Анализ движения запасов и системы управления запасами в Excel

Современную торговлю трудно представить без налаженных инструментов автоматического заказа товаров. Говоря о товарах, подразумеваются не только изделия для перепродажи, но и другие ценности – материалы, сырье, полуфабрикаты и т.д. Наличие адаптированной к потребностям деятельности системы управления запасами не является редкостью в зарубежных компаниях. Однако многие российские предприятия даже не знают, что это такое.

Процесс управления товарооборотом не редко строится хаотично, без учета скачков интенсивности продаж и спроса покупателей. В лучшем случае в процессе пополнения складских остатков анализируются краткосрочные прогнозы реализации. Такая неопределенность мешает объективно оценить упущенные объемы продаж и неизбежные излишки (или дефицит). Чтобы исключить подобную неопределенность мы предлагаем использовать следующие механизмы:

  • Метод "барабан-буфер-веревка» – расчет по теории ТОС выполняется для оперативного управления складскими потоками.
  • Метод прогнозных оценок – расчет ведется по текущим запасам, а также уже использованным. Аналитика изменений помогает оценить, как менялась оборачиваемость по группам ТМЦ за нужный период.
  • Метод выявления оптимального остатка – по приведенным данным продаж, а также среднемесячному периоду оборота вычисляются минимальный и максимальный предел складских остатков. Расчет выполняется отдельно по номенклатурным единицам.

барабан буфер веревка

Почему нельзя пускать образование складских запасов на самотек? Рассмотрим типичный пример. Имеется крупный торговый холдинг. В структуру входит 28 региональных филиалов с отдельными складами, центральный склад, розничные магазины. С начала образования холдинга, а именно с 2007 г., ассортимент запасов определял центр. При этом учитывались общие пожелания регионов. То есть, фактически никто вплотную не занимался стратегией и управлением закупок.

В результате на складах образовался большой объем замороженных запасов – неликвида, не интересного покупателям. Товаров, пользующихся спросом, нет. Следующая проблема – нехватка свободных средств для пополнения ходовой продукции. В итоге, сокращение штата, снижение продаж, потеря клиентов.

Выходом в данной ситуации может стать внедрение системы управления запасами с фиксированным размером запаса. Иными словами, применение подхода теории ограничений ТОС. Методика встроена в нашу программу и позволяет оценить, какие позиции следует пополнять в первую очередь, а какие – еще могут подождать. Делать заказы можно на примере одной из выбранных товарных групп или по всем товарам. Анализ склада на основе буфера запаса позволяет четко разделить ассортимент – от медленно реализуемых позиций до максимально ходовых.

Организация системы управления запасами в Excel на практике

Готовые параметры системы управления запасами, источниками которых выступает 1С, обеспечивают комплексный анализ данных для постоянного контроля. Excel-программа легко интегрируется с любой версией 1С. Обновлять данные можно ежедневно. Для работы с продуктом не нужно внедрять новое ПО, обучать сотрудников и изменять привычные условия для работы.

Система управления запасами с фиксированным интервалом рассчитывает оптимальный неизменный остаток товаров. Учитываются изменения спроса и уровня продаж. Для каждой позиции назначается свой буфер запаса. Структура остатков показана на графике в цветовой гамме. Отдельно выделены неликвидные группы, остальные разбиты по периоду хранения. Общая картина позволяет оценить, на каком складе образуется излишек, а на каком имеется недостача запасов. Этот механизм учитывает колебания спроса и ширину ассортимента. В результате программа покажет:

  1. Излишек товаров на складе.

  2. Количество неликвидных остатков – с изменениями объемов по месяцам.

  3. Динамику закупок товаров с низкой ликвидностью.

  4. Структуру ассортимента товаров – по излишкам, дефициту, оптимальному уровню.

  5. Упущенные продажи в результате нехватки ходовых позиций.

  6. Актуальные товары, требующие первоочередного пополнения.

  7. Оптимальный остаток – по группам/отдельным позициям с учетом объемов продаж.

Если верить исследованию, проведенному в 2008 году в области FMCG, поведение покупателей при отсутствии товара распределяется вот так:

  • 45% купят другой товар,
  • 15% отложат покупку,
  • 40% покупателей купят в другом месте или откажутся от покупки.

(Источник: «A Comprehensive Guide To Retail Out-of-Stock Reduction In the Fast-Moving Consumer Goods Industry» by Thomas W. Gruen and Dr. Daniel Corsten, 2008).

запасы.PNG

Механизм контроля буфера запасов помогает предотвратить возникновение их дефицита. На первом этапе необходимо определить размер буфера – верхнюю и нижнюю границу оптимального остатка запасов. Эта граница определяется исходя из оборачиваемости по каждой номенклатурной позиции запасов. Нижняя граница буфера – это минимальный запас товаров, которого должно хватить для удовлетворения потребности в запасах до момента следующей поставки. Пользователь в Excel задает интервал поставок по различным группам товаров в днях. Например, доски можно закупить и доставить на склад за 3 дня, в случае возникновения соответствующей потребности, а кирпичи можно закупить и доставить на склад в течение 7 дней с завода. Далее программа анализирует среднюю потребность в досках и кирпичах, исходя из статистики списания запасов и показывает на сколько дней хватает текущего остатка досок, а насколько – кирпичей. Если текущий остаток слишком большой, и запас не используется уже более 3-х месяцев (или 6 месяцев – параметры можно регулировать) программа маркирует такой материал как неликвидный.

Кроме того, важно контролировать не закупаются ли такие неликвидные запасы впрок, несмотря на наличие их существенного остатка на складе. Часто  предприятия проводят такие закупки например, когда появляются выгодные ценовые условия. Укрупнение закупаемых партий товаров применяется и для получения отсрочки от поставщиков, чтобы получить более выгодные условия оплаты с длительной отсрочкой платежа. С одной стороны это сокращает потребность в кредитовании, но в отдельных случаях может приводить к затовариванию.

Ускорение оборачиваемости запасов


Помимо анализа движения товаров наша программа проводит сравнительный анализ показателей оборачиваемости складских запасов. Такие расчеты выполняются в зависимости от параметров. Можно задать до 10 условий отбора – по сроку хранения на складе, номенклатурному ассортименту, точному названию, периоду и объему хранения и т.д.

Известно, что ускорение оборачиваемости запасов приводит к росту доходности активов. Данный анализ товарных запасов и пути ускорения оборачиваемости позволяют выявить те группы ТМЦ, расход которых увеличился за последнее время. Одновременно показываются позиции с замедленной скоростью реализации. Подход применим не только к продукции, приобретенной организацией для реализации. Методика используется и при анализе оборота материально-сырьевых ценностей.

Иногда важно видеть какова скорость расхода материалов относительно друг друга. Эта статистика коррелирует со статистикой продаж. Например, предприятие торгует двумя моделями стиральных машин. Объем продаж одной модели растет, а на другой падает. Компания наращивает объем закупок первой модели и сокращает объем закупок второй, однако закупки происходят через определенный интервал времени и не всегда учитывают сезонность продаж. В результате может возникнуть дефицит первой модели на складе, или наоборот затоваривание и лишние расходы на хранение. Сравнительный анализ оборачиваемости материалов относительно друг-друга помогает решить эту проблему.  Например, на рисунке видно, что материалы выбранной группы закупаются медленнее, чем расходуются. При этом данная тенденция не относится к другим видам материалов, также находящимся на данном складе.

asite7.JPG

По итогам расчетов предприятие может изменять частоту, объем, сроки и структуру закупок. За основание при этом берется анализ динамики изменений складских запасов. Главное – сохранять неизменным показатель фиксированных остатков, что достигается заданной периодичностью закупок. При внедрении системы управления еще одним бонусом для пользователей обычно становятся экономия транспортных издержек и появление свободных средств на отрезке между приобретением и реализацией продукции конечному покупателю.

 

Похожие статьи
Как работает экспертная система бизнес анализа в Excel и в чем ее отличие от обычных систем бизнес-анализа

Все существующие программы по финансовому анализу рассчитывают различные коэффициенты на основе финансовой отчетности. Среди них есть программы, которые выдают готовое аналитическое заключение. Они используются в основном для проверки надежности внешних контрагентов или для проверки соответствия финансовой устойчивости предприятия нормативам банков.

10
Анализ коэффициентов оборачиваемости и ликвидности. Недостатки этих коэффициентов

Современная финансовая отчетность как минимум на 25-30% состоит из показателей, оценка которых зависит от профессионального суждения менеджмента организации. Принятие решений на основе финансовых коэффициентов существенно зависит от качества самой финансовой отчетности и от применяемой учетной политики.

8
Управление запасами по теории ограничений (TOC) в Power BI и Excel
Инновационная Excel модель, которая рассчитывает нужное количество товара, автоматизирует рутинные функции управления запасами, предоставляет необходимую аналитику, а также инструменты для управления ассортиментом. Работает на основе выгрузок стандартных отчетов из 1С:Предприятие
Инновационная программа по нормированию запасов в Excel
Инновационная модель по нормированию производственных запасов поможет разработать систему контроля за объемом запасов и своевременностью их пополнения. Для этого используется интеграция и обмен данными с 1С:Предприятие, роботизированный анализ структуры производственных запасов на основе теории ограничений Голдратта.
1