Как найти резервный запас

Как найти резервный запас

Жоаннес Верморель, декабрь 2007 г. (Последняя редакция — январь 2012 г.)

Ниже описан классический подход, который используется уже на протяжении нескольких десятков лет. Сравнительно недавнее развитие Lokad технологии квантильных прогнозов привело к устареванию модели с резервным запасом. Действительно, расчет точек возобновления заказа представляет собой ни что иное, как квантильный прогноз. Таким образом, прямой квантильный расчет, как правило, во многом превосходит косвенный, который ассоциируется с моделью с резервным запасом.

Это руководство объясняет, как оптимизировать товарные запасы, приведя уровень резервных запасов к оптимальной величине. Это руководство относится к розничной торговле и производству. Теория представлена с помощью Microsoft Excel. Более подробные материалы доступны для разработчиков программного обеспечения, желающих воспроизвести теорию в адаптированном приложении.

Целевая аудитория: Этот документ нацелен в основном на профессионалов сети поставок в розничной торговле или производстве. Тем не менее, этот документ также полезен для специалистов по программному обеспечению в бухгалтерском учете, системах управления ресурсами, электронной коммерции, которые хотят расширить возможности своих приложений с помощью элементов управления товарными запасами.

Мы постарались свести математические требования к минимуму. Тем не менее, мы не можем совсем исключить формулы, так как основное назначение данного документа – служить практическим руководством, которое объясняет, как рассчитать резервный товарный запас.

Загрузить: calculate-safety-stocks.xls (таблица Microsoft Excel)

Введение

Управление товарными запасами — это финансовое компромиссное решение между издержками на хранение товара и издержками в связи с отсутствием товара. Чем больше товарные запасы, тем больше необходимо оборотных средств и тем больше обесцениваются товарные запасы. С другой стороны, при недостатке товара, вы можете столкнуться с ситуацией дефицита, упустить потенциальные продажи, и, возможно, даже нарушить весь процесс производства.

Товарные запасы, в основном, зависят от двух факторов

  • спрос в ходе выполнения заказа: количество товара, которое будет потреблено или куплено.
  • время заказа: время отсрочки между заказом товара и его поступлением в продажу.

Эти два фактора несут в себе неопределенность

  • изменения спроса: поведение потребителей может меняться довольно не предсказуемо.
  • изменения времени заказа: поставщики или транспортные агенты могут столкнуться с непредвиденными трудностями.

Решение относительно объема резервного товарного запаса косвенно равноценно решению о компромиссе между издержками, принимая во внимание эти неопределенности.

Баланс между издержками на содержание товарного запаса и издержками в связи с дефицитом товаров очень зависит от типа бизнеса. Следовательно, вместо рассмотрения этих издержек напрямую, мы введем классическое понятие вероятности обслуживания.

Уровень обслуживания отражает вероятность, что определенный уровень товарных запасов не приведет к нехватке товара. Естественно, что при увеличении товарных запасов, увеличивается и уровень обслуживания. Когда товарные запасы становятся очень большими, уровень обслуживания стремится к величине 100% (то есть вероятность возникновения дефицита товаров равна нулю).

Выбор вероятности обслуживания, то есть приемлемой вероятности возникновения дефицита, находится вне области рассмотрения данного руководства, однако вы можете прочитать отдельную статью о расчете оптимальной вероятности обслуживания.

Модель пополнения запасов

Точка заказа – это уровень товара, который должен сигнализировать о необходимости заказа. Если бы не было неопределенности (т.е. известен будущий спрос и предложение надежно), точка заказа равнялась бы прогнозируемому спросу во время периода отсрочки заказа, также называемому спрос во время отсрочки заказа.

В реальности, из-за неопределенности, мы имеем
точка заказа = спрос на время отсрочки заказа + резервный запас

Если условиться, что прогноз объективен (со статистической точки зрения), наличие нулевого уровня товарных запасов приведет к уровню обслуживания 50%. Объективность прогноза означает, что одинаков шанс того, что будущий спрос окажется больше или меньше спроса во время отсрочки заказа (следует помнить, что спрос во время отсрочки заказа – это лишь прогнозируемая величина).

Внимание: прогнозы могут быть объективными, не будучи точными. Необъективность указывает на систематическую ошибку в модели прогнозирования (например: всегда переоценивать спрос на 20%).

Нормальное распределение ошибки

В этот раз, нам нужен способ представить неопределенность спроса во время отсрочки заказа. В дальнейшем, мы предположим, что эта ошибка имеет нормальное распределение, см. рисунок ниже.

NA normal Ddistribution, also referred as a Gaussian.

Статистические заметки: предположение о нормальном распределении не является полностью произвольным. При определенных условиях, статистические приближения приходят к нормальному распределению, как описано в
Теореме центрального лимита. Но эти предположения не входят в область рассмотрения данного руководства.

Нормальное распределение определяется всего двумя параметрами: его математическим ожиданием и отклонением. Так как мы сделали предположение об объективности прогнозов, мы принимаем математическое ожидание и распределение ошибки равными нулю, что не означает, что мы принимаем значение ошибки за ноль.

Определение отклонения ошибки прогноза является более сложным задачей. Lokad, как и большинство инструментов прогнозирования, выдает значение САОП (средняя абсолютная ошибка в процентах) вместе с прогнозами. Для полноты описания, мы объясним, как можно преодолеть эту проблему, используя простую эвристику.

В частности, отклонение в пределах данных прошлых периодов можно использовать в качестве объекта исследований для определения примерного отклонения прогноза. Дэвид Пьясеки (David Piasecki) предлагает использовать прогнозируемый спрос вместо среднего значения спроса в формуле отклонения, то есть
σ2 = E[ (yt - y')2 ]
где E – оператор среднего значения, yt – значение спроса в прошлом периоде t (обычно объем продаж) и y' – прогнозируемый спрос.

Ключевая идея этого предположения – это то, что ошибка прогноза очень часто связана с величиной ожидаемого отклонения: чем больше будущее отклонение, чем больше ошибка прогноза .

В действительности, при вычислении для этой ошибки используется несколько хитростей, которые будут подробно рассмотрены ниже.

Уравнение товарного запаса

На данном этапе бы дали определение математическому ожиданию и отклонению, таким образом, распределение ошибки известно. Сейчас нам необходимо вычислить допустимое значение ошибки в рамках этого распределения. Для этого мы ввели понятие уровня обслуживания ( в процентах).

Примечание: Мы предполагаем, что время заказа статично. Тем не менее, очень похожий подход можно использовать для переменного времени заказа. Смотреть:

  • Понятие переменного времени заказа
  • Моделирование переменного времени заказа

Для того чтобы перевести уровень обслуживания в уровень ошибки, также называемый фактором обслуживания, мы должны использовать обратное совокупное нормальное распределение (иногда называемое обратным нормальным распределением) (см. NORMSINV (обратное нормальное распределение), чтобы найти соответствующую функцию в Excel) Это может выглядеть сложным, но, на самом деле, это не так. Предлагаем вам ознакомиться с
сетевым приложением нормального распределения для получения лучшего визуального представления. Как вы можете видеть, общая формула преобразует проценты в область-под-изгибом, при этом на оси отражается величина уровня обслуживания.

Интуитивно, мы вычисляем
резервный товарный запас = стандартное отклонение ошибки * фактор обслуживания

Более формально, предположим, что S – это резервный товарный запас, тогда
S = σ * cdf(P)
где σ – это стандартное отклонение (т.е. квадратный корень из σ2 при условии фиксированного отклонения), cdf нормализованное общее нормальное распределение(математическое ожидание равно нулю и отклонение равно единице) и P – это уровень обслуживания.

Помня что
точка заказа = спрос во время выполнения заказа + резервный товарный запас
Предположим, что R – это точка заказа, тогда имеем
R = y' + σ * cdf(P)

Соответствие времени заказа и периода прогнозирования

До этого времени, мы просто предполагали, что для данного времени заказа, мы можем получить соответствующий прогноз будущего спроса. На практике это работает не совсем так. Анализ данных прошлых периодов обычно начинается с объединения данных во временные периоды (обычно недели или месяцы).

Так, выбранный период не обязательно совпадает со временем заказа. Таким образом, для выражения спроса в период отсрочки получения заказа и соответствующих его отклонений требуются некоторые дополнительные вычисления (принимая нормальное распределение ошибок в прогнозе, как было оговорено выше).

Интуитивно, спрос во время отсрочки получения заказа можно вычислить как сумму прогнозируемых величин для будущих периодов которые пересекают сегмент времени заказа. Нужно быть осторожными для правильной адаптации последнего прогнозируемого периода.

Формально, пусть T – это период и L – это время заказа. Мы имеем
L = k * T + α * T
где k – это целое число и 0 ≤ α < 1.
Пусть D – это спрос в период отсрочки получения заказа. Тогда, получаем окончательное уравнение для спроса во время отсрочки получения заказа
D = (Σt=1..k y't) + αy'k+1
где y'n – это прогнозируемый спрос для nго периода в будущем.

Принимая такие предположения по поводу нормального распределения, мы можем вычислить отклонение ошибки прогноза как
σ2 = E[ (yt - y')2 ]
где y' – это средний прогноз на период
y'= D / (k + α)

Но σ2 здесь рассчитывается как переменная в периоде в то время как нам нужна переменная, которая бы совпадала с временем отсрочки заказа. Пусть σL2 будет адаптирована как переменная во времени отсрочки заказа, тогда имеем
σL2 = (k + α) σ2

Наконец, мы можем переписать уравнение для точки заказа как
R = D + σL * cdf(P)

Использование Excel для вычисления точки заказа

В этой части рассказывается, как вычислить точку заказа, используя Microsoft Excel. Мы рекомендуем ознакомиться с примером таблицы Excel.

An Excel sheet illustrating the safety stock formula.

Таблица в примере разделена на две секции: предположения наверху и вычисления внизу. Предполагается, что прогнозы являются частью предположений, так как прогнозирование продаж (спроса) не входит в область рассмотрения данного руководства. Детали изложены в нашем Руководстве по прогнозам в Excel.

Большинство формул, представленных в предыдущей части, являются очень простыми операциями (сложение, умножение), которые легко произвести в Excel. Тем не менее, необходимо обратить внимание на две функции:

  • NORMSINV (Microsoft KB): вычисляет приблизительное значение общего нормального распределения, обозначенного нами как cdf.
  • STDEV (Microsoft KB): вычисляет примерное значение стандартного отклонения, обозначенного σ. Мы помним, что стандартное отклонение σ – это квадратный корень отклонения σ2.

Для упрощения первый лист не предполагает вычислений по правилу 80% σ2 = E[ (yt - y')2 ] при расчете фактора обслуживания. Этот подход используется на Sheet2 (втором листе таблицы Excel). Так как для примера мы взяли стационарные прогнозы, точка заказа остается идентичной с использованием эвристического правила или без него.

Примечания для разработчиков

Это раздел предназначен для разработчиков, которые хотят применить модель пополнения запасов в автоматической системе управления товарными запасами.

Большинство формул в этом руководстве могут быть легко применены с помощью обычных инструментов разработки. Если вы работаете с .NET, мы рекомендуем использовать Math.NET Iridium, математическую библиотеку с открытым исходным кодом, написанную на C#, в которой есть и стандартное отклонение, и функция общего нормального распределения.

В другом случае стандартное отклонение можно легко внедрить, основываясь на его определении, см. страница Wikipedia. Общее нормальное отклонение немного сложнее, но Питер Аклам (Peter J. Acklam) предлагает хороший алгоритм который был использован на многих языках. Код для этих двух методов должен быть не более 20-30 строк.

Ресурсы

Управление запасами и планирование производства, Эдвард А. Силвер, Дэвид Ф. Пайк, Рейн Петерсон, Уайли; 3-е издание, 1998 г.

Источник

Резервный запас – термин, используемый для обозначения страховых резервов, которые хранятся для предотвращения временного дефицита материалов. Также известный как “буферный запас”, этот резерв помогает справляться с внезапными колебаниями спроса или просто обеспечить достаточное количество сырья и материалов для осуществления производства в то время, пока ожидается следующее запланированное поступление материалов от поставщика. Нет единой универсальной формулы подсчета резервного запаса, так как разные компании учитывают разные факторы, имеющие значение для их типа промышленности и культуры производства. В большинстве способов подсчета учитываются такие факторы, как средняя норма суточного потребления и время между оформлением заказа и доставкой.

Ориентируйтесь в спросе на свою продукцию

  1. Определите спрос на основные резервные материалы.

    • Подсчитайте среднее дневное потребление для каждой единицы сырья. Общепринятый способ подсчета – это сначала подсчитать общее потребление этой единицы за определенный период, например, один календарный месяц.
    • Разделив это общее потребление на количество дней в месяце, вы получите среднее потребление единицы в день.

  2. Предусматривайте изменения в спросе.

    • Учитывая потребление материалов в определенные периоды на протяжении последних 5 лет и ожидаемые изменения в заказах потребителей на грядущий период, возможно предсказать, изменится ли среднее дневное потребление сырья.
    • Когда такие факторы указывают на грядущее изменение спроса, используйте эту информацию, чтобы подкорректировать запланированное дневное потребление материалов. Затем, основываясь на подкорректированном дневном потреблении, можно определить, сколько материалов необходимо заказать, и составить действующий график для повторяющихся заказов.

Знание о доставке материалов

  1. Определите период времени между размещением заказа и ожидаемой датой поступления.

  2. Вместе с поставщиками определите, сколько с среднем необходимо времени, чтобы обработать заказы определенного объема, начиная с момента размещения заказа и заканчивая ожидаемой датой доставки.

  3. Вы должны знать, когда прибудут ваши заказы, и корректировать их объем, чтобы обеспечить достаточное количество материалов в наличии для продолжения производства до того момента, пока следующий заказ не будет обработан и получен.

Дефекты продукции и задержки в доставке

  1. Допускайте процент дефектов материалов.

    • Например, если в ходе производства каждую неделю нужно заменять, как правило, 10 единиц определенного компонента, следует предположить, что 2 из этих 10 заказанных единиц могут иметь дефект и замедлить производство.
    • Чтобы избежать замедления производства, увеличивайте количество единиц в заказе, чтобы подстраховаться на случай покупки товаров с дефектами, пока вы не будете иметь достаточный резервный запас, чтобы покрыть потенциальное количество материалов с дефектами как минимум на два последующих периода заказов.

  2. Учитывайте возможные задержки в поставке.

    • Факторы, не контролируемые службой доставки, например, стихийное бедствие, могут задержать доставку материалов на несколько дней.
    • Подстрахуйтесь от непредвиденных задержек поставки, установив минимальный объем резервов, необходимый для продолжения производства, вопреки задержке.

Пересматривайте использование резервного запаса

  1. Планируйте регулярный пересмотр использования резервного запаса как минимум раз в месяц. Компании с высоким уровнем производства могут пересматривать резерв каждую неделю или две.

  2. Принимайте во внимание любые изменения, которые указывают на непредвиденное увеличение среднего дневного потребления материалов. Используйте эту информацию для корректировки объема материалов, что компания планирует заказать, но которые пока не были доставлены.

Советы

  • Можно хранить достаточный объем резервного запаса, даже если необходимо строго придерживаться стандартов управления ресурсами, чтобы не подвергнутся дополнительным налоговым обязательствам. Если у вас достаточно резерва, чтобы обеспечивать производство до получения новых материалов, объем запаса достаточный.
  • Цель резервного запаса – предотвратить дорогостоящие прерывания в процессе производства. Использование такой “подушки безопасности” может подразумевать использование сырья для производства, запасных деталей для важных составляющих оборудования и даже смазывающих материалов и других нефтепродуктов, необходимых для эффективной работы оборудования.
Источник

Буферный запас Значение

Систему буферных запасов можно определить как государственную схему, используемую для стабилизации цен на неустойчивом рынке. При этом запасы покупаются и хранятся во время хороших урожаев, чтобы предотвратить падение затрат ниже уровня цен или целевого диапазона, а запасы высвобождаются во время сбора урожая, чтобы предотвратить рост цен выше уровня цен или целевого диапазона.

Схема буферных запасов имеет значение во время обильных урожаев, что заставляет людей покупать и хранить товары во время хороших урожаев, чтобы предотвратить падение затрат ниже нормального уровня цен. Кроме того, запасы высвобождаются во время сбора урожая, предотвращая рост цен выше ценовые уровни.

Оглавление

  • Буферный запас Значение
    • Объяснение
    • Примеры буферного запаса
      • #1 – Магазины пшеницы Genesis
      • # 2 — Вечно нормальный зернохранилище
      • № 3 – EU Cap или Единая сельскохозяйственная политика
    • Разница между буферным запасом и страховым запасом
    • Важность
    • Преимущества
    • Недостатки
    • Заключение
    • Рекомендуемые статьи
  1. Буферный запас относится к откладыванию куска определенного товара, который торгуется на рынке, чтобы компенсировать колебания цен, когда они происходят.
  2. Страховой запас, с другой стороны, представляет собой несколько иную концепцию. Буферные запасы помогают поддерживать и контролировать цены на товары, которые выходят из-под контроля; однако страховые запасы защищают производителей от поставщиков выше по течению.
  3. Преимущества буферных запасов заключаются в том, что они поддерживают стабильность цен, минимизируют нехватку продовольствия и предотвращают резкое падение цен.

Объяснение

Ниже представлена ​​схема буферного запаса. На графике видно, что цена акций снижается от P до P2 (в периоды хороших урожаев). Это связано с тем, что запасы будут покупаться или храниться для предотвращения падения цен на товары ниже целевого диапазона цен, т. е. с помощью этого механизма буферных запасов цена будет приспосабливаться к нормальному целевому диапазону цен. С другой стороны, если цена запасов увеличивается с P до P1 (во время неурожаев), запасы будут освобождены, чтобы предотвратить рост цен на товары выше целевого диапазона цен.

Резервный запас

Примеры буферного запаса

Есть несколько разных примеров.

#1 – Магазины пшеницы Genesis

В хранилищах пшеницы генезиса Иосиф хранил запас пшеницы как минимум на 7 лет праздника, и таким образом; ему стало возможным раздавать пшеницу из своих запасов в течение 7 лет голода.

# 2 — Вечно нормальный зернохранилище

В первом веке Китай установил его для стабилизации поставок, закупая зерно в хорошие годы и распределяя его по регионам, испытывающим дефицит. Генри А. Уоллес возродил эту идею из истории китайской культуры.

№ 3 – EU Cap или Единая сельскохозяйственная политика

Эта политика заключалась в минимальных ценах на несколько продуктов питания, что способствовало избыточному предложению. В результате этого явления у ЕС не осталось иного выбора, кроме как покупать излишки. Излишки затем хранились на огромных складах. Однако эта схема оказалась неудачной, поскольку участникам стало очень дорого продолжать покупать излишки. К тому же дефицита почти не было. По крайней мере, это вынудило ЕС ввести квоты для ограничения избыточных поставок и медленно реформировать общую сельскохозяйственную политику, чтобы свести к минимуму общие целевые минимальные цены.

Разница между буферным запасом и страховым запасом

Буферный запас и страховой запас часто используются взаимозаменяемо. Однако это часто создает путаницу. Буферный запас отличается от страхового запаса тем, что защищает покупателя от производителя при резком изменении спроса на тот или иной продукт. С другой стороны, система страхового запаса защищает производителей от таких вероятностей, как неспособность их предшествующих процессов и поставщиков.

Важность

Важность системы буферных запасов осознается во время установления целей закупок. Буферные запасы – это избыточные запасы продуктов питания, хранящиеся в хранилищах. Эта система помогает равномерно распределять продукты питания по разным частям страны. Эти запасы продовольствия можно использовать для удовлетворения потребностей в продовольствии в случае падения уровня производства из-за болезней сельскохозяйственных культур или экстремальных погодных условий, таких как засухи и наводнения. Более того, это помогает постоянно регулировать и контролировать цены. Благодаря этой системе становится удобной своевременная отправка продовольствия в районы бедствия.

Преимущества

Некоторые из преимуществ приведены ниже:

  • Это помогает регулировать запасы продовольствия и устраняет или сводит к минимуму вероятность нехватки продовольствия.
  • Эта система помогает поддерживать стабильность цен, что еще больше стимулирует увеличение инвестиций в сельское хозяйство.
  • Это помогает устранить вероятность внезапного падения уровня цен, которое может вывести фермеров из бизнеса и даже привести к росту безработицы. Это позволяет фермерам поддерживать свои доходы, регулируя уровень цен.
  • Схема буферных запасов позволяет правительству получать огромную прибыль, покупая акции во время избытка и продавая их во время дефицита.

Недостатки

Некоторые из недостатков приведены ниже:

  • Эта система может потребовать от правительства взимать более высокие налоги, чтобы справиться с издержками, связанными с чрезмерными покупками.
  • Некоторые скоропортящиеся товары не могут храниться в системе буферного хранения, например, молоко, мясо и т. д.
  • Эта схема может повлечь за собой административные расходы.
  • Правительственные органы не всегда могут располагать адекватной и верной информацией, и поэтому может быть сложно узнать, есть излишек или нет.
  • Там может быть требование платить тарифыТарифыТариф взимается правительством на импорт товаров или услуг из другой страны. Сборы увеличивают государственные доходы, ограничивают торговлю с другими странами и защищают отечественных производителей от жесткой конкуренции. Подробнее об импорте для погашения минимальных цен на продукты питания.

Заключение

Систему буферных запасов можно рассматривать как государственную схему, используемую для стабилизации цен на волатильном рынке. Схема направлена ​​на стабилизацию цен, обеспечение бесперебойных поставок товаров и предотвращение банкротства фермеров и производителей из-за неожиданного падения цен. Магазины пшеницы Genesis, всегда нормальный зернохранилище, ограничение ЕС, Международная организация по какао (ICCO) и схема минимальных цен на шерсть 1970 года в Австралии — вот несколько примеров схемы буферных запасов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Каков оптимальный уровень буферного запаса, который следует поддерживать в бизнесе?

Никакой конкретный определенный уровень буферного запаса не решается, который бизнес должен поддерживать. Уровень буферного запаса зависит от отрасли, в которой работает бизнес, волатильности рынков, характера бизнеса, управленческих решений и многих других факторов.

Является ли содержание буферного запаса обязательным для коммерческих организаций?

Хотя структурно организация не обязана поддерживать буферный запас, рекомендуется и обычно наблюдается среди коммерческих организаций поддерживать его. Чтобы защитить себя от динамических рисков, связанных с управлением цепочками поставок, волатильностью рынка и т. д., для организации становится стратегически важным поддерживать буферный запас, чтобы снизить эти риски.

В какой отрасли обычно наблюдается тенденция поддержания высокого уровня буферного запаса?

В индустрии продовольственного зерна во всем мире наблюдается высокий уровень поддержания буферных запасов. Поскольку продовольственные культуры являются таким жизненно важным ресурсом, бизнес-организациям и правительствам необходимо поддерживать буферный запас для продовольственного зерна, чтобы избежать нехватки такого жизненно важного ресурса.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по буферному запасу и его значению. Здесь мы обсудим примеры и различия между буферным и страховым запасами, а также их преимущества и недостатки. Вы можете узнать больше о финансировании из следующих статей –

  • Что такое дефляция?
  • Прикладная экономика
  • Формула экономики
  • Экономика бизнеса
  • Экономическая полезность
Источник

Формула расчета страхового запаса: Классический подход

Видео взято с канала: Forecast NOW!

Сколько ламината покупать? Как рассчитать ламинат на квартиру. Запас ламината

Видео взято с канала: Роман по полам

Использование функции для расчета Страхового Товарного Запаса в MS Excel

Видео взято с канала: Клуб Закупщиков

Как рассчитывают страховой запас в российских компаниях

Видео взято с канала: Forecast NOW!

Углеводный обмен: Глюкоза, Гликоген в Мышцах (Сложные углеводы)

Видео взято с канала: Evolution Yeti

������ Поставил Ermangizer вместо гидроаккумулятора. Мой горький и полезный опыт

Видео взято с канала: 42unita.ru

Как посчитать товарооборот за период

Видео взято с канала: Finiko

Источник

Добавить комментарий