Разработка стратегии управления запасами в дистрибуционной компании Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 33 (063): 638

Масликов А.И., Юрьев В. Н.

Разработка стратегий управления запасами в дистрибуционной компании

1. Постановка задачи

В статье рассматривается предприятие сетевой структуры: с распределительным центром и системой региональных складов, через которые реализуется продукция. Одна из основных проблем таких предприятий заключается в несогласованности функционирования логистической системы с общим планом развития компании.

В работе торгового предприятия с сетевой структурой можно выделить две основные стадии развития, которые имеют соответствующие подходы к управлению запасами (табл. 1).

Для того чтобы выбрать оптимальную стратегию по управлению товарными запасами, необходимо определить критерии, которые предприятие ставит на каждом этапе своего развития. Наиболее важными с точки зрения стратегического управления компанией можно считать показатели суммарных издержек по управлению продуктовыми запасами и показатель максимизации входящего денежного потока от работы логистической системы.

2. Стратегия управления запасами по критерию минимизации издержек

Задача по минимизации суммарных логистических издержек ставится тогда, когда предприятие находится на начальном этапе своего развития. Данная стратегия применима также в случаях, когда компания планирует выход на новый рынок продаж, при организации новых бизнес-единиц, при внедрении новой продуктовой линейки.

Структура общих издержек при управлении запасами в компании имеет вид:

С 1 = сь + С 1 о + С ш + С щ + С л , 1 =т;

т т (1)

Соб = ХС1 = X (С Ш + С10 + С1Н + С Щ + С Л ) 1=1 1=1

где Соб - сумма общих логистических затрат по всем складам компании; С. - сумма общих логистических затрат /-го регионального склада; С.к - затраты на приобретение товаров; С.0 - затраты на оформление заказа; С - затраты на хранение; Сщ - потери от дефицита; С.Л - скрытые или латентные затраты; т - количество региональных складов.

Рассмотрим последовательно составляющие общих издержек. Поскольку между центральным и региональным складом не происходит никакой сбытовой деятельности, то товар на региональный склад поступает без изменения цены. Поэтому затраты на приобретение продукции С.к с центрального склада сводятся к нулю, так как они закладываются в стоимость товаров на этапе закупки на распределительный центр. В связи с этим все региональные сбытовые подразделения торгуют по единым ценам, установленным центральным складом. Скрытые, латентные затраты учитываться не будут, так как их влияние несущественно. Потери от дефицита в данном исследовании отсутствуют, так как центральный склад поддерживает полный ассортимент, достаточный для удовлетворения потребностей всей компании.

Таблица 1

Соответствие этапов развития торговой компании и методов управления запасами

Этапы развития компании Стратегии Математические методы и модели Критерии

Новый рынок продаж, открытие нового регионального склада Сокращение затрат на управление запасами Математическое программирование Минимизация суммарных логистических издержек

Твердые позиции на рынке сбыта, устоявшиеся продажи и поставки товаров на региональные склады Увеличение прибыли от реализации существующего ассортимента Методы нейронных сетей прямых связей, методы оптимизации Максимизация денежного потока

Для минимизации затрат основных статей издержек С и Ск необходимо искать минимум относительно объема партий поставкиу-й продукции на г-й склад, т.е. величины ч .. Таким образом, для компании с сетевой структурой целевая функция минимизации издержек задается в виде (2): т т

с0б = Х(С 0 + сл )=ХС 0 +

i=1

i=1

+ХХСш (у min.

I=1 у=1

(2)

X д *Ср) > С о / к, I = 1,т,

(4)

у=1

где п - количество номенклатурных позиций; С.р -стоимость единицыу-й продукции, руб.; ч - объем партии поставкиу-й продукции на г-й склад, шт.; к - коэффициент рентабельности доставки партии товаров (как правило, на практике принимаются значения от 1% до 5%).

Теперь рассмотрим слагаемые отдельно и определим функцию минимизации для одного регионального склада. Общие затраты на хранение продукции на складе состоят из двух видов затрат: издержки хранения Сг и упущенная выгода См.

п п п

ХСук = ХСМ + ХСукг. (5)

а=1 а=1 а=1

Для их расчета требуется введение дополнительных параметров: г - годовая ставка наращивания на рынке, г > 1, I- ежемесячная реализация со склада товара, шт., а. -затраты на хранение единицы продукции с учетом занимаемой площади склада, t-временной период, месяц. Следует отметить, что ежеквартальная реализация продукции со склада является равномерной, поскольку колебание спроса составляет 0,1%. Также фиксированная площадь Б хранения на складе продукции является ограничением по объему поставки и величиной, позволяющей оптимизировать расходы. При этом площадь, занимаемую у'-й упаковкой товара, обозначим sj, а суммарную потребность j-го товара на 1-м складе за год - Б.. .

X X д-1 - а+д! )у * $,

у=11=1

I = 1,т, t = 1,12.

(6)

Тогда функция оптимизации суммарных затрат на хранение для /-го склада будет выглядеть в соответствии с формой (7) при ограничениях (6), (8) и (9):

п п í

ХСт (ду)= ХХ д -$) X

у=1 у=11=1

х(гСр + а у) ^ min

(7)

Ограничениями модели линейного программирования при расчете затрат на г-м складе служат формулы (3) и (4).

п _

с о *ХСт (у) 1=1,т; (3)

у=1

X^ > Б , у = 1,п, г = 1, т ; (8)

}=1

Чу > Чу Чу шп > 0

(9)

где ч. тПп - минимальная партия поставкиу-й продукции, шт.

Расчет реальных издержек на доставку продукции предполагает изучение вопроса способа доставки. Существует несколько способов доставки товара: собственным транспортом и арендуемым. Определение поставщика услуг должно быть результатом расчета модели оптимизации затрат по доставке продукции до регионального склада.

Предприятия, предоставляющие транспорт, имеют две системы расчета стоимости доставки: по километражу и по отработанным часам. Определим затраты на доставку товара собственным транспортом и услугами третьей стороны.

Выбор способа доставки продукции происходит на основе минимального значения показателя затрат на оформление заказа по /-му складу, определяемому из выражения (10):

С0Сб = Ц /100* р * е + Спо;

С10ар\ = Ц *

С10ар2 = Ь *

(10)

С10 = min С

0сб ,С10ар1 ,С10ар2 }

где С0сб - затраты на оформление собственным транспортом; С0ар1 - затраты на оформление арендуемым транспортом, на основе оплаты за километраж; С0р2 - затраты на оформление арендуемым транспортом, на основе почасовой оплаты; Ь . - расстояние от распределительного центра до регионального склада, км; р - стоимость литра бензина, руб./л.; е - средний расход топлива на 100 км, л.; Со - постоянные расходы на обслуживание транспорта, руб., V - стоимость километра пробега арендуемого грузовика, руб./ км.; к. - время от распределительного центра до регионального склада, час (при средней скорости

грузовика 60 км/ч); г - стоимость часа арендуемого грузовика, руб./час.

Интервал повторного заказа (Т) партии продукции на планируемый период (год) по /-му складу согласно [1] рассчитывается по формуле (11):

T = minL i = l,m;

' *j<n ' '

(11)

В таких условиях для прогнозирования потребления товаров можно использовать функцию F нейронных сетей прямых связей. Наиболее применимыми классами нейронных сетей являются: многоуровневый персептрон (MLP) формула (12), Функция Радиального Вида (RBF) (13) и линейная авторегрессионная модель (14).

где D . - годовое потребление ]-й продукции на /-м складе, шт.

Данная стратегия содержит математические модели, оптимизирующие расходы на управление запасами в компании на этапе перемещения и хранения продукции с центрального склада на склад регионального представительства.

3. Стратегия управления запасами по критерию максимизации денежного потока.

Альтернативой минимизации суммарных логистических издержек может быть максимизация входящего денежного потока функционирования логистической системы. Внедрение такой стратегии уместно, когда компания уже прошла начальный этап своего развития, и прогнозирование реализации продукции становится более актуальным и точным, нежели первоначальные экспертные оценки потребления.

На практике равномерное потребление продукции маловероятно, и даже незначительные отклонения потребления каждого товара в многономенклатурной модели управления запасами в значительной степени влияют на показатели поступления денег от реализации. Чтобы приблизить данные потребления товаров к наиболее точным значениям, необходимо применить ряд методов прогнозирования.

Обычно, дистрибуционная компания обладает достаточными количественными данными для прогнозирования по итогам первого календарного года: значения ежемесячных начальных остатков на складах, количество перемещенного товара и реализация за месяц. Очевидно, что эти данные представляют собой две независимые переменные и одну зависимую переменную соответственно.

Fmlp (d ) =

Ê wb °

b=1

Êwcbdc -0b c=1

-0

(12)

где о - сигмоидальная функция; г - число скрытых элементов; wЬ и wЬc - веса переменных; 8 - ограничения системы; d -последовательность векторов потребности в продукции.

frbf (d )=

Ê wb Г Ê

b=1

w

bc -dc

c=1

\ Л -0

/

(13)

где Г - Гауссовская функция.

Для линейной авторегрессионной модели функция F может быть рассмотрена как линейная комбинацияp предыдущих значений d . Это может быть представлено как:

d(t) = Flar(d(t - 1),...,d(t - p)) + e(t), (14)

где p - временной лаг, p = 1,t; e(?) - остаточная

ошибка, которую необходимо включать для корректировки ошибки и других неконтролируемых воздействий [2].

£df=Dg, j=in, i=im. (15)

f=i

Каждой товарной группе соответствует свой метод прогнозирования на основе нейронных сетей, который определен путем анализа статистики регрессии. В табл. 2 представлены результаты выбора метода для одной из товарных групп, где данные нейронной сети MLP показали лучшие значения.

Для каждой товарной группы может быть выбран лучший метод нейронных сетей для расчета ежемесячной потребности в продукции. В ходе исследования было установлено, что для расчета оптимального периода повторной поставки про-

Таблица 2

Показатели точности прогнозирования на основе нейронных сетей

Статистика регрессии MLP RBF Lenear

Error mean 290 553 233

Abs. E. Mean 600 1965 1774

Error S.D. 886 2344 2330

дукции ежемесячные потребности в продукции необходимо консолидировать в ежеквартальные данные. Таким образом, каждому кварталу будет соответствовать свой оптимальный период поставки.

При таком способе управления запасами нет необходимости фиксировать складские площади под конкретный товар. Также минимизируются финансовые потери от временного отсутствия товара на складе, нет простоя складских площадей. При такой схеме работы логистической системы оптимальная стратегия, при которой достигается максимизация денежного потока, заключается в выплате издержек хранения в конце периода поставки (постнумерандо).

Согласно [3] задача максимизации денежного потока на г-м складе в /-й период в нашем случае принимает следующий вид:

Tf

I qf * (Cp+Pj )-

j=1

Л /

Tf

1 + Г—-2

V / V

Ci0 + IC ijp * qij

* qf jp j

j=1

J_ 'Tf

V cf * qf * —_*

ijh qij т

j=1

Tf r 2

r Tf 1___ *!!_

1+r 2

^ max, i = 1,m, f = 1,4.

4 _

F = I Ff, i = 1,m,

f=1

m

Fo6 =I Fi , i=1

(16)

(17)

(18)

где - денежный доход в /-м квартале на г-м

складе, руб.; Т/- период поставки товаров на г-й склад в /-м периоде, дн.; ¥. - годовой денежный доход на г-м складе, руб.; ^об - общий годовой денежный доход системы управления запасами компании, руб.; д{ * (Сур + Р ) - приходящие платежи от реализации продукции в /квартале на г-м складе, руб.; Р - прибыль от реализации у-ой

продукции на г-м складе, руб.;

л

ijp ij j=1

Ci0 + I Cijp * q{j

уходящие платежи, соотносимые с началом каждого периода в /квартале на г-м складе, руб.; ■ {

уходящие платежи, соотноси-

Icfh * qf *-f

V j=1

мые с концом периода поставки в /квартале на г-м складе, руб.

Тогда в соответствии с [3] задача максимизации заключается в расчете оптимального периода поставки (Т *) с учетом процентных ставок.

д{ = Т*{ * Щ, 1 = 1т, у = й, { = 14; (19)

qij ~ qj min, qj min

> 0;

i = 1,m, j = \,n, f = 1,4. (20)

При расчете Т f необходимо учитывать ограничения (20).

„ Tf —

f = 1,4;

Tf _

T*f = , i = 1,m,

7r Z 0

(21)

Zf = 2cos I —

1r

-+

3

(Df *сур)

3Df *ch)

cos a =

-r

(W)

27*Cf (d{ *Cjp)

(22)

(d *cfh)+ r (D *Cp)

где

— I

- j ~ p скалярное произведение векторов Df и C{p ; T f — оптимальное значение длительности периода между общими поставками с учетом процентных ставок; Zf — доля от значения Tf, которая определяет оптимальное значение показателя T*if с учетом процентных ставок

[3].

4. Результаты исследования. Экспериментальное применение рассмотренных моделей было проведено на данных 2007 года по продукции фармацевтического холдинга. Расчеты выполнены в MS Excel и в ППП Trajan 6.0, который использовался для прогнозирования спроса на основе нейронных сетей.

Применение математических моделей по критерию минимизации суммарных издержек показало, что общие затраты за год снизились до 12% от всей реализованной продукции по сравнению с 14,25%, полученных при существующих методах управления запасами в аналогичном периоде.

При решении задачи максимизации входящего денежного потока, сумма расходов составила 14% от суммы реализуемой продукции, но экономическая рентабельность системы повысилась до 48%. Необходимо отметить, что в стратегии минимизации суммарных издержек

2

экономическая рентабельность системы составила 46%.

Для дистрибуционной компании внедрение предложенных моделей позволит сбалансировать работу логистической системы региональных складов в соответствии со стра-

тегическим планом развития как всей компании, так и каждого подразделения. Это позволит менеджерам оперативно реагировать на изменения внешних и внутренних факторов с использованием более эффективных инструментов управления.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Букан Дж., Кенигсберг Э. Научное управление запасами. М.: Наука, 1967.

2. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутков-ский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы

и нечеткие системы. М.: "Горячая линия-Телеком", 2007.

3. Бродецкий Г. Л. Управление запасами, М.: "Эксмо", 2007.

УДК 657.92

Харитонова Н.А., Харитонова Е.Н., Сарана Е.Ю., Калинина Т.В.

к вопросу об определении стоимости потребительского (клиентского) капитала промышленного предприятия

Цель любой организации в современной экономике - создание инновационной стоимости и получение за счет этого статуса временной монополии. Непосредственным инструментом создания инновационной стоимости является наращивание интеллектуального капитала компании, который включает в себя социальный, организационный (структурный) и потребительский (клиентский) капитал1.

Если социальный капитал, представляющий собой корпоративную культуру, формируется на основе человеческого капитала, неотчуждаемого от его носителя - работника, то организационный (структурный) и потребительский (клиентский) капитал представляет собой важнейшие стратегические ресурсы компании, к уровню развития которых имеет непосредственное отношение степень совершенства применяемых информационных технологий, в том числе и CRM (Custoner Relationships Management) - комплексной информационной системы управления взаимоотношениями с потребителями. CRM-системы позволяют осуществлять клиенто-ориентированную стратегию рентабельных отношений за счет преимуществ обеспеченных на основе использования

1 Более подробно см. статью: Харитонова Н.А., Харитонова Е.Н., Калинина Т.В. "Теоретические основы оценки интеллектуального капитала промышленного предприятия".

всех знаний о клиентах и направленного влияния на них.

Потребительский (клиентский) капитал, как часть интеллектуального капитала экономического субъекта накапливается в виде благоприятного для развития компании отношения к ней клиентов, проявляющегося в лояльном поведении. Размер потребительского капитала зависит от численности клиентов, их платежеспособности и лояльности. Уровень клиентского капитала определяется такими показателями, как доля предприятия на рынке, отношение портфеля заказов к объему выручки, "марочная" наценка на товары, удовлетворенность клиентов, их текучесть и т.д.

По мнению авторов, активное использование клиентского капитала заключается в смещение акцентов с производства обычных товаров и услуг на производство сложных социальных комплексов, охватывающих не просто производство и реализацию продукции, но и создания устойчивых отношений с потребителями.

Таким образом, потребительский (клиентский) капитал формируется за счет:

— имиджа промышленного предприятия и возможности его в части использования собственных уникальных конкурентных преимуществ;

— эффективного и долгосрочного взаимодействия с клиентами (потребителями товаров, продукции, работ, услуг) и поставщиками ресурсов.