Страхуемся запасом

Журнал: ФармОбоз.

Продолжая цикл публикаций на тему «управление запасами», стоит вспомнить, какой путь мы с Вами, уважаемые читатели, уже прошли:

• Для начала – выявили причины, почему вообще вопросу управления запасами стоит уделять пристальное внимание.
• Определились с методиками прогнозирования спроса.
• Изучили инструменты анализа ассортимента. В результате мы можем делить наши товары по степени важности и по степени стабильности поведения.
• И, наконец, смогли определить тот размер заказа, который обеспечит аптеки минимум совокупных издержек.

В данной статье рассмотрим следующий пункт при разработке систем управления запасами – определение страхового запаса.

Для чего нам вообще необходим страховой запас и как его рассчитать?

Нередко, общаясь с логистами можно услышать, что страховой запас – это запас товара, которого должно хватить пока едет следующая партия. Но это не так.

 Классическое определение страхового запаса звучит следующим образом:

Когда в компаниях начинаешь изучать, каким образом формируется страховой товарный запас, то оказывается, что технологии, к сожалению, эмпирические, то есть исходя из собственного опыта.  При небольшом ассортименте относительно недорогих товаров вопрос алгоритма расчета страхового запаса может быть не так актуален, как в компаниях с большими запасами. Во втором случае цена ошибки может стать очень высокой.

Одной из распространенных технологий формирования страхового запаса является:

• Деление ассортимента на группы по степени важности товаров;
• Для разных групп определяется размер страхового запаса из расчета среднего спроса на разные промежутки времени.

Например, для приоритетных товаров страховой запас поддерживаем на уровне 45 дней реализации по среднему спросу. Для менее значимых товаров устанавливается запас на уровне 30 дней реализации. И так далее и тому подобное. При этом срок поставки 35 дней. В принципе такой метод определения страхового запаса имеет право на существование. Но с другой стороны, как при таком подходе учитываются различные неопределенности (рисунок 1). И здесь возникает несколько вопросов:

• Используя выше приведенную технологию, как учитывается возможный всплеск продаж или нестабильность спроса? А что, если спрос возрастет, например, на 20%? При столь длительном сроке поставок сможет ли компания отреагировать на всплеск потребления?
• А если при повышенном спросе еще произойдет и задержка поставки? Например, груз задержится в Питерском порту из-за непогоды.
• А по приходе товара на склад еще окажется, что произошла недопоставка.
• С другой стороны, спрос может резко упасть, и в складском запасе будет заморожен драгоценный оборотный капитал. Еще и место на складе товар будет занимать. А складских мощностей, как правило, также не хватает.
• И самое главное, при таком подходе совершенно непонятно, на сколько обоснован такой уровень поддержания запасов.

Поэтому, данную публикацию посвятим технологии расчета страхового запаса, основанной на анализе неопределенностей, которые представлены на рисунке 1.

 Рисунок 1 – Возможные причины возникновения дефицита

В соответствии с рисунком 1, потребность в страховом запасе возникает в трех случаях:

1. Если нестабилен спрос. Абсолютно стабильного спроса практически не существует. Поэтому приходится держать небольшой запас на случай всплеска продаж.
2. Если происходит задержка поставки. Предположим, поставка должна была быть в понедельник, а привезли в среду. Если не будет запаса, то в эти два дня возникнет дефицит.
3. И, наконец, если поставщик поставил партию меньшего объема, чем было заказано.

Технология расчета страхового запаса основана на вероятности возникновения того или иного события. То есть прежде чем принимать решения о размере страхового запаса необходимо проанализировать частоту нестабильности (или неопределенности), затем учесть уровень допустимого дефицита, и лишь после этого сформировать уровень страхового запаса. Вся технология расчета страхового запаса построена на теории вероятностей, для большей наглядности ее алгоритм будем изучать на практическом примере.

Поэтапно рассмотрим, каким образом мы страхуемся от выше перечисленных проблем.

1. Если нестабилен спрос.

При нестабильности спроса уровень страхового запаса определяется по следующей формуле (формула 1): 

Логика здесь такова: Создается страховой запас с определенной вероятностью поддержания запаса на период поставки на случай нестабильности спроса.

И теперь проследим, как получить данные для расчета уровня страхового запаса.

Любой товар, который поступает в продажу, проявляет некоторую нестабильность. Ее мы исследовали, когда рассматривали XYZ-анализ (см. статьи в номерах май, июнь 2007г.). Как и в XYZ- анализе на этом этапе нас интересует отклонение от среднего значение. И, чем больше будет отклонение от среднего значения (при стабильном среднем), тем выше неопределенность спроса. Расчет нестабильности спроса производится по формуле среднего квадратичного отклонения (формула 2): 

Где σ — среднее квадратичное отклонение
x – среднее значение за n периодов
n – количество периодов

Здесь довольно важно определиться с размерностью периодов (день, неделя, декада, месяц или квартал). Чем дороже товар, тем, как правило, дольше требуется времени клиенту для принятия решения о покупке, поэтому для таких товаров целесообразно за период принимать как минимум месяц. Для аптеки стоит, как раз выбирать ежедневный спрос, так как здесь лекарственные препараты совершенно разных ценовых категорий (от одного рубля до нескольких тысяч).

Рассмотрим расчет среднего квадратичного отклонения на примере лекарственного препарата «Кетанов».  В предыдущих статьях уже приводился в пример это лекарственное средство. К концу цикла статей мы получим для «Кетанов» разработанную систему управления запасами.

Таблица 1 – Расход лекарственного препарата «Кетанов»

Итак, определяем среднее квадратичное отклонение спроса:

Первый этап при определении страхового запаса при нестабильном спросе пройден.

Вторая составляющая – срок поставки. Эти данные получить достаточно просто. Для этого необходимо фиксировать время поставки при работе с каждым поставщиком.

Третий этап – определение уровня доступности товара (или уровня бездефицитности, уровня сервиса). Определением уровня сервиса мы занимались, когда изучали АВС и XYZ – анализы. В зависимости от того, в какую группу попадает товар, принимается решение об уровне допустимого дефицита.

            После того, как определен уровень доступности товара, необходимо проанализировать наш спрос на нормальность. О чем здесь идет речь?! Дело в том, что любой объект исследования можно представить в виде некой кривой, в которой отражается объем и частота. Например, исследуемый продукт «Кетанов» имеет следующую зависимость частоты возникновения спроса от его количества, представлен в таблице 2.

Таблица 2 – Зависимость частоты возникновения спроса от его объема.

Итак, спрос на лекарственный препарат «Кетанов»  принял вид некой функции. Эта функция очень близка к функции нормального распределения (Рисунок 3).

Рисунок 3 – Функция нормального распределения

Пик объема спроса в функции нормального распределения соответствует самым частым явлением. Кроме того, пик спроса соответствует среднему значению спроса. И соответственно отклонения спроса в каждый момент времени от среднего значения можно проследить по данной функции нормального распределения. Эта функция может быть описана математическим выражением, но нам нет необходимости на данном этапе знать, как она выглядит. Нам нужны некие табличные значения, которые будут соответствовать тому или иному уровню сервиса (Таблица 3).

Таблица 3 – Зависимость между вероятностью поддержания запаса и полученным табличным значением по функции нормального распределения.

Вывод: При вероятности возникновения дефицита 1% создаем страховой запас на срок поставки четыре дня при отклонении от среднего значения спроса (25 единиц ± 7,92 единицы) в размере 37 единиц.

 Общая логика формирования страхового запаса при нестабильном спросе:

В данном случае расчет производится по формуле 3:

Среднее квадратичное отклонение срока исполнения заказа определяется по формуле 2.

Теперь рассчитываем размер страхового запаса, если нестабильны сроки поставок:

Где

d – дневной или недельный спрос
σ_LT – стандартное отклонение срока исполнения заказов в днях или неделях
LT – время исполнения заказа в днях
σ_d – стандартное отклонение спроса в день
z – число стандартных отклонений в соответствии с таблицей нормального распределения;

В нашем примере с лекарственным препаратом «Кетанов» страховой запас при двойной нестабильности равен:

Но, как правило, эту проблему решают за счет увеличения количества поставщиков, а не за счет увеличения страхового запаса.

 И, наконец, еще одно замечание. С помощью решения административных вопросов и развития информационных технологий есть возможность снизить уровень страхового запаса.

Например, ускоряя процесс передачи заказа поставщику, ускоряя процесс приемки товара и наклейки штрих-кодов, развивая отношения с поставщиками, выбирая поставщиков регионально приближенных к Вашей компании (как пример), есть возможность сократить время исполнения заказа и повысить его стабильность.

Во-вторых, (но не всегда это возможно), избегая регулярных недопоставок и дефицита сверх планируемого уровня, уменьшается нестабильность спроса.

И, наконец, третья составляющая благодаря ABC и XYZ- анализам, появляется возможность пересмотра уровня запаса (вероятность поддержания запаса).

Далее в таблице представлены варианты развития выше описанных событий и то, как меняется при этом уровень страхового запаса (Таблица 5).

 Таблица 5 – Как меняется страховой запас в зависимости от влияния управления.

Если по расчетам вы получили очень высокий уровень страхового запаса, теперь вы сможете, благодаря моделированию, определить, на что обратить внимание в первую очередь. Из таблицы 5 видно, какой из параметров оказывает большее влияние на размер страхового запаса (расположение по убыванию значимости):

• Срок исполнения заказа и его стабильность;
• Вероятность поддержания запаса;
• Управление спросом и выявление дефицита.