Логистика

Прогноз продаж дает предварительные оценки будущего спроса в течение функционального цикла. Даже при хорошем качестве прогноза реальный спрос зачастую отклоняется от предсказанного уровня.

Приспособление к неопределенности.

Для того чтобы защититься от возможного дефицита в те периоды, когда реальный спрос превышает ожидаемый, к базовым (текущим) запасам добавляют страховой (буферный) запас. В условиях неопределенности спроса объем средних запасов равен половине размера заказа плюс страховой запас. На рисунке 8.5 изображен функциональный цикл пополнения запасов в условиях неопределенности спроса. Пунктирной линией представлен прогноз. При стабильном спросе поставки для возобновления запасов должны прибывать в точности тогда, когда последняя единица запасов отгружается клиентам. Непрерывная линия изображает движение наличных запасов в условиях неопределенности спроса. Планирование страховых запасов осуществляется в три этапа. Во-первых, нужно оценить вероятность дефицита. Во-вторых, нужно прикинуть величину потенциального спроса в ситуации дефицита. В-третьих, нужно принять решение о размерах страхового запаса.
Допустим, продолжительность функционального цикла составляет 10 дней. Из прежнего опыта известно, что за день продаются от 0 до 10 единиц, и, таким образом, средний объем продаж равен 5 единицам в день. Предположим также, что оптимальный размер заказа составляет 50 единиц, точка заказа — 50, средний плановый запас — 25, а ожидаемый объем продаж в течение функционального цикла — 50 единиц. На рисунке 8.5 и в таблице 8.8 отражена реальная динамика продаж в ходе трех последовательных циклов пополнения запасов. В течение первого цикла при всех колебаниях ежедневного спроса средний объем продаж оставался на уровне 5 единиц в день. Совокупный спрос в этом цикле, как и ожидалось, составил 50 единиц. В течение второго цикла совокупный спрос достиг 50 единиц за первые 8 дней, что привело к дефициту, и на 9-й и 10-й день продавать было нечего. В течение третьего цикла совокупный спрос составил только 39 единиц, так что к концу цикла остался излишек запасов в размере 11 единиц. За 30-дневный период объем продаж составил в целом 139 единиц, то есть в среднем — 4,6 единицы за день.
Из данных, приведенных в таблице 8.8, легко увидеть, что за 30 дней торговли запасов не хватило лишь на два дня. Поскольку объем продаж ни разу не превысил 10 единиц в день, в первые пять дней цикла вероятность дефицита в принципе исключена. Дефицит может возникнуть только с 6-го по 10-й день, если допустить маловероятную ситуацию, что в первые пять дней продается по 10 единиц и что нет переходящего остатка от предыдущего цикла. Поскольку за 30 дней только однажды было продано 10 единиц, очевидно, что реально дефицит возможен только в последние несколько дней цикла пополнения запасов, да и то при объеме продаж существенно выше среднего6.
Можно также прикинуть, сколько было бы продано на 9-й и 10-й день второго цикла, если бы не кончились запасы, — максимум 20 единиц. С другой стороны, есть некоторая вероятность того, что даже при наличии запасов в эти два дня спрос оказался бы нулевым. Если исходить из средней величины спроса 4—5 единиц в день, резонно предположить, что за эти два дня можно было бы продать от 8 до 10 единиц.
Нужно отдавать себе отчет в том, что колебания спроса могут создавать угрозу дефицита запасов на очень короткое время и затрагивают лишь малую долю продаж. Тем не менее менеджерам следует защищаться и от этого риска, используя все возможно-
сти сбыта и избегая любых осложнений в отношениях с Таблица 8 „ Частотное распределение спроса
клиентами. Приведенный в таблице 8.8 анализ продаж__
помогает понять суть проблемы, но не объясняет, как Спрос Частота Спрос Частота
же нужно поступать. Для определения размера страхо- за день повторения за день повторения
вых запасов в условиях неопределенности спроса мож- (в ед.) (в днях) (в ед.) (в днях)
но воспользоваться статистическими методами исчис- ~Г~ I ~
г „ Дефицит 2 5 5
ления вероятности случайных событии. 0 16 3
В таблице 8.9 представлено частотное распределение ] 2 7 3
данных о прошлых продажах за 30 дней. Частотное рас- 2 2 8 2
пределение позволяет оценить отклонения от средней 3 3 9 2
величины спроса за день.