До 70% рабочего времени специалисты по закупкам тратят на мониторинг складских запасов, соответственно только 30% времени остается на решение аналитических задач, поиск поставщиков, осуществление непосредственно самих закупок. Результатом изложенного является низкая эффективность закупок как бизнес процесса: высокие риски товарных дефицитов и одновременно излишки запасов.

Единственным выходом из данной ситуации является автоматизация мониторинга товарных запасов.

Но прежде чем говорить непосредственно об автоматизации имеет смысл рассмотреть математическую логику мониторинга.

Для принятия решения о размещении заказа специалисты по закупкам анализируют текущие складские остатки на предмет их достаточности с учетом информации о спросе будущих периодов.

Математическая логика контроля складских запасов сводится к сравнению фактического количества товара на складе со значениями двух контрольных точек: точки размещения складского запаса и нормы страхового запаса (смотреть рисунок).

Согласно рисунку фактическое значение товара на складе может находиться в трех областях (числовых диапазонах):

1. Область достаточности – нет необходимости заказывать дополнительное количество товара.

Q_факт >= Q_заказ

где
Q_заказ – точка размещения заказа
Q_факт – фактическое наличие товара на складе

2. Область поставки – при равенстве фактического значения товара и точки размещения заказа специалист по закупкам получает “сигнал” о необходимости размещения заказа.

Q_заказ >= Q_факт > Q_страх

где
Q_страх – норма страхового запаса

3. Область повышенных рисков – при достижении фактическим значением товара нормы страхового запаса специалист по закупкам получает “сигнал” о необходимости принятия мер по предупреждению товарного дефицита (например, срочные поставки от альтернативных поставщиков, перенос сроков отгрузки клиентам и т.д.).

Q_страх >= Q_факт

Для автоматизации мониторинга товарных запасов необходимо создать функцию итерации (применение одной функции к массиву значений) сравнения фактического значения товарных запасов с контрольными точками: точки размещения складского запаса и нормы страхового запаса.

В случае “попадания” значения фактического товарного остатка в одну из вышеописанных областей, как вариант, номенклатурная строка закрашивается в соответствующий цвет.

Например:

• Область достаточности – зеленый цвет;
• Область поставки – желтый цвет;
• Область повышенных рисков – красный цвет.

Кроме того, при работе с большим количеством номенклатурных позиций для специалиста по закупкам важно иметь возможность получения отдельных отчетов (группировок) по областям.

Вышеописанный подход легко реализуется практически в любом популярном программном продукте, используемом для учета движения материальных ресурсов.

Для воплощения идеи в жизнь специалисты по логистике должны лишь грамотно составить техническое задание для программистов, которые в свою очередь за несколько недель подготовят решение задачи.

В результате, как показывает практика, вероятность, как товарных дефицитов, так и товарных излишков многократно снижается, а время специалистов по закупкам высвобождается для решения ключевых задач логистики, на которые раньше “нахватало времени”.

Д.А. Черноморец

previous 30

next 30