'

Семинар по программе «Управление товарными запасами, потоками, закупками. Управление ассортиментом. Практические методы» Часть 2-я

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Содержание: Стратегии управления запасами Методы расчета страхового запаса. Стратегии управления заказами Семинар по программе «Управление товарными запасами, потоками, закупками. Управление ассортиментом. Практические методы» Часть 2-я


Слайд 1

Дискретность поставок Колебания спроса Колебания объема и номенклатуры поставок. Колебания интервала между поставками и сроков исполнения поставок. Изменения коньюктуры вследствие: сезонности спроса; сезонности производства; ожиданий в изменении (чаще повышении) цены. Причины, приводящие к необходимости создания и поддержания запасов и влияющие на их объем:


Слайд 2

Стратегии с использованием страхового запаса Типы рисков, существующих в управлении закупками, запасами и снабжением: Риски неопределенности в поставках Риски неопределенности спроса Риски ошибок в распределении Метод расчета и формирования страхового запаса необходимо выбирать в соответствии с теми рисками, которые присутствуют в компании Общий запас = Страховой запас + Потребность (Запланированные продажи)


Слайд 3

Риски неопределенности в поставках: Метод расчета аварийного запаса Производственная компания Высок риск срыва поставки Высокие потери при срыве поставки данного товара или материала из-за потери продаж или простоя производства Суть метода: обеспечить непрерывную деятельность компании при срыве поставки. Случаи когда оптимально использовать: Страховой Запас = ?* Т Страховой запас = аварийный запас ? – интенсивность потребления (спроса, истечения запасов) Т – периодичность поставки или срок исполнения экстренной заявки альтернативным поставщиком


Слайд 4

Риски неопределенности в поставках: Риски опоздания поставки Суть метода: обеспечить непрерывную деятельность компании при запаздывании поставки – отклонении от расчетного (среднего) срока поставки. Случаи когда оптимально использовать: Нет риска срыва поставки Высок риск отклонения от сроков поставки Высокие потери при запаздывании поставки данного товара или материала из-за потери продаж или простоя производства Страховой Запас = ?* ?Т ? – интенсивность потребления (истечения запасов) ?Т – наиболее вероятное отклонение от срока поставки, рассчитываемое как среднеквадратичное отклонение Общая формула расчета: ?Т=


Слайд 5

Риски опоздания поставки - Среднее время поставки/ исполнения заказа поставщиком - Количество анализируемых поставок - Конкретная поставка, рассматриваемая при анализе запаздывания поставок Пример расчета наиболее вероятного отклонения 1 шаг – расчет среднего срока поставки В приведенном примере: = 9,875 дня – средний срок поставки = 8 – количество поставок


Слайд 6

Риски опоздания поставки 2 шаг – расчет квадратов разницы: 3 шаг – сумма квадратов разницы: в приведенном примере ?= 14,875 4 шаг – деление суммы на количество поставок: ?/n = 1,859 5 шаг – результат рассчитывается как корень квадратный из ?/n : ?Т =1,364 6 шаг - полученный результат рекомендуется округлить до ближайшего значимого числа в большую сторону. Если поставку мы контролируем с точностью до дня, то ?Т ? 2 дня Наиболее вероятное отклонение от срока поставки составляет 2 дня, на которые и нужно формировать страховой запас


Слайд 7

Риски неопределенности в спросе: Метод минимум-максимум Суть данного метода заключается в том, что формируется страховой запас в размере среднеквадратичного отклонения от среднего объема продаж СЗ = ?v ?v – наиболее вероятное отклонение от плана/ прогноза продаж. Рассчитывается также, как при расчете отклонения от сроков поставки Объектом при расчете является статистика продаж в единицах товара


Слайд 8

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов Продажи в логистике – это передача товара клиенту. 1. Граничное условие (слева): Нет товара – нет продаж. То есть при отсутствии товара его нельзя передать клиенту физически. 2. Граничное условие (справа): При достижении некоего объема продаж (доли рынка, уровня насыщения рынка) запас можно поддерживать сколь угодно большим без увеличения объема продаж.


Слайд 9

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов Использовать данную зависимость было бы довольно просто. Идеальный график зависимости выглядит так:


Слайд 10

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов «Канонический» вариант графика зависимости:


Слайд 11

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов Наиболее распространенные виды графиков из практики:


Слайд 12

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов Определение граничных условий оптимального запаса: Оптимальный запас


Слайд 13

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов Оптимальный запас


Слайд 14

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов Применение метода 1 шаг – выгрузка данных по товарной позиции: Столбец «Дата» нам нужен только для контроля полноты данных. Таблица с которой будем работать выглядит так: 2 шаг – сортировка по возрастанию данных в столбце «Остаток на начало дня»


Слайд 15

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов 3 шаг – градуирование шкалы «Остаток на начало дня»: определение шага шкалы. За шаг шкалы рекомендуется принять максимальное значение продаж за день. Например, если максимальные продажи за день составили 1487 единиц товара, то лучше округлить их в большую сторону до круглого числа и задать шаг шкалы равный 1500 единиц товара. Таким образом таблица будет выглядеть: Значение продаж, соответствующее остатку рассчитывается как средний объем продаж в пределах между значениями шкалы остатков. Например, Продажи 1 – среднее значение для продаж, соответствующих остатку от 0 до 1500


Слайд 16

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов На основе полученной таблицы можно построить график зависимости продаж от запаса по конкретному продукту в конкретной компании: Либо каким либо из численных методов получить уравнение, описывающее эту зависимость: y=Ax4+Bx3+Cx2+Dx+E где за переменные приняты: x –запасы у – продажи Параметры кривой: A, B, C, D, E определяются при интерполяции данных из таблицы


Слайд 17

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов Определение оптимального запаса возможно: 1. Графически: 2. Математически: Решением уравнения вида (оптимально, если программным методом): y=Ax4+Bx3+Cx2+Dx+E Где план продаж принимается за значение y Находятся решения уравнения, из которых выбирается минимальное положительное значение: x>0 Min (x)


Слайд 18

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов Планирование запасов осуществляется следующим образом: План продаж: Продажи запланированы на декаду, а график дает нам результат «запас на начало дня» Шаг 1 – определяются среднедневные продажи за шаг планирования. Допустим, в 1-м шаге 10 рабочих дней: ? = 32 ед. товара в день (320/10) Шаг 2 – определяется оптимальный запас, для выполнения плана продаж: графически или решением уравнения (см. выше) Допустим, исходя из статистики, что при ? = 32 ед. Необходимо S0= 68 ед. товара в запасе на начало дня


Слайд 19

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов Поставка раз в шаг (для упрощения). На начало шага сформирован запас (какой-то достаточный). Нам необходимо определить: в какой момент возникает необходимость обеспечить наличие запаса, в объеме, который мы определили, как необходимый для выполнения плана? Движение запаса будет происходить в течение декады примерно таким образом: Критичный момент – начало последнего рабочего дня шага планирования. На начало последнего рабочего дня и необходимо обеспечить запас в 68 ед. товар


Слайд 20

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов Разница между этими двумя значениями есть страховой запас. ? = 32 ед. товара в день – средней интенсивностью спроса (истечения запасов) S0 = 68 ед. товара - необходимый запас на начало дня S0- ? = СЗ Итак, на начало шага планирования нам необходим запас в объеме: Потребность + (S0- ?) = 320 + 68 – 32 = 356 ед. Задача Рассчитать необходимый запас на начало 2-го шага планирования при следующих условиях: План продаж за шаг – 240 ед. товара. Рабочих дней – 6 Решение уравнения зависимости продаж от запаса дает следующее соотношение: ? = 40 S0 = 88 Необходимый запас = 288 ед. товара


Слайд 21

Риски неопределенности в спросе: Метод анализа зависимости продаж от запасов Условия использования метода: Продукция или товар с регулярным спросом Позиция групп A и B Объем данных не менее чем за 6-8 месяцев Данные к анализу – не более чем за 24 месяца. Сезонные товары анализировать отдельно сезон и межсезонье (данные к анализу за 2-3 соответствующих сезона). Пересчет графика и формулы зависимости не чаще раза в 3-4 месяца. Допустимо раз в 6-8 месяцев. Минусы метода: трудоемкость (если не реализовано программно) не оптимальность для товаров с нерегулярными продажами Плюсы метода: отражает особенности работы данной компании с конкретным товаром. саморегулирующийся (в процессе использования график зависимости будет стремиться к оптимальному) учет, в том числе, «случайных продаж» позволяет для розничных компаний определить оптимальное количество товара на полке


Слайд 22

Риски неопределенности в спросе: управление товарами с нерегулярным спросом Понятие товаров с нерегулярным спросом Товары с нерегулярным спросом – это товары, которые продаются не каждый день, товары, между сделками/ продажами по которым проходит несколько дней. Сделкой у этого вида товаров считаются дни, когда происходят продажи. Товары, сделки между которыми проходят через равное количество дней являются одной из разновидностей товаров с нерегулярным спросом: группа товаров с периодическим спросом


Слайд 23

Риски неопределенности в спросе: управление товарами с нерегулярным спросом Основные параметры потоков для товаров с нерегулярным спросом: Vх - Характерный объем сделки. Обычно рассчитывается как средний либо наиболее часто повторяющийся (мода) объем сделки (объем продаж в день). ?v - Отклонение от характерного объема сделки. Может рассчитываться как среднеквадратичное от объема сделки, а может, - исходя из анализа отклонения в большую сторону от характерного объема сделки. Tх - Характерный перерыв между сделками. Обычно рассчитывается как средний либо наиболее часто повторяющийся (мода) перерыв. ?Т - Отклонение от характерного перерыва между сделками. Может рассчитываться как среднеквадратичное от перерыва между сделками, а может, - исходя из анализа отклонения в большую сторону от характерного перерыва между сделками. Планирование продаж товаров нерегулярного спроса, зачастую заключается в определении ожидаемого количества сделок: Где Т- количество дней в планируемом периоде Тх - Характерный перерыв между сделками


Слайд 24

Риски неопределенности в спросе: управление товарами с нерегулярным спросом В приведенном примере: Vх= 79,7 ед. товара ?v= 23,8 ед. товара Tх= 3,4 дня ?Т = 0,65 дня (округляется до ближайшего значимого = 1 день) Здесь перерыв между сделками посчитан, для месяца в 31 рабочий день Рекомендация: перерыв между сделками считать по рабочим дням. Рекомендация: перерыв между сделками считать с учетом последней сделки в предшествующем месяце: В приведенном примере, без учета срока от последней сделки предшествующего месяца, ожидаемое количество сделок в следующем месяце – 9. Последняя сделка состоялась 30 числа предшествующего месяца. В приведенном примере, с учетом срока от последней сделки предшествующего месяца, ожидаемое количество сделок в следующем месяце после округления до большего целого – 10 сделок. Страховой запас должен покрыть: риск увеличения количества сделок (из-за сокращения перерыва) - СЗN риск отклонения от характерного объема сделки - СЗV


Слайд 25

Риски неопределенности в спросе: управление товарами с нерегулярным спросом Страховой запас для покрытия рисков увеличения числа сделок: СЗN= ?N*Vх где Vх- характерный объем сделки ?N – возможное увеличение числа сделок ?N=Nmax-N Nmax – максимальное количество сделок в течение месяца n – количество дней от последней сделки в предыдущем месяце до конца предыдущего месяца T – количество дней в планируемом месяце В приведенном примере, ожидаемое количество сделок – 9. Максимальное количество сделок - 10 То есть страховой запас необходимо формировать в объеме на 1 сделку


Слайд 26

Риски неопределенности в спросе: управление товарами с нерегулярным спросом Страховой запас для покрытия рисков увеличения объема сделки: СЗv = ?v * N/2 Общая формула расчета страхового запаса: Принимая во внимание, что отклонения от рассчитанного по методу среднеквадратичного отклонения от характерного объема сделки ?v могут происходить как в большую, так и в меньшую стороны. Основной задачей является определение количества сделок, с возможным отклонением от характерного объема. В приведенном примере: СЗv = 23,8 * 9/2 = 107 ед. товара СЗT= 1* 79,7 = 80 ед. товара. Совокупный страховой запас, который позволит: не создать избыточного запаса максимально покрыть риски Составит 187 ед. товара


×

HTML:





Ссылка: