Глава I
Технология управления запасами
1.1. Исходные условия для построения технологии управления запасами
Исходными условиями для создания оптимальной технологии управления запасами являются:
– наличие структурированного прогноза продаж в количественном выражении (L);
– статистика отклонений (уровень точности) ваших прогнозов продаж (о(Е));
– наличие корпоративной политики по уровню сервиса – статистика отклонений (уровень погрешности) в цепи поставок;
– наличие математической модели для оперативных расчетов поставок.
Не создав эти условия, вы не сможете перейти к управлению запасами как таковому. Раскроем каждый пункт более подробно.
1. Наличие структурированного прогноза продаж в количественном выражении
Начинаем "плясать от печки". Мы поставляем для того, чтобы продавать. Следовательно, нам нужен прогноз продаж, составленный с учетом следующих "входных" требований:
– горизонт планирования должен быть не меньше максимального цикла поставок по продаваемым наименованиям товара (с учетом поставок сырья и материалов для контрактного производства);
– текущие корректировки плана продаж допустимы только при соблюдении ограничителей по циклам производства и доставки по каждому наименованию. Логистам не следует поддаваться нажиму со стороны продажников и визировать скорректированные "под факт" планы продаж. Иначе это уже не план и не прогноз, а фикция, которая никоим образом не способствует адекватности планирования на фирме;
– в планах продаж должны отдельно указываться объемы под акции, распродажи и т. п.;
– новинки также включаются в план продаж с указанием конкретных плановых объемов;
– отмечаются позиции, которые поставляются для особых клиентов (к примеру, сети или заказы, которые следует выполнять только при условии поступления предоплаты от покупателя);
– всем наименованиям присваюваются определенные признаки, позволяющие адекватно планировать поставки (табл. 1.1).
2. Уровень точности прогнозов продаж
Точный прогноз продаж позволит вам достичь максимальной эффективности в удовлетворении спроса ваших клиентов при минимальных затратах. Это аксиома. Какие же основные проблемы существуют в этом вопросе?
А) Прогноз строится исключительно на анализе среднего расхода прошлых периодов.
Представьте себе водителя автомобиля, который ведет машину вперед, ориентируясь только на вид в зеркалах заднего вида. Чем закончится его путешествие? Примерно такой же результат вы можете получить, если в основу планирования продаж заложены только показатели "от достигнутого".
Есть и другая крайность – маневрировать и нажимать на акселератор газа, не обращая внимание на ситуацию справа, слева и сзади… Поэтому лучше всего доверить планирование продаж не продажникам, а маркетологам! В основу планирования продаж следует закладывать не возможности, способности и личную мотивацию ваших продажников (в том числе руководителей) на данном этапе их развития, а планирование доли рынка, которую ваша компания хотела бы удержать и увеличить.
Б) Отсутствие анализа адекватности планирования в прошлых периодах.
План не догма. И по результатам прошедшего периода, естественно, производится текущая корректировка плана на будущий период. Но очень редко при этом анализируются причины существенных отклонений от плана. А если и анализируются, то, как правило, по причинам отклонений очень редко принимаются управленческие решения. В результате вы будете повторять одни и те же ошибки многократно…
В) Анализируется статистика запросов оптовых клиентов, а не потребности конечного покупателя.
Что это значит? В сложившейся еще с советских времен практике планирования продаж от дистрибьюторов к оптовым покупателям существует такое понятие как скидки на определенный объем отгруженного товара за определенный период (обычно месяц). Данная практика приводит к известному эффекту – в начале месяца объем отгрузок низкий, зато в конце месяца за 3–4 дня отгружается до 50 % ежемесячного объема. План выполнен, бонусы менеджерами получены, скидки предоставлены! Нередко при этом практикуются фактические отгрузки в первых числах следующего месяца, а дата отгрузки в отгрузочных документах– последнее число отчетного месяца! Кого же мы обманываем этими комбинациями? Ответ – только самих себя, причем не в лучшую сторону. В корне этого обмана – традиционное пренебрежение продажниками, во-первых, маркетинговыми исследованиями влияния равномерности предложения конечному покупателю на повышение спроса, во-вторых, значением логистических затрат при неравномерной нагрузке, в том числе и за счет потерь при хранении запасов. К сожалению, данный эгоистичный и корыстный подход в планировании продаж – общераспространенное явление в практике российских компаний.
К чему это приводит? Во-первых, при планировании закупок аналитику практически невозможно понять – продажи в предшествующий период – это действительно потребность данного периода или еще и потребность следующего периода? Как угадать, чем вызвана данная пила спроса в течение месяца, особенно, если она каждый месяц имеет разные характеристики? Соответственно, возникает необходимость в создании дополнительных сверхзапасов на погрешности планирования продаж. А это вновь дополнительные затраты на хранение и оплату стоимости оборотных средств.
Во-вторых, поставки сверхзапасов от дистрибьюторов аналогично отражаются и на затратах оптовых покупателей, что в результате, приводит к росту цен и, как следствие – к сужению рынка платежеспособного спроса конечного покупателя…
В-третьих, искусственное сдерживание закупок в начале месяца приводит к искусственному дефициту ассортимента товаров на полках в рознице, что опять-таки снижает объемы продаж.
В-четвертых, искусственное "перезатаривание" приводит в дальнейшем к возвратам, повышению доли "плохой" дебиторской задолженности, порчи товара и т. п.
Данные аргументы уже давно подтверждены результатами исследований как за рубежом, так и в нашей стране. Доказано, что обеспечение равномерности и беспрерывности логистической цепочки поставок до конечного потребителя позволяет, во-первых, без каких-либо затрат увеличить объемы продаж на 15–20 %, и при этом, себестоимость товарных операций сокращается на 20–30 %!
3. Статистика отклонений в цепи поставок
Без формулировки плановых показателей поставок и соответствующего накопления статистики фактических показателей, вы не сможете рассчитать количественные параметры страхового запаса по признаку "неопределенность поставок". Не ждите, когда у вас разработают и внедрят ММРП, начинайте накапливать статистику заранее. Таблицы Excell для этого вполне приемлемы. Необходимо только заранее разработать и задать их формат. В главе II приведена форма мониторинга графика поставок. Сведения из этого мониторинга могут быть использованы для расчета данного параметра товарного запаса.
4. Математическая модель для расчета поставок
А нужна ли она вообще? Существует мнение, что создать оптимальную математическую модель для оперативного расчета поставок невозможно. Основной довод, приводимый при этом, – слишком много субъективных факторов влияют на этот процесс. Ни одна модель якобы не в состоянии их учесть. Поэтому, в результате все решают компетенции и опыт закупщика. На мой взгляд, в основе этой идеи – обыкновенное человеческое лукавство. Почему же разработка и внедрение математической модели расчета поставок (ММРП) встречает сопротивление? Рискну предположить, что причины следующие:
ММРП дисциплинирует всех участников процесса управления поставками. Она потребует, как исходное условие, четкого прописания бизнес-процессов и распределения ответственности за своевременное и качественное предоставление информации (в заданном формате!) и соблюдение установленных норм. А если в фирме в данный процесс постоянно вмешиваются собственники или высшее руководство? Вы уверены, что они будут затруднять себя формами, ограничителями и нормативами? Как вы считаете, на кого при этом будет возложена ответственность в случае неудач?
ММРП снижает влияние человеческого фактора и, соответственно, уменьшает значимость конкретных работников, снимает с них защиту незаменимости. Мало того, "священным коровам" придется переучиваться. Их деятельность начнет получать оценки по соответствующим KPI и мониториться по отклонениям план-факт. Кому понравится перспектива получения оценок с неизвестным результатом?
Поскольку процесс принятия решений станет максимально прозрачным, значительно сокращается основа для внутрифирменной коррупции. Закупка излишков, завышение расценок или объемов услуг в обмен на откат мгновенно "высвечивается" соответствующими индикаторами в ММРП. А это уже посягательство на личный доход…
Резюме. Математическая модель для расчета поставок не только повышает оперативность принятия решений, позволяет экономить издержки, но и помогает обеспечивать чистоту и прозрачность процессов в компании.
На рынке существует немало предложений в данной области. Я не стану ратовать за ту или иную модель, остановлюсь только на управленческих моментах ее внедрения и применения с точки зрения директора по логистике. В главе XII приведены информационные инструменты, которые должны присутствовать в ММРП как инструментарий руководителя логистического департамента в компании. Я бы даже поставил вопрос так – все техническое задание на подготовку ММРП должно быть выстроено как дерево, в верхушке которого – набор мониторингов и отчетов директора по логистике. Таким же образом следует сформировать и план по внедрению ММРП. Очень часто эти инструменты оставляют "на потом". В результате получается ситуация, когда войско, получив "новое оружие", либо оказывается предоставленным само себе, либо успешно манипулирует своим полководцем. А он не может управлять процессом, т. к. оказывается слепым – старый инструментарий уже не поддерживается, а новый ему неподвластен, так как для него (полководца) рычагов не создано… В результате затрудняется не только руководство процессом закупок, но управление процессом внедрения ММРП.
Таким образом, процесс подготовки исходных данных для моделирования поставок разбивается на 4 подпроцесса. Рекомендую каждый из этих подпроцессов формализовать в виде соответствующих методик и утвердить их у руководства компании. Особенно это касается подготовки, согласования и утверждения планов продаж, а также корректировок к нему. Важность формализации данного процесса заключается в том, что он урегулирует отношения на стыке четырех департаментов компании:
– маркетинга;
– финансов;
– продаж;
– логистики.
1.2. Создание технологии управления запасами
Существует классическое определение составляющих данной технологии, изображенное в виде схемы на рис. 1.1.
Иными словами – для того, чтобы создать технологию управления запасами в фирме, вам необходимо отработать три блока вопросов:
БЛОК 1. Критерии оптимизации страховых запасов;
БЛОК 2. Политика управления запасами;
БЛОК 3. Методика оценки устаревших запасов.
Рис. 1.1. Составляющие технологии оптимизации товарных запасов
Первый блок. Критерии оптимизации страховых запасов
Классически страховой запас (СЗ) рассчитывается по формуле:
где к – заданный уровень сервиса по данной позиции (доступность товара к продажам);
D – объем поставок по данной позиции;
L – объем продаж;
σ(E) – погрешность планирования продаж (на плановый период продаж);
σ(L) – погрешность планирования поставок (на период цикла доставки).
Пример:
к = 0,98; D = 1500; 1_=1500; σ(Е) = 0,25; σ(L) = 0.30.
Тогда:
Т.е. при указанных планах продаж и поставок, при существующих погрешностях планирования, по данной позиции требуется создать страховой запас в количестве не менее 441 штука. При этом, доступность товара к продажам будет обеспечена на уровне 98 %. Страховой запас планируют как в штуках, так и в количестве дней, исходя из планового темпа продаж. В частности, если в данном месяце 30 дней, то плановый темп продаж равен: 1500/30 = 50 штук/день. Следовательно, в днях торговли, расчетный страховой запас равен 441/50 = 9 дней.
Данный показатель может быть задан и диррективным путем. К примеру, руководство компании особенно дорожит отношениями с неким клиентом. И, несмотря на расчетную величину СЗ равную 9 дней, требует от вас держать страховой запас не менее 30 дней. Выполните это указание, но закрепите его соответствующим документом. Ведь вам предстоит еще и рассчитать издержки на СЗ. Каждое решение имеет свою цену и свою зону ответственности. Ваш ресурс и ответственность – 9 дней…
Второй блок. Разработка политики управления запасами
Таблица 1.1
Признаки поставок по товарной номенклатуре на сезон 2010–2011 года по фирме "Омега"
Условные обозначения:
Buy– товар планируется к закупкам;
Sale – товар только продается. Закупки временно не планируются (исключаются из матрицы ММРП). Анализ продаж ведется.
X – закупки прекращены. Анализ продаж ведется на предмет возможного отнесения к устаревшим запасам.
Прежде всего определимся с категориями запасов. Традиционно, товарные запасы подразделяются по своему функциональному назначению на следующие основные группы:
– страховые – предназначены для компенсации погрешностей планирования поставок и продаж;
– текущие – определяются расчетным путем исходя из цикла поставок и темпов продаж;
– целевые – рассчитываются под конкретного клиента или маркетинговую акцию;
– сезонные – создаются на складах заранее, под сезонные продажи по согласованию с поставщиком;
– устаревшие – запасы, подлежащие продажам по особой технологии. Закупки не планируются.
Каждая категория запасов описана в литературе достаточно широко, хотя и неоднозначно. Для логистики важны конкретные рамочные определения по каждой из этих категорий для каждого наименования товара. Составьте и утвердите у руководства матрицу товарной номенклатуры, подобную табл. 1.1.
Как видите, в разделе "страховой запас" по некоторым наименованиям расчетный и утвержденный размер СЗ существенно отличаются как в плюс, так и в минус. Кроме того, руководством компании санкционировано увеличение товарного запаса на складах (сверх текущих потребностей и СЗ) за счет завоза "под сезон". Плюс дано указание завоза товара под разовые маркетинговые акции. По каждому наименованию определяется оптимальное соотношение уровня запасов и уровня сервиса. При этом, сервисы и запасы по определенным наименованиям могут фиксироваться и не подвергаться текущей математической оптимизации. На основе данных решений, во-первых, товарный запас (ТЗ) сегментируется на составляющие. Во-вторых, распределяются затраты на создание и содержание сегментов ТЗ. Это и есть элементы политики компании в области управления запасами.
Надо сказать, что вариантов аналитики и сегментирования ТЗ существует бесчисленное множество. Вышеприведенная таблица – один из примеров. Директору по логистике важно соблюсти принцип разумной достаточности и не поощрять чрезмерно энтузиазм своих аналитиков. Иначе они обрушат на вас море отчетов, таблиц, графиков и т. п. Даже изучение этой информации может отнять у вас изрядный ресурс.
Нет ничего более увлекательного и более бессмысленного, чем бесцельное изучение информации!
Главное условие при планировании поставок с помощью ММРП – политика должна быть "переведена" на язык оптимального количества конкретных цифр и показателей.
Третий блок. Методика оценки устаревших запасов
Достаточно часто эта работа проводится в компаниях в виде своеобразных набегов. При этом само понятие "устаревшие (или неходовые) запасы", как правило, определяется на эмоциональном уровне. Между тем, именно отсутствие системного подхода к работе с товаром "нижнего уровня" во многом определяет множество застарелых, трудноизлечимых проблем во многих компаниях.
Этот вопрос следует разделить на три части. Первая часть – какой товар будем считать "устаревшим"? Вторая – что делать с устаревшим товаром? И, наконец, третья составляющая – кто виноват? По второй и третьей частям в литературе имеется немало предложений.
Раскроем и формализуем первую часть – в какой момент товар из нормального, "боевого" состояния становится "устаревшим"? Существует два основных математических подхода вычисления этого момента:
– снижение темпа продаж до установленного минимального уровня;
– наличие ТЗ, превышающего установленный допустимый уровень.
В принципе, это взаимодополняющие значения. К примеру, у вас на складе осталось 100 штук изделий. Темп продаж – 10 штук в месяц. Следовательно, товарный запас – на 10 месяцев. А установленный предел – 3 месяца. Возможен другой вариант – в компании установлен критерий – минимальный уровень продаж должен быть не менее 10 штук в месяц. А товар Б продается по 8 штук, и на складе осталось 16 штук. Товарный запас – 2 месяца. Много это или мало? Как видим, принимать решение по одному критерию достаточно сложно. Есть и еще один момент. Допустим, осталось 16 штук изделия В. А весь товарный запас – 3 млн. штук. Стоит ли "возиться" с этими остатками? Но таких наименований (до 100 штук каждое) – более 300… Какой алгоритм решения будем принимать в ММРП?
Еще один способ описан в публикации (5). Данный способ исходит из рентабельности хранения товара на складе. Рано или поздно, затраты на хранение данного товара на складе, в совокупности со стоимостью замороженных средств, "съедят" всю плановую маржинальную прибыль по данной позиции. А дальше – начинается убыток… Критическую точку (время) хранения предлагается определять по формуле:
где М – критический срок по позиции, дольше которого хранить ее на складе убыточно [месяцев];
R – средняя маржинальная рентабельность продаж по этой позиции [%];
Н – альтернативная доходность вложенных в запасы денег (при работе с избытком денег или кредитом) или средняя прибыльность по позициям компании (при работе с ограниченным объемом своих денег) [%/месяц];
Z – переменные затраты на складское хранение в процентах от себестоимости продукции [%/месяц];
Y – средняя отсрочка платежа клиентам компании [месяцев]; W – отсрочка платежа у поставщика, поставляющего эту позицию [месяцев].
При всей простоте данной формулы, этот способ сложно осуществим при изменении партионных условий поставок товара, а также при различных условиях предоставления клиентам отсрочек платежей. Следовательно, в аналитике вам понадобится вводить опцию, которая будет показывать условия поставок каждой партии данного товара на склад. И тогда все остальные характеристики движения ТЗ (темп продаж, изменение остатков ТЗ на складе) следует рассматривать в периодах между поступлениями на склад по каждому наименованию. Кроме того потребуется постоянная накопительная разноска переменных затрат на текущее количество товара на складе. Это существенным образом усложняет ММРП. Поэтому, как правило, решения по устаревшим запасам принимают в «полуавтоматическом режиме».
Комбинаторику добавляет наличие в компании системы региональных складов. В этом случае дополнительным фактором, влияющим на принятие решения, является стоимость перемещения ТЗ.
Пример алгоритма принятия решения по данному вопросу, а также форма мониторинга устаревших запасов приведены в приложениях 3 и 4.
Резюме. Методика оценки устаревших запасов складывается из оценки пяти составляющих:
– реального темпа продаж по каждому наименованию;
– объема товарного запаса на складе;
– остаточных сроков годности товара;
– себестоимость хранения на складе;
– стоимость денежных средств, замороженных в товаре, с учетом как дебиторской так и кредиторской составляющей.
Итак, считаем, что некую технологию управления запасами мы создали. Осталось определить, в каких параметрах будем измерять товарный запас.
Предлагается следующий, наиболее часто применяемый набор параметров.
1. Натуральные показатели:
– среднее количество товара в штуках, кг, м3 в пределах заданного периода;
– оборот товарного запаса в днях.
2. Денежные показатели:
– средняя стоимость товара в ценах СРТ;
– сложившаяся текущая себестоимость товара на складах компании с учетом издержек хранения и стоимости замороженных денежных средств.
3. Относительные показатели:
– доля стоимости страхового запаса от общей стоимости ТЗ;
– доля страхового запаса от общего ТЗ в натуральных показателях;
– доля сверхзапасов от общей стоимости ТЗ;
– доля устаревших запасов от общей стоимости и количества ТЗ.
4. Аналитика "Ретро":
– динамика изменения оборота товарного запаса;
– динамика изменения долей страхового запаса, сверхзапаса, а также устаревших запасов;
– динамика изменения удельной себестоимости единицы товара, хранящейся на складе.
Данная аналитика показывает изменение текущих показателей по сравнению с прошедшими заданными периодами.
5. Аналитика "План-Факт":
Данный вид аналитики сопоставляет фактические значения показателей по п.1–4 с плановыми показателями на заданный период деятельности.
Все вышеуказанные показатели рассчитываются с сегментацией по складам (в том числе, в пути), брендам, видам и группам ТЗ, а также с дифференциацией на заданные периоды (месяц, квартал, сезон, год).