Система управления запасами. Фиксированный интервал времени

Журнал: ФармОбоз.

В предыдущей статье была подробно описана системы управления запасами с фиксированным размером заказа. Сегодня мы изучим систему с фиксированным интервалом времени. После этого этапа изучения данной тематики появляется возможность приступить к разработке собственных систем управления запасами.

Итак, система управления запасами с фиксированным интервалом времен. Отличительной особенностью данной системы является стандартный расчетный промежуток времени, через который производится заказ поставщику на закупку. При этом постоянно пересматривается размер партии.

После всплеска или спада продаж, а также в после задержки поставки система восстанавливается достаточно быстро благодаря стабильному интервалу времени и возможности изменения объема заказываемой партии.

Графически система управления запасами с фиксированным интервалом времени представлена на рисунке 1. Здесь, как и в системе с фиксированным размером запаса обязательно присутствуют расчетные величины:

• Страховой запас, который предназначен для обеспечения спроса на случай различных критических ситуаций.
• Максимальный товарный запас. Он является ориентиром для расчета нормируемого коэффициента оборачиваемости. Также служит показателем нормальности работы системы. Определяется следующим образом — интервал времени между поставками умножается на ожидаемое потребление за время поставки, а затем добавляется объем страхового запаса.

Кроме этих расчетных величин также присутствует расчет интервала между поставками: сначала определяется количество поставок (общая годовая потребность в товаре относится к оптимальному размеру партии), затем число рабочих дней в году делим на количество поставок.

Рисунок 1 – Система управления запасами с фиксированным интервалом времени

Общий расчет параметров системы представлен в таблице 1.

 Таблица 1 – Расчет параметров системы управления запасами с фиксированным интервалом времени между заказами

При работе системы управления запасами с фиксированным интервалом времени действуют все те же тонкости и нюансы, как и в системе управления запасами, описанной в предыдущей публикации. Речь идет об отношении к дефициту, возможности автоматизации процессов по управлению запасами, периодичность пересмотра систем управления запасами, точность прогнозирования и анализ ассортимента, а также возможности влияния закупщиком на срок поставки и сок реакции.

Теперь стоит перейти к изучению того, каким образом данная система функционирует, как восстанавливается после проявления различных внезапных факторов (скачки или спады спроса, недопоставки, сдвиг сроков поставки, и т.д.). За основу возьмем все тот же пример с лекарственным препаратом «Кетанов», к которому мы обращаемся на всем протяжении цикла публикаций по тематике «Управление запасами».

Итак, исходные данные:

1. годовой спрос равен  9238 единицы.
2. оптимальный размер заказа – 125 единиц.
3. время поставки – 2 дня.
4. возможная задержка поставки – 1,5 дня.
5. страховой запас – 90 единиц.
6. вероятность поддержания запаса – 95%.
7. 360 рабочих дней в году.

 Ниже (Таблица 2) приведен расчет параметров системы.

Таблица 2 – Расчет параметров системы управления запасами с фиксированным интервалом времени.

Предлагаю на данных учета препарата «Кетанов» рассмотреть, каким образом будет работать система управления запасами с фиксированным интервалом времени. В таблице 3 можно увидеть, в какие моменты происходит расчет размера партии, и то каким образом это происходит.

Таблица 3 – Карточка учета лекарственного препарата «Кетанов» с указанием момента и объема заказа.

Графически движение товара «Кетанов» представлено на рисунке 3.

Вернемся на время к таблице 3 и вспомним еще раз, каким образом определяется объем заказываемой партии. Логика при определении размера заказ следующая:

• При достижении контрольной даты (в нашем случае на третий день после получения предыдущего заказа, или иначе заказ оформляем через каждые пять дней) необходимо определить тот объем, которого не хватает до достижения «Максимально Желательного Уровня Запаса» (МЖЗ). То есть Максимально Желательный Запас – Текущий запас.

 Напомню, Текущий запас – это объем остатка на складе на момент контроля.

•  Далее необходимо прогнозное значение спроса на время поставки. То есть определяется тот объем препарата, который будет реализован во время поставки этой партии. В нашем примере за прогнозное значение ежедневного спроса был принят средний объем продаж. На практике чаще всего применяют такой же подход из-за простоты, хотя он не всегда корректен. Он обеспечивает достаточно точные данные, если товар стабилен в спросе. Наш препарат «Кетанов» как раз весьма популярен и стабилен. Для товаров с более непредсказуемым спросом точнее было бы применять технологии прогнозирования. Особенно это важно при более длительных сроках поставки.
• Затем суммируются эти две части (Рисунок 2).

 Рисунок 2 – Схема расчета объема заказываемой партии

Рисунок 3 – Движение лекарственного препарата «Кетанов» за май и июнь

Как видно на рисунке 3, система в принципе ведет себя вполне устойчиво. Только в начале цикла уровень запаса был близок к нулю, но это связано исключительно с условиями нашего примера. Мы в исходных данных имели входящий остаток, равный 10 единицам препарата «Кетанов».

А в общем ситуация в данном примере следующая:

1. За пределы рекомендуемого максимального уровня запаса система вышла 6 раз, но несильно превышая допустимый уровень МЖЗ.
2. И пять дней остаток был ниже уровня страхового запаса. Близкий к нулю всего один раз в начале мая.

 А общие результаты по эффективности данной системы управления запасами для нашего примера приведены в таблице 4.

 Таблица 4 – Анализ эффективности системы управления запасами

Но принимать решение на этом этапе о целесообразности применения этой системы для лекарственного средства «Кетанов» пока рано. Мы пока рассмотрели случай стабильных поставок. В нашем примере ни разу не было сбоя в поставках, что на практике практически невозможно. Поэтому для наглядности мы проведем тот же эксперимент, который проводили в предыдущей публикации (смотреть статью «Система управления запасами. Фиксированный размер заказа»). Немного сместим сроки поставок. Примем задержку в поставках одиннадцатого мая на четыре дня (поставка будет пятнадцатого числа). И двадцатого июня на три дня (поставка – двадцать третьего июня). 

Движение товара при условии нестабильности поставок представлено в таблице 5.

 Таблица 5 – Движение препарата «Кетанов» при условии нестабильности срока поставок

Здесь стоит отметить, каким образом определяется размер партии, если в аптеку не поступила ранее заказанная партия. В таком случае технология следующая (в таблице 5 смотри дату 14 мая):
Q_z = МЖЗ – ТЗ + Qт ожид – ТП,
Где:

МЖЗ – максимально желательный уровень запаса, ед.

ТЗ – текущий запас, ед.

 Qт ожид – ожидаемое потребление за время поставки, ед.

ТП – товары в пути, то есть партия ранее заказанная, но пока не поставленная поставщиком, ед.

 А вот изменение в сроках поставки от 23 июня (таблица 5) приходится на дату следующего заказа. Таким образом, если заказ оформляется до оприходования задержанной партии, то эта партия также будет товаром в пути. Если после того, как она поставлена на приход, то процедура определения объема потребной партии происходит по стандартной методике.

И еще один момент. При задержках поставки не смещается подача следующих заказов поставщику. Это происходит потому, что в системе стабилен интервал времени между заказами (в нашем примере это 5 дней).

Теперь посмотрим, насколько эффективна в данном случае оказалась система. Выдержала она испытания или нет. На рисунке 4 представлена графическая интерпретация поведения препарата «Кетанов». Здесь наглядно видно, что ситуацию от дефицита спасает два раза страховой запас.  Именно для этого он и предназначен. При этом стоит отметить, что сама система довольно быстро восстанавливается. Но, если бы такие сбои в поставках были бы гораздо чаще, то такой уровень страхового запаса не спас от возникновения неудовлетворенного спроса. Товар «Кетанов» был бы постоянно в дефиците. И проблема не в системе управления запасами, а в неточных расчетах страхового запаса. Напомню, что в алгоритме расчета уровня страхового запаса участвуют данные о стабильности поставок. Если данные, принимаемые в расчетах неточные, то страховой запас оказывается ниже, чем этого требует ситуация.

 Рисунок 4 — Движение лекарственного препарата «Кетанов» за май и июнь с учетом задержек в поставках

И, наконец, благодаря таблице 6 можно ознакомиться с эффективностью системы управления запасами с учетом задержек в поставках.

Таблица 6 — Эффективность системы управления запасами с фиксированным интервалом времени с учетом задержек в поставках для препарата «Кетанов»

На взгляд автора, система выдержала испытание. А Вы как считаете?

            Еще несколько слов о данной системе. Она, как правило, применяется для товаров стабильных. Возвращаясь к XYZ – анализу, для товаров группы X. Это связано с тем, что при работе с этой группой товаров нет необходимости постоянно контролировать уровень запаса. В нашем примере мы это делаем раз в пять дней. Другой вариант применения системы управления запасами с фиксированным интервалом времени проявляется. Когда наш поставщик диктует нам сроки заказов и поставок.

Например, поставщик определяет для нашей аптеки день, когда будет осуществляться поставка — среда. При условии работы поставщика без выходных. Такая ситуация уже не совпадает с нашими расчетами. Что же делать в таком случае? Придется отклонить возможность использования оптимального размера партии (хотя для ориентира определять его все равно стоит). Нужно будет при расчетах системы учитывать прогнозное значение ежедневного спроса и период между поставками. В таком случае уровень максимально желательного запаса повысится, а коэффициент оборачиваемости упадет. То есть денежные средства будут использоваться менее эффективно. Но при этом уровень сервиса для наших клиентов будет поддерживаться на весьма высоком уровне (в нашем случае 95%).