Управление запасами по теории ограничений (TOC) в Power BI и Excel
Инновационная модель по управлению запасами на основе Теории ограничений (TOC) в Excel и Power BI
Есть и промежуточный вариант для нормирования запасов оборотных средств – это интегрируемая с 1C:Предприятие финансовая модель управления запасами, представленная на нашем сайте. Она реализована в двух вариантах: в Power BI и в ExcelНормирование материальных запасов в модели представляет собой построение карт изменения скорости оборота каждой номенклатурной позиции запасов, на которых специальными маркерами отмечены ключевые показатели норм производственных запасов – например, необходимость снижения объема закупок запаса в случае сокращения потребности в нем, рекомендованные объемы дополнительной закупки дефицитных запасов, прогноз остатка запаса на квартал вперед. Методология расчетов соответствует принципам Теории ограничений (TOC), которая широко применияется для управления и оптимизации запасами и предполагает создание системы контроля за фактическим размером каждого вида запаса (SKU) и своевременным его пополнением в соответствии с установленной нормой. Ключевой особенностью нашей модели нормирования запасов на предприятии является возможность наглядного факторного анализа изменений в оборотных средствах и производственных запасах.
Принцип и механизм работы нашей модели по управлению запасами
Для нормирования оборотных средств в производственных запасах в нашей модели применяется Теория ограничений Голдратта (TOC) и метод «барабан-буфер-верёвка».Система контроля за фактическим размером запасов и своевременностью их пополнения, реализованная в модели, состоит из трех компонентов: мониторинг оборачиваемости запасов, выявление дефицитных и неликвидных запасов, и контроль и маркировка пороговых значений оборачиваемости.
В основе модели управления запасами лежат механизмы из Теории ограничений (TOC — Theory of Constraints): «Буфер» и «Динамическое управление Буфером» Эта методология используется множеством компаний по всему миру и достаточно гибка, чтобы подходить всем: от маленького магазина до корпораций мирового уровня.
Для каждого SKU (товарной позиции) в каждой точке хранения по определенным правилам рассчитывается целевой уровень запасов товара, достаточный чтобы всегда удовлетворять спрос и не создавать излишков. Это количество запасов называется Буфер.
Расход товара (продажа или перемещение) дает сигнал для «пополнения буфера», т.е. нужно в соответствии с графиком поставок, но без задержек сделать заказ. Цветовая маркировка на картах оборачиваемости показывает, насколько критичен остаток на складе, какие товарные позиции (SKU) являются дефицитными, а какие – неликвидными.
Например, если количество запасов в на точке хранения обеспечивает потребность в этой единице менее чем на 5 дней при текущем уровне расхода, то модель маркирует такие товарные позиции как «дефицитные» и сигнализирует о том, что товар заканчивается. Цветовая индикация скорости оборачиваемости каждой товарной позиции и объема буфера позволяет более наглядно отображать уровни запасов в отчетах и таблицах.
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.
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.
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.