|
36 Эффективность любой системы управления запасами в значительной степени зависит от способности дать с приемлемой точностью прогноз сбыта или потребления. Все модели управления запасами непосредственно связаны с прогнозированием сбыта. Оптимальный размер партии и точка заказа находятся на основании определенной оценки сбыта или потребления. Рассмотренные инструментальные системы предполагают относительную неизменность условий, в которых функционируют системы управления запасами. В действительности же такое постоянство условий бывает редко из-за изменения потребности (расходования запасов), условий поставки товаров. В связи с этим возникает необходимость в создании комбинированных систем с возможностью саморегулирования, применительно к изменившимся условиям. Так появляются системы с изменяющейся периодичностью и с изменяющимся размером заказов. В каждой системе устанавливается определенная целевая функция, достижение которой является критерием оптимального функционирования системы. Выработанные в мировой практике к настоящему времени стандартные подходы к решению проблемы планирования запасов условно можно разделить на две группы: «от склада» и «от продаж». Однако для принятия решения об их внедрении важно оценить, насколько они применимы в конкретных условиях КИС, учитывающих специфику предприятия [96]. Подход «от склада». В большинстве западных ЕКР-систем стратегии управления запасами реализуются с помощью какой-либо из технологий 81С (81ай$йса11п\етогу Соп1го1), которые используют статистические методы для моделирования спроса и времени пополнения товарных запасов (для производственных компаний с учетом времени изготовления). Такой подход основан на расчете нормативных характеристик запасов по каждому виду товарного ассортимента, исходя из наблюдений за их фактической оборачиваемостью на протяжении достаточно представительного периода [96]. ч |
чае, когда поставка товаров происходит в установленные сроки. Если на общий размер заказов, подаваемых предприятием на несколько видов ресурсов, налагаются ограничения фузоподъемностыо транспортных средств, то желательно использовать систему с фиксированным размером заказа, поскольку легче один раз скорректировать фиксированный оптимальный объем партии, чем непрерывно регулировать переменный объем заказа [38]. Эффективность любой системы управления запасами в значительной степени зависит от способности дать с приемлемой точностью прогноз сбыта или потребления. Все модели управления запасами непосредственно связаны с прогнозированием сбыта. Оптимальный размер партии и точка заказа находятся на основании определенной оценки сбыта или потребления. Рассмотренные системы предполагают относительную неизменность условий, в которых функционируют системы управления запасами. В действительности же такое постоянство условий бывает редко из-за изменения потребности (расходования запасов), условий поставки товаров. В связи с этим возникает необходимость в создании комбинированных систем с возможностью саморегулирования применительно к изменившимся условиям. Так появляются системы с изменяющейся периодичностью и с изменяющимся размером заказов. В каждой системе устанавливается определенная целевая функция, достижение которой является критерием оптимального функционирования системы. Выработанные в мировой практике к настоящему времени стандартные подходы к решению проблемы планирования запасов условно можно разделить на две группы: «от склада» и «от продаж». Однако для принятия решения об их внедрении важно оценить, насколько они применимы в конкретных условиях, учитывающих специфику предприятия [83]. Подход «от склада». В большинстве западных ЕКР-систем управление запасами реализуется с помощью какой-либо из технологий 81С (Зтбзбса! 1пуеп1огу Соп!го1), которые используют статистические методы для моделирования спроса и времени пополнения товарных запасов (для производственных компаний с учетом времени изготовления). 38 Такой подход основан на расчете нормативных характеристик запасов по каждому виду товарного ассортимента исходя из наблюдений за их фактической оборачиваемостью на протяжении достаточно представительного периода [83]. Основными расчетными величинами являются: • Страховой запас • Точка заказа Для определения этих величин используются классические методы логистического анализа. Статистические методы регулирования параметров заказа хорошо работают при наличии массивов накопленных данных и стационарности процесса на достаточно длительном интервале времени. Однако, для большинства современных российских компаний, действующих в условиях динамически меняющейся среды, почти не соблюдаются условия стационарности, и, особенно, неизменности товарного ассортимента, что существенно ограничивает применимость статистических моделей контроля динамики запасов. Кроме того, статистические методы предполагает анонимность покупателя (как, например, в универсаме или при обычном производстве «на склад»), а также отсутствие возможности активно выяснять намерения клиентов или даже влиять на их поведение. Как правило, при стратегии позиционирования продукта на склад предприятия в основном имеют дело с прогнозами спроса. Подобная ситуация вообще характерна для производств, выпускающих товары народного потребления в типовом исполнении, т. е. без адаптации конкретного экземпляра продукта к требованиям покупателя. Можно сказать, что прогноз это еще не полученные, но ожидаемые к получению заказы на продажу продукции. Подход «от продаж». Более точные прогнозы объема сбыта, которые обобщают различные договоренности с клиентами и наблюдения за их поведением, позволяют компании существенно улучшить качество управления запасами за счет дополнения «статистических» («толкающих») моделей планирования заказов так называемыми, «вытягивающими». 39 |