Как составить заказ на склад

Как составить заказ на склад.

Прежде чем выбрать формулу и инструмент для составления заказа,  определитесь,  для чего и как часто Вам нужно составлять заказ. Заказ может составляться под производство продукции, для оптовой торговли или для розничного магазина. Причём, в зависимости от вида товара, он имеет свои особенности. Поэтому «универсальных» формул составления заказа просто не существует.

Начинать составление заказа рекомендуется с анализа, какие именно важнейшие факторы Вам нужно включить в формулу заказа. Выбрать именно то, что имеет наибольшее значение в Вашем случае.  Затем  выбирайте инструмент расчёта. В большинстве случаев  – достаточно Excel-файлов, но при больших объёмах  данных (миллионы строк) не обойтись без специальных программ.

Заказ – это функция от прогноза продаж, склада, логистики и сервиса. Чтобы сделать обоснованный заказ товара (или сырья) на склад под будущий период продаж (или производство), необходимо  в первую очередь спрогнозировать продажи (или производство) на этот период. Только после этого можно рассчитать складские остатки и сам заказ. Составлять заказ нужно с учётом целевого уровня  сервиса для Ваших клиентов (или нормативов остатков), а также требований доставки и хранения.

В упрощённом виде общая формула заказа на свой склад выглядит так:

где:

Заказ k-го товара (на весь выбранный период N)

—  Нормативный Склад (который должен быть в момент окончания периода N)

 — Текущий Склад (на момент заказа). Сюда входит и товар, который физически на складе и товар в пути, который уже заказан и приедет к нам без дополнительного заказа

Прогноз возможных Продаж в i-й день

  — Прогноз возможных продаж до момента «n» прихода товара. «Min» показывает, что мы не можем до момента прихода заказа  продать товара больше, чем есть на складе.Исключение – товар с  отложенным спросом.

  — Прогноз возможных Продаж с момента прихода заказа n до момента окончания периода N

       Модель заказа «Min – Max».

Эту модель «Min – Max» часто применяют при автоматизированном расчёте заказа  (особенно в магазинах с большим ассортиментом). Принцип работы модели следующий: регулярно (чаще всего раз в сутки) вычисляется величина     (прогноз остатка в момент прихода заказа, если заказ сделать сегодня) и сравнивается со значением Min. Если  — меньше чем Min, наступает «точка заказа» и делается заказ:

Метод удобный для большого ассортимента, нравится программистам. Нагрузку на систему уменьшают, когда значения  Min, Max, и  рассчитывают максимум один раз в день (по ночам). По многим позициям значения Min и Max задают вручную и вообще не пересчитывают. В настроенных системах учитываются дополнительно Min>= Минимальная выкладка, а Max+  <= выделенное место (не нужно привозить товара больше, чем имеется места).

Советы начинающим:

Расчёт заказа возможен только после прогноза продаж. Какой бы метод  или систему Вы не использовали, сначала определитесь: как (отталкиваясь от чего) будете прогнозировать сбыт? После этого выбирайте формулу и инструмент для расчёта. Важно всегда помнить, что «универсальных» формул на все случаи жизни не бывает. Любая Формула  ориентируется на определённые факторы, учесть которые  Вы желаете в первую очередь. Поэтому нельзя всякую формулу, которую Вы встретили, применять и в Вашем случае. Чем большее количество факторов Вы стремитесь учесть —  тем сложнее (но и точнее) формула. В некоторых случаях прогноз  сбыта вообще не рассчитывается по формуле, а собирается опросом клиентов. Часто  прогноз будущего сбыта рассчитывается на основе фактической статистики продаж прошлого периода с учётом таких факторов, как учёт потерянных продаж (учёт наличия на складе), профиля роста рынка, профиля сезонности, учёт проведённых акций и распродаж. Иногда он составляется сначала по группам товара и только затем переводится на конкретную номенклатуру из актуальной товарной матрицы.

Учесть в формуле ВСЕ  факторы, от которых будет зависеть будущая продажа — НЕВОЗМОЖНО. Не воспринимайте всерьёз изречения тех, кто заявляет: «Хороший прогноз должен совпасть с фактом продаж на 100%». Не распыляйте силы на погоню за фантомом. Для обычного игрока с малой долей на рынке, продающего товар со своего склада, нормальной считается формула прогноза, которая на анализе факта продаж (на основе прошлой статистики) даёт погрешность в пределах 30%. Иногда и такой уровень труднодостижим. Чтобы доказать этот резкий и неприятный для многих ушей тезис, достаточно просто взять любую формулу прогноза продаж – и применить её ретроспективой к прошлой статистике не за один, а за три-четыре периода. Результат отрезвляет, ведь с фактами трудно поспорить. Причина тут не обязательно в том, что Ваша формула «плохая». А в том, что любая формула, как и любая модель, способна учесть лишь часть из множества влияющих на продажу факторов.

Рассмотрим на простом примере, как анализируется статистика продаж и составляется заказ. Зачем вообще нужна аналитика?

Условия задачи:

Бабуля продаёт горячие пирожки на проходной фабрики. Каждый день через проходную проходит примерно  50 человек. Каждый день примерно каждый второй покупает один пирожок,  и бабуля давно убедилась на опыте, что когда она приносит 30 пирожков и больше – обычно часть пирожков у неё остаётся нераспроданной, а когда она приносит 20 пирожков и менее, обычно ей жалуются,  что пирожков не хватает. Наша  бабуля печёт пирожки не сама, а покупает их по утрам у своей  соседки. Соседка выдаёт их в 7.30 утра,  за наличные и точно под заказ.  Ещё пол часа занимает путь от соседки до проходной. В корзинке пирожки остаются свежими до 12 часов, потом засыхают и никому не нужны.

Заказ без расчётов:

Попробовав несколько раз и так и этак, бабуля  пришла к Выводу, что всегда будет заказывать у соседки 25 пирожков, не больше и не меньше. В этом случае она и продаст больше 20, и  много лишних не останется (самой бабуле эти пирожки и даром не нужны). То есть наша бабуля  из этого примера – это закупщик, который без всяких Excel  и прочих непонятных ему излишеств,  составил ежедневный заказ = 25 штук.

Вопрос:  Хороший ли это заказ? Можно ли составить лучше? Что для этого надо знать?

Для наглядности изобразим графически наличие пирожков в корзинке у бабули (запас товара):

Аналитик обратит внимание на тот факт, что в пн. и вт. Пирожки продались без остатка к 10 часам (можно было бы продать больше, то есть имеются «потерянные потенциальные продажи»),в среду 5 шт осталось не проданными на 12 часов и засохли («потери товара  из-за перезаказа»), а в четверг и пятницу пирожки продались без остатка и только к 12 часам (не было ни «перезаказа», ни «потерянных продаж»).

Итак, задачи аналитика: спрогнозировать спрос и рассчитать заказ.

1.      Спрогнозировать спрос (составить прогноз продаж).  Это самая сложная и самая творческая часть работы. Для этого можно проанализировать статистику остатков и продаж прошлого периода. Этим обычно и занимается аналитик в закупках. Но можно оттолкнуться и от понимания «Емкости рынка и прогноза нашей доли на нём». Этим, как правило, занимается аналитик в маркетинге. Часто аналитики закупок и маркетинга работают над прогнозом продаж совместно.

Вернёмся к пирожкам. Тот факт, что в понедельник и вторник пирожки были распроданы за 2 часа, говорит о неудовлетворённом спросе (низкий уровень сервиса, потерянные продажи – эти термины имеют общую основу «неудовлетворённый спрос»).  Почему же так вышло? Почему те же люди в понедельник и вторник покупали пирожки активнее? Причин может быть множество, и не все из них мы в принципе можем узнать.  Но это не означает, что мы и не должны искать связь этих причин со спросом. Чем больше мы о них узнаем и учтём (и составим профили зависимости спроса от этих причин), тем лучше будет наш прогноз продаж и заказ.

На что обратить внимание при прогнозе продаж?

Однороден или нет анализируемый товар? Надо ли разбить его на подгруппы/виды? 

В случае с пирожками может оказаться, что 25 пирожков не одного, а 5-ти разных  видов по 5 штук: с яйцом, с мясом, с картошкой, с капустой и с повидлом.   В этом случае желательно анализировать продажи каждого вида в отдельности, ведь может оказаться, что с картошкой хватают в первую очередь, а с повидлом раскупают в последнюю. В этом случае рекомендуется «перераспределить» корзину в сторону лидеров продаж, увеличив их долю по отношению к аналогам с меньшей скоростью продаж.  Заказ  каждого вида товара обычно делают пропорциональным его скорости продаж.  Если пирожков с картошкой за первый час продаж продалось  4шт, а пирожков с капустой только 2шт, в следующий раз брать пирожков с картошкой нужно в два раза больше, чем с капустой. Расчёт скорости продаж  желательно делать в отрезок,  когда на складе есть все аналоги товара. Иначе есть риск не учесть «канибализирующие» или «замещающие» продажи (случаи, когда отсутствие популярной позиции повлекло за собой покупку менее популярного аналога).

Есть ли цикличные или иные предсказуемые зависимости?

В случае с пирожками может оказаться, что по понедельникам и вторникам есть дополнительный спрос (приходят особо голодные студенты, например). А по средам традиционно устраивается совещание с бесплатным кофе-брейком, и на проходной меньше покупателей. Или в среду, четверг и пятницу работает буфет и столовая, которые закрыты в понедельник и вторник. Чем больше информации о влиянии подобных причин на спрос будет учтено, тем точнее можно спрогнозировать продажи и сделать заказ. Если фактор, который действует на спрос, цикличен (сезонность, всплески в праздничные дни), желательно составить профиль зависимости спроса от данного фактора (например, профиль сезонности).

Каков потенциал продаж (ёмкость рынка и наша доля)? Можем ли мы увеличить продажи и что для этого можем предпринять?

     Довольно часто продажи зависят от времени прихода товара и продвижения товара (рекламы, презентабельной выставки, верной ценовой политики). В случае с пирожками, возможно, соседка бабули согласилась бы испечь пирожки к 7.00, и если их забирать не в 7.30 а в 7.00 и быть на проходной к 7.30, можно будет продать на 5-10 штук больше.  Также может оказаться, что если упаковывать пирожки в пакетики, они дольше будут оставаться тёплыми и чистыми, и покупать их будут с большей охотой. Если спрос эластичен к цене товара, могут помочь  скидка или акции «три по цене двух» по средам и тп.

В реальной торговой компании, прежде чем планировать рост продаж от акций типа  дополнительной рекламы, снижения цены, лучшей упаковки или улучшения сервиса обслуживания, настоятельно рекомендуется обсудить и зафиксировать эти договорённости с коллегами из маркетинга. Ведь можно закупить товар, а денег на эти мероприятия у коллег не окажется, или потрачены они будут ими с меньшей, чем ожидалось, эффективностью. В результате на складе окажется лишний товар.

Каким образом вычисляются «средние продажи». Учитывается ли при вычислении «средних продаж» доступность товара к продажам?

Довольно часто забывают учесть тот факт, что в принципе нельзя продать товар, которого не было в доступности. И считать «средними продажами» пирожков в понедельник и вторник по 25 штук – в принципе не верно. У нас было ещё 2 часа без продаж, которые не состоялись только  по причине отсутствия товара. Но эти продажи были бы, если бы товар был в корзинке. И средние продажи в понедельник и вторник были бы больше 25 штук.

«Отбрасываются» ли при составлении прогноза «единовременные акции» и «распродажи» по невыгодной цене.

В случае с пирожками может оказаться, что бабуля, узнав заранее о праздничном митинге у проходной, принесла втрое больше пирожков и все их с успехом распродала. Но ведь митинг не будет повторяться регулярно, и если она принесёт 75 пирожков в следующий раз, то большая часть пирожков пропадёт. С другой стороны, может оказаться, что в один из дней у неё оставалось 10 грязных пирожков, которые никто не брал, и чтобы не нести их обратно – она продала их по цене ниже закупочной. Учитывать такие продажи как «нормальные» нельзя.  Рекомендуется  учитывать только «очищенные» продажи. В настроенных автоматизированных системах продажам, осуществлённым по акциям или в распродажу, присваивают особые признаки, чтобы легче было «очищать» от них статистику.

Формула Прогноза продаж на основе статистики:

  – Коэффициенты Профилей спроса всех учтённых v факторов для будущего i-го периода

  – Коэффициенты Профилей спроса всех учтённых v факторов в прошлом  t-м периоде

 – Средняя продажа прошлого периода

 –статистика фактических продаж прошедшего t-го периода. Иногда факт продаж берут без обработки, но настоятельно рекомендуется проводить «очистку». При «очистке» из статистики убирают проданный товар по акциям и распродажам, а также дни, когда товар был недоступен к продажам (остаток был меньше чем Out of Stock Point).

T— выборка дней прошлого периода, в которые  товар был доступен к продажам  (обычно берут период не меньше месяца и не больше 3-х лет).

Подготовим необходимую статистику.  Если продажа осуществляется со склада, Важно чтобы  у Вас была информация не только о продажах, но и о складских остатках.

Допустим,  собранная статистика  такова:

Как же получилось так, что имея максимум продаж  25 штук в день, средние продажи составили 28.32 пирожка? И почему мы рассчитали заказ на первый понедельник 20 штук, а на следующий 37 штук?  Причина – в использовании профилей зависимости спроса и учёте потерянных продаж. Эти инструменты помогают, при недостатке статистики, дополнить фактические продажи «потерянными» (например, когда у нас не было товара в часы с 10 по 11 и с 11 по 12). «Потерянные продажи» состоялись бы при наличии товара.

 Разобранный пример показывает, в чём польза анализа статистики. «Угадать» число 28, 20 или 37 без анализа трудно, а при ассортиментной матрице в тысячи позиций, практически невозможно.

      Определившись с  методом прогноза спроса, построив профили зависимости спроса от факторов и очистив статистику, можно приступать  к непосредственному расчёту заказа по формулам.

2.      Расчёт заказа. Это техническая и менее творческая часть работы. Как правило, выполняется с помощью программ (при незначительном объёме информации используют Excel, при большом объёме данных не обойтись без специальной программы). Однако, для получения качественного результата, нужен ещё и грамотный специалист, контролирующий настройки машины. Не корректно или несвоевременно проставленные параметры приводят к ошибкам в заказе.

Итак, для расчёта заказа нужен прогноз сбыта, знание фактического склада , и расчёт нормативного (желаемого) склада  . Часто желаемый склад рассчитывают через Коэффициент запаса. Например, утверждают: наш нормативный склад должен быть 5 дней продаж (1 месяц продаж, 3 месяца продаж) и точка.

где :

 – коэффициент запаса склада, дней

 – средние продажи в день

— периодичность (цикличность) заказов, в днях. Например: раз в неделю (7 дней), раз в месяц(30 дней), раз в день (1 день).

 — прогноз продаж в i-й день

Часто   для упрощения расчёта заменяют на  (средние фактические продажи прошлого периода), но это может приводить к серьёзным погрешностям.

 Часто  высчитывают от целевого уровня сервиса (чем выше хотим сервис – тем выше норматив) и фактических отклонений продаж в прошлом от средних продаж (чем выше колебание в прошлом – тем выше запас).

Иногда для обозначения  используют такие термины, как складской запас, оборачиваемость, коэффициент оборачиваемости и тп.

Для более точного расчёта потребуется знать сроки исполнения заказа (Lied Time) и рассчитывать «страховой запас»   для каждого фактора риска.

  — Страховой запас. Иногда его сравнивают с «подушкой безопасности». Способ расчёта страхового запаса имеет  зависимость от того уровня сервиса,  который мы хотим обеспечить нашим клиентам.  

Закупщик  должен понимать,  что такой запас  увеличивает склад, требует дополнительных затрат и снижает важнейший показатель «складская эффективность».

Чтобы обосновать дополнительный страховой запас, нужны сильные аргументы. Например,  данный товар крайне необходим, а Вы не можете сменить поставщика или заставить поставщика  исполнять заказ в срок, не можете сменить перевозчика или воздействовать на таможню (которые часто задерживают доставку товара). И тогда у Вас всего два выхода: либо постоянно «нарываться» на перебои с товаром  на складе по этим причинам, либо эти причины учесть в дополнительном страховом запасе.

Два основных подтипа страхового запаса  – «страховка» на случай аномальных продаж и «страховка» на случай задержек транспорта в пути.

 – страховой запас на случай  аномально высоких  продаж.  Обычно используют один из двух вариантов его расчёта:

1 .   = МАX от продаж прошлого периода (перекрываем им максимальный возможный всплеск продаж).  Прост в расчёте и удобен для короткого LeadTime  (обычно до 3-х дней).

2. = функция от отклонения фактических продаж от средних. Чем больше это отклонение, тем больше создаётся запас. Иногда вместо расчёта уникального значения для каждой позиции товара, используют всего три коэффициента для трёх групп товара. Отношение конкретной позиции к той или иной группе определяют через XYZ метод.

– страховой запас на случай  перебоев в поставках (отклонение факта LeadTime от плана). Часто применяется такая формула его расчёта:

где:

LeadTime —  Время с момента формирования Вами заказа до момента его оприходования на Вашем складе. На практике часто существует  риск перебоев (логистических задержек) в поставке, которые учитываются в .

Если Max () существенно превышает , пользуются «ограничителем». Например, ограничитель «не более 50%  »:

Без ограничителей высок риск того, что из-за одной нестандартной задержки, Вы будете всегда содержать завышенный страховой запас.

На что обратить внимание в первую очередь при заказе «на склад»?

2.1  Каков реальный срок исполнения заказа с момента  его формирования и отправки поставщику до момента его появления на складе. Часто можно услышать «заказ привозим за 2 дня» но при этом не учитывают, что это только время в пути от склада поставщика до нашего склада. А могут быть дополнительные затраты времени.  Например, время на производство и сборку, время на погрузку/разгрузку,  время «на обработку» нашего заказа (проверки/утверждения и тп). И реальный срок исполнения заказа (обычно его обозначают Lead Time) оказывается больше. Именно полный Lead Time,  а не какая-то его часть (время в пути) должен учитываться при заказе.

2.2  Какова реальная периодичность составления заказов? В зависимости от того, с какой периодичностью мы реально отправляем заказ поставщику, зависит и размер заказа. Тот факт, что мы «теоритически можем» отправлять заказ каждый день, не означает, что мы реально делаем это. Часто не набирается минимально возможный объём отгрузки,  нужны согласования с часто недоступными людьми и так далее. Именно реальная периодичность, а не теоретическая,  должна учитываться при заказе.

2.3  Учтены ли минимальные партии поставок (10 000 руб, 1 000кг, паллет, машина и тп) и минимальная кратность поставки (упаковка, коробка и тп).

Например, есть требование: отгрузка может быть только кратно коробке (20 штук) объёмом не менее 100 коробок (можно 101, 99 нельзя). Эти ограничения должны быть прописаны на каждый вид товара. При необходимости, должны быть утверждены правила особого округления «расчётного заказа» в ситуации, когда он меньше минимальной партии . Например, если расчётный заказ составляет менее 30 % от минимальной партии  — правило  «не отгружать», а как только он превышает 30%  — правило «увеличить заказ до минимальной партии и отгрузить».

Основные параметры, участвующие в заказе(Lead Time, периодичность, страховой запас, минимальную выкладку)  часто измеряют и в единицах времени (днях), и в единицах товара (штуках), и в деньгах, и в % от общего складского запаса.  Фраза  “Страховой запас составляет в среднем 5 дней” может означать то же что и «Страховой запас составляет в среднем 10 % склада или 300 штук или 200 тыс руб».  

Окончательный заказ может быть скорректирован с учётом различных требований.

Например, логистических :

Где m – минимальная отгрузочная единица, например коробка.

Иногда вводятся дополнительные правила при составлении заказов. Например, «Складской запас в днях продаж не должен превышать кредит поставщика». Или «Эффективность складского запаса не должна быть ниже x%».

Работа с поставщиками, предоставляющими нам возможность не платить за свой товар до момента его продажи, также имеет важные особенности. Заказ товара по таким поставщикам  может вообще не считаться формулой. Основные две группы такого товара:

1.«агентский товар» (мы забираем товар со склада партнёра)  — заказ на товар партнёру составляется после заказа от нашего клиента.

2. «консигнационный товар» (товар на нашем складе по договору хранения)  – заказ на товар партнёру часто составляется по принципу: «чем больше – тем лучше» или «возьмём столько, сколько дадут».

3 комментариев на “Как составить заказ на склад

  1. Татьяна

    Алексей, хочу уточнить: «среднедневные» продажи относятся ко всему году ? А как же быть с сезонными колебаниями продаж ?

    1. Алексей Скородумов

      Да, Татьяна. «Среднедневные» продажи рассчитываются по прошлому периоду и результат такого расчёта равен одному значению для всего периода. Умножая его на разные коэффициенты профиля сезонности для разных календарных дат, мы и получаем прогноз будущих продаж согласно составленного нами профиля сезонности. Но «среднедневные» продажи, рассчитанные месяц назад, могут отличаться от тех, которые мы рассчитаем сегодня на основе последней статистики. Месяц назад мы ещё не знали точно, сколько продадим в ближайший месяц. Но сегодня мы знаем это и можем пересчитать «среднедневные» продажи с учётом новой точки замера (последнего месяца). И далее использовать последнее, обновлённое значение «среднедневных продаж» для прогноза будущих продаж (не меняя при этом каждый месяц уже составленный профиль сезонности).

    2. Дарья

      Среднедневные продажи берутся за 2 недели (исключая промо, распродажи и т.д)
      Сезонность корректируется за счет коэффициента сезонности.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Индекс цитирования