Стратегии управления запасами: простые методы в помощь

В стремительно меняющихся условиях стоит вспомнить простые инструменты для управления запасами, такие как ABC- и XYZ-анализ. Особенно эффективным может стать совместное использование этих инструментов, что позволит разработать стратегии управления запасами в разрезе групп товаров. О том, как это сделать, расскажем в нашей статье.

Анализ складских запасов и выбор правильной стратегии управления ими позволит вовремя закупать необходимые виды товаров, снижать затраты на склад, а также своевременно удовлетворять потребности клиентов. Кроме того, правильно разработанные стратегии управления запасами увеличивают оборачиваемость продукции на складе и уменьшают потребность в оборотном капитале, что в период рыночной нестабильности и угроз недопоставок по форс-мажорным обстоятельствам становится как никогда актуальным.

Для управления запасами есть простые инструменты, позволяющие существенно снизить риски предприятиям. Рассмотрим их на примерах.

Принцип Парето как основа простых инструментов анализа складских запасов

В основе рассматриваемых нами инструментов управления запасами (ABC- и XYZ-анализа) лежит известный принцип Парето (правило Парето, закон Парето, правило 80/20). В наиболее общем виде правило формулируется как «20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата». Правильно выбрав минимум самых важных действий, можно быстро получить значительную часть от планируемого полного результата.

Каким образом этот принцип нашел отражение в таком инструменте, как ABC-анализ? Точно так же и здесь отражена закономерность: можно выбрать наиболее важные группы товарно-материальных ценностей (ТМЦ), которые составляют 80% стоимости всех запасов, и уделять им больше внимания. Этот метод позволяет отделить существенное от несущественного.

Действительно, в большинстве случаев предприятия могут исходить из того, что относительно мало элементов имеют большое значение для целой системы. Например, 80% складской стоимости приходится на 20% видов товара или материалов. Логично, что этим группам запасов необходимо уделять больше внимания.

АВС-анализ складских запасов

Складские запасы делят на три группы:

• группа А — наиболее дорогостоящие виды ТМЦ, а посему наиболее важные (те самые 20%, на которые приходится 75—80% затрат);

• группа В — ТМЦ средней важности (те, на которые приходится примерно 15% затрат от всех запасов);

• группа С — малоценные ТМЦ, наименее важные, их суммарная стоимость составляет около 5%.

В зависимости от степени важности этим группам должно уделяться разное внимание при управлении запасами: группе С можно уделять наименьшее внимание, но в то же время разработать для нее стратегию управления, позволяющую сократить время на закупки.

Для применения инструмента необходимы основные шаги:

• Формулируем задачу (например, определение стоимости складских запасов на основе АВС-анализа и разработка стратегии закупок в соответствии с результатами анализа).

• Проводим сбор данных (например, необходимо знать закупочные цены ТМЦ, номенклатуру товаров и т.д.): в настоящее время это не представляет собой проблемы, так как даже для малого предприятия есть вполне доступный инструмент — таблицы Excel.

• Определяем стоимостьТМЦ по группам схожих товаров (например, закупок по видам товара).

• Проводим сортировку видов ТМЦ по стоимости: самое дорогое стоит на первом месте.

• Рассчитываем кумулированную стоимость (нарастающим итогом) и долю стоимости вида конкретного ТМЦ в общей стоимости материалов в %.

• Задаем границы в % для групп А, В и С (например, 75% общей стоимости составляют А-товары, 15% — В-товары и 5% — С-товары). Границы по факту проведения анализа могут немного отличаться, можно самим определить их рамки.

Группе А необходимо уделить особое внимание. Для этого нужно предпринять следующие действия:

• точно вести учет запасов на складе;

• регулярно рассчитывать оптимальные и резервные размеры заказов при закупках;

• своевременно определять тот уровень запасов на складе, при котором необходимо осуществлять очередные закупки, и определять оптимальный размер заказа;

• вести каждодневное наблюдение за сроками хранения на складе;

• проводить регулярный и глубокий анализ ситуации на закупочном рынке и ценовой ситуации.

Для группы товаров С применяются более простые мероприятия. Большие размеры закупок и складских запасов (конечно, с учетом затрат на склад и объема складского помещения) не столь критичны. Специальные методы управления в данном случае менее важны, чем для товаров группы А.

Необходимо отметить, что по технологии АВС-анализа можно проводить классификацию не только закупаемых и складируемых ТМЦ, но и поставщиков и клиентов. Например, поставщики могут быть разделены на группы по объему закупок и, соответственно, критичности для снабжения. Клиентов же мы можем делить по объемам отгрузки и продаж, анализировать дебиторскую задолженность, и также разрабатывать стратегию выстраивания отношений с клиентами в зависимости от их значимости для оборота, уровня оборачиваемости дебиторской задолженности. Хотя здесь важно понимать, что каждый клиент должен быть важным для предприятия (это вопрос имиджа), речь идет именно о комплексе мероприятий по продвижению, который может быть специфичен для группы клиентов.

Что касается запасов, то их можно классифицировать и по такому показателю, как оборачиваемость.

Пример

Предположим, что у предприятия есть небольшая линейка закупаемых (или производимых) товаров, поступающих на склад. Всего номенклатура насчитывает 14 позиций. Цены и количество возьмем условные (ТМЦ 10 больше не закупается, поэтому стоит цена 0). В таблице 1 представлен результат проведенного АВС-анализа, то есть мы произвели уже все шаги, представленные выше. ТМЦ в зависимости от стоимости, представляющей собой произведение цены и количества по видам ТМЦ, проранжированы в порядке от большей стоимости к меньшей (колонка 4).

В колонку 5 таблицы заносим формулу расчета кумулятивной суммы доли стоимости по видам ТМЦ в общей стоимости ТМЦ в процентах. Например, для ТМЦ 5 расчет будет:

(6 450 000 : 24 569 100) х 100% = 26,3%

Что касается последующих ТМЦ в этой колонке, то нельзя забывать, что мы прибавляем к расчету предыдущее значение. Например, для ТМЦ 1, если значение находится в ячейке D5, значение ТМЦ 5 располагается в ячейке 4, а значение общей суммы ТМЦ в ячейке 18, то формула в Excel и расчет будут выглядеть следующим образом:

E4 + D5 / $D$18 = 26,3% + (5 250 000 : 24 569 100) х 100% = 47,6%

Формула копируется во все строки колонки 5.

В итоге мы видим наглядную картину отражения принципа Парето. Граница по кумулятивной стоимости в 80,8% проходит на уровне шести позиций ТМЦ (это ТМЦ с номерами 5, 1, 8, 12, 3, 14), которые с учетом закупаемого (складируемого) количества как раз составляют почти 20% от общего количества ТМЦ (в нашем примере 19,07%).

Мы сами определяем границы, в таблицах их можно выделить цветом: красная зона — ТМЦ группы А, желтая зона — ТМЦ группы В, зеленая зона — группа С.

На основе таблицы можно построить график (рис. 1), он еще раз демонстрирует принцип Парето в действии. Проанализировав график, можно заметить, что нарастание суммарной стоимости запасов происходит неравномерно: сначала темпы возрастания велики, затем они существенно снижаются.

Результат проведенного АВСанализа (таблица 1)

ТМЦ	Показатели
	Цена, д. ед.	Количество, шт.	Стоимость, д. ед.	% в стоимости (кумулятивно)	% в количестве (кумулятивно)	Группа
ТМЦ 5	43,0	150 000	6 450 000	26,3%	1,10%	А
ТМЦ 1	70,0	75 000	5 250 000	47,6%	1,65%
ТМЦ 8	6,0	550 000	3 300 000	61,1%	5,69%
ТМЦ 12	5,0	400 000	2 000 000	69,2%	8,63%
ТМЦ 3	2,0	800 000	1 600 000	75,7%	14,51%
ТМЦ 14	2,0	620 000	1 240 000	80,8%	19,07%
ТМЦ 9	1,2	865 000	1 038 000	85,0%	25,42%	B
ТМЦ 4	1,4	700 000	980 000	89,0%	30,56%
ТМЦ 2	0,7	1 200 000	840 000	92,4%	39,38%
ТМЦ 6	0,1	7 263 000	726 300	95,3%	92,74%
ТМЦ 13	2,7	224 000	604 800	97,8%	94,39%
ТМЦ 7	1,0	300 000	300 000	99,0%	96,59%	C
ТМЦ 11	1,0	240 000	240 000	100,0%	98,35%
ТМЦ10	0,0	224 000	0	100,0%	100,00%
Итого:		13 611 000	24 569 100	100,00%	100,00%

---

График по результатам АВС-анализа (рисунок 1)

Закон Парето в действии: примерно 80% ТМЦ по стоимости составляют около 20% по количеству

Доля ТМЦ в общем количестве

---

АВС-анализ стоимости позволяет концентрировать внимание и усилия на тех направлениях, где ожидается максимальная отдача, поэтому он вполне применим на практике для разработки товарной политики.

XYZ-анализ стоимости складских запасов

Не только складская стоимость ТМЦ имеет большое значение, важно также знать, насколько часто используется тот или иной артикул.

XYZ-анализ как раз и помогает классифицировать виды ТМЦ по степени частоты использования. Таким образом, это дает возможность учитывать колебания спроса.

ТМЦ группы Х очень часто используются, группы Y — используются достаточно часто, группы Z — используются редко.

Другими словами, X-группа — это постоянная потребность, Y-группа — потребность-тенденция, Z-группа — нерегулярная потребность.

Х-товары характеризуются (рис. 2):

• регулярной потребностью;

• ограниченными и хорошо предсказуемыми колебаниями;

• хорошей предсказуемостью.

---

---

Y-товары характеризуются (рис. 3):

• нерегулярной потребностью;

• непредсказуемостью колебаний;

• средней предсказуемостью.

---

Z-товары характеризуются следующим (рис. 4):

• хаотичным потреблением;

• сильными и нерегулярными колебаниями;

• плохой предсказуемостью.

---

Наглядно эти характеристики можно представить графически. Таким образом, если данные по запасам из таблиц отобразить на графике, можно понять, к какой категории относится тот или иной вид ТМЦ.

Очень важно знать степень колебаний по запасам, так как с этим связаны дополнительные затраты при невозможности удовлетворить спрос ввиду отсутствия товара на складе. Деление на группы X, Y, Z должно основываться на статистическом анализе прошлых данных.

Есть много подходов, как рассчитать степень колебания и на основе этого отнести товар к группе X, или Y, или Z.

Расскажем об одном из таких подходов, который применяется зарубежными специалистами при анализе запасов¹.

Возьмем предлагаемую формулу:

K_i = (n x K_(i-1) + F x (1 – T_i / V_i)) / (n + 1), (1)

где:

K_i — коэффициент колебания спроса i-го периода;

K_(i-1) — коэффициент колебания спроса i-1 периода;

n — интервал в рамках периода;

F — фактор безопасности (страховочный фактор);

T — фактическое потребление;

V — плановое потребление.

Так как интервалы в рамках периода редко рассматриваются (например, чаще берется месяц, а не несколько недель в месяце), то принимаем n = 1.

Формула 1 упрощается:

K_i = 0,5 x (n x K_(i-1) + F x (1 – T_i / V_i)), (2)

Отношение T_i / V_i показывает, как в текущем периоде изменяется спрос на товар.

Фактор страхования по смыслу близок понятию «уровень сервиса». По мнению немецкого специалиста Х. Хартманн, этот фактор может принимать значения от 0 до 3,75 в зависимости от уровня сервиса². Условием для применения данного подхода является то, что потребность принимается как нормально распределенная случайная величина, а спрос удовлетворяется с определенной вероятностью. Для примера, тот же специалист определяет следующие факторы страхования для различного уровня сервиса (табл. 2).

---

Уровень сервиса и фактор страхования (таблица 2)

Уровень сервиса, %	Фактор страхования
50,00	0,00
78,81	1,00
84,13	1,25
94,52	2,00
97,72	2,50
99,18	3,00
99,87	3,75

---

Деление на категории происходит следующим образом:

• X-товар K_i ≤ 1;

• Y-товар 1 < K_i ≤ 5;

• Z-товар Ki > 5.

XYZ-анализ необходим прежде всего для координации с производством и уменьшения остановок производства.

Приведем пример для анализа данных по ТМЦ и отнесение их к одной из подгрупп X, Y, Z.

Предположим, есть данные по прогнозируемой потребности товара в штуках за шесть периодов (месяцев). После окончания периода собраны данные по фактическому спросу в штуках (табл. 3).

---

Пусть n = 1, так как мы не берем интервалы в рамках периода. Также предполагаем, что нам необходим уровень сервиса в 99,87%, тогда фактор страхования равен 3 (из табл. 2).

Для примера приведем два расчета коэффициента из табл. 3:

K₁ = 0,5 x (3 x (1 – 48040 / 120 000)) = 0,9

K₁ = 0,5 x (0,9 + 3 x (1 – 159 400 / 68 000)) = 2,467

Из таблицы 3 видно, что большая часть рассчитанных коэффициентов попадает в диапазон от 1 до 5, из чего следует, что анализируемый вид товара относится к группе Y.

Совместное использование АВС- и XYZ-анализа

Самое лучшее и информативное применение XYZ-анализа достигается за счет использования вместе с АВС-анализом.

Представим в табличном виде совмещение АВС- и XYZ-анализа (табл. 4).

---

ABC-XYZ-матрица (таблица 4)

	Уменьшение стоимости ТМЦ от группы А к группе С
	Группы ТМЦ	A	B	C
Уменьшение предсказуемости	X	Высокая стоимость. Потребление поддается планированию. Меры: ограничение складского запаса, JiT-поставки по возможности	Средняя стоимость. Потребление поддается планированию. Меры: стратегия либо как для АX, либо как CХ	Низкая стоимость. Потребление поддается планированию. Меры: хорошо планируемая потребность, можно выиграть на скидках при заказе
	Y	Высокая стоимость. Потребление нерегулярное. Меры: детальное планирование, страховые запасы, гарантии быстрой реакции поставщика	Средняя стоимость. Потребление нерегулярное. Меры: стратегия как для групп ТМЦ AX, или CY, или BY	Низкая стоимость. Потребление поддается планированию. Меры: создание страховых запасов, если склад не является узким местом
	Z	Высокая стоимость.  Потребление хаотичное. Меры: страховые запасы или быстрая реакция поставщика	Средняя стоимость. Потребление нерегулярное. Меры: стратегия как для групп ТМЦ AZ или CZ	Низкая стоимость. Потребление поддается планированию. Меры: создание страховых запасов

---

Важно более основательно анализировать поля AX, AZ, CX. Для таких групп ТМЦ необходимо разрабатывать стратегии управления запасами более доскональные, так как они помогут минимизировать затраты на закупки и хранение на складе, уменьшить риски недопоставок, получить дополнительные скидки от поставщиков за объемы заказа. В первую очередь это такие комбинации характеристик (признаков):

• AX-запасы (высокая стоимость и частая используемость): рекомендуются поставки «точно вовремя» (Just-in-Time); необходим доскональный мониторинг сроков поставки;

• AZ-запасы (высокая стоимость и редко используемые): необходимо организовать поставки в соответствии с потребностью по необходимости (под заказ), также рекомендуются поставки Just-in-Time;

• СХ-запасы (малая стоимость, часто используемые): массовые артикулы, которые должны закупаться по низким ценам и должны быть в наличии. По большей части здесь идет речь о небольшом количестве заказов с большим количеством закупаемых ТМЦ. Например, это могут быть канцтовары, картриджи и расходные офисные материалы, какие-то дешевые детали и комплектующие, пользующиеся регулярным спросом.

Отметим, что не обязательно частое колебание потребления может считаться хаотичным. Нельзя такие товары автоматически относить к группе Z. Например, если речь идет о сезонных колебаниях, то все равно можно достаточно точно прогнозировать потребление. Кроме того, с течением времени и форс-мажорных обстоятельств, что мы и наблюдаем сейчас в мире и в нашей стране с целой группой товаров (например, нынешняя ситуация с возникшим в стране взрывным спросом на гречку, соль и товары первой необходимости), может меняться сама граница между группами, поэтому необходимо применять эту матрицу регулярно и продолжительно.

***

Ни один, даже самый хороший и продвинутый управленческий метод, не может быть эффективным, если его применять не системно, нерегулярно и в отрыве от других инструментов. Рассмотренные в статье методы анализа хорошо использовать совместно с известными логистическими моделями управления запасами и анализом рынков потребления.

---

¹ Фрагмент примера из книги Littkemann J. Unternehmenscontrolling. Konzepte, Instrumente, praktische Anwendungen mit durchgaengiger Fallstudie. Verlag Neue Wirtschafts-Briefe Herne/Berlin, 2006, c. 161—162.

² О расчете коэффициента колебания, а также пример расчета — по книге Hartmann H. Materialwirtschaft, Organisation, Planung, Durchfuehrung, Kontrolle, 8 Aufl., 2002, Gernsbach.