Анализ основных стадий планирования товароснабжения розничной торговой сети

      Нужно отметить, что указанные выше требования к оптовой торговле, в частности должная организация товароснабжения розничной сети магазинов, к сожалению, не обеспечены в полной мере. Между тем реализация цели торговли все в большей мере зависит от организации оптовой торговли, состояния ее экономических связей с промышленностью и розничной торговлей.

      Развитие  производства, его специализация  и соответственно кооперирование, развитие транспортных средств, увеличение емкости  внутреннего рынка, сдвиги в его  структуре, повышение требовательности населения к ассортименту и качеству товаров, усиление подвижности населения и другие факторы — усложняет хозяйственные связи торговли с производством, повышает значение оптовой торговли и одновременно требует дальнейшего ее совершенствования, новых подходов к решению этих вопросов. И вполне понятно, что проблема эта привлекает все большее внимание ученых и практических работников.

      Совершенствование оптовой торговли должно быть направлено прежде всего на ликвидацию недостатков  в ее деятельности. Они достаточно хорошо известны, многие из них нами были приведены выше. Один из важнейших недостатков в том, что оптовая торговля в силу ряда причин не может пока выступать в роли единого центра по заказу товаров и маневрированию ресурсами, а это замораживает товарные ресурсы, снижает эффективность общественного производства.

      Следует иметь в виду, что развитие производства ведёт к росту оптимального объема выпуска товаров и такие заказы и закупки под силу уже не каждой торговой организации и предприятию. Они все в большей мере, становятся возможными только для крупных заказчиков, особенно по товарам культурно-бытового и хозяйственного назначения.

      Кроме того, развитие производства, его специализация, повышение потребностей населения, усиление его подвижности, обмена информацией между районами страны ведут не только к росту емкости внутреннего; рынка, но и к его консолидации. Он все более и более становится единым, сглаживая особенности региональных рынков, их границы. Сегодня вряд ли можно говорить о состоянии и развитии региональных рынков многих продовольственных и непродовольственных товаров вне связи с состоянием общего рынка, без его анализа.

      Развитие  производства, обеспечивающее рост производительности труда, укрупнение рынка товаров, общий его характер приходят в противоречие с существующей организацией (структурой) оптовой торговли, территориальной ее ограниченностью и разобщенностью.

      Особенно  остро это проявляется по товарам  культурно-бытового назначения и хозяйственного обихода, большинство из которых (по объему) производится на крупных промышленных предприятиях и рынок по которым консолидируется, укрупняется весьма высокими темпами.

      Это еще более усугубляет указанное  выше противоречие между механизмом рынка и существующей организацией (структурой) оптовой торговли, ее территориальной ограниченностью. Противоречия эти дорого обходятся обществу, становятся тормозом в развитии производства товаров народного потребления и требуют решения.

      Существующая  организация, оптовой торговли снижает ее ответственность за сбалансированность спроса и предложения, удовлетворение потребностей населения, маневрирование товарными ресурсами, координацию производства в общесоюзном масштабе. Затрудняется координация обмена товарами, усиливаются несогласованность и дублирование работы организаций (предприятий) оптовой, розничной торговли и промышленности по формированию торгового ассортимента, товародвижению. Создаются искусственные трудности в изучении спроса населения, определении потребности в целом по страна и в поставке товаров. (26)

      РАЗДЕЛ II. Современные методы планирования товароснабжения

2.1. Классические приемы управления запасами и вероятностные модели

      Предприятия, обрабатывающие или перемещающие сырье, всегда были вынуждены планировать. Это было верно для транспортных компаний XVIII века, первых мануфактур и железнодорожных компаний XIX века. Многие авторы связывают начало использования математических методов в управлении операциями с появлением модели оптимального размера заказа (ОРЗ), предложенной Фордом У.Харрисом в 1913 году. Харрис одним из первых признал необходимость компромисса между фиксированными издержками на наладку оборудования для изготовления той или иной детали и издержками на хранение запасов этих деталей, а затем перевел этот компромисс в форму математической модели, выведя формулу оптимального размера партии.

      Стоит отметить, что применимость этой модели на производстве, как стало ясно в последние десятилетия, очень ограничена. С допущением, что стоимость наладки связана лишь с выпускаемой деталью (без учета выпуска других деталей на этом же оборудовании), с допущением одномоментного производства, с допущением, что вы вообще захотите создавать запасы этой детали, и без учета нагрузки на фабрику (а значит, без учета того, сколько мощность производственного оборудования будет стоить бизнесу в конкретно взятый момент времени) формула ОРЗ не является оптимальным количественным показателем производства. Эта модель намного лучше применима в дистрибуции, где решения об объемах дополнительных заказов, как правило, соответствуют этим допущениям. Она также применима к заказам вспомогательных материалов или мелкосерийных/недорогих основных материалов, где данные допущения имеют место, а более мощные приемы измерений излишни.

      Итак, уже с самого начала планирования потока товаров возникла традиция пересмотра моделей и лежащих в их основе допущений. Это делалось, прежде всего, для того, чтобы узнать, что на самом деле эффективно, лучше всего отражает реальность и дает относительно точные ответы, а также с целью проверки, не будет ли прием, возникший в одной среде, столь же успешно работать в другой. (Распространенная проблема: модель прекрасно работает в среде, где она была создана, а затем неправильно применяется в другой среде.) Необходимо постоянно сохранять скепсис и проверять, насколько эффективна деятельность, насколько используемые модели и приемы адекватны решению задач.

      Например: изготовитель фасованных потребительских  товаров в отрасли средств ухода за волосами внедрил масштабную систему планирования материальных потребностей (MRP), предназначенную для сложных комплексных продуктов. Этот производитель смешивал несколько дорогостоящих ингредиентов (ингредиенты аромата и цвета использовались в малых количествах и хранились на недорогом складе), разливал смесь в бутылки, бутылки помещал в коробки, а коробки — на складские паллеты. Данный изготовитель стал внедрять у себя новое программное обеспечение, перешел к работе с промышленными заказами и к соответствующей бухгалтерии и научился управлять сложной программной системой для ведения ведомости материалов (ВОМ). Однако все, что ему на самом деле было нужно, — это простой и быстрый способ грамотно размещать ресурсы для выполнения заказа, а также компьютеризированная одноуровневая система ведения ведомостей материалов.

      Теория  управления запасами из первой модели ОРЗ разрослась в целую семью моделей, основанных на самых разных выводах о том, насколько предсказуем или случаен спрос, насколько постоянны или как меняются по периодам спрос, задолженность по заказам или упущенные продажи, насколько периодичен или непрерывен контрольный обзор запасов и т. д. (27). Модели управления запасами, учитывающие (на основе теории вероятности) фактор неопределенного спроса, устанавливают как размеры повторного заказа, так и уровни резервных запасов, чтобы запланированная часть спроса удовлетворялась из запасов (Например 98,5% наполняемости коробок или 95% выполняемости заказа).

      Эта теория управления запасами для ситуаций неопределенного спроса, большей частью разработанная в 1950-е годы, делает фундаментальные выводы о познаваемости спроса и распределении вероятностей времени цикла. Последние абсолютно не реализуемы на практике, поскольку учитывают, что распределения вероятностей реального спроса нестационарны и что неудовлетворенный спрос редко способен фиксироваться системами продаж, а также принимают во внимание целый ряд других проблем, связанных с неточностью данных (28).

      Моделирование запасов чаще всего предназначено для одноуровневых запасов. Поскольку в реальности многие системы производства и распределения работают со множественными эшелонами запасов, были приложены значительные усилия на исследование эшелонированных запасов. В случае управления двух- или многоуровневыми запасами, при условии что один уровень поставляет запасы на другой, знание о запасах будет богаче, чем в случае, когда каждый из уровней запасов управляется независимо. Грамотно выстроенная система эшелонированных запасов поможет достичь запланированного показателя выполнения заказа с меньшим количеством совокупных запасов (29). Однако математическая часть теории управления эшелонированными запасами вскоре стала трудной для обработки, и эта область исследований на долгие годы перестала привлекать внимание.

      Недавно несколько компаний, торгующих специализированным программным обеспечением, руководствуясь последними исследованиями, внедрили новые системы по оптимизации эшелонированных запасов. Как и ожидалось, компании сообщили о росте общей эффективности управления запасами (сервис и требуемый уровень запасов), однако стоит воздержаться от выводов о том, в какой среде планирования оправдан возросший уровень его сложности.

      На  сегодняшний день теория управления запасами остается фундаментальным элементом планирования товарного потока. Многочисленные типы товара по-прежнему контролируются формулами расчета запасов. Во-первых, это готовые изделия, складируемые определенным образом для оперативного выполнения заказов; во-вторых, это ресурсы запасных частей для замены того или иного компонента в случае его поломки; в-третьих, это производство основных материалов, необходимых для многих продуктов, недорогих деталей (таких как застежки-молнии) или потребляемых в малых объемах, а также производство резервных запасов, требуемых теорией управления запасами для пополнения запасов на основе зависимого периодического спроса (см. MRP II ниже).

     Передовой опыт управления системами запасов  требует такой калибровки логики системы управления запасами, при которой будет видно, какому уровню сервиса будет соответствовать данный набор значений контрольных параметров. Например, если после требования к системе довести показатель выполнения заказа до 98 % для определенной группы продуктов и установления аналогичных требований к стратегии управления запасами, этот показатель не превысил 95 %, то становится очевидно, что параметры надо изменить. Эту калибровку можно произвести на основе стратегии запасов по прошлой динамике спроса или в условиях реальных операций — просто устанавливая набор параметров, а затем меняя их в зависимости от достигнутых показателей эффективности.

      2.2. Организация товароснабжения на основе компьютерных технологий

      После эволюции компьютерных технологий, когда компьютеры стали достаточно мощными, надежными и рентабельными для применения их к операциям, планировщики производства поняли, что уже необязательно полагаться на вероятностные модели (теорию управления запасами) в поддержании системы точек повторного заказа для запасов незавершенного производства и закупленного сырья. В их распоряжении оказалось достаточно мощностей компьютера для ведения точной ведомости материалов (ВОМ) по каждому произведенному продукту, включая все уровни компонентов вплоть до сырья, а также дня ведения точного учета готовых изделий, полуфабрикатов и материалов. Это дало возможность регулярно разверстывать ВОМ, умножая ее на пункты из производственного плана, высчитывать фазированные по времени, совокупные потребности в материалах для всех продуктов из графика, сопоставлять эти потребности с текущими запасами и выявлять потребности в дополнительной подсборке, производстве частей или закупке сырья. Эта логика может применяться рекурсивно к тем уровням ВОМ, где это только может понадобиться, всякий раз учитывая такое время исполнения заказа, которое бы позволяло производить или закупать каждый конкретный материал на нижеследующем уровне ВОМ. Эти расчеты лежат в самой сердцевине MRP.

      Благодаря MRP в нашем распоряжении оказалось куда более мощное средство планирования зависимых потребностей в материалах (в основных материалах, зависимых от контролируемого нами производственного плана), чем статистические средства, которые, как правило, лучше всего помогали управлять поставками для удовлетворения независимого спроса (т.е. не контролируемого нами). Этот прием, таким образом, стал примером получения выгоды из обладания реальным знанием о будущем – знанием, планирование на основе которого оказалось более эффективным, чем в его отсутствии.

      Пользователи простой MRP-системы быстро обнаружили, что в дополнение к основным вычислениям MRP потребовалось иметь и ряд других процессов и систем, чтобы эта система заработала. MRP с этими дополнительными модулями получила название Manufacturing Resource Planning (планирование материальных потребностей), или MRPII.