построением такой совокупности взаимосвязанных и взаимодополняющих экономико-математических оптимизационных моделей, которая обеспечивает комплексное управление запасами на всем протяжении движения товарных потоков торгово-посреднической организации с учетом специфики ее деятельности.
В рамках диссертационного исследования получены следующие результаты, отличающиеся научной новизной:
- Предложены дифференцированные подходы к прогнозированию спроса на товары торгово-посреднической организации и расчету страховых запасов для разных групп товаров, полученных в результате проведения ABC и XYZ - анализов. Дифференцированный подход к прогнозированию отличается использованием многофакторной регрессионной модели лишь для прогнозирования спроса на товары группы AZ и более простых методов (трендовые модели) для прогнозирования спроса на товары остальных групп. Дифференцированный расчет размера страховых запасов заключается в учете как неопределенности спроса, так и неопределенности
периода выполнения заказа для товаров группы AY и AZ, и только неопределенности периода выполнения заказа - для товаров группы АХ. Оба метода позволяют снизить трудоемкость процесса управления запасами, и, в частности, прогнозирования, не снижая при этом, качества и точности прогноза, а также снизить уровень запасов в системе за счет экономии на страховых запасах для группы товаров со стабильным потреблением.
Предложена методика двухэтапного прогнозирования спроса на товары с длительным периодом выполнения заказа поставщиками, отличительная особенность которой в последовательном построении многофакторной регрессионной модели, реализующей возможность получения прогноза на период после истечения срока выполнения заявки, превышающего период прогнозирования, с последующим уточнением и детализацией прогноза на втором этапе на основании информации от клиентов и предполагаемых рекламных акциях с целью оптимального перераспределения товара между складами организации.
В многофакторной регрессионной модели спроса учтено действие специфических факторов (изменений в ценовой политике, проведения рекламных акций, дефицита товара в предыдущих периодах, предпраздничного и сезонного спроса), что позволяет предотвратить возникновение эффекта мнимых колебаний спроса (эффекта хлыста), либо сгладить его.
Разработана модель оптимального распределения товарного потока по каналам доставки для импортирующих торговых организаций. Отличительными особенностями модели являются включение в модель специфических для таких организаций видов затрат (на таможенное оформление, штрафы за простои и т.д.) и ограничений (работа транспортных компаний с определенными странами и поставщиками); определение зависимости различных составляющих затрат, связанных с управлением запасами, а также ограничений от выбора определенных схем доставки на продолжительный период времени. Модель позволяет минимизировать как явные затраты на доставку, так и косвенные на содержание запасов, обусловленные периодом доставки, колебаниями в нем, емкостью транспортного средства определенных транспортных компаний.
Предложена модель пополнения товарными запасами логистической системы торгово-посреднической организации в целом, отличительными особенностями которой являются учет в целевой функции и ограничениях модели частичной со-вмещаемости поставок по группам товаров, поставляемых от одного поставщика, и специфических для импортирующих компаний видов затрат. Модель позволяет минимизировать совокупные затраты, связанные с управлением запасами в сфере закупок и обеспечить уровень товарных запасов, соответствующий заданному уровню обслуживания.
Разработана методика управления запасами в сфере распределения, основанная на последовательном построении экономико-математической модели оптимального распределения ассортиментных позиций товаров по складам организации для минимизации затрат компании, связанных с межскладскими перевозками и дефицитом товаров; а также модели управления дефицитными, зарезервированными под
определенных клиентов товарами, учитывающей наличие как клиентов со штрафными санкциями за недопоставку, так и без них, и включающей в качестве одного из критериев распределения соответствие реальных продаж прогнозу. Модель управления резервами товара позволяет уменьшить количество зарезервированного товара, минимизировать затраты компании от недостатка товара, а также повлиять на качество планирования продаж.
Достоверность научных результатов основывается на применении фундаментальных теоретических и методологических положений экономической науки, последовательном использовании взаимодополняющих друг друга методов, соответствующих поставленным целям и задачам исследования, проверенных на практике; применении методов статистической обработки и качественного анализа полученных данных.
Практическая значимость диссертационного исследования в возможности использования разработанной системы экономико-математических моделей управления товарными запасами и потоками в логистической системе организации торгово-посреднической сферы деятельности для минимизации основных составляющих логистических затрат, сокращения уровня запасов и увеличения скорости их оборо-
та, повышение уровня обслуживания покупателей и, как следствие, увеличение прибыли организации и получение дополнительных конкурентных преимуществ. Расчеты, проведенные с использованием реальных данных импортирующей организации-дистрибьютора, подтвердили работоспособность и эффективность модели.
Апробация результатов исследования. Основные положения и выводы диссертационного исследования обсуждались на 22-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов «Реформы в России и проблемы управления» (Москва, 2007 г.), 23-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов «Реформы в России и проблемы управления» (Москва, 2008 г.), где получили положительную оценку и одобрение.
Внедрение результатов исследования. Предложенная в диссертации система управления товарными запасами и потоками прошла экспериментальную проверку, и используются в практической деятельности торгово-посреднической организации ООО «Норд Вине Дистрибьюшн», что подтверждается справкой о внедрении. Разработанные автором положения по прогнозированию продаж и управлению запасами в сферах снабжения и распределения применяются в работе департамента логистики при формировании графиков поставок, межскладских перевозок и резервов товара под клиентов.
Публикации. По теме диссертации в открытой печати опубликовано 6 научных трудов, общим объемов 2,7 п.л. Работы посвящены вопросам прогнозирования спроса на товары с длительным периодом выполнения заказа, моделирования выбора оптимального канала доставки товара для импортирующих торгово-посреднических организаций, моделирования управления запасами в сфере распределения и другим проблемам, связанным с управлением товарными запасами и потоками торгово-посреднической организации, и раскрывают основное содержание диссертации.
Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, трех глав и заключения. Диссертация содержит 130 страниц основного машинописного текста, приложений 3, таблиц 19, рисунков 9. Список литературы включает 96 наименований трудов отечественных и зарубежных авторов.
Анализ современных систем и методов управления товарными запасами на предприятии
Проблемам управления материальными запасами посвящено множество зарубежных и отечественных исследований, результаты которых были опубликованы и нашли конкретное практическое применение.
Вместе с тем следует отметить, что в этих научных исследованиях преобладает узкоспециальный и некомплексный подход. Наибольшее внимание уделяется проблемам оптимизации локальных запасов, а вопросы управления материальным потоком практически не рассматриваются.
Представители отечественной экономической школы Н. Д. Фасоляк, С. Р. Ми-китьянц, К. В. Инютина, Невелев и др. особое внимание уделяли исследованию вопросов административного государственного регулирования материальных ресурсов. В работах авторов советского периода анализировались процессы управления материальными запасами в рамках административно-распределительной системы, разрабатывались методики (формирования "плановой" величины запасов), на основании которых государственные органы снабжения осуществляли распределение материальных ресурсов между хозяйственными субъектами.
С ликвидацией командно-административной экономической системы (включая планово-распределительный механизм), с переходом на рыночную систему хо зяйствования возникла насущная необходимость в формировании нового, рыночно-ориентированного подхода к управлению материальными запасами, позволяющего участникам рыночных отношений эффективно осуществлять свою производственно-коммерческую деятельность. [8]
Данные обстоятельства обусловили появление новой управленческой концепции, основанной на системном и ситуационном подходе к управлению. Новизна этого концептуального подхода заключается в том, что предприятие рассматривается как открытая социально-экономическая система, успешное достижение целей которой возможно только при максимальной приспособленности к изменениям своего внешнего окружения - экономического, политического, демографического, социального и т. д.
В рамках описанного подхода сформировалось научное направление в области использования и управления потоковым процессом, получившее название - логистика. [8]
Возникнув в промышленно-развитых капиталистических странах, как новая концепция, в основе которой была идея системной оптимизации материальных, информационных и финансовых потоков для достижения поставленных целей, позже логистика оформилась в научное направление в области использования и управления потоковыми процессами. С позиции логистического подхода теория и практика управления запасами потребовала существенных изменений. Появляются новые научные исследования, в которых управление запасами материальных ресурсов на предприятии рассматривается как рациональная деятельность в общем процессе функционирования логистической системы. [43]
Задача оптимизации запасов материальных ресурсов на предприятии и повышение эффективности управления ими становится в условиях современной рыночной экономики весьма актуальной, постольку размер запасов непосредственно влияет на конечные результаты деятельности предприятия. Обеспечить высокий уровень качества продукции и надежность ее поставок потребителям невозможно без создания запасов готовой продукции, а также запасов сырья, материалов, полуфабрикатов, продукции незавершенного производства и других ресурсов, необходимых для непрерывного и ритмичного функционирования производственного процесса. [42]
Заниженные запасы материальных ресурсов могут привести к убыткам, связанным с простоями, неудовлетворенным спросом и, следовательно, к потере прибыли, а также потере потенциальных покупателей продукции.
С другой стороны, накопление излишних материальных запасов связывает оборотный капитал предприятия, уменьшая возможность его выгодного альтернативного использования и замедляя его оборот, что отражается на величине общих издержек производства и финансовых результатах деятельности предприятия.
Таким образом, управление материальными запасами оказывает большое влияние на финансовое положение и конкурентоспособность предприятия, поскольку они в значительной мере определяют издержки и качество обслуживания потребителей готовой продукции. Экономический ущерб наносит как значительное наличие запасов, так и их недостаточное количество. [42,77] Как уже было отмечено ранее, специфика торгово-посреднической сферы деятельности делает еще более значимой именно проблему управления запасами на предприятии. Анализ литературы, посвященной проблемам управления запасами, позволяет. выделить основные причины образования запасов материальных ресурсов на предприятии. К этим причинам относятся: 1) несоответствие объемов поставки материальных ресурсов объемам разового потребления; 2) противоречие между непрерывным характером потребления материальных ресурсов и дискретным характером поступления их к месту потребления; 3) изменения рыночной конъюнктуры, приводящие к созданию запасов вследствие изменения цен; 4) сезонность процессов потребления; 5) действие системы торговых скидок и снижение транспортно заготовительных расходов за счет условно-постоянной части затрат в случае увели чения партии поставки. Основную цель системы управления запасами ряд авторов видит в поддержа ний издержек, связанных с формированием и хранением запасов на минимальном уровне при условии удовлетворительного обслуживания потребителей и обеспечения непрерывности производства. Для успешного достижения указанных целей необходимо учитывать функции запасов материальных ресурсов, которые являются неоднозначными и противоречивыми. Вместе с тем, применение логистической методологии позволяет в качестве важнейшей функции материальных запасов назвать функцию обеспечения высокого качества поставки готовой продукции конечному потребителю. [30] Учитывая значительное влияние, которое оказывает содержание запасов материальных ресурсов на финансовое положение и конкурентоспособность предприятия, представляется важным определить факторы, влияющие на размер совокупных запасов. К таким факторам следует отнести: - структуру совокупного запаса материальных ресурсов; - величину потребности в различных разновидностях материальных запасов; - объем поставок различных видов материальных ресурсов; - равномерность расходования запасов; - периодичность изготовления продукции предприятиями-поставщиками; - соотношение транзитной и складской форм снабжения; - размеры транзитных норм отгрузки; - виды и способы транспортировки; - отдаленность коммерческих партнеров. [39]
Применение экономико-математических методов и моделей к оптимизации товарных запасов и потоков
Описание в виде математических моделей экономических (логистических) процессов производится экономико-математическими методами. Математическое моделирование разделяют на аналитическое и имитационное. : Особенностью аналитических моделей; является то, что закономерности строения и поведения объекта моделирования; описываются в приемлемой форме точными аналитическими соотношениями. Эти соотношения; могут быть получены как теоретически, так и экспериментально. Теоретический подход применим только для: простых; компонентов и систем, допускающих сильное упрощение и высокую степень абстракции. Кроме того, затруднена проверка адекватности: полученного аналитического описания, поскольку поведение моделируемого объекта заранее не определено, а как раз и должно быть выяснено в результате моделирования. Для определения этого поведения и составляется данное аналитическое описание. Аналитическое описание может быть определено также путем проведения экспериментов над исследуемым объектом. [96]
Более универсальным подходом обладает имитационное моделирование. Имитационная модель - это компьютерное воспроизведение развертывания во времени функционирования моделируемой системы, т. е. воспроизведение ее перехода . из одного состояния в другое, осуществляемое в соответствии с однозначно определенными операционными правилами. На ЭВМ имитируется течение управляемого процесса с последующим анализом результатов моделирования для выбора окончательного решения.
Имитационные модели относятся к классу описательных моделей. При этом машинная имитация не ограничивается разработкой лишь одного варианта модели и одноразовой ее эксплуатацией на ЭВМ. Как правило, модель модифицируется и корректируется: варьируются исходные данные, анализируются различные правила действия объектов. Испытания модели осуществляются таким образом, чтобы проверить и сравнить между собой различные структурные варианты логистических систем. Имитация завершается проверкой полученных результатов и выдачей рекомендаций для практического внедрения.
Имитационные модели широко применяются для прогнозирования поведения логистических систем, при проектировании и размещении предприятий, для обучения и тренировки персонала и т. д. [96, 90]
Алгоритмические методы позволяют реализовать модели, в которых устанавливают связи между входными и выходными параметрами описываемого компонента, скоростями их изменения и скоростями изменения этих скоростей (т. е. ускорениями). Эти методы разделяют на экономико-статистические и эконометрические. Первые используют описания характерных элементов, основанные на математической и экономической статистике. Вторые базируются на математическом описании происходящих экономических процессов.
Эвристические методы представляют собой не правила преобразования некоторых исходных положений, а набор типовых решений, обеспечивающих пусть и не оптимальную, но вполне работоспособную процедуру получения описаний, пригодных для дальнейшего построения моделей.
Эвристические методы делятся на методы исследования операций и методы экономической кибернетики. Последние, в свою очередь, подразделяются на методы теории экономических систем и моделей, методы теории экономической информации и методы теории управляющих систем. [95,90]
Основным для исследования экономико-математической модели является ее целевая функция. Экстремальному значению данной функции для конкретной модели соответствует наилучшее управленческое решение для моделируемого объекта. Описаниями подобной модели являются также ограничения значений ее параметров, которые задаются в виде системы равенств и неравенств. Таким способом формализуются те или иные свойства моделируемого компонента. [55]
Под системой снабжения понимается совокупность источников заявок и складов, между которыми в ходе операций снабжения осуществляются перевозки хранимого имущества. Возможны три варианта построения систем снабжения: децентрализованная, линейная и эшелонированная. [71]
По числу хранимых номенклатур модели управления запасами делятся на однородные и многономенклатурные. Многономенклатурность является основным фактором, усложняющим модель, и разнообразно проецируется на все остальные элементы модели. В частности, спрос на разные номенклатуры может быть независимым, комплектным и коррелированным; поставки - частично либо полностью совмещаемыми и раздельными; ограничения задаются независимо или совместно по группе номенклатур.
Пополнение запасов всегда происходит с некоторой случайной задержкой относительно момента выдачи требования. Однако роль и длина этой задержки сильно зависят от конкретных условий, что позволяет в ряде случаев упростить задачу. Степень возможного упрощения определяет один из следующих вариантов: S мгновенная поставка; задержка поставок на фиксированный срок; S случайная задержка с известным распределением длительности. [71]
Одним из наиболее широко используемых классов оптимизационных задач, применяемых к управлению запасами является класс задач линейного и нелинейного программирования.
Если при решении задач линейного программирования наиболее распространённое применение нашёл симплексный метод и анализ решения на основании теории двойственности, то для задач нелинейного программирования не существует общего универсального метода решения вследствие несравненно более высокой их сложности. Поэтому процедуры, реализуемые в рамках решения задач нелинейного программирования, требуют применения вычислительных машин. [95]
Методика прогнозирования спроса на товары с длительным периодом выполнения заказа
Прогнозирование спроса - это важный фактор принятия решения в управлении запасами торгующих фирм. Для правильного определения момента пополнения запаса и объема закупаемой партии необходимо проанализировать, как идет их реализация. Денежные средства, вложенные в запасы, высвобождаются только при их продаже. Поэтому любая система управления запасами непосредственно связана с анализом реализации и прогнозом спроса на товары.
Качество прогноза непосредственно отражается на качестве принимаемых управленческих решений по управлению запасами. Для эффективного управления запасами важно выбрать обоснованный метод и методику прогнозирования [10, 50].
Поскольку объектом рассмотрения данной работы являются торгово-посреднические организации, и в частности, импортирующие дистрибьюторские компании, необходимо учитывать ряд особенностей при прогнозировании спроса.
Во-первых, время выполнения заявки на товар поставщиком достаточно длительное (обычно превышает период, на который строится прогноз).
Чаще всего в управлении запасами при прогнозировании спроса пользуются методом анализа рядов динамики. Исходят из того, что переменная изменяется во времени и зависит только от времени и своих прошлых значений. При этом большинство прогнозных моделей, а также программных продуктов, предназначенных для прогнозирования, выдают предполагаемое значение спроса на следующий период. Например, в конце декабря прогнозируется спрос на январь. Решения о пополнении запасов делаются на основе этого нового прогноза.
Это не представляет проблемы, если время выполнения заказов на допоставку невелико. Но что делать, если на поставку некоторых товаров уходит много времени? Например, если заказать товар в конце декабря, то получим его примерно к первому апреля. В конце декабря прогноз спроса на январь окажется совершенно бесполезным. Надо знать, каков будет спрос на этот товар в апреле. Очевидно, что мно гие традиционные методы прогнозирования времени заказа не уместны в данной ситуации [65].
Для рассматриваемой группы товаров основные отличия связаны со средним спросом за период и сезонной компонентой. В большинстве случаев лучше всего прогнозировать спрос на такие товары, анализируя потребление приблизительно в то же время в прошлом году. Кроме того, необходимо учитывать известные изменения спроса на будущий период (появление новых товаров или покупателей и др.) [65]
Во-вторых, длительной обычно является именно поставка товара из-за границы и связанное с этим выполнение различных правил и формальностей (прохождение таможни и т.д.), т.е. поставка в дистрибьюторскую компанию в целом. Обычно такие компании имеют некий транзитный склад для поступающего товара, с которого происходит распределение по всем остальным складам организации в более короткие сроки и меньшими партиями.
Также, как было отмечено ранее, еще одной важной особенностью, которую необходимо учитывать при прогнозировании спроса на товары с длительным сроком выполнения заказа, является возможность возникновения мнимых колебаний спроса, или так называемого эффекта хлыста (или Bullwhip-эффекта).
Эффект этот представляет собой ситуацию, при которой незначительные изменения спроса конечного потребителя приводят к значительным отклонениям в планах других участников логистической цепи (торговых посредников, поставщиков и т. д.). При возникновении Bullwhip-эффекта нарушается бесперебойное движение материальных и информационных потоков в логистической цепи, вызывая тем самым риск невыполнения заказа клиента [48].
Была выдвинута гипотеза, что данный эффект обусловлен иррациональным принятием решений о пополнении и формировании запасов. То есть, сталкиваясь с резким всплеском входящих заказов, менеджеры склонны перестраховываться и в свою очередь размещать такой заказ, чтобы он позволил удовлетворить повышенный спрос с некоторым запасом. Когда же такой завышенный заказ прибывает (естественно, спустя некоторое время), всплеск интереса к товару, как правило, уже уступает место спаду, и на складе образуется избыток товара. Следовательно, следующий заказ будет либо отложен до расходования запаса, либо ощутимо сокращен в объеме. Поставщик товара, получая такие неравномерные заказы, в свою очередь строит прогнозы с еще большим разбросом значений и озадачивает своего поставщика компонентов еще большими скачками. Однако более пристальный взгляд на проблему показал, что дело не только в поведенческих особенностях лиц, отвечающих за определение потребности. У Bullwhip-эффекта обнаружился ряд объективных причин, среди которых можно выделить: ошибки в прогнозировании спроса; создание предприятиями дополнительных страховых запасов; произвольное увеличение размеров партий поставок; колебания цен; запаздывания в получении необходимой информации о потребностях; отклонения от плановых сроков и объемов производства и поставок [48].
В реальной практике очень трудно найти компанию, которая бы однозначно трансформировала входящие заказы в исходящие без переработки и обобщения (речь, конечно же, не идет о системах Just-inime, поскольку их применение требует особых условий). Спрос клиентов компании образует входящие данные для системы управления запасами, которая на выходе выдает решение о том, когда и сколько товара нужно закупить. Как правило, заказы клиентов консолидируются вплоть до размера минимальной партии, которая может соответствовать или оптимальному размеру заказа, или норме загрузки транспортного средства (грузовика, вагона, контейнера). Чем больше размер такого заказа и соответственно чем реже делается заказ, тем больше будет степень его отклонения.
Чрезмерные колебания спроса могут быть спровоцированы и ценовой политикой компании. Периоды снижения цен или проведения специальных акций обычно привлекают немало клиентов, которые в порыве извлечь максимальную пользу из «выпавшего шанса» формируют спекулятивные запасы. Естественно, после оконча ния действия акций следует неминуемый спад заказов, поскольку клиенты начинают расходовать свои запасы, возможно, дожидаясь следующего периода скидок [48].
Оценка эффективности применения модели выбора оптимального канала доставки на примере выбранной организации
В настоящее время рассматриваемая торгово-посредническая организация пользуется услугами сторонних транспортных компаний для осуществления международных перевозок и доставки товара на склады компании, поэтому задача выбора оптимальных каналов доставки и распределения всего товарного потока по таким схемам является на сегодняшний день актуальной.
Следовательно, по проведенным по модели расчетам предлагается: - переориентировать поставки немецкого пива марки Erdinger на Агента 3, что позволяет снизить совокупные затраты за счет как снижения расходов на содержание запасов в связи с уменьшением партии поставки и длительности периода доставки, так и затрат на транспортировку и таможенное оформление в связи с более низкими тарифами; английское пиво от поставщиков CHARLES WELLS и SCOTTISH&NEWCASTLE поставлять также через Агента 2, но с прохождением таможни в Санкт-Петербурге, что позволит снизить совокупные затраты за счет более существенного уменьшения расходов на доставку по сравнению с увеличением расходов на содержание, вызванного большими отклонениями в периоде доставки.
Как видно из табл. 3.14, применение модели позволило снизить как затраты, связанные с транспортировкой и таможенным оформлением товара, так и затраты, связанные с содержанием запасов. При этом, в результате перераспределения товарных потоков по каналам доставки совокупные издержки компании снизятся на 340736 $, на соответствующую величину увеличится и прибыль организации. Кроме того, снижение затрат, связанных содержанием товарных запасов и пропорциональных их количеству, свидетельствует об уменьшении совокупных запасов организации, а следовательно, увеличении скорости их оборота и освобождении части денежных средств. Все это свидетельствует об эффективности использования предложенной модели для импортирующих организаций торгово-посреднической сферы деятельности.
В системе управления товарными запасами выбранной торгово-посреднической организации, специфика которой описана в параграфе 3.1 данной работы, заказы у поставщиков размещаются один раз в месяц на месяц, следующий за периодом выполнения заказа с понедельной разбивкой. Как видно из приложения З, в котором представлены исходные данные для расчетов по модели, период выполнения заказа по всем ассортиментным позициям является длительным и превышает один месяц.
В качестве прогноза спроса на товары в модели пополнения необходимо использовать результаты, полученные по многофакторной регрессионной модели.
Кроме того, в модели пополнения за основу предлагается взять полученный вариант распределения товарных потоков организации по модели выбора оптимального канала доставки товара, и соответствующие данному варианту затраты на доставку товара, емкость транспортного средства, среднюю длительность и средне-квадратическое отклонение длительности доставки (приложение 3). Уровень обслуживания, который необходимо достичь по компании в целом, принимается равным 95%. Поскольку все выбранные товары, для которых проводится оптимизация размера заказа, относятся к группам Y и Z, страховой запас для них рассчитывается одинаково с учетом как колебаний продаж, так и отклонений в длительности выполнения заказа, данные по которым рассчитываются по накопленной статистике за предыдущие периоды.
В качестве прогноза продаж на период выполнения заказа используются уточненные данные, полученные на втором этапе прогнозирования от торгового отдела. За первоначальные остатки по компании в целом по группе товара, поставляемой через Агента 1, принимаются суммарные запасы на транзитном складе в Риге и на всех московских складах.
Рассчитанные в результате реализации модели оптимальные размеры заказов, количество поставок, совокупные затраты организации, связанные с управлением запасов в сфере снабжения, представлены в табл. 3.15. Совокупные объемы заказов по каждой группе совместных поставок кратны максимальной грузоподъемности транспортного средства.
Следует отметить, что по многим товарным позициям получен нулевой оптимальный размер заказа, что свидетельствует о наличии в системе избыточных запасов по этим позициям. Следовательно, последовательное многократное применение предложенной модели для ежемесячного планирования объемов заказов позволит снизить уровень запасов, обеспечивая, при этом, заданный уровень обслуживания.
Поскольку в работе представлен лишь пример однократного вычисления оптимальных объемов заказа по модели, эффект от ее внедрения не рассчитывается. Очевидно, что рассматриваемые совокупные затраты предприятия будут минимальны при использовании модели.
Далее рассмотрим процесс распределения товара между складами организации. Большинство межскладских перемещений в компании осуществляется один раз в неделю. Так, один раз в неделю с общего склада загружаются вагоны в Екатеринбург и Новосибирск, еженедельно пополняются резервные склады под ключевых клиентов компании Метро и Ашан. Для определения потребности каждого склада в товаре на неделю используется уточненный и детализированный прогноз продаж с разделением по складам, полученный на втором этапе прогнозирования от торгового отдела.
