В прошлой статье мы писали про постановку целей по SMART и о том, как подготовиться к изменениям. После того как вы поставили цели и провели дополнительный анализ, станет понятно, что нужно менять. После уже можно начинать обсуждение возможных решений: какие изменения помогут повысить эффективность управления запасами и достичь поставленных задач?
Подходы к управлению запасами варьируются. Можно изменить всю систему целиком, например, внедрив новое программное обеспечение для управления запасами. Однако не всегда требуется кардинальная перестройка. Иногда достаточно изменить отдельные элементы: снизить нормативы, пересмотреть подход к выбору поставщиков или изменить расчёты сезонности.
Каждый метод имеет свои преимущества, и выбор подхода зависит от конкретной ситуации. Но что бы вы ни выбрали, следует придерживаться некоторых рекомендаций.
Единая методология для всех подразделений
Об этом мы уже писали многократно, но стоит повторить ещё раз, так как это одна из важнейших составляющих. Прежде чем приступить к изменениям, необходимо иметь общую методологию для всех подразделений. Это гарантирует, что цель понятна всем, не противоречит другим задачам и поддаётся измерению. Методология также должна чётко определять, как оценивается достижение цели и какие критерии успеха будут применяться.
Моделирование изменений в компании
Важный этап — моделирование изменений. Например, если предполагается увеличить частоту заказов у поставщика с одного до двух раз в неделю, это может привести к снижению объёмов поставок и повышению оборачиваемости. Однако важно заранее оценить последствия: возрастёт ли нагрузка на процесс приёмки? Есть ли у поставщика минимальные ограничения, которые сделают такую схему неэффективной? Без этих оценок изменения могут стать дополнительной и бесполезной работой.
Желательно использовать инструменты или расчётные модули для моделирования. Это позволяет заранее спрогнозировать, как новые параметры (например, пересчитанные коэффициенты сезонности) повлияют на уровень запасов и заказы.
Сравнение результатов моделирования с ожидаемыми показателями помогает определить, насколько корректны принятые решения, и скорректировать их, если результаты не соответствуют ожиданиям.
Полезный материал
Как моделирование с помощью технологии цифрового двойника помогает в управлении запасами
Система трекинга и контроль промежуточных результатов
Разработка методологии и моделирование — лишь часть процесса. Для успеха необходимо внедрить систему регулярного мониторинга. Например, если ваша цель — снижение доли сверхзапасов в течение шести месяцев, нужно ежемесячно отслеживать прогресс. Анализ промежуточных результатов позволяет понять, идёт ли проект по плану или требуется внесение корректировок.
Важно учитывать не только основную цель, но и сопутствующие показатели. Например, снижение сверхзапасов может сопровождаться ростом упущенной прибыли или недовольством клиентов. В таких случаях потребуется пересмотреть стратегию формирования заказов, чтобы избежать негативных последствий.
Это ключевые рекомендации по созданию устойчивой и эффективной системы управления запасами.
Практические советы при внедрении изменений
Давайте рассмотрим несколько проблемных ситуаций, с которыми мы часто сталкиваемся в нашей практике, и опишем возможные варианты их возникновения и решения.
Слишком большой запас по поставщику или группе товаров
Часто компании вынуждены решать проблемы избыточного запаса у поставщика или по конкретным товарным группам. Чтобы разобраться в таких случаях, необходимо детально проанализировать условия закупок и нормативы запасов.
Возьмём простой пример. Компания делает заказы у поставщика раз в неделю, но при этом норматив запаса установлен на два месяца. Или, скажем, закупки осуществляются ежемесячно, а норматив рассчитан на полгода. В обоих случаях склады перегружены, товары находятся в пути слишком долго, а запасы обновляются гораздо чаще, чем это требуется. Такие ситуации сигнализируют о дисбалансе в системе управления запасами.
Часто причины подобных проблем лежат в прошлом. Например, норматив мог быть установлен из-за сложностей с логистикой, частых срывов поставок или высокой маржинальности товаров. Если не пересматривать такие параметры регулярно, они начинают работать против бизнеса, создавая избыточные запасы и дополнительные издержки. Проверка и актуализация нормативов — важный шаг для поддержания эффективности.
Ещё один распространённый момент — ограничения, накладываемые поставщиками. Возьмём реальный случай: поставщик предлагает скидку при заказе на сумму, скажем, 5 миллионов рублей. Снижение цены на 10% кажется отличным предложением, особенно если это увеличивает маржинальность товара. Однако в итоге компания закупает больше, чем реально нужно, и оказывается с избыточным запасом, который «замораживает» оборотные средства.
Чтобы избежать таких ситуаций, важно анализировать все условия поставок. Это включает нормативы, уровни сервиса и общую стратегию закупок. Только так можно находить баланс между выгодой от скидок и эффективным управлением запасами.
Большое количество неликвида после завершения сезона
Проблема может проявляться как на входе в сезон, так и на его выходе. Например, с началом сезона возникает дефицит ходового товара, а к его завершению склады переполняются остатками: зимой остаются плавки и кроссовки, летом — зимние шины. Такие запасы приходится перемещать с одного склада на другой, что добавляет логистических издержек.
Классический пример — это шины. Ошибка в прогнозе сезонного спроса, будь то излишки или недостаток, может критически сказаться на бизнесе. Для компаний, у которых только 10% ассортимента подвержены сезонности, подобные ошибки ещё можно компенсировать. Но если вся линейка товаров зависит от сезона, просчёты в управлении становятся ключевым риском.
Когда мы видим, что компания неэффективно справляется с переходами в сезон и из сезона, мы начинаем с анализа подхода к расчёту сезонности. Это могут быть стандартные способы: использование трендовых моделей, учёт исторических данных или комбинация методов. Важно понять, как данные собираются, какие коэффициенты используются и насколько они точны.
Пример из практики: в одной программе коэффициенты сезонности считались автоматически. Однако это не всегда давало верный результат. Мы провели обсуждение с коллегами, менеджерами по закупкам и аналитиками, чтобы проверить, насколько эти расчёты логичны. Если коэффициент, скажем, показывает высокий спрос зимой для конкретной товарной группы, это подтверждается логикой и опытом — мы оставляем его. Но если по какому-то месяцу коэффициент явно низкий, например, из-за того, что система не учла пиковый спрос, это может привести к ошибочным заказам.
В таких случаях всегда нужно перепроверять данные и соотносить их с реальной ситуацией на рынке. Программа может предлагать расчёты, но экспертная оценка остаётся важной частью процесса. Если коэффициенты не объясняются логически, лучше их скорректировать или вовсе исключить из расчёта, чтобы не создавать дополнительные риски.
Конечно, есть аспекты, которые сложно проверить только логикой, но именно в случае с коэффициентами сезонности такой подход часто помогает избежать серьёзных ошибок и оптимизировать управление запасами.
Полезный материал
Резко пропадают продажи, хотя полки полные
Иногда компании сталкиваются с ситуацией, когда продажи определённого товара неожиданно прекращаются, несмотря на полные полки и наличие товара на складе. Это особенно настораживает, если речь идёт о позиции, которая обычно продаётся ежедневно. Например, товар стабильно пользовался спросом, но вдруг в течение пяти дней не было ни одной продажи.
В таких случаях полезно применять частотный анализ, который помогает выявить отклонения в продажах. Этот метод мы часто рекомендуем клиентам и подробно объясняем его на вебинарах по анализу эффективности.
Суть анализа проста: мы изучаем, как часто товар продаётся в обычных условиях. Допустим, статистика показывает, что в 95% случаев товар продаётся ежедневно, в 3% — раз в два дня и в 1% — с интервалом в пять дней. Если внезапно вместо стандартного ежедневного спроса продажи прекращаются на пять дней, это явный сигнал о проблеме.
Причины могут быть разные: товар забыли выложить в торговый зал, ценник отклеился, либо продукция оказалась перекрыта другими товарами. Иногда проблема может быть связана с внутренними сбоями в работе магазина, например, нарушением выкладки или отсутствием видимости товара для покупателей.
Чтобы оперативно решать подобные ситуации, важно внедрить механизмы мониторинга. Необходима система, которая позволит быстро выявить и исправить такие проблемы.
Регулярная проверка таких метрик помогает вовремя заметить проблемы и избежать упущенных возможностей.
Товар в наличии, а прибыль не растёт
Полки заполнены, товарооборот идёт, но показатели прибыли остаются на одном уровне. Это часто ставит перед бизнесом вопрос: правильно ли мы управляем запасами?
Важно понимать, что полупустые полки в магазине — это не всегда плохо. Вместо того чтобы ориентироваться исключительно на высокий уровень сервиса и полное заполнение складов, стоит посмотреть на ситуацию с точки зрения прибыли.
Ключевой вопрос здесь: сколько дополнительных денег приносит нам наличие большого запаса этого товара? Если товар маломаржинальный, относится к категории B или C, но продаётся часто, не всегда имеет смысл держать его в большом объёме. Такие товары часто дорого обходятся в хранении. Особенно это касается габаритных позиций, которые занимают много места на складе, но при этом приносят незначительную прибыль.
В таких случаях поддержание высоких уровней сервиса может быть экономически неоправданным. Лучше сосредоточиться на расчётах: сколько прибыли реально генерирует товар по сравнению с затратами на его содержание. Если баланс отрицательный, стоит пересмотреть подход.
Полезный материал
Таким образом, полупустые полки могут быть стратегически правильным решением, если это помогает оптимизировать затраты и увеличить рентабельность. Главное, что важно учитывать, — это не количество товара на складе, а его реальный вклад в финансовый результат. В этом контексте деньги становятся главным ориентиром, а не визуальная наполненность полок.
Большие списания товара
Основная причина обычно связана с учётом сроков годности. Важно учитывать не только сроки годности товаров в целом, но и сроки годности отдельных партий. Например, на складе может быть несколько партий товара с разным сроком годности: одна партия заканчивается через 3 дня, другая — через 5 дней, третья — через 10 дней.
Эти данные должны быть учтены в системе управления запасами или в модели прогнозирования. Это может быть непросто, но желательно, чтобы система учитывала информацию о сроках годности каждой партии товара.
Недовоз товара по вине поставщика
В таких случаях важно рассчитывать уровень сервиса поставщика. Если мы знаем, какой недовоз происходит по срокам поставки, мы можем закладывать страховой запас для предотвращения дефицита. Подробнее об этом мы писали в статье про расчет страхового запаса.
Полезный материал
Конечно, это только часть практических советов, которые можно применить в подобных ситуациях. На практике рекомендаций может быть куда больше, это зависит от конкретного бизнеса и отрасли. Для каждой ситуации будут свои уникальные подходы, основанные на специфике проблемы.
Практические рекомендации
по управлению запасами
Про прогнозирование спроса, управление ассортиментом, планирование запасов, автоматизацию расчетов и сокращение стоков
