Google+
Клуб логистов - территория настоящих профессионалов

Библиотека/Управление запасами

Автоматизация управления запасами: мифы и реальность

25 июня 2015 » 13:00
Автоматизация управления запасами: мифы и реальность

Эта статья посвящена управлению запасами — теме актуальной всегда, но становящейся еще важнее в свете настоящих и будущих тенденций в экономике. И в контексте управления логистикой оптимизация запасов — ключевой, центральный аспект, о чем также пойдет речь в данной статье. Но и самый непростой: требуется внимательный ежедневный анализ продаж и остатков тысяч товарных позиций. Для этого был бы нужен огромный штат сотрудников, чего в сегодняшних условиях никак нельзя себе позволить.

Единственной реальной альтернативой остается автоматизация управления запасами: на рынке существуют программные решения, позволяющие автоматически рассчитывать прогнозы спроса и рекомендовать заказы поставщикам. Но это тоже вложения, а значит, риски. Окупятся ли вложения в программное обеспечение (ПО) управления запасами? Сможет ли система справиться с оптимизацией заказов? Чего ожидать от внедрения такого ПО и как его эффективно организовать? Эти вопросы возникают у каждой компании, думающей об оптимизации запасов, и однозначных ответов на них нет. Возможно, поэтому в сообществе тема автоматизации управления запасами обрастает мифами и легендами. Данная статья посвящена наиболее популярным из них, с последующим «разоблачением»: вам будет предложен взгляд как снаружи, так и изнутри системы автоматизации управления запасами.

 

Что можно автоматизировать?

 

 

Для дальнейшего погружения в тему нам необходимо определиться с терминами: управление запасами затрагивает все логистические процессы, так что границы проводят по-разному; кроме того, функциональность представленных на рынке систем автоматизации также весьма различна. Далее под оптимальным управлением запасами будем понимать решение следующих 4 задач:  

 

  • Прогнозирование спроса с детализацией (товар, торговая точка). Это основа, на которой строится любой анализ запасов, будь то оценка средних продаж за три недели или сложная математическая модель.  
  • Оптимизация уровня (нормы) запасов каждого товара. Нормативный запас, включающий ожидаемый объем продаж и страховой запас, также неизменно возникает в любой логике управления запасами. К сожалению, ему не всегда уделяется должное внимание, чему посвящен отдельный раздел данной статьи.
  • Ежедневные рекомендации по объему пополнения каждого товара. Обя- зательный учет «механики» логистического процесса: текущие остатки, заказы клиентов, резервы, товары в пути, нормативы запаса, плечи поставок и кванты отгрузки.  
  • Формирование оптимального сводного заказа. Требования поставщика (или внутренней логистики), такие, как кратность заказа транспортному средству или минимальная сумма заказа, могут существенно скорректировать изначально рассчитанные оптимальные объемы пополнения. Чаще всего принятие решений отдается закупщику, а оптимальный учет таких ограничений не всегда реализован даже в современных системах автоматизации.

 

Подробное описание аспектов решения этих задач не поместилось бы и в более длинную статью, но важно, что все 4 задачи могут и должны автоматизироваться ПО управления запасами. Подчеркнем только, что качественное решение всех этих задач требует серьезной математики и делает оптимизацию запасов менее прозрачной. Что опять же порождает новые мифы, к развенчанию которых мы сейчас перейдем.

 

Миф 1: лучше мы расширим торговую сеть

 

Вторговых компаниях немало руководителей, имеющих такую точку зрения: главное — развивать продажи, а управление цепочкой поставок, логистика — это служебные функции, не генерирующие прибыли, а значит, вторичные. При таком подходе все средства компании идут на увеличение продаж: открытие новых магазинов, расширение присутствия в регионах и т.д.

 

Оправдан ли такой подход? В некоторых ситуациях — да: на растущем рынке, при незанятых нишах нужно как можно быстрее добраться до покупателя, и большая маржа покроет все издержки. Но по мере насыщения рынка и роста конкуренции при таком подходе возникают проблемы. Ведь увеличение объема продаж без оптимизации внутренних процессов приводит к непропорциональному росту издержек, и рано или поздно рост оборота обернется не увеличением, а снижением прибыли.

 

В сегодняшних условиях повышение прибыльности требует не столько роста доходов, сколько снижения расходов, оптимизации затрат. И здесь оптимизация запасов — одно из самых приоритетных направлений. Причин тому несколько:

 

1. В запасах замораживается огромная доля денег компании: по некоторым оценкам, до 70% всех пассивов компании — это запасы.

2. Правильная оптимизация запасов при- водит к изменению структуры товарных остатков, так что неликвидов становится гораздо меньше, а ходового товара больше. В итоге становится значительно меньше упущенных продаж, а это несколько процентов оборота компании.

3. Высвобождение замороженных в запасах денег может стать ключевым конкурентным преимуществом, поскольку у компании появляется больше возмож- ностей закупать ходовой товар из собственных средств.

4. Наконец, значительное снижение трудозатрат на управление запасами позволит не раздувать штат и переключить сотрудников на другие приоритетные задачи.

 

Чтобы не быть голословными, приведем несколько цифр. По данным организации American Productivity&Quality Center, за счет оптимизации можно уменьшить затраты на запасы более чем втрое (диаграмма 1).

 

Это подтверждается результатами проектов, в которых имел возможность участвовать автор данной статьи (диаграмма 2).

 

диаграмма

 

 

В итоге экономическая эффективность оптимизации запасов оценивается в диапазоне от 1 до 3% оборота, и окупаемость правильно организованного внедрения составит не более полугода.

 

Миф 2: автозаказ? Пара формул в Excel!

 

Если взглянуть на экран монитора закупщика, в большинстве случаев мы уви- дим Excel-файл, впечатляющий количеством столбцов и «боевой раскраской». Расчет за- каза производится прямо в этом файле, чаще формулами Excel, реже с помощью макросов. Но тот, кто не испугается обилия столбцов, обнаружит, что логика расчета не очень сложна. Закупщик зачастую тратит больше времени на «подтягивание» данных о текущем ассор- тименте, остатках, товарах в пути и средних продажах, чем собственно на оценку объема заказа. Поэтому может сложиться впечатле- ние, что главный плюс ПО формирования заказов — в автоматизации сбора необходимых данных, а «формулы везде одинаковые», т.е. система сделает то же, что сейчас делает закупщик в Excel.

 

Безусловно, автоматизация и эффективное, быстрое выполнение расчетов — важ- ное преимущество ПО управления запасами. Но в хорошей системе оптимизации запасов главное — качественно иной уровень решения каждой из 4 задач, о которых идет речь в данной статье. Разберем подробнее, какие факторы нужно учитывать при решении этих задач:  

 

  • Прогнозирование спроса: тренды, сезонность, дефицит товара, календарные праздники и маркетинговые акции, колебания цен, появление новинок и каннибализация, взаимозаменяемость товаров, жизненный цикл. Чаще всего в Excel-файлах лишь частично учитываются тренд и сезонность, остальное зависит исключительно от внимательности и опыта аналитика.  
  • Оптимизация уровня запасов: колебания спроса, задержки поставок и недопоставки, маржинальность, сроки годности, стоимость хранения и до- ставки, ограничения склада, сборки и приемки. Этот ключевой для всей оптимизации запасов этап обычно сводится к взятому на глаз страховому запасу в днях или, в лучшем случае, к среднеквадратическому отклонению колебаний спроса. Второй важнейший параметр — частота пополнения — также часто выбирается не из соображений оптимизации, а для снижения трудозатрат закупщиков.  
  • Расчет объемов пополнения: текущие остатки и заказы, товары в пути, плечи поставок, расписания отгрузок, неснижаемые остатки, кванты поставок. Здесь в основном задействована арифметика, и она лучше всего представлена в Excel-файлах закупщиков. Именно расчет объемов пополнения при уже рассчитанных прогнозах спроса и нормах запасов порой ошибочно называют автозаказом.  
  • Сводные заказы поставщику: минимальные суммы заказа, кратность транспортному средству, скидки за объем. Обычно эти ограничения учи- тываются вручную на последнем этапе формирования заказа, «добиванием» в заказ наиболее ходовых товаров. А на самом деле такие ограничения становятся отправной точкой для всей логики заказа, в частности для определения оптимальной частоты пополнения. На этом этапе можно принять решение отказаться от заказа, если это не несет больших рисков, или дополнить текущий заказ таким образом, чтобы минимизировать общие издержки.

 

Отсутствие в Excel-файле любого из этих факторов не означает, что он совсем не учитывается: опытный закупщик знает обо всех тонкостях и старается учесть их в своей работе. Но много ли он успеет, работая ежедневно с тысячами товарных позиций? Какова вероятность пропустить, забыть, не обратить внимания? И сколько времени нужно человеку, чтобы наработать такой опыт? Вопросы риторические, но от этого не менее актуальные для оптимизации запасов.

 

Следует заметить, что выше перечислен общий для всех отраслей набор учитываемых факторов. В каждой области есть свои «любимые» проблемы, о которых пойдет речь в следующем разделе.

 

Миф 3: с нашей спецификой никакая система не справится

 

Рассказывая о проблемах в управлении запасами, эксперты невольно вспоминают классика: «каждая несчастливая семья несчастлива по-своему». У одних эксклюзивные поставщики, таможня, месяцы ожидания, у других, напротив, сотни локальных поставщиков, тысячи ежедневных поставок, складской персонал не справляется, у третьих переправы по льду зимой, у четвертых законодательные ог- раничения и т.д. и т.п. Мы сами во всем этом путаемся, неужели какая-то система сможет это все автоматизировать?!

 

Этот миф, пожалуй, самый устойчивый и сложный для развенчания. Действительно, процессы могут быть весьма различны в зависимости от того, чем вы торгуете. Алгоритмы, просто перенесенные, скажем, с про- дуктов питания на электронику, хорошо работать не будут. На самом деле, если «мы сами во всем этом путаемся», ничего не автомати- зируешь — нужно будет сначала разобраться в реально влияющих на формирование запаса факторах (и не только — подробнее об этом см. 5-й миф).

 

таблицы

 

 

Тем не менее опыт и примеры успешных внедрений показывают, что всегда верны 3 тезиса:

 

 

1. Каким бы специфичным ни казался процесс формирования запасов конк- ретной компании, его логика полностью вписывается в последовательное решение 4 задач, обсуждаемых в данной статье. Разница — в специфике учета тех или иных факторов в рамках решения отдельных задач.

  

2. Существует ограниченный набор ключевых факторов, характерных для раз- ных видов реализуемой продукции (несколько важных примеров приведены ниже в таблице). В системе автоматизации запасов для них должны быть готовые «рецепты» или возможности несложной (читай — недорогой) доработки, а команда внедрения должна быть достаточно компетентна для проведения таких доработок.

 

3. Не нужно учитывать при автоматиза- ции абсолютно все. Всегда останутся исключения из правил, требующие вни- мания эксперта и принятия решений не на основе общей логики, а в рамках сложившейся ситуации. Но таких случаев абсолютное меньшинство (меньше 10%), и освобожденный от рутины аналитик сможет посвятить свое время работе именно с этими исключениями.

 

Таким образом, гибкость лучших систем оптимизации запасов при должном опыте команды внедрения всегда обеспечит качественное управление запасами более 90% вашего ассортимента.

 

Миф 4: нам нужны только точные прогнозы спроса

 

Чаще всего проблемы с завышенным запасом или нехваткой ходового товара связаны с неопределенностью будущего спроса. Знать бы заранее, что этот товар пойдет, а тот никто брать не будет, и сформировать запас было бы проще простого. Отсюда возникает впечатление, что надо «всего лишь» научиться точно прогнозировать спрос. Соответственно, единственное требование к ПО оптимизации запасов — прогнозировать спрос с точностью 95%, а иначе зачем оно нужно?

 

На практике все не совсем так. Во-первых, к сожалению, прогнозировать спрос с точностью хотя бы 90% на требуемом уровне дета- лизации — а это продажи отдельного товара в отдельной торговой точке — объективно не- возможно. Во-вторых, из неизбежных ошибок прогнозирования вовсе не следует невозможность оптимизировать товарный запас.

 

Проиллюстрируем этот тезис простым примером. Пусть продажи ведут себя так, как показано на графике (диаграмма 3): колеб- лются вокруг постоянного среднего, в нашем случае равного 10. Математики отклонения от среднего называют «шумом» — это непредска- зуемые колебания, в среднем равные 0. Это самый простой случай для прогнозирования: оптимальный прогноз здесь равен 10, лучше спрогнозировать нельзя. Но при этом ошибка оптимального прогноза может быть довольно велика: в нашем примере она около 50%. Значит ли это, что мы неспособны хорошо управлять запасом этого товара? Нет, не значит: анализируя показатели «шума», мы легко можем найти уровень запасов, который обеспечит заданный целевой уровень сервиса.

 

567

 

 

Но это еще не решение задачи об оптими- зации запасов. Предположим, есть два товара с абсолютно одинаковым спросом. Но у второго товара наценка на 10% выше, поставщик в 15% случаев задерживает поставку, а срок годности в 3 раза короче. Ошибка прогнозирования у двух товаров одинаковая, но будет ли у них одинаков оптимальный товарный за- пас? Очевидно, нет: более маржинальный товар лучше держать с бо́льшим запасом, дефектура поставок диктует необходимость держать дополнительный страховой запас, но зато маленький срок годности требует уменьшать запас, потому что возможные списания будут «дороже» дефицита. Все эти факторы могут и должны учитываться для формирования оптимального запаса.

 

Таким образом, только при рассмотрении возникающих рисков и связанных с ними из- держек можно говорить об оптимизации запаса.

 

Миф 5: мы купим умную машину, она все посчитает сама

 

Последним рассмотрим миф, видимо вдохновленный страстным желанием «магии» — так, во время болезни хочется принять волшебную таблетку, чтобы сразу выздороветь. У нас было множество проблем с управлением запасами, но вот мы купили систему автоматизации запасов. Разве мы должны еще что-то делать?

 

К сожалению, автоматизация управления запасами, как и любой другой проект по изменению важных операционных процессов компании, редко проходит легко и требует усилий как со стороны команды внедрения, так и с вашей стороны. Приведем несколько важных аспектов внедрения:

 

1. Часто автоматизация управления за- пасами сопровождается существенным изменением бизнес-процессов, и не только в отделе закупок/логистики. Первый классический пример — централизация: функция управления запасами, ранее выполняемая на местах, передается в специальный отдел в центральном офисе. Второй пример — необходимость перестроения отношений с отделом продаж или маркетинга: без своевременной информации об акциях и новинках сложно ожидать для них оптимального запаса.

 

 

2. Скорее всего, потребуются значительные усилия IT-отдела по приведению в порядок данных, которые не велись централизованно. Фиксируются ли у вас активный ассортимент поставщика, плечи и расписания поставок, кванты отгрузок? Как у вас ведутся данные о маркетинговых акциях? Какого качества данные о текущих остатках? Частые ответы — вообще нет информации, что- то хранится в десятках Excel-файлов, а что-то — лишь в головах у ответственных сотрудников. Все это нужно будет упорядочить, что, кстати, будет полезно не только для управления запасами.

 

3. Понадобится разобраться во всех аспектах текущего процесса управления запасами, чтобы определить, какие его особенности необходимо учесть в рамках нового процесса, какие станут «исключениями», о которых система должна сигнализировать, а какие — просто лишние. Если этого вовремя не сделать, придется потратить много усилий на то, чтобы заставить систему следовать привычной, но неправильной логике.

 

При правильном подходе итогом преоб- разований становится качественно новый уровень планирования запасов, не только по уровню автоматизации, но и по организации процесса. Но для достижения этих результа- тов необходимо выполнение важных условий:

 

1) готовность владельцев бизнес-процессов к изменениям;

2) поддержка высшего руководства компании;

3) опыт и высокий уровень компетенций команды внедрения.

 

Как видите, два из трех ключевых условий — на стороне заказчика автоматизации. Стоит ли оно того? Попробуем подвести итоги.

 

Резюме: стоит ли игра свеч?

 

Итак, в этой статье мы рассмотрели с раз- ных сторон автоматизацию управления запасами: нужна ли она и когда нужна, на что способно ПО оптимизации запасов и чего не следует от него ожидать, а также что придется самим сделать для успеха проекта. Суммируем сказанное:

 

1. Автоматизация управления запасами необходима для масштабирования, а оптимизация — для увеличения прибыли в условиях жесткой конкуренции и нехватки оборотных средств.

2. При правильно выполненном внедрении можно учесть всю специфику биз- нес-процессов и влияющих факторов и добиться автоматизации более 90% заказов.

3. Автоматизация управления запасами — не столько покупка «умного» ПО, сколько реорганизация бизнес- и IT-процессов, требующая усилий и готовности менеджмента.

4. Качественная оптимизация управления запасами быстро окупается — за счет снижения остатков, уменьшения потерянных продаж и сокращения трудозатрат.

 

Стоит ли игра свеч в вашем случае — решать, конечно, вам. Мы надеемся, что эта статья поможет не допустить распространенных ошибок и принять взвешенное, обоснованное решение.

 

 Даниил Каневский, 

компания Forecsys, ведущий аналитик

 

 

Комментарии