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 критически 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 финансир��вание расширения деятельности компании.