Результатом изложенного является низкая эффективность закупок как бизнес процесса: высокие риски товарных дефицитов и одновременно излишки запасов.
Единственным выходом из данной ситуации является автоматизация мониторинга товарных запасов.
Но прежде чем говорить непосредственно об автоматизации имеет смысл рассмотреть математическую логику мониторинга.

Для принятия решения о размещении заказа специалисты по закупкам анализируют текущие складские остатки на предмет их достаточности с учетом информации о спросе будущих периодов.
Математическая логика контроля складских запасов сводится к сравнению фактического количества товара на складе со значениями двух контрольных точек: точки размещения складского запаса и нормы страхового запаса (смотреть рисунок).

 
Согласно рисунку фактическое значение товара на складе может находиться в трех областях (числовых диапазонах):

1. Область достаточности – нет необходимости заказывать дополнительное количество товара.

Qфакт >= Qзаказ

где
Qзаказ – точка размещения заказа
Qфакт – фактическое наличие товара на складе

2. Область поставки – при равенстве фактического значения товара и точки размещения заказа специалист по закупкам получает “сигнал” о необходимости размещения заказа.

Qзаказ >= Qфакт > Qстрах

где
Qстрах – норма страхового запаса

3. Область повышенных рисков – при достижении фактическим значением товара нормы страхового запаса специалист по закупкам получает “сигнал” о необходимости принятия мер по предупреждению товарного дефицита (например, срочные поставки от альтернативных поставщиков, перенос сроков отгрузки клиентам и т.д.).

Qстрах >= Qфакт

Для автоматизации мониторинга товарных запасов необходимо создать функцию итерации (применение одной функции к массиву значений) сравнения фактического значения товарных запасов с контрольными точками: точки размещения складского запаса и нормы страхового запаса.

В случае “попадания” значения фактического товарного остатка в одну из вышеописанных областей, как вариант, номенклатурная строка закрашивается в соответствующий цвет.

Например:
• Область достаточности – зеленый цвет;
• Область поставки – желтый цвет;
• Область повышенных рисков – красный цвет.

Кроме того, при работе с большим количеством номенклатурных позиций для специалиста по закупкам важно иметь возможность получения отдельных отчетов (группировок) по областям.
Вышеописанный подход легко реализуется практически в любом популярном программном продукте, используемом для учета движения материальных ресурсов.
Для воплощения идеи в жизнь специалисты по логистике должны лишь грамотно составить техническое задание для программистов, которые в свою очередь за несколько недель подготовят решение задачи.

В результате, как показывает практика, вероятность, как товарных дефицитов, так и товарных излишков многократно снижается, а время специалистов по закупкам высвобождается для решения ключевых задач логистики, на которые раньше “нахватало времени”.

Бизнес-консультант Черноморец Д.

ЛИЧНОЕ ДЕЛО:
Дмитрий Черноморец
Окончил Высшую школу экономики в Праге. Консультант и учредитель консалтинговой логистической компании Беларуси, директор компании “Андеграунд”. Имеет опыт работы на позиции директор по логистике в компаниях: группа компаний “Бримстон”, “АлюминТехно”, “Белкантон”. Имеет практический опыт в построении логистической системы, управлении закупками, управлении планированием производства, управлении транспортом и таможенной очисткой, управлении складом, сбытом. Является тренер-консультантом по логистике.