Как теория ограничений помогает управлять запасами

Я люблю теорию ограничений за красивые решения и эффективность. Внедряя систему «Stock-M» в различных проектах розницы, дистрибуции и на производстве, я получила опыт и практические знания об использовании решений теории ограничений для управления запасами. И этим опытом и знаниями хочу поделиться с вами.

В теории ограничений есть инструменты, которые позволяют решать целый ряд задач в управлении потоком в цепи поставок: избегать упущенных продаж и избытка товаров, улавливать тенденции спроса и быстро реагировать на изменение ситуации. Использование этих инструментов позволяет эффективнее управлять закупками.

Речь идет о буфере запаса и динамическом управлении буфером.

Давайте разберёмся, что такое буфер запаса и как им управлять, а также каких результатов позволяет добиться динамическое управление буфером — с реальными примерами из внедрения «Stock-M».

Что такое буфер запаса

Традиционный поход в закупках «мин-макс» предполагает, что мы делаем закупку товара, когда наши запасы на складе или в магазине падают до точки «мин» и заказ мы делаем до точки «макс». И так по каждому товару. Однако поставщик продаёт нам не один товар, сырье, материал… Все эти товары продаются в нашем магазине с разной скоростью или материалы перемещаются со склада сырья в производство тоже с разной скоростью, и возникает проблема: как делать закупки, если некоторые товары поставщика уже пора заказывать, а по другим товарам запасы ещё высоки.

В теории ограничений мы управляем не запасами «на руках» — на складе или в магазине, а запасами на участке цепи поставки.

Буфер запаса товара, а мы говорим про буфер запаса конкретного товара или вида сырья — это его количество на участке цепи поставки, включая:

·       товар на руках в точке хранения, на нашем складе или в магазине;

·       в заявках поставщику;

·       и количество товара в пути.

Например, если мы смотрим на участок цепи между нашим магазином и нашим центральным складом, то буфер запаса будет складываться:
Запасы в магазине + Количество в пути + Количество в заявках на перемещение с центрального склада в магазин, которое отправили уже после ухода транспорта с центрального склада.

Если мы говорим про участок цепи между нашим складом и поставщиком, то буфер определяется как:
Запасы на складе + Количество в заявках поставщику + Количество товара в пути от поставщика на наш склад.

Не так важно, если мы не знаем, когда товар из «Заявок» превращается «В пути». Важно, что мы поддерживает общее количество на участке цепи и при продаже товара со склада или магазина делаем заявку на пополнение согласно графику заказов.

Буфер запаса изображается как разноцветный стакан:

Мы соотносим запасы на руках, в магазине или на складе, с полным размером буфера. И если запасы на руках составляют:

·     до 1/3 буфера — мы в красной зоне, и это зона риска, так как, если поставка от поставщика задержится, то есть риск дефицита;

·     до 2/3 — в жёлтой зоне и это оптимальный размер запасов;

·     до 100% — в зелёной, мы находимся в такой зоне в момент прихода товара от поставщика.

Каждая из зон — норма, в пределах буфера. Наши запасы «на руках» двигаются из зелёной зоны в момент поставки в красную по мере продаж товара. Но есть два проблемных цвета:

      синяя зона — «стакан с горкой», излишек запасов;

      чёрная зона — товара нет совсем, компания упускает продажи.

 

Мы считаем первоначальные значения буфера и сразу видим ситуацию с запасами. Вот пример одного из фирменных магазинов с продуктами питания:

 

Буфер рассчитывается отдельно для каждого товара и каждой точки хранения. Почему именно так? Потому что даже буферы для одного товара в разных точках могут очень сильно различаться, и это нормальная ситуация. Они зависят от двух факторов:

·       продажи, например, в магазине в центре города очень высокий спрос на конкретный товар, в день могут купить до 50 единиц, а в небольшом магазине в другом районе удаётся продать не больше 15, это влияет на размер буфера;

·       условия поставки, в магазинах, которые находятся в одном городе с центральным складом, можно работать с меньшим буфером, так как товар приезжает быстрее и чаще, а в региональных магазинах буфер будет выше потому, что поставки со склада могут быть реже и дольше.

Условия поставки – график и длительность – важны для управления товарными потоками. Потому что, если мы не знаем, когда будет следующий заказ, как мы сможем определить, на сколько дней и какими запасами мы должны обеспечить наши продажи? В соответствии с графиком мы заказывает товар до верха буфера независимо от того, в какой зоне буфера находимся.

На рисунке ниже показана ситуация по одному товару, с разным значением буфера в разных точках хранения. По сути, мы получаем первоначальный операционно-финансовый проект системы, когда задаем график заказов, сроки поставок и на основе этих факторов и анализа статистики продаж рассчитываем первоначальные буферы. И этот процесс так легко алгоритмизировать, что в «Stock-M» он происходит буквально за секунды. В результате, мы понимаем, какие инвестиции нам потребуются для поддержания работы цепи поставки. Да, не удивляйтесь, в теории ограничений суммы, вложенные в запасы, признаются инвестициями — мы вкладываем деньги в то, на чём собираемся заработать в будущем, аналогично ценным бумагам. Поэтому по запасам также считается показатель доходности на инвестиции.

Ну а дальше, движение товаров по цепи поставки будет проходить по принципу сообщающихся сосудов. Что ушло из одного сосуда — попадет в заявку по графику заказа. Это принцип вытягивания.

 

Что такое динамическое управление буфером запаса

Итак, что такое буфер запаса, мы разобрались. Но жизнь не статична. Меняется условия поставок и спрос и требуется механизм подстройки буфера под текущую ситуацию. И такой механизм есть: динамическое управление буфером.

Мы не сможем точно предсказать объём продаж даже для одного товара в конкретной торговой точке. Но нам по силам понять, в каком направлении должен измениться буфер – увеличиться или уменьшиться – опираясь на данные о текущей ситуации. Такой подход позволяет снизить риски возникновения излишков и упущенных продаж.

Для этого система постоянно отслеживает динамику запаса на руках и его уровень по сравнению с общим размером буфера, принимает решение, не избыточен ли буфер и достаточен ли он и подстраивает буфер под все изменения. Происходит это так на графике, где мы видим динамику запасов, приходов и продаж конкретного товара в конкретной точке хранения:

На рисунке мы видим, что 18 октября уровень запасов спустился глубоко в красную зону. Это рискованная ситуация потому, что в следующий раз может быть более высокий скачок спроса, и система повышает буфер на 1/3. Кстати, 22 октября, действительно, был ещё более высокий скачок продаж, но пришедшего количества хватило и для продаж, и для наполнения полок до закрытия магазина.
Далее продажи снизились и уровень запасов задержался в зелёной зоне — линия запасов несколько дней не покидала зелёную зону. Это сигнал того, что уровень запасов избыточен и буфер сокращается для высвобождения оборотных средств.

Длительность и глубину нахождения в красной зоне и длительность нахождения в зелёной зоне для динамического управления буфером мы задаём математической формулой в привязке к времени пополнения. То есть изменения буфера в результате динамического управления буфером тем быстрее заметны, чем быстрее и чаще приезжает товар. Хотя точно этот же механизм используют и дистрибуторские компании с длительным сроком редких контейнерных поставок. В этом случае величина буфера будет существенно выше. Только повторюсь, не путайте буфер с количеством на руках. Буфер включает в себя также и количество товара в пути.

Ещё один частый вопрос клиентов — обеспечит ли такой подход наличие, если продажи редкие и скачкообразные. Да, динамическое управление буфером работает и в таких случаях. Выглядит это так:

Видим нерегулярные пиковые продажи, но динамическое управление буфером справляется и с управлением запасами таких товаров тоже.

За 12 лет существования «StockM» мы поняли, что важно учитывать ещё много факторов.

·       Причины сокращения запасов. Если мы попадем в красную зону из-за роста продаж или ненадёжности поставщика, рост буфера нужен, он защитит нас от дефицита. Но, например, если сокращение запасов произошло в результате инвентаризации или списаний в случае скорпортящихся товаров, роста буфера быть не должно.

·       Кратность упаковки. Мы отошли от классического решения теории ограничений, которое не учитывает при расчёте буфера кратность упаковки и дальше заказ делается с округлением до кратности сверх буфера. Мы решили учитывать кратность в размере буфера и делать заказ только до верха буфера. Это облегчает внедрение, так как сразу видно, когда сотрудники работают не по системе, что позволяет скорректировать поведение закупщиков.

·       Альтернативные товары. Товары, идентичные глазами клиента, мы объединяем в единый буфер и учитываем все их совместные движения, как приходы, так и продажи.

·       Редко продающиеся товары. Например, дорогая техника, дорогие лекарства или ювелирные изделия. Товар двигается медленно, буфер низкий, одна-две единицы, и не всегда его можно поделить на 3 части, чтобы использовать классические правила нахождения в зонах. Поэтому по таким товарам следим не только за динамикой запасов, но и за динамикой продаж, чтобы не пропустить момент, когда скорость продаж вырастет, и буфер должен быть повышен.То есть на изменение буфера может повлиять не только длительность нахождения запасов в зонах, но и частота продаж. На рисунке ниже видим, что буфер вырос, хотя запасы были в желтой зоне:

Есть и ряд других факторов.

Механизм динамического управления буфером выглядит вполне логично. Как сказал один наш клиент: «Достаточно один раз взглянуть на графики, чтобы понять смысл и поверить». Я тоже думаю так, однако часто вижу на старте внедрения «Stock-M» боязнь доверить автомату то, что делали руками и проверяли много раз. Особенно если руководитель даёт сотрудникам напутствие при внедрении: «Вы там головами-то тоже думайте. На машину надейтесь, но сами не плошайте. За оборачиваемость и дефицит я с вас спрашивать буду!» Однажды, на презентации в одной из компаний коммерческий директор сказал: «Вы говорите, что надо снять с людей рутинные операции и оставить им время на работу, где действительно требуется человек. Но мы намеренно приучали людей работать в трёх системах и перепроверять их показания перед тем, как сделать заказ». Я не понимаю таких затрат времени на сверку показаний разных систем при убеждённости, что ни одной из систем доверять нельзя. На каждого сотрудника приходится большое количество поставщиков и товаров, и люди физически не успевают проверить данные по всем товарам во всех системах. В итоге товары заказываются реже, предсказать продажи на больший период труднее и заказы становятся всё менее точными. Лучше найти подход, который кажется вам здравым и чётко его придерживаться, не удлиняя время между формированиями заказов.

Итак, частая первая реакция сотрудников клиентов — сомнения в том, что система может правильно регулировать размер буфера и определять нужный объём товара при формировании заказов поставщикам. Поэтому, чтобы люди постепенно привыкли к автоматизации динамического управления буфером, мы создали 2 режима, автоматический и рекомендательный, притом заказчики почти всегда вначале внедрения выбирают второй вариант. Работая в таком режиме, система каждую ночь проверяет все буферы, достаточны ли они и не избыточны ли, и готовит рекомендации: по каким товарам в каких магазинах нужно скорректировать буфер и на сколько. Утром, когда сотрудники приходят на работу, весь список рекомендаций уже готов. Предложенные корректировки буферов можно принять или отклонить. Как правило, со временем люди понимают, что соглашаются с большинством рекомендаций системы, и тогда, по взаимному согласию, мы переходим на автоматический режим — освобождаем людей для аналитики, ассортиментных решений и переговоров с поставщиками, исключая человеческие ошибки и паранойю по поводу закупок.

Когда динамического управления буфером недостаточно: акции, распродажи, сезонный товар

Динамическое управление буфером запаса ориентировано на работу с регулярным потоком. Но система не может предугадать резких изменений спроса. Поэтому в случаях, когда ожидается рост или падение продаж более, чем на 30% за период пополнения, а он учитывает частоту и длительность поставок, требуется дополнительная настройка буфера. Что это значит?

Допустим, мы планируем акцию. Её условия позволяют нам предполагать, что продажи вырастут многократно, а значит, если мы не увеличим буфер и не привезём товара больше, то запаса может не хватить. И мы сообщаем системе о предстоящей акции и меняем размер буфера, чтобы вовремя подготовиться к акции. При этом мы корректируем его однократно. Но внутри акционного буфера снова действует динамическое управление — система корректирует его размер сама с учётом новых данных. На рисунке это выглядит так:


буфер увеличен на период акции, а в конце акции он вернулся к первоначальному значению.

Саму сезонную или акционную корректировку можно определить разными способами. Например, мы даём такие возможности:

  • рассчитать на основе продаж прошлой акции или прошлого сезонного всплеска с возможностью корректировки на дополнительный коэффициент;
  • скорректировать буфер через коэффициент ожидаемого роста продаж по сравнению с текущим периодом;
  • залить акционнные буферы, если ваши маркетологи проводят подробный анализ.

При этом мы не верим, что можно точно предсказать акционные или сезонные продажи конкретного товара в конкретной точке продажи с помощью какой-то волшебной формулы. В целом по ассортиментной группе по всей компании как-то примерно можно. А конкретного товара — нет. Поэтому внутри акционного или сезонного периода тоже работает динамическое управление буфером, оно меняет величину буфера в зависимости от ситуации.

Важно понять, дополнительная настройка буфера требуется только в особых случаях, когда резко меняются условия поставки или ожидается падение или рост спроса более чем на 30%. Часто бывает достаточно сделать такие настройки только для центрального склада с длительным периодом пополнения, а в магазинах система успеет отреагировать на рост спроса.

Выглядит это так:

В первой половине графика продажи низкие и буфер сокращается. Во второй половине виден сезонный рост спроса, но товар приезжает в магазин каждые 7 дней и буфер успевает вырасти без сезонных настроек.

Динамическое управление буфером на практике

Динамическое управление буфером позволяет добиться отличных результатов!

      Сократить запасы. Во-первых, это упростит хранение товаров. Во-вторых, позволит увеличить ассортимент без расширения складских площадей. В-третьих, снизит риски инвестирования средств в запасы товаров, которые могут устареть из-за моды или истечения срока годности.

      Избежать упущенных продаж. Результат — повышение прибыли.

      Выявить наиболее и наименее ходовые товары, не опираясь лишь на субъективную оценку сотрудников компании. Это позволит улучшить структуру и повысить оборачиваемость и рентабельность инвестиций в запасы.

Посмотрите, как это выглядит на практике:

Как внедрение описанных в статье механизмов сказывается на результатах коомпаний? Давайте посмотрим на примере сети магазинов отделочных материалов. На графиках ниже показано, как в нескольких магазинах менялись за время внедрения основные показатели:

·       запасы;

·       излишки запасов, запасы сверх буферов или запасы товаров вне матрицы;

·       продажи;

·       упущенные продажи, считаются в дни отсутствия товара на полке по статистике прошлых продаж;

·       оборачиваемость запасов, в количестве оборотов в год;

·       рентабельность инвестиций в запасы.

Во всех магазинах запасы сокращаются, а продажи растут. То есть, одновременно с сокращением запасов меняется их структура в магазинах. Динамическое управление буфером сокращает запасы невостребованных товаров и поддерживает наличие востребованных. В результате растут оборачиваемость запасов и возврат на инвестиции.

Хотелось бы сказать, что такое изменение показателей — это только результат работы системы, когда мы наладили обмен данными, нажали кнопку «Пуск», и системе никто не мешает работать. Но всё происходит не так просто.

На самом деле, каждый проект — это огромный труд. Приходится менять мышление сотрудников и ломать привычки:

  • вестись на скидки поставщиков и затаривать склады на годы;
  • считать дефицит не проблемой, а досрочным выполнением плана продаж;
  • заботиться об экономии на транспортных затратах больше, чем об упущенных продажах;

и много-много других…

Поэтому мы никогда не говорим, что занимаемся автоматизацией. Автоматизация — это быстро, от двух до пяти недель, и все необходимые данные уже в системе, графики заказов заданы, буферы посчитаны, а люди обучены, но дальше начинается самое сложное и интересное — работа с людьми.

Об этой работе с людьми во время внедрений изменений в управлении запасами мы писали на нашем сайте «Stock-M»: http://stockm.ru/articles/tehnicheskie-i-povedencheskie-slozhnosti-vnedreniya-tos-v-upravlenii-zapasami-i-prakticheskie-primery-ih-resheniya

Если у вас остались вопросы, задавайте, с удовольствием отвечу на них!

 

Наталья Анисимова

anisimova.consulting@gmail.com

Перепечатка и перепостинг статьи вместе с этим текстом, указанием автора, и ссылки на первоисточник: http://upravlenie-zapasami.ru/ - приветствуются!

 

 

Если статья отображается не корректно, или вы хотите скачать её себе, то воспользуйтесь этими ссылками:

cкачать в формате PDF статью Как теория ограничений помогает управлять запасами cкачать статью "Как теория ограничений помогает управлять запасами" в формате PDF
cкачать в формате DOC статью Как теория ограничений помогает управлять запасами cкачать статью "Как теория ограничений помогает управлять запасами" в формате DOC