Автосервис. Создание и компьютеризация: Практическое пособие
Шрифт:
Если желательно подразделить запасы более чем на две классификационные группы, то нередко прибегают к известной системе “анализа ABC”. По этой системе запасы подразделяются на группы А, В и С. Группа А объединяет наиболее активные виды запасов, В – запасы средней активности и С – запасы с наиболее низким уровнем активности. Для классификации по группам А, В и С применяют тот же метод, что и при объемно-стоимостном анализе. Товары располагаются по убывающей активности продаж. Группа А, как наиболее активная, подвергается самому тщательному контролю, группе В оказывается меньше внимания, а группа С контролируется наименее активно.
Однако следует иметь в виду, что многие предприятия помимо стремления к наивысшей прибыльности операций вынуждены в силу характера товаров и своих обязательств перед потребителями хранить на складе кроме денежно активных товаров большую номенклатуру товаров, которые мало активны в денежном отношении, но должны всегда быть в наличии. Наиболее характерными примерами таких товаров являются запасные части и медикаменты. Для улучшения контроля их движения и определения потребности на предстоящий период их тоже группируют в три и более категории, однако анализ проводится только по количеству проданных единиц товара каждого наименования, без учета стоимости, и решения о периодичности закупок принимаются на основе этого анализа. Тем самым предпочтение отдается обязательствам перед потребителями.
Реальная стоимость отдельных товаров значительно больше, чем их цена или степень их денежной активности. Ремонт автомобиля может быть сорван из-за отсутствия какой-нибудь копеечной детали, чья-то жизнь может зависеть от наличия дешевого лекарства. Поэтому даже дешевые товары должны подлежать тщательному контролю. Объемно-стоимостной анализ тоже проводится – он полезен и в этом случае.
Метод группировки запасов ABC более полувека активно применяется зарубежными компаниями. Наибольший эффект дает применение метода ABC совместно с его вариантом – методом XYZ. По результатам анализа спроса практикуется разделение номенклатуры на группы спроса по количеству продаж в штуках (литрах, метрах и т. д.) А, В и С, с тем чтобы знать, каким товарам
Объемно-стоимостной анализ группирует товары по стоимости запасов или по суммам продаж, для чего вводятся группы X, Y и Z. Если продажа какого-либо товара превышает установленный критерий, например 2 тыс. руб., то ее относят к группе X; если стоимость эта находится в интервале от 0,5 до 2 тыс. руб., – к группе У, если ниже 0,5 тыс. руб. – к группе Z. С помощью простых методов выборки проводят обследование запасов склада. Примерные результаты такого анализа приведены в таблицах.
Группировка товаров по доле в объеме сбыта
Группировка товаров по доле в объеме запасов
Из таблиц видно, что на 12 % номенклатуры товаров приходится 82 % товарооборота в стоимостном выражении, а на группу товаров, составляющую 9 % всей номенклатуры, – 60 % стоимости запасов. Этот факт имеет огромное значение – основной контроль нужно сконцентрировать лишь на той номенклатуре товаров, которые обеспечивают основную долю товарооборота. Аналогично, установив номенклатуру товаров группы X, сосредоточивают внимание на тех товарах, которые составляют основную часть стоимости запасов.
Организация контроля запасов по группам А, В, С и X, Y, Z намного эффективнее системы контроля максимального и минимального уровней запасов, когда эти уровни запасов устанавливаются в одинаковой пропорции к объему сбыта каждого товара и, следовательно, каждому товару придается одинаковое значение, что вызывает излишние расходы для контроля запасов.
Необходимо учитывать, что номенклатуру товаров высокого спроса (группа А) определить на какой-то продолжительный срок трудно, так как она постоянно изменяется и необходимы систематические корректировки. По этой причине компания “Даймлер-Бенц” отказалась в 70-х годах от создания складов специально для этой номенклатуры запасных частей, так как такие склады часто не в состоянии поставить заказчикам необходимые детали и вынуждены были заказывать их на центральном складе в ФРГ.
После разделения запасов на группы регулярно корректируют номенклатуру групп А, В и С, добиваясь, чтобы она всегда отражала текущее состояние спроса. Очевидно, что вся деятельность в области маркетинга концентрируется на товарах группы А и Б, которые обеспечивают основную массу товарооборота. Поскольку основная доля товарооборота приходится на эти две группы товаров, важно, чтобы по ним поддерживались необходимые уровни запасов. Многие товары, отнесенные к группе С, со временем морально устаревают, поэтому уровень их запасов держат под контролем, особенно если они относятся по стоимости к группам X и Y.
Запасы по группам X, Y и Z уточняют не менее раза в год. В ходе любой программы сокращения запасов наиболее тщательно обследуют запасы группы X, поскольку именно на них приходится основная доля общей стоимости запасов. В случае медленного движения товаров группы X проводится тщательный анализ. “Мертвый” или бездействующий запас изделий группы X на складах ликвидируют. При инвентаризации физических запасов основное внимание уделяют товарам группы X, на которые приходится наибольшая доля суммарной стоимости запасов. Минимальный уровень запасов поддерживают путем интенсивного контроля изделий групп А/Х и эффективного контроля запасов товаров групп B/Y, т. е. применяют выборочный контроль запасов. Наложение результатов анализа XYZ на данные анализа ABC позволяет разбить запасы на девять подгрупп, каждая из которых имеет две характеристики: стоимость запасов и точность прогнозирования потребности в них.
В управлении этими подгруппами существуют определенные закономерности:
– подгруппы АХ, AY и AZ требуют индивидуального управления;
– подгруппы СХ, CY и CZ управляются одинаково – планирование таких запасов можно выполнять на год, с ежемесячным контролем наличия;
– в подгруппах ВХ, BY и BZ, могут быть совпадения и различия в методах контроля.
Анализы ABC и XYZ программируются и выполняются с ежемесячно или ежеквартально.
Анализ спроса на отдельные товары является одним из элементов системы управления запасами. Спрос – это совокупность требований на товары, предъявляемых к сбытовой сети. Для управления запасами важно знать некоторые характеристики спроса.
Спрос, предъявляемый дилерами к поставщикам, а последними к изготовителям, отличается от фактического потребительского спроса. Заказы дилеров региональному складу и последнего изготовителю выражаются конкретной величиной, т. е. в этих звеньях спрос имеет детерминированный (определенный) характер. Объем спроса покупателей при розничной продаже подвержен значительным колебаниям и не может рассматриваться в качестве конкретной величины, поэтому в системах управления запасами учитывается стохастический (неопределенный) характер спроса в розничной торговле. Анализ спроса проводится по каждому наименованию товаров.
В целях подчинения производства товаров условиям сбыта практикуется именно анализ спроса, а не фактических продаж, т. е. ведется учет и анализ как выполненных заказов, так и неудовлетворенного спроса.
Наиболее совершенными считаются компьютерные программы анализа, обеспечивающие получение данных статистики, анализов и прогнозов по каждому наименованию товаров в различных аспектах. Отобранная и систематизированная информация, полученная при анализе спроса, служит базой для планирования производства и поставок, управления запасами в сети распределения и сбыта. Чтобы сконцентрировать основное внимание на тех товарах, которые чаще продаются и дают основную долю объема сбыта, данные о сбыте и прибылях разбивают по группам товаров, выделенным в результате анализа спроса.
Разделение номенклатуры товаров на группы по степени спроса выполняется по установленным критериям на основании анализа статистики. По результатам анализа спроса практикуется разделение номенклатуры на группы спроса по количеству А, В и С, с тем чтобы знать, каким товарам необходимо уделять больше внимания. Разделение запасов на группы спроса имеет большие преимущества, хотя первоначальная работа особенно трудоемка.
К номерам товаров, отнесенным к той или иной группе, программным путем “привязывают” признаки, обозначающие группы, т. е. индексы А, В, С и X, Y, Z, а также коэффициент оборачиваемости за год.
Набор признаков позволяет судить о необходимости усиленного или слабого контроля за формированием запасов того или иного товара. Индекс группы спроса указывается при печатании прейскурантов, статистики расхода, ведомости излишних запасов. По индексу можно вызвать печать необходимых для анализа документов.
Спрос на товары внутри групп тоже тщательно анализируют, так как распределение спроса на разные товары в данный период или в заданном количестве заявок различно. Распределение спроса на товары групп А, В и С может быть описано различными закономерностями.
Качество системы управления запасами зависит не только от прогнозирования спроса на определенный период, но и от прогнозирования распределения спроса в этом периоде.
Очевидно, что вся деятельность в области маркетинга и управления запасами концентрируется на товарах тех групп, которые обеспечивают основную массу товарооборота. Если планируется исключить из ассортимента медленно или плохо продающиеся товары, то решение принимается только после тщательного анализа причин сокращения сбыта. Из-за неэффективности сбыта, недостаточности рекламы, острой конкуренции или ограниченной емкости рынка замедляется движение даже тех товаров, которые пользуются большим спросом. После установления основных причин делают вывод о целесообразности складирования того или иного товара.
Прогнозирование спроса
Прогнозирование спроса возможно, если известны примерное количество потребителей и примерные нормы расхода товаров на каждого потребителя в определенный период времени. Ориентировочная потребность в товарах будет равна норме расхода товара, умноженной на количество потребителей. Затем при помощи различных методов ориентировочную потребность корректируют, учитывая возможное влияние экономической ситуации, сезонность сбыта, возможное сокращение или увеличение количества потребителей и т. п. Модель спроса обычно включает в себя представление среднего значения спроса, а также уровней постоянно растущего, циклического, ускоренно и замедленно растущего спроса и т. д. – и случайных изменений спроса вблизи среднего значения. Данные могут быть получены из самого анализа спроса, как, например, спроса в прошлом, или из внешних источников, включая экономические показатели или внешние оценки. Большинство краткосрочных прогнозов зависит от экстраполяции данных о процессе спроса, хотя сезонные или годовые прогнозы часто используют внешние данные для установления явных величин. Применение метода сглаживания (выборка лучших оценок параметров модели спроса), или коррекции параметров модели дает оценку ожидаемого уровня спроса и ожидаемой величины ошибки, например, в виде среднего абсолютного отклонения или математического ожидания. Процесс спроса меняется во времени, и если модель спроса должна отображать современное состояние спроса, нужно найти способ модификации параметров модели, которые будут отображать эти изменения.
Краткосрочные прогнозы составляют на финансовый год плюс квартал. Они используются в качестве основы для планирования потребности в денежных средствах, товарах и рабочей силе в течение года с разбивкой на полугодовые, квартальные или сезонные. Разработав прогноз сбыта по всем районам рынка, составляют программу заказов и складирования на весь год, чтобы быть готовыми к сезонным увеличениям продаж в каждом районе.
Среднесрочные прогнозы охватывают период от двух до пяти лет и обычно являются экстраполяцией существующих тенденций на будущее с учетом воздействия предполагаемых изменений в конъюнктуре рынка. Прогнозы используются для установления сроков выполнения мероприятий, из которых складывается стратегия сбыта.
Некоторые изготовители пытаются прогнозировать спрос и на более отдаленную перспективу – от 5 до 20 лет. Разработка такого долгосрочного прогноза зависит от компании, срока жизни ее товаров на рынке. Когда наступает время выхода на рынок, изготовители разрабатывают планы маркетинга с учетом накопленного прогностического опыта и исследований.
Прогноз на базе анализа тенденций и циклов учитывает четыре фактора: долгосрочные тенденции роста фирмы, циклические колебания деловой активности, сезонные изменения сбыта и возможные события нерегулярного характера, влияющие на масштабы торговли, – политические события, появление новых конкурентов, технические изменения и т. д.
Прогнозирование методом корреляционного анализа основывается на данных статистики. Выявляют тенденции в развитии экономики, которые могут повлиять на деловую активность компании. Предположим, фирма продает автомобильные запасные части. Увеличение продаж автомобилей, по-видимому, повлечет за собой увеличение сбыта деталей. Для того чтобы выяснить, насколько больше запасных частей будет покупать возросшее количество владельцев автомобилей, определяют, во-первых, степень корреляции между объемом сбыта запасных частей и количеством проданных автомобилей; во-вторых, тот момент, когда увеличение парка машин скажется на объеме сбыта запасных частей; в-третьих, факторы, которые могут влиять на соотношение между увеличением парка машин и объемом сбыта. По возможности выявляют множественную корреляцию. Например, торговцы автомобилями и запасными частями могут обнаружить зависимость между их сбытом и общими расходами населения на транспорт. Эту зависимость можно проследить на примере корреляции между изменениями сбыта и изменениями каждого из остальных факторов за прошлый период.
Прогноз объема сбыта в целом в весовом, объемном или стоимостном выражении выполняется несколькими методами, для того чтобы сравнить полученные результаты и внести необходимые поправки. В торговле получили распространение следующие методы: прогноз на основе прошлого товарооборота, на основе анализа тенденций и циклов, корреляционный анализ. Прогнозирование на основе прошлого товарооборота исходит из того, что объем сбыта в планируемом году будет выше или ниже товарооборота предыдущего года на ожидаемый процент. Разумеется, этот метод неприемлем при выходе на рынок, когда нет прошлого опыта. Ориентировочный стоимостной прогноз емкости рынка производится обычно путем умножения среднего объема продаж на 1 или 1 тысячу клиентов на количество ожидаемых потребителей. Средний объем продаж устанавливают на основе собственной статистики, данных конкурентов или товаров того же поставщика на рынке другой страны. Важно только определить, какую долю этого объема потребности сможете удовлетворить вы, а какую у вас отберут конкуренты. Более точные показатели вы можете получить только из собственной практики, на основании статистики сбыта.
Специфика некоторых товаров требует прогноза сбыта по каждому наименованию в целях определения сроков и объемов их завоза на склады для обеспечения готовности к сбыту в любой период года. С этой целью решаются задачи прогнозирования спроса по каждому наименованию при помощи математических методов. Проблемы долгосрочного прогнозирования для планирования производства подробно рассматриваются в специальной литературе. Текущее прогнозирование включает прогнозирование величины спроса в интервале между двумя поставками и оценку законов распределения спроса в этом интервале, причем информация о спросе и особенностях его распределения в интервале между поставками должна обновляться, так как без специальной корректировки оказывается недостаточной. Как показал опыт крупных поставщиков, математические методы прогнозирования спроса и расчета запасов в равной степени полезны и в оптовой, и в розничной торговле
Математический подход к прогнозированию покупательского спроса заключается в расчленении его на основные составляющие элементы, среди которых выделяются: развитие спроса как основная тенденция, сезонные колебания спроса и случайные его колебания, для чего используют инструмент математической статистики. Нередко на практике прогнозирование спроса осуществляют только на базе средних значений. Некоторые компании для упрощения расчетов нередко осуществляют краткосрочное прогнозирование на базе значений величин спроса, которые в лучшем случае являются средними и не учитывают элемента неопределенности. Прогнозирование выполняется в зависимости от потребностей, по методу экспоненциального выравнивания.
Такие прогнозы обычно бывают чрезмерно оптимистическими, не учитывают элемента неопределенности и приводят к значительным колебаниям величин запасов. Более реальным является такое прогнозирование, в котором наряду со средним значением (математическим ожиданием) определяется и оценивается возможная ошибка. В связи с этим решаются задачи улучшения прогнозов и стратегии управления запасами с учетом ошибок прогнозирования спроса.
Компания “Renault”, например, при подготовке краткосрочных прогнозов спроса определяет текущий запас необходимых деталей в сети распределения и сбыта как среднюю величину ожидаемого спроса, путем графической экстраполяции данных прошлого спроса, а страховой запас – как величину, пропорциональную типовому отклонению закона распределения спроса в заданном периоде, учитывающую имевшиеся тенденции колебаний спроса.
Компания установила в результате исследований, что распределение спроса в заданном интервале следует:Для деталей повышенного спроса – группа А – нормальному закону распре деления (закон Гаусса).
Для деталей группы В – закону Пуассона.
Для деталей группы С – распре деление спроса характеризуется экспонентой.
Эти закономерности облегчают расчет страхового запаса. По соответствующим этим законам формулам подсчитывается типовое отклонение, которое, будучи умноженным на коэффициент обслуживания, установленный руководством компании (уровень удовлетворения спроса), дает величину страхового запаса.
В долгосрочных прогнозах кроме параметров, характеризующих ожидаемый спрос и его распределение в интервалах между поставками, а также параметров, характеризующих отклонение интервалов поставок, учитываются изменения потребности в зависимости от срока службы машин, применяется корреляция объемов ожидаемого сбыта и планируемых к выпуску количеств новых машин и другие параметры.
Любой прогноз, полученный в результате применения математических методов при помощи компьютеров, требует обязательной корректировки с использованием данных, которые не могут быть учтены при базировании на величинах прошлого спроса и факторов, не поддающихся программированию. К таким данным относятся социальные и политические события, климатические и экономические условия рынка и т. п. Корректировку прогнозов осуществляют специалисты по сбыту, знающие конъюнктуру рынка.
При прогнозах спроса на товары следует учитывать следующие факторы. Горизонт прогноза – отчетные периоды, спрос за которые должен быть учтен при формировании следующего заказа на пополнение. Время ожидания пополнения и частоту заказов при определении горизонта прогноза. Учитывать соответствующий горизонт прогноза в формуле, использующей прошлые показатели спроса. При отдаленном горизонте прогноза назначить удельные веса показателям спроса, зафиксированным в соответствующий рассматриваемому и последующие отчетные периоды прошлого года. Показатели прошлых продаж часто служат хорошим индикатором будущих продаж. Использовать средневзвешенный показатель прошлого спроса для расчета будущего спроса. Назначать удельные веса предыдущим месяцам такие же, как прошлым шести месяцам или постепенно уменьшать веса для нескольких прошлых месяцев.
Принимать во внимание прошлогодние показатели спроса за отчетные периоды, соответствующие предстоящим:
– использовать разные системы весов для товаров сезонного и несезонного спроса;
– использовать разные системы весов для товаров с различающейся динамикой потребления.
Если товары со склада поставляются в прочие подразделения, следует аккумулировать для него спрос принимающих подразделений.
Анализировать прошлые показатели спроса с целью выявления типичных:
– спрос за только что окончившийся отчетный период превышает в X раз (например, в 3 раза) прогноз;
– спрос за только что окончившийся период на Y% (например, на 20 %) меньше прогноза.
Контроль тенденций – изменения реализации, вызванные экономическими переменами, сменой покупательских предпочтений или сезонными факторами. Определять тенденции по изменениям показателей реализации за несколько прошлых месяцев (в штуках, а не в денежном выражении). Рассчитывать коэффициенты тенденции для товара или для товарной группы по каждому складу. Не следует рассчитывать коэффициенты тенденции для склада или компании целиком. Даже если сбыт в целом увеличился на 10 %, для одних товарных групп он мог вырасти на 30 %, а для других – снизиться на 40 %. Установить, позволить ли торговому персоналу рассчитывать коэффициенты тенденции и вносить коррективы в случае ожидания роста/снижения операций.
Следует регламентировать определение ожидаемых изменений потребления, не отраженных в прошлых показателях:
– установить, кто должен делать экспертные оценки (т. е. торговый персонал или покупатели);
– определить, как учитывать эти оценки в прогнозе и при закупках;
– установить, как отслеживать точность этих оценок;
– решить, поощрять ли покупателей и/или торговый персонал за предоставление точных прогнозов.Управление закупками
Организация пополнения запасов решает следующие задачи:
– определение сроков подачи заявок для своевременного пополнения запасов и обеспечение их соблюдения;
– организация подготовки и оформления заказов;
– выбор средства отправки заказов (почта, факс, электронная почта) и организация функционирования этого канала;
– определение оптимального уровня товарных запасов;
– определение объема и сроков поставок;
– автоматизированное формирование заявок на поставку товара;
– контроль исполнения заявок.
Для определения номенклатуры и количеств товаров для включения в заявку выполняется:
– анализ ABC и XYZ;
– группировка по категориям спроса и стоимости;
– расчет динамической переменной за период для расчета потребности на период;
– расчет расхода на единицу парка машин;
– присвоение категорий АХ……CZ каждой детали;
– расчет страховых запасов;
– расчет точки заказа;
– расчет максимального запаса;
– расчет контрольных параметров для выявления неликвидов;
– расчет оптимальной партии для заказа;
– подготовка проектов заказов;
– ручная корректировка проектов заказов;
– печать окончательного заказа;
– обсчет стоимости заказов;
– контроль подтверждения заказов;
– корректировка заказов по подтверждениям;
– контроль прохождения заказов на закупки;
– определение размеров партий по количеству мест, весу, объему, номенклатуре и количествам товаров;
– календарное планирование получения поставок.
Подготовку проектов заказов программируют по различным