Страховой запас

Какой объём запасов поможет нам в случае увеличения спроса или сбоя поставки?

При планировании объёма склада мы чаще всего исходим из средних чисел - среднего спроса и среднего срока поставки. И пока всё идёт в рамках небольших отклонений от среднего -особых проблем с наличием необходимого запаса не возникает. Но иногда случается, что поставка задержалась. Или к нам подряд зашли несколько клиентов и каждый закупился по максимуму. И в том, и в другом случае есть риск возникновения дефицита. Именно для снижения этого риска мы держим на складе некоторый объём товаров "на всякий случай", который называется страховой запас. А как его рассчитать? Есть несколько методов...

Метод на основе среднего потребления
Такой метод можно использовать, например, когда у нас есть и регулярные поставки (менее затратные), и срочные поставки (более затратные). "На всякий случай" мы будем хранить на складе страховой запас, достаточный для удовлетворения спроса на время срочной поставки. То есть страховой запас будет равен произведению спроса в единицу времени (например, в день) на количество единиц времени, требуемых для срочной поставки (продолжая пример - в днях).

Метод на основе процента от спроса во время выполнения заказа
Для товаров, которые расходуются постоянно и запасы которых пополняются реже, чем два раза в месяц, можно применить метод в виде процента от спроса за время поставки. Мы исходим из логики, что чем больше срок выполнения заказа, тем больше должен быть страховой запас.
В этом методе также используется среднее потребление и срок поставки, а вот процент устанавливается управленческим решением. Если мы хотим держать "на всякий случай" запас, который поможет нам удовлетворить половину спроса за время поставки, то необходимо перемножить средний спрос на срок поставки и ещё на 50%

Метод на основе среднего отклонения
Вот здесь я буду вас пугать страшными словами "статистические методы", "среднеквадратическое отклонение", "нормальное распределение Гаусса" :-)
На самом деле ничего особо страшного здесь нет, в MS Excel все необходимые статистические функции уже существуют, так что вычислять формулы вручную вам не потребуется. Давайте я просто объясню принцип.

При нормальном распределении основной спрос у нас будет находится в районе средней величины, а отклонения - например, покупка больших партий товара - будут происходить тем реже, чем отклонение больше.

Присутствующая на графике "сигма" - это и есть среднеквадратичное отклонение. Оно вычисляется по формуле, где n - количество дней, по которым мы берём статистику, Xi - это спрос в i-ый день (от 1 до n), X "с чёрточкой" - средний спрос

Нам осталось только принять решение, какой уровень обслуживания (то есть удовлетворения спроса текущими складскими запасами) мы хотим обеспечить - 80%, 90%, 95%? Каждому уровню обслуживания соответствует коэффициент, "страховой фактор", который можно взять из таблиц нормального распределения в множестве книг по теории вероятностей и математической статистике, либо использовать соответствующую функцию MS Excel. Например, для уровня обслуживания в 80% страховой фактор будет равен 0,84.
Теперь для определения страхового запаса нам нужно всего лишь перемножить среднеквадратичное отклонение на страховой фактор. Всё просто! :-)

Из практики могу заметить, что обычно сотрудники предпочитают "перестраховаться" и положить на склад больший страховой запас во избежание дефицита. Поэтому нужно на постоянной основе анализировать движение товаров на складе и уровень обслуживания потребителей, чтобы своевременно скорректировать коэффициенты для расчёта страхового запаса.

Понравилось? Поделитесь в социальных сетях: