57
Доля переходящего запаса дополняет информацию о текущем уровне
наличия запасов. Цифровые данные по анализируемому периоду
свидетельствуют о колебании в диапазоне от 0,09 до 0,23 (см. рисунок 11),
что говорит о том, что в начале месяца на складе присутствует запас в
размере от 9% до 23% поставок, ожидаемого в данном месяце. При этом
сделано предположение, что объём поставок в рассматриваемом месяце
сравним с объемом поставок в предшествующем месяце.
На следующем этапе проведем анализ остатков, для того, что бы
подтвердить выявленные ранее проблемы по неэффективному управлению
запасами на предприятии.
Для начала проведём анализ динамика остатков с 01.2017 г. по 03.2018
г. (см. рисунок 11):
Рисунок 11 – Динамика остатков запасов готовой продукции с
01.2017 г. по 03.2018 г.
Как свидетельствуют данные графика 13, объём остатков запасов не
стабилен: как видим во II и III квартале 2017 г. и I квартале 2018 г.
произошло падение и резкое увеличение в IV квартале 2018 г. Согласно
расчетам, запас готовой продукции сократился на 88419,6 единиц. Но
отметим, что даже с наблюдающейся тренденцией снижения запасов,
присутствует проблема их накопления.
Следующим этапом проведён анализ динамики пополнения и отгрузки
готовой продукции на склад за анализируемый период. Эти данные
58
представлены в ед. товара потому как цены на продукцию могли меняться.
Рисунок 14 свидетельствует о том, что циклы прихода и расхода
запасов на склад являются практически одинаковыми на протяжении всего
анализируемого периода, за исключением показателя за ноябрь месяц 2017
г., тогда объём поступивших товаров превысил объём их продаж.
Рисунок 12 – Динамика пополнения и отгрузок товаров на
складе
Более того отметим, на рисунке 14 четко выделяется тенденция роста
объёма продаж товаров к концу анализируемого периода.
Выводы по главе.
Проведённый анализ динамики по отгрузке и приходу запасов,
расчеты абсолютных колебаний по остаткам запасов сырья и товаров,
свидетельствует о том, что планирование объёмов продаж и
соответствующего спроса происходит с высокой точностью. Однако, у
«Карамель Трейдинг» всё же имеет проблемы, мешающие эффективному
управлению запасами, а именно:
1. Было зафиксировано резкое изменение объёмов запасов, а
именно наблюдался либо избыток либо накопление запасов по разным
59
месяцам за анализируемый период.
2. Сопоставив динамику остатков сырья и товаров было
обнаружено, что колебания спада и роста не совпадают.
3. Зафиксировано сокращение показателя оборачиваемости
запасов.
Таким образом, проведённый анализ СУЗ «Карамель Трейдинг»
позволяет сделать вывод о необходимости руководтсву проработать и
применить иные инструменты менеджмента, которые будут способствовать
улучшению СУЗ, а именно: мероприятия направленные на сокращение
излишних запасов на складе «Карамель Трейдинг» и в пополнении
определенных групп других запасов.
60
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕРОПРИЯТИЙ ПО
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ
ПРЕДПРИЯТИЯ «КАРАМЕЛЬ ТРЕЙДИНГ»
3.1. Мероприятия по совершенствованию управления запасами
предприятия
Проблемы, которые были выявлена на этапе проведения анализа
эффективности управления запасами на предприятии «Карамель Трейдинг»
привели к завершающему этапу исследования, заключаюшегося в
проработке мероприятий по совершенствованию СУЗ с помощью разных
инструментов. Чтобы усовершенствовать действующую СУЗ «Карамель
Трейдинг», а именно, повысить точность по планированию поставок, их
организацию и осуществлению контроля, предложим оптимальную СУЗ. С
помощью моделирования IDEF0, разберём функционально-структурную
модель СУЗ «Карамель Трейдинг». Данный алгоритм позволит определить,
какой процесс закупки необходимых запасов необходимо оптимизировать.
Рисунок 13 – Система управления запасами «Карамель
Трейдинг»
61
Предложенная схема по управлению запасами для «Карамель
Трейдинг», должна включать в себя следующие элементы по:
информационному обеспечению (спрос на товары и йифровые данные),
управляющему воздействию (методологию по управлению запасами и
стратегию руководства), механизму (обеспечению запасами,
ответственному персоналу и логистической компьютерной системы
управления запасами). Такой процесс осуществления СУЗ может быть
подразделён на следующие функции (рисунок 14):
Рисунок 14 – Диаграмма А0 основные функции управления
запасами на предприятии
Первой функцией этой системы является ABC-XYZ анализ.
Цель по эффективному управлению запасами достигнется и принесет
прибыль только в том случае, когда СУЗ будет работать подстраиваясь под
специфику разных ассортиментных групп. Для выделения этих
стратегические группы на текущем этапе развития предприятия,
воспользуемся методом ABC-XYZ классификации. В будущем трудоемкий
процесс такой процедуры можно снизить внедрив на предприятии
программную автоматизированную систему. Перед тем как перейти к АВС
анализу, отметим, что на основе обстоятельств, современную бизнес-
62
ситуацию не возможно описать только ориентируясь на один критерий ABC
классификации. Для решения этой проблемы можно использовать подход
по формированию синтетических критерий классификации. Что бы
реализовать этот метод поведём выборку по критериям, удельный вес
которых приравнивался их значимости для реализации стратегии «Карамель
Трейдинг» (таблица 19):
Таблица 19
Весовые коэффициенты критериев классификации
№
Критерий
Весовой
коэффициент
1
Затраты на хранение
0,6
4
Средний уровень запасов
0,4
Данные весовые критерии были предложены руководителем
«Карамель Трейдинг» отдела организационного развитию. Расчет
синтетических коэффициентов проводится на основе итоговой информации
по среднему уровню запасов сырья в период с 01.2017 г. по 03.2018 г. и
данных по совокупном затрат на хранение, размещение и транспортировку.
Для того, что бы упростить анализ, все названия позиций переименованы в
наиболее читаемые формы. В итоге анализ проведён по 73-м товарным
позициям. По итогам проведённого анализа (см. Приложения 4,5) в
категорию «А» попало 25 позиций, в категорию «В» - 8 и в «С» - 40. Запасы
по товарам, которые принадлежат к первой группе должны тщательно
контролироваться, потому как, во-первых, величина их затрат намного
превосходит остальные, во-вторых, объём средних запасов по этой
категории значителен. Для этой группы товаров необходимо составлять
максимальный точный прогноз и точное фиксирование объёмов заказа.
Что бы построить агрегированную матрицу АВС-XYZ и выделить
приоритетные группы по номенклатуре, так же нужно привести
классификацию XYZ. В получении количественной оценки характеристик
потребности воспользуемся статистическим рядом отгрузок. В итоге
используя эту классификацию было выявлено, что весь ассортимент
63
попадает в категорию «Z», где коэффициент вариации превышает 24%.
Такое распределение явилось результатом того, что показатели динамики
продаж являются нестабильными по всему ассортименту товаров.
Показатели спроса имеют значительные колебания с 01.2017 г. по 03.2018 г.
Данные по срокам потребления этих товаров не позволяют точно оценить
характеристики по спросу для управления запасами. Представим, что
товарные группы будут определяться на основе среднего показателя
вариации (таблица 20):
Таблица 20
Принцип классификации товаров по XYZ категориям
X
V<Vср
Y
V=Vср
Z
V>Vср
Использование такого подхода является допустимым, потому как на
предприятии осуществляется запуск новых товаров непрерывным потоком.
Ещё одним аргумнтом является постоянный поиск новые каналов сбыта и
новых партнёров и клиентов, это подтверждает и резкое колебание спроса.
Основываясь на этом способе классификации, ассортиментные группы
перераспределились другим образом. В группе «Х» теперь 37 позиций
товаров, в группе «У» - 6 и в «Z» - 30 (см. Приложения 6,7). Итоги
распределения по двум классификациям позволиси создать матрицу
товаров по категориям AX,AY,AZ,BX,BY,BZ,CX,CY,CZ (см. Приложение
8), которая может быть эффективным инструментом по управлению
запасами на будущие периоды. Согласно итогам группировки в каждую
позицию попало соответствующее количество номенклатурных позиций
(таблица 21):
Таблица 21
Распределение товарных позиций по группам АВС-XYZ
AX-19
BX-6
CX-12
AY-3
BY-1
CY-2
AZ-3
BZ-1
CZ-26
64
Рассмотрим следующую функцию - планирование продаж.
Основываясь на анализе по динамике прихода и расхода товаров на складе,
сделаем вывод: спрос на товары сформирован оптимальным образом, т.е.
точность попадания находится в пределах 10%, что свидетельствует об
эффективности выбранной методики по формированию объёмов продаж
«Карамель Трейдинг», а значит не нуждается в корректировки. Однако,
процесс по расчету заказов поставщикам, в том числе и расчеты по
страховым запасам у «Карамель Трейдинг» не автоматизирован. Все
проводимые расчеты осуществляются с помощью программы Microsoft
Excel. Для упрощения и оптимизации процесса закупки можно
рекомендовать разработку и внедрение автоматизированных программных
продуктов. Но для начала, основываясь на выделенных приоритетных
группах матрицы АВС-XYZ, нужно смоделировать систему управления
запасами по разным конфигурациям для выбора наиболее оптимальной из
полученных.
3.2. Экономическая эффективность разработанных мероприятий
Итак, моделирование IDEF0 проведём на основе товарной группы,
которая попала в приоритетную категорию AX. Эти товары необходимо
подробно проанализировать основываясь на степень их приоритетности по
величине затрат, среднему уровеню запасов и по спросу. На эти товарные
позиции приходится больший объём затрат, которые связаны с
транспортировкой и хранением, в том числе и больший уровень среднего
запаса. Спрос на эту категорию товаров является стабильным, что означает
наиболее точное прогнозирование. Результаты такого моделирования
помогут выявить наиболее эффективную систему по управлению для
конкретных ассортиментных товарных позиций.
Объектом данного исследования выберем позицию «Сироп 1»,
которая по результатам классификации находится в категории «AX».
65
Основываясь на информации, которая получена от руководителя по
организационному развитию о количестве потребностей на апрель, май,
июнь 2017 г, по срокам доставки и максимальному времени задержки,
проведем соответствующие расчёты и смоделируем систему по управлению
запасами с фиксирована равным интервалом:
Таблица 22
Расчет показателей для моделирования системы с
фиксированным интервалом
Показатель
Расчет
1. Потребность,т (на 3 мес+10% страховка)
12,43
2. Интервал времени между заказами, дни
30
3.Время поставки, дни
14
4.Возможная задержка, дни
3
5.Ожидаемое дневное потребление, т/дн.
(ОДП)
12,43:90=0,14
6.Ожидаемое потребление за время
поставки, т.(ОП)
14*0,14=1,96
7. Максимальное потребление за время
поставки, т
(14+3)*0,14=2,38
8.Гарантийный запас, т
2,38-1,96=0,42
9. Максимальный желательный запас, т
30*0,14+0,42=4,62
Рисунок 15 – Моделирование системы управления запасами
через равные промежутки времени
Предположим, что первая партия товара поступим во время, по второй
и третьей будет задержка:
66
Проведённое моделирование СУЗ через равные интервалы времени
показало (рисунок 16), что предприятие столкнулось с проблемой по
снижению уровня запасов до нулевой отметки на момент поставки новой
партии товаров, что говорит о возникновении больших рисков, связанных с
нехваткой запасов на момент резкого увеличения уровня спроса.
Для моделирования системы с равным размером заказа, были
подсчитаны следующие показатели:
Таблица 23
Расчет показателей для моделирования системы с равным
размером заказа
Показатель
Расчет
1. Потребность, т (на 3 мес+10% страховка)
12,43
2. Оптимальный размер заказа
Квадратный корень из
(2*12,43*30/30)=5,07
3.Время поставки, дни
14
4.Возможная задержка, дни
3
5.Ожидаемое дневное потребление, т/дн.
(ОДП)
12,43:90=0,14
6. Срок расходования заказа,дни
5,07:0,14=36,2
7.Ожидаемое потребление за время поставки,
т.(ОП)
14*0,14=1,96
8. Максимальное потребление за время
поставки, т
(14+3)*0,14=2,38
9.Гарантийный запас, т
2,38-1,96=0,42
10. Пороговый уровень запаса,т
0,42+1,96=2,38
11. Максимальный желательный запас, т
0,42+5,07=5,49
12. Срок расходования запаса до порогового
уровня, дни
(5,49-2,38):0,14=22,21
Оптимальный уровень заказа был найден на основе данных за три
месяца об уровне спроса и среднего значения объёма затрат.
Предположим, что первая группа товара должна прийти во время, по
второй и третьей будет задержка. Как показывают данные на рисунке 17,
используя такую систему в практических целях приведёт к возникновению
отрицательных моментов в снижении уровня запасов до минимального
значения. Однако, проводя сравнение этого моделирования системы с
вышеописанной (где равные интервалы), отметим, что моментов при