Управленческая магия: как снизить запасы, увеличив доступность товаров на местах

управление запасами, теория ограничений

Одна из самых насущных проблем для многих производственных компаний, работающих «на склад», а также их дистрибьюторов – это управление запасами.

  • Сколько и каких позиций нужно иметь в наличии?
  • Сколько и в каком количестве их хранить на центральном складе, региональном складе (у дистрибьютора), в розничной точке
  • Как обеспечить наличие как можно большего ассортимента в необходимом количестве, не связывая при этом гигантское количество оборотных денег в запасах готовой продукции?

Для решения этих задач внедряются дорогостоящие ERP-системы, которые делают «продвинутые» прогнозы на основе сложных вычислений. Да только задачи так и остаются актуальными: упущенные продажи цветут пышным цветом, а неликвиды меньше не становятся.

Из своего опыта вы знаете, что довольно часто у ваших дистрибьюторов и розничных точек нет некоторых наименований, когда они необходимы. При этом они есть на другом складе, недоступном им. Кроме того, нередко дистрибьюторы рискуют закупить не то, что в итоге будет выкуплено конечными клиентами – не тот цвет, размер, модель и т.д.

А это, как мы обсуждали в прошлом видео, приводит к снижению ими объёмов закупок и в конечном упущенным продажам – и у вас, и у них. Клиенты, которые не находят нужный товар, идут к другому продавцу. Вы не только теряете продажи, вы рискуете потерять клиента.

Чаще всего эта проблема решается увеличением объёма запасов на основе прогнозов, точность которых практически всегда невелика, если только ваши сотрудники (или ваше ПО) не обладают даром предвидения. Системы прогнозирования могут быть эффективны для определения общих тенденций спроса, но они не могут обеспечить достаточно точные предсказания, какие конкретно запасы необходимы в конкретном месте потребления.

Спрос может очень сильно разниться в разных регионах, городах и даже районах города. На него могут влиять непредсказуемые внешние факторы от погоды до новостей. Кроме того, есть задержка во времени с момента между изменением спроса конечного потребителя и реакцией цепи поставок.

Эти и множество других факторов делают прогнозирование спроса на какой-либо продукт на розничном уровне серьезной проблемой для начальников склада и закупщиков.

Существует, однако, решение этой проблемы. Качество обслуживания клиентов вполне можно улучшить без увеличения запасов, отказавшись от сложных систем прогнозирования и ERP в пользу гораздо более простого решения.

Что бы вы отдали за решение, которое позволяет сократить запасы при одновременном повышении доступности товара для конечного потребителя? Как минимум внимательно рассмотрели бы его, так ведь?

И такое решение есть. Это раздел Теории ограничений под названием Дистрибуция для обеспечения наличия (Distribution to availability – DTA) и её инструмент Динамическое управление буфером (Dynamic Buffer Management – DBM).

Они позволяют с минимальным риском в условиях слабо-предсказуемого спроса снизить запасы, при этом улучшив качество обслуживания клиентов.

Попробую упрощенно и не претендуя на полноту описать, как это достигается посредством упомянутых инструментов.

Итак, запасов в магазинах и у оптовиков не должно быть больше или меньше, чем нужно. Но как обеспечить нужный объем запасов на полке в тот момент, когда вы или ваш клиент в них нуждается? Как избежать ситуаций, когда клиенту предлагают заказать отсутствующий товар или подождать, потому что товар уже заказан, но находится в пути?

Для решения этой проблемы нужно разобраться с двумя её аспектами:

  1. В какой части цепи поставок должны храниться запасы и в каком объёме
  2. Как правильно построить систему пополнения запасов в цепи поставок от производителей до дистрибьюторов, распределительных центров и до розничных точек?

Первый аспект решается перемещением запасов туда, где предсказуемость спроса выше. В розничных магазинах скачки спроса могут быть очень вариативны. Например, при среднем спросе в данной торговой точке на определенный товар 5 штук в день вполне может быть, что за неделю не продано ни одной единицы некоторых категорий товаров, а затем в течение дня продалось сразу 40.

Если же проанализировать спрос в целом по городу или даже региону, который обеспечивается товарами с одного регионального склада или центра, то колебания спроса будут гораздо меньше и более предсказуемыми. Соответственно, для центрального склада вариативность спроса ещё меньше.

Управление запасами по теории ограничений

Меньшая изменчивость позволяет пропорционально снизить безопасный запас, позволяющий обеспечить наличие необходимого товара. Поэтому первое, что необходимо сделать – это переместить бОльшую часть запасов вверх по цепочке продаж, тем самым снизив запасы в целом по всей цепочке.

Для обеспечения же наличия товара в нужном месте в нужный момент необходимо значительно сократить сроки выполнения заказа от нижележащего звена цепи. Достигается это правильной моделью пополнения по принципу «вытягивания».

Суть «вытягивания» в том, что запасы ниже по цепи пополняются не планово и в больших объёмах, а по мере потребления товаров и в том количестве, в котором они были потреблены. Также чаще всего сокращаются интервалы поставок и объёмы партий при одновременном увеличении количества наименований товаров в каждой из них.

Быстрая поставка минимально необходимо количества товаров (пополняющих запас до целевого уровня) существенно повышает их доступность в любой момент. Количество запасов (буферы) в каждом конкретном месте устанавливаются в зависимости от текущего спроса и частоты пополнения. В случае изменения спроса и задержек поставок буферы корректируются, чтобы не допустить сток-аутов.

В конечном итоге всё это приводит к снижению общих запасов, что сокращает эксплуатационные расходы, высвобождает оборотные средства и генерирует больше прибыли. Увеличение транспортных расходов при этом обычно не столь велико и просто несопоставимо с возросшей прибылью.

Ещё одним несомненным плюсом подхода динамического управления буферами является его относительная проста и применимость без сложных ERP-систем, множества таблиц, диаграмм и т.п.

Конечно, не стоит воспринимать DBM в описанном выше виде как панацею, и применять его наобум. Случаи бывают разные, в том числе и те, где нужно адаптировать подход под конкретные условия. Прежде всего, это рынки, где потребление продукта носит нестабильный характер с высоким разбросом продаж относительно среднедневных (например, спрос на мороженое, летом сильно зависящий от погоды). А также товары «редкого спроса», которые находятся на полках не более одной штуки в розничной точке и продаются несколько раз в месяц или того реже (например, сложная техника, электроника и т.д.)

Тем не менее, инструменты теории ограничений для управления запасами – пожалуй, самые эффективные из разработанных на данный момент. И если вам хотелось бы увеличить продажи за счёт повышения доступности своих товаров в цепочке продаж при одновременном высвобождении оборотных средств, то советую взять их на вооружение.

За подбором решения под вашу ситуацию, можете обращаться к нам.

ПОДАТЬ ЗАЯВКУ
НА КОНСУЛЬТАЦИЮ

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *