- •Управление материально-производственными запасами
- •Понятие и классификации запасов
- •Модели расчета оптимального запаса
- •Политика управления запасами
- •Основные положительные эффекты хранения запасов
- •Расходы, связанные с хранением запасов
- •Практическая рекомендация по определению величины запаса
- •Распределение Парето и авс-метод управления запасами
- •Принцип 80/20: закон или эмпирическое правило?
- •Контроллинг запасов
- •Логистика: планирование материальных потоков. Практика vs Теория.
- •Xyz метод.
Логистика: планирование материальных потоков. Практика vs Теория.
В.Кулибаба recoilme@iq-soft.ru www.iq-soft.ru
Intro.
Данный труд рассматривается как попытка написания серии статей на тему рассмотрения проблем возникающих при попытке «натягивания» теории на практику. Ну или о попытках переноса западных стандартов ведения бизнеса на суровую Российскую действительность)). Не это главное. Мы просто будем анализировать противоречия возникающие в ходе автоматизации и анализа бизнес процессов.
Введение. О чём этот фильм?
Сейчас логистика направлена больше на решение таких задач как осуществление управления и контроля движением материальных / информационных потоков. При этом такая немаловажная часть как «планирование» материальных потоков, зачастую остается за рамками задач решаемых логистикой. О них и поговорим.
А оно надо?
Как решаются эти задачи на большинстве предприятий? При помощи экспертной оценки. Никто лучше эксперта не скажет, сколько товара будет продаваться завтра, потому что он уже не один год в этом бизнесе. Но давайте посмотрим на процесс со стороны. Допустим, решается задача закупки товара. Как минимум, для принятия решения эксперту требуется информация о текущем наличии товара в магазине (структурированная по различным статусам), и информация о продажах за период (например, продажи за параллельный период прошлого года, предшествующие n месяцев и т.п.). На основании данной информации, опыта (эта штуковина в любом количестве продастся), знаний специфики бизнеса (если в наличии не будет черной помады, черный лак для ногтей точно никогда не продастся), логических рассуждений и интуиции– принимается решение о составе и количестве закупки. Вы тоже верите, что при принятии решения эксперт в голове применяет метод скользящей средней с учетом сезонности спроса и проходящих в данный момент маркетинговых акций? Прикидывает выделенный бюджет и распределяет его по товарным группам? А я верю. Совершенно серьезно. Более того, экспертная оценка просто необходима при прогнозировании нового, сопутствующего товара, товара повышенного спроса, наконец. Но. К сожалению? Человеческий мозг не может содержать информацию о тысячах номенклатурных позиций одновременно… Волей-неволей, мы пришли к необходимости автоматизированной обработки информации. Начнем с разбиения товаров на товарные группы. Как говорится «Разделяй и властвуй».
Статья 1. ABC и XYZ метод. ТЕОРИЯ:
ABC метод.
Наиболее распространенным методом контроля и управления запасами (во многом из-за его простоты) является метод ABC. Не хочется останавливаться подробнее на алгоритмах его реализации из-за всё той же распространенности. Более интересной задачей является принцип определения границ групп. Можно выделить три основных подхода:
На основании данных обследований (1)
«Дифференциальный» (2)
«Аналитический» (3)
Первый метод. Интересно отсутствие единого подхода при применении первого метода.
Вот лишь некоторые его интерпретации:
Источник |
A |
B |
C |
||||
$ |
% от кол. |
$ |
% от кол. |
$ |
% от кол. |
||
«правило Парето» |
80 |
20 |
15 |
30 |
5 |
50 |
|
Р. Линдерс |
70-80 |
10 |
10-15 |
10-20 |
10-20 |
70-80 |
|
J. Shapiro |
60 |
20 |
20 |
20 |
20 |
60 |
Однако следует отметить, что правило Парето считается «классическим» подходом.
Второй метод состоит в определении средней себестоимости одного товара. Товары с себестоимостью в 6 раз и выше средней относятся к группе A. Товары с себестоимостью более чем в 2 раза меньшей средней – к группе С. Остальные товары относятся к группе B.
При использовании третьего метода необходимо выполнить ряд довольно сложных математических преобразований:
использовать метод наименьших квадратов
приводить нелинейные зависимости к «нормальному» виду
воспользоваться теоремой Лагранжа и т.п.
Но самое интересное, это то, что результаты расчетов по третьему методу, как правило, довольно близки к «эмпирическому» первому методу (4).