Yandex.Метрика

Страховые запасы: назначение и применение

В данной статье я немного расскажу о том, что такое страховые запасы и где они используются. Приведу основные и эффективные формулы расчета страховых запасов, расскажу, как они могут быть связаны с ABC и XYZ-анализом, а в самом конце статьи выложу пример с расчетами в Excel.

Страховые запасы: определение и назначение

Страховые запасы — это дополнительное количество товара на складах, необходимое для предотвращения дефицита и осуществления непрерывной деятельности предприятия в случае непредвиденных ситуаций.

  • Что подразумевается под непредвиденной ситуацией? Чаще всего, это увеличенный спрос (потребность) на продукцию, некорректный прогноз с низкой точностью, проблемы в производстве у поставщика (или у самой производственной компании) и проблемы в логистике с нарушениями сроков поставки (например, из-за неблагоприятных погодных условий).
  • Для какого вида товара или продукции можно и нужно рассчитывать страховые запасы? Для любого: это может быть готовая продукция в распределительном центре или в магазине, сырье для производства, тара и упаковка и любые другие расходные материалы, которые так или иначе участвуют в логистических процессах, продажах и закупках.

Важно понимать, что объемы страховых запасов должны быть рассчитаны оптимально: при низком их уровне появляются риски образования дефицита продукции, а это — уменьшение прибыли, потеря клиентов и сокращение доли рынка. При слишком высоком уровне страховых запасов — появляются риски образования неликвидов, повышается вероятность перетарки склада, увеличиваются затраты на хранение продукции.

В данной статье, для удобства, все примеры и формулы мы будем рассматривать на готовой продукции в простейшей цепочке поставок «Поставщик -> Магазин -> Конечный потребитель», где именно для магазина будем рассчитывать страховые запасы.

Также, в формулах будут использоваться такие переменные, как LT (Lead Time — сроки поставки продукции, в нашем случае от поставщика в магазин) и D (Demand — спрос на продукцию, в нашем случае — продажи магазина конечному потребителю).

Страховые запасы: пример цепи поставок

Страховые запасы: классическая формула.

Первая формула, которую мы рассмотрим — это простейшая и довольно распространенная формула расчета страховых запасов, которая основана на максимальных и средних показателях сроков поставки и потребности:

Страховые запасы: классическая формула расчета

  • Max LT — максимальный срок поставки от поставщика в магазин.
  • Max D  — максимальная потребность, т.е. максимальные продажи.
  • LT (среднее) — средний срок поставки от поставщика в магазин.
  • D (среднее) — средняя потребность, т.е. в нашем случае — средние продажи.

Важно:

  • Все показатели рассчитываются за один и тот же период, например за последние 60 дней.
  • Если срок поставки мы измеряем в днях, то и максимальное/среднее значение продаж мы рассчитываем на основе ежедневных показателей.
  • Максимальное и среднее значение продаж можем рассчитывать не по фактическим показателям, а по прогнозным.

Такую формулу использовать не рекомендуется, так как она очень чувствительна к выбросам (крайне высоким или низким показателям объемов поставок и срокам поставки), а также не учитывает целевой уровень сервиса по той или иной позиции или группе ассортимента.

Страховые запасы: формулы на основе среднеквадратического отклонения.

В данной главе мы рассмотрим три формулы на основе среднеквадратического отклонения, по которым рассчитываются страховые запасы.

Первая формула применяется при неопределенности потребности. То есть сроки поставки всегда стабильны и не нарушаются, но при этом потребность сильно колеблется:

Страховые запасы: формула при неопределенности потребности

  • Z — коэффициент нормального распределения, который зависит от целевого уровня сервиса. О данном коэффициенте подробно будет рассказано в конце статьи.
  • LT (среднее) — средний срок поставки от поставщика в магазин.
  • σ D — среднеквадратическое отклонение потребности (продаж/прогноза продаж). В Excel для расчета среднеквадратического отклонения можно использовать формулу СТАНДОТКЛОН или СТАНДОТКЛОН.В (можно использовать СТАНДОТКЛОН.Г — если выборка полная и максимальная)

Вторая формула применяется при неопределенности сроков поставки. Потребность здесь, наоборот, стабильна, но сроки поставок могут колебаться:

Страховые запасы: формула при неопределенности сроков поставки

  • Z — коэффициент нормального распределения.
  • D (среднее) — средняя потребность (продажи/прогноз продаж)
  • σ Lt  — среднеквадратическое отклонение сроков поставок.

Третья формула применяется как при неопределенности потребности, так и при неопределенности сроков поставки:

Страховые запасы: универсальная формула

  • Z — коэффициент нормального распределения.
  • LT (средний) —  сроки поставки продукции или сырья с момента формирования заказа на поставку, до фактического момента прибытия продукции.
  • D (среднее) — средняя потребность (продажи/прогноз продаж)
  • σ Lt  — среднеквадратическое отклонение сроков поставок.
  • σ D — среднеквадратическое отклонение потребности.

Эта формула является универсальной, она нечувствительна к выбросам и именно ее чаще всего рекомендуют использовать при расчете страховых запасов.

Коэффициент Z: Определение необходимого уровня сервиса.

Коэффициент Z — это коэффициент нормального распределения, с помощью которого можно повышать или понижать расчетное значение страхового запаса, и зависит он от целевого уровня сервиса по тому или иному товару. Грубо говоря, если по какой-то определенной позиции мы хотим поддерживать высокий уровень сервиса, то, скорее всего, нам необходимо иметь повышенные страховые запасы, на случай непредвиденных ситуаций (например, на случай некорректного прогноза) — в данном случае коэффициент Z будет повышен.

Как определить значение данного коэффициента? Значение данного коэффициента Z определяется с помощью таблицы нормального стандартного распределения: ее можно найти на Википедии (или в любом поисковике), либо в Excel воспользоваться формулой НОРМ.СТ.ОБР(X), где X — необходимый нам уровень сервиса.

Например, если целевой уровень сервиса по какой-либо позиции — 97%, то значение коэффициента будет равно ~1.89. Соответственно, чем выше целевой уровень сервиса, тем выше и значение коэффициента, и наоборот.

Страховые запасы: таблица нормального распределения

Примечание: уровень сервиса в этой таблице — это значение нормального распределения от коэффициента Z. Поэтому мы идем от обратного, и от имеющегося значения уровня сервиса находим необходимый нам коэффициент

Определение целевого уровня сервиса является наиболее важной частью при использовании формул, основанных на коэффициенте нормального распределения. Да, можно просто на весь ассортимент магазина установить одно значение, например 97%, но в таком случае, есть некоторая вероятность того, что по позициям, которые приносят наименьшую прибыль и/или которые очень редко продаются, образуется большой товарный запас с рисками списания.

Гибкий подход является более предпочтительным: весь ассортимент можем разбить на группы и каждой группе присвоить свой показатель целевого уровня сервиса.Разбивку можно сделать с помощью ABC-анализа, а еще лучше, с помощью нескольких ABC-анализов (например, ABC по объемам продаж и ABC по прибыльности) или симбиоза ABC-анализа и XYZ-анализа, о котором я писал в соответствующей статье. После распределения ассортимента по группам, уже экспертно, основываясь на опыте работе в компании (посовещавшись с коллегами, разумеется), установить для каждой группы свой целевой уровень сервиса и внутри группы для каждой позиции рассчитать значение страхового запаса.

Страховые запасы: итоги и пример для ознакомления.

Страховые запасы (уровень нуля, неснижаемый запас) — неотъемлемая часть товарных запасов, при корректном расчете которых, можно избежать дефицита/списания товара, а также снижения уровня сервиса. В данной статье было рассказано об их основном назначении, а также приведен ряд эффективных формул для их расчета. На этом все!

Примеры использования формул расчета страховых запасов можно посмотреть в Excel-файле по ссылке ниже:

Страховые запасы, формулы: скачать пример

 

Оставить комментарий