· определить потребность в финансовых ресурсах для обеспечения необходимых поставок материалов в плановом месяце и т.д.

Остановимся только на некоторых из вышеуказанных задач.

Пример расчета дефицитных позиций

Контроль осуществляется по всем маркам материальных ресурсов, применяемых на предприятии (правда, с разной периодичностью в зависимости от важности рассматриваемого материала), а на печать выводятся данные по тем позициям, где имеет место дефицит, т.е. уровень запаса меньше установленной нормы запаса по данной марке товара. Например, остатки товаров, расходуемых ежедневно и в больших количествах, должны проверяться с периодичностью один раз в неделю. Для решения нужно по каждой марке товара определить средний остаток расходуемого запаса за определенный промежуток времени (например, за 90 или 60 предыдущих дней) и сравнить его с установленной нормой запаса по данному товару.

Исходной является следующая информация:

установленная норма запаса по i-ой марке товара в натуральном выражении Vi = 300 ед.;

индекс рассматриваемой марки товара i;

средний запас i-ой марки на складе, посчитанный за 90 предыдущих дней, Zсрi = 260 ед.

Поскольку Zсрi < Vi, то необходимо выдать данные на печать по данной марке товара с сообщением, что по ней имеет место дефицит. Эта позиция должна быть поставлена под контроль на своевременность осуществления заказа в следующем месяце ответственным исполнителем, ведущим данную группу товаров.

Пример расчета даты заказа товара

Во всех системах управления запасами используется параметр, называемый точкой заказа - даты заказа. Это самый нижний уровень запасов, по достижению которого необходимо организовать очередной заказ на поставку данного материального ресурса. Этот уровень должен быть достаточным для удовлетворения спроса в период заготовительного цикла, т.е. времени на оформление и оплату договора на поставку, изготовления материала у поставщика и его доставку предприятию. Если по многолетнему опыту работы с постоянным поставщиком этот период известен (с определенным разбросом по срокам), то задача может быть решена следующим образом.

Известны следующие исходные данные:

среднесуточный расход товара Pi = 200 ед./сутки;

индекс рассматриваемого товара - i;

дата контроля информации - 20-е число;

время заготовительного периода Tзаг.i = 18 суток;

остаток материала на складе Zi = 5800 ед.;

договорная цена на поставку ci = 8500 руб./ед;

транзитная норма отгрузки Фтр = 68 ед.

Остатка товара хватит на 29 дней (n = Zi/Pi = 5800/200 = 29). Товар будет расходоваться 10 дней в текущем месяце и 19 - в следующем. С учетом продолжительности заготовительного цикла товар следует заказать 1-го числа следующего месяца (n - Tзагi =19 - 18 = 1). Не считая оплаты транспортных затрат на доставку, для обеспечения этой поставки необходимо зарезервировать оборотных средств на сумму 578000 руб. (Фтр х ci =68 * 8500 = 578000).

Проведя аналогичные расчеты по всем позициям, можно определить - какие, сколько и когда нужно заказать товары на следующий месяц, и сколько на это следует предусмотреть оборотных средств.

Пример расчета обеспеченности склада запасом товара

Для этого нужно знать значение запаса на конец последних суток, среднесуточный расход данного товара.

Исходные данные:

среднесуточный расход товара Pk = 300 ед./сутки;

остаток товара на складе на конец предыдущих суток Zk = 9600 ед.

Данного товара хватит на 32 суток (Zk/Pk = 9600/300 =32).

3. Виды систем управления запасами

Оперативные решения, касающиеся момента размещения и размера заказа, реализуются с помощью выбранной контрольной системы. Существует много разных типов контрольных систем. Они реализуются в привязке к блоку прогнозирования спроса. В табл.2 приведены четыре основных типа контрольных систем: заказ фиксированного и переменного количества в сочетании с фиксированным или переменным периодом между заказами.

Например, при наиболее распространенной системе (Q,R) заказывается фиксированное количество (Q) в момент достижения запасом точки возобновления заказа (R). При использовании правила S,T заказ размещается через каждый T интервал времени в размере разницы между требуемым установленным уровнем (S) и текущим количеством к моменту поступления заказа. Эффективное использование любой системы требует правильного определения параметров (Q,R,S,T).

Таблица 2

Основные виды систем управления запасами

Q - заказ фиксированного количества Q

S - заказ до уровня запаса S

R - заказ в момент уровня запаса R

T - размещать заказ в каждый T период времени.

При переменном спросе и времени доставки можно использовать либо систему Q,R, либо S,T.

Используя параметр оптимального размера заказа (EOQ), в системе фиксированного заказа Q,R заказы размещаются при падении уровня запаса до точки возобновления заказа R. Точка возобновления рассчитывается как средний спрос в течение среднего времени доставки плюс страховой запас.

Двухбункерная система является примером использования системы Q,R. При использовании этой системы при опустошении первого бункера на складе размещается заказ, который должен поступить к моменту полного расходования второго бункера.

Система фиксированного времени заказа (S,T).

Размер заказа периодически достигает максимальной величины, равной среднему спросу за период возобновления заказа плюс размер страхового запаса. В процессе оперативного управления для получения размера заказа текущий запас вычитают из требуемого максимального количества в запасе(частота размещения заказа находится из уравнения EOQ). Страховой запас должен поглощать неожиданные увеличения спроса и риск дефицита. В системе фиксированного времени заказа время риска дефицита состоит из времени всего цикла возобновления заказа (при системе Q,R - только времени поставки).

Системы управления запасами позволяют снизить инвестируемый капитал, контролировать транспортные расходы и уровень обслуживания покупателей, обеспечивают лучший контроль за запасами. Даже на малых предприятиях наличие персональных компьютеров дает возможность применения рекомендуемых систем управления.

При компьютерной системе поддерживается точный учет каждого наименования, применяется либо система Q, либо T, прогнозируется спрос и генерируются отчеты об эффективности управления запасами.

4. Управление товарными запасами

Управление запасами - это балансирование между двумя целями, взаимоисключающими друг друга в своих полярных точках: сокращение совокупных затрат, направленных на содержание запасов, и обеспечение максимальной надежности производственного процесса. Данное утверждение позволяет выделить правило управления запасами: увеличение запасов целесообразно до тех пор, пока предполагаемая экономия превышает затраты по содержанию дополнительных запасов и отвлечение оборотных средств.

Первым шагом в управлении запасами является выделение целевых показателей для отдельных структурных подразделений или ответственных лиц:

· минимизация суммарных затрат, связанных с запасами (стоимость хранения, стоимость выполнения заказа, убытки, связанные с отсутствием необходимых товаров);

· ускорение оборачиваемости;

· снижение риска возможных срывов производственной программы или планов по продажам.

Модель управления запасами состоит из трех модулей:

· Построение среднесрочного (на месяц) прогноза сбыта - модуль прогноза.

· Текущий (ежедневный) контроль складских запасов и формирование заявок на основании «точки заказа» - модуль снабжение.

· Корректирование цен на основании соответствия среднесрочного прогноза текущей ликвидности остатков и ситуации в снабжении - модуль ценообразования.

Первый модуль функционирует независимо от системы корпоративного учета компании, с которой он связан посредством системы шлюзов импорта/экспорта информации. Второй и третий модуль целиком реализован в рамках системы корпоративного учета. Взаимодействие с пользователем осуществляется посредством системы специальных интерфейсов и отчетов.

Модуль прогноза

Прогноз сбыта - прогноз расхода каждой позиции прейскуранта на следующий месяц в количественном выражении.

Прогноз сбыта на n периодов от точки прогноза t0 строится на основании статистического ряда 3t, включающего в себя три предыдущих периода (рис. 3).

Рис. 3. Модуль прогноза сбыта

Для прогноза используются аппроксимированные значения предыдущих периодов с учетом существующих тенденций поведения прогнозируемой величины на всем промежутке 3t. Наиболее простым методом выявления тенденций временного ряда является сглаживание его уровней. Оптимальные результаты получаются по методу скользящей средней путем замены фактических уровней расхода рядом средних величин, которые рассчитываются для интервалов фиксированной длины. Чем продолжительнее интервал сглаживания, тем сильнее усредняется и больше поглощается разброс. При большом числе наблюдений удобнее пользоваться рекуррентной формулой:

Метод скользящей средней целесообразно применять при незначительных колебаниях средних, а также для краткосрочного (до месяца) прогнозирования. В том случае все данные имеют статистику данных за 2n+1 периодов, т.е. прогноз на 1 месяц вперед необходимо рассчитывать по трем предыдущим.

В случае значительного изменения расхода в течение периода 3t (или его разброса) следует применять метод взвешенной скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону. Значение прогнозируемого параметра (расхода) определяется по формуле:

где коэффициент б отражает степень зависимости между прогнозом и фактической потребностью xt-1 в предыдущий период. Данный метод обеспечивает устойчивую реакцию прогноза на изменение расхода, скорость реакции (изменение в прогнозе) регулируются коэффициентом б. Для медленно меняющейся потребности можно рекомендовать б = 0.1, для более динамичной б = 0.3~0.5. Одним из методов определения б является следующий алгоритм: выбор метода аппроксимации производится на основании тенденции, наличие которой определяется по углу наклона кривой линейной экстраполяции по всем значениям статистического ряда. Для нахождения тенденции необходимо задать критическое значение угла наклона б. Например, при б 300тенденция считается выраженной и прогноз строится на основании не линейного, а экспоненциального сглаживания, при котором больший вес имеют последние значения статистического ряда. Задавая коэффициент экспоненциального сглаживания (от 0 до 1) можно задавать большее или меньшее значение тенденции при прогнозе на следующий период.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5