Таблица 8

Характеристика групп ресурсов

Группа ресурсов	Метод закупок	Взаимоотношение с поставщиками	Учет и контроль
AX	1.расчет оптимального размера заказа 2.использование системы “точно в срок”	1.не более 2х источников поставки для каждого ресурса с долгосрочным контрактом 2.график поставки составляет покупатель 3.полное устранение потерь при доставке	1.точный расчет норм расхода и учета отклонений 2.ежедневный учет и контроль наличия ресурсов 3.контроль качества осуществляемых поставок
AY	1.расчет оптимального размера заказа 2.использование системы снабжения по запасам	1.незначительное количество поставщиков 2.выявление тенденции изменения потребности	1.ежеднвный учет и контроль 2.совершенствования планирования потребности и нормирование расхода 3.расчет “омертвленного” в запасах капитала
AZ	1.расчет резервного запаса 2.использование системы планирования потребности в материалах	1.несколько источников поставки 2.наличие у поставщиков резервных мощностей	1.организация надежного хранения 2.размещение с учетом удобства получения со склада 3.постоянный учет и контроль

Таким образом, результатом совместного проведения анализа АВС-XYZ является выделение ключевых, наиболее важных ресурсов фирмы и установление на этой основе приоритетов.

2.3 Классификация моделей управления запасами

Многообразие реальных ситуации вызвало необходимость в рассмотрении огромного числа вариантов задачи управления запасами, которые систематизированы лишь частично. При классификации работ по управлению запасами целесообразно учитывать цель исследования, время и применяемый математический аппарат, а также в основу классификации можно положить различия по основным элементам модели:

Система снабжения;

Спрос на предметы снабжения;

Возможность пополнения запасов;

Функции затрат (в частном случае - цены);

Ограничения;

Принятая стратегия управления запасами.

С точки зрения применяемого математического аппарата задачи управления запасами можно разделить на:

Эконометрические;

Оптимизационные;

Имитационные.

С точки зрения времени модели делятся на:

динамические;

статические.

Под системой снабжения понимается совокупность складов, между которыми в ходе операций по снабжению осуществляются перевозки хранимого имущества. В простейшем случае система сводится к одному складу.

Возможны три варианта построения систем снабжения: децентрализованная, линейная и эшелонированная. В первом случае все склады непосредственно обслуживают потребителей, и недостача на одном или нескольких складах может быть покрыта за счет избытка на других складах. Источник восполнения для всех складов принимается неисчерпаемым. Во втором рассматривается производственная цепочка (часто - конвейер) и рассчитывается распределение буферных запасов по степени готовности продукта. В третьем случае каждая недостача покрывается за счет конечных запасов склада высшей ступени.

Системы снабжения также классифицируются по числу хранимых номенклатур (однородные и многономенклатурные) и по стабильности свойств хранимого имущества. Многономенклатурность является основным фактором, усложняющим модель, и разнообразно проецируется на все остальные элементы модели. В частности, спрос на разные номенклатуры может быть независимым, комплектным и коррелированным; поставки - частично либо полностью совмещаемыми или раздельными; вычисление штрафов может быть независимым или производиться по ожидаемому максимуму дефицита либо вероятности дефицита; ограничения задаются независимо или совместно по группе номенклатур.

В подавляющем большинстве случаев на складах систем снабжения хранится несколько или много (вплоть до сотен тысяч) номенклатур. Тем не менее, часто удается свести задачу к однономенклатурной, решение которой существенно проще. Таких ситуаций три: каждая номенклатура поставляется независимо; поставки осуществляются комплектами, и каждый элемент может быть использован только в данном комплекте; спрос на группу номенклатур, приходящих от одного поставщика, имеет сильную положительную корреляцию.

Чаще всего предполагается, что ни количество, ни свойства хранимого продукта естественным изменениям не подвержены. Однако могут быть случаи его убыли, естественной порчи или, наоборот, возрастания ценности предметов хранения во времени.

Наконец, все системы снабжения в зависимости от постоянства их параметров и значений управляющих переменных можно разделить на статические и динамические. В первом случае рассматривается минимизация затрат за единственный период или в единицу времени, во втором - за указанное (возможно, бесконечное) число периодов, причем сумма затрат приводится к начальному периоду.

Спрос на предметы снабжения может быть

Стационарным и нестационарным;

Детерминированным или стохастическим;

Непрерывно распределенным или дискретным;

Зависящим от спроса на другие номенклатуры и независимым.

Стационарность спроса, прежде всего, определяется условиями работы потребителя. Строго говоря, трудно ожидать действительно стационарного спроса в течение длительного промежутка времени, но в целях удобства анализа малыми изменениями параметра можно пренебречь и, периодически пересматривая последние, считать спрос кусочно-стационарным. Характеристикой спроса, близкой к стационарной обладают промышленные объекты, введенные в нормальный режим эксплуатации.

Детерминированность спроса (иначе говоря, его предсказуемость) определяется ролью случайных факторов в процессе потребления материальных средств. Для завода с жесткой производственной программой или магазина продовольственных товаров эта роль относительно невелика, и спрос может быть спрогнозирован с достаточной для практики точностью. Наоборот, планирование поставок запасных частей, как правило, приводит к управлению запасами с вероятностным спросом. Критерием перехода к таким моделям является коэффициент вариации, превышающий значение 0,2.

Дискретность спроса характерна для дорогостоящего оборудования и предметов потребления длительного пользования. Дискретным представлением спроса пользуются преимущественно при малой интенсивности спроса (малом спросе за планируемый период). При достаточно большом спросе за период применяют непрерывное представление спроса.

Пополнение запасов всегда происходит с некоторой случайной задержкой относительно момента выдачи требования. Однако роль и длина этой задержки зависит от конкретных условий, что позволяет в ряде случаев упростить задачу. Степень возможного упрощения определяет один из следующих вариантов:

Мгновенная поставка;

Задержка поставок на фиксированный срок;

Случайная задержка с известным распределением длительности, которое устанавливается статистическими методами.

В некоторых моделях с задержкой вводится экстренная поставка, которая, как правило, принимается мгновенной. Возможность такой поставки исключает отрицательные уровни запасов.

Наконец, может существовать различие в объеме поставок: поставка равна требуемому количеству; поставка равна случайной величине с характеристиками закона распределения, в общем случае зависимыми от величины заказа.

Функция затрат образует показатель эффективности принятой стратегии и учитывает следующие издержки:

1. Расходы на хранение;

2. Транспортные расходы и затраты, связанные с заказом каждой новой партии;

3. Затраты на штраф.

Иногда в минимизируемую функцию включаются (с отрицательным знаком) доходы, полученные от продажи остатков запаса в конце каждого периода. В некоторых случаях ставится задача максимизации дохода.

В зависимости от особенностей исследуемой ситуации рассматриваются следующие варианты выбора отдельных составляющих функции затрат:

Издержки хранения:

Пропорциональные среднему уровню положительного запаса за период и времени существования положительного запаса;

Пропорциональные положительному остатку к концу периода;

Пропорциональные максимальному запасу;

Нелинейные функции одного из вышеуказанных количеств.

Стоимость поставки (допускаются любые комбинации перечисленных ниже вариантов):

Пропорциональная объему поставки;

Постоянная независимо от объема и числа номенклатур;

Сумма фиксированных составляющих - по числу номенклатур в заявке;

Пропорциональная необходимому приросту интенсивности производства.

Суммарный штраф:

Пропорциональный среднему уровню положительной недостачи за период и времени существования недостачи;

Пропорциональные недостаче к концу периода;

Нелинейные функции одного из вышеуказанных количеств;

Постоянный.

В многономенклатурных задачах штрафы могут суммироваться или назначаться по максимальному дефициту.

Функция затрат для статической модели представляет собой затраты за период. При осуществлении динамической программы, рассчитанной на небольшое число n сравнительно продолжительных периодов, чаще всего применяется взвешенное (дисконтированное) суммирование затрат в отдельные периоды. Приведение обычно делается к нулевому периоду, на который приходятся капиталовложения. При большой продолжительности операций по снабжению в качестве целевой функции выбирают предельное (при n ) значение упомянутой взвешенной суммы или минимум затрат в единицу времени.

Ограничения в задачах управления запасами могут быть различного характера. Укажем следующие виды ограничений:

По максимальному объему (весу, стоимости) запасов;

По средней стоимости;

По числу поставок в заданном интервале времени;

По максимальному объему (весу, стоимости) поставки или кратности этого объема некоторой минимальной величине;

По доле требований, удовлетворяемых из наличного запаса.

Ограничения обычно задаются руководителем системы при постановке об оптимальном управлении запасами. В особенности это касается ограничений, исключающим функцию штрафов.

Выбор конкретного ограничения определяется условиями работы системы. Возможен и одновременный учет нескольких ограничений.

Стратегия управления запасами, т.е. структура правила определения момента и объема заказа, в приложениях обычно считается известной, и задача сводится к определению нескольких констант (параметров стратегии).

В любой задачи управления запасами ожидаются ответы на два вопроса:

1. Когда закупать (производить)?

2. Сколько закупать (производить)?

Ответы могут быть получены на каждый вопрос в отдельности (как в случае модели с фиксированным размером заказа) или одновременно на оба вопроса (как в случае модели с двумя уровнями или модели с несколькими точками заказа). Ответы, выраженные через точку заказа P (ответ на первый вопрос) и размер заказа Q (ответ на второй вопрос), могут принимать следующую форму:

Q - постоянная, P - постоянная (политика фиксированного размера заказа);

Q - постоянная, P - переменная (регулярное пополнение запасов при фиксированном размере заказа);

Q - переменная, P - постоянная (политика двух уровней);

Q - переменная, P - переменная (политика постоянного уровня запасов).

Существует большое число моделей управления запасами, в каждой из которых P и Q имеет одну из четырех основных форм.

Решая проблему управления запасами, часто приходится иметь дело со сложными системами, где речь идет об исследовании и прогнозировании состояний в зависимости от избираемых стратегий управления. И здесь мы сталкиваемся со следующими трудностями:

сложная система содержит много связей между элементами;

реальная система подвергается влиянию случайных факторов, учет которых аналитическим путем невозможен;

возможность сопоставления оригинала с моделью существует лишь вначале, и после применения математического аппарата, так как промежуточные результаты могут не иметь аналогов в реальной системе.

В связи с перечисленными трудностями, возникающими при изучении сложных систем, практика потребовала более гибкий метод, и он появился - имитационное моделирование.

Обычно под имитационной моделью понимается комплекс программ для ЭВМ, описывающий функционирование отдельных блоков систем и правил взаимодействия между ними. Использование случайных величин делает необходимым многократное проведение экспериментов с имитационной системой (на ЭВМ) и последующий статистический анализ полученных результатов.

Таким образом, работа с имитационной системой представляет собой эксперимент, осуществляемый на ЭВМ. В чем же заключаются преимущества?

Большая близость к реальной системе, чем у математических моделей;

Блочный принцип дает возможность верифицировать каждый блок до его включения в общую систему;

Использование зависимостей более сложного характера, не описываемых простыми математическими соотношениями.

Но существуют и недостатки данных систем:

Построить имитационную модель дольше, труднее и дороже;

Для работы с имитационной системой необходимо наличие подходящей по классу ЭВМ;

Взаимодействие пользователя и имитационной модели (интерфейс) должно быть не слишком сложным, удобным и хорошо известным;

Построение имитационной модели требует более глубокого изучения реального процесса, нежели математическое моделирование.

Итак, ни ЭВМ, ни математическая модель, ни алгоритм для ее исследования порознь не могут решить достаточно сложную задачу. Но в совокупности они дают достаточно многостороннюю информацию, помогают выстроить наиболее оптимальную систему управления запасами, принимать наиболее сбалансированные решения.

В следующей главе мы проанализируем существующую схему управления запасами на предприятии ООО «Стройснаб» и дадим рекомендации по её усовершенствованию.

Глава 3. Управление запасами на предприятии ООО «Стройснаб»

3.1 Анализ существующей схемы управления запасами

ООО „Стройснаб” осуществляет оптовую торговлю строительными материалами. На рынке предприятие работает уже 10 лет и имеет свой склад-магазин по адресу: г. Нижневартовск, ул. ул. Кузоваткина, 27. Ассортимент предприятия насчитывает более 1500 наименований, в том числе: подвесные потолки, пластиковые карнизы, обои, полы, листы гипсокартонные, краски, лаки, пена монтажная, строительная химия, цемент, сайдинг, светильники, керамика, решетки и др. Предприятие в своем распоряжении имеет склад.

Логистическое управление материальными потоками на предприятии осуществляет отдел материально-технического обеспечения. Логистическая система управления запасами на предприятии ООО „Стройснаб” проектируется с целью непрерывного обеспечения потребителя определенным видом материального ресурса. Реализация этой цели на предприятии достигается решением следующих задач:

- учет текущего уровня запаса на складах;

- определение размера гарантийного (страхового) запаса;

- расчет размера заказа;

- определение интервала времени между заказами.

На предприятии продажа товаров происходит достаточно равномерно, однако имеется колебание в зависимости от сезона. В ООО „Стройснаб” применяется система управления запасами с фиксированным интервалом времени между заказами. Закупки осуществляются 1 раз в квартал, т.е. 4 раза в год. В данной системе объем закупки должен быть не только рациональным, но и оптимальным, то есть наилучшим. Критерием оптимизации наличия товарных запасов на предприятии является минимум совокупных расходов на хранение запасов и повторения заказа..

Желание минимизированть расходы на хранение запасов вызывает рост расходов на осуществление запасов Экономия расходов на повторение заказа приводит к потерям, связанным с удерживанием лишних складских помещений, и, кроме того, снижает уровень обслуживания потребителя. При максимальной загрузке складских помещений значительно увеличиваются расходы на хранение запасов, вероятен риск появления неликвидных запасов.

Кроме определения размера необходимых запасов на предприятии ООО „Стройснаб”, осуществляет выбор поставщиков продукции. Каждый поставщик необходимых материалов ООО „Стройснаб” рассматривается с точки зрения возможности соответствия требованиям, предоставленным покупателем. Проверка качества необходимых материалов определяет следующее:

- соответствие материалов спецификации;

- несоответствие материалов спецификации;

- процентное соотношение качества продукции.

Если поставщик не обеспечивает качество материала, то возможна уценка, когда количество некондиционной продукции перекрывает количество продукции отвечающей стандартам качества. Основной причиной, по которой необходимо требовать определенного качества от поставщика является желание избежать осложнений. Например, проведения тестов и инспекций качества материалов поставщика во время их прибытия на склады. Данный шаг требует усилий и времени, увеличивая стоимость, но не качество. Обеспечение качества продукции представляет интересы, в первую очередь, покупателя. Это помогает избежать дополнительных проверок, когда прибывает товар, а также позволяет быстрее обеспечить производственный процесс.

Другим ключевым фактором выбора поставщика является доставка. Производственный процесс во всем мире построен на соблюдении определенных временных рамок.

Поставщики должны привести свой процесс в соответствие с предприятием, а также координировать отправление, основываясь на требованиях производства.

3.1.1 Структура закупок

Стоит отметить, что в структуре закупок в 2009 году значительную удельную часть поставок товаров занимают поставки ЗАО „Кнауф АМФ” (46,81%) и ООО „ТФК "Большой Урал” (30,97%). На рис.3 приведена динамика поставок ООО „ Стройснаб ”

Рис.3. Динамика закупок ООО „Стройснаб” по поставщикам за 2007-2009 гг.

Анализ динамики общего объема закупок предприятия ООО „Стройснаб ” (табл. 10., рис. 4.) показывает, что предприятие в 2009 году наращивало общие объемы закупок по сравнению с 2008 годом. Если анализировать темпы роста и прироста, а также абсолютный прирост, рассчитанные цепным способом, то видно, что наибольший темп роста составляет 109,16 % 4350 тыс. руб. Соответственно, в этот период наблюдается и наивысший темп прироста. Тенденция к увеличению общих объемов закупок может быть вызвана повышением качества продукции, а следовательно увеличением объемов продаж, а также конкурентоспособностью продукции на рынке.

Рис. 4. Динамика объемов закупок товаров ООО „Стройснаб” за 2007-2009 гг.

3.1.2 Выделение товара группы АХ (листы гипсокартонные)

Анализ структуры закупок в стоимостном выражении позволил выделить позицию «листы гипсокартонные» (См. таблицы 11а, 11б).

Таблица 11а

Структура закупок, 2009 г.

Название товара	Себестоимость, тыс. руб.	Доля в общем объеме, %
Листы гипсокартонные	25550	49,30
Лакокрасочная продукция	5044	9,73
Линолеум	4241	8,18
Металлоконструкции	3667	7,08
Керамическая плитка	1433	2,76
Остальная продукция	11895	22,95
Всего	51830	100,00

Таблица 11б

Объем закупок листов гипсокартонных в общем объеме закупок

Год	Общий объем закупок, тыс. руб.	Объем закупок листов гипсокартонных, тыс. руб.	Доля объема закупок гипсокартонных в общем объеме, %
2007	56510	24490	43,34
2008	47480	24920	52,49
2009	51830	25550	49,30

Из данной таблицы видим, что доля закупок листов гипсокартонных в общем объеме закупок составляет в среднем 50% на протяжении 2007 - 2009 годов.

Согласно АВС - анализа данный товар относится к группе А, соответственно требует тщательного планирования, постоянного скрупулезного учета и контроля и далее анализ и последующие рекомендации по схеме управления запасами будут проведены именно для этого товара.

Для того чтобы понять, к какой группе товаров следует отнести позицию листов гипсокартонных согласно XYZ-анализа, необходимо знать в каком процентном диапазоне лежит коэффициент вариации. Рассчитаем его по формуле:

где х,- i-oe значение спроса по оцениваемой позиции;

х - среднее значение спроса по оцениваемой позиции за период;

п - величина периода, за который произведена оценка.

Согласно рассчитанному коэффициенту вариации позиция принадлежит группе X.

Наложением результатов ABC-анализа на XYZ-анализ, определяется что позиция «листы гипсокартонные» - товар группы AX.

Товары данной группы требуют наибольшего внимания с логистической точки зрения, для них необходимо тщательное планирование потребности, нормирование расхода, скрупулезный (ежедневный) учет и контроль, постоянный анализ отклонений от запланированных показателей.

Запасы АХ можно держать на достаточно низком уровне, так как изменения спроса на данный товар незначительны.

При определении метода закупок необходим расчет оптимального размера заказа, рекомендуется, использование системы “точно в срок”.

3.1.3 Товары без движения.

Проанализируем структуру имеющихся на складах предприятия товаров без движения. Свое название данные товары получили в силу того, что по ним не осуществлялось операций расходов в течение определенного периода времени. Проанализируем объемы и динамику запасов, отнесенных к категории товаров без движения по складу. Так на складе на начало в 2010 года общая сумма товаров без движения составляет 2104,35 тыс. руб. Из них товары, которые не использовались в течение 10 месяцев и выше составляют 183,25 тыс. руб. (или 8,71% от их общей величины). Товары, которые не использовались от 5 до 10 месяцев, в денежном выражении составляют 136,5 тыс. руб. (6,49% от общей величины товаров без движения по складу). Товары, которые не использовались от 4 до 5 месяцев, составляют запасы на сумму 845 тыс. руб. (40,16% от общей величины товаров без движения по складу). Представим наглядно соотношение таких товаров на рис. 5.

Рис.5. Соотношение товаров без движения по времени хранения на складе в процентах к общей стоимости товаров по данному складу

Таким образом, видно, что наибольшая часть товаров без движения в денежном выражении приходится на запасы, хранящиеся менее четырех месяцев и от 4 до 5 месяцев. Однако, запасы, хранящиеся без движения свыше 10 месяцев, составляют достаточно большую величину. При этом необходимо учитывать, что при расчете были использованы учетные цены, то есть те цены, по которым материалы были приняты на склад в соответствующий период.

Проанализируем структуру запасов по видам материалов, которые хранятся на складе от 4 до 5 месяцев и более 10 месяцев (табл.12,13).

Таблица 12

Структура запасов ООО "Стройснаб" по видам материалов, которые хранятся на складе от 4 до 5 месяцев

Название товара	Себестоимость тыс. руб.	%
Листы гипсокартонные	696,5	82,
Лакокрасочная продукция	44	5,2
Линолеум	37	4,4
Профили гипсокартонные	32	3,8
Керамическая плитка	12,5	1,5
Остальная продукция	23	2,7
Всего	845	100

Таблица 13

Структура запасов ООО "Стройснаб" по видам материалов, которые хранятся на складе более 10 месяцев

Название товара	Себестоимость, тыс. руб.	%
Керамическая плитка	73,5	40,1
Листы гипсокартонные	57,5	31,4
Металлоконструкции	22	12,1
Лакокрасочная продукция	16	8,6
Брус	14,5	7,8
Всего	183,5	100

Как показал проведенный анализ (табл. 12, 13) среди товаров, которые хранятся на складе в течение 4-5 месяцев наибольший удельный вес занимают листы гипсокартонные (82,4 %), лакокрасочная продукция составляет 5,2%, линолеум 4,4%. Среди товаров хранящихся на складе более 10 месяцев наибольший удельный вес занимает керамическая плитка - 40,1% и листы гипсокартонные - 31,4%. То есть, проведенный анализ позволяет сделать обобщение, что наибольший удельный вес среди запасов предприятия ООО "Стройснаб" составляют листы гипсокартонные. Их себестоимость составляет 1150 тыс. руб, или 33 тыс. м2 в количественном выражении. Таким образом, процесс управления запасами материальных ценностей, особенно такого товара как листы гипсокартонные, нуждается в существенном усовершенствовании.

3.1.4 Экономические показатели закупок

В следующей таблице (табл.14) проведен анализ эффективности закупок листов гипсокартонных сравнительно с объемами продаж товаров ООО „Стройснаб”.

Таблица 14

Анализ эффективности закупок листов гипсокартонных по сравнению с объемами продаж товаров ООО „Стройснаб”

Показатели	2007г.	2008г.	2009г.	отклонения
				2008-2007, +/-	2009-2008, +/-
Себестоимость продукции, тыс. руб.	24490	24920	25550	430	630
Количество единиц, тыс. м2	565	630	730	65	110
Расходы на доставку и хранение, тыс. руб.	1795	1990	1005	195	-985
Доход от реализации, тыс. руб.	30735	34170	36620	3435	2450
Прибыль от реализации, тыс. руб.	4450	7260	10065	2810	2805
Прибыль на 1 тыс. м2, тыс. руб.	7,88	11,52	13,60	3,74	1,48
Рентабельность продаж %	14,48	21,25	27,49	6,77	6,24

Проведенный анализ закупок листов гипсокартонных ООО „Стройснаб” показал, что себестоимость продукции в 2008 году выросла на 430 тыс. руб. сравнительно с 2007 годом, в 2009 году - на 630 тыс. руб. сравнительно с 2008 годом. Количество закупленных единиц в 2008 году выросло на 65 тыс. м2 сравнительно с 2007 годом, в 2009 году - на 110 тыс. м2 сравнительно с 2008 годом.

При этом общий объем расходов на доставку и хранение в 2008 году увеличился на 195 тыс. руб., в 2009 году уменьшился на 985 тыс. руб. Прибыль на 1 тыс. м2. в 2008 году увеличилась на 3,74 тыс. руб. сравнительно с 2007 годом, в 2009 году - на 1,48 тыс. руб. сравнительно с 2008 годом. Динамика изменения показателей приведена на рис. 6.

Рис. 6 Динамика экономических показателей закупок ООО „Стройснаб” листов гипсокартонных за 2007-2009 гг.

Анализ эффективности операций по продаже листов гипсокартонных, показывает, что при росте объемов продаж рентабельность постепенно растет. Это говорит о том, что увеличение объемов продаж уменьшает размер расходов на доставку и хранение единицы продукции. Анализ накладных расходов предусматривает оценку целесообразности и обоснованности расходов на перевозку материалов.

При осуществлении такого анализа нужно определить обобщающий показатель относительного уровня накладных расходов в денежных единицах, являющимся отношением суммы накладных расходов к себестоимости реализованной продукции за год.

Далее в табл. 15 представлен анализ накладных расходов для листов гипсокартонных.

Таблица 15

Анализ накладных расходов на перевозку и хранение листов гипсокартонных

Год	Сумма накладных расходов, тыс руб.	Себестоимость реализованной продукции, тыс руб.	Относительный уровень накладных расходов
2007	1795	24490	7,33
2008	1990	24920	7,99
2009	1005	25550	3,93

Рис. 7 Динамика экономических показателей закупок ООО „Стройснаб” листов гипсокартонных за 2007-2009 гг.

Следовательно, на предприятии наблюдается тенденция к снижению уровня накладных расходов доставки и хранения.

3.2 Оценка спроса на основе получения прогнозных оценок (прогнозирования) продаж

Для построения модели по управлению запасами необходимо провести прогнозирование продаж выделенной группы товара. Прогнозирование необходимо, поскольку спрос на продукцию подвержен сезонным колебаниям, чтобы не замораживать денежные средства в запасах, в политике запасов необходимо ориентироваться на спрос.

Так как модель оперирует натуральными показателями, в качестве показателя спроса было принято количество проданной продукции.

Динамику продаж листов гипсокартонных в 2010 году можно спрогнозировать исходя из динамики продаж за предыдущие три года:

Таблица 16

Динамика продаж листов гипсокартонных 2007-2009гг.

Продажи листов гипсокартонных, тыс. м2 2007-2009гг
	2007	2008	2009
январь	42,00	43,00	46,00
февраль	46,00	41,00	54,00
март	42,00	46,00	58,00
апрель	43,50	48,50	57,00
май	51,50	57,00	63,50
июнь	56,00	61,50	69,50
июль	55,50	62,50	70,00
август	57,50	61,00	67,50
сентябрь	48,50	57,50	65,50
октябрь	46,00	56,00	63,50
ноябрь	39,00	49,00	58,00
декабрь	37,50	44,50	57,50
Итого	565,00	627,50	730,00

Представим данные по продажам за 2007-2008 гг. графически (рис.Ч). На приведенном графике очевидно что спрос на листы гипсокартонные в нашем случае подвержен сезонным колебаниям.



Рис. 8 Сезонность продаж

Для построения прогноза продаж гипсокартона в работе использованы традиционные трендовые модели анализа временных рядов [ ] аддитивная и две мультипликативных модели, по которым были рассчитаны прогнозные значения, результаты которых представлены в Приложении..

Аддитивная модель:

Yp(t) = Tср (r) + K₁(t), t = 1 … N, r = 1 …R

K₁(t)= Yфакт (t) - Yср(r), t = 1 … N, r = 1 …R

Мультипликативная модель №1:

Yp (t) = Tср (r) * К₂ (t), t = 1 … N, r = 1 …R

K₂(t) = Yфакт (t) / Yср(r), t = 1 … N, r = 1 …R

Мультипликативная модель №2:

Yp (t) = T(t) * S(t), t = 1 ... N

S(t)= Yср(t) / Yср, t = 1 … N, где

Yp (t) - расчетное значение показателя

Yфакт(t) - фактическое значение показателя

Yср - среднемесячное значение фактического показателя за весь период

Yср (r)- среднемесячное значение фактического показателя для каждого года r

Yср(t) - среднее значение фактического показателя по конкретному месяцу за весь период

Т(t) - значение показателя, рассчитанное по тренду

Tср (r) - среднемесячное значение по тренду для каждого года r

К_i (t) - отклонение от среднего

S (t) - коэффициент сезонности

N - число месяцев в рассматриваемом периоде,

R - число лет в рассматриваемом периоде

Была посчитана априорная ошибка прогноза (разница между текущим значением и прогнозным, полученным по модели) и среднее абсолютное отклонение (MAD) - изменение всех ошибок прогноза для модели. Ошибка прогноза составила: для аддитивной модели 1,4%, для мультипликативных - 1,4% и 4,3% соответственно, что говорит о хорошей аппроксимации полученных по моделям результатов.

Результаты можно продемонстрировать на графиках.

Рис. 9 Результаты прогнозирования по моделям с выделением тренда и использованием коэффициентов сезонности

Представим в таблице полученные с помощью моделей прогнозирования данные

Таблица 17

Полученные прогнозные оценки спроса на 2010г.

Прогноз продаж листов гипсокартонных на 2010 год, тыс. м2
январь	55
февраль	59
март	61
апрель	62
май	72
июнь	78
июль	79
август	78
сентябрь	72
октябрь	69
ноябрь	61
декабрь	58
Итого	804

Прежде чем рекомендовать к использованию некоторый метод прогнозирования, необходимо оценить его соответствие поставленной задаче. Эмпирические исследования показали, что точность прогноза, выполненного простыми методами, практически так же хороша, как точность, полученная при использовании комплексной или статистически сложной методики. Может показаться, что чем сложнее методика, тем она эффективнее при предсказании модели временных рядов. К сожалению, выбранная модель временного ряда часто может изменяться со временем. Таким образом, при использовании модели, которая наилучшим образом представляет уже существующие данные, мы не получаем надежной гарантии большей точности будущих прогнозов. В результате можно сделать следующие выводы:

1. Статистически сложные или комплексные методы прогнозирования действительно не приводят в обязательном порядке к получению более точных прогнозов, чем простые методы.

2. Различные показатели точности (MAD, MSE), используемые для оценки различных методов прогнозирования, дают согласованные результаты.

3. Эффективность различных методов прогнозирования зависит от отдаленности прогноза во времени и типа (ежегодные, ежеквартальные, ежемесячные) анализируемых данных. Одни методы дают большую точность для короткого промежутка времени, в то время как другие больше подходят для составления длительных прогнозов. Некоторые методы хорошо работают с ежегодными данными, а другие более эффективны для ежеквартальных и ежемесячных данных.

По завершении исследования необходимо проверить, насколько каждый метод надежен и применим к рассматриваемой проблеме. Кроме того, нужно оценить его стоимостную эффективность и точность в сравнении с конкурирующими методами, а также рассмотреть возможность его применения менеджерами. Как бы там ни было, результаты применения любого метода следует постоянно проверять, чтобы быть уверенным в том, что он дает адекватное решение поставленной задачи.

Предварительно были просчитаны результаты априорного и апостериорного анализов ошибок прогнозов по различным моделям. Для того чтобы продемонстрировать возможности всех методов прогнозирования временных рядов рассмотрим, насколько точно были предсказаны объемы продаж на январь 2006г., и сравним расчетные данные с фактически полученными. Соответствующие расчеты приведены в табл. 3.8

Таблица 18

Априорный и апостериорный анализы для прогнозов на 2010 г.

	Априорный анализ	Апостериорный анализ*
Метод	MAD	ошибка	MAD	ошибка
Модель тренд (при линейном тренде)	0,7	1,4%	1,0	1,8%
Аддитивная модель (при линейном тренде)	0,7	1,4%	0,5	0,8%
Мультипликативная модель 1 с одинаковыми по годам коэффициентами сезонности	2,3	4,3%	2,5	4,2%
Мультипликативная модель 2 с дифференцированными по годам коэффициентами сезонности	0,7	1,4%	1,0	1,8%

* на январь-апрель 2010г.

Из трендовых моделей с использованием коэффициентов сезонности при апостериорном анализе лучший результат дает модель при линейном тренде и мультипликативная модель с дифференцированными по годам коэффициентами сезонности.

Для учёта новых экономических тенденций рекомендуется регулярно уточнять модель на основе мониторинга фактически полученных объёмов продаж, добавляя их или заменяя ими данные статистической базы, на основе которой строится модель.

3.3 Выбор схемы формирования запасов (с учетом сезонности продаж)

Как было отмечено ранее в ООО «Стройснаб» сложилась традиционная система формирования заказов с фиксированным интервалом времени. Заказы осуществляются один раз в квартал, т.е. четыре раза в год. Однако, в рамках существующей схемы, при формировании запасов на основе нормирования, прогнозирование объема спроса в данном случае осуществляется не точно, без учета сезонных колебаний. Это приводит к тому, что на складе образуется высокий уровень запаса, находящийся длительное время без движения. Отвлеченные средства оборотного капитала, вложены в излишний уровень запаса, что ведет к образованию упущенной выгоды посредством замораживания капитала на период нахождения запасов на складе. На начало 2010 года объем товаров без движения в стоимостном выражении составляет 2105 тыс. руб. При более точной оценке спроса, учитывая его сезонность, осуществлять закупки можно более эффективно.

Построим модель, с помощью которой можно рассматривать различные варианты схем управления запасами для ООО «Стройснаб».

Входными параметрами модели являются величины прогнозных оценок спроса (объема продаж), издержки хранения остатков продукции на складе на конец месяца и издержки по формированию заказа.

Расчетными параметрами модели являются определяемые на конец каждого месяца остатки запасов на складе, издержки хранения этого запаса, а также суммарные издержки заказа и хранения за год.

Варьируемые параметры - размер заказа и время (конкретный месяц) формирования заказа. материальный запас управление схема

Выбор конкретной схемы по данной модели происходит с точки зрения минимизации издержек.

Построенная в пакете MS Excel, такая модель позволяет легко «проигрывать» различные схемы управления запасами меняя входные и варьируемые параметры.

Так как склад является собственным, затраты на его содержание являются постоянными величинами. Таким образом, для нашего исследования достаточно учитывать в процессе формирования запасов листов гипсокартонных следующие издержки:

Издержки хранения - это переменные издержки. Они пропорциональны количеству единиц хранимых запасов и стоимости единицы запаса. Основную часть этих издержек составляют упущенные возможности при альтернативном использовании капитала, «замороженного» в запасах, т.е. принимая решение вкладывать денежные средства в запасы мы берем на себя риск не получить соответствующий процент, положив их на счет. Эти издержки относятся к издержкам хранения. В нашем случае поскольку капитал компании складывается из собственного и заемного (табл. 19), необходимо рассчитать средневзвешенную стоимость капитала (WACC).

Таблица 19

Структура капитала ООО «Стройснаб»

	Доля, %	Ставка процента банка, %
Собственный капитал	80	9,5
Заемный капитал	20	12

Рассчитаем WACC по формуле:

WACC = Wc*Rc + Wз*Rз

Где Wc - доля собственного капитала, Wз - доля заемного капитала;

Rc - альтернативная стоимость капитала (берем равной ставке рефинансирования)

Rз - процентная ставка по займу

WACC = 0,8 * 9,5 + 0,2 * 12 = 10%

К издержкам оформления заказа можно отнести расходы, связанные с междугородними телефонными звонками поставщикам, оплатой менеджерам, , оплатой рабочим. Оформление и сопровождение заказа составляют 10,5 тыс. руб. Компания желает совершенствовать существующую схему формирования запасов с точки зрения минимизации издержек.

Таблица 20

Расчетные данные для определения эффективности системы управления запасами ООО „Стройснаб”

Название показателя	Сокращение	Расчетное значение показателя
Общая годовая потребность в листе гипсокартонном, тыс. м2	D	804
Затраты на размещение заказа, тыс. руб.	S	10,50
Стоимость 1 тыс. м2 листа гипсокартонного, тыс. руб.	C	35,20
Годовые издержки хранения 1 тыс. м2, тыс. руб.	Н	3,52
Время пополнения запаса, дней	L	6

Издержки хранения товара за год рассчитаем как процент от стоимости единицы товара. Это издержки связанные с замораживанием капитала, потому будем считать процент равным средневзвешенной стоимости капитала, в нашем случае 10%.

H = WACC * C

Таким образом, годовые издержки хранения единицы товара составят:

H = 10% * 35,20 = 3,52 тыс. руб.

Найдем оптимальный размер заказа по формуле

EOQ = v (2DS/H)

EOQ = v (2*804*10,5/3,52) = 69 тыс. м2

Таким образом, оптимальный размер заказа составляет 69 тыс. м². В год необходимо сделать заказ 12 раз (804/69).

Суммарные годовые затраты без найдем по формуле:

TC = DC + () S + () H

Они составят 28321,1 тысяч рублей

Среднюю дневную потребность можно рассчитать так: dav=804/360= 2 тыс. м2, где 360 число дней в году. Соответственно точка очередного заказа равна:

R = d * L = 2 * 6 = 12

Округляя до ближайшего целого, получаем следующую стратегию управления запасами: когда уровень запаса снижается до 12, нужно разместить заказ на закупку 69 тыс. м2.

Так будет выглядеть схема закупок с фиксированным размером заказа рассчитанная на основе определения его оптимальной величины:

Таблица 21

Схема формирования заказов на 2010 год на основе оптимального размера заказа

Периоды	Спрос	Объем заказа	Запас на складе	Издержки хранения	Издержки заказа	Полные издержки
0			33
январь	55	69	47	13,79	10,5	2453,1
февраль	59	69	57	16,72	10,5	4909,1
март	61	69	65	19,07	10,5	7367,5
апрель	62	69	72	21,12	10,5	9827,9
май	72	69	69	20,24	10,5	12287,4
июнь	78	69	60	17,60	10,5	14744,3
июль	79	69	50	14,67	10,5	17198,3
август	78	69	41	12,03	10,5	19649,6
сентябрь	72	69	38	11,15	10,5	22100,1
октябрь	69	69	38	11,15	10,5	24550,5
ноябрь	61	69	46	13,49	10,5	27003,3
декабрь	58	69	57	16,72	10,5	29459,3
	804	828			10,5	29459

Необходимо учитывать что на конец 2009 года остаток запасов листов гипсокартонных на складе составляет 33 тыс. м2. Соответственно полные издержки составят 29459 тысяч рублей.

Для того чтобы оценить насколько хорошо она подходит в нашем случае рассмотрим другие варианты пополнения запасов.

Рассмотрим вариант схемы закупок когда заказ размещается один раз в квартал:

Таблица 22

Схема формирования заказов с равными интервалами времени

Периоды	Спрос	Объем заказа	Запас на складе	Издержки хранения	Издержки заказа	Полные издержки
0			33
январь	55	201	179	52,51	10,5	7138,2
февраль	59		120	35,20	0	7173,4
март	61		59	17,31	0	7190,7
апрель	62	201	198	58,08	10,5	14334,5
май	72		126	36,96	0	14371,5
июнь	78		48	14,08	0	14385,5
июль	79	201	170	49,87	10,5	21521,1
август	78		92	26,99	0	21548,1
сентябрь	72		20	5,87	0	21554,0
октябрь	69	201	152	44,59	10,5	28684,2
ноябрь	61		91	26,69	0	28710,9
декабрь	58		33	9,68	0	28720,6
	804	804				28721

Соответственно полные издержки составят 28721 тысяча рублей.

Рассмотрим вариант, когда с целью минимизации вложений в запасы, размер заказа равен прогнозному значению спроса.

Таблица 23

Схема формирования заказов равных по величине прогнозным оценкам спроса

Периоды	Спрос	Объем заказа	Запас на складе	Издержки хранения	Издержки заказа	Полные издержки
0			33
январь	55	22	0	0,00	10,5	785
февраль	59	59	0	0,00	10,5	2872
март	61	61	0	0,00	10,5	5030
апрель	62	62	0	0,00	10,5	7223
май	72	72	0	0,00	10,5	9768
июнь	78	78	0	0,00	10,5	12524
июль	79	79	0	0,00	10,5	15315
август	78	78	0	0,00	10,5	18071
сентябрь	72	72	0	0,00	10,5	20616
октябрь	69	69	0	0,00	10,5	23055
ноябрь	61	61	0	0,00	10,5	25213
декабрь	58	58	0	0,00	10,5	27265
	804	771			10,5	27265

При использовании данной схемы закупок полные издержки составят 27265 тысяч рублей. Этот вариант схемы закупок наиболее экономичен из рассмотренных - запас на складе не сохраняется, соответственно и издержки хранения отсутствуют.

Однако, необходимо учитывать, что спрос в нашей модели был спрогнозирован и фактическое потребление товара может быть больше или меньше. Так же могут возникнуть проблемы с доставкой заказа. Для того чтобы защититься от дефицита товара в период ожидания пополнения запаса важно иметь страховой запас. Это страхование обеспечивает возможность выполнения заказов...