Сбор и обработка исходной информации для расчета оптимального размера заказа

Исходной информацией для расчета оптимального размера заказа с использованием различных модификаций формулы Вильсона являются следующие величины (см. п. 8.3):

  • • объем потребности в запасе, единиц (S);
  • • среднесуточная потребность в запасе, единиц/день (s);
  • • закупочная цена единицы запаса, руб. (С);
  • • доля цены продукции, приходящаяся на затраты по содержанию запаса (/);
  • • объем поступления товарно-материальных ценностей на склад в течение планового периода, единиц (D);
  • • среднесуточный объем поступления товарно-материальных ценностей на склад, единиц/день (d);
  • • затраты на содержание единицы запаса, руб. (7);
  • • затраты на содержание единицы продукции с учетом занимаемой площади (объема) склада, руб./м2 или руб./м3 (а);
  • • коэффициент, учитывающий пространственные габариты единицы продукции, м2/единиц или м3/единиц (к);
  • • затраты на выполнение одного заказа, руб. (Л);
  • • издержки дефицита, руб./единица запаса (Н);
  • • коэффициент ставки НДС (г).

Все названные величины прогнозируются на плановый период и могут быть разделены на несколько групп (табл. 8.8).

  • 1. Характеристики потребности.
  • 2. Ценовые характеристики.
  • 3. Характеристики поступления запаса на склад.
  • 4. Затраты на содержание.
  • 5. Затраты на пополнение запаса.
  • 6. Издержки дефицита.
  • 7. Характеристики товарно-материальных ценностей.
  • 8. Дополнительные величины.

Рассмотрим содержание каждой из групп исходной информации.

1. Характеристики потребления. Основная проблема определения характеристик потребления (см. стр. 1 табл. 8.8) состоит в том, что в силу высокой динамичности среды бизнеса точность их прогнозирования невысока. Причинами ошибок прогнозирования могут быть:

Таблица 8.8

Информация, используемая при расчете оптимального размера заказа

Гоуппа информации

Пример показателя

Источник получения информации

1. Характеристики потребности

Объем потребности в запасе, единиц (S)

  • 1. Статистическая обработка массивов данных:
    • - по поступившим заявкам клиентов;
    • - по отгрузкам со склада.
  • 2. Прогнозирование объема потребности по статистическим данным.
  • 3. Прогнозирование потребности на основе экспертных оценок

Среднесуточная потребность в запасе, единиц/день (s)

Усреднение потребности с учетом количества календарных или рабочих дней

2. Ценовые характеристики

Закупочная цена единицы запаса, руб. (С)

  • 1. Данные товаросопроводительных, финансовых, учетных документов.
  • 2. Данные оперативного складского учета.
  • 3. Данные, содержащиеся в прайс- листах.
  • 4. Сведения, полученные от поставщиков.
  • 5. Экспертная оценка

Доля цены продукции, приходящаяся на затраты по содержанию запаса (/')

  • 1. Анализ данных управленческого учета.
  • 2. Экспертная оценка

3. Характеристики поступления на склад

Объем поступления товарно-материальных ценностей на склад в течение планового периода, единиц (D)

  • 1. Статистическая обработка массивов данных по объемам поставок на склад.
  • 2. Данные оперативного складского учета.
  • 3. Данные товаросопроводительных документов.
  • 4. Экспертная оценка

Среднесуточный объем поступления товарно-материальных ценностей на склад, единиц/день

(d)

Усреднение потребности с учетом количества календарных или рабочих дней

4. Затраты на

содержание

запаса

Затраты на содержание единицы запаса, руб. (/)

  • 1. Данные управленческого учета.
  • 2. Расчет удельных затрат на содержание запаса с учетом широты номенклатуры и ассортимента, оборачиваемости запаса и прочих показателей.
  • 3. Экспертная оценка

Гоуппа информации

Пример показателя

Источник получения информации

Затраты на содержание единицы запаса с учетом занимаемой площади (объема) склада, руб./м2 или руб./м3 (а)

  • 1. Данные управленческого учета.
  • 2. Расчет удельных затрат на содержание запаса на единицу площади или объема.
  • 3. Экспертная оценка

5. Затраты на

пополнение

запаса

Затраты на выполнение одного заказа, руб. (А)

  • 1. Данные управленческого учета.
  • 2. Расчет удельных офисных затрат с учетом численности сотрудников, количества поставщиков, широты номенклатуры и ассортимента, состава функциональных обязанностей сотрудников и прочих показателей.
  • 3. Экспертная оценка

6. Издержки дефицита

Издержки дефицита, руб./единица запаса (Н)

  • 1. Данные управленческого учета.
  • 2. Статистическая обработка данных финансовых и учетных документов.
  • 3. Экспертная оценка

7. Характеристики товарноматериальных ценностей

Коэффициент, учитывающий пространственные габариты единицы продукции, м2/единиц или м3/единиц (к)

  • 1. Статистическая обработка данных о габаритах единицы продукции.
  • 2. Экспертная оценка

8. Дополнительные величины

Коэффициент ставки НДС (г)

Соответствующая документация

  • • отсутствие или незначительный объем, а также отсутствие или недостаточная детализация статистической базы прошлых периодов;
  • • неверная интерпретация данных статистической базы;
  • • значительная вариация объемов потребности в прошлых периодах времени;
  • • нерегулярность потребности, вызванная действием зачастую уникально сочетаемых факторов внешней среды в прошлом и в будущем;
  • • выраженные и невыраженные сезонные тенденции потребления;
  • • недостаток информации о возможных изменениях внешней и внутренней среды бизнеса в будущем и др.

Снижение точности прогнозирования является объективной

чертой современной экономики всех стран. Основные принципы определения точности прогнозов рассмотрены в подп. 6.4.1. В 1970-е годы ошибка прогнозирования составляла 5—10%. Экономико-математические методы и модели во многом опережали запросы практики бизнеса. Примеры таких методов были рассмотрены в п. 6.1. С начала 1980-х годов наметилась тенденция снижения точности прогнозов в сфере экономики. Это было вызвано бурным развитием разнообразных экономических, политических, климатических, демографических и прочих факторов. В результате математических средств стало явно недостаточно в силу сложности формализации и фиксации многих переменных.

Экспертное прогнозирование опирается на опыт и интуицию специалистов без необходимости формализованного описания процесса получения прогноза (см. п. 6.2). Оно не имеет широкого применения в силу ограниченности штата экспертов и крайне высокой оплаты их труда, хотя точность прогнозирования с привлечением экспертов, как правило, значительно выше точности аналитических прогнозов.

В силу создавшейся ситуации наиболее часто используется сочетание возможностей формального математического аппарата обработки статистических данных с преимуществами экспертных оценок. Общее описание такого комбинированного метода прогнозирования приведено в п. 6.3. Аналитически рассчитанные прогнозы, как правило, рекомендуется корректировать силами экспертов или ведущих специалистов и руководителей организации, которые при принятии решения могут учесть и неформализованную информацию.

В настоящее время средняя ошибка прогноза составит 15—20% и считается приемлемой. В зависимости от рода бизнеса ошибки могут составлять 30, 40, 50%. Единичные выбросы могут достигать сотен процентов. Таким образом, наличие возрастающей ошибки прогноза, в частности прогноза спроса на товарно-материальные ценности, находящиеся в запасе, следует признать фактом, причем фактом, который не должен ставить под сомнение возможность оптимального управления запасами. В то же время не стоит забывать, что возрастающая ошибка прогноза требует дополнительного внимания к инструментам поддержки бесперебойного обеспечения потребности: страховому запасу, уровню обслуживания, алгоритму управления запасом. Очень полезным инструментом преодоления проблем, вызванных, в частности, точностью прогноза спроса, являются ЛВС- и ATZ-классификации (см. п. 12.1).

В группу «Характеристики потребности» можно отнести: объем потребности в запасе (единиц (-5)) среднесуточную потребность в запасе (единиц/день (5)).

Учитывая замечания о точности современных прогнозов, для определения величины потребности в запасе прежде всего требуется статистическая обработка массивов данных по поступившим заявкам (или по отгрузкам со склада), на основе которой проводится прогноз. Если статистическая база отсутствует, недостаточна или имеет некорректную форму представления, прогнозирование можно строить на основе экспертных оценок. И в том и в другом случае в определении величины потребности в запасе будет ошибка, что, естественно, скажется на точности расчета оптимального размера заказа.

Для определения второй величины группы «Характеристики потребности» — среднесуточной потребности в запасе — достаточно провести усреднение потребности, определенной с помощью статистической обработки данных или экспертных оценок, с учетом числа календарных или рабочих дней. Проблем в таком расчете, как правило, не возникает.

В группу «Ценовые характеристики» следует отнести: цену единицы запаса (руб. (С)) и долю цены продукции, приходящуюся на затраты по содержанию запаса (руб./единица запаса (/)).

В этой группе вопросы возникают только при определении значений второй величины (/). Первая величина — закупочная цена единицы запаса — имеется в товаросопроводительных, финансовых, учетных документах, данных оперативного складского учета, в прайс-листах и других сведениях, полученных от поставщиков. В сложных случаях может быть применена экспертная оценка.

Доля цены продукции, приходящаяся на затраты на содержание запаса, как правило, определяется экспертно и часто находится в диапазоне от 15 до 27%, редко — до 40%. В качестве экспертов могут выступать руководители складского хозяйства, работники финансовых или плановых подразделений, логисты, товарные менеджеры, аналитики группы контроллинга или управленческого учета. Если хорошо налажен управленческий учет и имеется достаточная статистическая база затрат, доля цены продукции, приходящаяся на затраты на содержание запаса, может быть рассчитана на основе анализа данных управленческого учета.

В группу «Характеристики поступления запаса на склад» входят: поступления товарно-материальных ценностей на склад в течение планового периода (единиц (/))) и среднесуточные поступления товарно-материальных ценностей на склад (единиц/день (d)).

Определение и расчет величин этой группы не представляют проблем. Для прогнозирования объема поступления товарно-материальных ценностей на склад можно воспользоваться статистикой поставок на склад в прошлые периоды, содержащейся в массивах баз данных по объемам поставок на склад, в оперативном складском учете, в товаросопроводительных документах. Важно учитывать также сведения о поставщиках и особенностях их работы, имеющие неформализованный характер. Целесообразно использовать экспертные оценки как при подтверждении исходных данных для расчета прогноза, так и для обработки полученных в процессе прогнозирования результатов. Среднесуточный объем поступления товарно-материальных ценностей на склад определяется путем усреднения значения первой величины с учетом числа календарных или рабочих дней.

Определение величин группы «Затраты на содержание запаса» может вызвать определенные затруднения, если в организации не налажен учет логистических затрат (см. подп. 7.1.3). В эту группу входят: затраты на содержание единицы запаса (руб. (Г)) и затраты на содержание единицы запаса с учетом занимаемой площади (объема) склада (руб./м2 или руб./м3 (а)).

Особенностью первой величины является приведение ее к единице запаса, точнее к единице наименования запаса, в то время как наиболее типичным для отечественной практики учета затрат на содержание запаса является приведение затрат хранения к единице площади, объема или месту хранения — как и второй величины этой группы. Для обеспечения прогнозирования затрат на содержание требуется развитая система управленческого учета, как правило в рамках интегрированной информационно-компьютерной системы, либо, при ее отсутствии, экспертная оценка затрат на содержание определенного наименования товарно-материальных ценностей, находящихся в запасе, исходя из общих затрат на содержание всей номенклатуры запаса.

Попыткой упростить задачу является расчет затрат на содержание единицы продукции с учетом занимаемой площади (объема) склада (руб./м2 или руб./м3) (см. формулу 8.11). Фактически эта величина заменяет экспертную оценку, наиболее часто используемую при определении затрат на содержание в расчете на единицу наименования запаса, формальным расчетом на основе удельных затрат на содержание запаса на единицу площади или объема. Расчет затрат как по первому, так и по второму варианту дает оценочные значения затрат на содержание.

Пример 8.6. Использование формулы Вильсона в экономической практике(а)

Средний уровень продаж в день составляет 100 единиц товара (S). Накладные расходы на доставку товара на склад — 550 руб. {А). Затраты на содержание единицы товара на складе — 40 руб./сутки (7). Имеющиеся данные позволяют определить:

1) оптимальный размер заказа (см. формулу 8.1):

2) длительность периода хранения партии поставки на складе:

3) число поставок в день (см. комментарий к формуле 7.2):

4) накладные расходы в день:

5) затраты на содержание партии поставки (см. формулу 7.7):

Довольно часто затраты на содержание запаса (/) и затраты на выполнение заказа (А) определяются для каждой номенклатурной позиции запаса. В таком случае можно использовать граничные значения затрат для расчета оптимального размера заказа.

Пример 8.7. Использование формулы Вильсона в экономической практике(б)

Пусть затраты на организацию заказа составляют от 200 до 600 руб. (А), затраты на хранение продукции колеблются от 18 до 23% цены закупки (/), объем прогнозируемой потребности в запасе за год составляет 800 м2 (-5), цена закупки — 120 руб./м2 (С). По имеющимся данным можно определить:

1) оптимальный размер заказа:

а) средние затраты на выполнение заказа:

б) минимальные затраты на содержание запаса (см. формулу 7.9):

в) максимальные затраты на содержание запаса (см. формулу 7.9):

г) средние затраты на содержание запаса:

д) оптимальный размер заказа (см. формулу 8.1):

2) оптимальное число поставок в год (см. комментарий к формуле 7.2):

3) оптимальный интервал между поставками (см. формулу 9.8):

4) средний уровень текущего запаса (см. формулу 3.7):

В группу «Затраты на пополнение заказа» (ordering costs) входят затраты на выполнение одного заказа (руб. (А)) — величина, вызывающая наибольшее число вопросов и проблем. Затраты на выполнение одного заказа включают постоянные затраты, связанные с выдачей заказов (см. подп. 7.1.2), например затраты:

  • • на поиск поставщика;
  • • ведение переговоров;
  • • оформление заказа;
  • • отправку заказа;
  • • принятие заказа по его прибытии;
  • • участие в приемке товарно-материальных ценностей;
  • • оформление претензий по качеству;
  • • содержание отдела закупок и пр.

Наиболее простым, хотя и не самым точным методом определения затрат на пополнение запаса является деление общих годовых расходов отдела закупок (заработная плата работников отдела, материальные и накладные расходы) на число подаваемых за год заказов. Кроме того, можно рассчитать удельные офисные затраты с учетом численности работников, числа поставщиков, широты номенклатуры и ассортимента, состава функциональных обязанностей работников и прочих показателей.

Пример 8.8. Использование формулы Вильсона в экономической практике(в)

Пусть за год на склад поступило 430 партий различных видов продукции. Расходы на содержание отдела закупок составили за тот же период 14 400 тыс. руб. {А). Затраты на выполнение одного заказа равны удельным расходам отдела закупок в расчете на одну партию поставки. По продукции вида «Б» известно, что затраты на ее содержание составляют 12% от закупочной цены (/), прогнозируемый объем потребности в этом товаре — 16 тыс. т в год (6), закупочная цена — 190 руб./т (С). По имеющимся данным можно определить:

  • 1) оптимальный размер заказа:
    • а) затраты на содержание продукции «Б»:

б) затраты на выполнение одного заказа:

в) оптимальный размер заказа (см. формулу 8.1):

2) средний уровень текущего запаса (см. формулу 3.7):

3) число заказов в год (см. комментарий к формуле 7.2):

4) интервал между заказами (см. формулу 9.8):

Многие предприятия иностранного капитала на территории России дают примеры прекрасной организации учетной работы, когда получение требуемой информации о стоимости размещения заказа не представляет сложности, так как она представлена в корпоративной информационной системе. Если статистику о затратах на размещение заказа получить сложно, можно прибегнуть к экспертной оценке.

Для расчета «Издержек дефицита» можно воспользоваться данными управленческого учета, а также финансовых и учетных документов. Описание структуры издержек дефицита приведено в подп. 8.3.3.

Расчет величин групп «Характеристики товарно-материальных ценностей» и «Дополнительные величины», как правило, не вызывают затруднений, так как основываются на данных о габаритах единицы продукции, экспертных оценках и данных, содержащихся в соответствующей документации.

При сборе исходной информации для расчета оптимального размера заказа могут возникнуть некоторые затруднения. Они связаны, как правило:

  • • с недостаточным объемом или неполной структурой статистической базы;
  • • неналаженным управленческим учетом затрат, связанных с запасами;
  • • трудностью привлечения квалифицированных кадров для проведения экспертных оценок.

В качестве исходных данных для расчета оптимального размера заказа используются неточные данные, что вызвано, кроме указанных выше причин, нестабильностью внутренней и внешней среды бизнеса. В целом следует признать, что мнение о сложности получения исходной информации для расчета оптимального размера заказа нельзя считать неоспоримым. Приведенная выше информация показывает, что пути преодоления возникающих проблем имеются.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >