Как определить оптимальный размер заказа: формула и примеры 

Формула определения оптимального размера заказа 

Оптимальный размер заказа — это количество товаров, которое позволяет минимизировать совокупные издержки на закупку и хранение, обеспечивая бесперебойное пополнение запасов. Наиболее распространённой моделью расчета является формула Уилсона, также известная как формула EOQ (Economic Order Quantity).

Классическая формула EOQ выглядит так:

EOQ = √(2 × S × C₀ / (C₁ × i)) 

Где: 

• S — годовой объем спроса на товар 
• C₀ — затраты на один заказ (стоимость заказа) 
• C₁ — цена за единицу товара 
• i — процентные издержки на хранение (в год) 

Этот расчет оптимального размера заказа помогает достичь экономически обоснованного размера заказа, при котором компания не переплачивает за частые поставки, но и не замораживает средства в излишних запасах.

Чтобы системно подойти к расчёту EOQ, важно понимать особенности управления товарными запасами в магазине и учесть все переменные, влияющие на спрос, поставки и остатки.

Сегодня всё больше компаний переходят к автоматизации закупок, внедряя решения, которые позволяют регулярно пересчитывать размер оптимального заказа с учетом динамики спроса, графика поставок и сезонности.

Определение оптимального размера заказа на примере клиента 

О компании-клиенте: ключевые показатели и особенности бизнеса 

Наш клиент — региональная розничная сеть в Восточной Украине, включающая:

• 20 магазинов 
• собственный распределительный центр 
• собственное производство (пекарня, кондитерский цех) 
• оптовое подразделение 

• Общее количество активных SKU — более 11 000
• Количество пользователей системы — 30+ 
• Акционных позиций — до 500 ежедневно 

Компания активно развивалась и столкнулась с типичными вызовами в управлении запасами: рост ассортимента, увеличение затрат, нехватка аналитики. Возникла необходимость пересмотреть подход к управлению запасами и внедрить расчет оптимального размера заказа на основе аналитики.

Основные проблемы расчета размера заказа в компании

Используемый подход: метод «мин-макс» и прогноз продаж

До внедрения системы заказ формировался полуавтоматически на базе ERP, где применялся метод «мин-макс» с учетом простых прогнозов. 

Последствия: неэффективность и потери

Такой подход не учитывал динамику спроса и реальную оборачиваемость, что приводило к излишкам и упущенным продажам. 

Ручное управление графиками поставок

Графики поставок велись вручную в Excel. Это создавало риски ошибок и усложняло управление поставками.

Отсутствие аналитики излишков

Не было инструментов для анализа причин избыточных запасов и оценки влияния на прибыль.

Цели определения оптимального размера заказа для компании клиента

Баланс между избыточными запасами и уровнем продаж

Компания стремилась минимизировать товарные излишки и одновременно поддерживать наличие востребованных товаров.

Минимизация издержек и потерь

Целью стало снижение затрат на логистику, хранение и потерь от упущенных продаж за счёт автоматизации и точного расчета.

Описание внедрения: расчет оптимального размера заказа с ABM Inventory 

Оптимизация работы с товарными запасами

Проект внедрения системы состоял из двух этапов: подключение внешних поставщиков и распределительного центра. 

Цели проекта:

• определение оптимального размера заказа, подходящего под специфику компании;
• сокращение избыточных товарных запасов и оптимизация ассортимента;
• повышение оборачиваемости;
• автоматизация закупок;
• оптимизация рабочего времени персонала.

Проект внедрения системы ABM Inventory состоял из двух этапов: подключение внешних поставщиков и распределительного центра.

Цели проекта: 

• Определить оптимальную партию заказа 
• Уменьшить излишки товарных запасов и оптимизировать ассортимент 
• Улучшить показатели оборачиваемости 
• Автоматизировать заказы 
• Оптимизировать рабочее время персонала 

К системе было подключено 332 поставщика и 108 тыс. товарных позиций. Ежедневно система формирует от 150 до 200 заказов на центральный склад и от 500 до 1000 заказов на внешних поставщиков. Около 28% заказов отправляются автоматически, без участия менеджера, что значительно повышает прозрачность процессов и увеличивает частоту заказов.

Каждый SKU имеет свой уровень запаса (буфер), который рассчитывается в зависимости от потребления и графика поставок. По мере использования, система автоматически (или по подтверждению менеджера) корректирует буфер, применяя Dynamic Buffer Management (DBM) — метод динамического регулирования буфера в зависимости от спроса и частоты заказов. Это помогает предотвратить излишки и улучшить определение оптимального размера заказа.

В рамках проекта была выполнена корректировка параметров в 1С, что помогло снизить срок оборачиваемости полки с 32 до 20 дней. Этот показатель использовался в переговорах с поставщиками как аргумент для получения маркетинговых компенсаций.

Около 30% ассортимента поставляется напрямую на полки, минуя распределительный центр, благодаря функционалу Кросс-Докинг. Это повышает эффективность логистики и снижает стоимость хранения запасов.

На главном экране системы отображаются ключевые метрики: оборачиваемость запасов, излишки, упущенные продажи и точка повторного заказа (ROP). Упущенные продажи — это неосуществлённые продажи из-за отсутствия товара на полке, и их регулярный анализ спроса помогает минимизировать потери.

Система отслеживает динамику излишков и упущенных продаж, а также анализирует причины по TOP-movers (товары, формирующие 80% оборота) и NON-movers (товары, генерирующие менее 2% прибыли). Это позволяет своевременно принимать решения об оптимизации ассортимента и устранении проблемных позиций.

Всплески спроса и планирование 

ABM Inventory позволяет эффективно планировать закупки в условиях изменяющегося спроса — как в сезонные пики, так и в рамках краткосрочных акций. Модель оптимального размера заказа пересчитывается автоматически по мере обновления условий спроса и данных от поставщиков.

Система поддерживает как автозаказы, так и ручную корректировку заказов менеджером. Встроенные отчёты по дефициту, излишкам, оборачиваемости, эффективности поставок и другим метрикам обеспечивают полный контроль над ситуацией. Также формируются аналитические графики, включая еженедельную динамику запасов и эффективность поставщиков. 

Еженедельная динамика показателей управления запасами.

Среди наиболее используемых отчётов — ежедневный отчёт по дефициту TOP-товаров, который предупреждает о нехватке товара до её наступления, и отчёт по NON-movers, который помогает выводить нерентабельные позиции.

Отдельный отчёт по надёжности поставщика используется в переговорах и для оценки логистики и поставок.

Результаты внедрения ABM Inventory для расчета оптимального размера заказа

Автоматизация и прозрачность процессов

Система ABM Inventory обеспечила автоматизацию расчета оптимального размера заказа, что позволило формировать до 28% заказов без участия менеджера. Это увеличило частоту заказов, сократило время обработки заявок и дало возможность команде сосредоточиться на стратегических задачах.

Прозрачность операций достигается за счёт визуальных дашбордов и управленческих отчетов, в которых отображаются все ключевые метрики: от уровня остатков до стоимости заказа и точек повторного заказа (ROP). Менеджеры получают доступ к информации в реальном времени, что упрощает контроль за изменениями спроса и логистикой.

Ключевые показатели улучшения управления запасами

После внедрения ABM Inventory компания достигла следующих результатов: 

• Время оборачиваемости полки сократилось с 32 до 20 дней, что стало прямым показателем повышения эффективности.
• Снизились излишки на складе благодаря точному расчету оптимального размера заказа и адаптивному управлению буферами.
• Была внедрена модель оптимального размера заказа, учитывающая текущий спрос, график поставок и стоимость хранения.
• Повысилась точность планирования благодаря регулярному анализу спроса и обновлению параметров в зависимости от сезонности.

Эти изменения способствовали снижению операционных затрат и минимизации потерь от упущенных продаж. Такой подход способствует не только точному расчёту заказа, но и общей оптимизации управления запасами, снижая издержки и повышая эффективность.

Оптимизация ассортимента

Система позволила на регулярной основе отслеживать NON-movers — товары, генерирующие менее 2% прибыли предприятия. Это позволило своевременно принимать решения о выводе слабых SKU и замене их на более прибыльные.

Дополнительно, благодаря встроенному ABC-анализу, менеджеры получили наглядную картину по категориям ассортимента и их вкладу в оборот. Это усилило стратегический контроль и позволило сфокусироваться на ключевых товарных группах.

Оптимизирована модель оптимального заказа акционных товаров

Одним из наиболее значимых достижений стало внедрение алгоритмов для расчета оптимального размера заказа на акционные товары. Используя данные о промо, прошлых всплесках спроса и типах акций, система формировала заказы, максимально приближенные к реальному потреблению.

Это позволило:

• Снизить излишки после завершения акций.
• Избежать дефицита в пиковые дни.
• Повысить ROI от каждой маркетинговой активности.

Таким образом, экономически обоснованный размер заказа стал не просто расчетной метрикой, а действенным инструментом повышения прибыльности.

Как выбрать систему для расчета оптимального размера заказа

Правильно подобранная система автоматизации закупок — это основа стабильного управления товарными запасами. Ниже — ключевые критерии, на которые стоит обратить внимание при выборе.

Оцените методы, которые поддерживает система

Хорошая система должна поддерживать современные модели расчета, включая формулу EOQ и другие подходы к определению оптимального размера заказа. Также важно наличие гибких настроек: возможность учитывать условия спроса, частоту заказов, стоимость хранения и другие переменные, влияющие на результат.

Убедитесь, что система может адаптироваться к различным стратегиям — от модели оптимального размера заказа до методов планирования по буферам (DBM) или прогнозным значениям.

Проверьте интеграцию с вашей ERP/учетной системой

Для эффективного расчета оптимального размера заказа системе необходимы актуальные данные: продажи, остатки, заказы, графики поставок и др. Поэтому крайне важно, чтобы платформа легко интегрировалась с вашей ERP или учетной системой, обеспечивая бесшовный обмен данными без ручных операций.

Наличие готовых коннекторов, API или модулей интеграции — серьёзное преимущество.

Обратите внимание на аналитику и прогнозирование

Сильная аналитическая составляющая — один из главных факторов успешного внедрения. Убедитесь, что система:

• проводит анализ спроса по категориям, точкам и поставщикам;
• поддерживает прогнозирование с учётом сезонности и промо;
• учитывает точку повторного заказа (ROP);
• отслеживает ключевые метрики: оборачиваемость запасов, стоимость заказа, упущенные продажи и др.

Это позволит формировать не только точные заказы, но и управлять бизнесом на основе данных.

Наличие визуальных и управленческих отчетов

Интерфейс системы должен быть интуитивно понятным и поддерживать визуализацию данных. Это включает:

• дашборды по запасам, оборачиваемости и упущенным продажам;
• графики и отчеты по остаткам и движениям товаров;
• доступ к сводной аналитике в разрезе складов, SKU и поставщиков.

Такие инструменты дают управленцам быстрый доступ к ключевым показателям и помогают оперативно принимать решения.

Масштабируемость и поддержка бизнеса

Выбранная система должна расти вместе с вашим бизнесом. Проверьте:

• можно ли масштабировать решение на новые магазины, регионы, категории;
• поддерживает ли система работу с крупными массивами данных и множеством пользователей;
• предоставляет ли поставщик техническую поддержку, обучение и сопровождение.

Сильный партнёр обеспечит не только технологию, но и методологическую поддержку на всех этапах внедрения.

Система ABM Inventory в области расчета оптимального размера заказа обеспечивает точность, гибкость и адаптацию к потребностям бизнеса

При выборе программы для управления запасами важно убедиться, что она поддерживает современные модели расчёта, включая EOQ, DBM и прогнозирование спроса.

Прогнозирование спроса с учетом ключевых факторов

ABM Inventory использует модели машинного обучения для анализа сезонности, промо, поведения покупателей и специфики бизнеса. Это позволяет точно прогнозировать спрос на каждый товар и закладывать его в расчет оптимального размера заказа. Система учитывает только статистически значимые факторы, исключая шум и искажения.

Расчет оптимального объема заказа по каждой позиции

На основе прогноза спроса, частоты поставок, минимального объема заказа и желаемого уровня доступности система рассчитывает оптимальный размер заказа (EOQ) для каждой товарной позиции. Благодаря Dynamic Buffer Management (DBM), уровень запаса (буфер) регулярно корректируется, чтобы избежать излишков и дефицита.

Многоуровневое управление заказами

Система поддерживает разные типы снабжения: складское хранение, кросс-докинг, pick-by-line, что позволяет гибко рассчитывать заказы на каждом уровне. Кроме того, она автоматически адаптирует расчеты под специфику категорий, в том числе Fresh и промо-товары, учитывая срок годности, всплески спроса и акции.

Преимущества автоматизации расчетов оптимального размера заказа с ABM Inventory

Оптимизация запасов

ABM Inventory рассчитывает оптимальный размер заказа, исходя из спроса, графика поставок, остатков и сезонности. Это позволяет избежать как дефицита, так и излишков, обеспечивая постоянную доступность товаров и устойчивое управление оборотом. Система позволяет не только прогнозировать спрос и рассчитывать размер заказа, но и проводить комплексную оптимизацию закупок на основе точных аналитических данных.

Снижение издержек

Автоматизация снижает затраты, связанные с хранением, логистикой и ручной работой. Система помогает заказывать ровно столько, сколько нужно, минимизируя неликвидные остатки и неэффективные закупки. 

Улучшение точности данных

Благодаря расчету на основе статистически значимых факторов и исторических данных, ABM Inventory повышает точность планирования и прогнозирования. Это позволяет принимать решения, опираясь на реальные цифры, а не интуицию.

Гибкость и масштабируемость

Система легко адаптируется под особенности бизнеса: от небольших сетей до крупных розничных структур. Гибкие настройки позволяют учитывать любые сценарии: сезонные колебания, промо, особенности поставщиков или логистики.

Контроль и прозрачность процессов

ABM Inventory обеспечивает полную прозрачность управления запасами. Все ключевые показатели — излишки, упущенные продажи, оборачиваемость, точность заказов — отображаются в режиме реального времени, что позволяет контролировать процессы и быстро реагировать на отклонения.

Внедрение автоматизированной системы позволяет перейти от ручного учёта к стратегическому подходу. Подробнее о стратегиях управления запасами и способах их реализации читайте в материале на сайте ABM Cloud.