ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБЛЕНИЯ СКЛАДСКИХ ЗАПАСОВ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБЛЕНИЯ СКЛАДСКИХ ЗАПАСОВ

Ситникова Елизавета Эдуардовна

магистрант, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тюменский индустриальный университет»,

РФ, г. Тюмень

Шестакова Алена Петровна

канд. экон. наук, доц., Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тюменский индустриальный университет»,

РФ, г. Тюмень

FORECASTING INVENTORY CONSUMPTION

Elizaveta Sitnikova

Master's student, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Tyumen Industrial University",

 Russia, Tyumen

Alyona Shestakova

Candidate of Economics. Associate Professor, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Tyumen Industrial University",

Russia, Tyumen

АННОТАЦИЯ

В статье представлены результаты исследования теоретических подходов к проблеме прогнозирования материальных складских запасов и их эффективного управления, показана актуальность данной проблемы в современном экономическом контексте, изложены наиболее распространенные методы прогнозирования.

ABSTRACT

The article presents the results of a study of theoretical approaches to the problem of forecasting material stocks and their effective management, shows the relevance of this problem in the modern economic context, outlines the most common forecasting methods.

Ключевые слова: запасы, прогнозирование, управление запасами, методы прогнозирования складских запасов.

Keywords: stocks, forecasting, inventory management, methods of forecasting inventory.

Известно, что траты на хранение и складирование материально-технических ресурсов составляют до 65% общих логистических затрат в цепи поставок, причем время хранения различных видов запасов (исходных материалов, незавершенного производства и готовой продукции) составляет до 90% общего логистического цикла от источников первичного продукта до конечного пользователя [6, c. 21].

Поскольку наиболее важной задачей логистики является оптимизация затрат по всей цепи поставок, актуальность исследований, направленных на минимизацию трат, связанных с управлением складскими запасами, очевидна (см. рис. 1). Хотя и ученые, и практики уделяют большое внимание этому вопросу, преждевременно говорить о том, что в его решении достигнут значительный прогресс.

Рисунок 1. Затраты, связанные с запасами

Формирование запасов ресурсов на различных этапах движения материального потока обычно направлено на создание конкретных гарантий:

- Повышение эффективности производства благодаря отсутствию остановок оборудования из-за нехватки сырья;

- Эффективное обслуживание потребителей благодаря устранению дефицита, вызванного ростом продаж;

- Страхование от перебоев в поставках из-за изменения количества или качества продукции;

- Страхование от повышения закупочных цен при единовременном обороте оборотных средств;

- Скидки на объем оптовых заказов и стоимость доставки [9, c. 62].

Минимальное количество запасов обычно ограничивается количеством запасов, расходуемых при выполнении заказов. Максимальное количество запасов, с другой стороны, ограничивается размером склада, финансовыми ресурсами организации и сроком годности или хранения товара.

Запасы, наименее ликвидные из краткосрочных активов, по сути, являются замороженными денежными средствами (оборотным капиталом). Поэтому, для организации недопустимо иметь как недостаточные, так и избыточные запасы. Следовательно, организация должна создавать минимально необходимое (оптимальное) количество складских запасов.

Складские запасы являются объектом исследования и значимым понятием в складской логистике запасов.

Материальные (складские) запасы – это экзистенциальная форма материального потока, которая лишена мобильности. Однако фиксация местонахождения запасов не ограничивает второй параметр – время. Особенностью логистики запасов (управления запасами) является то, что она изучает запасы как объект, количественные параметры которого, а также пространственное расположение изменяются со временем [7, c. 67].

Поэтому, классификационными признаками запасов являются пространство и время, а также функции, которые выполняют складские запасы.

График движения материальных запасов представляет собой графическую взаимосвязь, которая отражает количество остатков запасов материальных ценностей на складе в определенный момент времени (см. рис. 2).

Рисунок 2. График движения материальных запасов

К параметрам движения складских запасов также относятся:

Количество ресурса, потребленного (востребованного или использованного) в данный период (S) (штуки, тонны, пачки, рулоны, паллеты в и т.д.); размер заказа (q) (штук, единиц, пачек, рулонов, поддонов и т.д.); время выполнения заказа (tв.з) (дней); время задержки поставки (tз.п) (дней); интервал времени между заказами (l) (дней).

Величина (S) потребления данного ресурса в данный временной период является важнейшим базовым параметром движения запасов и во многом определяет значение оцениваемых параметров. Поэтому определение (прогнозирование) его величины является очень важным. Для прогнозирования величины потребления складских запасов в будущих периодах всегда необходимо знать величину потребления складских запасов в прошлых периодах [3, c. 8-9].

Для прогнозирования потребления материальных запасов используются методы нормативного прогнозирования.

Нормативный метод прогнозирования (прогнозирование в обратном направлении, от будущего к настоящему). Он ориентирован на то, что задана конечная цель развития объекта в будущем, а содержанием прогноза является определение конкретных методов, средств и времени достижения этой цели. Другими словами, прогнозируемая величина спроса этим методом уже определена или детерминирована.

Традиционный метод. Например, в прошедшем году мы использовали 300 единиц сырья, но в следующем году нам понадобится 330 единиц сырья, поэтому по сравнению с прошлым годом мы планируем увеличить производство конечной продукции на 10%.

Детерминированный метод. Он используется для определения вторичных и третичных потребностей, когда известны первичные потребности, которые должны составлять план производства продукции. В этом случае расход в заданный период материальных запасов для первичного производства i-го изделия (Si) определяется следующим уравнением:

где Hij - норма расхода (в физических единицах кг/шт) i-го материала на производство одной единицы (штуки) j-го наименования продукции (т/шт, м3/шт и т.д.);

Qj – план производства j-го наименования продукции в плановом периоде, ед/год (шт/месяц, шт/квартал и т.д.).

Норма расхода (Hij) включает в себя конструктивную массу деталей в соответствии с производственными чертежами и массу потерь материалов (отходов производства, обусловленных с применяемой технологией изготовления.

Методы экстраполяции. Экстраполяция – это механический перенос прошлых тенденций (ретроспективный метод) в будущее (перспективный период) для нахождения неизвестных значений за пределами динамического ряда.

Методы экстраполяции, в отличие от нормативных методов прогнозирования, применяются в неопределенных условиях. Важно отметить, что все методы экстраполяции имеют важный недостаток – они не указывают (или не предсказывают) момент времени, в который они отражают «точку перегиба» (изменение тенденции).

Одним из методов экстраполяции является метод простой средней. Он определяет значение спроса на последующий период, как среднее арифметическое значений спроса за все предыдущие периоды. В связи с особенностью метода, который рассматривает значения спроса за все прошлые периоды, последние тенденции спроса не могут быть полностью учтены.

Экспоненциальное сглаживание (контроль трендов) позволяет прогнозировать складские запасы на более долгосрочные периоды. Тренды – это тенденции или направления, в которых движутся уровни запасов. Линии тренда – это графическое представление тенденций ряда данных.

Наиболее популярным методом трендового моделирования является метод Хольта, который характеризуется линейным трендом (модели тренда имеют линейную зависимость или прямую линию) для учета восходящих или нисходящих тенденций уровня запасов. Тенденции определяются уровнем спроса на складские запасы и значением тренда в заданном периоде, а также количеством этих периодов.

Также одним из методов прогнозирования потребления материальных запасов пользуются эвристические (интуитивные) методы.

Интуиция, смекалка, аналогия, опыт, находчивость – эти методы основаны на особенностях человеческого мозга и способности человека решать проблемы интуитивно. Они включают в себя суждение экспертов (метод Дельфи), суждение менеджеров и оценку продавцов и т.п.

Метод Дельфи позволяет быстро найти решения, он основан на решениях в процессе мозгового штурма. Его принцип такой, что независимые эксперты (не связанные друг с другом и иногда не знающие друг друга) обладают гораздо лучшими возможностями оценки и прогнозирования, чем специально организованные команды. Подразумевает отказ от коллективных обсуждений.

В этом методе групповые эксперты выносят индивидуальные суждения, обычно анонимно, с помощью вопросника. Затем выносится медиальное (среднее) суждение. Далее оно передается членам группы, которых просят пересмотреть свои суждения в свете мнения группы. Этот метод обычно быстро приводит к консенсусу (в основном за два раунда) [8, c. 25].

Например, метод Дельфи можно использовать для приобретения дорогостоящего оборудования или замены его на доступный отечественный аналог. Для этого необходимо собрать группу из закупщиков, методолгов, специалистов с производства, логистов, экспертов в области управления запасами и т. д. С помощью опросника выявляется общая проблема. Далее эксперты делают уточнения по общей проблеме, а затем предлагают свои варианты решений, дают оценку по эффективности других точек зрения. Итерации повторяются до тех пор, пока среди экспертов не будет достигнут консенсус.

Рассмотрев вышеизложенные методы прогнозирования складских запасов, можно сказать о необходимости применения смешанного или комбинированного подхода к прогнозированию. Данный подход сочетает в себе статистическое прогнозирование с экспертной оценкой. Эта комбинация позволит обойти недостатки каждого метода и подчерпнуть их преимущества.

Чем динамичнее и разнообразнее будут развиваться рынки и поставки материальных ресурсов, тем сильнее будет влияние неформальных факторов на характеристики конечного спроса и, следовательно на потребности в запасах. Для повышения точности прогнозов результаты статистической обработки данных за предыдущие периоды должны быть дополнены экспертными суждениями о новых тенденциях.

При использовании смешанного или комбинированного подхода можно прогнозировать вовлечение складских запасов своевременно, а также минимизировать затраты на закупку, пополнение и содержание складских запасов.

Список литературы:

1. Бродецкий Г. А. Итерационная оптимизация эффективности управления запасами с учетом временной ценности денег (часть II) / Г. А. Бродецкий, Р. Н. Муравьев. — Логистика. — 2011. — № 3. — С. 15-17.
2. Воробьев, В. С. Оптимальное управление поставками и запасами материальных ресурсов на строительстве линейно-рассредоточенных объектов / В. С. Воробьев, А. Л. Ланис, Ю. В. Попова. — Известия высших учебных заведений. Строительство. — 2017. — № 7. — С. 100-109.
3. Дроздов, П. А. Управление материальными запасами / П. А. Дроздов. — Минск : Вышэйшая школа, 2021. — 224 c.
4. Лукинский, В. В. Управление запасами в цепях поставок : Учебное пособие / В. В. Лукинский, Ю. В. Малевич. — Санкт-Петербург : СПбГИЭУ, 2019. — 367 c.
5. Плотников, А. Н. Логистика снабжения подрядных организаций материальными и техническими ресурсами / А. Н. Плотников, Д. А. Плотников. — Вестник СГТУ. — 2019. — № 5. — С. 32-39.
6. Просветов, Г. И. Управление запасами: задачи и решения / Г. И. Просветов. — Москва : Альфа-Пресс, 2018. — 188 c.
7. Стерлигова, А. Н. Управление запасами в цепях поставок : Учебник  / А. Н. Стерлигова. — Москва : ИНФРА-М, 2019. — 428 c.
8. Стерлигова, А. Н. Процедуры оптимального распределения запасов в цепях поставок / А. Н. Стерлигова. — Логистика сегодня. — Москва : ИНФРА-М, 2020. — С. 20-30.
9. Тюхтина, А. А. Модели управления запасами : учебно-методическое пособие / А. А. Тюхтина. — Нижний-Новгород : НГУ, 2017. — 84 c.
10. Шрайбфедер, Д. Эффективное управление запасами / Д. Шрайбфедер. — 2-е изд. — Москва : Альпина Бизнес Букс, 2006. — 304 c.