Как определить оптимальный размер заказа

• Оптимальный размер заказа, график поставок, уровень товарных запасов
• Причины выбора системы для определения оптимального размера заказа
• Оптимальный размер заказа, уменьшение уровня упущенных продаж и другие результаты проекта

Если ваша компания относится к малому бизнесу, то вручную определить оптимальный размер заказа покажется вам простой задачей. Однако, по мере роста бизнеса, вам следует рассмотреть вопрос об инвестировании в систему управления запасами, чтобы управлять запасами более эффективно.

Есть много причин, почему бизнес должен инвестировать в систему для расчета оптимального заказа, и все они выходят за рамки простого отслеживания уровня наличия. С основными предпосылками и причинами инвестировать в автоматизированную систему управления запасами совсем недавно столкнулась крупная розничная сеть восточного региона Украины.

О компании

Компания в сфере ритейла в Восточном регионе, насчитывающая около 20 магазинов. У компании есть собственное производство: кондитерский цех, пекарня. Имеется собственный распределительный центр и оптовая база.

• Общая торговая площадь – более 6,5 тыс м²
• Общее количество активных SKU – больше 11 000
• Количество пользователей системы – больше 30
• Более 500 акционных предложений ежедневно

Оптимальный размер заказа, график поставок, уровень товарных запасов и прочие предпосылки

Часто в компаниях оптимальный размер заказа определяют по разным интерпретациям формулы Уилсона вручную:

где
S — годовое потребление,
C0C0 — затраты на выполнение заказа,
C1C1 — цена единицы продукции,
i — затраты на содержание запасов (%).

Оптимальный объем заказа (формула Уилсона, EOQ-модель) — модель оптимального размера заказа, определяющая оптимальный объём заказываемого товара, который позволяет минимизировать общие переменные издержки, связанные с заказом и хранением запасов.

На момент предпроектного обследования сети в модель оптимального размера заказа была заложена формула, которая опиралась на прогноз продаж. Все заказы сети формировались в полуавтоматическом режиме с помощью товарно-учетной системы 1С 8.2 по методу «мин-макс», что увеличивало трудозатраты и снижало качество заказов, в сети возникали излишки по одним товарам и нехватки других. Графики поставок велись менеджерами в Excel, поэтому при формировании заказов менеджеры в ручном режиме учитывали эту информацию. Также в учетной системе практически отсутствовала возможность оценки излишних товарных запасов и причин их возникновения.

Для эффективной деятельности торговой компании, которой является клиент, необходимо выполнить два условия: с одной стороны, обеспечить прибыль, путем снижения товарных запасов, не продавая товар со скидками, поставляя более дорогим и быстрым видом транспорта, а с другой стороны – увеличивать продажи, для этого держать больше товарных запасов, продавать со скидками, поставлять более дорогим и быстрым видом транспорта. Чтобы удовлетворить оба условия сети необходимо определить оптимальную партию заказа обеспечить постоянное наличие нужного товара в нужном месте в нужное время, при этом не иметь товарных излишков.

Для оптимизации работы сети и улучшения финансовых показателей, ТОП-менеджмент принял решение внедрить специализированное решение по управлению товарными запасами.

Причины выбора системы для определения оптимального размера заказа

Для выбора программы для управления запасами и автоматического определения оптимального размера заказа был проведен анализ рынка, компания привлекала внешнего консультанта для оценки возможностей системы и после детального изучения основных характеристик продукта выбор остановили на решении от АВМ Cloud, в алгоритмы которого заложена методология Теории Ограничений (ТОС).

Решение ТОС для дистрибуции и ритейла базируется на двух установках:

• Поставлять для обеспечения наличия;
• Создать и поддерживать надежную систему дистрибуции, направленную на обеспечение наличия товара.

В отличие от классической модели пополнения запасов по прогнозу продаж, ТОС использует понятие «буфер запаса», характеризующий необходимый и достаточный уровень запаса на каждой точке хранения для каждой управляемой единицы, а также динамическое изменение этого запаса в зависимости от зоны нахождения остатка.

В алгоритмы работы автоматизированной системы управления запасами АВM Cloud заложена методология ТОС. Система обеспечивает:

• Поддержание объемов товарных запасов на установленном уровне, который обеспечивает постоянное наличие товара при оптимальных запасах в системе. Это достигается путем автоматического выполнения процессов:
  1.1.  Планирование заказа
  1.2. Формирование заказа
  1.3. Расчет оптимального размера заказа
  1.4. Оптимизация заказа
  1.5. Отправка заказа
  1.6. Периодическая корректировка необходимого уровня хранения
  1.7. Экономическое обоснование поддерживаемого уровня
  1.8. Контроль за состоянием запасов
• Управление ассортиментом (путем определения наименее востребованных потребителями позиций; а также определение позиций заказного ассортимента, пользующихся постоянным спросом для ввода их в регулярную ассортиментную матрицу)
• Развернутую аналитику о состоянии запасов и их влиянии на финансовые показатели бизнеса.

Кроме методологической составляющей, важным аргументом для принятия решения в пользу системы АВМ Cloud стала возможность использования программы, как услуги, модель SaaS. Облачная модель продукта не предполагает покупки системы и установки на компьютеры пользователей, оплата производится ежемесячно, по факту использования системы. Это позволяет существенно экономить: не требуются капитальные инвестиции в продукт, нет доп.расходов на дорогостоящее оборудование и поддержание системы в рабочем состоянии.  Компания получает доступ к системе, установленной на защищенных серверах в дата-центре, где и происходят все расчеты и процессы работы с запасами и заказами.

Описание проекта

Проект проходил в 2 этапа: подключение внешних поставщиков и подключение распределительного центра.

Перед началом проекта были сформулированы цели, которых предстояло достичь:

• Определить оптимальную партию заказа
• Уменьшить излишки товарных запасов и оптимизировать ассортимент;
• Улучшить показатели оборачиваемости предприятия;
• Автоматизировать заказы;
• Оптимизировать рабочее время персонала за счет автоматизации процессов работы с запасами и заказами.

В ходе проекта к системе управления товарными запасами ABM были подключены все основные категории товаров, кроме группы товаров Фреш-сегмента. В настоящий момент под управлением системы 332 поставщика, около108 тыс. позиций товаров.

Система ежедневно автоматически формирует от 150 до 200 заказов центральному складу в зависимости от согласованного графика заказов, а также от 500 до 1000 заказов на внешних поставщиков, причем около трети этих заказов (28%) отправляются на поставщиков без участия менеджера, остальные заказы корректируются меньше чем на 20%.

По каждому SKU на каждой точке хранения при подключении устанавливается свой уровень запаса (буфер), который рассчитывается, исходя из потребления из данного звена и графика поставок.  По прошествии нескольких циклов система автоматически (либо после подтверждения менеджером) изменяет буферы, исходя из реального потребления (не прогнозного). Этот механизм называется Dynamic Buffer Managemen (DBM, Динамическое управлением буфером) и является одним из основных инструментов в управлении запасами по методологии ТОС. Оптимальный уровень заказа виден на графике.

В процессе подключения системы по управлению запасами менеджеры провели работу по корректному заполнению параметров товаров в товаро-учетной системе 1С, прорисовыванию планограмм (т.к. эту информацию есть возможность автоматически учитывать при формировании заказа). Используя данные системы, были выявлены и скорректированы несоответствия полковыкладки продажам. Это позволило улучшить показатели оборачиваемости запаса: оборачиваемость самой полки была ускорена с 32 до 20 дней, а данные по ее оборачиваемости использовались в проведении переговоров с поставщиками для обоснования маркетинговых платежей.

Около 30% всего ассортимента поставляется на полки без хранения на РЦ, в системе это реализовано с помощью функционала Кросс-Докинг. Данный функционал позволяет более рационально использовать площадь склада, при том, что для поставщика процедура поставки не усложняется путем развоза товаров по торговым точкам – то есть система обоюдно выгодна как поставщику, так и покупателю. Кроме того, снижается нагрузка на склад, уменьшаются логистические издержки, более оптимально используется складская площадь.

Для фокусировки внимания специалистов, основные показатели эффективности управления товарными запасами — излишки, упущенные продажи и оборачиваемость — представлены на главном экране системы. Упущенные продажи –показатель, который довольно сложно посчитать, хотя проще всего выявить визуально – так как упущенная продажа – это неосуществленная продажа по причине отсутствия товара на полке, и который больше всего влияет на впечатление от магазина.

Отслеживать динамику излишков и упущенных продаж и причины их возникновения, особенно по TOP-mover (товары, генерирующие 80 и более % оборота компании), новым товарам, товарам в акции, – одна из ключевых функций менеджера, ведь только определив причину возникновения проблемы можно найти оптимальное решение. Из главного экрана есть возможность перейти в список проблемных позиций и фокусироваться именно на них.

Компания проводит активную маркетинговую политику, что включает в себя акции и распродажи с целью привлечения клиентов. Также продажи некоторых товаров имеют ярко выраженные сезонные колебания. Для управления такими товарными позициями в системе ABM предусмотрена процедура планирования всплесков, которая широко используется менеджерами в ежедневной работе.

Оптимальный уровень заказа, графики поставок и данные минимального заказываемого количества указываются напрямую в системе, что позволяет изменять их сразу же при получении новой информации от поставщика и тут же формировать заказ согласно обновленной информации.

Система ABM, помимо непосредственной функции – автозаказа, еще и позволяет контролировать эффективность управления запасами с помощью системы отчетности. Система генерирует около 30 отчетов по различным процессам управления запасами: коррекция отправленных заказов менеджерами, оптимальный размер заказа, исполнение заказов поставщиками, товары с излишним уровнем запасов, упущенные продажи, список ТОР-товаров (обеспечивающих 80% оборота), остатки товаров, выводимых из ассортимента и др.

Специалисты компании-клиента используют отчет о динамике запасов, как по всему предприятию, так и в разрезе складов и поставщиков для оценки работы. График содержит информацию о всех основных ключевых показателях эффективности управления запасами – излишки, упущенные продажи, уровень остатков и продаж, а также оборачиваемость и ROI. К концу года запасы сети несколько увеличились, что связано с открытием нового магазина, а также предварительным увеличением запаса менеджерами накануне Нового года.

Активно используется ежедневный отчет по недостаткам ТОР-товаров, который предупреждает о риске возникновения нехватки товара еще до момента его возникновения и дает возможность сделать внеплановый заказ у поставщика.

С помощью отчета по NON-movers (товары, генерирующие меньше 2% прибыли предприятия) принимается решение по выведению товара из ассортимента.

В переговорной деятельности используются данные отчета о надежности поставщика, где просчитана его дисциплина по выполнению договорных обязательств.

 

Оптимальный размер заказа, уменьшение уровня упущенных продаж и другие результаты проекта

За период с января 2016 года по ноябрь 2016 были достигнуты следующие результаты:

• Заказы автоматизированы, процесс заказа, как и управления запасами в целом, стал прозрачным. Автоматически определяется оптимальная партия заказа запаса.
• По основным показателям управления запасами:
  • Оборачиваемость сократилась в 1,5 раза.
  • Упущенные продажи уменьшились на 39 %.
  • Излишки сократились на 21%.
• Оптимизирован ассортимент магазинов. Выявлены и выведены из ассортимента низкооборачиваемые товары, ассортимент сокращен на 6%. Как результат, улучшились показатели оборачиваемости, снижен уровень устаревших запасов, высвобождены замороженные денежные средства.
• Оптимизирована модель оптимального заказа акционных товаров.

Благодарим команды проекта за профессионализм и плодотворную работу над достижением поставленных целей. Особая благодарность ТОР-менеджменту компании за активную позицию в вопросах внедрения, а также за постоянный поиск возможностей улучшения текущих показателей управления запасами.

Приглашаем вас узнать о системе управления запасами ABM Inventory на открытых вебинарах.

Экспертиза по теме:

• Сокращение товарного запаса на 23% при росте продаж на 27%. История успеха
• Как превратить инновации для цепи поставок в деньги
• Кратко о системе Inventory