2. Анализ и управление производственными запасами

Производственные запасы в данном случае понимаются в более широком смысле, нежели просто сырье и материалы, необходимые для производственного процесса, а именно: к ним относятся сырье и ма­териалы, включая малоценные и быстроизнашивающиеся предметы, незавершенное производство и готовая продукция, а также и товары для перепродажи. Для финансового менеджера предметно-вещностная природа запасов не имеет особого значения; важна лишь общая сумма денежных средств, омертвленных в запасах в течение техноло­гического (производственного) цикла; именно поэтому можно объе­динить эти, на первый взгляд разнородные, активы в одну группу.

Управление запасами имеет огромное значение как в технологи­ческом, так и в финансовом аспектах. Для финансового менеджера запасы — это иммобилизованные средства, т.е. средства, отвлечен­ные из оборота. Понятно, что без такой вынужденной иммобилиза­ции не обойтись, однако вполне естественно желание минимизиро­вать вызываемые этим процессом косвенные потери, с определенной далей условности численно равные доходу, который можно было бы получить, инвестировав соответствующую сумму в какой-то альтер­нативный проект (например, самое простое решение — положить высвобожденные деньги в банк под проценты). Кстати, эти косвенные потери при определенных обстоятельствах могут стать и прямыми — исследования показывают, что при вынужденной реализации активов, например, в случае банкротства компании, многие оборотные сред­ства «вдруг» попадают в разряд неликвидов, а вырученная за них сум­ма может быть гораздо ниже учетной стоимости.

Эти очевидные замечания и объясняют отчасти распространенность моделей управления запасами, что особенно характерно для крупных компаний с налаженным и жестко структурированным производствен­но-технологическим процессом. Независимо от того, используются формализованные модели или нет, руководство любой компании осоз­нанно или интуитивно следует некоторым принципам управления за­пасами, выбирает стратегию финансирования запасов. Эти принципы предполагают ответ на два вопроса: а) какова должна быть структура источников запасов; б) каков должен быть объем запасов?

Для того чтобы более отчетливо понять суть первого вопроса, пред­ставим себе две прямо противоположные линии поведения: согласно первой все запасы финансируются только за счет собственных средств (отсутствует кредиторская задолженность по товарным операциям); согласно второй — финансирование осуществляется исключительно за счет кредиторов. Очевидно, что выбор той или иной линии поведения может иметь разные последствия с позиции риска, текущих расходов, упущенных доходов и др. Более подробно возникающие коллизии в те­оретическом аспекте будут проанализированы в следующей главе в ходе рассмотрения четырех моделей политики финансирования оборотных активов: идеальной, агрессивной, консервативной и компромиссной.

Если ответ на вопрос о составе и структуре источников носит в известном смысле политический характер и не основывается на ка­ких-то формализованных алгоритмах, то при ответе на вопрос об объе­ме запасов уже можно использовать некоторые формализованные про­цедуры. Алгоритмизация политики управления величиной запасов в свою очередь требует ответа на следующие вопросы: а) можно ли в принципе оптимизировать политику управления величиной запа­сов; б) каков должен быть оптимальный объем заказываемой партии; в) какой объем запасов является минимально необходимым; г) когда следует заказывать очередную партию запасов?

Суть проблемы оптимизации размера запасов достаточно очевидна и вербально может быть описана следующим образом. Известно, что на предприятиях существует производственный запас, например сырья и материалов, в то же время его можно не создавать, а покупать соот­ветствующие материалы изо дня в день по мере необходимости. Поче­му же этого не происходит? Можно привести по крайней мере две при­чины: во-первых, предприятию, как правило, приходится платить 5олее высокие цены за маленькие партии товаров; во-вторых, существует риск кратковременной остановки производства в случае непоставки сырья и материалов вовремя. Поэтому очень часто размер производ­ственных запасов на предприятии гораздо больше, чем потребность в них на текущий день. Вместе с тем предприятие несет издержки по хранению производственных запасов, связанные со складскими расхо­дами, с порчей, а также омертвлением денежных средств, которые вло­жены в запасы, в то время как они могли быть инвестированы, напри­мер, в ценные бумаги, с целью получения процентного дохода.

Как известно, решение любой оптимизационной задачи с неизбеж­ностью предполагает идентификацию целевого критерия. В случае с запасами таким критерием выступают, следовательно, затраты, свя­занные с поддержанием запасов и укрупненно состоящие из двух ком­понентов — затраты по хранению и затраты по размещению и выпол­нению заказов.

Очевидно, что с ростом среднего размера запасов увеличиваются и затраты по хранению; объяснения этому могут быть как частного, так и общего порядка. В частности, чем больше завезенная партия запасов, тем в большем объеме требуются складские помещения для их хранения, возрастают затраты электроэнергии, увеличивается ес­тественная убыль и т.п. Если абстрагироваться от частностей, то мож­но вспомнить, что любой актив не может существовать сам по себе — ему соответствует некоторый источник финансирования, чаще всего не бесплатный. Поэтому увеличение активов предприятия, в частно­сти производственных запасов, обычно сопровождается и ростом зат­рат на поддержание соответствующих источников финансирования.

В отличие от затрат по хранению, которые находятся в прямой за­висимости от среднего размера запасов, затраты по размещению и выполнению заказов ведут себя иначе: чаще всего зависимость носит обратный характер. Объяснения вновь могут быть различными: не нужно лишний раз пользоваться услугами транспортных организаций, более оптимально используется транспорт, можно получить скидку при заказе крупной партии и др.

Итак, оба компонента общих затрат, связанных с поддержанием запасов, изменяются обратно пропорционально друг другу, поэтому можно найти, по крайней мере теоретически, такую величину средне­го запаса, которой соответствует минимальный уровень этих затрат. Легче всего логику выявления оптимальной партии заказа предста­вить графически (рис. 11.5).

Рис. 11.5. Логика модели EOQ

Несложно вывести одно из возможных представлений модели уп­равления запасами. Введем обозначения:

q — размер заказываемой партии запасов, ед.;

D — годовая потребность в запасах, ед.;

F — затраты по размещению и выполнению одного заказа (обычно предполагаются постоянными), руб.;

H— затраты по хранению единицы производственных запасов, руб.;

Сс — затраты по хранению, руб.;

С₀— затраты по размещению и выполнению заказа, руб.;

C_t общие затраты, руб.

Допустим, предприятие придерживается следующей политики: по мере исчерпания запасов поступает очередная партия сырья и матери­алов размером в q единиц. В этих условиях средний размер запасов будет равен q/2, количество заказанных и полученных партий сырья и материалов за год составит D/q, а суммарные затраты по поддержа­нию запасов могут быть найдены по формуле

Как видно из графика, функция затрата y=f(q) имеет вид параболы, поэтому, дифференцируя по q, можно найти такое его значение, при котором функция достигает своего минимума. Таким образом, форму­ла расчета размера оптимальной партии заказа (Economic Order Quantity, EOQ) имеет вид:

В рамках этой теории разработаны и схемы управления заказами, позволяющие с помощью ряда параметров формализовать процедуру обновления запасов, в частности, определить уровень запасов, при котором необходимо делать очередной заказ. Одна из таких схем вы­ражается системой моделей:

RP = MU • MD

SS=RP-AU*AD

MS=RP+EOQ-LU*LD,

где AU — средняя дневная потребность в сырье, ед.;

AD — средняя продолжительность выполнения заказа (от момента размеще­ния до момента получения сырья), дн.;

SS — наиболее вероятный минимальный уровень запасов (страховой запас), ед.;

MS — максимальный уровень запасов, ед.;

RP — уровень запасов, при котором делается заказ, ед.;

LU — минимальная дневная потребность в сырье, ед.;

MU — максимальная дневная потребность в сырье, ед.;

MD — максимальное число дней выполнения заказа;

LD — минимальное число дней выполнения заказа.

Графическая иллюстрация варьирования величины запасов в ус­ловиях приведенной системы моделей выглядит следующим образом (рис. 11.6).

Рис. 11.6. Динамика запасов в условиях оптимального управления запасами

Политика управления заказами в этом случае такова. На основе статистики и экспертных оценок рассчитываются значения исходных факторов системы моделей. Как только уровень запасов опускается до величины RP или ниже, делается заказ на поставку сырья и мате­риалов. Если поставка осуществляется максимально эффективно, то уровень запасов в компании может достичь максимальной величины MS. Если после совершения заказа ежедневное потребления сырья и материалов достигло максимума и по каким-либо причинам поставка очередной партии затянулась, компании приходится воспользоваться страховым запасом, т.е. уровень запасов может опуститься ниже вели­чины SS, а при самых неблагоприятных условиях он может быть близ­ким к нулю.

Все приведенные модели в известной степени носят искусствен­ный характер в силу ряда условностей. В частности, затраты по хра­нению обычно имеют нелинейную связь с уровнем запасов, рассчи­тать более или менее приемлемые значения исходных факторов в мо­делях довольно сложно и т.п. Основное предназначение этих моде­лей — помочь в понимании логики систем управления запасами. Тем не менее для крупных компаний они позволяют получить некоторые ориентиры, имеющие практическую значимость.

Для финансового менеджера огромную роль играет и знание прин­ципов анализа эффективности вложений в производственные запа­сы. Не вдаваясь подробно в методику анализа, отметим только, что в ее основе лежит, в частности, понимание методов представления запасов в отчетности. В зависимости от того, какие методы учета запасов (или себестоимости продукции) определены учетной поли­тикой хозяйствующего субъекта, возможна различная оценка средств, вложенных в запасы, а следовательно, и различны значения парамет­ров, участвующих в определении оптимальной политики управле­ния ими.

Важнейшим элементом анализа запасов является оценка их обора­чиваемости. Основной показатель — время обращения в днях, рас­считываемый делением среднего за период остатка запасов на одно­дневный оборот запасов в этом же периоде. Ускорение оборачиваемо­сти сопровождается дополнительным вовлечением средств в оборот, а замедление — отвлечением средств из хозяйственного оборота, их относительно более длительным омертвлением в запасах (или иммо­билизацией собственных оборотных средств). Сумма средств, допол­нительно вовлеченных в оборот (или отвлеченных из оборота), рас­считывается по формуле:

где — сумма средств, дополнительно вовлеченных в оборот, если < О, либо сумма отвлеченных из оборота средств, если С > 0;

bo — оборачиваемость запасов в днях в базисном периоде;

b₁ - оборачиваемость запасов в днях в отчетном периоде;

m₁ — однодневный фактический оборот в отчетном периоде.

Ретроспективный анализ производственных и товарных запасов может выполняться с использованием жестко детерминированных факторных моделей. В частности, одна из моделей, наиболее распро­страненных в анализе товарных запасов, имеет вид:

Особому контролю и ревизии должны подвергаться залежалые и неходовые товары, представляющие собой один из основных элемен­тов иммобилизованных (т.е. исключенных из активного хозяйствен­ного оборота) оборотных средств. Эта практика является обыденной не только в России, но и в странах Запада.

При анализе недостач и потерь от порчи товарно-материальных ценностей, не списанных с баланса в установленном порядке, необхо­димо изучить их состав и причины образования, постараться устано­вить конкретных виновников для взыскания с них причиненного ущер­ба. Требуется также проверить: условия хранения ценностей; обеспе­чение их сохранности по количеству и качеству; квалификацию материально ответственных лиц; запущен ли учет товарно-материаль­ных ценностей; соблюдаются ли правила проведения инвентаризаций и выявления их результатов.