3 Совершенствование управления закупочной деятельностью ип шафранова

3.1 Разработка мероприятий по совершенствованию управления закупочной деятельностью

В данном случае элементарное и эффективное управление закупками можно осуществлять с помощью Microsoft Excel. Преимущество данного метода заключается в доступности программного продукта и эффективности его применения в конкретном случае.

В данной работе будет рассмотрен способ оперативного планирования закупочной деятельности с помощью программы Microsoft Excel. Данная программа присутствует на всех компьютерах, так как устанавливается в составе офисного пакета, как правило, сразу после инсталляции операционной системы от Microsoft.

В качестве планируемого периода будет рассмотрен отрезок времени  в один год. Подобный подход позволит руководству организации «видеть» перспективы на среднесрочный период времени (год) и увязывать их с общей стратегией деятельности организации в этом периоде и позволит держать складские остатки под четким контролем, не допуская необоснованного роста объемов складских запасов, также как и роста упущенной выгоды организации.

Впоследствии руководитель сможет принять решение о целесообразности применения такого способа планирования, его развития и доработки в текущем году и введения его как обязательного инструмента коммерческой деятельности в последующем году. Планово-учетной единицей будет выбран месяц, поскольку это наиболее оптимальный вариант для использования его инструментами программного продукта, для анализа показателей и расчета наиболее достоверных результатов. Помимо этого такой план можно будет оперативно редактировать по информации текущего периода.

Порядок и последовательность разработки управления закупочной деятельности:

1. Обоснование целей деятельности.

В конкретном случае организация имеет налаженную устойчивую специфику производственной структуры, которая обеспечивает доставку продукции от поставщика до конкретного потребителя. Максимизация прибыли в данном случае подразумевает под собой выявление возможной дополнительной прибыли при помощи прогнозирования и устранение возможных потерь прибыли, основываясь на отчетном периоде. Учитывая возможности внутренней среды хозяйствования данный план будет представлять собой расчет экономического эффекта как числового выражения поставленной задачи.

2. Сбор информации.

Для проведения анализа и прогнозирования потребуются следующая информация:

• Объем продаж в натуральном выражении по каждой товарной позиции;

• Объем продаж в стоимостном выражении по каждой товарной позиции;

• Цены реализации по каждой товарной позиции в отчетных и планируемых периодах;

• Количество совершенных сделок по номенклатурным позициям.

Данную информацию было несложно получить из ежемесячных отчетов объемов продаж, которые ведутся на предприятии в программе 1С:Торговля+Склад.

3. Проведение экономического анализа.

В данной работе будут использоваться два инструмента анализа: ABC-анализ и XYZ-анализ.

АВС-анализ будет использован, для того чтобы классифицировать товарную номенклатуру на три группы «А», «В», «С». Самая важная группа «А», согласно принципу Парето, будет самой маленькой по количеству наименований товаров. И наоборот, самая большая группа товаров по количеству наименований «С» будет состоять из наименее важных товаров. Соответственно упрощается задача управления складскими запасами. Вместо того чтобы тратить одинаковое время (или ресурсы) на управление всем объемом запасов, что нерационально, основное внимание (и время) уделяется немногочисленным важным товарам. «Важность» товара определяется по какому-то определенному признаку или комбинации признаков. В качестве таких признаков будут выступать: количество сделок с данным товаром и объем реализации товара в продажных ценах.

Метод XYZ-анализа позволяет произвести классификацию товарно-материальных запасов компании в зависимости от стабильности их продаж. Чем стабильнее продажи товара, тем точнее их можно прогнозировать.

При проведении XYZ-анализа осуществляется группировка товарно-материальных запасов в порядке возрастания коэффициента вариации, который характеризует степень отклонения от среднего значения.

4.  Составление прогнозов.

С помощью MS Excell можно осуществлять прогнозирование объемов сбыта регулярно потребляемых товаров. Целям прогнозирования служат статистические функции Excell: предсказ, тенденция, рост.

Функция предсказ, основываясь на известных значениях величин X и Y, вычисляет будущее значение величины Y для заданного значения X. Для вычисления будущего значения в функции предсказ применяется модель линейной регрессии вида: Y=aX+b.

5. Составление плана.

Непосредственно составление плана закупок на планируемый период с разбиением по месяцам. Данный план будет основываться на подробном анализе товарной номенклатуры, прогнозе спроса на товары с устойчивым спросом и корректировкой по показателю уровня обслуживания клиентов.

Таблица 6 - Анализ по признаку «количество сделок за период»

доля в общем количестве сделок	Доля в общем объеме реализации	Гуппа по двум признакам	Доля в ассортименте нарастающим итогом
0,146	0,100	AAs	0,043
0,106	0,106	AAs	0,087
0,102	0,097	AAs	0,130
0,077	0,061	AAs	0,174
0,073	0,061	AAs	0,217
0,069	0,067	AAs	0,261
0,065	0,075	AAs	0,304
0,057	0,048	ABs	0,435
0,024	0,072	BAs	0,478
0,020	0,029	BBs	0,565
0,028	0,015	BCs	0,609
0,008	0,013	CCs	0,870
0,004	0,011	CCs	0,957
0,004	0,016	CCs	1,000

Таблица 7 - Показатели классификационных признаков в их общем объёме и показатели долей в ассортименте

Гуппа по двум признакам	Доля в общем количестве сделок	Доля в общем объеме реализации	Доля в ассортименте
AAs	0,691	0,642	0,348
ABs	0,118	0,090	0,087
ACs	0,000	0,000	0,000
BAs	0,024	0,072	0,043
BBs	0,045	0,051	0,087
BCs	0,065	0,045	0,130
CAs	0,000	0,000	0,000
CBs	0,012	0,031	0,043
CCs	0,045	0,069	0,261

Для более эффективного управления запасами необходимо сконцентрировать внимание на видах продукции, которые попали в группу «AAs». Как видно из таблицы №7 разновидности продукции группы «AAs»  занимаю 69% в общем количестве сделок и 64% в общем объеме реализации.

Для того чтобы оптимизировать товарные запасы группы «AAs» и составить корректный план продаж необходимо вычислить уровень обслуживания по товарам попавшим в данную группу. Для этого необходимо проанализировать все сделки по отдельным товарам этой группы и выявить количество не полностью выполненных сделок. Необходимая информация была взята из журнала регистрации заявок покупателей и накладных на отгруженные товары со склада за отчетный период.

Таблица 8 - Информация о выполнении заказов покупателей

Требовалось	Отгружено	Упущено
250	240	10
170	150	20
145	120	25
222	200	22
130	120	10
120	100	20

Исходя из такого анализа очевидна необходимость скорректировать закупки в планируемом периоде, для того чтобы уровень обслуживания по выявленным товарным позициям был равен 100%, что в свою очередь позволит предприятию избежать потери прибыли.

Метод XYZ-анализа позволяет произвести классификацию товарно-материальных запасов компании в зависимости от стабильности их продаж. Чем стабильнее продажи товара, тем точнее их можно прогнозировать.

При проведении XYZ-анализа осуществится группировка товарно-материальных запасов в порядке возрастания коэффициента вариации.

Таблица 9 – Расчет коэффициентов вариации для группы товаров «Х».

июль	август	сентябрь	ИТОГО  продаж	Коэфициент вариации	Группа XYZ	Доля в ассортименте нарастающим итогом
2250	2250	2300	9030	0,011	X	0,003
3550	3600	3655	14345	0,013	X	0,005
2500	2500	2600	10025	0,025	X	0,008
1188	1220	1225	4783	0,025	X	0,010
3200	3300	3472	13172	0,034	X	0,013
1500	1500	1623	6123	0,035	X	0,015
1500	1600	1621	6221	0,036	X	0,018
1130	1200	1200	4630	0,038	X	0,020
550	600	618	2288	0,068	X	0,106
250	270	300	1073	0,074	X	0,111
54	50	52	200	0,075	X	0,114
100	100	120	420	0,082	X	0,131
132	144	150	546	0,084	X	0,136
288	300	350	1218	0,089	X	0,144

Товары, попавшие в группу «Х» характеризуются стабильной величиной продаж и высокой точностью их прогнозирования. Если проанализировать показатели объема продаж по данным товарам за прошедшие периоды, можно заметить некую линейную зависимость роста объемов продаж по месяцам.

Функция ПРЕДСКАЗ, основываясь на известных значениях величин X и Y, вычисляет будущее значение величины Y для заданного значения X. Для вычисления будущего значения в функции ПРЕДСКАЗ применяется модель линейной регрессии вида: Y=aX+b. В данном случае будет целесообразно использовать именно эту функцию для прогнозирования объемов продаж.