Нахождение критического минимума, необходимого для осуществления продаж.

Если дефицит – не редкий случай в вашей компании, то временной ряд продаж надо очищать и от заниженных значений, которые были обусловлены недостаточным наличием позиции на остатках. При длительных периодах дефицита – искажение может быть очень значительным и занижать потребность в разы. Если мы посмотрим на ситуацию со свободными утренними остатками на складе S в нашем примере, то увидим, что с 7 по 12 число и 30 числа товара не было на складе:

А значит нулевые продажи, которые мы видим в эти дни – это не статистика спроса С – он мог быть, просто продажа не состоялась из-за отсутствия товара. А так как мы делаем заказ, чтобы удовлетворять будущий спрос, а не прошлые продажи, то должны считать именно СПРОС. Более того, далее мы будем говорить о складском спросе – то есть спросе, который мы собираемся удовлетворять со склада, а не отдельно закупая под заказ клиента. При этом будем называть «складской спрос», просто, «спросом», так как все наши заказы на склад будем делать только из расчёта на него. И как нам получить временной ряд этого складского спроса из имеющегося у нас ряда продаж? – Всё просто: если остатки на утро были не достаточными для продажи, то мы не знаем какой был спрос в этот день; а если – нет, то спрос равнялся продажам, так как продажи – это удовлетворённый спрос – и какой спрос был, такой мы и удовлетворили. Разумеется, речь идёт не просто об остатках, а о свободных остатках, то есть таких, которые любой клиент с улицы сможет прийти и купить. А как понять, какое количество достаточно для продаж? – При определении этого критического минимума возможны различные подходы, но всегда анализируются продажи в день, когда хотя бы одна продажа была. Причём мы будем анализировать только тот спрос, который мы собираемся удовлетворять со склада – то есть мы отбрасываем все значения продаж больше 7 единиц:

m – критический минимум остатков, необходимых для осуществления продаж по позиции [Единиц];

A_i – суммарные отгрузки из документов расхода за  i-тую дату по позиции [Единиц];

M – критический максимум остатков по позиции, выше которого хранить на складе убыточно [Единиц].

В этой формуле отсекаются все продажи, которые были выше вычисленного критического максимума, чтобы не завышать искусственно критический минимум – вы всё равно не собираетесь обслуживать их со склада, так как вам это заведомо не выгодно. А затем, просто, считается медиана продаж в день, когда эта позиция продавалась. Это нужно для того, чтобы по позициям, продающимся не каждый день, не занижать необходимый уровень остатков для осуществления продаж. Знание этого минимума m позволит вам точно определять периоды дефицита.

Мы берём медиану – срединное значение – число, которое оказывается по середине списка после сортировки числового ряда по убыванию или возрастанию. То есть в 50% случаев, а обычно и больше, нам хватит срединного значения, чтобы удовлетворить дневной спрос по позиции.

Расчёт истории спроса.

После того, как вы получили верхнюю и нижнюю границы для очистки временного ряда продаж, остаётся только применить их обе для расчёта временного ряда спроса по позиции на каждую дату:

C_i – спрос по позиции за i-тую дату [Единиц];

A_i – суммарные отгрузки из документов расхода за  i-тую дату по позиции [Единиц];

M – критический максимум остатков по позиции, выше которого хранить на складе убыточно [Единиц];

S_i – остатки по позиции на утро i-той даты без учёта оплаченных резервов [Единиц];

m – критический минимум остатков, необходимых для осуществления продаж по позиции [Единиц].

Если оба граничных условия выполняются, то спрос равен, просто, суммарным продажам за эту дату. Если не выполняется хотя бы одно из условий, то есть остатков вместе с приходами на дату было не достаточно для осуществления продаж в этот день или вы осуществляли отгрузку по спец-поставке под заказ клиента, то мы считаем спрос за эту дату – неизвестным (NULL). Получим теперь числовой ряд спроса за день – мы будем брать все значения продаж меньше 7 единиц, когда свободные остатки на утро плюс продажи за день были больше 2 единиц:

Расчёт точек заказа при заданных уровнях удовлетворения спроса остатками.

Ну, наконец-то можно считать среднее значение и неравномерность полученного спроса? – А зачем, это будет среднее значение и неравномерность дневного спроса, а мы-то заказываем на четыре дня. Да, есть формулы перевода одних значений в другие, но они действуют только для нормально распределённых случайных величин. Поэтому мы будем оценивать показатели спроса суммированного за столько дней, на сколько мы делаем анализ – например, за 4 дня. Но для этого нам придётся убрать все пробелы, в числовом ряду спроса, когда мы не знали, каким он был:                                      

Значения C_i сортируются по возрастанию даты, а индексы присваиваются по порядку без пропусков, после чего на основании этого ряда создаётся новый ряд суммированного спроса за L дней – {С⁰_j}:

C⁰_j – j-тая сумма спроса по позиции за количество дней, необходимое для её производства и поставки [Единиц];

C_i – спрос по позиции за i-тую дату [Единиц];

L – время реакции, то есть срок от момента заказа позиции у поставщика и до момента, когда позиция поступает в свободную продажу [Дней].

Как бы страшно не выглядели условия суммирования в этих формулах, на практике они означают лишь, что надо сложить Lподряд идущих значений спроса за день, и сделать это с шагом в день ровно столько раз, сколько значений спроса имеется. Это нужно для того, чтобы в последствии оценивать возможные изменения спроса за интересующий вас период и создавать страховые запасы адекватные именно их вероятностным характеристикам, не проверяя различных статистических гипотез.

Теперь заказывая, мы знаем, под какой норматив это делать – 15 штук. Причём, как мы видим это значение вовсе не равно максимальному спросу за один день, умноженному на четыре. Ощутимо снижается и относительное среднее отклонение.

4.      ПОЛУЧЕННЫЙ РЕЗУЛЬТАТ

Использование данного алгоритма позволило у многих наших клиентов снизить объёмы и неликвидов, и дефицита, а самое главное – сделало всю их торговую деятельность заведомо выгодной. Кроме снижения непосредственных издержек, увеличивается и уровень удовлетворения спроса остатками там, где это, действительно, надо, а через него и оборота компании. Кроме того, за счёт снижения лишних запасов выросла оборачиваемость, а за счёт увеличения уровня удовлетворения спроса остатками по ключевым позициям выросла и лояльность клиентов. В любом случае такая система закупок уменьшает возможность появления новых значительных неликвидов – так как каждый раз закупается ровно токоличество, которое должно быть продано в ближайшее время и только по тем позициям, которые имеют спрос. Если же продажи не осуществились, то заказ прекращается. Лояльность клиентов оценке поддаётся с трудом, но определённо можно сказать, что в любом случае увеличение уровня удовлетворения спроса остатками по ключевым позициям сказывается положительно на образе компании, и, соответственно, на лояльности клиентов. А лояльность клиентов уже можно конвертировать в рост оборотов и маржи. Дополнительную эффективность можно получить автоматизировав процесс закупки, как это показано в статье: "Автоматизация многономенклатурных закупок без фиксирования периода между поставками".

Валерий Разгуляев

www. upravlenie-zapasami.ru