ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Практические вопросы из "Количественные методы анализа хозяйственной деятельности" Модели, представленные в этой главе, позволят практику в вопросах управления запасами увидеть изнутри различные проблемы и возможные варианты их решения в том, что касается управления запасами и разработки эффективной политики подачи заказов. Однако следует подчеркнуть, что во многих случаях эти варианты являются в лучшем случае лишь первым шагом на пути к оптимальному решению. Часто разработка политики подачи заказов по описанным нами методам должна вестись в свете практического опыта. Сложность большинства реальных жизненных ситуаций определяет практически стопроцентную необходимость внесения различных поправок прежде, чем будет получено практическое оптимальное решение. Например, модели оптимального размера заказа и периодической проверки основываются на исходных допущениях, которые зачастую слишком упрощены. В частности, могут увести в сторону допущения, касающиеся постоянного или вероятностного спроса. Далее мы вкратце укажем на те многочисленные факторы, которые влияют на пригодность методов управления запасами, описанными в этой главе. [c.253] часто спрос на отдельные товары подвержен сезонным колебаниям. Так, объем продаж спортивных автомобилей канадской компании СМС весной выше, как и летом, а вот зимой отмечается малая активность. Объем продаж некоторых лекарств, в частности против астмы и сенной лихорадки, также имеет тенденцию к росту в летние месяцы. Очевидно, что при выработке политики подачи заказов необходимо учитывать наличие сезонного фактора. [c.254] Контроль за уровнем запасов. Контроль за использованием запасов и отслеживание количества наличных запасов являются важными аспектами управления запасами. Так, эти моменты ключевые при использовании модели периодической проверки, где уровень запасов в данный момент времени определяет размер заказа. На практике крайне сложно получить точную, актуальную информацию по состоянию запасов. Использование компьютеризированных систем управления запасами и подачи заказов облегчило эту задачу, но и это не решает всех проблем. Так, ни одна система не может отследить несанкционированное использование запасов, например в случае воровства или незарегистрированных хищений. В лучшем случае делается оценка таких дополнительных потерь. Отсюда следует, что периодически необходимо сверять текущие запасы, что и делается в ходе инвентаризации, и таким образом уточняются официальные данные по запасам. Во многих случаях инвентаризация будет проводиться только раз или два в году. То есть важно осознать, что большую часть времени учетные данные по запасам могут быть неточными, и поэтому необходимо создать в системе достаточный резерв для того, чтобы можно было перекрыть последствия несанкционированного использования. [c.254] Практические размеры партий. Во многих ситуациях не всегда представляется возможным заказать именно такое количество товара, которое нам хотелось бы. Например, некоторые товары могут быть отпущены только в определенном количестве. Фармацевтическая компания Литлвудз , к примеру, приобретает некоторые лекарства в жидкой форме в двухлитровых (2000 мл) бутылках. То есть если по расчетам оптимальный размер партии данного товара составляет 2740 мл, то тогда необходимо округлить это значение до 4000 мл или до 2000 мл, со всеми вытекающими отсюда возможными изменениями в расходах на хранение, периодичности размещения заказов и общей стоимости запасов. Аналогично, станция обслуживания АМС получает топливо для продажи покупателям партией на бензовоз. Бензовоз вмещает максимум 8000 галлонов, и поэтому, если по расчетам оптимальный размер заказа составляет 12 000 галлонов, то такое количество может оказаться неприемлемым. [c.254] Цикл заказа. В большинстве примеров в данной главе содержится допуше-ние о том, что время получения заказа фиксировано. На практике это обычно переменная величина. Поставщики могут обещать обеспечить поставку товара в течение определенного срока. Однако даже в этом случае могут возникнуть трудности с прогнозированием цикла заказа по причине непредвиденных обстоятельств, скажем, плохих погодных условий, забастовок, транспортных проблем. В любой используемой модели необходимо учесть изменчивость цикла заказа. Возможно, это можно совместить с изменчивостью спроса в моделях, которые мы рассмотрели ранее. Так, в ряде примеров в данной главе мы рассматривали спрос в течение цикла заказа. Если и спрос и цикл заказа подвержены изменениям, то их можно представить одной переменной, как Спрос в течение цикла заказа , которую можно дальше анализировать с применением уже описанных нами методов. Так, если спрос в течение цикла заказа окажется нормально распределен, то можно проанализировать вероятный уровень обслуживания при определенной политике подачи заказов. [c.255] Складские мощности. Очевидно, что при решении вопроса о том, какое количество данного товара заказывать, необходимо учесть такой фактор, как имеющиеся складские мощности. Обычно размер заказа не может превышать имеющиеся складские мощности. Исключением из этого правила является использование планового дефицита как части стратегии управления запасами. Так, при поступлении партии выполняются сначала неудовлетворенные заявки покупателей, а затем остаток складируется. Например, магазин, реализующий телевизоры в розницу, может также до определенной степени пользоваться аналогичным методом. Покупатели могут быть согласны подождать день или два до получения своего товара. В таком случае поставщикам может быть дан заказ на прямую поставку покупателю. И наоборот, там, где дефицит недопустим, складские мощности определяют максимальную планку размера заказа. Яркий пример тому — ситуация со станцией обслуживания, продающей топливо своим клиентам. Станция обслуживания АМО имеет емкости для хранения 5000 галлонов этилированного топлива. Таким образом, это автоматически ограничивает размер заказа данного товара. [c.255] Взаимосвязанные товары. Системы управления запасами, описанные в этой главе, затрагивали только одноименные товары. На практике компании, вполне возможно, придется приобретать несколько товаров у одного поставщика. Поэтому более эффективно включить несколько товаров в один заказ поставщику. Следовательно, периодичность заказа таких товаров должна совпадать, и ее нельзя рассматривать в отдельности для каждого товара. Далее, как мы уже говорили применительно к системам планирования потребностей в материалах точно вовремя , потребности во многих изделиях, особенно на производстве, взаимосвязаны. Так, потребность покупателя в готовом изделии породит цепь потребностей в узлах, компонентах и сырье. В такой ситуации расчет оптимального размера заказа и размера производственного заказа по одноименным товарам становится бессмысленным, и следует учитывать соотношение между товарами. [c.255] Другие затраты, которые мы учитывали при рассмотрении первых моделей управления запасами, — это расходы на подготовку заказа и хранение запасов. На практике такие затраты трудно оценить, и они могут меняться по мере изменения стратегии размещения заказов. Так, во многих простых моделях заложены постоянные затраты на размещение заказа на партию товара. На практике же затраты в целом могут состоять из постоянных и переменных затрат. Административные расходы могут быть постоянны независимо от размера заказа, но стоимость упаковки и поставки, вероятно, возрастет при увеличении размера заказа. Точно так же расходы на хранение будут состоять из постоянных и переменных затрат. Например, расходы по аренде, освещению, обогреву и укомплектованию складского помещения могут оставаться относительно постоянными независимо от количества товаров на складе. В противоположность этому другие расходы на хранение, например амортизационные расходы и эксплуатационные расходы, будут зависеть от уровня запасов на складе. [c.256] Вернуться к основной статье