Логістичний менеджмент запасів: проблеми і методи оптимізації

Економіка/11.Логістика

І.Г.Смирнов, доктор географічних наук, професор

Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Логістичний менеджмент запасів: проблеми і методи оптимізації

Розкрито проблеми й сучасні методи оптимізації логістичного менеджменту запасів (на прикладі США)

Раскрыты проблемы и современные методы оптимизации логистического менеджмента запасов (на примере США)

Solved problems and modern optimization methods of logistics inventories management (on example for the U.S.)

Постановка наукової проблеми. Проблема зменшення запасів та відповідних витрат – одна з основних проблем логістичної теорії та практики. Одночасно витрати на зберігання та підтримку запасів є однією з двох основних статей логістичних витрат (окрім транспортної). Економія, зменшення цих витрат на підприємстві, фірмі дозволяють суттєво збільшити прибуток, який, як відомо, є результатом віднімання витрат від доходу (обсягу реалізації товарів та послуг). Отже, чим меншими будуть витрати на складування та зберігання товару, тим більшими будуть прибутки бізнесу. Зрозуміло, що обсяг цих витрат безпосередньо залежить від обсягів складування, запасів товарів. Які ж обсяги запасів є оптимальними, щоб забезпечити високий рівень обслуговування споживачів та не нагромаджувати зайвого краму? Яку систему запасів для цього найкраще застосувати? Як раціонально розподілити запаси між складами? Що краще – централізувати чи децентралізувати запаси? На ці актуальні питання логістичного менеджменту запасів і відповідає дана стаття.

Літературні джерела та публікації з теми дослідження охоплюють в основному англомовні джерела таких відомих англо-американських авторів з логістики як Пол Мерфі-мол. та Доналд Вуд [1], Роберт Гендфілд та Ернест Ніколс-мол. [2], Девід та Едіт Сімчі-Леві, Філіп Камінський [3] та інших, а також матеріали огляду наукового журналу «Inventory Reduction Report» (США) за 2010 р. Вказані джерела кожний мають свій окремий внесок у розкриття теми дослідження, у той час як дана стаття містить узагальнюючий, синтезований матеріал та теоретичні та практичні висновки з проблем та методів оптимізації логістичного менеджменту запасів.

Метою статті є розкрити проблеми та сучасні методи оптимізації в логістичному менеджменті запасів (на прикладі США).

Ключові слова: логістичний ланцюг, виробничі та товарні запаси, оптимальна політика запасів та замовлень, ешелонування запасів.

Виклад основного матеріалу. Багато фірм у своїй діяльності стикаються з проблемою ефективного управління запасами, зокрема, в умовах високої мінливості попиту, тривалих термінів поставок товарів, ненадійності постачальників і всезростаючої товарної номенклатури. Мета даної статті - дати відповіді на такі питання: як фірма може впоратися з високою мінливістю споживчого попиту; який взаємозв'язок між рівнем обслуговування і рівнем запасів; який вплив має час поставки і його мінливість на рівень товарних запасів і, нарешті, якою має бути політика ефективного менеджменту запасів фірми.

Важливість проблеми управління запасами і необхідність координації політики запасів і транспортної політики фірм визнається вченими і практиками давно. Однак практичне управління запасами в інтегрованих логістичних ланцюгах є, як правило, дуже складним і може чинити істотний вплив як на рівень обслуговування споживачів, так і на величину витрат у всьому логістичному ланцюзі. Типовий логістичний ланцюг складається з постачальників і підприємств-виробників, які переробляють сировину і допоміжні матеріали на готову продукцію (товари), і розподільчих центрів і складів, від яких товари направляються споживачам (рис. 1).

Як видно з рис. 1, запаси з'являються в логістичних ланцюгах в декількох формах: а) запаси сировини та допоміжних матеріалів; б) виробничі запаси; в) запаси готової продукції (товарні запаси).

Кожен із зазначених видів запасів характеризується своїм власним механізмом контролю. Труднощі у визначенні такого механізму полягають в тому, що стратегії ефективного виробництва, розподілу і контролю запасів, спрямовані на зменшення сукупних логістичних витрат і на поліпшення рівня обслуговування, повинні розроблятися з урахуванням взаємовпливу зазначених складових частин логістичного ланцюга один на одного. Складність визначення ефективного механізму контролю запасів, однак, компенсується величезними перевагами, що ілюструє наступний приклад.

В И Д А Т К И
Матеріальні	Транспортні	Виробничі	Транспортні	Запасів	Транспортні	Запасів

- постачальники; - підприємства-виробники; - розподільчі центри;

- підприємства роздрібної торгівлі (рітейлери); - покупці;

→ - логістичні ланцюгі; – – - кордон логістичної мережі

Рис. 1. Принципова схема логістичної мережі та логістичних ланцюгів

Компанія General Motors (GM) володіє одними з найбільших в світі мережами виробництва і розподілу, які включають в даний час 20 тис. підприємств-постачальників, 133 підприємства з виробництва компонентів, 31 складальне підприємство і 11 тис. дилерів. Величина транспортних витрат дорівнює 4,1 млрд. дол, з яких 60% припадає на перевезення матеріалів і напівфабрикатів. При цьому вартість запасів GM оцінюється в 7,4 млрд. дол, з яких 70% припадає на виробничі запаси і 30% - на запаси готової продукції (автомобілі). Не дивно, що GM приділяє велику увагу розробці ефективних механізмів зменшення сукупних витрат компанії на запаси та транспортування. Застосувавши логістичні методи оптимізації обсягів поставок матеріалів та готової продукції (тобто ефективну політику запасів) і маршрутизації перевезень (тобто раціональну транспортну стратегію), компанія GM домоглася зменшення відповідних витрат на 26% за один рік.

Звичайно, може виникнути питання: а чи потрібні взагалі запаси? Причини необхідності мати запаси для виробничих і торгових фірм - наступні. По-перше, запаси потрібні, щоб захистити фірму від несподіваних змін споживчого попиту, який завжди складно прогнозувати. В останні роки ця складність ще більше зросла в силу таких причин, як короткий життєвий цикл все більшої кількості товарів (це означає, що дані з попиту і споживання таких товарів за минулий період є недостатніми або взагалі неістотними), а також наявність на ринку зростаючого числа взаємно конкуруючих товарів (такий «достаток» робить все складнішим визначити попит на конкуренційну модель товару).

По-друге, запаси потрібні, щоб застрахуватися від можливих порушень в поставках товарів (за кількістю та якістю товарів, через вартість доставки, терміни поставок і т.п.).

По-третє, необхідність запасів умовлюється політикою масштабу транспортних компаній, які спонукають виробничі та торговельні фірми транспортувати великі обсяги товарів (це дешевше обходиться транспортникам), що відповідно тягне збільшення запасів.

У такому бізнес-середовищі ефективно управляти запасами фірмам стає все важче, що ілюструють такі приклади останнього часу:

- Компанія «Dell Computer» (США) різко зменшила свої запаси з огляду на майбутні збиткі, однак пізніше «Dell» (США) заявила про помилку прогнозу, який привів до скорочення запасів;

- Компанія «Liz Clairborne» виявила несподіване зменшення прибутку, що мало причиною передбачене зростання товарних запасів;

- Компанія IBM (International Business Machines) зіткнулася з дефіцитом поставок у виробничій лінії по виготовленню ноутбуків через неефективний менеджмент запасів.

Ці приклади вказують на ключове значення в менеджменті запасів двох проблем, а саме:

- прогнозу попиту;

- визначення розміру замовлення.

Незважаючи на те, що попит у багатьох ситуаціях є мінливим і непередбачуваним, прогноз попиту є основним інструментом при визначенні розміру замовлення. Але який же зв'язок існує між прогнозом попиту та оптимальною величиною замовлення? Чи повинен розмір замовлення точно відповідати прогнозу попиту, бути менше чи більше? І якщо величина замовлення повинна відрізнятися від прогнозу попиту, то на скільки? Відповіді на ці питання наводяться нижче.

Основними факторами, що визначають політику запасів, є:

1. Головний та визначальний фактор - це споживчий попит, який може бути відомий заздалегідь або визначений за необхідністю. В останньому випадку використовуються дані минулих років, за якими визначається середнє значення попиту, а також ступінь його мінливості (варіації - вимірюється за стандартним відхиленням).

2. Час поповнення запасів, який на момент виконання замовлення може бути фіксованим або невизначеним.

3. Кількість різних товарів, що перебувають в запасі на складі.

4. Тривалість планового періоду.

5. Вартість, включаючи вартість виконання замовлення і вартість підтримки запасу. При цьому вартість виконання замовлення складається з двох компонентів: вартість товару та вартість його транспортування. Вартість підтримки запасів, в свою чергу, охоплює витрати на зберігання, податки і страховку, вартість застарівання товару (через зміну ринкової кон'юнктури) та альтернативну вартість запасу (яка відображає можливі втрати прибутку в разі альтернативного використання коштів, вкладених в запаси, наприклад, інвестування в цінні папери).

6. Необхідний рівень логістичного сервісу. У ситуаціях, коли споживчий попит мінливий, часто неможливо гарантувати 100%-е виконання замовлень споживачів, тому менеджмент запасів передбачає встановлення прийнятного рівня обслуговування на даних ринках.

Існує класична модель економічного розміру замовлення (Economic Lot Size Model), запропонована ще Фордом В. Харрісом (Ford W. Harris) в 1915 р., яка представляє просту задачу з визначення оптимальної пропорції витрат на виконання замовлення і на підтримку запасів. Для прикладу, візьмемо склад, який характеризується постійним попитом на якийсь один товар. Склад направляє замовлення постачальнику, який має, за умовою задачі, необмежену кількість даного товару. Модель також передбачає наступні умови:

- Попит - постійний (D штук товару в день);

- Розмір замовлення - фіксований (Q);

- Вартість виконання окремого замовлення - К;

- Вартість підтримки запасів - h (на одиницю товару в день);

- Час поставки (тобто час між наданням замовлення і отриманням товару) - дорівнює нулю;

- Початкові запаси - дорівнюють нулю;

- Плановий період - тривалий (невизначений).

Наша мета полягає в знаходженні оптимальної політики замовлень, яка мінімізує щорічні закупівлі і витрати на підтримку запасів без виникнення випадків дефіциту товару. Представлена модель є досить спрощеним варіантом реальної системи запасів. Так, припущення про відомий та фіксований обсяг попиту на тривалий період є явно нереалістичним. Час поставки, швидше за все складе кілька днів, а умова фіксованого розміру замовлення - явне обмеження. Однак висновки, зроблені на підставі цієї моделі, допоможуть розробити політику запасів в умовах більш складних ринкових систем.

Легко побачити, що оптимальна політика запасів для даної моделі передбачає отримання замовлень в той момент, коли рівень запасів досягає нуля. Отже, точка замовлення (тобто момент, коли здійснюється чергове замовлення) повинна виконуватися за якогось рівня запасів, що є вище нуля. Звичайно, ще більш «ощадлива» політика запасів пов'язана із замовленням товарів тільки тоді, коли запаси повністю вичерпаються (ми економимо на підтримці запасу), але в цьому випадку можливий дефіцит, а це, за умовою задачі, нам не підходить.

Щоб визначити оптимальну політику замовлень в моделі економічного розміру замовлення, ми розглядаємо рівень запасів як функцію часу (рис. 2). Це так звана «пилковидна» діаграма запасів. Час між поповненням запасів назвемо цикловим. Тоді загальна вартість запасів у часовому циклі Т дорівнює:

К + , /1/

оскільки фіксована вартість запасу визначається в розрахунку на одне замовлення, а вартість підтримки запасу розглядається як добуток вартості зберігання одиниці товару h, середнього рівня запасів ^Q/₂ і часу циклу Т.

Враховуючи, що рівень запасу змінюється від Q до 0 протягом часу Т, а попит - постійний (D одиниць товару в одиницю часу), то Q = Т ∙ D. Позділивши обидві частини рівняння (1) на Т =, ми отримаємо середні загальні витрати по запасу:

. /2/

Запаси

Величина замовлення

Середній рівень запасу

Час

I ← T → I ← T → I ← T → I ← T → I

Рис. 2. Рівень запасів як функція часу

Тоді оптимальний розмір замовлення (economic order quantity, EOQ), який мінімізує рівняння (2), буде Q* = . /3/

Модель економічного розміру замовлення (/3/)призводить до двох важливих висновків:

1. Оптимальна політика запасів балансує між вартістю підтримки запасів в одиницю часу і вартістю виконання замовлення в одиницю часу. Так, вартість виконання замовлення = буде зменшуватися із збільшенням його обсягу, а вартість підтримки запасів = буде збільшуватися (рис. 3). Оптимальна величина замовлення буде знаходитися в точці, де витрати на виконання замовлення дорівнюватимуть витратам на підтримку запасу.

                                                 Загальна вартість витрат

                                         на запаси

Вартість

підтримки

запасів

Вартість

виконання

замовлення

               EOQ

Вартість          $180

виконання $160

замовлення $140

$120

$100

$80

$60

$40

$20

0 500 1000 1500

Розмір замовлення (кількість одиниць)

Рис. 3. Графічна модель економічного розміру замовлення

2. Загальні витрати на запаси є не дуже чутливими до величини замовлення, тобто зміна розміру замовлення незначно відображається як на річній вартості підтримки запасу, так і на вартості виконання одного замовлення. Для ілюстрації цього положення розглянемо приклад, коли фірма направляє замовлення Q, яке дорівнює оптимальному замовленням Q*, помноженому на коефіцієнт b:Q = b Q*. При b = 1 фірма виконує оптимальне замовлення; при b = 1,2 або b = 0,8 фірма замовляє на 20% більше або менше оптимальної величини замовлення. Таблиця 1 показує вплив зміни величини коефіцієнта b на загальні витрати на запаси. Так, якщо фірма здійснить замовлення, яке на 20% перевищує його оптимальний розмір, то збільшення загальних витрат на запаси в порівнянні з оптимальною їх величиною складе не більше 1,6%.

Таблиця 1. Аналіз чутливості загальних витрат на запаси по відношенню до економічної величини замовлення (EOQ)

b	0,5	0,8	0,9	1	1,1	1,2	1,5	2
Збільшення загальних витрат запасів	25%	2,5%	0,5%	0	0,4%	1,6%	8,0%	25%

Розглянута вище модель, яка грунтується на знаходженні оптимального співвідношення вартості виконання замовлення і вартості підтримки запасів, не враховує вплив таких важливих факторів як мінливість попиту і його прогноз. Дійсно, є такі компанії, які все ще сприймають ринок, як щось передбачуване, і визначають свої рішення в галузі виробництва і запасів на основі прогнозів попиту, виконаних до настання сезону продаж. Хоча ці компанії й усвідомлюють мінливість попиту, коли вони здійснюють його прогноз, надалі при плануванні своєї виробничої або торговельної діяльності вони сприймають цей прогноз як щось стале, передбачуване. Але, на жаль, технологічні досягнення останнього часу збільшили ступінь мінливості попиту. Так, багато нових товарів мають дуже короткий життєвий цикл, і до того ж спостерігається все зростаюче розмаїття товарів, що конкурують між собою на одному і тому ж ринку.

Щоб проілюструвати важливість і необхідність врахування чинника мінливості попиту і його прогнозу в менеджменті запасів, розглянемо наступний приклад, розроблений і використовуваний в підготовці менеджерів-логістів Вищої школи бізнесу Колумбійського університету (США).

Кейс: Swimsuit Production (виробництво купальників). Певна компанія проектує, виготовляє і продає вироби літньої моди, такі як купальні костюми. За півроку до чергового літнього сезону компанія повинна визначитися з обсягами виробництва своєї продукції. З цією метою компанії необхідно спрогнозувати попит на кожну модель і відповідно розрахувати графік виробництва та обсяги запасів. В цих умовах завищений прогноз попиту матиме результатом непродані запаси, а занижений - призведе до дефіциту товару і втрати потенційних покупців.

Щоб допомогти керівництву в цих рішеннях, відділ маркетингу використовує дані за останні п'ять років, оцінку поточних економічних умов та інших факторів, щоб скласти ймовірносний прогноз попиту на купальники. Відділ маркетингу розробив кілька можливих варіантів («сценаріїв») продаж в майбутньому сезоні, що враховують такі фактори, як можливі зміни погодних умов і поведінки покупців, і визначив ймовірність кожного «сценарію». Наприклад, варіант продажу 8 тис. купальників має ймовірність 11% і т.д. (рис. 4). Цей ймовірносний прогноз передбачає середню величину попиту близько 13 тис. одиниць, однак існує ймовірність того, що попит буде вище середньої величини прогнозу або нижче.

В додатковій інформації, що наявна у виробника, повідомляється:

а) щоб розпочати випуск продукції, виробнику необхідно інвестувати $ 100 000 незалежно від кількості виробленої продукції (це постійні витрати);

б) змінні витрати (на одиницю продукції) становлять $ 80;

в) ціна реалізації одиниці продукції в сезон = $ 125;

г) знижена в ціні вартість купальника, не проданого в сезон, в discount-store = $ 20.

Ймовірність	30%
	25%
	20%
	15%
	10%
	5%
	0%
		8000 10000 12000 14000 16000 18000 Кількість проданих одиниць

Рис. 4. Ймовірносний прогноз попиту на купальні костюми

Щоб визначити оптимальний обсяг виробництва, фірмі слід зрозуміти взаємозв'язок між обсягом виробництва, споживчим попитом та прибутком. Припустимо, виробник випустив 10 тис. одиниць товару при попиті 12 тис. Неважко вирахувати, що прибуток буде дорівнювати доходу від літнього продажу мінус змінні витрати мінус постійні витрати, тобто:

Прибуток = 125 (10000) - 80 (10 000) - 100 000 = 350 000 дол.

З іншого боку, якщо компанія виробила 10 000 купальників, а попит склав лише 8000, прибуток буде дорівнювати доходу від літнього продажу плюс продаж уціненого товару мінус змінні витрати мінус постійні витрати:

Прибуток = 125 (8000) + 20 (2000) - 80 (10 000) - 100 000 = 140 000 дол.

Зауважимо, що ймовірність того, що попит складе 8000 одиниць, дорівнює 11%, а ймовірність попиту в 12 000 одиниць досягає 27%. Таким чином, обсяг виробництва 10000 одиниць принесе прибуток $ 350 000 з ймовірністю 27% і $ 140 000 при ймовірності 11%. Подібним чином можна розрахувати прибуток за кожним «сценарієм», прийнявши за основу обсяг виробництва 10000 одиниць товару. А це дозволить визначити середній прибуток за даного обсягу виробництва, який розраховується як прибуток за кожним варіантом прогнозу попиту, «зважений» відповідно до ймовірної можливості кожного варіанту.

Однак ми хочемо визначити обсяг замовлення, який максимізує середній прибуток. Який же взаємозв'язок між оптимальним обсягом виробництва і середнім значенням попиту (у нашому прикладі 13 000 одиниць)? Чи повинен оптимальний розмір замовлення дорівнювати середньому розміру попиту, бути менше або більше останнього?

Щоб відповісти на ці питання, необхідно розрахувати маржинальний прибуток і маржинальну вартість виробництва додаткового купальника. Якщо товар був проданий в сезон, тоді маржинальний прибуток - це різниця між ціною продажу одного купальника і змінними витратами ($ 45). Якщо додаткова одиниця товару не була продана в сезон, то маржинальна вартість - це різниця між змінними витратами і уціненої вартістю одиниці товару (складе $ 60). Тобто вартість непроданого в сезон купальника буде більше, ніж прибуток, отриманий від його продажу в сезон. Звідси випливає висновок: оптимальний обсяг виробництва повинен бути менше, ніж середнє значення попиту.

На рис. 5 показано зміну середнього прибутку як функції від обсягу виробництва. Як видно, оптимальний обсяг виробництва, який відповідає максимальному прибутку ($ 350 000) становить 12 000 одиниць товару. У той же час обсяги виробництва 9000 одиниць і 16 000 одиниць забезпечить ту ж саму величину прибутку $ 294 000. Якщо ж нам, в силу деяких причин, доведеться обирати один з цих двох останніх варіантів, який буде кращим?

Прибуток	$400000
	$300000
	$200000
	$100000
	$0	8000 12000 16000 20000 Величина замовлення (одиниць товару)

Рис. 5. Середній прибуток як функція від обсягу виробництва

Отримання відповіді на поставлене запитання пов'язане з застосуванням поняття ризику за кожним рішенням. З цією метою будується частотна гістограма (рис. 6), яка інформує про потенційний прибуток у випадках обсягів виробництва 9000 і 16 000 одиниць. Наприклад, оцінимо прибуток при обсязі виробництва 16 000 одиниць. Графік показує, що розподіл прибутку є несиметричним. Так, на прибуток $ 220 000 припадає йморівність отримання 21%, в той час як на прибуток $ 410 000 – ймовірний в 50%. З іншого боку, при обсязі виробництва 9000 одиниць є лише два варіанти розподілу: прибуток $120 000 з імовірністю 11% і прибуток $ 305 000 з імовірністю 89%. Таким чином, хоча обсяг виробництва 16000 одиниць може принести такий же зиск, як виробництво 9000 купальників, можливий ризик, з одного боку, і можливий виграш, з іншого зростають із збільшенням обсягів виробництва.

Підводячи підсумки:

1. Оптимальний розмір замовлення (ОРЗ) необов'язково має дорівнювати прогнозному (середньому) значенню попиту. В дійсності ОРЗ залежить від співвідношення маржинального доходу, отриманого від продажу додаткової одиниці товару, і маржинальної вартості.

Ймовірність	100%
	80%
	60%
	40%
	20%
	0%	-$300 -$100 $100 $300 $500 Прибуток (в тис.)

Q = 16000 Q = 9000

Рис. 6. Частотна гістограма прибутку

2. Зі збільшенням величини замовлення середній прибуток зростає до тієї точки, де обсяг виробництва оптимальний, а потім спостерігається зниження прибутку.

3. Зі збільшенням обсягу виробництва завжди зростає ступінь ризику, тобто ймовірність втрат. У той же час збільшується можливість великого виграшу. Це дилема «ризик / виграш».

Припустимо тепер, що даний товар (купальний костюм) - це модель, яка вироблялася в минулому році, і що виробник має початкові запаси в кількості 5000 штук. Припустивши далі, що попит на цю модель має такі ж характеристики, як і раніше, поставимо питання: чи повинен виробник почати випуск цієї продукції, і, якщо так, то скільки купальників слід виробити?

Якщо додаткового випуску цього товару не передбачено, то будуть продані 5000 купальних костюмів і додаткових постійних витрат не буде. Однак, якщо фірма зважиться на додатковий випуск, то будуть необхідні додаткові постійні витрати, незалежно від обсягів додаткового випуску. Ілюстрацією даної ситуації служить рис. 7, на якому суцільна лінія показує середній прибуток без урахування постійних витрат, а переривчаста - середній прибуток за вирахуванням постійних витрат.

Зауважимо, що суцільна лінія ідентична кривій на рис. 5, а переривчаста знаходиться нижче суцільної лінії за кожного обсягу виробництва; різниця між суцільною і переривчастою лініями дорівнює постійним витратам. Також зауважимо, що за відсутності додаткового виробництва, середній прибуток можна визначити за переривчастою кривою на рис. 7 або розрахувати:

200 000 (з рис. 7) + 5000 х 80 = 600 000 дол.,

де останній компонент - це зекономлені змінні витрати. З іншого боку, якщо фірма вирішить виробляти товар, ясно, що запаси будуть збільшені з 5000 до 12000 одиниць. Середній прибуток в цьому випадку визначається за допомогою суцільної кривої і становитиме:

375 000 (з рис. 7) + 5000 х 80 = 775 000 дол.

Прибуток (в тис.)	$500
	$400
	$300
	$200
	$100
	$0	5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000 12000 13000 14000 15000 16000 Обсяг виробництва (одиниць)

Рис. 7. Прибуток і вплив початкових запасів

Оскільки середній прибуток, пов'язаний зі збільшенням запасів до 12000 одиниць більше, ніж середній прибуток при відсутності додаткового виробництва, оптимальною політикою буде виробляти додаткову кількість товару.

Розглянемо також ситуацію при первинних запасах 10 000 одиниць. Виконавши аналіз за вищенаведеною методикою, неважко зробити висновок, що ніякого додаткового виробництва не потрібно, оскільки середній прибуток при первинних запасах в 10 000 одиниць буде більше, ніж прибуток, отриманий в результаті збільшення запасів до 12 000 одиниць. І це зрозуміло, бо в разі відсутності виробництва відсутні і постійні витрати, якщо ж щось виробляється, необхідно йти на постійні витрати, незалежно від обсягів виробництва. Таким чином, у разі додаткового виробництва максимальний прибуток може скласти $ 375 000. А це саме той прибуток, який нам забезпечує первинний запас 8500 одиниць, при відсутності будь-якого виробництва. Тобто висновок для нашої задачі такий: якщо початкові запаси нижче 8500 од., доцільно виробляти додаткову продукцію і підняти запаси до 12 000 одиниць, якщо ж початкові запаси перевищують або дорівнюють 8500 одиниць, то організовувати додатковий випуск продукції не потрібно.

Аналіз, що був здійснений в прикладі (кейсі) з купальниками, служить основою для певної політики запасів, відомої під назвою «s, S» або «min-max»: у разі зменшення запасів до рівня «s», проводиться замовлення, щоб збільшити запас до рівня «S». Рівень «s» називають точкою замовлення (reorder point), рівень «S» - максимальним бажаним рівнем запасу. У прикладі з купальними костюмами точка замовлення склала 8500 одиниць, а максимальний рівень запасу - 12 000 одиниць. Різниця цих двох рівнів визначається постійними витратами, пов'язаними із здійсненням замовлення, виробництвом і транспортуванням продукції.

Модель, представлена вище, передбачає, що фірма може зробити тільки одне велике замовлення на поставку товарів. Така ситуація правомірна в разі модних або сезонних товарів, таких як купальні костюми або лижні куртки, для яких характерний короткий сезон продажу і недоцільність повторного замовлення продукції з урахуванням попиту споживачів. Однак для безлічі інших товарів фірма має необхідність виконувати повторні замовлення в будь-який час протягом року. Прикладом може служити продаж телевізорів. Фірма-продавець стикається з випадковим, нерегулярним попитом на товар і отримує поставки від виробників. Природно, останні не можуть миттєво задовольнити замовлення реалізатора телепродукції, оскільки потрібен певний час для доставки. В умовах нерегулярного попиту та фіксованого часу виконання замовлення фірма-продавець телевізорів повинна мати певні запаси товару, принаймні, в силу трьох причин:

1. Щоб мати можливість задовольнити попит покупців протягом часу виконання чергового замовлення.

2. Щоб захиститися від несподіваних «сплесків» попиту.

3. Щоб збалансувати щорічні витрати на підтримку запасів та щорічні витрати на виконання замовлень, оскільки, як ми бачили раніше, більш часті замовлення ведуть до зменшення запасів і вартості їх підтримки, але в той час збільшуються витрати на виконання замовлень.

Інтуїтивно ці причини зрозумілі, проте з розробкою конкретної політики запасів не все так просто. Щоб, ефективно керувати запасами, фірма-продавець (або дистриб’ютор) телевізорів повинна вирішити, коли і скільки телевізорів замовляти. Відповіді на ці питання грунтуються на наступних додаткових умовах:

а) щоденний попит є нерегулярним (випадковим) і підпорядковується правилу нормального розподілу, тобто ймовірнісний прогноз щоденного попиту графічно можна представити у вигляді кривої, що має форму дзвону. Зауважимо, що математично описати нормальний попит можливо за допомогою його середнього стандартного відхилення;

б) витрати на підтримку запасів визначаються з розрахунку на одиницю товару в одиницю часу;

в) якщо покупець хоче придбати телевізор в момент нульового запасу (коли запас вичерпаний), то ця покупка (і замовлення) вважаються втраченими;

г) фірма-продавець визначає необхідний рівень логістичного сервісу. Рівень сервісу - це ймовірність того, що запас не буде вичерпаний протягом часу виконання чергової поставки. Так, фірма-продавець може встановити, що наявного товарного запасу має вистачити на 95% часу виконання чергового замовлення, тобто рівень сервісу буде становити 95%.

Щоб розробити політику запасів, яку доцільно застосувати фірмі-дистриб'ютору телевізорів, необхідна наступна інформація:

AVG - середній щоденний попит на телевізори;

STD - стандартне відхилення щоденного попиту;

L - час виконання замовлення в днях;

h - вартість щоденного підтримки одиниці товару у фірми-дистриб'ютора;

α - рівень сервісу (тобто ймовірність дефіциту = 1 - α).

Крім того, необхідно визначити концепцію позиційних запасів, які розуміються в будь-який момент часу як запаси в наявності на фірмі плюс товари, замовлені, але які ще не надійшли (запаси в дорозі).

Щоб охарактеризувати політику запасів, яку слід застосувати фірмі-продавцеві телевізорів, звернемося до системи «s, S». Ефективна політика запасів в цій системі виглядає як s = S, тобто точка замовлення, і максимальний рівень запасу збігаються. Таким чином, при зниженні рівня запасів нижче S, продавець відразу ж повинен зробити замовлення, щоб рівень запасу знову досяг максимальної позначки. Максимальний рівень запасу складається з двох частин. Перша - це середній запас протягом часу виконання замовлення (або часу поставки), який (запас) розрахований на середні значення попиту і часу поставки. Тобто середній запас повинен бути достатнім, щоб задовольнити попит покупців до прибуття чергової партії замовленого товару. Середній попит в період поставки визначається як L x AVG. Друга частина максимального рівня запасу - це резервний (страховий) запас, призначення якого - захист від несподіваних «сплесків» попиту. Рівень резервного запасу дорівнює Z x STD x , де Z - constanta, що відображає рівень сервісу (береться з статистичних таблиць – табл. 2).

Таким чином, максимальний рівень запасу визначається як:

L x AVG + Z x STD x

Таблиця 2. Рівень логістичного сервісу і значення Z

Рівень логістичного сервісу %	90	91	92	93	94	95	96	97	98	99	99,9
Z	1,29	1,34	1,41	1,48	1,56	1,65	1,75	1,88	2,05	2,33	3,08

З урахуванням константи Z максимальний рівень запасу повинен задовольняти рівнянню:

Ймовірність {попит під час виконання поставки ≥ LxAVG + Z xSTDx } = 1-α

Пояснимо застосування вищенаведеного виразу на наступному прикладі. Припустимо, що фірма-дистриб'ютор телевізорів розробляє політику запасів на складі для однієї з моделей телеприймачів. У табл. 3 наведені дані про обсяги продажу телевізорів помісячно за останні 12 місяців.

Таблиця 3. Помісячна реалізація телевізорів

Місяць	Верес.	Жов.	Лист.	Груд.	Січ.	Лют.	Берез.	Квіт.	Трав.	Черв.	Лип.	Серп.
Продаж (кількість)	200	152	100	221	287	176	151	198	246	309	98	156

Час виконання замовлення складає два тижні. Рівень сервісу, який бажає встановити продавець (дистриб’ютор) - 97%. За умови відсутності постійних витрат, яким повинен бути максимальний обсяг запасів дистриб’ютора?

Рішення: з табл. 3 визначаємо середнє відхилення помісячного попиту (191,17) і стандартне відхилення помісячного попиту (66,53). Оскільки час доставки дорівнює 2 тижням, перетворимо помісячні середнє і стандартне відхилення в потижневі за формулою:

Середній потижневий попит = ,

і відповідно перетворимо стандартне відхилення:

Стандартне відхилення потижневого попиту =

Результати розрахунків наведено в табл. 4. Визначення середнього потижневого попиту і його стандартного відхилення дозволяє розрахувати середній попит протягом часу поставки (використовуючи const. Z = 1,88 з табл. 2) і величину резервного (страхового) запасу. Далі визначається значення точки замовлення - як суми середнього попиту протягом часу поставки і резервного запасу. Нарешті, в останньому стовпчику розраховуємо час, на який розрахований запас (або визначаємо точку замовлення в тижнях) - діленням значення точки замовлення на середній потижневий попит. Як видно, дистриб’ютор повинен мати 4-х тижневий запас товару з урахуванням запасів на складі і в дорозі.

Таблиця 4. Аналіз запасів

Параметри	Середній потижневий попит	Стандартне відхилення потижневого попиту	Середній попит під час виконання поставки	Резервний (страховий) запас	Точка замовлення	Час, на який розрахований запас (тижнів)
Значення	44,58	32,08	89,16	86,20	176	3,95

Уявимо, що окрім змінних витрат на виконання замовлення, дистриб’ютор несе постійні витрати К, кожний раз, коли здійснюється поставка. Яку політику запасів слід застосовувати в цьому випадку? Основу політики запасів як і раніше становить система регулювання запасів «s, S», проте значення точки замовлення і величини замовлення будуть відрізнятися. Як і в прикладі (кейсі) з одним періодом замовлення, розглянутим вище, ця відмінність пов'язана з постійними витратами за здійснення замовлення при виробництві товарів. Що стосується точки замовлення, s, то вона визначається так само, як і в попередньому прикладі:

s = L x AVG + Z x STD x

Максимальний рівень запасу, S, розраховується за методикою, що застосована до визначення економічного розміру замовлення (Economic Lot Size Model), який розраховується за формулою:

Q = .

Якщо попит постійний, вистриб’ютор буде замовляти Q товару, як тільки запас зменшиться до рівня L x AVG, оскільки буде потрібно L днів на виконання замовлення. Однак у нашому прикладі попит непостійний, мінливий, тому дистриб'ютору необхідно мати резервний (страховий) запас, величина якого складе: Z x STD x , де Z визначається як і в попередньому прикладі з урахуванням необхідного рівня сервісу. Тому рівень максимального запасу буде дорівнювати:

S = max {Q, L x AVG} + Z x STD x ,

де max означає необхідність застосувати максимальні значення Q і L x AVG. Рис. 8 ілюструє динаміку рівня запасів у часі, коли застосовується розглянутий тип політики запасів.

Рівень запасів

S Позиційні запаси

Величина

замовлення

Час

виконання

замовлення

Час

Рис. 8. Політика запасів «s, S» з можливістю декількох замовлень

Приклад. Ми продовжуємо попередній приклад і запроваджуємо додаткову умову, а саме: кожне замовлення на телевізори супроводжується постійними витратами в розмірі $ 4500, які не залежать від величини замовлення. Один телевізор обходиться дистриб'ютору в $ 250, а щорічні витрати на підтримку запасів становлять 18% від вартості товару. Таким чином, щотижневі витрати на підтримку запасів дорівнюють: = 0,87 дол. Величину замовлення визначаємо за відомою формулою:

Q == 679 штук.

Рівень максимального позиційного запасу:

Резервний запас + Q = 86 +679 = 765 штук.

Тобто дистриб’ютор повинен здійснювати замовлення, щоб поповнити запаси, до максимального позиційного запасу 765 телевізорів, кожний раз, коли рівень запасу досягає або зменшується нижче 176 одиниць товару.

У багатьох випадках припущення, що час виконання замовлення (час доставки) є фіксованим і заздалегідь відомим, не виконується. Дійсно, часто спостерігаються практичні ситуації, коли час виконання замовлення має нормальний розподіл з середнім значенням часу доставки (позначимо його AVGL) і стандартним відхиленням (STDL). У цьому випадку точка замовлення s визначається так:

s = AVG x AVGL + Z,

де AVG x AVGL представляє середній попит в період доставки (виконання замовлення), а - це стандартне відхилення попиту в період виконання замовлення.

Тому величина резервного запасу складе:

Як і раніше рівень максимального запасу буде сумою резервного запасу і максимуму між Q і середнім попитом в період виконання замовлення, тобто:

S = max {Q, AVGL x AVG} + Z .

Розглянемо ще одну проблему дистрибуції, яка пов'язана з прикладом діяльності АСМЕ, американської компанії, що виробляє і реалізує електронні товари на Північному Сході США. Наявна система дистрибуції ділить Північний-Схід США на два ринки, кожен зі своїм регіональним складом. Один склад знаходиться в м. Парамус, штат Нью-Джерсі, а другий - у м. Ньютон, штат Массачусетс. Клієнти, переважно роздрібні торговці, отримують товар безпосередньо зі складів, при цьому кожен клієнт знаходиться в одному з двох ринків і «прикріплений» до відповідного складу. У свою чергу обидва склади отримують товар від підприємства-виробника в Чикаго. Час доставки для кожного складу становить один тиждень, а виробничі потужності виробника дозволяють задовольнити будь-яке замовлення складів. Застосовувана стратегія дистрибуції забезпечує рівень сервісу 97%, тобто політика запасів на кожному складі допускає наявність дефіциту з ймовірністю не вище 3%. Звичайно, незадоволені замовлення покупців

означають втрачений продаж, який не може бути компенсований майбутніми поставками.

Оскільки діюча система логістики і дистрибуції існує більше 7 років, нове керівництво компанії вирішило її змінити. Компанія АСМЕ має асортимент з 1500 різних товарів в її товаропровідній мережі та обслуговує близько 10000 рахунків (споживачів) на Північному Сході США.

Нове керівництво АСМЕ пропонує наступну альтернативну стратегію: замість двох складів створити один склад, розташований між містами Парамус і Ньютон, який буде обслуговувати всіх споживачів. Назвемо пропоновану схему централізованою системою дистрибуції (ЦСД). Керівництво компанії при цьому наполягає, щоб в ЦСД був такий же рівень обслуговування, що і в старій системі, тобто 97%.

Існуюча система дистрибуції з двома регіональними складами має важливу перевагу в тому, що її два склади розміщуються поблизу певної групи споживачів, що дозволяє зменшити час доставки. Однак нова схема також має серйозний плюс, тому що вона дозволяє забезпечити рівень обслуговування 97% зі значно меншими запасами або підвищити рівень обслуговування при тих же запасах. Питання полягає в тому, яке скорочення запасів компанія повинна виконати, щоб забезпечити рівень обслуговування 97% при централізованій системі дистрибуції?

Щоб відповісти на це питання, проведемо більш детальний аналіз політики запасів в умовах централізованої і децентралізованої систем дистрибуції - на прикладі двох товарів, А і В. Для обох товарів витрати на виконання замовлення фабрикою становлять $ 60 на одне замовлення, витрати на підтримку запасів - $ 0,27 на одиницю товару в тиждень. За існуючої системи дистрибуції, транспортні витрати з доставки товарів від складів до клієнтів складають в середньому $ 1,05 для кожного товару. За оцінками, експертів в новій централізованій системі транспортні витрати з доставки товарів від центрального складу споживачам збільшаться до $ 1,10 для кожного товару. При цьому час доставки істотно не зміниться.

У таблицях 5 і 6 представлені дані про попит на кожний продукт протягом останніх восьми тижнів на кожному з двох регіональних ринків. Зауважимо, що товар В є менш ходовим, попит на нього значно нижчий в порівнянні з товаром А. У таблиці 7 показані результати розрахунків середнього потижневого попиту і стандартного відхилення потижневого попиту на кожний товар, а також коефіцієнти варіації попиту на кожному регіональному складі. Коефіцієнт варіації визначався за формулою:

Коефіцієнт варіації = .

Таблиця 5. Дані про продаж товару А

Тиждень

Массачусетс
Нью-Джерсі

Всього

113

Таблиця 6. Дані про продаж товару В

Тиждень

Массачусетс
Нью-Джерсі

Всього

Таблиця 7. Результати статистичного аналізу даних про

продаж товару А і В

Показники

Регіональні

склади

Товар

Середнє значення попиту

Стандартне відхилення попиту

Коефіцієнт варіації

Массачусетс

Нью-Джерсі

39,3

1,125

38,6

1,25

13,2

1,36

12,0

1,58

0,34

1,21

0,31

1,26

Всього

77,9

2,375

20,71

1,9

0,27

0,81

Відзначимо відмінності між стандартним відхиленням і коефіцієнтом варіації, які обидва представляють собою міру мінливості попиту. Однак стандартне відхилення вимірює мінливість абсолютних значень попиту, а коефіцієнт варіації відображає мінливість попиту по відношенню до середнього значення попиту. На прикладі товарів А і В можна помітити, що товар А має велике стандартне відхилення, а товар В характеризується значно більшим коефіцієнтом варіації. Ця відмінність між двома товарами буде мати важливе значення при підведенні підсумків аналізу.
Також відзначимо, що для кожного товару середнє значення попиту при централізованій системі дистрибуції буде сумою середніх значень попиту по кожному з двох регіональних складів при старій системі. Однак мінливість попиту на центральному складі, виміряна як за допомогою стандартного відхилення, так і за допомогою коефіцієнта варіації, буде набагато нижче відповідних показників на регіональних складах. І цей чинник впливає на рівень запасів в існуючій і пропонованій системах дистрибуції (табл. 8).

Зауважимо, що середній рівень запасів для товару А на регіональному складі в м. Парамус, штат Нью-Джерсі становить: резервний запас += 88 од. Подібним чином розраховані середні запаси на регіональному складі в м. Ньютон, штат Массачусетс дорівнюють 91 од., у той час як на центральному складі цей показник дорівнюватиме 132 од. Тобто при централізованій системі дистрибуції запаси товару А скоротяться на 26%. Середні запаси товару в складуть відповідно при старій системі 15 од. на складі в м. Парамус і 15 од. у м. Ньютон, а на одному центральному складі їх буде 20 од., Тобто досягається скорочення 33% запасів товару В.

Таблиця 8. Показники системи запасів при децентралізованої (старій) та централізованої (новій) системах дистрибуції

Показники

запасів

Системи

дистрибуції

Товар

Середній попит за час поставки

Резервний запас

Точка замовлення

Q (розмір замовлення)

Максимальний рівень запасу

I Децентралізована (стара)

Массачусетс

Нью-Джерсі

II Централізована (нова)

39,3

1,125

38,6

1,25

77,9

2,375

25,08

2,58

22,80

3,0

39,35

3,61

118

132

131

186

158

154

226

Розглянутий практичний приклад ілюструє розподіл ризику - важливу концепцію в логістичному менеджменті запасів. Розподіл ризику (Risk Pooling) припускає, що мінливість попиту зменшиться, якщо агрегувати, тобто об'єднати попит, оскільки високий попит з боку одного споживача буде урівноважений низьким попитом з боку іншого споживача. Таке зменшення мінливості попиту робить його більш стабільним і передбачуваним, що відповідно дозволяє зменшити резервні запаси і таким чином, скоротити середні запаси. Так, в централізованій системі, що була охарактеризована вище, один склад обслуговує всіх споживачів, що забезпечує зменшення ступеня мінливості попиту, вимірюваного як стандартним відхиленням, так і коефіцієнтом варіації.

По відношенню до проблеми розподілу ризику в логістичних системах запасів можна зробити три важливі висновки:

1. Централізація запасів зменшує як резервний запас, так і середній запас. Пояснюється це тим, що високий попит з боку одного ринкового ареалу компенсується низьким попитом з боку іншого ринкового ареалу і тому запаси можуть бути відповідно перерозподілені, що неможливо при децентралізації запасів та їх жорсткому закріпленні за невеликими ринками.

2. Чим вище коефіцієнт варіації, тим більшу вигоду приносить застосування централізації запасів і зменшується ступінь ризику. Цей висновок пояснюється тим, що середній запас включає дві складові - одну, пропорційну середньому потижневому попиту (Q), і другу, пропорційну стандартному відхиленню потижневого попиту (резервний запас). Оскільки скорочення середнього запасу здійснюється в основному через зменшення резервного запасу, то, чим вище коефіцієнт варіації, тим більший вплив виявляє резервний запас на зниження обсягу запасів.

3. Вигоди від розподілу ризику залежать від ступеню взаємного впливу ринків. Якщо попит на якийсь товар на двох ринках показує високу позитивну кореляцію (взаємозв'язок), то вигоди від розподілу ризиків зменшуються і навпаки.

Вищенаведений аналіз підводить до важливої практичної проблеми: яка система запасів краща - централізована чи децентралізована? Відповідь на це питання повинна включати визначення таких ключових показників стратегії запасів, як величина резервного запасу, рівень сервісу, додаткові витрати, час доставки товару споживачеві і транспортні витрати. Отже, величина резервного запасу при централізації запасів різко скорочується, причому ступінь скорочення залежить від коефіцієнта варіації і кореляції попиту між локальними ринками. Рівень сервісу: його високий показник централізована система забезпечує при менших запасах і відповідних менших витратах. Так само як за попереднім показником, великий вплив мають коефіцієнт варіації і ступінь кореляції між ринками. Додаткові витрати: як правило, вони вищі за децентралізованої системі в силу меншої економії від масштабу. Час доставки товару споживачеві: оскільки регіональні склади розміщуються ближче до споживача, цей показник у централізованих систем запасів гірший. Транспортні витрати: вони залежать від конкретної ситуації, оскільки при збільшенні кількості складів скорочуються витрати з доставки товару споживачам (англ. out bound logistics), але зростають витрати по завезенню товару від підприємств - виробників на склади (англ. inbound logistics) (табл. 9).

Таблиця 9. Переваги (+) та недоліки (-) централізації та децентралізації запасів

Показники логістичної стратегії запасів

Централізація запасів

Децентралізація запасів

1. Розмір резервних запасів

2. Рівень сервісу

3. Додаткові витрати

4. Час доставки товару споживачеві

5. Транспортні витрати

+ -

Моделі запасів і приклади, які розглядалися раніше, грунтувалися на аналізі одного об'єкта (складу або магазину), запаси якого необхідно було оптимізувати з метою мінімізувати власні витрати. У типовому логістичному ланцюзі головна мета полягає в скороченні сукупних витрат системи, тому тут важливо з'ясувати взаємозв'язок і взаємовплив елементів логістичного ланцюга і визначити їх відповідний вплив на політику запасів в цілому і за кожним елементом.

З цією метою розглянемо розподільчу систему роздрібної торгівлі з одним складом, що обслуговує декілька роздрібних торгових закладів. Застосуємо два важливих уточнення:

1. Рішення з управління запасами приймаються в рамках всієї системи з метою зменшення загальносистемних витрат.

2. Керівний орган системи має доступ до інформації щодо запасів по всіх елементах системи, тобто складу і роздрібних магазинах.

З урахуванням цих уточнень ефективним способом управління запасами системи буде так званий метод ешелонування запасів, що має своєю основою однойменну концепцію. Її суть в тому, що в системі дистрибуції кожен елемент розглядається як частина єдиного суперешелону запасів. Тому ешелоновані запаси на кожному рівні системи дорівнюють запасам в даному елементі системи плюс всі запаси нижче наступних рівнів. Приміром, ешелоновані запаси на рівні складу складаються із запасів на складі плюс всі запаси у дорозі до роздрібних підприємств і на них. Відповідно позиційні ешелоновані запаси складу включають запаси на складі і ті, які мають надійти (рис. 9). Пропонується наступний ефективний підхід до управління запасами логістичної системи «склад-магазини». По-перше, магазини управляють своїми запасами, застосовуючи політику «s, S». По-друге, рішення складу в частині замовлень грунтуються на ешелонованих запасах, тобто запасах на складі і в роздрібній торгівлі. Зокрема, точка замовлення s і максимальний рівень запасів S розраховуються окремо для кожного магазина. У разі зниження рівня запасів до s і нижче, негайно направляється замовлення на склад, щоб підняти рівень запасів до S. Таким же чином розраховуються значення s і S для складу - з урахуванням позиційних ешелонованих запасів. Зокрема, точка замовлення для складу дорівнює:

s = L^e x AVG + Z x STD ,

де L^e - ешелонованої час доставки, яке визначається як сума часу доставки від складу до роздрібних підприємств і від постачальника до складу (рис. 9);

AVG - середній попит по всіх роздрібних підприємствах;

STD - стандартне відхилення попиту у роздрібних підприємствах.

Додамо, що дана методика може використовуватися в більш складних логістичних ланцюгах з великою кількістю рівнів та елементів за умови, що ці ланцюги перебувають під централізованим управлінням і що інформація про запаси на всіх рівнях доступна центральному органу управління.

Постачальник

Овал: Склад

Роздрібні торговельні
підприємства Ешелоновані

запаси складу

Ешелонований

час доставки

Рис. 9. Ешелонування запасів у логістичному ланцюзі

Приклад. Продовжимо розгляд роботи з запасами дистрибутора телевізорів. Уявімо, що його склад постачає групу магазинів. Дані таблиці 3 представляють собою агреговані значення попиту магазинів, а двотижневий термін поставки буде ешелонованим часом доставки. Таким чином, дистриб'ютору необхідно забезпечити, щоб запас в 176 одиниць товару (або чотирьохтижневий запас товару) перебував в системі постійно - на складі, або в дорозі на склад або в дорозі від складу до магазинів.
Що стосується підприємств роздрібної торгівлі, то по них здійснюються точно такі ж розрахунки, але з урахуванням індивідуальних значень попиту і відповідного часу доставки товару зі складу. Якщо, наприклад, середній потижневий попит в якомусь магазині складає 11,6 од., стандартне відхилення - 4,5, час доставки зі складу - тиждень, то, використовуючи відому нам методику розрахунків (при рівні сервісу 97%), визначимо точку замовлення для цього магазину (20 од.). Тобто замовлення цьому магазину слід здійснювати за рівня запасу 20 од. товару або менше. Якщо, інші магазини мають інші показники попиту або часу доставки, то вони будуть мати інші значення точки замовлення.

На закінчення наведемо деякі практичні стратегії управління запасами, які були повідомлені менеджерами з логістики, запасів і постачання при їх опитуванні в цілях підготовки огляду «Inventory Reduction Report» (США, 2010 р.):

1. Політика періодичного контролю запасів. При цій стратегії рівень запасів регулярно перевіряється і за результатами кожної перевірки приймається рішення про розмір замовлення. Такий підхід дозволяє виявити неходові і застарілі товари і допомагає послідовно зменшувати обсяг запасів.

2. Політика постійного контролю норми витрати, часу доставки та резервного запасу. Це дозволяє фірмі бути впевненою, що запаси знаходяться на необхідному рівні. Такий підхід, наприклад, допомагає виявити, що норма витрат матеріалів, товарів скорочується протягом кількох місяців і, відповідно, зростають запаси.

3. Стратегія зменшення резервного запасу - такий підхід пов'язаний із застосуванням концепції «Just In Time» (Точно в строк), коли виконуються часті невеликі замовлення і скорочується час доставки.

4. Кількісні підходи - вони подібні до методів, викладених у цій статті і концентруються на встановлення балансу між вартістю підтримки запасів та вартістю виконання замовлення.

Зазначимо, що головна увага в огляді звертається не на зменшення витрат, а на скорочення обсягів запасів. Дійсно в останні роки в промисловості і торгівлі США докладаються значні зусилля, щоб збільшити індекс оборотності запасів (ІОЗ), який визначається як відношення річного обсягу продажу до середнього рівня запасів (часто його називають «sales / inventory ratio» - індекс S/I). З визначення ІОЗ видно, що збільшення оборотності товарів веде до зменшення їх запасів. Наприклад, гігант роздрібної торгівлі США - компанія Wal-Mart має найвищий показник ІОЗ серед торгових фірм. Це означає, що Wal-Mart має більш високий рівень ліквідності, малий ризик продажу застарілих товарів і зменшені інвестиції в запаси. Звичайно, низький рівень запасів не завжди виправданий, оскільки збільшується ризик втрачених продаж.

Таким чином, виникає питання, який прийнятний рівень оборотності запасів слід застосовувати фірмі на практиці? Вивчення галузевої практики в сфері управління запасами свідчить, що відповіді сильно розрізняються за роками і залежать від специфіки галузі. В огляді «Inventory Reduction Report» було відмічене значне збільшення ІОЗ в 2009 р. коли, майже 52% виробників, які брали участь в опитуванні, збільшили оборотність запасів. У табл. 10 наводяться приклади оборотності запасів підприємств - виробників різних галузей промисловості США.

Таблиця 10. Індекс оборотності запасів (ІОЗ) для деяких галузей промисловості США

Галузь

Значення ІОЗ

Високе

Середне

Низьке

Виробництво електронних компонентів

Виробництво комп'ютерів

Виробництво аудіо / відео техніки

Виробництво електротехнічних товарів

Виробництво промислових хімікатів

Виробництво молочної продукції

Видавничо-друкарське виробництво

9,8

9,4

6,2

8,0

10,3

34,4

9,8

5,7

5,3

3,4

5,0

6,6

19,3

2,4

3,7

3,5

2,3

3,8

4,4

9,2

1,3

Висновки. Проблема управління запасами та необхідність координації політики запасів і транспортної політики фірм є однією з найважливіших проблем сучасної логістичної теорії та практики. Щоб її вирішити потрібно володіти сучасними логістичними прийомами та методами, зокрема, це стосується політики запасів, політики замовлень, концепції ешелонування запасів у логістичному ланцюзі тощо. Значний досвід вирішення цих проблем мають наукові та практичні працівники в сфері логістики США. Ознайомитися з теоретичною базою цього досвіду та його практичним втіленням буде цікавим та корисним в умовах незалежної України.

Література

1. Paul R.Murphy jr, Donald F. Wood. Contemporary Logistics. 10 - Th edition. - New Jersey, 2011. – 432 p.

2. Robert B. Handfield, Ernest L. Nichols, Jr. Introduction to Supply Chain Management. - New Jersey, 2010. – 183 p.

3. David Simchi-Levi, Philip Kaminski, Edith Simchi-Levi. Designing and managing the Supply Chain. Concepts, Strategies and Case Studies. - McGraw-Hill: New York – London – Singapore – Toronto, 2010. – 321 p.

4. Louis W. Stern, Adel I. El-Ansary, Anne T. Coughlan. Marketing Channels. - New Jersey, 2010. – 621 p.

5. J. Nevan Wright. The Management of Service Operations. - London – New York, 2011. - 239 p.

6. Jnventory Reduction Report, No 00-3 (March 2010), pp. 10-12.