Формула заказа товара на склад.
Формула заказа товара на склад должна быть такой, чтобы приехавшего в заказе товара хватило бы до следующего прихода. То есть, формула заказа должна учесть фактические Остатки на Складе и в Пути. Учесть прогноз реализации с момента заказа до момента прихода заказа, за Цикл Поставки. Учесть прогноз реализации с момента прихода заказа до момента прихода следующего за ним заказа. Этот период между заказами называется Периодичность заказа. Эти параметры обязательно должны учитываться в формуле заказа. Ещё мы часто хотим, чтобы в момент прихода заказа на складе оставался бы какой-то запас. Зачем нужен такой запас, почему нас не устраивает ноль на складе в момент прихода ?
В магазинах требуется оставлять минимальную выкладку на полке. Фактические продажи могут превысить прогноз, а мы не хотим потерять прибыль. У поставщика иногда случаются перебои в производстве и он отгружает товара меньше, чем было заказано. Заказы составляются и отгружаются не каждый день. Товар от поставщика может задержаться в пути. Поэтому, чтобы снизить риск дефицита товара и потерянные продажи, формула заказа обычно включает Страховой запас. То количество товара, которое по расчёту должно быть на складе или в магазине на полке в момент прихода заказа. Исключение - заказ сезонного товара, разовые закупки, закупки в условиях дефицита бюджета.
Поделиться ссылкой на страницу в соцсети:
Формула заказа всегда виновата в излишках и дефиците?
В убытках от излишка товара или от дефицита обычно винят "плохую формулу заказа". На самом деле, формула заказа математически может быть составлена абсолютно правильно, учитывать все параметры. А к излишкам и дефициту приводят некорректно внесённые значения параметров, участвующих в формуле:
1. Ошибки в прогнозе. Часто из-за плохо очищенной статистики не учитывают потерянные продажи, сезонность, товары-аналоги, акции и спецзаказы.
2. Ошибки в расчёте страхового запаса. При его расчёте часто забывают учесть минимальную продажу или выкладку. Или наоборот, завышают страховой запас после случайных спецзаказов или после разового перебоя поставки.
3. Периодичность заказа часто определяют в формуле как один день. При этом подразумевают, что заказ можно сделать в любой день. Но при этом минимальная поставка товара продаётся в течение недели или месяца. То есть реальная периодичность равна неделе или месяцу, а не одному дню. Мы не сможем в реальности с периодичностью один день заказывать товар на неделю продаж.
4. Цикл поставки ошибочно считают только как время в пути. При этом не учитывают время на обработку заказа, производство, отгрузку или приёмку. Цикл поставки - это всё время от создания заказа до момента его оприходования на складе. Подчёркивая этот момент, иногда вместо термина Цикл Поставки используют Lead Time.
5. Убытки от излишков или дефицита возникают даже при всех верно заданных значениях параметров. Прогноз, страховой запас, периодичность и цикл поставки заданы верно, а Заказ рассчитан плохо. Этот казус обычно происходит при использовании неточной модели заказа. Например, такой как модель МИН МАКС, в методике которой заложена погрешность.
Собеседование на вакансию, связанную с закупками, включает тест: составить заказ товара на склад. Первое, что должен понять соискатель (возможно, задав дополнительный вопрос): расчёт по какой из трёх основных моделей от него требуется? Помимо Точного заказа и МИН МАКС, распространена модель Нормативного запаса. В этом шаблоне расчёта заказа есть возможность "переключаться" на любую из трёх моделей: Точный заказ, МИН МАКС и Норматив.
Правильная формула заказа - важная, но не единственная составляющая комплексной задачи оптимизации управления товаром.
Хотите не только считать заказ правильно, но и оптимизировать управление товаром? Рекомендую пройти мой комплексный обучающий курс:
Оставьте заявку в форме ниже или отправьте запрос по почте a.skorodumov@mail.ru
Расчёт заказа.
Заказ может составляться под производство продукции, для оптовой торговли или для розничного магазина. В каждом направлении есть своя специфика. Страховой запас при одинаковом прогнозе продаж может быть разным в зависимости от поставленной цели. Страховой запас можно увеличить, если товар незаменимый для производства или необходим для продвижения продаж. Если товар имеет высокую наценку или кредитный, если его хранение на складе относительно не дорогое. Через увеличение страхового запаса можно поддержать планы руководства по улучшению уровня сервиса и развитию бизнеса.
Как правило, расчёт заказа выполняется не вручную, а с помощью программ. При малом объёме исходной информации обычно используют Excel. При большом объёме данных используют специализированные программы. Нужен также и грамотный специалист, регулярно контролирующий настройки. Некорректно внесённые параметры приводят к ошибкам в заказе, даже если сама формула заказа верна.
Для расчёта точного заказа нужно знать:
1: Прогноз продаж.
2: Фактический остаток товара (на складе и в пути) 
.
3: Страховой запас, желаемый остаток склада 
.
4: Периодичность заказа. Как часто мы можем заказывать очередную партию товара?
5: Цикл поставки (Lead Time). Сколько времени пройдёт с момента размещения заказа до момента его оприходования на складе?
6: Ограничители заказа. При заказе необходимо учитывать кратность, размер партии, сумму заказа, срок годности, ограничение по месту хранения.
С чего начать составление заказа товара на склад?
Подумайте, что хотите учесть в страховом запасе. Задайте минимальную продажу или выкладку вручную или на основе анализа. Определитесь, будете ли учитывать возможные перебои в доставке или нет. Организуете очистку статистики. Задайте уровень для расчёта потерянных продаж, проверьте график сезонности. Затем выбирайте инструмент расчёта, в котором будет работать Ваша формула заказа. При очень больших объёмах данных для заказа могут потребоваться специальные программы. Но в большинстве случаев вполне достаточно использовать этот шаблон заказа в файле Excel. Тем, кто плохо знаком с Excel, рекомендую пройти мой Экспресс-Курс Прыжок в Excel. Проверить свои знания Excel можно, решая эти тесты Excel для собеседования.
Формула заказа в универсальном виде:
Итак, формула заказа – это функция от страхового запаса, остатков, прогноза, цикла поставки, периодичности заказа, минимальной партии, кратности и других ограничителей (срока годности, места на складе и тп).
Универсальная точная формула заказа на свой склад выглядит так:
где:
- Заказ k-го товара на весь выбранный период N.
- Нормативный Склад N - это складской остаток без учёта пути, который должен быть в момент N. Точка N - это момент прихода следующего заказа. Для сезонного товара Нормативный склад N c момента окончания сезона до начала следующего сезона = 0. Для регулярно продающегося товара, Нормативный склад N равен Страховому Запасу в точке N.
- Товарный запас на момент заказа. Сюда входит и товар, который уже физически на складе и товар "в пути". "В пути" находится ранее уже заказанный товар, пока не оприходованный на складе.
- Прогноз возможных Продаж в i-й день
- Прогноз возможных продаж до момента «n» прихода товара. Что подчёркивает «min»? Что мы не сможем до момента прихода составляемого заказа продать товара больше, чем уже есть на складе и в пути. Исключение – товар с отложенным спросом.
- Прогноз возможных Продаж с момента прихода заказа n до момента окончания периода N. То есть от момента прихода заказа, который мы сейчас рассчитываем, до момента прихода следующей партии этого товара. Если поставки еженедельные, то это прогноз продаж за неделю.
Примеры расчёта Заказа по универсальной формуле. Зависимость Заказа от минимальной партии заказа и времени в пути.
Убедимся на примере, что формула считает Заказ на склад верно при разных условиях.
Дано: страховой запас 5 шт, прогноз продаж 1шт/день, после аномальной продажи 4 шт 2-го числа, 3-го числа менеджер решил сделать заказ:
1. Приход Заказа на склад через 2 дня. Минимальная партия 5 шт.
Заказ 3-го числа по формуле = 8 шт. 8 шт = 5 шт (Сток N. Страховой запас 5 шт ) - 4 шт (на складе и в пути в момент заказа) + 2 шт (=мин ( 4 (остаток +путь); 2 (прогноз продаж за 2 дня)) + 5 шт (5дней *1 шт./ день. 5 дней пройдёт с момента n прихода Заказа 5-го числа до точки N прихода следующего заказа 10-го числа)
В таблице с динамикой показателей видим, что заказ 8 шт верный. Его как раз хватит для того, чтобы к моменту прихода следующего заказа в 5 шт иметь на складе именно страховой запас, не больше и не меньше.
2. Приход Заказа на склад через 12 дней. Минимальная партия 5 шт.
Заказ 3-го числа = 10 шт. 10шт = 5 шт (Сток N. Страховой запас 5 шт ) - 4 шт (на складе и в пути в момент заказа) + 4 шт (=мин ( 4 (остаток +путь); 12 (прогноз продаж за 12 дней)) + 5 шт (5дней *1 шт./ день. 5 дней пройдёт с момента n прихода Заказа 15 числа до точки N прихода следующего заказа 20 числа)
3. Приход Заказа на склад через 12 дней. Минимальная партия 1 шт., заказ можно делать в любой день.
Заказ 3-го числа = 6 шт. 6 шт = 5 шт (Сток N. Страховой запас 5 шт ) - 4 шт (на складе и в пути в момент заказа) + 4 шт (=мин ( 4 (остаток +путь); 12 (прогноз продаж за 12 дней)) + 1 шт (1 день *1 шт./ день. 1 день пройдёт с момента n прихода Заказа 15 числа до точки N прихода следующего заказа 16 числа)
В таблице с динамикой показателей видим, что заказ 6 шт. верный. Не нужно заказывать больше 1 шт. к страховому запасу 5 шт., если есть возможность подвозить по 1 штуке каждый день. Если делать следующие заказы своевременно и приходить они будут также вовремя, время в пути напрямую не влияет на заказ. Прошу обратить внимание на этот важный момент. На практике часто встречаются ошибочные формулы заказа, в которых Величина Заказа зависит от времени в пути.
Кроме Точного заказа, на практике часто встречаются упрощённые формулы в различных моделях заказа. Наиболее распространены модели заказа "МИН– МАКС" и "Норма Склада". Эти модели проще в расчёте, но не учитывают многие факторы. Поэтому они имеют погрешность, часто значительную.
Формула заказа в модели «МИН – МАКС».
Формула заказа модели «МИН – МАКС» имеет погрешность, но всё равно очень популярна. Она часто применяется в продуктовых магазинах с большим ассортиментом, аптеках. Принцип модели МИН МАКС - сделать заказ до уровня МАКС в момент, когда остаток (склад плюс путь) стал не больше точки МИН (или точки Заказа). Точка МИН (или точка Заказа) обычно равна Страховой запас + Прогноз продаж за Lead Time (Цикл поставки). МАКС (или Норма) всегда больше точки МИН на периодичность между заказами. Разница между точками МИН и МАКС должна быть не меньше, чем кратность заказа.
Как видим, в классической модели МИН-МАКС (и её аналогах, таких как "Заказ до Нормы в точке Заказа") упростили обработку данных и принцип расчёта по сравнению с точным заказом, но этим и предопределили неизбежную его погрешность. Если товар продаётся равномерно, и на склад приходит равномерно, то заказ по классической модели МИН МАКС мало чем отличается от Точного заказа. Когда хвалят модель МИН МАКС, обычно акцентируют внимание именно на таких идеальных примерах. Но в реальной жизни использование МИН МАКС часто приводит к проблемам.
ПРОБЛЕМЫ модели МИН МАКС
Главная проблема модели МИН МАКС в том, что как продажи, так и приходы на склад - в реальности очень часто неравномерны. И если делать заказ до уровня МАКС в момент, когда уже произошло обнуление остатков - то получаем убытки от излишков. Ведь Вам совершенно не нужно, чтобы на склад сразу приехало товара = МАКС (или Норме)! Но именно так обычно происходит на практике и приводит к убыткам от излишка товара. Если прогноз = 1 штука в день, страховой запас 7 дней, периодичность заказов раз в неделю и цикл поставки 14 дней, то при нулевом остатке (склад +путь ) Точный заказ будет равен 14 штук первый раз и по 7шт каждую следующую неделю. А в модели МИН МАКС точка МИН = 21 шт (14+7), точка МАКС = 28 шт (МИН+7), и Заказ при 0 остатке рассчитается как 28 шт.
Кроме того, программисты при внедрении МИН МАКС обычно оставляют пользователю возможность корректировать только Цикл поставки, а Периодичность любят "зашивать" в формулу МАКС как константу (например, как одну неделю) без возможности её корректировки пользователем (на две недели, месяц). Тем самым у пользователя обычно нет возможности учесть тот факт, что не каждый заказ может быть исполнен раз в неделю (часто не набирается минимальная отгрузка, машина). Поэтому, нажатие на кнопку заказа в точке МИН часто не приводит к появлению на складе через Цикл поставки того количества, которое необходимо, чтобы его хватило до следующего прихода. В результате этого неизбежно возникают убытки, но уже от дефицита, а не от излишков.
Формула заказа в модели «НОРМА СКЛАДА» или "Нормативная оборачиваемость".
Этот метод один из самых простых и распространённых. Суть метода в том, что утверждается "НОРМА СКЛАДА" (или нормативная оборачиваемость) в днях. Умножением нормы в днях на прогноз продаж в день получают норму в штуках. Из НОРМЫ вычитается остаток и путь. И всё, заказ готов.
= НОРМА -
НОРМУ СКЛАДА обычно задают в днях, а в штуки переводят перемножением на прогноз продаж штук/день. Погрешность модели высокая. Как и метод МИН МАКС она плодит убытки от дефицита и излишков. Тем не менее эту модель также, как и МИН МАКС, часто используют на практике. Эта модель обеспечивает быстрый и понятный руководству контроль за важным показателем - Эффективность вложений в склад. Месячная Эффективность вложений = Наценка / Норматив (оборачиваемость в месяцах). Годовая Эффективность вложений = 12 * Наценка / Норматив (оборачиваемость в месяцах).
Контролировать Эффективность вложений в склад можно и в шаблоне Точного заказа. Через корректировку под лимит закупок по группам товара в зависимости от их эффективности. Без ошибок модели заказа "НОРМА СКЛАДА".
Прогноз продаж.
Прогноз продаж могут получить опросом клиентов или определить через долю на рынке. Но обычно прогноз будущих продаж рассчитывается на основе фактической статистики продаж прошлого периода. С учётом потерянных продаж, профиля сезонности, проведённых акций и распродаж. Иногда прогноз продаж предварительно составляют по группам товара в целом. И только после прогноза по группам делают расчёт по конкретной номенклатуре из актуальной товарной матрицы.
Учесть в формуле ВСЕ факторы, от которых будет зависеть будущая продажа - НЕВОЗМОЖНО. Не воспринимайте всерьёз утверждения тех, кто заявляет: «Хороший прогноз должен совпасть с фактом продаж на 100%». Не распыляйте свои силы на погоню за фантомом. Какую реальную погрешность обычно имеет формула прогноза продаж у компании, продающей товар со своего склада? Нормальной считается формула прогноза, если ретроспективный анализ фактических продаж даст погрешность в пределах 20%. Как наглядно доказать этот неприятный для многих факт? Достаточно просто взять формулу прогноза продаж и применить её к прошлой статистике за три-четыре периода. Результат отрезвляет, ведь с фактами трудно спорить. Причина высокой погрешности не обязательно в том, что Ваша формула прогноза «плохая». Проблема в том, что любая формула прогноза способна учесть лишь часть из множества влияющих факторов. Сделать ретроспективный анализ и выбрать лучшую формулу прогноза можно в этом шаблоне.
Зачем вообще нужна аналитика продаж ?
Рассмотрим на простом примере, как анализируется статистика продаж и составляется заказ.
Бабуля продаёт горячие пирожки на проходной фабрики. Каждый день через проходную проходит примерно 50 человек. Каждый день примерно каждый второй покупает один пирожок. Бабуля давно убедилась, что если она приносит 30 пирожков и более – часть пирожков останется нераспроданной. Но 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 бабули от соседки до проходной. В корзинке пирожки остаются свежими до 12 часов, потом засыхают и никому не нужны.
Попробовав несколько раз и так и этак, бабуля пришла к твёрдому убеждению. Что всегда надо заказывать у соседки ровно 25 пирожков, не больше и не меньше. В этом случае и продастся не меньше 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 всякой программы Excel и прочих непонятных ему излишеств, составил ежедневный заказ = 25 штук.
Но возникает вопрос: хороший ли это заказ? Можно ли составить заказ лучше? Что для этого надо учесть?
Для наглядности изобразим графически наличие пирожков в корзинке у бабули (запас товара):
На что обратит внимание аналитик продаж? Аналитик заметит, что в понедельник и вторник пирожки продались без остатка к 10 часам. То есть можно было бы продать больше, имеются «потерянные потенциальные продажи»). В среду 5 штук осталось не проданными до 12 часов и засохли. Произошли («потери товара из-за перезаказа»). В четверг и пятницу пирожки продались без остатка и только к 12 часам. В эти дни не было ни «перезаказа», ни «потерянных продаж».
Итак, чтобы формула заказа считала точно, задача аналитика: спрогнозировать спрос (прогноз реализации) и определиться со страховым запасом.
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. «Неудовлетворённый спрос» привёл к «Потерянным продажам». Почему же так вышло? Почему те же самые 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 аналитик и не должен искать связь этих причин со спросом. Когда аналитик определит факторы, повлиявшие на спрос, тогда сможет их учесть. Составить профили зависимости спроса от этих факторов и улучшить свой 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. Желательно проанализировать продажи каждого вида пирожков в отдельности. Ведь может оказаться, что пирожки 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 продано 4шт, а пирожков с капустой только 2шт, то 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 «каннибализирующие» 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. Рассчитать Страховой запас.
Часто страховой запас рассчитывают через Коэффициент запаса. Например, утверждают: остаток нашего склада в момент следующего прихода должен быть 10 дней продаж (15 дней продаж, 20 дней продаж) и точка.
где :
– коэффициент запаса склада, дней
– средние прогнозные продажи в 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 при расчёте Страхового запаса отдельно учитывают «страховой запас» 
для каждого существенного фактора риска. Часто прибавляют один страховочный период между заказами, например:
Страховой запас как способ достижения целевого уровня сервиса.
Иногда ставят цель добиться определённого уровня сервиса (% выполнения запросов клиентов) и страховой запас рассчитывают в зависимости от этой цели. Чем выше целевой уровень сервиса - тем выше страховой запас. Тут важно не переусердствовать и не наплодить излишков.
Закупщик должен понимать, что страховой запас увеличивает склад, требует дополнительных затрат и часто снижает важнейший показатель «складская эффективность».
Чтобы обосновать высокий 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 формула заказа должна 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.
Часто 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). Способ подходит не для каждого товара, может приводить к излишкам, так как всплески могут быть случайны.
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. Способ часто приводит к ошибкам, если плохо учтена сезонность.
– страховой запас на случай перебоев в поставках (отклонение факта Цикла Поставки (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 
, часто 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.
Самая частая ошибка при настройке страхового запаса.
Чаще всего ошибаются, увеличивая страховой запас по группе Z относительно группы Х только потому, что это "Z"! Рекомендую увеличивать страховой запас в группе Z только по очень ценным и выгодным товарам. Вообще, строго говоря, оценивать вариативность в отрыве от сезонности - некорректно. Многие Z - это вообще сезонные товары, на которые просто не наложили график сезонности или использовали ошибочный график сезонности. Я обычно рекомендую отталкиваться в начале настройки от такой формулы, без учёта XYZ: Страховой запас = Out of Stock Point (Средняя продажа, необходимое для продажи количество, минимальная выкладка) + Мин(15; Макс ( 1/2 цикла поставки; Периодичность)) * Прогноз (шт. в день). Для остро сезонного и редко продающегося товара, а также в моменты финансовых затруднений вообще возможен как исключение Страховой запас = 0*. *При этом Out of Stock Point всё равно лучше зафиксировать на карточке товара и учитывать с его помощью возможные потерянные продажи.
Идеальный страховой запас - самонастраивающийся.
Если есть возможность привлечь грамотных программистов - рекомендую автоматизировать корректировку Страхового запаса в зависимости от реальных потерянных продаж, наценки, платы за складское хранение и цены кредита. Использовать такой принцип: Если увеличение страхового запаса на 1 день приводит к снижению убытков от потерянных продаж больше, чем дополнительная плата за дополнительный кредит и хранение, то увеличивать по таким товарам страховой запас автоматически на дополнительный 1 день. Если дефицита нет в период перед плановым приходом очередного заказа - то снижать автоматически Страховой запас на 1 день. И так постоянно регулярно автоматически корректировать Страховой запас, в границах от "Out of Stock Point" (в редких случаях - от 0) до "Максимум возможного по месту хранения (на полке, на складе) минус Прогноз продаж за периодичность". Если формула заказа будет содержать Страховой запас с перерасчётом таким образом, то самые ценные Z действительно получат повышенный страховой запас, но малоценные Z - не получат.
На что обратить внимание в первую очередь в формуле заказа «на склад»?
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 (проверку, утверждение 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.
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 «теоретически 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.
Дополнительные требования к составлению заказа.
Окончательный заказ может быть скорректирован с учётом дополнительных требований.
Например, такое 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».
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%».
Когда формула заказа не участвует в расчёте товара на склад.
Работа с поставщиками, предоставляющими нам возможность не платить за свой товар до момента его продажи, имеет важную особенность. Заказ товара от таких поставщиков на свой склад может вообще не считаться формулой! Основные группы такого товара:
1. «Консигнационный товар» (товар поставщика на нашем складе по договору хранения) – заказ поставщику на наш склад часто составляется по принципу: «чем больше – тем лучше» или «возьмём столько, сколько дадут».
2.«Агентский товар» (товар не хранится на нашем складе) - заказ поставщику на наш склад не делается. Мы продаём товар со склада поставщика.
Поделиться ссылкой на страницу в соцсети: