Основные ключевые индикаторы эффективности (КРГ) управления запасами

Существует несколько подходов к классификации показателей эффективности управления запасами. Один из методов классификации предусматривает разбиение показателей на четыре основные группы: временны́е, стоимостные, качественные и вспомогательные[1].

Временны́е статистические показатели традиционно рассматриваются как наиболее важные индикаторы эффективности деятельности в области управления запасами. Показатели отражают две основные характеристики времени: время, затрачиваемое на выполнение операции и дисперсия времени выполнения. Различия в величине дисперсии играют важную роль при расчете страховых запасов готовой продукции и сырья для производства. Наиболее важными показателями данной группы для предприятия являются следующие.

Количество (процент) поставок, произведенных точно в назначенную дату (ППС);

где ЗС – количество заказов, поступивших от поставщиков на склад точно в срок; 43 – общее число заказов, размещенных всем поставщикам.

• Для расчета скорости, с которой предприятие может восполнить запас материалов, применяется показатель длительность функционального цикла заказа (ФЦ) - время исполнения заказа с момента размещения заявки поставщику до момента, когда материал можно начать использовать для производства готового продукта.

ФЦ = Время на подтверждение заказа поставщиком + Время на изготовление материала + Время на доставку + Время на входной контроль материала.

Дисперсия времени исполнения заказа (). Рассчитывается для каждого поставщика отдельно на базе ретроспективных данных (по выборке)

где п – число пришедших на склад поставок от поставщика.

Стоимостные показатели измеряют эффективность той или иной операции. Большинство предприятий фокусируются на измерении и улучшении именно стоимостных показателей, так как они являются критически важными для поддержания конкурентоспособности продукции и обеспечения доходности бизнеса.

Количество дней запасов готовой продукции (ГП), сырья и материалов (СиМ) на складе исходя из среднего значения расхода данного материала в прошлом (ДнППгп, СиМ):

В качестве прошлого периода обычно рассматриваются три предшествующих месяца. Данный показатель из-за усреднения данных по расходу материалов и учету расхода в прошлом периоде не отражает реальной картины состояния запасов, особенно в периоды сезонных колебаний объемов производства.

  • • В отличие от ДнПП показатель количества дней покрытия будущих потребностей по готовому продукту (ГП), сырью и материалам (СиМ) ДнБПГП, СиМ рассчитывается исходя из данных о текущем остатке готового продукта или материала и плана его будущих продаж (расхода в производстве).
  • • Другой важный стоимостной показатель отражает стоимость внедрения изменений продуктов и инноваций, связанных с изменениями рецептуры или упаковки выпускаемых товаров. Коэффициент списаний материалов Ксм отражает отношение стоимости списаний сырья и материалов (СиМ) к стоимости реализованной готовой продукции:

Списания сырья и материалов могут образовываться по следующим причинам:

  • • заказанное количество материала не использовано полностью в производстве до окончания срока годности;
  • • остановка производства продукта;
  • • смена рецептуры;
  • • смена дизайна упаковки;
  • • изменение законодательных требований.

Показатели качества, как правило, имеют несколько измерений и несут важную информацию для принятия решений в области как управления запасами, так и закупок и финансов. Оценка качества отгрузки от поставщика иллюстрирует ситуацию, при которой для достижения положительного значения показателя необходимы высокие значения всех включенных в измерение параметров. Среди основных показателей качества процессов управления запасами можно выделить следующие.

Уровень сервиса для клиентов (УСК), являющийся главным показателем эффективности процессов управления запасами. Его можно определить как долю немедленно удовлетворенного спроса на готовую продукцию за определенный период[2]. На этот показатель косвенно оказывают влияние следующие параметры: точность прогнозирования спроса на готовую продукцию, надежность производства, величина страховых запасов материалов, точность складских операций и данных в информационных системах.

где п – число товаров в заказе; – недогрузка по заказу клиента по i-му товару (поставка клиенту товара в меньшем количестве, чем объем заказа):

где ; – размер заказа на i-й товар; Дi – размер отгрузки по i-му товару.

При автоматизированном расчете данного показателя возможны следующие рекомендации:

  • 1) не учитывать заказы, по которым не отгружено ни одного из товаров из заказанного ассортимента. Как правило, при большой сети дистрибьюции часть заказов создается ошибочно или не отгружается по коммерческим соображениям;
  • 2) не учитывать объем недогрузки в случае, если недогрузка по этому товару по согласованию с клиентом компенсируется отгрузками другого ассортимента;
  • 3) не включать в расчет этого показателя товары-новинки в первые три месяца после начала продаж.

На показатель УСК большое влияние оказывает методика вычислений и надежность сбора статистических данных. Коммерческие представители, принимающие заказы от клиентов, заинтересованы в стабильных высоких показателях, однако часто возникают ситуации, когда при отсутствии нужного ассортимента на складе контрагентам предлагаются похожие товары из ассортимента компании; таким образом, уровень сервиса для клиентов искусственно завышается. Эту проблему способна решить автоматизированная система приема и обработки заказов клиентов.

Точность прогноза на i-й готовый продукт ():

Точность прогнозирования продаж по готовой продукции в целом по компании:

Точность прогноза заказов материалов измерить сложнее, чем готовой продукции, так как материалы имеют разные единицы измерения. Поэтому для оценки точности прогноза потребления сырья и материалов на предприятиях используют средневзвешенную точность по поставщикам, при этом в качестве весов выступает доля материалов поставщика в общем объеме закупленных предприятием материалов (в денежном выражении).

• Важное место при анализе адекватности модели прогнозирования занимает показатель смещенности прогноза (forecast bias, FВ).

  • Уровень сервиса поставщиков (УСП) отражает качество работы поставщиков по снабжению заказчика. Цель измерения данного показателя – оценить работу поставщика по тем критерием, которые важны для предприятия:
    • 1) своевременность. Поставка пришла точно в назначенный день, исключения возможны для импортных поставщиков, с длинным функциональным циклом поставки, обычно рассматриваются допустимые отклонения +/- 1–2 дня;
    • 2) точность по количеству. Количество материалов в поставке точно соответствует размеру заказа либо допустимым отклонениям (обычно +/- 10% от заказанного количества);
    • 3) качество. Все полученные материалы пришли в хорошем качестве.

Каждая поставка анализируется по трем параметрам и делится на три типа:

  • 1) поставка марки А – поставка от поставщика, полученная точно в срок, в заказанном количестве, идеальном качестве;
  • 2) поставки марки В – хотя бы один из анализируемых параметров отличается от утвержденных границ, при этом отклонение в параметре не повлияло на производственный график заказчика;
  • 3) поставки марки С – более одного из анализируемых параметров не соответствует допустимым границам либо нарушен один параметр и это привело к изменению графика производства заказчика.

Анализ динамики показателя УСП позволяет своевременно выявлять отклонения в качестве работы поставщиков и работать над их устранением.

Коэффициент просрочки (Кпк) характеризует долю просрочки продукции от общего объема продаж и зависит от точности прогнозирования и надежности системы распределения готовой продукции.

где – объем произведенной продукции, не реализованной клиентам до окончания срока годности.

Вспомогательные показатели охватывают различные аспекты области управления запасами. Важнейшим показателем этой группы является сводный индекс развития уровня планирования материалов (ИРП). Его значения варьируются от 0 (базовый уровень развития) до 3 (эффективный уровень развития) и позволяют оценить текущий уровень развития процессов планирования материалов, выявить направления для дальнейшего улучшения. Пример его отображения представлен на рис. 11.3.

Пример отображения индекса развития уровня планирования материалов по группам показателей

Рис. 11.3. Пример отображения индекса развития уровня планирования материалов по группам показателей

При вычислении ИРП учитываются пять основных направлений, каждое из которых имеет свои подуровни.

  • 1. Умения и навыки сотрудников. Этот блок отражает квалификацию людей, отвечающих за планирование потребностей в материалах и размещение заказов поставщикам.
  • 2. Скорость реагирования отражает степень отлаженности взаимодействия между различными отделами предприятия в вопросах, касающихся планирования поставок материалов: скорость вывода новых продуктов на рынок, скорость выявления и устранения рисков возникновения дефицита материалов и пр.
  • 3. Модели управления запасами. В блок входят показатели развития методик и моделей управления запасами материалов и точности прогнозирования потребностей в ингредиентах и упаковке, а так же степень доступности этой информации для других участников логистической цепочки.
  • 4. Автоматизация процесса планирования материалов отражает наличие единой информационной системы, а также точность и актуальность данных в базе.
  • 5. Взаимодействие с поставщиками характеризует степень интегрированности компании-производителя с поставщиками материалов: наличие регулярного обмена информацией, совместный анализ добавленной стоимости, доступность поставщику долгосрочного прогноза потребностей в материалах.

Для корректного анализа статистических показателей и успешного внедрения моделей управления запасами особую важность имеют точность и качество данных в информационных системах (КДИС), определить которые можно так:

где п – количество обнаруженных ошибок в информационной системе за месяц; – вес i-й ошибки в базе данных, отражающей на сколько выявленная ошибка критична для производственного процесса; – обнаруженная ошибка в базе данных (, если ошибка обнаружена, 0 – в противном случае).

  • [1] Ballou R. Н. Business Logistic Management. Prentice-Hall International, Inc., 1999; Braun R. G. Decission rules tor inventory management. NY: Ilolt, 1967. P. 95-103.
  • [2] Модели и методы теории логистики: учеб. пособие / под ред. В. С. Лукинского. СПб.: Питер, 2008.
 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ     След >