27. Суть управления запасами в системе «точно в срок» ((jit) just-in-time)

Идея концепции «точно в срок» – синхронизация процессов доставки МР и ГП в необходимых количествах точно к тому моменту, когда звенья логистической цепи в них нуждаются для выполнения заказа, заданного подразделением-потребителем. Концепции «точно в срок» реализуют тянущие системы.

Цель концепции «точно в срок» – минимизация затрат, связанных с созданием запасов. Необходимые условия реализации концепции JIT:

·  Наличие в экономической системе надежных поставщиков;

·  Использование систем обмена информацией о требуемых МР, например, канбан для JIT.

·  Высокая скорость физической доставки МР, в том числе за счет сокращения времени промежуточного хранения и ожидания грузопереработки.

·  Точная информация о текущем состоянии производства, точные прогнозы на ближайшее будущее. Для этого при организации и оперативном управлении производственных процессов должны использоваться надежные телекоммуникационные системы и информационно-компьютерная поддержка.

В основе этой концепции лежит уверенность, что запасы возникают из-за плохого управления, плохой координации работ и поэтому проблемы прячутся в запасы. Отсюда следует вывод, что надо отыскать причины, вызывающие разницу между предложением и спросом, улучшить выполнение операций, после чего запасы исчезнут. В более широком значении JIT рассматривает предприятие как набор проблем, мешающих эффективному выполнению операций, например, большое время выполнения заказов, нестабильность доставки заказов, несбалансированные друг с другом операции, ограниченная мощность, поломки оборудования, бракованные материалы, перерывы в работе, ненадежные поставщики, низкое качество ГП, слишком большой объем бумажной работы и многое другое. Менеджеры пытаются решить эти проблемы, создавая запасы, приобретая дополнительные мощности, устанавливая резервное оборудование, приглашая специалистов по «тушению пожаров» и т.д. Однако на самом деле эти действия только скрывают причины проблем. Конструктивный подход заключается в том, чтобы выявить настоящие проблемы и решить их.

28. АВС-анализ полезно использовать компаниям, работающим с разнородной номенклатурой. Вопрос проведения подобной классификации особенно актуален для промышленных компаний, где системе снабжения приходится иметь дело с огромной номенклатурой: справочники материально-технических ресурсов, например, нефтяных компаний достигают 100 тысяч позиций, металлургических — 200-250 тысяч позиций. Данный метод может также служить основой для классификации номенклатуры с точки зрения определения методов работы с клиентами, способов дистрибьюции, управления запасами в розничных точках и на оптовых складах.

Всю номенклатуру закупаемых материально-технических ресурсов располагают в порядке убывания общей суммы закупок (как правило, за год). При этом к группе А относят все наименования продукции начиная с первого, общая стоимость закупок по которым составила 75-80% суммарной стоимости годового объема закупок. В группу В включают позиции, общая сумма закупок по которым составляет 10-15% от общей суммы, соответственно в группу С — номенклатурные позиции, закупки по которым составляют 5-10% от общей суммы годовых закупок.

Использование АВС-анализа снижает влияние субъективного фактора, когда необходимо принять решение об организации снабжения по отдельным группам (например, следует ли организовывать тендеры по определенной номенклатуре), что тоже очень важно для руководства, собственников и контролирующих подразделений.

29. Управление товарными ресурсами в любой компании предполагает осуществление ежедневного анализа большого количества информации по истории продаж, товарных запасов, поставок, возвратов и т. д. Если внимательно анализировать информацию по каждому товару, то на это просто не хватит рабочего времени. Поэтому всегда стоит вопрос, по каким товарам проводить анализ ежедневно, а какие достаточно проверять раз в неделю или даже месяц. XYZ-анализ позволяет получить ответ на этот и многие другие вопросы.

Основная идея XYZ-анализа состоит в группировании объектов по однородности анализи­руемых параметров, другими словами - по коэффициенту вариации. В качестве объектов анализа можно выбрать товар, товарную группу, поставщика и т. п. Затем необходимо определить параметр, по которому будет проводиться анализ. Как правило, анализ проводится по продажам товара или по отгрузке комплектующих со склада. Выбор единиц измерения при проведении данного анализа не имеет принципиального значения. Очень важно правильно определить периодичность данных, которые анализируются. Можно провести анализ по ежедневной отгрузке товара со склада, но в случае, если большая часть товаров отгружается не каждый день, а поставки осуществляются один раз в квартал, результат будет недостаточно показательным. Практика показывает, что периодичность данных должна превышать периодичность поставок, принятую в вашей компании для большей части товаров. Затем нужно рассчитать коэффициент вариации по каждому товару.

Для этого удобно использовать любой табличный редактор. В MS Excel в разделе «статистические функции» есть функция «СТАНДОТКЛОНП» (диапазон ячеек), позволяющая вычислять среднее квадратическое отклонение по выбранному диапазону. Полная формула, которую необходимо ввести в ячейку для расчета коэффициента вариации, будет выглядеть так: = СТАНДОТКЛОНП (диапазон ячеек) /СРЗНАЧ (диапазон ячеек) Следующий шаг - это группирование товаров по величине коэффициента вариации. В группу X попадают товары с коэффициентом вариации менее 10%. В группу Y - товары с коэффициентом вариации от 10% до 25%. В группу Z - товары с коэффициентом вариации более 25%. Данные границы групп являются рекомендуемыми. На практике часто встречаются ситуации, когда все товары компании попадают в группу Z. Этому может быть несколько причин. Самая распространенная из них - сезонность продаж. Сезоны, когда происходят изменения продаж, известны и заранее учитываются при планировании работы компании УЧЕТ СЕЗОННЫХ КОЛЕБАНИЙ: Для анализа данных по товарам, имеющим значительные сезонные колебания, можно предпринять следующие шаги. Самое простое - это изменить границы групп. Шаг действительно самый простой, но, увы, не самый эффективный, так как сезонные колебания это только одна из причин нестабильности. Более правильным и эффективным действием будет выделение сезонной компоненты из фактических данных. Все товары компании надо разделить на группы, имеющие схожую сезонную динамику продаж. Затем для каждой группы нужно определить сезонный тренд и рассчитать сезонные коэффициенты для каждого сезонного тренда. Данные коэффициенты определяются путем деления значения продаж каждого месяца на среднее значение продаж за весь период (по данным сезонного тренда). Затем нужно фактические значения продаж разделить на сезонный коэффициент. В результате мы получим объем продаж товара без учета сезонных колебаний. Теперь можно проводить XYZ-анализ по полученным данным. Из приведенного в таблице 2 примера видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 1 коэффициент вариации снизился до 12%. Расчетный сезонный тренд - это значение прогноза продаж на данный месяц. Если про­гнозирование не применяется, то надо брать среднее значение продаж в этом месяце за три предыдущих года. Сезонный коэффициент равен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда. Значение продаж без учета сезонных колебаний получается путем деления фактических данных за месяц на сезонный коэффициент этого месяца. Таким образом, применение XYZ-анализа позволяет разделить весь ассортимент на группы в зависимости от стабильности продаж. По полученным результатам целесообразно провести работу по выявлению и устранению основных причин, влияющих на стабильность и прогнозируемость продаж

30. При комплексном анализе состояния системы управления товарными ресурсами наиболее продуктивно совмещение результатов АВС-и XYZ-анализов. СОВМЕЩЕНИЕ ABC- И XYZ-АНАЛИЗОВ Сначала проводится ABC-анализ товаров по сумме полученного дохода или по сумме от­груженного товара за весь учетный период (например за год). Затем осуществляется XYZ-анализ этих товаров за весь этот же период (например по ежемесячным продажам за год). После этого результаты совмещаются. Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо обеспечивать постоянное их наличие. Общепринятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой запас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными ресурсами и за счет этого снизить суммарный товарный запас. Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стабилен и хорошо прогнозируется. Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обеспечить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас. Товары группы AZ и BZ при высоком товарообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантированное наличие по всем товарам данной группы только за счет избыточного страхового товарного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увеличиться. По товарам данной группы следует пересмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа, по части товаров необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположен­ных близко к вашему складу (и снизить тем самым сумму страхового товарного запаса), повысить периодичность контроля, поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании и т. п. Товары группы С составляют до 80% ассортимента компании. Применение XYZ-анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы По товарам группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас. По товарам группы CY можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании финансовых возможностей. В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. п. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно контролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые товарные запасы, от которых компания несет потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть товаров, обычно относящихся к категории стоков. ПРЕИМУЩЕСТВА СОВМЕЩЕННОГО МЕТОДА: Итак, использование совмещенного АВС и XYZ - анализов позволит: · повысить эффективность системы управления товарными ресурсами; · повысить долю высокоприбыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики; · выявить ключевые товары и причины, влияющие на количество товаров хранящихся на складе; · перераспределить усилия персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта. И это далеко не полный перечень преимуществ, которые реализуются благодаря использованию описанного совмещенного метода, поэтому в данном курсовом проекте использован именно этот анализ.