Как за короткий срок оптимизировать запасы на миллионы (миллиарды) рублей без регистрации и смс

Автор текста: Денис Салтыков
Руководитель практики повышения операционной эффективности, бизнес-архитектор «КОРУС Консалтинг»

Занимаясь поиском вариантов оптимизации товарных запасов у наших клиентов, мы часто наблюдаем очень похожую картину. Заказчик использует категорийный подход – одинаковые принципы пополнения запасов для всех SKU внутри товарной категории. Чаще всего это очень простые бизнес-правила, например: «По категории «X» мы поддерживаем запас на 30 дней, а по категории «Y» на 60 дней».

Термин «категория» может быть заменен на «бренд» или «поставщик». Основной сути дела это не меняет. Важно, что в этом подходе скрывается большая неэффективность, но одновременно с этим – огромный потенциал для оптимизации товарных запасов.

Разберем, как быстро высвободить деньги из товарных запасов с помощью ABC-классификации номенклатур. Будет полезно всем, кто заинтересован в улучшении функции управления запасами своей компании.

Небольшая вводная о важности операционный свойств номенклатуры

За более 20 лет работы с запасами мы сформировали собственный набор бизнес-логики, которая показывает прекрасный результат на практике. Суть его в том, что операционные свойства товарных позиций крайне значимы для определения политик управления запасами SKU.

Мы используем минимум 2 способа операционной классификации номенклатуры. ABC-анализ группирует товары по объему продаж и помогает добиться оптимальной оборачиваемости. FMR-анализ определяет популярность SKU и подсказывает, насколько близко к потребителю должна находиться номенклатура внутри цепи поставок и какой уровень сервиса целесообразно поддерживать.

В этой статье речь пойдет о том, как использовать знания об ABC-классах для правильного определения оборотного запаса (см. на схеме). Так как мы будем работать с оборачиваемостью товарных позиций, занимающих основную долю в обороте, то это самый быстрый и эффективный способ оптимизировать товарный запас.

Кейс: критерии оборотного запаса для товарной категории заданы в днях запаса

Итак, давайте представим, что компания определила перечень SKU товарной категории «X», по которым она хочет поддерживать свободный запас на складе.

В соответствии с категорийным подходом, менеджментом принято решение держать на запасах товаров товарной категории «Х» на 36 дней продаж. Предположим также, что вся номенклатура, относящаяся к данной товарной категории, была проклассифицирована по ABC (см. Таблицу 1, Колонку 3):

· SKU класса «A» в сумме дают 50% продаж
· SKU класса «B» – 30% продаж
· SKU класса «C» – 20% продаж

Какой можно сделать вывод, глядя на данные ниже?

Наверное, вы предположите:

· По товарам класса «A» у нас 4 дня лишнего запаса, что составляет 5 000 000 руб.
· По товарам класса «B» и «C» у нас по 2 дня лишнего запаса, что дает соответственно 1 000 000 и 2 000 000 руб.

На фоне общего объема годовых продаж и нормативного объема запаса – цифры на грани погрешности (см. Таблицу 2, Колонки 6 и 7):

Что же здесь может быть не так?

Дополняем категорийный подход решениями на базе ABC-классификации

Проблема не в текущих цифрах, а в базовой установке, что все SKU по товарной категории «X» должны быть на складе с запасом на 36 дней. Правильнее устанавливать величину товарного запаса в днях в соответствии с ABC-классом. Например, вот так (см. Таблицу 3, Колонку 6):

Посмотрите, есть четкая закономерность: чем большую долю SKU занимает в обороте компании, тем меньшее количество дней запаса предлагается держать на складе. В абсолютном значении целевой запас по ABC-классам стал более равномерным (см. Таблицу 3, Колонку 7), но в относительном он перегруппировался:

· 18 дней вместо 36 по SKU класса «A»
· 27 дней вместо 36 по SKU класса «B»
· 48 дней вместо 36 по SKU класса «C»

Мы видим, что в этом случае излишки запаса уже не «жалкие» 8 000 000 руб, а вполне себе ощутимые 33 833 333 руб (см. Таблицу 3, Колонку 8). При этом, если анализировать выявленные излишки в разрезе ABC-классов, то по SKU класса «С» мы наблюдаем даже легкий дефицит запаса. Конечно, он не приведет к снижению уровня сервиса, но он влечет за собой транзакционные издержки, вызванные слишком частыми закупками позиций, которых много и которые дают очень малую долю в общем обороте (см. Таблицу 4, Колонку 6). Поступление каждой из них должно быть обработано складом, посчитано, помещено на полку:

Новое целевое значение запаса приводит нас к тому, что закупка позиций «А» и «В» классов происходит ранее. Однако за счет позиций класса «С» мы наблюдаем положительный перевес в сторону сокращения общего числа размещаемых строк заказов (9057 против 9614, см. Таблицу 4, Колонку 9).

Все расчеты с формулами доступны в формате таблицы MS Excel, ее можно скачать прямо здесь.

ABC-классификация – это один из самых простых приемов выявления неэффективности запасов

Если у вас одинаковая оборачиваемость в разрезе ABC – это первое, что нужно изменить для получения быстрого эффекта. Так как наиболее значимые изменения касаются именно номенклатур класса «A», то эффект от повышения оборачиваемости по ним наступит очень быстро.

Этот подход не только сокращает запасы, но и оптимизирует транзакционные издержки на размещение заказов поставщику по низкооборотным позициям класса «C». Меньше строк поступлений будет нужно обрабатывать для размещения на складе, реже потребуется размещать заказы, а значит, меньше внимания нужно будет уделять поставкам наименее значимых в обороте позиций.

Важные допущения

Допущение 1:
Во всех выкладках действует одна важная оговорка – все товарные позиции управляются по складской стратегии (то есть нет риска создать запас невостребованного неликвида), а запас в днях не превышает допустимый остаточный срок хранения.

Допущение 2:
Пример никак не учитывает наличие неснижаемого запаса, выполняющего роль страхового. Но даже с ним подход не сильно поменяется. Повествование сводится к тому, что таким образом через ABC мы управляем именно оборотной частью запаса. А как управлять страховым и при чем тут другой вид классификации – FMR, я напишу в следующий раз.

Допущение 3:
В реальной жизни одна и та же товарная позиция может иметь отличающиеся значения ABC-класса на разных складах отгрузки. В этом случае аналитику оборачиваемости и товарного запаса нужно выполнять в разрезе складов. Базовый подход при этом остается неизменным.