Планирование закупок: как найти баланс между высоким уровнем сервиса и минимальными запасами

Руководитель направления систем бизнес-аналитики BIA Technologies Станислав Воронин объясняет, с помощью каких решений можно автоматизировать управление запасами и почему пора перестать планировать закупки вручную.

Основная задача планирования закупок — обеспечить наличие необходимого количества товаров на складе (в случае торговых компаний) или бесперебойное производство (в случае компаний производственных). На первый взгляд может показаться, что это довольно простая задача: мы получаем входную информацию о том, что и когда нам понадобится (неограниченный прогноз покупательского спроса или объемно-календарные графики потребления сырья и материалов), и на ее основе определяем, что и когда нам нужно закупить. Но это в теории. На практике, мы должны учесть при расчетах такое число параметров, что сделать это вручную практически невозможно.

Между Сциллой и Харибдой

Планирование закупок — это вечный поиск компромисса между поддержанием высоких объемов страховых запасов и повышением эффективности использования оборотных средств. Конечно, в идеальных условиях компания может проповедовать концепцию нулевых запасов и выстраивать поставки по принципу «точно в срок» (да, Toyota, я смотрю на тебя). Увы, российские компании существуют в условиях постоянной неопределенности, плохо предсказуемого спроса и затрудненной логистики и не могут позволить себе такую роскошь. При нулевых запасах любые отклонения в поставках приведут к остановке процесса производства или продаж, упущенной выгоде или прямым убыткам.

Целевой запас на складе можно подразделить на две составляющие:

Размер циклического запаса напрямую зависит от длительности плеча поставки, потому что этого запаса должно хватить для обеспечения производства или продаж до приезда новой партии. В свою очередь, на размеры страхового запаса влияют равномерность спроса и целевой уровень сервиса. Если спрос хорошо детерминирован и уровень сервиса может быть относительно низким (редко используемая на производстве деталь или потребительский товар не первой необходимости), то объемы страхового запаса по данной номенклатурной позиции стремятся к нулю. Когда же волатильность спроса растет, а по номенклатуре должен быть обеспечен высокий уровень сервиса, объемы страхового запаса тоже увеличиваются.

Чем больше на складе запасов, тем ниже риск оказаться без ходового товара или крити��ески важной для производства детали. Однако эта предусмотрительность выливается в существенные объемы замороженных оборотных средств. Поиск золотой середины между заморозкой капитала и потенциальным упущением выгоды по тысячам, десяткам, а то и сотням тысяч номенклатурных позиций — непростая оптимизационная задача, которая будет по силам только продвинутой математической модели.

Поставщики

Предположим, мы всё-таки вычислили оптимальный объем страхового запаса по каждой номенклатурной позиции. Но на этом сложности не заканчиваются. Следующий шаг — выбрать самых выгодных поставщиков.

На выбор поставщика также влияет целый ряд параметров, включая:

Один поставщик может предлагать самые выгодные цены на рынке и гарантировать оперативность поставок, но при этом не принимать в работу небольшие заказы. Другой — заламывать безумную цену и затягивать сроки, но спокойно реагировать на заказ любого объема. Что делать, если вам срочно нужен, условно, один коробок специфических шестеренок? Стоит ли оплачивать вагон товара у первого поставщика и потом решать проблему огромного неликвида на складе, или лучше сдвинуть сроки производства и понести убытки и штрафы от контрагентов?

Налицо еще одна оптимизационная задача. На этот раз модель должна сравнить все альтернативные варианты, отсечь любые нецелесообразные предложения, выбрать лучших поставщиков и выстроить оптимальный график поставок. В расчетах обязательно нужно учитывать сроки годности заказываемых товаров, с тем чтобы предприятие успело использовать их в производственном цикле или реализовать продажи.

В случае трансграничных поставок модель, ко всему прочему, должна учитывать праздничные и выходные дни в разных странах. Наложение нерабочих дней может затянуть как сроки производства на территории поставщика, так и провод оплаты в разных банках, таможенное оформление и отгрузку товара. Плечо поставки динамически меняется в зависимости от того, в какой именно день был сделан заказ. Модель же способна подсказать оптимальную дату для размещения того или иного заказа у конкретного поставщика.

Решения и эффекты

Для автоматизации планирования закупок можно использовать как специализированные решения по управлению складскими запасами, так и решения класса EPM (Enterprise Performance Management), предназначенные для организации процессов планирования в самых разных функциональных областях бизнеса. Выбор в пользу EPM-системы будет наиболее оправданным в том случае, если наибольшее внимание уделяется процессам взаимодействия, сбора информации и согласования между разными подразделениями компании.

Автоматизация управления складскими запасами и планирования закупок, в том числе с применением функций оптимизации, позволяет улучшить экономические показатели деятельности предприятия, снизить удельную стоимость закупок, сократить объем неликвидных позиций на складе и увеличить оборачиваемость средств. По опыту внедрения таких систем, могу сказать, что «сушка» запасов на складе в среднем достигает 10–20% — а это высвобожденный оборотный капитал, который может быть направлен, в том числе, на финансирование расширения деятельности компании.