Все большую долю в отгрузках у производителей продуктов питания занимает сетевая розница, которая выдвигает высокие требования по уровню клиентского сервиса (полнота и своевременность исполнения заказов). Если не соблюдать эти требования, придется платить серьёзные штрафы. Это и заставляет компании искать инструменты планирования отгрузок. Если бы отгрузки были каждый день одинаковые, достаточно было бы поддерживать постоянный складской остаток. Однако на практике отгрузки в общем объёме хоть и могут соответствовать какой то ожидаемой величине, но в разрезе номенклатуры количество отгрузок по дням может значительно варьироваться. Какой же остаток в таком случае нужно иметь на складе, чтобы обеспечить отгрузки по заказам клиентов? В простом варианте можно планировать остаток на недельную отгрузку, но это далеко не всегда применимо. Не надо забывать, что в продуктах питания есть остаточные сроки годности, и многие клиенты требуют, чтобы они составляли не менее 70% (а иногда и 90%) от общего значения. Если не отгрузить вовремя, останется только списать продукт на переработку. Итак, сформулируем итоговую задачу: какой складской буфер должен быть на складе на каждый день отгрузки, чтобы обеспечить исполнение заказов клиентов и при этом минимизировать списания продукции из-за неудовлетворительных остаточных сроков годности. Когда мы ее решим, то сможем распланировать производство для обеспечения нужного выпуска готовой продукции. Предлагаю использовать алгоритм, который мы выработали на практике и реализовали в продукте K2FRESH.
1. Рассчитайте прогноз отгрузки на каждый день
- Составьте план продаж на месяц на основании истории продаж в предыдущие периоды.
- Откорректируйте полученные значения с учетом коэффициентов сезонности, акционной активности и трендов развития продаж (плановых изменений в ассортименте, в клиентской базе).
- Определите коэффициенты дней недели по группам клиентов и по товарным категориям, чтобы учесть логистические особенности отгрузки клиентам.
- Рассчитайте коэффициенты декад внутри месяца (для учета неравномерности прогрузки дистрибуторов - как правило в конце месяца отгрузки по дистрибуторам выше чем на первой декаде).
- Определите на основании плана продаж на месяц коэффициенты дней недели, коэффициенты декад и плановых акционных отгрузок (для расчета акционных отгрузок мы предполагаем использовать инструмент "Профиль акции" - о нем расскажем в другой раз).
- Еженедельно актуализируйте полученный план.
Схематичное изображение рассчета прогноза отгрузок
2. Определите страховой запас
Когда мы прогнозируем отгрузки по дням, то получаем некоторое ожидаемое значение. При этом мы понимаем, что фактическая отгрузка на день может быть как больше, так и меньше. Страховой запас нужен, чтобы нивелировать отклонения в большую сторону фактических отгрузок. Очевидно, что страховой запас для разных позиций не совпадает. На него влияет вариативность разброса фактических заказов, которые мы получаем от клиентов. Поэтому, чтобы определить необходимый страховой запас:- Рассчитайте средний заказ на день, предварительно вычистив принимаемые заказы от акционных приростов и отнормировав на коэффициенты сезонности, декады и дня недели.
- Рассчитайте среднее отклонение. Для этого выделите отклонения каждого нормированного заказа от среднего в большую сторону, сложите их и разделите в большую сторону.
- Определите страховой запас. Примите значение равное К*Х, где К = количество средних отклонений, Х – среднее отклонение. Для обеспечения отгрузок нам логично увеличивать К, но при этом мы должны учитывать ограничения по размеру склада и ограничения по остаточным срокам годности.
3. Рассчитайте буфер на складе на каждый день по каждой номенклатуре
Буфер = Прогнозная отгрузка на день + Страховой запас
Итак, мы получили модель планирования буфера остатков на складе. Так как чудес не бывает, она имеет ограничения. Полезно проанализировать результаты работы модели на прошлых периодах. Для этого сравните рассчитанный буфер с фактически принимаемыми в прошлом заказами и оцените процент обеспечения этих заказов плановым буфером. Если полученный результат расчета не устраивает, нужно искать дополнительные способы повысить точность модели прогнозирования отгрузок (добавление в модель прогноза новых влияющих параметров, например, прогноз температуры воздуха на планируемый период) или менять параметры системы (допустимый объём склада, остаточные сроки годности, допустимый процент остаточного срока годности для отгрузки). Мы понимаем, что в рамках данной статьи приведены только сухие выдержки нашего опыта решения задачи. Поэтому, если вас интересует тема управления складскими остатками, то мы всегда рады поделиться нашим знаниями и программными решениями.
