Как можно снизить страховой запас и сэкономить деньги? В статье разбираем несколько рабочих вариантов, которые можно применить, даже если вы используете классическую методику расчета и не хотите ее менять.
Перед прочтением статьи советуем ознакомиться с классическими методами расчета страхового запаса. Они описаны в материале “Формула страхового запаса и пример решения”
Для того, тчобы сэкономить на страховом запасе можно использовать несколько методов:
- Повысить дисциплину поставщика
- Увеличить/сократить горизонт планирования или частоту поставок
- Агрегировать данные по нескольким товарными позициям.
Подробнее разберем каждый способ. Для этого нам понадобиться формула расчет страхового запаса.
Повысить дисциплину поставщика
Если ваш поставщик отличается стабильностью, регулярно привозит товар в одно и тоже время, то можно исключить из формулы множитель
Таким образом уменьшится величина страхового запаса.
Увеличить/сократить горизонт планирования или частоту поставок
Также мы можем повлиять на время доставки и горизонт планирования. Например, делать доставку чаще и снизить горизонт планирования. Это также повлечет уменьшение страхового запаса.
Но изменяя эти величины, необходимо помнить о побочных эффектах. При сокращении горизонта планирования возрастает неопределенность на каждый день. Например, мы хотим сократить горизонт планирования с 7 до 3 дней. Так при планировании на 7 дней страховой запас в пересчете на дни может быть равен 3шт/день, а при планировании на 7 дней - 2шт./день. Поэтому к сокращению этих переменных следует подходить с осторожностью
Агрегировать данные по нескольким товарными позициям
В формуле выше присутствует множитель σD - стандартное отклонение, которое показывает вариативность спроса (продаж). Мы можем снизить его величину, а следовательно, и величину страхового запаса, за счет агрегирования данных. Для этого есть несколько способов:
Увеличить количество доступной статистики во времени за счет статистики продаж товаров аналогов
Если статистики по конкретному товару недостаточно и она имеет большую вариативность и неопределенность, то мы можем агрегировать историю продаж по товарами-аналогам. Таким образом, мы получим более длинную и “гладкую” статистику, что в свою очередь положительно скажется на величине страхового запаса.
Рассмотрим пример такого увеличения статистики в программе Forecast NOW!. Сейчас (с 01.02.2020) у нас продается Товар 1, его график продаж приведен на скриншоте:
Продажи по товару от 0 до 26, относительно хаотичны. Рассчитаем в программе по нему оптимальный и страховой запас на 7 дней:
Оптимальный запас на 7 дней равен 79 штук, страховой на случай колебаний спроса – 32 штуки, доля страхового запаса в оптимальном равна 40,5%. Товар 1 введен в ассортимент 01.02.2020, ранее продавались аналогичные товары (Товар 2 и Товар 3). Чтобы увеличить статистику продаж и уменьшить неопределенность объединим эти товары в группу аналогов:
Общий график продаж Товара 1 с учетом аналогов теперь выглядит следующим образом:
Стала доступна история продаж с 01.12.2019, продажи аналогов чуть менее вариативны, но находятся примерно в том же диапазоне. Рассчитаем теперь в программе по Товару 1 оптимальный и страховой запас на 7 дней:
Уменьшился оптимальный запас до 68 штук, страховой запас до 23 штук, а доля страхового запаса в оптимальном уменьшилась до 33,8%.
Агрегировать историю продаж по нескольким складам
Это также поможет снизить неопределенность. Когда мы считаем заказ на РЦ, мы агрегируем историю продаж по нескольким складам. Пики в истории продаж, которые мы получили бы на каждом конкретном складе будут сглаживаться в общей истории продаж по РЦ. Следовательно, вариативность будет намного стабильнее, а значит и множитель σD будет ниже, что приведет к снижению страхового запаса. Таким образом РЦ помогает экономить на страховом запасе.
Рассмотрим на примере расчетов в программе Forecast NOW! Предположим, что есть один распределительный центр, который развозит товар на 3 филиала:
Сначала рассчитаем оптимальный и страховые запасы на 1 неделю по каждому складу, включая распределительный центр, отдельно:
Суммарный оптимальный запас равен 457, страховой – 100, доля страхового 21,9%
Теперь зададим Основному складу иерархию складов – мы делаем по нему расчет с учетом продаж всех филиалов, агрегируя их, сглаживая общую историю:
Проведем расчет на те же 7 дней:
За счет агрегации истории продаж мы смогли уменьшить страховой и оптимальный запасы на 50 штук.
Использовать финансово-рисковую модель для оценки оптимального уровня запасов
Прежде всего, для использования данного метода, в компании должны рассчитывать уровень сервиса. Подробнее о показателе читайте в статье “Что такое уровень сервиса и почему он важен”. Далее необходимо посчитать, какой страховой запас при каком уровне сервиса нам максимально выгоден:
- Нужно ли обеспечивать нашим клиентам уровень сервиса 99%?
- Или из-за этого приходится держать шестимесячный запас на складе, содержание которого стоит денег. Выгодно ли это для нас?
- Или будет выгоднее обеспечивать уровень сервиса 85%?
Возможно текущая ситуация для компании экономически не выгодна. Как раз для ее оценки и дальнейшей корректировки может быть использована финансово-рисковая модель. Подробнее о том, как это работает читайте в статье “Вероятностные методы прогнозирования”.
