Совершенствование системы управления запасами в устойчивых цепях поставокostavok



2.2 Управление запасами в компании X

2.2.1 ERP-система и «Prime»

Управление запасами в компании X является автоматизированным процессом. В компании используется ERP-система SAPERP. Тем не менее, функционал SAP недостаточен для продвинутого контроля за запасами, поэтому в компании также используется надстройка над SAP под названием «Prime». «Prime» была разработана специально для X и сейчас используется в большинстве распределительных центров и филиалов компании в мире. Система «Prime»рассчитывает размеры заказа, время заказа и необходимый объём страхового запаса. Расчёты происходят в реальном времени в зависимости от малейшего изменения спроса или нового заказа, поступившего от клиента. Целями проекта по внедрению системы «Prime» для улучшения системы управления запасами в цепи поставок были:

Создание модели холистического управления запасами для операций в сервисной цепи поставок;

Повышение уровня обслуживания в цепи поставок;

Улучшение контроля за инвестициями в запасы для более качественного обслуживания клиентов;

Отход от практики локального планирования запасов на местах, то есть от планирования запасов без учёта верхних или нижних звеньев цепи поставок.

В результате система «Prime» позволила компании добиться значительных результатов. Во-первых, объёмы запасов были сокращены на приблизительно на 30 млн. евро, что привело к освобождению вложенного в эти запасы капитала. Во-вторых, доступность запасов в распределительных центрах выросла на 2,4%, что привело к сокращению времени выполнения заказов и к снижению затрат на транспортировку. Наконец, введение глобальной системы планирования и управления запасами позволило в целом увеличить прозрачность информации и коммуникацию в цепи поставок.

2.2.2 Классификация запасов

Система «Prime»классифицирует запасы компании X по двум критериям: стоимость и оборачиваемость. Для классификации по этим критериям используются ABC-анализ и FNSD-анализ соответственно. Классифицированные товарные позиции попадают в матрицу, каждый квадрант которой предписывает собственную политику управления запасами. Так, например, запасы с быстрой и средней оборачиваемостью (за год четыре проданных единицы и больше) требуют создания страхового запаса вне зависимости от принадлежности к категории A, Bи C. В то же время уровень обслуживания товарных позиций в квадрантах AF, AN, BFи BN должен составлять 91%, а уровень обслуживания в квадрантах CFи CN - 98%.

Рис. 4 - Расчёт уровня обслуживания и страхового запаса системой «Prime»

2.2.3 Неопределённости в управлении запасами

На практики управления запасами X в России влияют два вида неопределённостей. Во-первых, важную роль играет специфика отрасли тяжёлого машинного оборудования. Конечно, X может предположить, какие именно детали и в какой момент понадобятся при использовании конкретного оборудования - какие-то части обязательно выйдут из строя в силу быстрого износа. К тому же компания обладает историческими данными о зависимости времени использования и появление потребности в замене. Но всё-таки предположения не могут быть полностью точными, потому что может сломаться что-то ещё просто в силу неопределённости.

Во-вторых, X не является единственным источником запчастей для клиентов. Можно предположить, что для наиболее качественного функционирования техники X требуются запчасти, произведённые именно X. Тем не менее, клиенты всегда могут обратиться к конкурентам, у которых есть либо более дешёвые аналоги, либо даже более качественные запчасти (имеются в виду запчасти, которые не являются специфичными для X). Таким образом, даже если компания знает, что клиенту в определённый момент потребуется запчасть, нет гарантии, что клиент обратится именно к X.

2.2.4 Lean-практики в управлении запасами

В настоящий момент в компании X проводится переход на Lean-практики в области распределения и логистики. Российский филиал компании тоже участвует в программе по внедрению Lean, и это напрямую затрагивает процесс взаимодействия с клиентом.

Как было сказано выше, компания X является производителем make-to-order(MTO) оборудования. Поскольку оборудование должно удовлетворять специфическим потребностям клиента, расчёт его цены - достаточно длительный процесс. Так, российский филиал X должен послать запрос в одно из европейских подразделений, оттуда запрос должен отправиться в один из офисов в США, после чего запрос отправится в другой офис США, в котором могут назвать цену заказа. После этого цена точно таким же образом пройдёт обратный путь до российского филиала X. Ранее этот процесс занимал несколько недель, а при запросе цен на несколько продуктов - ещё больше. Скорость предоставления цен на продукты MTO является одним из ключевых показателей конкурентоспособности компании. Клиенту важно узнать цену как можно раньше, чтобы оформить заказ как можно раньше. Есть вероятность, что между дорогим и дешёвым продуктом с одинаковым качеством клиент выберет дорогой, потому что производитель дорогого продукта предоставил цену раньше.

Так, в рамках проекта по внедрению Lean-практик Xс помощью инструмента Value Stream Mapping выявила данную проблему, проанализировав, в чём именно клиент видит ценность и что для него важно. После выявления проблемы в одном из зарубежных филиалов была организована команда специалистов, которая получает запросы на предоставление цен на продукцию MTO со всего мира и единолично обрабатывает их. В результате сокращения числа посредников коммуникации время ожидания клиентов было снижено в разы, что, можно предположить, привело к повышению их удовлетворённости и к повышению вероятности оформления ими заказа. Повышение вероятности оформления в заказу, в свою очередь, привело к необходимости увеличения уровня страхового запаса у производителя запчастей MTO.

Также сокращение времени ожидания привело к снижению эффекта хлыста, вызванного задержками в передаче информации от одного звена к другому. До создания глобальной команды клиенты могли сознательно завышать размер заказа, зная, что в силу времени ожидания им в итоге понадобится больше товара. Их прогноз мог как сбываться, так и не сбываться, причём во втором случае клиенты с высокой вероятностью либо принимали заказ, а излишек возвращали, либо ещё при получении заказа отказывались принимать излишек. Таким образом, создание глобальной команды для ответов на запросы клиентом привело к улучшению прогнозирования запасов в цепи поставок, снижению затрат, вызываемых эффектом хлыста, и в целом к улучшению работы системы управления запасами.

Ещё один пример внедрения Lean-практик в управление запасами X-производство металлопроката в Африке. Одним из клиентов, закупающих металлопрокат, является Anglo-AmericanPLC- международная горнодобывающая компания. Между Xи Anglo-AmericanPLCбыл заключён рамочный контракт на поставку 12 тыс. тонн металлопроката в год с заказами раз в месяц. Величина заказов в месяц сильно разнилась - например, в январе заказ мог быть 1 000 тонн, а в феврале - уже 300 тонн. Это приводилок нерациональному ежемесячному пересмотру плана производства и, соответственно, к колебаниям в размерах заказов и страхового запаса сырья. Решением данной проблемы стала простая коммуникация с клиентом с целью выяснить, есть ли необходимость в таком разбросе размеров заказов. Если необходимость действительно есть, то надо постараться подстроиться под клиента, чтобы принести ему ценность. Если необходимости нет, то надо договориться о более стабильных размерах заказов.

Практики управления запасами компании X соответствуют критериям устойчивости - как в плане экологичности, так и в плане экономичности. Во-первых, дизайн и проектировка деталей и оборудования подразумевают «зелёную» ориентацию. Это в основном выражается в удобстве утилизации и вызванном ею наименьшем вреде для окружающей среды. Во-вторых, компания X вынуждена утилизировать неликвидные товары, то есть те, которые находились вне оборота на протяжении трёх лет. Ответственность за такую практику несут финансово-контролирующие органы компании, оперирующие на международном уровне. Согласно международным стандартам финансовой отчётности, на деталь или запчасть, находящуюся вне оборота два года, начисляются резервы под снижение стоимости материальных ценностей. Эти резервы должны покрыть возможную разницу между рыночной и балансовой стоимостями товарной единицы. После трёх лет, как уже было сказано выше, запчасть должна быть утилизирована вне зависимости от её пригодности и от спроса на неё в будущем - считается, что ценность, которая могла быть потенциально получена от продажи, уже потеряна.

Все необходимые расчёты в области управления запасами осуществляются системой «Prime», в том числе размер заказа, точка перезаказа и страховой запас. Если оборачиваемость товарной позиции за год равняется четырём или меньше, то страховой запас под неё отсутствует.

2.2.5 Перемещение запасов между филиалами

Другая практика управления запасами, которая используется в компании - Relocation (рус. Перемещение). В случае, если какая-либо деталь отсутствует на складе, то её наличие проверяется последовательно вверх по цепи поставок. Сначала у локального филиала отсутствует запчасть, то её наличие проверяется у регионального представительства, затем у соседних региональных представительств и так далее вплоть до производства. Двумя основными факторами при принятии решения являются скорость и затраты. Если клиенту деталь нужна как можно скорее, то менеджер предпочтёт решение об её перемещении с удалённого склада решению об её производстве - первый вариант может быть намного дороже, но при этом быстрее.

Однако при использовании практики перемещения компания сталкивается с рядом проблем. Во-первых, продажи по трансфертным ценам ниже себестоимости запрещены в соответствии с внутренними правилами компании, потому что существует риск получить штраф от ответственных органов власти. Во-вторых, в некоторых случаях требуется одобрение со стороны эксперта на перемещение продукции. Это связано с тем, что перемещаемые товары могут попасть под определение «продукция двойного назначения» (англ. dual-useitems), что указывает на возможное использование продукции не только в мирных, но и в военных целях. Перемещение таких товаров будет затруднено в связи с повышенным вниманием со стороны таможенных служб, например, Европейского Союза. Наконец, в случае перемещения с помощью операции реимпорта важно, чтобы продукция реимпортировалась без изменений, иначе к продукции будет применён другой таможенный режим.

2.2.6 Мультиэшелонная оптимизация

Ещё одна практика, использующаяся в компании - мультиэшелонная оптимизация. Она заключается в том, что общий KPIпо группе товаров достигается наименее затратным путём. Например, перед менеджером по управлению запасами стоит KPI по обеспечению уровня обслуживания (англ. servicelevel) на уровне не менее 90% для трёх товарных позиций - D, E и F. Наиболее простым способом достижения KPI является поддержание уровня обслуживания на уровне 90% для всех трёх товарных позиций. Однако удельные затраты на повышение уровня обслуживания на 1 п.п. могут быть разными для каждой товарной позиции. Например, от 80% они составляют: 10 тыс. руб. на 1 п.п. для D, 20 тыс. руб. на 1 п.п. для Eи 100 тыс. руб. на 1 п.п. для E. Так, для поднятия уровня обслуживания товара Eс 80% до 90% требуется 1 млн. руб. Но если уровень обслуживания товара Eв размере 80% является приемлемым, то менеджер по управлению запасами может решить закрыть разрыв в 10 п.п. за счёт товарных позиций Dи E - например, поднять уровень обслуживания каждой из них с 90% до 95%. Общий уровень обслуживания в данном случае будет соответствовать значению KPI, а достигнуто это будет намного меньшими затратами.

2.2.7 Реверсивная логистика

Практики реверсивной логистики как таковые не используются в системе управления запасами компании X. Большая часть оборудования или запчастей является недолговечной. Техника относительно быстро изнашивается, например, в процессе бурения по объективным причинам. Отремонтировать технику в данном случае у компании возможности нет, поэтому клиенты самостоятельно её утилизируют. За время работы компании в России было несколько случаев, когда клиенты возвращали продукцию с просьбой «наплавить» на неё новый металл, тем самым вернув работоспособность, но такие случаи единичны.

С другой стороны, компания всё же сталкивается с возвратами от клиентов, а возвраты являются частью реверсивной логистики. Бывают случаи, что клиенты или дилеры в силу несовершенства техник прогнозирования или неопределённости заказывают больше запчастей, чем им в итоге потребуется. Таким образом, X забирает обратно лишние запчасти к себе в запас. Данный процесс регулируется соглашениями между клиентом и продавцом о возвратах (англ. Return-to-VendorAgreement). Тем не менее, X ничего не выигрывает от данного процесса. Деньги за проданную запчасть возвращаются клиенту, а учёт таких возвратов в системе «Прайм» не учитывается. Очевидно, что компания вынужденно столкнётся с непредвиденно возросшими затратами на хранение, а влияние на политику управления запасами (размера заказа и т.д.) будет оказано только постфактум.

2.3 Управление запасами у дистрибьюторов X

Политика управления запасами наиболее близких дистрибьюторов («Дистрибьютор 1» и «Дистрибьютор 5») во многом определяется самой компанией X. У компании X разработан ряд политик, которые носят рекомендательный характер и несут цель улучшить управление запасами у дистрибьютора. Тем не менее, в силу того, что характер рекомендательный, дистрибьюторы не всегда следуют предлагаемым им политикам управления запасами. В данном разделе сначала будут описаны рекомендации компании X своим дистрибьютором, а затем будет показаны действительное положение вещей, выявленное посредством опроса дистрибьюторов.

2.3.1 Рекомендации дистрибьюторам от компании X

Одной из основных составляющих рекомендаций X дистрибьюторам является управление страховым запасом. Продуктовые позиции анализируются с помощью классификаций ABC и FNSD (Fast, Normal, Slow, Dead), из них составляется объединённая матрица (так же, как и при управлении собственными запасами X). Для позиций, которые попадают в квадранты AF, BF, AN и BN, рекомендуется держать страховой запас.

Дистрибьюторы получают и другие рекомендации по управлению запасами. Так, в их задачу входит определение стадии жизненного цикла запчастей и постоянная передача этой информацию X. Если срок нахождения товарной позиции в запасах приближается к 24 месяцам, то её следуют вернуть обратно в X, чтобы компания смогла сбыть её через другие каналы до начисления резервов под снижение стоимости или до утилизации.

Помимо этого, в обязанности дистрибьюторов входит регулярное проведение инвентаризации, составление отчётов о запасах и информирование X о таких показателях эффективности, как доступность, надёжность, общая стоимость запасов и выручка от продаж.

В целом рекомендации компании X дистрибьюторам делятся на три категории:

Требования к запасам дистрибьюторов;

Требования к процессу мониторинга запасов;

Рекомендации в области возвратной политики.

Требования к запасам дистрибьюторов

Партнёрство Xс дистрибьюторами подразумевает заключение договора, который определяет ценовую политику и обязывает дистрибьюторов держать уровень запасов, необходимый для обслуживания установленной базы оборудования (англ. installedbase) клиентов. Уровень запасов, согласно рекомендациям, должен определяться на основе исторических данных о продажах и знаниях дистрибьютора об оборудовании клиентов.

X выделяет четыре основных категории запасов:

Регулярно оборачивающиеся запчасти;

Рекомендуемые запчасти;

Стратегически важные запчасти;

Критически необходимые запчасти.

Регулярно оборачивающиеся запчасти

Политика управления запасами регулярно оборачивающихся запчастей упрощена, чтобы у дистрибьюторов не возникало проблем при расчёте необходимых показателей. Рекомендация предполагает создание страхового запаса для запчасти из данной категории, когда количество её продаж достигло трёх за последние 12 месяцев. При этом одна единица страхового запаса должна создаваться на каждые три единицы продаж. В силу упрощённости такая рекомендация может приводить ещё и к неточностям и более высоким затратам.

Рекомендуемые запчасти

Когда клиент покупает новую, ранее не использовавшуюся, модель оборудования, X и дистрибьютор должны обсудить список необходимых запчастей и их количество, которое потенциально может понадобиться для обслуживания нового оборудования. Как только данные параметры будут определены, дистрибьютор должен заказать необходимые запчасти в необходимом количестве после начала использования клиентом оборудования. Таким образом, дистрибьютор должен держать страховой запас таких запчастей до тех пор, пока не будет доступны исторические данные за 12 месяцев потребления запчастей. В случае, если количество первоначально закупленных запчастей превысило ожидаемый объём потребления, излишек может быть возвращён X в соответствии с политикой возвратов.

Стратегически важные запчасти

Стратегически важные запчасти - это запчасти, которые дистрибьютор обычно не имеет на руках и не создаёт для них страховой запас. X и дистрибьютор должны совместно провести анализ разрыва в продажах (англ. SalesGapAnalysis), чтобы определить запчасти, на которые клиентами часто посылается ценовой запрос, но которые при этом не попадают в последующий заказ. В результате анализа разрыва в продажах X и дистрибьютор должны определить возможности для продвижения таких запчастей в соответствии с имеющимся у клиентов оборудованием и в итоге разработать стратегию продвижения. Запчасти, которые будут заказаны дистрибьютором в результате реализации стратегии продвижения, будут считаться стратегически важными.

Критически необходимые запчасти

Критические необходимые запчасти - запчасти, которые являются ключевыми для обслуживания имеющегося в распоряжении клиента оборудования, но которые не попадают в категорию регулярно оборачивающихся запчастей, т.е. их число их продаж за 12 месяцев не превышает трёх единиц. Список критически необходимых запчастей разрабатывается совместно с дистрибьютором на основе клиентской базы, которые обслуживает конкретный дистрибьютор.

Требования к процессу мониторинга запасов

Каждый из дистрибьюторов обязан осуществлять совместный с X пересмотр запасов как минимум два раза в год. Цель данного пересмотра заключается в том, чтобы обеспечить поддержание дистрибьютором уровня запасов, необходимого для обслуживания клиентов на удовлетворительном уровне. После проведения совместного пересмотра запасов дистрибьютор получает право на осуществление процедуры возврата запчастей, если это необходимо.

Рекомендации в области возвратной политики

В рамках пересмотра данной категории запасов дистрибьютор должен предоставить компании X историю продаж запчастей за последние 12 месяцев, а также текущую номенклатуру запасов - товарные единицы и их количество.

В свою очередь X на основе анализа полученных данных предоставит дистрибьютору отчёт о разрыве (если таковой имеется) между текущей номенклатурой запасов и необходимой, т.е. той, которая должна быть в соответствии с рекомендациями по категории регулярно оборачивающихся запасов. Дистрибьютор должен свой следующий заказ скорректировать таким образом, чтобы этот разрыв закрыть.

Пересмотр стратегически важных запчастей

Пересмотр данной категории запасов производится в соответствии с процедурой, описанной в разделе, посвящённом стратегически важным запчастям. После проведения анализа разрыва в продажах X предоставит дистрибьютору список запчастей, которые требуется добавить в запасы. Вслед за этим X и дистрибьютор должны вместе пересмотреть анализ и рекомендуемый список стратегически важных запчастей для затоваривания и при необходимости внести коррективы. Заказ стратегически важных запчастей будет оформлен после того, как X и дистрибьютор пришли к обоюдному соглашению по списку стратегически важных запчастей.

Пересмотр критически необходимых запчастей

На основе анализа оборудования, используемого клиентами на обслуживаемой дистрибьютором территории, компания X предоставляет дистрибьютору список критически необходимых запчастей. Как и в случае с пересмотром стратегически важных запчастей, X и дистрибьютор обсуждают этот список и совместно приходят к окончательному решению по поводу запчастей, которые необходимо держать в запасе несмотря на их нечастые продажи.

Политика возвратов от дистрибьютора

У компании X есть политика возвратов, разработанная для покрытия всех возможных ситуаций, которые могут привести к возвратам. В политике много ограничений, которые запрещают совершать возвраты, но есть и три категории, по которым возвраты возможны всегда:

Запчасти, которые были доставлены по ошибке - неверная запчасть или неверное количество;

Запчасти из категории регулярно оборачивающихся, которые в силу отсутствия спроса не пригодились;

Запчасти, спрос на которые отсутствовал на протяжении 12 месяцев, но спрос на которые присутствует в другом регионе.

Тем не менее, компания X выставляет процентное ограничение на сумму, которая может быть переведена дистрибьютору за совершённые возвраты.

Все возвращённые запчасти проходят тщательную проверку на предмет наличия каких-либо повреждений. За сохранность запчасти во время доставки обратно на склад X несёт ответственность перевозчик, поэтому за повреждения, появившиеся во время транспортировки, несёт ответственность именно он.

2.3.2 Собственные политики управления запасами у дистрибьюторов

Рекомендации компании X своим дистрибьюторам достаточны обширны и продуманы. Тем не менее, они носят лишь рекомендательный характер. В действительности дистрибьюторы не всегда пользуются ими в силу разных причин - кто-то считает свои расчёты более точными, кто-то не хочет менять устоявшийся ход вещей. Для изучения ситуации в действительно был проведён опрос среди участников цепи поставок, расположенных в цепи ниже X, т.е. среди дистрибьюторов, клиентов дистрибьюторов и прямых клиентов X.. Из двадцати компаний, получивших опрос, приняли участие лишь девять компаний (ResponseRate = 45%). Опрос был составлен в электронном виде с помощью сервиса GoogleForms. Ответы были получены от пяти дистрибьюторов (56%), трёх клиентов дистрибьюторов (33%) и одного прямого клиента (11%) (рис. 5).



Рис. 5 - Распределение долей участников анкеты

Также 5 анкет (56%) были получены от компаний из горной промышленности, 2 анкеты (22%) от компаний из целлюлозно-бумажной промышленности и ещё 2 анкеты (22%) от компаний из отрасли производства нерудных материалов (рис. 6).При этом к отрасли горной промышленности относятся три дистрибьютора, один клиент дистрибьютора и один прямой клиент X, к отрасли целлюлозно-бумажной промышленности - один дистрибьютор и один клиент дистрибьютора, а к отрасли производства нерудных материалов - также один дистрибьютор и один клиент дистрибьютора.

Рис. 6 - Распределение участников анкеты по отраслям

Одним из основных вопросов в анкеты был вопрос о способе расчёта объёма необходимого страхового запаса (рис. 7). Согласно полученным ответа, лишь 3 компании из 9 пользуются рекомендациями X для расчёта страхового запаса. В то же время 5 компаний рассчитывает страховой запас по ситуации - за расчёты отвечает лицо, принимающее решение (ЛПР). Однако в рамках анкеты не представляется возможным узнать, какими именно факторами руководствуются ЛПР при проведении соответствующих расчётов.

Рис. 7 - Способы расчёта страхового запаса участниками опроса

Что касается определения размера заказа, то большая часть компаний не полагается на ЛПР, а заказывает запчасти в обоснованном количестве. Так, 4 компании используют формулу экономичного размера заказа, а ещё у трёх компаний размер заказа рассчитывается с помощью ПО. Лишь 2 компании определяют размер заказа по ситуации и доверяют решение ЛПР.

Рис. 8 - Способы определения размере заказа участниками опроса

Также опрошенные компании в большинстве своём используют классификации запасов для облегчения управления ими (рис. 8). Данный вопрос давал возможность выбрать несколько вариантов ответа. Так, абсолютное большинство (8 компаний из 9) использует ABC-классификацию запасов. XYZ-классификация менее популярна - её используют 5 компаний. Более продвинутые классификации (VED, FNSD) не используются. При этом одна из компаний не использует классификации вообще.

Рис. 9 - Классификации запасов, применяемые участниками опроса

В большинстве случаев (6 компаний из 9) классификация запасов влияет на политики управления запасами, применяемые к разным группам запасов. Это говорит о том, что компании используют классификации не просто для галочки, но с конкретными целями. Тем не менее, две компании используют классификации для каких-то других целей помимо изменения политик управления запасами. В рамках анкеты узнать, для каких именно целей используются классификации, не представляется возможным.



Рис. 10 - Влияние классификаций запасов на политики управления запасами

Также участники анкеты были опрошены на тему реверсивной логистики и возвратов. Информация, полученная из интервью с менеджером по управлению запасами компании X, подтвердилась - в большинстве случаев возвраты используются при допущении ошибок в прогнозировании, т.е. тогда, когда запасов оказывается больше, чем надо на самом деле. В случае поломок же наиболее частым решением действительно является утилизация - либо утилизация собственными силами, либо утилизация с помощью X. Информация о возвратах представлена ниже (рис. 11, рис. 12).

Рис. 11 - Действия участников опроса при поломке запчастей



Рис. 12 - Действия участников опроса при отсутствии необходимости в запчастях

Несмотря на это, больше половины опрошенных компаний считают, что во внедрении полноценной системы возвратной логистики присутствует необходимость, хотя эти компании и не видят возможности для её внедрения. Возможно, это связано с тем, что только компания X может принимать решения и внедрении или невнедрении такой системы. Две же компании, наоборот, видят возможность, но не считают систему возвратной логистики необходимой.

Рис. 13 - Отношение участников опроса к возвратной логистике



2.3.3 Сравнение политик управления запасами дистрибьюторов и рекомендаций компании X

При сравнении систем управления запасами компании X и компаний-дистрибьюторов становится понятно, что компании находятся по разные стороны баррикад. X - крупная международная компания с огромными финансовыми возможностями и накопленными за время работы ключевыми компетенциями в сфере управления запасами. Безусловно, компания X потенциально имеет больше возможностей для создания крайне точной системы управления запасами. В то же время дистрибьюторы в большинстве своём являются небольшими российскими компаниями, не обладающими ни финансовыми возможностями, ни необходимыми компетенциями для создания не менее точной системы управления запасами.

X пытается помочь дистрибьюторам посредством создания для них рекомендаций по управлению запасами. Эти рекомендации просты в использовании, но при этом не всегда точны, что приводит к увеличению затрат. Поэтому часто дистрибьюторы принимают решения не в соответствии с рекомендациями X, а ситуативно - на основе своего опыта и предположений.

Видно, что дистрибьюторы пытаются использовать различные концепции управления запасами - экономичный размер заказа, классификации ABC и XYZ, но этого недостаточно. Более сложные концепции требуют от менеджеров погружения в теорию и в сложные расчёты, на что, скорее всего, у них ни времени, ни желания. От этого страдает такая область, как расчёт страхового запаса, которая является критичной для бизнеса, который именно запасами и управляет. Также видно желание дистрибьюторов как-то повлиять на возвратную политику X-возможно, внедрить систему реверсивной логистики. Таким образом, в третьей главе внимание будет уделено этим двум ключевым сферам - управлению страховыми запасами и реверсивной логистике.

Глава 3. Рекомендации по управлению запасами в цепи поставок компании X

Очевидно, что компаниям требуются способ расчёта страховых запасов, который был бы точным, но при этом и простым в использовании. Такая рекомендации, как, например, «держать 1 единицу страхового запаса на 3 продажи» является простой, но неточной.

3.1 Страховые запасы

В процессе написания данной работы один из дистрибьюторов компании X испытывал потребность в расчёте страховых запасов, в связи с чем обратился к компании. Дистрибьютор принял предложение оказать мне содействие в ходе написания данной работы взамен на практическое решение его проблемы. Для проведения необходимых расчётов дистрибьютором был предоставлен массив данных из 80 артикулов, по каждому из которых имелась информация по годовому спросу, времени исполнения заказа и стоимости 1 единицы артикула. Помимо этого, вместе с данными были предоставлены расчёты страхового запаса дистрибьютора, что позволило сравнить различные способы и выявить наилучший.

Рис. 14 - Фрагмент массива данных с информацией по артикулам

На основе изначальных данных дистрибьютором был посчитан (методология расчётов неизвестна) объём страховых запасов, а также их стоимость. Страховой запас по 80 артикулам составил 195 единиц, а их общая стоимость - $17 592. При добавлении стоимости хранения, которая равна 22% от закупочной стоимости, итоговые затраты на содержание страховых запасов - $21 462.

На основе данных были также посчитаны стоимости содержания запасов на основе политик 5:1 и 3:1. Для этого нужно прогнозный объём годового потребления поделить на 5 и на 3 соответственно. В случае, когда на 5 единиц продаж приходится 1 единица страхового запаса, общий объём страхового запаса по 80 артикулам равен 372 с общей стоимостью $25 781. При добавлении 22% за хранение общая стоимость получается $31 453. В случае, когда 1 единица страхового запаса приходится на 3 единицы продажи, общий объём страхового запаса по 80 артикулам равен 638 единицам со стоимостью$45 430. Учёт 22% затрат на хранение увеличивают значение до $55 425.

Существует формула для расчёта страхового запаса с учётом неопределённости спроса (формула (1)):

где:

SS - SafetyStock, объём страхового запаса, шт.;

CSL - CustomerServiceLevel, уровень обслуживания клиента, %;

FS-1(CSL) - обратное значение стандартного нормального распределения от величины уровня обслуживания;

L - LeadTime, время исполнения заказа, ед. времени;

уD - стандартное отклонение опроса, шт.

Время исполнения заказа L и величина уровень обслуживания CSL являются заданными параметрами. Стандартное отклонение уD считается с помощью прогнозных значений спроса за каждый месяц. Для расчёта таких прогнозных значений требуется иметь прогнозный ежемесячный спрос и заданную величину точности прогноза. Ниже (рис. 15) показан расчёт стандартного отклонения спроса после прогнозирования ежемесячного спроса 10 ед. с точностью прогноза 80% и интервалом прогноза 3%:

Рис. 15 - Расчёт стандартного отклонения спроса

Таким образом, для расчёта по этой формуле необходимо четыре параметра: заданный уровень обслуживания клиента, время исполнения заказа, стандартное отклонение спроса и заданная точность прогноза. С учётом того, что уровень обслуживания клиента и точность прогноза в большинстве случаев можно оставлять неизменными, для расчёта по формуле необходимы только два параметра - время исполнения заказа L и ежемесячный прогноз D. Ниже (рис. 16) показан пример расчёта страхового запаса для артикула с параметрами L = 104, D = 10, CSL = 93%, Точность прогноза = 80%:

Рис. 16 - Пример расчёта по формуле (1)

При применении формулы к данным, полученным от дистрибьютора, общий объём страховых запасов получился равен 156 ед. стоимостью $13 084. С добавлением 22% за стоимость хранения затраты увеличиваются до $15 962.

Существует другая формула расчёта страхового запаса, которая позволяет учесть в расчётах не только неопределённость в спросе, но и неопределённость во времени исполнения заказа (формула (2)):

где:

SS - SafetyStock, объём страхового запаса, шт.;

CSL - CustomerServiceLevel, уровень обслуживания клиента, %;

FS-1(CSL) - обратное значение стандартного нормального распределения от величины уровня обслуживания;

L - LeadTime, время исполнения заказа, ед. времени;

уD - стандартное отклонение опроса, шт.

D - прогноз ежемесячного спроса;

уL - стандартное отклонение времени исполнения заказа, ед. времени.

Уровень обслуживания клиента, время исполнения заказа и прогноз ежемесячного спроса являются заданными параметрами. Значение стандартного отклонения уD рассчитывается так же, как в прошлой формуле. Стандартное отклонение уL можно рассчитать идентично. Таким образом, для расчёта страхового запаса по формуле (2) необходимо параметров: уровень обслуживания клиента CSL, время исполнения заказа L, прогноз ежемесячного спроса D, точность прогноза при расчёте уD и точность прогноза при расчётауL. Пример расчёта объёма страхового запаса для артикула с параметрами L = 104, D = 10, CSL = 93%, Точность прогноза спроса = 80%, Точность прогноза времени = 80% показан ниже (рис. 17):

Рис. 17 - Пример расчёта по формуле (2)

При применении формулы к данным, полученным от дистрибьютора, общий объём страховых запасов получился равен 1 231 ед. стоимостью $90 956. С добавлением 22% за стоимость хранения затраты увеличиваются до $110 966.

Таким образом, после всех расчётов можно заполнить сравнительную таблицу (табл. 1):

Таблица 1 - Сравнение способ расчёта страховых запасов

	Количество страховых запасов	Стоимость страховых запасов	Затраты на хранение (22%)	Общая стоимость
Расчёты дистрибьютора	195 ед.	$17 592	$3 870	$21 462
Рекомендация «5 к 1»	372 ед.	$25 781	$5 672	$31 453
Рекомендация «3 к 1»	638 ед.	$45 430	$9 995	$55 425
Расчёт с учётом неопределённости спроса	156 ед.	$13 084	$2 878	$15 962
Расчёт с учётом неопределённости спроса и времени	1 231 ед.	$90 956	$20 010	$110 966

Из таблицы видно, что наименее затратным способом расчётом страхового запаса является расчёт по формуле (1), которая учитывает неопределённость спроса. Разница со вторым по затратности способом - расчётом дистрибьютора - составляет $5 500. Это экономия, которой дистрибьютор может достичь за счёт при переходе на расчёты по формуле.

Также из таблицы видно, что расчёт с учётом неопределённости и спроса, и времени по формуле (2) является наиболее дорогим из всех - $110 966. При этом разница со вторым по дороговизне способом - рекомендацией «3 к 1» - составляет $55 541.Несмотря на то, что расчёт должен быть крайне точным, он приводит к неприемлемо высоким затратам и чрезмерному избеганию риска, что делает его использование нецелесообразным.

В то же время наиболее целесообразным представляется расчёт с учётом неопределённости спроса по формуле (1). Расчёты по данной формуле, как уже было сказано выше, дают наименьшие затраты и в то же время учитывают фактор неопределённости, который заложен в колебаниях спроса. К тому же расчёты по данной формуле просты в применении - дистрибьютор необходимо знать лишь величины прогнозируемого месячного спроса и времени исполнения заказа. Судя по полученным от дистрибьютора данным, он обладает достаточными историческими данными, чтобы без проблем получать эти величины.

Для наглядности и для возможности сравнения расчёты страхового запаса можно представить как соотношение между проданными единицами и страховым запасом (табл. 2):

Таблица 2 - Соотношение между продажами и страховым запасов

	Соотношение между продажами и страховым запасом
Расчёты дистрибьютора	11,908:1
Рекомендация «5 к 1»	5,344:1
Рекомендация «3 к 1»	3,116:1
Расчёт с учётом неопределённости спроса	12,744:1
Расчёт с учётом неопределённости спроса и времени	1,615:1

Дробные числа в таблице напротив рекомендаций «5 к 1» и «3 к 1» вызваны необходимостью округления объёмов страхового запаса до целого числа. Как видно из таблицы, расчёт по формуле (2) предлагает запасать чрезмерно много - приблизительно одну единицу страхового запаса на две единицы продаж. Более того, данная таблица иллюстрирует неточность рекомендации «Nк 1» в целом. Несмотря на то, что формула (1) рекомендует создавать ~13 единиц страхового запаса на одну проданную единицу, это достаточно средний показатель - например, для одного из артикулов с годовыми продажами 39 ед. рекомендуется создать 7 ед. страхового запаса, а для другого артикула с годовыми продажами 5 ед. рекомендуется создать 2 ед. страхового запаса. Оба примера иллюстрируют то, что рекомендация «Nк 1» является несовершенным показателем хотя бы в силу того, что она учитывает лишь один фактор - число продаж в год.

Таким образом, использование рекомендаций «5 к 1» и «3 к 1» нецелесообразно, так как приводит к неточностям; учёт неопределённости в спросе и во времени исполнения заказа достаточно сложен и затратен в силу сведения риска к минимуму; а нынешние расчёты дистрибьютора не точны, так как основываются лишь на опыте. Дистрибьюторам для расчёта страхового запаса рекомендуется использовать формулу (1), учитывающую неопределённость в спросе. Она достаточно точна и при этом легка в использовании.

3.2 Возвраты и реверсивная логистика

Как было показано в главе 2, дистрибьюторы имеют потребность в учёте компанией X возвратных потоков. Данная проблема ассоциируется с областью реверсивной логистикой, которая занимается возвратными материальными потоками - например, от дистрибьютора к производителю. Требуется показать, что налаживание системы возвратных потоков приведёт к выгодам как дистрибьютора, так и X.

На данный момент возвраты не учитываются в системе «Prime», которая осуществляет поддержку процесса управления запасами в X. В связи с этим расчёты становятся менее точными, а затраты увеличиваются - например, от того, что неожиданно появилась потребность хранить на складе излишек продукции, вернувшийся от дистрибьютора.

Дистрибьютор тоже испытывает проблемы с возвратами. С одной стороны, ему невыгодно хранить на складе лишние запчасти, которые с большой вероятностью не пригодятся. С другой стороны, дистрибьютор не может отправлять обратно в X каждую лишнюю деталь по отдельности, ведь каждая транспортировка приводит к затратам. Таким образом, перед дистрибьютором стоит компромисс - в каком объёме возвращать излишек X, чтобы получить сэкономить и на затратах на хранение, и на затратах на транспортировку.

Краткий обзор теоретического материала в сфере реверсивной логистики представлен в главе 1. Первой наиболее значимой работой по данной тематике принято считать статью Дэвида Шради, в которой он рассмотрел систему управления запасами с двумя инвентарями и с двумя источниками пополнения запасов. С одной стороны, компания всегда может заказать новые товары. Возникает традиционный вопрос - сколько нужно заказывать? Это приводит к выводу о том, что нужен экономичный размер заказа. С другой стороны, компания может получить отремонтированные товары из второго инвентаря, которые попали туда после возврата от клиента. Поскольку за каждый ремонт нужно платить фиксированную сумму, то ремонтировать по одной детали не выгодно - нужен экономичный размер ремонта.

Экономичный размер заказа в работе Шради рассчитывается следующим образом:



где:

QP*- экономичный размер заказа;

KP - фиксированные затраты на оформление заказа, $;

D - годовой объём спроса, шт.;

r - доля возвращаемых товаров, %;

h1 - затраты на хранение запасов в инвентаре 1;

h2 - затраты на хранение запасов в инвентаре 2.

Экономичный размер ремонта в работе Шради рассчитывается следующим образом:

где:

QR* - экономичный объём ремонта;

KR - фиксированные затраты на ремонт партии;

Остальные обозначения совпадают с обозначениями выше.

Поскольку в случае с компанией Xи её дистрибьюторами речь о ремонте не идёт, проблему нужно несколько изменить. Роль ремонтной мастерской в данном случае играет дистрибьютор, а роль процесса ремонта - процесс транспортировки. Тогда экономичный размер ремонта заменяется экономичным размером транспортировки.

Тогда математическая постановка задачи выглядит следующим образом:

QP* - экономичный размер заказа, шт.;

QT* - экономичный размер транспортировки, шт.;

KP - фиксированные затраты на оформление заказа, долл.;

KT - фиксированные затраты на транспортировку, долл.;

h1 - затраты на хранение запасов у X, долл.;

h2 - затраты на хранение запасов у дистрибьютора, долл.;

D - годовой спрос, шт.;

r - доля возвращаемых запчастей, %.

Показать, как работают формулы, можно на реальном примере одного из артикулов из массива данных дистрибьютора. Например, запчасть с наибольшим ежегодным спросом была потреблена 360 раз за год. Затраты на оформление заказа составляют $35, затраты на транспортировку составляют $5.Доля возвращаемых запчастей равна 20%. Данное величина получена на основе величины точности прогноза 80%. Фактически 20% не является долей возвращаемых запчастей, но с учётом точности прогноза 20% - это максимум, который может быть. Стоимость запчасти составляет $5,44. Стоимость хранения запасов у X составляет 22% от стоимости запчасти, т.е. $5,44 * 22% = $1,2. Стоимость хранения запасов у дистрибьютора составляет 15% от стоимости запчасти, т.е. $5,44 * 15% = $0,82. Таким образом, необходимые для расчёта величины представлены в таблице ниже (табл. 3):

Таблица 3 - Значения основных параметров модели

Параметр	KP	KT	h1	h2	D	r
Значение	$35	$5	$1,2	$0,82	360	20%

Отсюда можно рассчитать необходимые значения QP*и QR*:

Изначально X снабжает дистрибьютора закупленным объёмом QP* = 134. Потребление происходит с темпом 360/365 ? 1 ед./день. При этом накопление запчастей на возврат происходит с темпом (360*0,2)/365 ? 0,2 ед./день. Как только закупленный объём заканчивается на 134-й день, проверяется, достаточно ли запчастей на возврат накопилось у дистрибьютора. Если достаточно, т.е. больше или равно 42, то они транспортируются в X, и удовлетворение спроса происходит за счёт них. Если их недостаточно, т.е. меньше 42, то потребление осуществляется за счёт новых заказанных 134 единиц. Этот цикл повторяется снова и снова, что можно наблюдать ниже:

Рис. 18 - Динамика потребления запасов по модели Шради

Запчасти на возврат также циклично копятся. Если число запчастей на возврат больше или равно 42, а в это же время стандартный запас в X равен нулю, то запчасти возвращаются в X партией в размере 42 шт.

Рис. 19 - Динамика накопления запчастей на возврат



В данном случае - при экономичном размере заказа и экономичном размере транспортировки - затраты рассчитываются по следующей формуле:

При подстановке значений в формулу получаем:

Если же осуществлять расчёт по стандартной формуле EOQ, то экономичный размер заказа:

Затраты в данном случае равны:

В данном случае разница между затратами за период составляет $174 - $167,5 = $6,5. Однако следует учесть ряд факторов:

Это затраты лишь за год - каждый год они будут пропорционально увеличиваться;

Это затраты лишь по одному из артикулов, а артикулов не менее 80;

Несмотря то, что стандартная формула EOQ не учитывает возвраты, они всё равно есть и они копятся у дистрибьютора - это дополнительные затраты.

Модель Шради достаточно простая, что естественно для первой работы в области реверсивной логистики. Тем не менее, даже в примитивном виде она показывает, что возвратные потоки важны и что они могут создать экономию. Вряд ли компания уровня X будет применять её на практике - в ней слишком много допущений, не соответствующих реальности. Но модель Шради выполнила свою роль в том смысле, что показала важность учёта двух инвентарей, двух источников пополнения запасов и возвратных потоков. Это может послужить толчком для X к началу внедрения полноценной системы реверсивной логистики и учёта возвратов, что, безусловно, в конечно счёте принесёт пользу и дистрибьюторам, и самой компании X.



Заключение

Безусловно, страховые запасы - ключевая область для компании, которая занимается управлением запасами. Любые недостатки в системе управления запасами такой компании чреваты подрывом всей её деятельности. При этом какая бы хорошая система управления запасами у самой компании ни была, в цепи поставок есть другие, более мелкие компании - дистрибьюторы - которые в силу объективных причин не могут достичь такого уровня развитости системы управления запасами, как у компании производителя. Именно поэтому, если компания Xхочет добиться безукоризненной работы всей цепи поставок, она должна находить время и ресурсы не только для себя, но и для других, более уязвимых, звеньев цепи поставок. В ходе взаимодействия и с самой компанией X, и с её дистрибьюторами были выявлены две проблемных области - управление страховыми запасами и возвратная логистика.

Анализ методов расчёта страхового запаса позволил сравнить результаты, полученные в ходе этих расчётов. Было проведено сравнение по объёмам страховых запасов, по их стоимости, по из соотношению с годовыми продажами. В конечном счёте это позволило предложить компаниям-дистрибьюторам простую, но точную модель расчёта страховых запасов. Эта модель учитывает неопределённость спроса, а для её использования достаточно двух параметров - времени исполнения заказа и прогнозируемого спроса - с расчётом которых дистрибьюторы проблем не испытывают. При этом посредством упомянутого выше анализа была показана несостоятельность использующихся в данный момент методов расчёта страховых запасов. Несостоятельность их заключается в неточности, приводящей к более высоким затратам.

Анализ возвратной политики компании, проделанный в ходе интервью с менеджером и в ходе проведения опроса среди дистрибьюторов, показал, что эта политика нуждается в доработке. В частности, большая часть дистрибьюторов заинтересована в том, чтобы была введена полноценная система возвратов, или реверсивной логистики. На примере модели Дэвида Шради было показано, что пространство для учёта возвратов имеется. Так, была показана экономическая выгода, возникающая при учёте возвратов в системе управления запасами. Модель не рассчитана на то, чтобы такая крупная компания, как X, применяла её, но, тем не менее, модель выполнила свою роль, а именно показала пользу от внедрения системы реверсивной логистики.



Список литературы

1. Brundtland Report, 1983

2. Corporate SocialResponsibility [Электронныйресурс] // Investopedia. - Режимдоступа: https://www.investopedia.com/terms/c/corp-social-responsibility.asp, свободный

3. CreatingShared Value [Электронныйресурс] // Harvard Business Review. - Режимдоступа: https://hbr.org/2011/01/the-big-idea-creating-shared-value, свободный

4. TheParisAgreement [Электронныйресурс] // UnitedNations. - Режимдоступа: http://unfccc.int/paris_agreement/items/9485.php, свободный

5. Цели в области устойчивого развития [Электронный ресурс] // Организация Объединённых Наций. - Режим доступа: http://www.un.org/sustainabledevelopment/ru/sustainable-development-goals/, свободный

6. WhatisReverseLogistics? [Электронный ресурс] // ReverseLogistics. - Режим доступа: http://www.rlmagazine.com/edition01p12.php, свободный

7. TheWorld'sMostSustainableCompanies [Электронныйресурс] // Forbes. - Режимдоступа: https://www.forbes.com/sites/karstenstrauss/2018/01/23/the-worlds-most-sustainable-companies-2018/#4178aefa32b0, свободный

8. AboutRobecoSAM [Электронный ресурс] //RobecoSAM. - Режим доступа: http://www.robecosam.com/en/about-us/about-robecosam.jsp, свободный

9. CDP - Home [Электронный ресурс] // CDP. - Режим доступа: https://www.cdp.net/en, свободный

10. Scores 2017 [Электронный ресурс] // CDP. - Режим доступа: https://www.cdp.net/en/scores-2017, свободный

11. https://www.neste.com/en/neste-listed-dow-jones-sustainability-index-already-11th-time, свободный

12. https://www.thebalance.com/bp-gulf-oil-spill-facts-economic-impact-3306212, свободный

13. https://www.neste.com/en/neste-lead-project-verified-50-methane-emission-reduction-palm-oil-mills, свободный

14. https://www.neste.com/en/corporate-info/sustainability/sustainable-supply-chain, свободный

15. https://www.neste.com/en/neste-develops-new-supplier-sustainability-portal-together-its-suppliers, свободный

16. https://www.unilever.com/sustainable-living/

17. https://www.unilever.com/sustainable-living/our-sustainable-living-report-hub/, свободный

18. https://www.economist.com/news/business/21611103-second-time-its-120-year-history-unilever-trying-redefine-what-it-means-be, свободный

19. https://www.economist.com/news/business/21611103-second-time-its-120-year-history-unilever-trying-redefine-what-it-means-be, свободный

20. https://www.rainforest-alliance.org/press-releases/unilever, свободный

21. https://www.unilever.com/sustainable-living/enhancing-livelihoods/inclusive-business/livelihoods-for-smallholder-farmers/creating-an-inclusive-supply-chain/tea-kenya.html, свободный

22. https://www.unilever.com/news/Press-releases/2017/Unilever-commits-to-100-percent-recyclable-plastic.html, свободный

23. http://www.un.org/sustainabledevelopment/ru/sustainable-development-goals/, свободный

24. http://tass.ru/plus-one/3964731

25. http://www.worldsmostethicalcompanies.com/honorees/, свободный

26. https://www.intel.com/content/www/us/en/intelligent-systems/energy-applications/energy-management-systems-intel-powers-smart-grid-efficiency.html, свободный

27. https://csrreportbuilder.intel.com/2016-CSR-executive-summary/index.html?page=1, свободный

28. https://www.intel.com/content/www/us/en/policy/policy-human-trafficking-and-slavery.html, свободный

29. https://www.intel.com/content/www/us/en/corporate-responsibility/conflict-free-minerals.html, свободный

30. http://ec.europa.eu/trade/import-and-export-rules/export-from-eu/dual-use-controls/index_en.htm, свободный

31. Благов, Ю.Е. Корпоративная социальная ответственность: эволюция концепции / Ю.Е. Благов. - 2-е изд. - СПб: Высшая школа менеджмента, 2011.

32. Schrady, D. A. A Deterministic Inventory Model for Reparable Items / D. A. Schrady // Naval Research Logistics Quarterly. - 1967. - Vol. 14. - P. 391-399

33. Hui Oh, Y. Deterministic Inventory Model for Recycling System / Y. Hui Oh, H. Hwang // Journal of Intelligent Manufacturing. - 2006. - Vol. 17, N. 4. - PP. 423-428

34. Alinovi A. Reverse Logistics: a Stochastic EOQ-based Inventory Control Model for Mixed Manufacturing/Remanufacturing Systems with Return Policies / A. Alinovi, E. Bottani, R. Montanari // International Journal of Production Research. - 2012. - Vol. 50, N. 5. - PP. 1243-1264

...