Сбор и обработка исходной информации для расчета оптимального размера заказа

Исходной информацией для расчета оптимального размера заказа с использованием различных модификаций формулы Вильсона являются следующие величины:

• объем потребности в запасе, единиц (S);

• среднесуточная потребность в запасе, единиц/день (s);

• закупочная цена единицы запаса, руб. (С);

• доля цены продукции, приходящаяся на затраты по содержанию запаса (i);

• объем поступления товарно-материальных ценностей на склад в течение планового периода, единиц (D);

• среднесуточный объем поступления товарно-материальных ценностей на склад, единиц/день (d);

• затраты на содержание единицы запаса, руб. (I);

• затраты на содержание единицы продукции с учетом занимаемой площади (объема) склада, руб./м² или руб./м³ (а);

• коэффициент, учитывающий пространственные габариты единицы продукции, м²/единиц или м³/единиц (k);

• затраты на выполнение одного заказа, руб. (А);

• издержки дефицита, руб./единица запаса (H);

• коэффициент ставки НДС (r).

Все названные величины прогнозируются на плановый период и могут быть разделены на несколько групп (табл. 4).

1. Характеристики потребности.

2. Ценовые характеристики.

3. Характеристики поступления запаса на склад.

4. Затраты на содержание.

5. Затраты на пополнение запаса.

6. Издержки дефицита.

7. Характеристики товарно-материальных ценностей.

8. Дополнительные величины.

Рассмотрим содержание каждой из групп исходной информации.

1. Характеристики потребности. Основная проблема определения характеристик потребления (см. стр. 1 табл. 5) состоит в том, что в силу высокой динамичности среды бизнеса точность их прогнозирования невысока. Причинами ошибок прогнозирования могут быть:

Таблица 5

Информация, используемая при расчете оптимального размера заказа

Группа информации	Пример показателя	Источник получения информации
1. Характеристики потребности	Объем потребности в запасе, единиц (S)	1. Статистическая обработка массивов данных: - по поступившим заявкам клиентов; - по отгрузкам со склада. 2. Прогнозирование объема потребности по статистическим данным. 3. Прогнозирование потребности на основе экспертных оценок
	Среднесуточная потребность в запасе, единиц/день (s)	Усреднение потребности с учетом количества календарных или рабочих дней
2. Ценовые характеристики	Закупочная цена единицы запаса, руб. (С)	1. Данные товаросопроводительных, финансовых, учетных документов. 2. Данные оперативного складского учета. 3. Данные, содержащиеся в прайс-листах. 4. Сведения, полученные от поставщиков. 5. Экспертная оценка
	Доля цены продукции, приходящаяся на затраты по содержанию запаса (i)	1. Анализ данных управленческого учета. 2. Экспертная оценка
3. Характеристики поступления на склад	Объем поступления товарно-материальных ценностей на склад в течение планового периода, единиц (D)	1. Статистическая обработка массивов данных по объемам поставок на склад. 2. Данные оперативного складского учета. 3. Данные товаросопроводительных документов. 4. Экспертная оценка
	Среднесуточный объем поступления товарно-материальных ценностей на склад, единиц/день (d)	Усреднение потребности с учетом количества календарных или рабочих дней
4. Затраты на содержание запаса	Затраты на содержание единицы запаса, руб. (I)	1. Данные управленческого учета. 2. Расчет удельных затрат на содержание запаса с учетом широты номенклатуры и ассортимента, оборачиваемости запаса и прочих показателей. 3. Экспертная оценка
	Затраты на содержание единицы запаса с учетом занимаемой площади (объема) склада, руб./м2 или руб./м3 (а)	1. Данные управленческого учета. 2. Расчет удельных затрат на содержание запаса на единицу площади или объема. 3. Экспертная оценка
5. Затраты на пополнение запаса	Затраты на выполнение одного заказа, руб. (А)	1. Данные управленческого учета. 2. Расчет удельных офисных затрат с учетом численности сотрудников, количества поставщиков, широты номенклатуры и ассортимента, состава функциональных обязанностей сотрудников и прочих показателей. 3. Экспертная оценка
6. Издержки дефицита	Издержки дефицита, руб./единица запаса (Н)	1. Данные управленческого учета. 2. Статистическая обработка данных финансовых и учетных документов. 3. Экспертная оценка
7. Характеристики товарно-материальных ценностей	Коэффициент, учитывающий пространственные габариты единицы продукции, м2/единиц или м3/единиц (к)	1. Статистическая обработка данных о габаритах единицы продукции. 2. Экспертная оценка
8. Дополнитель-ные величины	Коэффициент ставки НДС (r)	Соответствующая документация

• отсутствие или незначительный объем, а также отсутствие или недостаточная детализация статистической базы прошлых периодов;

• неверная интерпретация данных статистической базы;

• значительная вариация объемов потребности в прошлых периодах времени;

• нерегулярность потребности, вызванная действием зачастую уникально сочетаемых факторов внешней среды в прошлом и в будущем;

• выраженные и невыраженные сезонные тенденции потребления;

• недостаток информации о возможных изменениях внешней и внутренней среды бизнеса в будущем и др.

Снижение точности прогнозирования является объективной чертой современной экономики всех стран. В 1970-е годы ошибка прогнозирования составляла 5—10%. Экономико-математические методы и модели во многом опережали запросы практики бизнеса. С начала 1980-х годов наметилась тенденция снижения точности прогнозов в сфере экономики. Это было вызвано бурным развитием разнообразных экономических, политических, климатических, демографических и прочих факторов. В результате математических средств стало явно недостаточно в силу сложности формализации и фиксации многих переменных.

Экспертное прогнозирование опирается на опыт и интуицию специалистов без необходимости формализованного описания процесса получения прогноза. Оно не имеет широкого применения в силу ограниченности штата экспертов и крайне высокой оплаты их труда, хотя точность прогнозирования с привлечением экспертов, как правило, значительно выше точности аналитических прогнозов.

В силу создавшейся ситуации наиболее часто используется сочетание возможностей формального математического аппарата обработки статистических данных с преимуществами экспертных оценок. Аналитически рассчитанные прогнозы, как правило, рекомендуется корректировать силами экспертов или ведущих специалистов и руководителей организации, которые при принятии решения могут учесть и неформализованную информацию.

В настоящее время средняя ошибка прогноза составит 15—20% и считается приемлемой. В зависимости от рода бизнеса ошибки могут составлять 30, 40, 50%. Единичные выбросы могут достигать сотен процентов. Таким образом, наличие возрастающей ошибки прогноза, в частности прогноза спроса на товарно-материальные ценности, находящиеся в запасе, следует признать фактом, причем фактом, который не должен ставить под сомнение возможность оптимального управления запасами. В то же время не стоит забывать, что возрастающая ошибка прогноза требует дополнительного внимания к инструментам поддержки бесперебойного обеспечения потребности: страховому запасу, уровню обслуживания, алгоритму управления запасом. Очень полезным инструментом преодоления проблем, вызванных, в частности, точностью прогноза спроса, являются ABC-и XYZ-классификации.

В группу «Характеристики потребности» можно отнести: объем потребности в запасе (единиц ( S )) среднесуточную потребность в запасе (единиц/день (s)).

Учитывая замечания о точности современных прогнозов, для определения величины потребности в запасе, прежде всего, требуется статистическая обработка массивов данных по поступившим заявкам (или по отгрузкам со склада), на основе, которой проводится прогноз. Если статистическая база отсутствует, недостаточна или имеет некорректную форму представления, прогнозирование можно строить на основе экспертных оценок. И в том и в другом случае в определении величины потребности в запасе будет ошибка, что, естественно, скажется на точности расчета оптимального размера заказа.

Для определения второй величины группы «Характеристики потребности» — среднесуточной потребности в запасе — достаточно провести усреднение потребности, определенной с помощью статистической обработки данных или экспертных оценок, с учетом числа календарных или рабочих дней. Проблем в таком расчете, как правило, не возникает.

2. В группу «Ценовые характеристики» следует отнести: цену единицы запаса (руб. (C) и долю цены продукции, приходящуюся на затраты по содержанию запаса (руб./единица запаса (i)).

В этой группе вопросы возникают только при определении значений второй величины (i). Первая величина — закупочная цена единицы запаса — имеется в товаросопроводительных, финансовых, учетных документах, данных оперативного складского учета, в прайс-листах и других сведениях, полученных от поставщиков. В сложных случаях может быть применена экспертная оценка.

Доля цены продукции, приходящаяся на затраты на содержание запаса, как правило, определяется экспертно и часто находится в диапазоне от 15 до 27%, редко — до 40%. В качестве экспертов могут выступать руководители складского хозяйства, работники финансовых или плановых подразделений, логисты, товарные менеджеры, аналитики группы контроллинга или управленческого учета. Если хорошо налажен управленческий учет и имеется достаточная статистическая база затрат, доля цены продукции, приходящаяся на затраты на содержание запаса, может быть рассчитана на основе анализа данных управленческого учета.

3. В группу «Характеристики поступления запаса на склад» входят: поступления товарно-материальных ценностей на склад в течение планового периода (единиц (D)) и среднесуточные поступления товарно-материальных ценностей на склад (единиц/день (d)).

Определение и расчет величин этой группы не представляют проблем. Для прогнозирования объема поступления товарно-материальных ценностей на склад можно воспользоваться статистикой поставок на склад в прошлые периоды, содержащейся в массивах баз данных по объемам поставок на склад, в оперативном складском учете, в товаросопроводительных документах. Важно учитывать также сведения о поставщиках и особенностях их работы, имеющие неформализованный характер. Целесообразно использовать экспертные оценки как при подтверждении исходных данных для расчета прогноза, так и для обработки полученных в процессе прогнозирования результатов. Среднесуточный объем поступления товарно-материальных ценностей на склад определяется путем усреднения значения первой величины с учетом числа календарных или рабочих дней.

4. Определение величин группы «Затраты на содержание запаса» может вызвать определенные затруднения, если в организации не налажен учет логистических затрат. В эту группу входят: затраты на содержание единицы запаса (руб. (I)) и затраты на содержание единицы запаса с учетом занимаемой площади (объема) склада (руб./м² или руб./м³ (а)).

Особенностью первой величины является приведение ее к единице запаса, точнее к единице наименования запаса, в то время как наиболее типичным для отечественной практики учета затрат на содержание запаса является приведение затрат хранения к единице площади, объема или месту хранения — как и второй величины этой группы. Для обеспечения прогнозирования затрат на содержание требуется развитая система управленческого учета, как правило в рамках интегрированной информационно-компьютерной системы, либо, при ее отсутствии, экспертная оценка затрат на содержание определенного наименования товарно-материальных ценностей, находящихся в запасе, исходя из общих затрат на содержание всей номенклатуры запаса.

Попыткой упростить задачу является расчет затрат на содержание единицы продукции с учетом занимаемой площади (объема) склада (руб./м² или руб./м³). Фактически эта величина заменяет экспертную оценку, наиболее часто используемую при определении затрат на содержание в расчете на единицу наименования запаса, формальным расчетом на основе удельных затрат на содержание запаса на единицу площади или объема. Расчет затрат как по первому, так и по второму варианту дает оценочные значения затрат на содержание.

5. В группу «Затраты на пополнение заказа» (orderingcosts) входят затраты на выполнение одного заказа (руб. (А)) — величина, вызывающая наибольшее число вопросов и проблем. Затраты на выполнение одного заказа включают постоянные затраты, связанные с выдачей заказов, например затраты:

• на поиск поставщика;

• ведение переговоров;

• оформление заказа;

• отправку заказа;

• принятие заказа по его прибытии;

• участие в приемке товарно-материальных ценностей;

• оформление претензий по качеству;

• содержание отдела закупок и пр.

Наиболее простым, хотя и не самым точным методом определения затрат на пополнение запаса является деление общих годовых расходов отдела закупок (заработная плата работников отдела, материальные и накладные расходы) на число подаваемых за год заказов. Кроме того, можно рассчитать удельные офисные затраты с учетом численности работников, числа поставщиков, широты номенклатуры и ассортимента, состава функциональных обязанностей работников и прочих показателей.

6. Для расчета «Издержек дефицита» можно воспользоваться данными управленческого учета, а также финансовых и учетных документов.

7. Расчет величин групп «Характеристики товарно-материальных ценностей» и «Дополнительные величины», как правило, не вызывают затруднений, так как основываются на данных о габаритах единицы продукции, экспертных оценках и данных, содержащихся в соответствующей документации.

При сборе исходной информации для расчета оптимального размера заказа могут возникнуть некоторые затруднения. Они связаны, как правило:

• с недостаточным объемом или неполной структурой статистической базы;

• неналаженным управленческим учетом затрат, связанных с запасами;

• трудностью привлечения квалифицированных кадров для проведения экспертных оценок.

В качестве исходных данных для расчета оптимального размера заказа используются неточные данные, что вызвано, кроме указанных выше причин, нестабильностью внутренней и внешней среды бизнеса. В целом следует признать, что мнение о сложности получения исходной информации для расчета оптимального размера заказа нельзя считать неоспоримым. Приведенная выше информация показывает, что пути преодоления возникающих проблем имеются.

 

 

ЛИТЕРАТУРА:

1. Зайцев М.Г., Варюхин С.Е. Методы оптимизации управления и принятия решений: примеры, задачи, кейсы: учебное пособие.- 2-е изд., испр. – М.: Издательство «Дело» АНХ, 2008. – 664с.

2. Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2008. – 430с. – (высшее образование).

3. Сергеев В.И. Логистика в бизнесе: Учебник. – М.: ИНФРА-М, 2001.- 601 с. – (Серия «Высшее образование).

4. Хазанова Л.Э. Логистика: Методы и модели управления материальными потоками: Учебник. – М.: Издательство БЕК, 2003. -120 с.

5. Абрамов К.Н. Математические методы исследования операций и их применение в управлении тылом: Учебное пособие. – Военная ордена Ленина академия тыла и транспорта. Ленинград – 1971. – 312 с.