fbpx

Варвара ШАЛКОВСКАЯ Тема управления большим ассортиментом товаров в современных условиях становится все более актуальной как для торговых, так и для производственных компаний. И особенно для таких товарных групп как автозапчасти, продукты питания, бытовая химия, косметика и средства индивидуальной гигиены, парфюмерия, канцелярские товары и др.

До сих пор многие фирмы, по мнению руководителя направления логистики компании Apply Logistic Дмитрия ЧЕРНОМОРЦА, применяют так называемый «интуитивный» подход к управлению товарными запасами. Однако серьезных ошибок при его использовании не избежать. Что же это за ошибки? Первая и самая главная - отсутствие некоторых товарных позиций на складе в то время, когда клиент на них оформляет заказ. Ведь практика показывает: когда покупатель хочет приобрести товар, он возьмет его у того производителя и поставщика, которые на данный момент могут максимально удовлетворить все его потребности в необходимом ассортименте. Конечно, краткосрочное отсутствие шампуня с земляничной отдушкой, скорее всего, спровоцирует увеличение спроса на данный продукт, но уже с клубничным ароматом. Однако на производстве временное отсутствие комплектующих изделий, как правило, приводит к остановкам конвейера.
У подавляющего большинства западных производителей и дистрибьюторов существует показатель оценки качества управления товарными запасами, известный как SL (Service Level). Наиболее часто это выражение переводят как «уровень логистического сервиса» или «уровень (полнота) удовлетворения спроса». Данный показатель рассчитывается так (в стоимостном выражении): SL = исполненные заказы/все поступившие заказы.

- В идеале показатель уровня сервиса должен равняться 100%, на практике же рекомендуется придерживаться 95-96%, - говорит Д.Черноморец. - Данная цифра дает наиболее оптимальное соотношение между объемом запасов и оборотом компании.
По результатам исследований, которые мы постоянно проводим, выполняя консалтинговые проекты для компаний из России, Беларуси и Украины, среднее значение Service Level у большинства из них фиксировалось на уровне 60%. Это означает, что 40% потенциального оборота компании проходит мимо нее, укрепляя конкурентов.
Вторая серьезная проблема, которая возникает у большинства компаний при управлении товарными запасами, в обиходе называется человеческим фактором. При этом в данное понятие вкладывается естественное свойство людей, в силу их иррациональной природы, периодически совершать ошибки. Так, в результате исследования, проведенного специалистами компании Apply Logistic, была определена «стоимость» человеческого фактора, равная 2,5%. То есть при выполнении 1 тыс. идентичных операций человек в среднем склонен совершить 25 ошибок. Пример: специалист по закупкам, отслеживающий 1 тыс. SKU (ассортиментных позиций), при ежедневном мониторинге товарных запасов потенциально совершает около 25 ошибок в виде неразмещенных или необоснованно размещенных заказов. Подсчитаем, сколько ошибок в месяц совершает компания, управляющая товарным ассортиментом в 30 тыс. SKU быстрооборачиваемых товаров: 30 000 SKU х 2,5% х 22 раб. дня = 16 500 ошибок в месяц. В результате постоянно совершаемых сотрудниками ошибок компания имеет по некоторым позициям нулевые остатки, а по некоторым - многократные излишки, т.е. одновременно низкий SL и низкую оборачиваемость. Очевидно, что нулевые остатки препятствуют полноценному удовлетворению спроса и, следовательно, получению потенциально возможных оборотов, а также способствуют оттоку клиентов.  
- Следствием излишних запасов являются финансовые потери, равные произведению стоимости излишков на величину рентабельности бизнеса или инвестированного капитала, - объясняет Д.Черноморец. - Так, при сегодняшней стоимости денег в среднем 24-25% годовых нет смысла «ходить на работу» менее чем за 30%, соответственно излишние запасы обходятся компании минимум в 30% их стоимости.
К примеру, переходящий товарный остаток компании равен 1,5 млн. евро. При этом для поддержания SL на уровне 95% достаточно 1,1 млн., соответственно 400 тыс. евро являются переходящим излишком, который обойдется минимум в 120 тыс. годовых (400 тыс. евро х 30%). А это ежегодная потеря нового автомобиля Audi A8 в самой «продвинутой» комплектации.
Существуют ли решения вышеописанных проблем? По опыту консультантов Apply Logistic, компаниям доступен целый комплекс решений, включая как минимум оптимизацию процесса контроля складских остатков (Stock-controlTM) и нормирование страховых запасов, на основании количественных значений логистических рисков.
Stock-control - это методика мониторинга товарных запасов, которая разработана консультантами Apply Logistic для повышения точности управления запасами, а именно предупреждения рисков нулевых остатков и рисков сверхнормативного затоваривания склада. Ее суть заключается в итерационном  сравнении реальных складских остатков с двумя контрольными точками: точкой размещения запасов и нормой страхового запаса.
 
Работает это по следующей схеме: сначала от товарного списка отделяются позиции, товарные остатки которых больше точки размещения заказа; далее выделяются позиции, остатки которых равны ей; после этого фиксируются артикулы с остатками одновременно меньшими точек размещения заказов и большими норм страховых запасов. В списке остаются товары, запасы которых меньше точек размещения запасов. При таком распределении, которое разумнее всего автоматизировать, компания получает следующие выигрыши:
1) многократно повышается точность управления товарными запасами;
2) высвобождается около 70% времени специалиста по закупкам, разумеется, при автоматизации методики;
3) практически исчезает фактор человеческой ошибки (снижается с 2,5 до 0,001%).
Эффективность методики Stock-control можно повысить за счет применения нижеприведенной схемы нормирования страховых запасов.

Идея изложенной методики базируется на количественной оценке логистических рисков, которых, как правило, только два: риск сбоя поставок и риск случайного спроса. Для их оценки рекомендуется использовать формулу среднеквадратического отклонения, известную из курса высшей математики (логистика как междисциплинарная наука на 90% состоит из математики). Далее полученные значения используются для расчета комбинации рисков. Делается это для того, чтобы определить, какое количество товара потребуется компании для автономного удовлетворения спроса при наступлении обоих рисков одновременно.
Всем известна пословица: «беда не приходит одна», так и на практике - в большинстве случаев оба риска наступают одновременно, а не по очереди. Далее рассчитанная комбинация рисков подлежит приведению к заданному уровню логистического сервиса (SL) в зависимости от стратегической значимости товара в ассортименте. Например, доходообразующие товарные позиции получают высокий целевой SL, а менее значимые ассортиментные позиции, соответственно, меньшее значение логистического сервиса. Данная методика применяется на практике с 2002 г. и за это время показала свою эффективность.
Работа с неликвидным товаром, который оборачивается существенно медленнее, чем другие позиции, по мнению Д.Черноморца, также занимает важную позицию в грамотном управлении ассортиментом. Проблема в том, что неликвидные позиции «замораживают» финансовые активы, которые не могут быть потрачены на пополнение ликвидных запасов, на продаже которых компания зарабатывает. А в некоторых компаниях, согласно исследованию, проведенному специалистами компании Apply Logistic, неликвиды из общего запаса занимают 15%, и это при том, что их объем по отношению к стоимости всех запасов не должен превышать рекомендуемые 2%.
Основная сложность работы с невостребованным товаром состоит в том, что его очень сложно выявить, несмотря на то что он долго хранится на складе. Основными признаками «неликвидности» являются:
1) оборачиваемость ниже пороговых значений;
2) товары с дефектами, которые при этом не утратили свои потребительские свойства;
3) товары с малыми остаточными сроками годности;
4) товары, снятые с производства, но находящиеся на складе, и т.д.
Однако, если компания единожды проведет работу по избавлению от всех невостребованных товаров, это не значит, что они не появятся снова. Более эффективная работа - устранение причин возникновения неликвидов. А они могут появиться из-за различных объективных ошибок, в том числе и маркетологов, и технологов. Например, производственное предприятие решило сменить модельный ряд выпускаемой продукции. Но убедилось ли оно в том, что полностью выработан ресурс комплектующих к предыдущим моделям. Часто, как отмечает Д.Черноморец, ответ отрицательный. Причины возникновения неликвидов также связаны с ошибками при входной приемке товаров, ошибками маркетологов и логистов и т.д.
Тогда возникает вопрос: «Как бороться с неликвидами?». Практика показывает, что каждый случай индивидуален, и многое зависит от располагаемых компанией невостребованных позиций. Например, хороший результат дают распродажи, перемещение товара в другую торговую точку, возможно, даже расположенную в другом регионе, увеличение бонусов тем продавцам, которые продают неликвиды. Однако к последней методике можно прибегнуть один раз, иначе продавцы начинают превращать ликвидный товар в неликвиды.