И так мы решили, что часть номенклатуры нам хранить выгодно, а часть невыгодно. Как мы принимали такое решение?

Находясь в ситуации, когда у нас есть ресурс, который не может обеспечить пиковый спрос, мы решили отказаться от части рынка. От той части списка нашей номеклатуры, где мы решили, что хранение этой номенклатуры нам невыгодно.

Мы так решили, потому что сумма Прохода, то есть разницы между ценой продажи и абсолютно-переменными затратами (обычно — это закупочная стоимсть товаров, комиссионные вознаграждения, привязанные к выручке, и стоимость материалов в производстве, больше там, как правило, ничего нет) — маленькая.

Бывают ситуации, когда сумма Прохода, который вы зарабатываете, меньше, чем сумма запасов, которая у вас лежит на складе.

А это значит, что вы еще приплатили за возможность продать!!!

Интересный, конечно, вид бизнеса, но, на мой взгляд, это больше про некоммерческие организации. Когда вы некоммерческая организация — то ваша задача создать пользу обществу, а прибыль — это условие желательное, но не обязательное.

Поэтому подавлящее большинство компаний вынуждены как-то разгребать свою номенклатуру и сортировать ее: вот этоу хранить всегда, а вот эту возить только под заказ.

Пример из свежего…

Мы в январе этого (2024) года закончили делать полный аудит управления запасами у клиента. Забрали данные за год и по нашим расчетам получилось, что только 10% от всего того, что компания покупает (и, соответственно, продает) дает ей 90% годовой маржи. То есть мы получаем даже не правило Паретто 20/80, а 10/90.

Под какой-то публикацией, где я рассказывал как считать Целевой Уровень Буфера, мне задали вопрос: «А что делать, если поставщик квотирует поставки?» То есть поставщик не поставляет вам столько, сколько вы хотите купить.

Давайте посмотрим с точки зрения того, что я уже много раз рассказывал.

Очевидно, что это типичное ограничение мощности. Поставщик поставил вас в ситуацию, когда у вас возникает ограниченный ресурс. Количество ресурса, которое вы можете купить, лимитировано поставщиком.

Исходя из этого, обеспечить наличие по рыночным ценам — вы не в состоянии.

Не потому, что вы такие плохие, а потому что вам поставщик не дает.

И если нет поставщика, который имеет аналог, точно такой же, и вам остается рассказать рынку, что такая же полезная штука, то ваш поставщик является держателем эксклюзивного ресурса, то вы попадаете в очень грустную ситуацию, потому что обеспечить наличие вы не можете и, соответственно, всё, что свяазано с обеспечение наличия — вам не помогает.

И в этой ситуации обеспечивать наличие, стараться не упустить клиента — нереально!

Это очень похоже на ситуацию, которую мы будем иметь, например, в торговле вином.

У нас есть массовые столовые вина, которые называются одинаково, год от года отличаются, но пользователь покупает вино из некой ценовой категории, и главное, чтобы там чего-нибудь было.

Ну например, никого не хочу обидеть, первое, что пришло в голову из часто встречающихся вин, которые можно увидеть почти во всех магазинах, это Монтепульчано. Недорогое столовое, как правило, сухое красное вино. Никто там не будет разбираться какого оно года, с какого склона и так далее.

Здесь главное обеспечить наличие. В этой категории есть бутылка красного вина Монтепульчано, оно неплохо продается, его покупают, пусть она будет всегда.

А есть вина коллекционные, для которых характерна одна простая вещь — ограниченный урожай.

Это ограниченный объем ресурса, который вы будете продавать на рынке.

Можете ли вы здесь обеспечить наличие?

Нет!

Здесь мы должны подходить с такой же позиции, с какой мы подходим к управлению ограничения мощности, — чем больше загружена наша мощность, тем выше должна быть цена.

Поэтому, если вы работаете в ситуации, когда поставщик вас квотирует, то вы как компания имеете перед собой одну очень важную задачу: с этой квоты заработать максимум денег.

И с точки зрения Теории ограничения, у вас, формально, есть две стратегических позиции:

Первая стратегическая позиция: сразу поднять цену. Может быть даже выше рынка, чтобы у вас квота не закончилась слишком рано, и чтобы с каждой единицы проданного товара вы получили больше денег, чем конкуренты. А если у вас останется «хвостик», то вы егом можете распродать со скидкой. А если он не останется — то и счастье вам до следующей поставки. Какая у вас квота: месячная, квартальная, годовая, — это уже вопрос переговоров.

То есть первый способ — это торговать «выше рынка», продавая медленнее, зарабатывая больше.

Возможно возражение, что мы будем будем терять долю рынка…

Не забывайте, что ваша задача, как коммерческой компании, не только держать долю рынка, но и собрать с этой доли максимальное количество денег. Если поставщик вас квотирует, то нравится вам это, или не нравится, но вам надо с этого ограниченного количества заработать максимум денег. Поэтому лучше продавать медленее.

Как это посчитать можно посмотреть в книжке «Управленческий учет на стероидах«, где я заимствовал у И.В. Липсица кусочек про расчет безубыточного изменения объема продаж. Почитайте. Мне кажется будет полезно.

Вторая стратегическая позиция состоит в том, что вы начинаете продвать по рыночной цене, постепенно поднимая цену по мере того, как у вас остается меньший остаток. Каждую последующую порцию продавая по более высокой цене. Регулируя ценой скорость потребления и обеспечивая себе заработок с ограниченного ресурса.

Обратите внимание, мы здесь уже не говорим про управление наличем. Мы говорим про управление ограниченным ресурсом, то есть мы находимся в ситуации ограничения мощности.

Так работают базовые принципы Теории ограничений.

Каким образом и исходя из чего устанавливать статусы управления номенклатурой? А также как их пересматривать?

Статусы — это «Складская», «Заказная», «Вывод» и «Новинка», о которых мы говорили раньше.

Есть первый простой вариант — это экспертное суждение. Или просто «правило трех П»: «пол, палец, потолок». Когда у вас тысяча номенклатурных позиций, то, наверное, это еще как-то можно сделать экспертно. А вот когда у вас десятыки тысяч номенклатурных позиций, то сделать это вручную уже достаточно сложно.

Поэтому мы добавляем к этому некие «калькуляторы», и некие рекомендации, на основе этих «калькуляторов».

Дальше мы будем говорить только о товарах. Детали и тонкости расчетов в этой публикации мы опустим.

Есть несколько параметров, опираясь на которые можно принимать решения.

Во-первых, нам нужна номенклатура, которая приносит нам больше всего денег.

Во-вторых, нам нужна номенклатура, которая не просто приносит много денег, но еще и часто продается. Потому что может существовать номенклатура, которая редко продается, но приносит много денег. Но надо ли ее хранить, если она продается раз в год — это очень большой вопрос!!! Компания может такие вещи себе позволить только при наличии излишка денег.

И третий параметр, который нам важен — это рентабельность запасов, то есть с какой скоростью деньги вложенные в номенклатуру превращаются в новые деньги.

Для этого мы реализовали механизм трехмерного ABC анализа, который отличается от традиционного АВС анализа.

Очень многие делают АВС анализ по количеству или по выручке, что приводит к возникновению проблемы: номеклатура может давать большую выручку, но при этом почти не приносит компании денег, потому что уровень маржи/наценки в цене может быть очень маленьким. Поэтому первое, что нужно делать, это делать АВС анализ не по выручке, не по количеству, а по той самой «марже» в абсолютном выражении, которую мы зарабатываем. В Теории ограничений используется термин «Проход», который означает разницу между выручкой и абсолютно-переменным затратами. Мы не будем здесь погружаться в тонкости: если вы ничего никуда не разносите, то Проход — это синоним Валовой прибыли. Так что первое, что нужно сделать при АВС анализе — это выполнить АВС анализ по валовой прибыли.

Пример нашего клиента.

У клиента 67 тысяч SKU. Из них в группу А (то есть дающие 80% годовой валовой прибыли) попадает 3 500 SKU, что даже не укладывается в правило Паретто 20/80, здесь у нас около 5% номенклатуры дают 80% ГОДОВОЙ валовой прибыли, в группу В (еще 10%, А+В = 90% годовой валовой прибыли) попадает еще 4 000 SKU. То есть 90% годовой вловой прибыли дают 7,5 тыс. SKU. И остается огромная группа С.

Мы наблюдаем огромную конценрацию валовой прибыли в ассортименте. И это не особенность отдельно взятого клиента.

Итак, первое измерение — это объем валовой прибыли.

Второе измерение — это частота продаж. Чем чазе позициия продается, тем важнее обеспечить ее наличие. Потому что за ней ходят, ее справшивают, если ее не будет — то это негативное влияние на репутацию. И эта частота не имет ни какого отношения к XYZ анализу. Это совсем про другое. Частота отвечает на вопрос: как часто эта позиция продается. А XYZ — это отдельная история.

У клиентов часто возникают вопросы: в типовых учетных системах, в той же 1С «Управление торговлей» есть АВС xyz анализ, а у вас нет XYZ, как так?

XYZ анализ — это такая интересная история, которая строится на предположении, что у вас продажи подчиняются нормальному распределению, то есть оно симметрично относительно среднего и вероятность отклонения резко падает, по мере увеличения размера отклонения. Вот вам картинка с нормальным распределением:

Такая вот «Гауссова шляпа».

Соответственно, X — это то, что попадает в середину этой «шляпы», то есть мало отклоняется от среднего (в диапазоне плюс минус сигма), Y — это то что попадает в следующий карман (плюс минус две сигмы), а Z — это то, что попадает в края.

У нас огромное количество клиентов говорит: у меня вся номеклатура AZ., что означает что разброс относительного среднего превышает две сигмы. И это нормально!!! С чего вы взяли, что у вас гауссово распределение?!!!

Если у вас только компания не научно-исследовательский институт, где у вас работают ученые-статистики, которые строят статистические гипотезы, графики распределния вероятности, вы можете посчитать медиану, моду, среднее, эксцентрисет и прочие замечательные характеристики распределения… Подавляющее большинство компаний этим не занимаются. А это значит, что расчеты на основании среднего — опасны.

Вы же вообще не знаете, какое у вас распределение вероятности продаж! Вот вам пример реального распределения вероятности по номенклатуре из одной группы:

И третий параметр — это ROI. Но пользоваться им до тех пор, пока вы не наладили управление наличием мы не рекомендуем. Потому что самый лучший показатель будет у тех товаров, которые продавались, но их не было в наличии. Так что это дополнительный параметр для ситуации, когда большая напряженка с деньгами.

Продолжение следует, а для тех кому невтерпеж: добро пожаловать на обучение.

Надежный срок пополнения — это еще один критически важный параметр, необходимый для обеспечения наличия.

Как рассчитать надежный срок пополнения?

Надежный срок пополнения — это время, которое нам нужно чтобы мы гарантированно могли пополнить товарный запас.

Он в себя включает помимо собственно срока исполнения заказа/ которые короткий, еще несколько отрезков времени.

Самое смешное, что очень часто забывают, — это время приходования заказов, а это иногда неделя или две, то есть это иногда бывают большие сроки. К сроку поставки надо добавить время, чтобы принять товар по количеству, качеству, отразить в учетной системе.

В очень многих компаниях из-за того, что присутствует хронический дефицит товара, процесса приемки по количеству и качеству не происходит. Товар клиенту отгружается «с колес». Потом обнаруживается, что отгрузили не то, брак, возникают возвраты, потерянная репутация, куча взаимодействия и переписки.

Просто по тому, что этот этап приемки по количеству и качеству пропустили.

Дальше это собственно срок выполнения заказа.

Он определяется только тем, что дает вам ваш поставщик. Допустим, какой-нибудь отечественный завод работает так: дайте нам в этом месяце заказ, мы его поставим на следующий месяц в план производства. Соответственно, в производство ваш заказ может попасть на любую дату в течение следующего месяца, и отгружен будет в любую дату месяца, который будет после того периода, на который мы делаем план производства. То есть мы уже получаем срок исполнения заказа 60 дней.

Но и это еще не всё! Вам же надо прожить с чем-то пока у вас проходит время между заказами.

У нас есть еще время накопления заказа или время ожидания между заказами, которое определяется либо частотой заказов, установленной поставщиком или вами, либо размером минимальной партии заказа: чем больше минимальная партия, тем дольше она накапливается.

Если вы размещаете заказ раз в месяц, как в моем примере с заводом, то у вас получается 60 дней плюс 30 дней — 90 дней. То есть надежный срок пополнения, в течение которого вам надо обеспечивать наличие, составляет 90 дней (это без учета времени приходования на склад).

Для расчета сроков пополнения сырья и материалов расчет выполняется аналогично.

Особую сложность составляет производство готовой продукции.

Готовая продукция предполагает, что мы должны запланировать производство, произвести и после этого выпустить на склад готовой продукции.

Это время определяется следующими факторами:

Длиной производственного цикла, то есть за какое время вы можете эту продукцию произвести. При этом важно, что иногда нужно учесть, что какую-то номенклатуру мы выпускаем регулярно, а какую-то производим редко. Поэтому для первой номенклатуры у вас срок будет короче, а для второй длиннее. Просто потому, что вы ее реше производите.

Дальше мы добавляем частоту планирования. Если вы планируете один раз в месяц, то время между планами у вас 30 дней. При этом, если вы планируете сразу следующий месяц, то ваши плановики могут поставить как в начало месяца, так и в конец, то есть еще 30 дней. Таким образом, сразу 60 дней плюсуем. Если вы план производства делаете каждую неделю, на неделю, то у вас будет, соответственно, две недели плюс производственный цикл. Если, как некоторые наши клиенты, вы делаете план каждый день, то у вас будет производственный цикл плюс один день.

Так считается надежный срок пополнения (Reliable Replenishment Time — RRT). При этом занизить срок пополнения опаснее, чем завысить.

Подробно как считается и применяется надежный срок пополнения мы разбираем на обучении методике: Ближайшее обучение по управлению запасами: https://vmss.pro/training/