Определение нормы страхового запаса
Потребность организации в страховых запасах зависит от колебаний (рассеяния, дисперсии) интенсивности входного и интенсивности выходного потоков товаров относительно средних или плановых значений. Существенное влияние на потребность в страховых запасах оказывает допустимый в конкретной ситуации уровень надежности обеспечения запасом. Например, при повышении данного показателя от 60 до 99% в условиях нормально распределенного спроса потребность в страховых запасах увеличивается более чем в девять раз (в 9,32 раза). Кроме того, на размер страховых запасов влияет характер распределения нормообразующих факторов, т.е. таких случайных величин, как сроки поставок, объемы сбыта и др.
Количественная оценка каждого из этих факторов, а также учет их совместного влияния на размер страхового запаса в единой аналитической модели является сложной задачей, требующей к тому же обширной информационной поддержки.
Относительно просто страховой запас определяется в случае, когда действует лишь один случайный фактор: либо вероятны сбои в поставках, либо вероятны незапланированные всплески объемов сбыта. Рассмотрим два примера однофакторной ситуации.
Вариант первый - интенсивность входного материального потока колеблется, сбыт стабилен и точно соответствует плану. Характеристика варианта:
- • фактические сроки и объемы поставок на склад организации случайным образом отклоняются от средних или плановых;
- • сбыт равномерен и точно соответствует плану.
Такая ситуация может иметь место, например, для центрального склада системы: «центральный склад торговой организации - склады филиалов». Сроки поставок на центральный склад от поставщиков могут непредсказуемо отклоняться от плановых. Объемы и сроки отгрузок с центрального склада компании на склады филиалов (объемы сбыта) точно соответствуют плановым.
Вариант второй - входной поток соответствует плану, интенсивность материального потока при сбыте продукции колеблется относительно средних или плановых значений. Характеристика варианта:
- • фактические сроки поставок на склад стабильны и точно соответствуют плановым;
- • сбыт в периоды между поставками подвержен случайным колебаниям.
В системе «центральный склад компании - склады филиалов» такая ситуация может иметь место на складах филиалов: внутрисистемные поставки с центрального склада детерминированы (четко определены), а сбыт носит неопределенный, стохастический характер.
Расчет размера страхового запаса при однофакторной ситуации выполняется на основе статистических данных о дисперсии случайного фактора. При этом вначале, пользуясь данными статистики поставок или продаж, необходимо определить закон распределения случайной величины. В том случае, если распределение имеет нормальный характер[1], размер страхового запаса (Scmp) рассчитывают по формуле:
где и - среднеквадратическое отклонение случайной величины (нормообразующего фактора), рассчитанное на основе следующих данных:
- • отклонения фактических сроков выполнения заказов поставщиком или их объемов от средних, нормативных или запланированных (вариант 1);
- • отклонения фактических размеров сбыта в равные периоды от средних или запланированных (вариант 2).
На практике среднеквадратическое отклонение рассчитывают, пользуясь информацией о движении запасов за закрытый период, например за 12 месяцев;
t - параметр функции Лапласа, определяющий для нормального закона распределения число среднеквадратических отклонений нормообразующего фактора, которые следует отложить влево и вправо от центра рассеивания для того, чтобы вероятность попадания в полученный участок была равна заданному уровню готовности к поставке.
Среднеквадратическое отклонение (а), входящее в формулу страхового запаса, рассчитывается по формуле
где х, - г-е значение нормообразующего фактора;
х - средняя арифметическая всех значений нормообразующего фактора;
п - количество значений нормообразующего фактора.
Параметр функции Лапласа (t) определяется на основе решения о величине уровня готовности к поставке. Последовательность определения параметра t включает:
- • определение величины уровня готовности поставщика к поставке заказанного товара;
- • определение значения параметра t для заданного значения уровня готовности к поставке заказа.
Остановимся подробнее на характеристике каждого из этих действий.
Определение оптимальной величины уровня готовности поставщика к поставке заказанного товара.
Одной из наиболее значимых характеристик качества логистического обслуживания является доступность товара. Интегральным показателем данной характеристики является уровень готовности поставщика к поставке заказанного товара:
где Чвз - исло выполненных заказов;
Ч0 - общее число поступивших заказов.
В условиях стохастического спроса, характер которого во времени точно предсказать невозможно, значение данного показателя будет тем выше, чем больше у поставщика страховой запас. В данной ситуации вновь четко проявляется двойственность запасов. Увеличиваем страховой запас:
- • плюсы - возрастает готовность к поставке, соответственно, возрастает и конкурентоспособность за счет создания имиджа надежного поставщика;
- • минусы - возрастают затраты, а также иные отрицательные последствия наличия большого запаса.
Из теории управления запасами известно, что размер страхового запаса Scmp при наличии только одной случайной величины - потребности между двумя смежными поставками — должен быть таким, чтобы вероятность возникновения дефицита (а) определялась выражением:
где Схран - затраты на содержание единицы товара в запасе в единицу времени,
Сдеф ~ потери из-за дефицита (отсутствия) запаса товара в единицу времени.
Вероятность возникновения дефицита (а) связана с уровнем готовности (г/) поставщика к поставке заказанного товара, измеряемым в процентах, следующим соотношением:
Таким образом, зная, что организация тратит на содержание запаса и что теряет вследствие его отсутствия, можно определить оптимальный уровень готовности поставщика к поставке заказанного товара:

Применение данной модели затруднено в связи с невозможностью учета всех видов потерь, возникающих вследствие отсутствия запаса (Сдеф)- Учет упущенной прибыли, штрафных санкций и некоторых других видов затрат и потерь, возникающих вследствие дефицита и поддающихся точной количественной оценке, позволяет определить нижнюю границу данного показателя, т.е. тот уровень сервиса, ниже которого опускаться нельзя.
Уровень готовности к поставке также может быть задан руководством организации или определен на основе маркетинговых исследований рынка логистических услуг.
Определение значения параметра функции Лапласа для найденного значения уровня готовности к поставке.
Значение параметра функции Лапласа для найденного значения уровня готовности к поставке определяется с помощью таблицы нормального распределения. Значения параметра функции Лапласа (t) для некоторых значений уровня сервиса (уровня готовности к поставке — ц) приведены в табл. 2.10.
Таблица 2.10 - Значения функции Лапласа и соответствующие значения уровня сервиса (п) при разных значениях t
t Параметр функции Лапласа |
ф(0 Нормированная функция Лапласа (с округлением до 3-го знака) |
а Вероятность наличия дефицита |
п Уровень готовности к поставке в долях от единицы (степень обеспеченности) |
'/ Уровень готовности к поставке в процентах (степень обеспеченности) |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
0,00 |
0,000 |
0,50 |
0,50 |
50 |
0,13 |
0,103 |
0,45 |
0,55 |
55 |
0,25 |
0,197 |
0,40 |
0,60 |
60 |
0,39 |
0,303 |
0,35 |
0,65 |
65 |
0,52 |
0,397 |
0,30 |
0,70 |
70 |
0,53 |
0,404 |
0,30 |
0,70 |
70 |
0,67 |
0,497 |
0,25 |
0,75 |
75 |
0,84 |
0,599 |
0,20 |
0,80 |
80 |
Окончание табл. 2.10
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
1,04 |
0,702 |
0,15 |
0,85 |
85 |
1,28 |
0,799 |
0,10 |
0,90 |
90 |
1,34 |
0,820 |
0,09 |
0,91 |
91 |
1,41 |
0,841 |
0,08 |
0,92 |
92 |
1,48 |
0,861 |
0,07 |
0,93 |
93 |
1,56 |
0,881 |
0,06 |
0,94 |
94 |
1,65 |
0,901 |
0,05 |
0,95 |
95 |
1,75 |
0,920 |
0,04 |
0,96 |
96 |
1,88 |
0,940 |
0,03 |
0,97 |
97 |
2,05 |
0,960 |
0,02 |
0,98 |
98 |
2,33 |
0,980 |
0,01 |
0,99 |
99 |
2,37 |
0,982 |
0,009 |
0,991 |
99,1 |
2,41 |
0,984 |
0,008 |
0,992 |
99,2 |
2,45 |
0,986 |
0,007 |
0,993 |
99,3 |
2,51 |
0,988 |
0,006 |
0,994 |
99,4 |
2,57 |
0,990 |
0,005 |
0,995 |
99,5 |
- [1] Признаки нормальности распределения рассматриваются ниже.