Методы управления запасами, позволяющие не потерять в выручке и сократить затраты

Игорь Кузьмин,
эксперт по логистике, к. т. н., профессор «МИРБИС»,
Финансовый директор,
№ 5 (94) май 2010 года

От того, как построены учет и управление запасами в компании, напрямую зависят выручка, прибыль и ликвидность. Снижая товарные остатки, компания высвобождает средства и экономит на хранении, но рискует потерять в продажах - не все клиенты готовы долго ждать поставки. И наоборот. Решение, которое поможет максимально увеличить прибыль, управляя запасами, и не хранить деньги на складе, есть.

Навести порядок в запасах и максимизировать прибыль компании, управляя закупками, можно. Для этого потребуется разбить все наименования, на группы и составить матрицу ABC-XYZ. Только после этого можно будет для каждой категории товаров выбрать свою модель оптимизации затрат и управления. Теперь все по порядку.

Главные товарные позиции на складе

Чтобы не растрачивать силы и время финансовой службы впустую, придется определить, какие запасы для компании действительно значимы. Сделать это поможет классический ABC-анализ. В его основе правило Парето, суть которого в отношении запасов может звучать примерно так: 80 процентов выручки обеспечивают 20 процентов наименований товаров. Последовательность действий при проведении ABC-анализа следующая.

Сначала предстоит определить, по какому критерию нужно будет отсчитывать те самые 80 процентов: прибыль, выручка или какой-то другой показатель. Выбор критерия классификации зависит, прежде всего, от целей компании. Если нужно увеличить прибыль, то запасы придется ранжировать, например, по показателю рентабельности продаж. Но чаще всего компании все же руководствуются выручкой.

Когда с критерием ранжирования определились, можно приступать к расчету удельного веса товарных позиций (см. табл. на стр. 60). Дальше все запасы ранжируются в порядке убывания, а после этого для каждого наименования определяется удельный вес накопленным итогом. Теперь остается выделить группы А, В и С. Товарные позиции, у которых удельный вес накопленным итогом меньше или равен 80 процентам, - группа А, свыше 80 и по 90 процентов включительно - группа В, все остальное - группа С.

В группе А собраны наиболее важные запасы, которые тщательно контролируются, каждый заказ таких товаров планируется индивидуально. Группа В - запасы менее значимые, для управления ими используются оптимизационные модели (о них чуть позже). Группа С - несущественные товары, контроль их остатков проводится выборочно, а заказывать эти наименования можно по необходимости.

Запасы, которые нужны всегда

К сожалению, классификации ABC для эффективного управления запасами недостаточно. Важно четко представлять, насколько стабильна потребность в тех или иных товарных наименованиях: «нужны постоянно» или «время от времени». Ответить на этот вопрос позволяет XYZ-анализ. Логика его проведения сходна с тем, как выделяются группы А, В и С. Но критерием ранжирования будет не выручка, а показатель вариации для товарной позиции. Чтобы его рассчитать, придется собрать данные о том, как менялась потребность в тех или иных товарах как минимум за три-четыре квартала. А чем больше данных, тем лучше.

Например, товара «Трубы» в I квартале 2009 года нужно было 600 единиц, во II - 620, в III и IV - 700 и 680 соответственно. Коэффициент вариации рассчитывается как отношение среднеквадратического отклонения (в Excel это функция «СТАНДОТКЛОН») к среднему значению. В нашем случае среднеквадратическое отклонение составляет 47,6 единицы, а средняя потребность в этом товаре за четыре квартала - 650 единиц. Вариация составит 7,3 процента (47,6 : 650). Такой несложный расчет надо выполнить для всех наименований товаров, встречающихся на складе. После чего по показателю вариации распределить их по группам. К группе X будут отнесены запасы, которые нужны всегда или почти всегда - вариация не превышает 10 процентов. В группе Y товары, которые иногда оказываются невостребованными, - вариация от 10 до 25 процентов. Запасы, обладающие вариацией свыше 25 процентов (группа Z), заказываются от случая к случаю. Остановимся подробнее на методах управления запасами, применяемых к выделенным категориям складских остатков.

Таблица Пример проведения ABC-классификации (извлечение)

Группа X . Запасы этой группы характеризуются высокой стабильностью спроса. Применение оптимизационных моделей, позволяющих снизить издержки, допустимо. Но будет намного эффективнее работать с такими товарами по принципу «точно в срок».

Группа Y . Номенклатура запасов группы Y обладает выраженными тенденциями в динамике спроса на них, поэтому в отношении этой категории чаще всего применяются модели оптимизации запасов.

Группа Z . В группе Z - товары, не имеющие ни тенденций в спросе, ни постоянства в нем. Чаще всего такие товары исключатся из списков запасов, поддерживаемых на складе. Но бывают и исключения.

Матрица складских остатков

Объединение результатов ABC и XYZ-анализа в матрице ABC-XYZ - популярный и очень информативный инструмент управления запасами. Работа по созданию такой матрицы сводится к тому, что по вертикали отражаются группы А, В, С, а по горизонтали - X, Y, Z. И все товарные позиции с учетом ранее проведенного анализа распределяются по ячейкам АХ, AY, AZ, BX, BY и т. д. Очевидно, что не все ячейки будут заполнены. Если в АВС-анализе присутствие групп А, В и С обязательно, то при классификации XYZ, вполне возможно, не появится одной или даже двух групп.

Сам процесс заполнения матрицы ABC-XYZ может многое сказать руководству о состоянии запасов. Отсутствие групп АХ и AY (у компании нет стабильной или хотя бы предсказуемой потребности в ключевых товарах) свидетельствует о том, что нет стабильной работы с наиболее значимыми запасами. Тревожный сигнал. Существование группы CZ (чаще всего это неликвиды) - повод для разбирательства в причинах появления.

Оптимальный размер заказа

Сколько товаров заказать, чтобы полностью удовлетворить потребности компании в конкретной товарной позиции, и при этом затраты были минимальны? Ответить на этот вопрос можно с помощью формулы оптимального размера заказа, которая выглядит так:

Q = (2 * C ₃ * S / I) ^0.5

где Q - объем заказа, в натуральных единицах;

С ₃ - затраты на размещение одного заказа, в рублях. Их можно рассчитать как отношение суммарных затрат на содержание службы закупок в год к количеству размещенных ею за это время заказов;

S - потребность в запасах (например, в течение месяца), в натуральных единицах;

I - затраты на хранение единицы запаса (в течение месяца), в рублях. Кстати, на практике годовые затраты на хранение, как правило, принимают равными от 18 до 35 процентов от стоимости среднегодового запаса на складе.

Пример

Компания регулярно закупает печатные формы. Потребность в них постоянна и составляет 20 ящиков в месяц. Каждый ящик с формами стоит 50 долларов, стоимость обработки заказов и доставки — 60 долларов, затраты на хранение ящика в течение года - 18 долларов. Оптимальный размер заказа составит:

Оптимальный размер заказа = (2 * 60 * 20 * 12 / 18) ^0.5 = 40 ящиков

Причем заказывать их нужно раз в два месяца (40:20). Затраты за год при таком режиме поставок составят 720 долл. в год ((60 долл. X 20 шт. X 12 мес.): 40 шт. + (18 долл. X 40 шт.): 2). А если заказывать по 20 ящиков в месяц, то затраты возрастут до 900 долл. в год ((60 долл. X X 20 шт. X 12 мес.): 20 шт. + (18 долл. X 20 шт): 2). Такими же будут издержки и при заказе 80 ящиков раз в четыре месяца.

Чаще всего на практике проблемы возникают не столько с техникой расчета оптимального заказа, сколько с исходными данными - издержки на размещение одной заявки у поставщика и стоимость хранения единицы запаса. Их оценить можно приблизительно, так, как было предложено выше. Модель оптимального заказа нечувствительна к точности этих данных. Даже если при расчете затрат на заказ или хранение единицы товара сотрудник компании ошибся в два раза, значение оптимального размера заказа изменится несущественно. А еще нужно сказать о том, когда заказывать вычисленный оптимальный объем поставки. Для этого рассчитывается точка перезаказа - объем запасов, при достижении которого нужно размещать новый заказ поставщику. Она определяется как произведение дневной потребности в товаре на срок, за который поставщик обязуется привезти партию на склад покупателя.

Запас на непредвиденный случай

Использовать такой показатель как точка перезаказа имеет смысл лишь тогда, когда поставки осуществляются точно в срок. Другими словами, если поставщик обязался через три недели доставить новую партию, значит ни днем раньше, ни днем позже товар будет на складе. В жизни такая пунктуальность - редкость. Поэтому будет оправданно точку перезаказа увеличить на размер страхового запаса, который рассчитывается по следующей формуле:

B = H(P) * σ * L ^0.5

где В - объем страхового запаса, в натуральных единицах;

Р - требуемая вероятность обеспечения потребности в запасах, %. Другими словами, это та вероятность, с которой менеджмент хочет, чтобы не возникало дефицита товаров на складе. К примеру, страховой запас определяется для какой-то значимой категории товаров. Пожелание менеджмента звучит так: в 95 процентах случаев из 100 покупатель, обратившийся за этим товаром, должен его найти на складе. Соответственно, вероятность будет 95 процентов;

σ - стандартное отклонение потребности в запасах (в Excel это функция «СТАНДОТКЛОН»). Определяется на основании статистики спроса на товар за предшествующие периоды;

L - срок с момента размещения заказа у поставщика до поступления товаров на склад компании, в днях;

Н - функция, возвращающая значение, обратное стандартному распределению.

Пример

Менеджер управляет розничным магазином, где продаются кухонные гарнитуры. Спрос на гарнитуры имеет нормальное распределение со средним значением 200 единиц в неделю и среднеквадратическим отклонением 40 единиц. Время на выполнение заказа - три недели.

Рассчитаем резервный (страховой) запас при уровне обслуживания 95 процентов.

Проще всего выполнить вычисления в EXCEL, где формула будет выглядеть так: НОРМСТОБР(0,95)*40*КОРЕНЬ(3). Результат: 114 единиц.

Оптимальное время вместо объема

Описанная методика определения оптимального объема поставки и точки перезаказа хорошо зарекомендовала себя на практике. Но следить за текущим объемом запаса имеет смысл лишь в отношении дорогих и не слишком часто востребованных товаров. Иначе процесс рискует стать слишком трудоемким. Поэтому на товары, которые поставляются регулярно, намного проще размещать заказы через равные промежутки времени. Оптимальный период времени между поставками определяется так:

T = [(2 * C ₃ ) / (S * I)] ^0.5 ,

где Т - количество дней между двумя поставками;

С ₃ - затраты на размещение одного заказа, в рублях;

S - потребность в запасах в течение месяца (квартала, года), в натуральных единицах;

I - затраты на хранение единицы запаса в течение месяца (квартала, года), в рублях.

А размер партии товаров (Qi), поставляемой через равные промежутки времени, рассчитывается по формуле:

Qi = S * (T + L) + B - J,

где S - потребность в запасах в течение месяца (квартала, года), в натуральных единицах;

Т - количество дней между двумя поставками;

В - объем страхового запаса, в натуральных единицах;

L - срок с момента размещения заказа у поставщика до поступления товаров на склад компании, в днях;

J - фактический запас по товарной позиции в момент заказа новой партии, в натуральных единицах.