Размер заказываемой партии можно определить по формуле. Определение оптимального размера заказа. Понятие и виды складов

Определение: оптимальная партия заказа — это количество товара, которое необходимо заказать, чтобы оптимально удовлетворить текущий уровень спроса.

Размер оптимальной партии заказа зависит от большого количества факторов:

• Спрос на товар (востребованность товара у покупателей);
• Период заказа;
• Остаток на складе;
• Страховой запас;
• Периодичность поставок;
• Минимальная партия заказа;
• Кратность поставок;
• Уровень сервиса, %;
• Срок годности (при заказе нужно учитывать риск просрочки товара)

В общем случае оптимальная партия заказа — это разница между оптимальным запасом на период поставки (сколько нужно хранить товара для обеспечения спроса) и остатком товара (какой будет остаток товара на дату поставки).

Основным фактором, влияющим на объем заказа, является спрос на товар.

Модель оптимальной партии заказа на примере в программе Forecast NOW!

Например, товар продавался в количестве 50 шт. в неделю, но в связи с увеличением цены, спрос на него снизился до 40 шт. в неделю. Соответственно, оптимальный запас, и оптимальная партия заказа могут быть снижены, исходя из этих изменений.

Программа Forecast NOW! позволяет учесть изменения спроса и многие другие факторы, влияющие на заказ. При этом все формулы рассчитываются автоматически, необходимо только проверить и изменить нужные параметры.

Рассмотрим по шагам, как можно учесть факторы, влияющие на модель оптимальной партии заказа в программе Forecast NOW! :

Шаг 1. Заходим во вкладку «Параметры» и проверяем нужные нам параметры у товаров для заказа или изменяем отдельные показатели параметров.

Вкладка «Параметры» имеет 6 разделов:

• Основные параметры,
• Особенности поставок,
• Расписание поставок,
• Прогнозирование,
• Сезонность,
• Тренд.

Шаг 2. Добавляем нужные товары, параметры которых мы хотим проверить или изменить.

Зеленой стрелкой на рисунке ниже отмечено добавление продукта. Далее, красной стрелкой отмечен параметр — срок годности. Этот параметр, так же, как и другие, при необходимости можно изменить. Например, для тестовой позиции «Печенье для завтрака» поставим срок годности 7 дней (красная стрелка). Если это значение параметра нужно ввести для всех товаров, добавленных в таблицу, то необходимо нажать на кнопку «Применить для всех» (синяя стрелка).

При установленном сроке годности программа не закажет товара больше, чем оптимальная потребность на этот период (в примере по «Печенью для завтрака» - 7 дней)

Шаг 3. Переходим в следующую вкладку — «Особенности поставок». Точно также просматриваем параметры и отмечаем то, что необходимо принять во внимание в расчет размера партии оптимального заказа.

Здесь можно, например, задать ограничения поставщика по кратности (если товар можно заказать только партиями определенного размера) и минимальной партии заказа.

Для сезонных товаров обязательно в расчете оптимальной партии заказа нужно проставить параметры во вкладке «Сезонность».

Сезонность лучше рассчитывать по группе товаров с похожей сезонностью:

Если спрос на товары меняется прогнозируемо, но не связано с сезонностью, то нужно отметить параметры во вкладках «Прогнозирование» и «Тренд».

Давайте проверим, как изменение параметров сказывается на размере оптимального заказа. Для начала не будем учитывать никаких дополнительных параметров, перейдем во вкладку «Заказ» и сформируем заказ.

Выбираем нужные товары и нажимаем «Сформировать заказ».

В заказе три продукта: Мармелад «Маленькая принцесса», Зефир и Вафли. Программа рассчитала, что на данный момент необходимо заказать только вафли шоколадные в количестве 29 единиц. Теперь перейдем во вкладку «Параметры» и посмотрим, что по этим наименованиям учитывается в расчете и что нужно учесть.

В основных параметрах проставим срок годности продукции (красная стрелка) и добавим этот параметр к расчетным, поставив галочку над нужным столбцом и нажав на кнопку «Применить для всех».

Переходим в следующую вкладку «Особенности поставок». Обратим внимание на такие параметры, как минимальный запас, который необходим для того, чтобы ограничить систему, и даже в случае отсутствия спроса на товар, поддерживать по нему запас и кратность.

Теперь посмотрим, как изменится оптимальный размер заказа по данным товарам, исходя из новых параметров. Для этого перейдем во вкладку «Заказ» и опять сформируем заказ.

Объем заказа изменился. Параметры заказа изменились. До введения новых параметров требовалось заказать только Вафли в количестве 29 единиц, теперь в заказ входят Вафли — 28 единиц (Заказ округлился). и Зефир в количестве 35 уп.

Автоматический расчет оптимального заказа с учетом всех нужных параметров гарантирует, что на складе не образуется излишком товаров, а спрос всегда будет поддерживаться на необходимом уровне. Корректируя разные условия поставок, спроса и хранения товаров можно автоматически корректировать размер оптимальной партии заказа.

Данная статья не претендует на то, чтобы дать всеобъемлющий ответ на вопрос об оптимальных размерах производственных партий, ее цель — собрать в одно месте некоторые аспекты одно из проблем планирования сложного производства.

Начнем с определения

Вообще, чтобы действительно правильно начать ответ, нужно дать определение производственной партии. И одна только эта попытка может вызвать к жизни несколько крестовых походов и священных войн между адептами того или иного подхода. По крайней мере, в те годы, когда я работал консультантом в консалтинговой компании, мы долго ломали копья по поводу этого определения, пока один из мудрых коллег не предложил 5 вариантов, которые бы более-менее закрыли всё множество вариаций производственных партий.

Партия — это:

1. Размер заказа клиента – внешнего, или внутреннего (между операциями)
2. Технологическая партия – одновременно обрабатываемое количество продукции
3. Количество продукции, выпускаемое между переналадками
4. Количество продукции, выпускаемой между транспортировками
5. Объем накопителя или бункера, единовременно загружаемый перед операцией

В общем случае следует говорить о том, что производственная партия — это то количество деталей, изделий, продукции, которое обрабатывается на одном этапе производства без перерывов, остановок и переключения на другой тип деталей, изделий, продукции. Не могу сказать, что это лучшее определение партии, которое можно дать, но для целей этой статьи, думаю, его будет достаточно.

Экономически оптимальный размер партии на одной операции

Для каждого отдельного этапа производства можно достаточно достоверно определить экономически оптимальный размер партии, для чего используют формулу Уилсона

где EOQ - экономичный размер заказа (economic order quantity – EOQ)),
Q - количество товара в год (Quantity in annual units),
P - затраты на реализацию заказа (Placing an order cost),
C - затраты на складирование единицы товара в год (Carry costs)

или ее аналог формулу Андлера

где у min - оптимальный размер партии,
V - требуемый объем продукции за период времени (скорость сбыта),
C r - затраты, связанные со сменой партий (условно - на наладку),
C l - удельные расходы на складирование в периоде времени.

Общий вид графика таков:

Собственно, тут надо искать минимум кривой «Общие затраты», а значение Х, которое ему соответствует, и будет представлять собой «экономически оптимальный размер партии».

Естественно, это всё выглядит просто только на графике, чтобы посчитать точное значение, нужно хорошо понимать затраты на наладку (зеленая кривая) и величину складских затрат (сиреневая кривая).

В затраты на наладку могут попадать:

• стоимость простоя оборудования
• стоимость простоя операторов
• затраты на наладчиков
• затраты на инструмент
• затраты на оснастку
• дополнительные затраты материалов и энергоносителей на время останова/пуска
• и т.д.

В величину складских затрат попадают:

• стоимость хранимых объектов
• стоимость складских площадей
• затраты на складской персонал
• затраты на освещение и отопление
• затраты на складскую технику (штабелеры / погрузчики)
• и т.д.

В общем, достаточно много чего нужно учесть.

Кривая общих затрат не имеет излома в токе минимума, а это означает, что если вы получили, к примеру, экономически оптимальный размер партии в 1327 штук, то, скорее всего, вы можете запускать производство партиями от 1300 до 1400 штук без каких-либо существенных отклонений в себестоимости, ну и уж точно если оптимальный размер партии — 4,6 штуки, то можно запускать партии и по 4 штуки и по 5 штук.

Проблема: разные технологии — разные партии

Проблема реального производства заключается в том, что затраты на наладку и складские затраты неодинаковы на всём производственном цикле, и это вносит разногласия в то, каким должен быть размер партии, которая проходит несколько стадий производства, а не только одну.

Например, сырье выгодно привозить фурами, т.к. стоимость транспортного средства «размазывается» на весь объем сырья, сколько бы его ни было, термообработку нужно выполнять для такого количества деталей, которые максимально можно засунуть в печь, а отгрузку нужно делать только в том количестве, которое заказал конкретный заказчик, иначе всё лишнее, что вы ему отправите, просто достанется ему даром.

Хранить мелкие и объемные объекты тоже стоит разные деньги, а если какое-то сырье нужно еще и держать в тепле или других «особых климатических условиях», то стоимость хранения такого сырья будет выше, чем для других видов сырья.

1. 2000 штук в партии
2. 200 штук в партии
3. 540 штук в партии
4. 34 штуки в партии

И хорошо еще, если единицы измерений в каждом случае одинаковые. А то ведь может получиться и так:

1. 2000 кг в партии
2. 200 штук в партии
3. 540 пар в партии
4. 34 комплекта в партии

В этом случае проблема оптимального размера партии только усугубляется.

Крайние варианты решения проблемы

Чтобы не путаться хочется иметь один размер партии на все случаи жизни. Ведь если на одном этапе производства партия состоит из десяти штук, а на другом из тринадцати, нужно организовывать какой-то промежуточный склад для того, чтобы накапливать недостающие штуки полуфабрикатов.

Какие же могут быть крайние варианты?

1. использовать максимальный из расчетных размеров партий
2. использовать минимальный из расчетных размеров партий

Возьмем пример со штуками, описанный выше (2000, 200, 530 и 34 штуки) и посмотрим, как на нем реализовать оба варианта.

Максимальный размер партии

Максимальный размер партии из всех четырех вариантов — 2000 штук. Согласившись на его использование мы приходим к планированию производства, в котором используются только партии объемом 2000 штук:

1. 2000 штук в партии
2. 2000 штук в партии
3. 2000 штук в партии
4. 2000 штук в партии

Что при этом получается?

На первом этапе мы получаем оптимальный размер партии — ни больше, ни меньше. И те, кто работают на этом участке, а тем более те, кто им управляет, должны быть абсолютно довольны таким решением.

На втором этапе размер партии в 10 раз превышает оптимальный. Что это означает? Мы тратим в 10 раз меньше времени на переналадку этого этапа производства, но при этом заполняем промежуточный склад между 2 и 3 этапами большим объемом запасов, которые вдесятеро превышают то, что могло бы устроить наших менеджеров.

На третьем этапе размер партии больше оптимального почти в 4 раза, и это тоже может приводить к большому количеству запасов.

Но вот где запасов точно ОЧЕНЬ МНОГО — это после четвертого этапа. Там-то можно работать по 34 штуки, а это означает, что размер партии практически в 60 раз больше оптимального.

Чем хорошо и чем плохо такое решение.

Хороший результат заключается в том, что оборудование будет загружено по полной программе, простои на переналадку будут сведены к минимуму, и если мы сможем синхронизировать переналадку оборудования и пропускать по одной партии через все этапы по порядку, то нам нужно будет только три промежуточных склада на 2000 штук полуфабрикатов (между первым и вторым этапами, между вторым и третьим этапами, между третьим и четвертым этапами) и тогда весь процесс будет работать как конвейер. Если какой-то из этапов остановится, то ограничение в размер промежуточного склада в 2000 штук быстро вынудит остановить всё производство и перепроизводства не произойдет: последующие этапы исчерпают свои запасы полуфабрикатов и остановятся, т.к. аварийный этап не позволит их пополнять, а предыдущие этапы заполнят промежуточные склады и тоже остановятся, т.к. аварийный этап не позволит их освобождать).

Плохой результат в том, что вам скорее всего понадобится очень много складских площадей для организации трех промежуточных складов: чаще всего производство организуют так. что пока все 2000 полуфабрикатов не появятся на предшествующем складе, следующий этап производства не запускается, а это означает, что под эти полуфабрикаты нужно иметь соответствующее пространство (в отдельных случаях можно работать «с колес», т.е. запускать производство на следующем этапе еще до того, как вся партия в 2000 полуфабрикатов завершена, но это возможно не для каждой технологии). Хуже всего дело будет обстоять со складом готовой продукции, т.к. там мы получим катастрофический запас избыточной продукции.

Минимальный размер партии

Минимальный размер партии из всех четырех вариантов — 34 штуки. Согласившись на его использование мы приходим к планированию производства, в котором используются только партии объемом 34 штуки:

1. 34 штуки в партии
2. 34 штуки в партии
3. 34 штуки в партии
4. 34 штуки в партии

Что при этом получается?

На первом этапе переналадка будет выполняться в 60 раз чаще, чем этого требуется для оптимального варианта. Это очень много. Если каждая переналадка занимает ощутимое время, это может катастрофическим образом сказаться на производительности всего процесса — он просто не будет успевать выпускать всё, что вы хотите от него получить.

Дальше переналадка будет выполняться тоже неоптимально — в 6 раз чаще, чем это требуется для оптимального варианта. Хуже того, если, например, при запуске каждой партии используется дорогостоящая оснастка или материалы, которые расходуются один раз на всю партию, эти расходы существенно возрастут и лягут непомерным грузом на себестоимость продукции.

То же самое будет с третьим этапом, и только на четвертом этапе всё будет так как надо.

В общем случае, весь производственный процесс будет идти медленнее, его будет сдерживать этап с самой длительной переналадкой.

Плюсы данного варианта в том, что вы сводите к минимуму потребности в складских площадях — их нужно только столько, сколько требуется для хранения 3 видов полуфабрикатов по 34 штуки, еще немного — для 34 единиц сырья и 34 единиц готовой продукции. Микроскопическая цифра, по сравнению с предыдущим этапом.

Минусы — возросшие потери оснастки на переналадках и сократившаяся из-за больших потерь времени на переналадку производительность всего процесса в целом.

Давайте оставим всё как есть

Теперь, разобравшись с тем, что происходит в крайних случаях, можно разобраться, а как будет действовать производство, если оставить размеры партий такими, чтобы они были равны экономически оптимальному размеру партии каждого этапа в отдельности:

1. 2000 штук в партии
2. 200 штук в партии
3. 540 штук в партии
4. 34 штук в партии

Итак, как это будет работать?

Для запуска такого производства нам понадобится 2000 единиц сырья перед первым этапом. Тогда мы сможем выполнить наладку и запустить оптимальную партию в производство и всё будет хорошо.

После этого 2000 полуфабрикатов попадут на промежуточный склад. Из них за первый заход отберут только 200 штук, чтобы начать оптимальным образом второй этап производства. Здесь тоже всё хорошо.

После второго этапа 200 штук лягут в запас и будут ждать следующей партии, поскольку для запуска третьего этапа нужно не меньше 540 штук. И если второй этап будет изготавливать полуфабрикаты того же типа, то потребуется выпустить еще два партии по 200 штук. В этом случае запасы между вторым и третьим этапом достигнут 600 штук и можно будет запустить третий этап производства.

Третий этап производства выдаст 540 полуфабрикатов на последний промежуточный склад и они будут потребляться оттуда небольшими партиями по 34 штуки. В этом случае мы обеспечим минимальные запасы на складе готовой продукции, но всё равно не избавимся от запасов на складе полуфабрикатов между 3 и 4 этапами производства.

Что можно увидеть в этой ситуации?

Размер промежуточного склада пропорционален той из экономически оптимальных партий этих двух этапов, которая больше по количеству.

Т.е. склад полуфабрикатов между первым и вторым этапами производства должен вмещать не менее 2000 изделий. Склад полуфабрикатов между вторым и третьим этапами производства должен вмещать 540, а вовсе не 200 изделий. И склад полуфабрикатов между третьим и четвертым этапами производства тоже должен вмещать 540 изделий. Склад готовой продукции должен вмещать партии в 34 готовых изделия и этого, видимо, в нашем случае будет достаточно.

Интересно, что из этого вытекает первое изменение, которое стоит внести в систему планирования.

Поскольку размер складов у нас больше оптимального (2000, 540, 540 и 34), то нет никакого логического смысла запускать на втором этапе партии по 200 штук, а не по 540 — склад мы всё равно оплачиваем как «на 540» и накапливаем там детали для запуска на следующем этапе по (минимум) 540 штук, поэтому стоит изменить размер экономически оптимальной партии второго этапа с 200 на 540 несмотря на то, что цифру 200 мы получили расчетным путем по вышеприведённой формуле.

В реальности принятие такого решения выглядит так: мастер участка, на котором происходит выполнение второго этапа производства, смотрит на статистику запасов полуфабрикатов на обоих складах и говорит примерно следующее: «а чего мы вообще паримся и всё время переналадки делаем, это же никому не нужно!»

Таким образом, мы плавно переходим к варианту 2:

1. 2000 штук в партии
2. 540 штук в партии
3. 540 штук в партии
4. 34 штук в партии

И это не самоуправство, это — просто здравый смысл мастера или планировщика, потому что в данном случае работа партиями по 200 штук действительно не нужна ни для чего кроме для соответствия расчётному экономически обоснованному размеру партии. А если это не игровая ситуация, а жизненная, то на расчётные цифры всем наплевать — ведь очевидно, что в данном случае в расчёте не учли особенностей всего процесса целиком.

Чтобы продемонстрировать это подход другим примером, давайте предположим, что производство состоит не из 4, а из 10 этапов, и оптимальные партии для каждого этапа были рассчитаны следующим образом:

1. 4000 штук
2. 70 штук
3. 320 штук
4. 15 штук
5. 645 штук
6. 90 штук
7. 425 штук
8. 64 штук
9. 130 штук
10. 70 штук

Очевидно, что запасы между этапами должны вмещать не меньше чем:

• 4000 изделий между первым и вторым этапами
• 320 изделий между вторым и третьим этапами
• 320 изделий между третьим и четвертым этапами
• 645 изделий между четвертым и пятым этапами
• 645 изделий между пятым и шестым этапами
• 425 изделий между шестым и седьмым этапами
• 425 изделий между седьмым и восьмым этапами
• 130 изделий между восьмым и девятым этапами
• 130 изделий между девятым и десятым этапами

Поразмышляв немного над оптимальными размерами партий можно прийти к выводу, что с тем же успехом можно выставить размеры партий следующим образом:

1. 4000 изделий
2. 320 изделий
3. 320 изделий
4. 645 изделий
5. 645 изделий
6. 425 изделий
7. 425 изделий
8. 130 изделий
9. 130 изделий
10. 70 изделий

Теперь становится понятным, что между третьим и четвертым этапами нужен буфер в 645 изделий, а потом окажется, что такой же буфер на самом деле нужен и между вторым и третьим этапами производства. В итоге оптимальные размеры производственных партий по этапам будут составлять следующую последовательность:

1. 4000 изделий
2. 645 изделий
3. 645 изделий
4. 645 изделий
5. 645 изделий
6. 425 изделий
7. 425 изделий
8. 130 изделий
9. 130 изделий
10. 70 изделий

Т.е. в стабильном состоянии любой набор партий на этапах производства стремится к такому набору, когда на следующем этапе размер партии равен или меньше размера партии предыдущего этапа.

Давайте назовем это парадоксом «домашних консервных заготовок»: сначала мы собираем весь урожай, какой можем, и закатываем его по банкам, затем, по праздникам, достаем из запасов банку огурцов, открываем ее, и несколько дней поспешно доедаем открытую банку огурцов, чтобы они не испортились — на каждом этапе «потребления» урожая огурцов размер партии всё меньше и меньше, пока он не достигнет размера партий, которыми забирает продукцию потребитель.

Если бы у нас первоначально размеры партий составляли бы такую последовательность:

1. 34 штуки
2. 540 штук
3. 200 штук
4. 2000 штук,

то вполне разумно ожидать, что спустя какое-то время набор размеров партий пришел бы к варианту

1. 2000 штук
2. 2000 штук
3. 2000 штук
4. 2000 штук,

поскольку нет никакой необходимости 10 раз перенастраивать оборудование третьего этапа производства, чтобы запустить одну партию в 2000 одинаковых изделий на четвертом этапе.

Предупреждение о условиях, которые остались «за текстом»

Все эти расклады даны для одного типа изделий без учета других типов изделий — мы просто имеем в виду, что переналадка производится для изготовления «другого» типа продукции.

Парадокс «домашних консервных заготовок» в чистом виде можно увидеть только на том производстве, где производственных и складских площадей достаточно для хранения всех этих разрастающихся запасов. В противном случае они будут ограничиваться физическими масштабами производства, однако при этом суть парадокса будет такой же: размеры партий на предшествующих этапах будут увеличиваться до тех пор, пока не будет достигнут предел занимаемого запасами пространства, либо пока этот самый размер партий не достигнет размера партий последующих этапов.

Важный вывод о предельном оптимальном размере партии

Размер партий на каждом этапе производства будет не меньше размеров партий последнего этапа производства или последнего этапа транспортировки продукции заказчику.

Т.е. если вы отгружаете клиенту зубные велосипедные насосы сорокафутовыми контейнерами, нет никакого смысла производить их партиями по 10 штук, а не по 50 или по 1000 — в конечном итоге вам всё равно нужен будет полный контейнер насосов.

Расчет минимально допустимого размера партии

В логике бережливого производства одной из целью планирования производства является снижение размера партии вплоть до достижения идеального состояния, которое описывается понятием «поток единичных изделий» — One Piece Flow.

Если расчет экономически оптимального размера партий делается в рамках общепринятой логики управления, когда определенные размеры запасов являются благом, а не злом, то в бережливом производстве, когда любые запасы считаются в той или иной степени вредными, вопрос оптимального размера партий ставится немного иначе: насколько маленькими могут быть партии производства при условии сохранения необходимого уровня производительности производства?

Вот расчет.

Предположим, нам надо изготовить за время T определенное количество n изделий или полуфабрикатов. Среднее время цикла составляет CT. В этом случае время, которое мы можем потратить на переналадки будет равно

Tcho = (T — n x CT)

Если одна переналадка занимает примерно время величиной ChT, то мы можем позволить себе определенное количество переналадок за этот период времени:

Ncho = (T — n x CT) / ChT

И тогда среднее количество изделий в партии будет равно:

Batch = n / Ncho = n x ChT / (T — n x CT)

Для максимума выполняемых за определенный период времени переналадок это будет минимум изделий на одну партию, при котором производство еще успевает выполнить свой план.

Вот пример.

Длительность смены = 8 часов или 480 минут

Время цикла = 1 минута / изделие

Плановый выпуск 400 изделий

Длительность переналадки 5 минут

Batch = 450 x 5 / (480 — 400 x 1) = 450 x 5 / 80 = 29 изделий (округляем вверх)

Для надежности стоит ввести коэффициент доступности оборудования, чтобы учесть время на обслуживание и ремонт.

Тогда формула будет выглядеть так:

Batch = n x ChT / (T x k — n x CT)

в этом случае, если в наш пример добавить коэффициент доступности 90%, то размер партии будет равен:

Batch = 450 x 5 / (480 x 0,9 — 400 x 1) = 450 x 5 / (432 — 400) = 450 x 5 / 32 = 71 изделий.

Вот несколько следствий из этой формулы:

• Чем больше плановый выпуск, тем меньше можно сделать переналадок и тем больший размер партий нужно применять.
• Чем меньше коэффициент доступности, тем меньше переналадок и тем больше размер партий.
• Чем больше время переналадки, тем меньше переналадок и тем больше размер партий
• Чем меньше время переналадки, тем больше можно сделать переналадок и тем меньший размер партий можно использовать.

В данной формуле сделаны два упрощения с учетом следующих предположений.

Определение оптимального размера партии
Дмитрий Езепов, менеджер по закупкам компании «Мидвест» © ЛОГИСТИК&система www.logistpro.ru

Одной из самых трудных задач для любого менеджера по закупкам является подбор оптимального размера заказа. Однако реальных инструментов, облегчающих ее решение, очень мало. Конечно, есть формула Вильсона, которая в теоретической литературе преподносится в качестве такого инструмента, но на практике ее использование необходимо корректировать

Автор этой статьи, работая в нескольких крупных торговых фирмах в Минске, нигде не видел, чтобы формула Вильсона применялась на практике. Ее отсутствие в арсенале менеджеров по закупкам никак нельзя объяснить недостатком у них аналитических навыков и умений, так как современные компании уделяют большое внимание квалификации своих сотрудников.

Попробуем выяснить, почему «наиболее распространенный инструмент в управлении запасами» не выходит за рамки научных публикаций и учебников. Ниже представлена известная формула Вильсона, с помощью которой рекомендуется рассчитывать экономичный объем заказа:

где Q – объем партии закупки;

S – потребность в материалах или готовой продукции за отчетный период;

О – постоянные затраты, связанные с выполнением одного заказа;

С – затраты на хранение единицы запасов за отчетный период.

Суть данной формулы сводится к тому, чтобы рассчитать, какие должны быть размеры партий (все одинаковые), чтобы доставить заданный объем товаров (то есть общую потребность на отчетный период) в течение данного периода. При этом сумма постоянных и переменных издержек должна быть минимальной.

В решаемой задаче есть по крайней мере четыре начальных условия: 1) заданный объем, который требуется доставить до пункта назначения; 2) заданный период; 3) одинаковые размеры партий; 4) заранее утвержденный состав постоянных и переменных затрат. Такая постановка задачи имеет мало общего с реальными условиями ведения бизнеса. Емкость и динамику рынка заранее не знает никто, поэтому размеры заказываемых партий всегда будут разными. Задавать период для планирования закупок тоже нет смысла, так как коммерческие компании обычно существуют значительно дольше отчетного периода. Состав затрат также подвержен изменениям из-за влияния многих факторов.

Другими словами, условия применения формулы Вильсона в реальности просто не существуют или по крайней мере встречаются очень редко. Нужно ли коммерческим компаниям решение задачи с такими исходными условиями? Думается, что нет. Именно поэтому «распространенный инструмент» реализуется только на бумаге.

МЕНЯЕМ УСЛОВИЯ

В рыночных условиях активность продаж непостоянна, что неизбежно влияет на процесс снабжения. Поэтому как частота, так и размеры закупаемых партий никогда не совпадают с их плановыми показателями в начале отчетного периода. Если же ориентироваться исключительно на план или долгосрочный прогноз (как в формуле Вильсона), то неизбежно возникнет одна из двух ситуаций: либо переполнение склада, либо дефицит продукции. Результатом и того, и другого всегда будет уменьшение чистой прибыли. В первом случае – из-за увеличения расходов на хранение, во втором – из-за дефицита. Поэтому формула расчета оптимального размера заказа должна быть гибкой по отношению к ситуации на рынке, то есть опираться на максимально точный краткосрочный прогноз продаж.

Общие затраты на закупку и хранение запасов состоят из суммы этих же затрат для каждой закупаемой партии. Следовательно, минимизация стоимости доставки и хранения каждой партии в отдельности ведет к минимизации процесса снабжения в целом. А так как расчет объема каждой партии требует именно краткосрочного прогноза продаж (а не на весь отчетный период), то необходимое условие гибкости формулы расчета оптимального размера партии (ОРП) по отношению к ситуации на рынке выполняется. Такое условие задачи соответствует как цели коммерческой фирмы (минимизация затрат), так и реальным условиям ведения бизнеса (изменчивость конъюнктуры рынка). Определения постоянных и переменных затрат для подхода минимизации поставок с точки зрения каждой партии в отдельности приведены во врезке «Виды затрат» на стр. 28.

СОБСТВЕННО РАСЧЕТ

Если допустить, что кредит погашается по мере уменьшения стоимости запасов через плановые промежутки времени (дни, недели, месяц и др.)(1), то, используя формулу суммы членов арифметической прогрессии, можно рассчитать общую стоимость хранения одной партии запасов (плату за пользование кредитом):

где K – расходы на хранение запасов;

Q – объем партии закупки;

p – цена закупки единицы товара;

t – время нахождения запаса на складе, которое зависит от краткосрочного прогноза интенсивности продаж;

r – процентная ставка в плановую единицу времени (день, неделя и др.).

Таким образом, общие затраты на доставку и хранение партии заказа составят:

где Z – общие затраты на доставку и хранение партии.

Минимизировать абсолютную величину стоимости доставки и хранения одной партии нет смысла, так как дешевле было бы просто отказаться от закупок, поэтому следует перейти к относительному показателю затрат на единицу запаса:

где z – стоимость пополнения и хранения единицы запаса.

Если закупки осуществляются часто, то период продаж для одной партии получается небольшой, и интенсивность продаж в течение этого времени будет относительно постоянной2. Исходя из этого время нахождения запаса на складе рассчитывают как:

где – краткосрочный прогноз средних продаж за плановую единицу времени (день, неделю, месяц и др.).

Обозначение не случайно, так как в качестве прогноза обычно выступают средние продажи в прошлом с учетом различных корректировок (дефицит на складе в прошлом, наличие тенденции и др.).

Таким образом, подставляя формулу (5) в формулу (4), получим целевую функцию минимизации стоимости доставки и хранения единицы запаса:

Приравнивая первую производную к нулю:

находим (ОРП) с учетом краткосрочного прогноза продаж:

НОВАЯ ФОРМУЛА ВИЛЬСОНА

Формально с математической точки зрения формула (8) – та же формула Вильсона (числитель и знаменатель разделены на одну и ту же величину в зависимости от принятой плановой единицы времени). И если интенсивность продаж не будет меняться, скажем, в течение года, то, заменив годовой потребностью в товаре и r – годовой процентной ставкой, мы получим результат, который будет идентичен расчету ЭОЗ. Однако с функциональной точки зрения формула (8) демонстрирует совершенно иной подход к решаемой задаче. В ней учитывается оперативный прогноз продаж, что делает расчет гибким относительно ситуации на рынке. Остальные параметры формулы ОРП в случае необходимости могут оперативно корректироваться, что также является неоспоримым преимуществом перед классической формулой расчета ЭОЗ.

На политику закупок компании влияют и другие, часто более значимые факторы, чем интенсивность продаж (текущие остатки на собственном складе предприятия, минимальный размер партии, условия доставки и др.). Поэтому, несмотря на то что в предлагаемой формуле устранена основная преграда для расчета оптимального размера заказа, ее использование может быть лишь вспомогательным инструментом эффективного управления запасами.

Высокопрофессиональный менеджер по закупкам опирается на целую систему статистических показателей, в которой формула ОРП играет существенную, но далеко не решающую роль. Однако описание такой системы показателей эффективного управления запасами является отдельной темой, которую мы будем освещать уже в следующих номерах журнала

1- В реальности так не происходит, поэтому стоимость хранения запасов будет выше. 2- В реальности нужно обращать внимание не на частоту заказа, а на стабильность продаж в рамках краткосрочного периода прогноза продаж. Просто обычно, чем меньше период, тем меньше проявляется сезонность и тенденция.

После того как сделан выбор системы пополнения запасов, необходимо количественно определить величину заказываемой партии, а также интервал времени, через который повторяется заказ.

Оптимальный размер партии поставляемых товаров и, соот­ветственно, оптимальная частота завоза зависят от следующих факторов: объем спроса, расходы по доставке товаров, расходы по хранению запаса.

В качестве критерия оптимальности выбирают минимум со­вокупных расходов по доставке и хранению.

И расходы по доставке и расходы по хранению зависят от размера заказа, однако, характер зависимости каждой из этих статей расходов от объема заказа, разный. Расходы по доставке товаров при увеличении размера заказа, очевидно, уменьшаются, так как перевозки осуществляются более крупными партиями и, следовательно, реже. График этой зависимости, имеющей форму гиперболы, представлен на рис. 60.

Расходы по хранению растут прямо пропорционально разме­ру заказа. Эта зависимость графически представлена на рис. 61.

Рис. 60. Зависимость расходов на транспортировку от размера заказа

Рис. 61. Зависимость расходов на хранение запасов от размера заказа

Рис. 62. Зависимость суммарных расходов на хранение и транспортировку от размера заказа.

Сложив оба графика, получим кривую, отражающую харак­тер зависимости совокупных издержек по транспортировке и хранению от размера заказываемой партии (рис. 62). Как видим, кривая суммарных издержек имеет точку минимума, в которой суммарные издержки будут минимальны.

Задача определения оптимального размера заказа, наряду с графическим методом, может быть решена и аналитически. Для этого используется формула Уилсона.

Оптимальный размер партии поставляемых товаров и, соответственно оптимальная частота завоза зависят от следующих факторов:
объем спроса;
транспортно-заготовительные расходы;
расходы по хранению запасов.
Эти факторы тесно взаимосвязаны между собой. Так, желание максимально сэкономить затраты на хранение запасов вызывает рост затрат на оформление и доставку заказов. Экономия затрат на повторение заказа приводит к потерям, связанным с содержанием излишних складских помещений, и, кроме того, снижает уровень обслуживания потребителя. При максимальной загрузке складских помещений значительно увеличиваются затраты на хранение запасов, более вероятен риск появления неликвидных запасов.
Следует учитывать, что интересы отдельных служб внутри организации в отношении политики формирования запасов могут существенно различаться. Так, служба материально-технического снабжения заинтересована, как правило, в закупках по возможности большего количества ресурсов, так как это позволяет добиться лучших условий поставки расчетов, а также избежать претензий производственных подразделений по поводу несвоевременного снабжения. Производственные подразделения также заинтересованы в значительных запасах, так как это позволяет быстро реагировать на поступающие заказы. С точки зрения службы сбыта большие запасы - это средство конкурентной борьбы за покупателя. Но в то же время с позиции финансового отдела, отвечающего за рациональность управления финансовыми потоками организации, большие объемы заказов и, следовательно, значительные запасы означают рост расходов по их содержанию, обслуживанию и финансированию.
Критерием оптимальности размера заказываемой партии является минимум общих издержек управления запасами, которые состоят из издержек выполнения заказа и издержек хранения запасов. И те, и другие зависят от размера заказа, однако, характер этой зависимости разный. Рассмотрим их поведение более подробно.
Издержки выполнения заказа (транспортно-заготовительные расходы) - это накладные расходы, связанные с реализацией заказа и зависящие от размера заказа.
Издержки выполнения заказа на партию (С0) определяют делением транспортно-заготовительных расходов прошлого периода (на основе смет транспортно-заготовительных расходов) на число размещенных за этот период заказов. Смета транспортно-заготовительных расходов включает в себя следующие затраты: затраты, связанные с оформлением договора поставки (командировки, представительские расходы на проведение переговоров, затраты на разработку условия поставки, стоимость форм документов, затраты на выпуск каталогов и проч.), затраты на страхование, затраты на транспортирование,стоимость контроля исполнения заказа и проч.
Затраты выполнения заказа за определенный период рассчитываются следующим образом:
Г = C±
вып >
g
где g - размер партии (шт., кг); С^ - издержки выполнения заказа на единицу товара; q - величина оборота товара за период (шт., кг); q/g - количество заказов товара за определенный период.
Издержки выполнения заказа как на единицу продукции (Со/g), так и на объем за определенный период Свып уменьшаются с увеличением размера партии поставки (g) (рис. 2).
Издержки хранения запасов включают в себя расходы, связанные с физическим содержанием товаров на складе, и возможные проценты на капитал, вложенный в запасы. Они выражаются в процентах от закупочной цены за определенное время (i).
При условии, что новая партия завозится после того, как предыдущая полностью закончится, средняя величина запасов составляет g/2. И, следовательно, издержки хранения определяются средним уровнем запасов.
При постоянной интенсивности сбыта издержки хранения запасов за определенный период времени рассчитываются следующим образом
г = Bg
°хр 2 ,
где i - издержки хранения, выраженные как доля цены товара; Ц - закупочная цена единицы товара, р.; Ц - издержки хранения единицы товара.
Издержки хранения запаса при увеличении размера партии поставки возрастают линейно (рис. 2).
Издержки, С

размер заказа, g
Рис. 2. Зависимость издержек управления запасами от размера заказа
Общие издержки управления запасами за определенный период - это сумма издержек выполнения заказов и издержек хранения запасов
С = С + С = ?ol +4g
общ вып хр ~
g 2
Применяют и другую формулу расчета издержек управления (с учетом стоимости товаров)
С = Qq + Щд + . g 2
Кривая общих издержек является пологой вблизи точки минимума. Это говорит о том, что вблизи точки минимума размер заказа может колебаться в некоторых пределах без существенного изменения общих издержек.
Итак, критерием оптимальности размера заказываемой партии является минимум общих издержек управления запасами
Собщ - Свып + Схр - 1: * min .
C0q + Ц/g g 2
Минимум общие издержки имеют там, где первая производная по g равна нулю, а вторая больше нуля. Проведя данные операции, определяем, что общие издержки принимают минимальное значение, если
2C0q 2С 0 Q
gapt =л1-ЦГ или g opt ="
где С0 - общие издержки выполнения заказа на партию; q - количество товара, реализованного за период; Ц - закупочная цена единицы товара; i - издержки хранения (в % от цены), Q = ^ - количество товара, реализованного за период в стоимостном выражении (товарооборот)
Полученное значение оптимального размера заказываемой партии называют экономичным размером заказа (Economic Order Quantity EOQ), оно обеспечивает минимум общих издержек управления. Данная формула для расчета оптимального размера заказа известна также как формула Уилсона (Вильсона).
При определении оптимального размера заказа используются следующие допущения:
общее число единиц, составляющее годовую потребность, известно;
величина спроса постоянна;
выполнение заказов происходит немедленно;
расходы на оформление заказа не зависят от величины партии;
цены на материалы не меняются в рассматриваемом периоде.
В случае затянувшейся поставки, когда условие мгновенного пополнения запаса заменяется условием пополнения запаса за конечный интервал, пополнение запасов происходит в каждом цикле за время ti, а потребление в течение времени ti + t2 или в течение полного цикла (рис. 3). Для такой мо- Г ч Т ч Т 1 Рис. 3. Модель затянувшейся поставки
дели увеличивается оптимальный размер партии, так как средний уровень запаса теперь уже не равен g/2, а меньше. В данном случае оптимальный размер производимой партии рассчитывается следующим образом
S = , 2Coq
m
1Щ1 - q / p) где р - годовое производство.
В некоторых случаях может возрасти интенсивность потребления материальных ресурсов и возникнуть дефицит запасов. Если он сопоставим с затратами на содержание запасов, то он допустим. В данном случае оптимальный размер заказа определяется
= Ц + h
Ss = SoptJ h "
где h - издержки, обусловленные дефицитом (штрафы потребителям за несвоевременную поставку, оплата простоя рабочим, оплата сверхурочных часов работы, потери, связанные с увеличение себестоимости продукции и т.п.).