Формула заказа. От чего зависит заказ товара на склад.
Какой должна быть формула заказа товара на склад?
Ответ на вопрос "Какой должна быть формула заказа?" кажется очевидным. Заказ по формуле должен быть таким, чтобы приехавшего товара по заказу 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. Учесть прогноз реализации с момента прихода заказа до момента прихода следующего за ним заказа.
Но не всё так просто. Фактические отгрузки остатков товара со склада (продажи или производство) имеют отклонение от прогноза. У поставщика случается дефицит и он отгружает товара меньше, чем было заказано. Заказы составляются и отгружаются не каждый день. Часто не набирается транспортное средство или минимальная партия отгрузки. Транспортируется товар от поставщика часто с задержками. Поэтому, чтобы снизить дефицит товара и потерянные продажи, формула заказа должна включать Страховой запас.
К излишкам и дефициту приводят ошибки в прогнозе реализации и в расчёте страхового запаса. Но иногда ошибки возникают даже при качественном прогнозе из-за использования моделей заказа МИН МАКС или Нормативного запаса, вместо использования метода Точного заказа. Чтобы не было ошибок при составлении заказа - используйте шаблон точного заказа, очищайте статистику, выбирайте правильную формулу прогноза. Подробнее об этом - в моей презентации "Как составить заказ на склад или магазин", которую бесплатно можно скачать с яндекс диска по этой ссылке : https://disk.yandex.ru/i/Hm3k0EVECOwDLA
Поделиться ссылкой на страницу в соцсети:
Расчёт заказа.
Заказ может составляться под производство продукции, для оптовой торговли или для розничного магазина. В каждом направлении есть своя специфика. Формула заказа по-разному должна рассчитать страховой запас в зависимости от поставленной цели. Страховой запас будет выше, 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 страховой запас можно учесть специфику и планы руководства по уровню сервиса и развитию бизнеса.
Как правило, расчёт заказа выполняется с помощью программ (при малом объёме исходной информации обычно используют Excel, при большом объёме данных используют специальные 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.
Для расчёта заказа нужно знать три параметра: 1: Прогноз продаж, 2:Фактический склад 
, и 3: Страховой запас, желаемый склад 
.
С чего начать составление заказа товара на склад?
Начинать рекомендуется с анализа, какие именно важнейшие факторы должна учесть формула заказа в страховом запасе и прогнозе. Выбрать именно то, что имеет наибольшее значение в Вашем случае. Затем выбирайте инструмент расчёта, в котором будет работать Ваша формула заказа. При больших объёмах данных (миллионы строк) для заказа часто используют специальные программы. Но в большинстве случаев вполне достаточно использовать шаблон заказа в файле Excel. Тем, кто плохо знаком с Excel, настоятельно рекомендую пройти мой курс быстрого обучения. Обучение Excel. Курс-тренинг Прыжок в Excel.
Формула заказа – это функция от требуемого уровня страхового запаса, остатков, прогноза, периодичности заказа, минимальной партии и кратности отгрузки. Для заказа товара (или сырья) на склад под будущий период продаж (или производство) мало формулы. Необходимо также спрогнозировать продажи (или производство) на будущий период. Только после этого возможно рассчитать складские остатки в момент прихода заказа и сам заказ.
Формула заказа в универсальном виде:
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 формулы 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, не учитывают многие факторы, поэтому имеют погрешность, часто значительную.
Формула заказа в модели «МИН – МАКС».
Формула заказа модели «МИН – МАКС» часто применяется в продуктовых магазинах с большим ассортиментом. Принцип модели МИН МАКС - делать 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 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") немного 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 рекламируют модель МИН МАКС, обычно акцентируют внимание именно на таких бесспорных примерах, так проще убедить потенциального клиента купить эту модель.
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 влечёт за собой убытки от дефицита и излишков, тем не менее эту модель также часто используют на практике. Эта модель обеспечивает быстрый и понятный руководству контроль за основным показателем - эффективностью вложений в склад. Месячная эффективность = Наценка / Норматив (оборачиваемость в месяцах). Годовая Эффективность = 12 * Наценка / Норматив (оборачиваемость в месяцах).
Безусловно, контролировать эффективность вложений в склад лучше с помощью корректировки точного заказа под лимит закупок по группам товара в зависимости от эффективности, но .
Прогноз реализации.
Расчёт заказа на склад возможен только после прогноза продаж. Какой бы метод или систему Вы не использовали, сначала определитесь: как (отталкиваясь от чего) будете прогнозировать продажи? После этого составляйте формулу прогноза. Важно всегда помнить, что «универсальных» формул прогноза 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 продаж вообще не рассчитывается по формуле, а собирается опросом клиентов. Часто прогноз будущих продаж 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 утверждения тех, кто заявляет: «Хороший прогноз должен совпасть с фактом продаж на 100%». Не распыляйте свои силы на погоню за фантомом. Какую реальную погрешность умеет формула прогноза продаж у обычной компании, продающей товар со своего склада? Нормальной считается формула прогноза, если ретроспективный анализ фактических продаж даст погрешность в пределах 30%. Иногда и такой уровень труднодостижим. Как наглядно доказать этот резкий и 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 поспорить. Причина тут не обязательно в том, что Ваша формула прогноза «плохая». Проблема в том, что любая формула прогноза способна учесть лишь часть из множества влияющих факторов.
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, задача аналитика: спрогнозировать спрос (прогноз реализации) чтобы рассчитать заказ с его учётом 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 «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. 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 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 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.
Наиболее частая ошибка - увеличивают запасы по группе Z относительно Х только потому, что это "Z"! Рекомендую увеличивать страховой запас по Z только по очень ценным, высоконаценочным 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 редкопродающегося товара, а также в моменты финансовых затруднений вообще возможен как исключение страховой запас = 0 (при этом Out of Stock Point всё равно лучше фиксировать на карточке товара и учитывать с его помощью потерянные продажи).
Идеальный страховой запас - самонастраивающийся.
Если есть возможность привлечь грамотных программистов - настоятельно 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 автоматизировать перерасчёт Страхового запаса 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 (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.
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.
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 заказ на склад по формуле не нужен.
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: