Дмитрий ГАВРИЛОВ

Система управления запасами: план строительства

0
2767
В непростых экономических условиях задачей № 1 для многих компаний стала оптимизация управления запасами. А эффективное управление, как напоминает директор Ассоциации производственной логистики, CPIM, APICS Associate CPIM Instructor Дмитрий ГАВРИЛОВ, начинается с правильного понимания целей и задач

В управлении цепями поставок есть два основных понятия – заказ и запас. Заказы регламентируют перемещение товара или материала между звеньями цепи в определенные временные периоды и в определенном количестве – с места на место, от владельца к владельцу либо из одного состояния в другое: между двумя производственными стадиями, производителем и дистрибьютором, оптовиком и ритейлером, ритейлером и конечным потребителем. А запасы являются, с одной стороны, источником, а с другой – результатом такого перемещения.

Заказов в ЦП всего 4 вида: на распределение, на покупку, на продажу и на производство. Из них соткана вся цепочка, т.е. ими регламентируется весь материальный поток. А для того, чтобы он не прерывался, на каждом этапе создается запас. Чем поток более гладкий, т.е. ритмичный и предсказуемый, тем потребность в запасах меньше. Поэтому управление цепями поставок, с точки зрения Д. ГАВРИЛОВА, состоит из трех последовательных шагов:

1. Стабилизировать ту структуру цепи, которая есть, описать каждый ее этап, расставить точки хранения запасов, рассчитать их величину и наладить схему пополнения так, чтобы система была как можно более устойчивой.

2. Бороться за снижение рисков в цепи путем повышения качества прогнозов, сокращения циклов поставок и уменьшения потерь.

3. Стремиться синхронизировать поток, чтобы снижать потребность в «оборотных заделах» – запасах, которые возникают из-за рассогласования ритмов или размеров партий (когда компания, к примеру, покупает по 100 ящиков, а отпускает по 10).

– Есть замечательная фраза: запасами предприятие платит за отсутствие синхронности, – говорит эксперт. – Если система не синхронизирована, потребность в запасах возрастает. Они как смазка, без которой колесики и шестеренки не могут вертеться, т.е. система полноценно не работает. Как только вы волевым решением снижаете запасы, начинается жуткий скрип и скрежет. И избежать этого можно только одним способом – синхронизировать потоки по всей цепи

Виды запасов

Специалисты разделяют запасы на несколько видов в зависимости от того, какие функции они выполняют. И один из главных видов – это страховые запасы, функция которых – защита от рисков.

Работа над ошибками

Некоторые источники трактуют страховой запас как защиту от колебаний спроса. Однако такие колебания на самом деле являются всего лишь частным случаем риска. Тем более, что речь при формировании запаса идет, по большому счету, не о колебаниях спроса, а о том, насколько реальные продажи отличаются от наших ожиданий – когда компания собиралась продать, скажем, 100 единиц товара, а заказов поступило на 120. А эта разница в немалой степени зависит от модели планирования и качества прогнозов.

Если системы прогнозирования в компании нет, за прогноз обычно принимается некий средний уровень продаж – прямая линия, отклонения от которой могут быть довольно существенны как в одну, так и в другую сторону. Другое дело – дифференцированный прогноз, рассчитанный с учетом сезонности и периодичности спроса, этапов жизненного цикла продуктов, профилей поведения (частоты и периодичности заказов) ключевых клиентов и т.д.

– Не так давно пришлось столкнуться с компанией, в которой даже статистики спроса не было, не говоря уж о прогнозах – только данные о фактическом потреблении, – рассказывает Дмитрий. – Т.е. заявки клиентов там не учитывали – фиксировали только выполненные отгрузки, причем по группам продукции. А поскольку коэффициентов для перевода групп в номенклатурные позиции также не было, использовать такие данные для управления запасами по номенклатуре не представлялось возможным. Пришлось отталкиваться от ежедневных заявок на производство и считать страховые запасы, исходя из среднедневного потребления. Не лучший, конечно, вариант, но единственно доступный в ситуации, когда иной статистикой компания не располагает.

Поскольку страховые запасы формируются для покрытия отклонений реальных продаж от плановых, их объемы напрямую зависят от качества прогнозирования – чем оно выше, тем потребность в запасах меньше. Кроме того, эта потребность зависит от целевого уровня сервиса: за какие отклонения факта от плана компания готова платить дополнительными запасами или, другими словами, с какой долей упущенных продаж она готова мириться. Если, скажем, больше 100 ящиков товара за месяц уходит раз в год, стоит ли постоянно держать в запасе 110 ящиков?

Запас времени

Впрочем, отклонения возможны не только в объемах продаж – временные параметры логистических процессов также обычно варьируются. Допустим, компания может получить материал от поставщика через 17, 20 или 25 дней после подачи заявки. Эти колебания с учетом статистики по каждому поставщику учитываются при расчете длительности цикла закупки, т.е. покрываются страховым временем. И его тем больше закладывается в планы, чем надежнее компания хочет защититься от опоздания поставок. Но потребность в такого рода «страховке» уменьшается, если компания выдвигает к своим партнерам более высокие требования по уровню сервиса.

Запас мощности

Еще одна форма нематериальных страховых запасов – страховая (резервная) мощность. Это тот потенциал производственных ресурсов, который можно мобилизовать, когда возникает дополнительная нагрузка. Причем возникнуть она может не только в связи с ростом продаж, но и из-за внеплановых перерывов в производственных процессах, сверхнормативных простоев техники и т.п.

В каждой компании, по идее, есть прогноз потребности в оборудовании и персонале – фонд рабочего времени. В нем обычно учитываются перерывы на профилактические ремонты и обслуживание. Но ведь возможны и внеплановые остановки – скажем, из-за поломки оборудования или отключения электричества. Поэтому при планировании мощностей желательно закладывать определенный их резерв, который позволит покрыть эти нежелательные отклонения. Это тоже страховая величина, и ее также можно вычислить, опираясь на статистику. В данном случае – статистику выходов оборудования из строя и вообще его нерегламентных остановок.

Отклонения возможны не только в объемах продаж – временные параметры логистических процессов также обычно варьируются

– Конечно, если вы на 100% уверены, что все будет работать, как положено, потребности в таком резерве нет, – констатирует Д. ГАВРИЛОВ. – Но без него никак не обойтись, если оборудование то работает, то ломается в самые неожиданные моменты. Иначе – постоянное оперативное перепланирование, седые волосы планировщика, авралы и, конечно же, значительные дополнительные издержки – оплата срочного приезда специалиста, который приведет оборудование в чувство, сверхурочные, премиальные цены за доставку и пр.

Не секрет, что топ-руководство отечественных компаний не всегда соглашается с тем, что загрузка мощностей планируется, скажем, только на 95%. Многие уверены, что «недозагрузка» ведет к снижению эффективности использования ресурсов. И важно уметь на конкретных цифрах доказать, что авралы, связанные с внеплановыми остановками, обходятся компании значительно дороже. Кроме того, резервные мощности можно расценивать как дополнительный потенциал – это позволит, к примеру, выполнить срочный заказ клиента, которого не было в прогнозах. А если вы пойдете навстречу клиенту, которому продукт нужен «на вчера», он это обязательно оценит.

– Т.е. фактически есть три вида страховых запасов, – резюмирует Дмитрий. – Они создаются, исходя из того, что подобное лечится подобным. Возможные негативные последствия отклонений в объемах продаж мы нивелируем товарным запасом, опоздания поставок – запасом времени, риск внеплановых остановок оборудования – резервом мощности. И все три величины рассчитываются по одному принципу: сравниваем статистику ожиданий со статистикой фактов и вычисляем, какая нужна защита.

Впрочем, на рынке довольно распространен иной подход к управлению страховыми запасами – их считают в днях. Эксперт уверен, что теоретически это может работать, помогает решать некоторые проблемы, однако не отвечает характеру задачи. Ведь время переводится в количество линейно, только если спрос стабильный и равномерный, а так бывает не всегда. Поэтому планировщики, которые мыслят днями поставок, оказываются в незавидном положении, как только объемы продаж начинают меняться. Особенно, если ежедневное потребление растет – тогда страхового запаса часто оказывается недостаточно. Здесь и проявляются все недостатки привычного и довольно простого метода управления.

Задел на будущее

Однако покрытием рисков функции запасов не исчерпываются. Иногда запас создается в расчете на будущие события. Например, когда мощности компании не позволяют полностью покрывать спрос на пике сезона. Скажем, в сезон можно продавать до 10 т продукции в месяц, а производственные линии в состоянии выдавать не более 8 т. И менеджмент может принять решение в межсезонье частично работать на склад, создавая дополнительный запас товара в расчете на сезонные продажи (если, конечно, сроки хранения позволяют). Это более эффективно, чем устанавливать дополнительную линию, которая в основном будет простаивать.

Имея прогноз продаж, а еще лучше – собранные сведения о заявках клиентов, нетрудно рассчитать, когда именно и насколько спрос будет превышать мощности компании, и сколько продукции нужно произвести наперед, чтобы этот спрос покрыть. Вопрос только в том, как это дополнительное производство распределить по времени накануне пика, но для опытного планировщика его решение не составит большой проблемы.

Хеджирование

Какая компания не хотела бы застраховаться и от внешних рисков – тех самых финансовых кризисов и колебаний курсов валют, которые прогнозировать с достаточной степенью вероятности практически невозможно? Но для этого просто держать какой-то запас товаров на складе не получится – кто возьмется рассчитать его объемы и сроки хранения, если нет ни определенной цикличности таких негативных явлений, ни полноценной статистики по ним? Тем не менее, каждый бизнес предпринимает какие-то шаги, чтобы если не нивелировать полностью, то хотя бы минимизировать возможные потери.

– Некоторые компании стремятся все внешние риски переадресовать партнерам по цепи поставок, – говорит Д. ГАВРИЛОВ. – Так сделала, например, Toyota. Она работает в заданном ритме, делает, скажем, 1 млн автомобилей в год равномерными объемами – каждый месяц одинаковое количество, и это позволяет ей достигать высокой эффективности производственных процессов. При этом поставщики обязаны обеспечивать производство всем необходимым (т.е. фактически отвечают за управление запасами), а дилеры должны все произведенное продавать. И что бы ни происходило на рынке, на ритмичности работы Toyota это никак не сказывается.

Однако позволить себе такую политику могут только самые сильные бренды. Большинству же компаний приходится самостоятельно защищаться от разнообразных форс-мажоров. И какие инструменты для этого используются, в немалой степени зависит от существующей логистической модели. Это может быть, к примеру, регламентация заказов и запасов в пути, т.е. управление размером партий – можно возить сырье, материалы и готовую продукцию большими транспортными емкостями или маленькими, но чаще.

Время переводится в количество линейно, только если спрос стабильный и равномерный, а так бывает далеко не всегда

Здесь, конечно, могут быть технологические ограничения – если котел на 2 т, сварить 1,5 т нельзя, и партия может быть 2 т, 4 т, 6 т и т.д. Но в большинстве индустрий размером партий можно управлять, и если их удается синхронизировать по всей цепочке, это дает существенную экономию на оборотных заделах. Соответственно, уменьшаются суммы связанного в них капитала, и это дает экономический результат.

Аналогичный эффект дает и сокращение объемов незавершенного производства, но здесь пространства для маневров меньше – многое зависит от технологии производства, оборудования, которое используется, уровня квалификации персонала и пр. Порой для того, чтобы улучшить управление этими запасами, нужно поменять технологию, а это, понятно, не так просто и не всегда экономически оправдано.

Постановка задачи

Основой при разработке методики управления запасами является цель, поставленная руководством компании. Чаще всего она сводится к определению баланса между запасами и уровнем обслуживания клиентов.

– С иной постановкой задачи мне пришлось встретиться всего один раз, – рассказывает Дмитрий. – Это было в середине 2000-х, металлургическое предприятие. Логика там была простая: мы продаем все, что производим, для нас главное – маржинальность продукции, прибыль. А обслуживание клиентов – это дело десятое, в случае чего всегда можно сказать: «Извините, но такова наша политика». Сегодня с таким подходом и в металлургии сталкиваться почти не приходится, поскольку совокупный объем спроса заметно сократился, и каждая компания вынуждена бороться за покупателя.

А в некоторых сегментах целевой уровень обслуживания определяется даже не руководством компании, а ее ключевыми клиентами. К примеру, его нередко прописывают в договорах с поставщиками крупные ритейлеры. Причем четко оговаривают, по каким показателям этот уровень оценивается, и какие санкции грозят поставщику за каждую ошибку. А если ошибок много, поставщик просто вылетает из товарной матрицы, что обычно ведет к ощутимому сокращению его товарооборота. В таких случаях заданный уровень сервиса – фактически вопрос выживания.

Решение по уровню обслуживания принимается на стратегическом уровне и время от времени пересматривается – обычно, когда меняется ситуация на рынке. Тем не менее, лучше иметь четкие правила управления этим уровнем. К примеру, для более маржинальных продуктов он обычно выше, чем для низко маржинальных. Новые продукты также требуют более качественного сервиса, чем те, которые приближаются к стадии упадка – новинки нужно продвигать и поддерживать, а если спрос на товар уже идет на спад, бороться особо не за что. Кроме того, уровень обслуживания может дифференцироваться по каналам дистрибуции: для сетевого ритейла он один, а для работы с независимыми каналами – другой.

Получается, что система довольно сложная и динамичная. И чтобы она оставалась управляемой, нужно, чтобы можно было по определенной методике быстро подсчитать (лучше, конечно, с помощью специального ПО), сколько определенный уровень сервиса будет компании стоить.

– Грубо говоря, под рукой всегда должна быть картинка, как формируется страховой запас по вашей номенклатуре, из чего он состоит, под какие риски назначен, сколько стоит каждый риск в каждом элементе этой структуры, – конкретизирует Д. ГАВРИЛОВ. – Менеджер, которому поставлена задача повысить уровень сервиса, скажем, с 94% до 95%, смотрит эту картинку и говорит: «Здесь, здесь и здесь запасы придется увеличить на столько-то. Дороговато выходит. Давайте смотреть, от чего можно отказаться». И начинает вычеркивать строки, удешевляя для себя защиту от рисков до тех пор, пока суммы не станут приемлемыми.

Причем на практике оценка может выполняться как в прямом, так и в обратном порядке. В прямом – сколько будут стоить наши запасы при таком-то уровне сервиса, а в обратном – какие запасы мы можем себе позволить, исходя из объема денег, которые мы готовы инвестировать в уровень обслуживания. В прямом порядке эта задача решается просто по алгоритму, построенному по результатам АВС-анализа, а в обратном – больше подбором и эвристикой, поскольку там слишком много размерности, которую математика не потянет.

– Чтобы решить эту задачу, необходимо, конечно, учитывать все затраты, связанные с созданием и обслуживанием запасов, – напоминает эксперт. – Причем не только прямые, но и экономические. Это серьезная тема, ведь на многих предприятиях к учету затрат до сих пор подходят, так сказать, по-бухгалтерски: к ним относят только те деньги, которые были потрачены. А с точки зрения управления запасами издержки – это не только то, что мы потратили, но и то, что могли заработать, но не заработали: издержки утраченных возможностей, или альтернативные издержки.

Часть их связана с таким понятием, как отвлеченный оборотный капитал – деньги, вложенные в запасы, просто лежат, хотя могли бы работать. Самый доступный метод оценки этих потерь – подсчитать, сколько компания получила бы в виде процентов, если бы положила эти средства на депозит в банке. Именно этот метод активно используется, в частности, при управлении партионностью: чем более крупными партиями компания оперирует, чем больше у нее оборотный задел и страховые запасы, тем больше она отвлекает денег из оборота и, соответственно, упускает шансов пустить их в рост.

Оценить все потери, связанные с отсутствием запасов, очень сложно. Легко доступна лишь одна их статья – штрафы за срыв поставок

Если сравнить эти цифры с риском упущенных продаж, можно принять более взвешенное решение о целевом уровне обслуживания клиентов. Хотя оценить все потери, связанные с отсутствием запасов, очень сложно. Легко доступна лишь одна их статья – штрафы, которые компания вынуждена платить за срыв поставок. А издержки, связанные с упущенными продажами, потерей клиентов или снижением их лояльности, точно подсчитать практически невозможно, так что здесь чаще всего используется некая экспертная оценка.

– Еще один вид издержек на содержание запасов, о котором многие забывают, это затраты, связанные с рисками, – продолжает Дмитрий. – То, что лежит на складах, может физически портиться, морально устаревать и т.д., а часть высоколиквидных товаров сотрудники склада просто уносят. Все это также нельзя сбрасывать со счетов, иначе расчеты могут оказаться ошибочными, что не лучшим образом скажется на эффективности системы в целом.

Расставить приоритеты

Решение о том, где и какие страховые запасы необходимо иметь, чтобы обеспечить заданный уровень сервиса, принимается на стратегическом уровне. А на тактическом управление запасами сводится к мониторингу текущих остатков с одной стороны и управлению заказами, т.е. пополнением запасов с другой. Это не требует больших усилий, если компания работает с десятком-другим позиций. Однако при широкой номенклатуре отследить, когда именно и сколько нужно заказывать каждого товара (материала, вида сырья и пр.), может быть непросто. Тем более, что для разных групп номенклатуры обычно применяются различные инструменты.

Определяются эти группы посредством старого доброго АВС-анализа. Вопрос лишь в том, по каким критериям он проводится. В некоторых компаниях в качестве главного параметра выбирают стоимость запасов, однако Д. ГАВРИЛОВ уверен, что она является далеко не первым дифференциатором:

– Если уж цель управления запасами – нивелировать риски, то классификацию в данном случае логичнее проводить по таким показателям, как сложность управления запасом и цена ошибки. Нужно выделить группы позиций, которым следует уделять больше внимания, и те, в работе с которыми можно применять более простые методы. К первым будут относиться, к примеру, товары с ограниченными сроками годности и жесткими требованиями к условиям хранения, критически важные для производства или те, которые ничем нельзя заменить, и т.п.

Не менее важен и XYZ-анализ – с позициями, по которым потребность предсказуема, т.е. прогноз и факт обычно совпадают, больших проблем нет, а там, где оценка имеет тенденцию существенно отклоняться от факта, причем в обе стороны, нужно постоянно отслеживать ситуацию.

Порядок классификации номенклатуры может быть разный. Можно изначально исходить из того, что та или иная группа товаров требует повышенного внимания, а затем постепенно опускать в категории В и С менее критичные позиции. А можно идти снизу вверх, отнеся как можно больше позиций к простой в управлении категории С, а затем поднимая их в более высокие по мере необходимости.

К примеру, отбираем все позиции, потребность в которых стабильна, а потом сортируем их по иным критериям – таким как критичность для производства, отсутствие заменителей, длительность цикла поставки и т.д. Скажем, если при отсутствии какого-то материала производство просто остановится, его однозначно следует отнести в категории А, даже если стоит он недорого и приходит от поставщиков в короткие сроки. Ведь кратковременное отсутствие этой позиции обойдется значительно дороже, чем любая экономия на запасах. И стоимость при таком подходе часто оказывается лишь 4–5-м по важности критерием: если по критичности для производственного процесса, прогнозируемости потребности и т.п. позиции похожи, можно еще дополнительно сравнить их по цене и отнести самые дорогие к группе А.

По итогам такого анализа в группу АZ попадут самые хлопотные и непредсказуемые позиции, которые требуют постоянного внимания. В работе с ними обычно применяется МRP-расчет: с анализом статистики и трендов, прогнозированием потребности и пр.

Именно здесь придется использовать все знания и умения, собирать статистику, возвращаться к вопросу снова и снова. А категория СХ – это самые простые в управлении позиции с хорошо прогнозированной потребностью, и здесь можно использовать такие же простые методы управления. К примеру, классический механизм точки заказа: остатки отслеживаются, и как только запас по позиции снижается до заданного уровня, выставляется заказ.

При изменении ситуации на рынке объемы запасов нужно пересматривать, ведь и объемы потребления товаров могут меняться, и условия поставок

В продвинутых ИС это делается автоматически, но даже если этого нет, проблем не возникает: менеджеры просто визуально отслеживают, где запас падает ниже красной черты, чтобы вовремя его пополнить.

Все это в итоге позволит более рационально использовать ресурсы. Остается только следить за тем, как мигрируют позиции между категориями. Ведь при изменении ситуации на рынке и объемы потребления отдельных товаров могут меняться, и условия поставок. И если своевременно не изменить механизм управления запасом такой позиции, вполне может оказаться, что поступил хороший заказ, а отгружать нечего.

Вариации на тему формул

Когда заходит речь об управлении запасами, многие логисты с нетерпением ожидают, когда же дойдет очередь до формул – той самой «волшебной таблетки», которая позволит раз и навсегда забыть о дефиците и больших стоках. Хотя каждый вроде бы понимает, что и порядок расчетов, и формулы не будут одинаковы для разных компаний, разных продуктов и разных задач. К тому же, способ расчета страховых запасов зависит еще и от того, в каком месте цепи они создаются.

– Здесь также все начинается со стратегии позиционирования, – продолжает Дмитрий. – Если это товар, который отгружается клиентам немедленно, создаем запас готовой продукции, если сборка на заказ – складируем полуфабрикаты, чтобы в кратчайшие сроки доделать продукт до целевого состояния, если производство на заказ – храним сырье и начинаем процесс только после подписания контракта. Но число вариантов на самом деле еще больше, потому что запас сырья, к примеру, может лежать у поставщиков – если удастся договориться, что они держат определенные резервы под потребности вашей компании. А готовая продукция может храниться как на складе компании, так и в канале распределения. Но и в том, и в другом случае управление этими запасами остается вашей задачей.

Т.е. первое, что нужно сделать при создании системы управления запасами – определить точки хранения запасов. Затем мы оцениваем риски именно в этих точках, и уже исходя из этого, считаем объем буфера, который позволит от этих рисков защититься.

Необходимо определить точки хранения запасов, оценить все риски именно в этих точках и уже исходя из этого рассчитывать размер запасов, которые помогут от этих рисков защититься

При этом следует учитывать, что по мере того, как стратегия становится более консервативной, заказной, точка хранения запасов перемещается все ближе к началу цепи: от склада готовой продукции – сначала в полуфабрикаты, потом в более глубокие полуфабрикаты, потом в сырье, а потом (при производстве на заказ) вообще исчезает. И это дает компании массу преимуществ – таких как снижение рисков инвестиций в запасы, большая гибкость обслуживания клиентов, необходимость прогнозировать спрос на более короткий период, тем самым снижая риски и ошибки. Плюс запасы становятся все более универсальны – из одного и того же сырья можно сделать разные продукты.

– О чем еще не стоит забывать, рассчитывая потребность в запасах – о возможных аномалиях в статистике потребления, – напоминает Д. ГАВРИЛОВ. – Таких, как, например, неожиданный всплеск спроса раз в год в непонятное время, или разовый случай массового брака. Если не вырезать их из статистики, никакие формулы и самые продвинутые методики расчетов не помогут получить достаточно точный результат. При этом нужно учитывать, что аномалии бывают как естественные, т.е. отражающие реальные события и факты, так и искусственные, связанные с ошибками подготовки данных или с действием мотивационных механизмов. К примеру, сложно рассчитать ежедневную потребность в материале, опираясь на данные в информационной системе, если контроль списания еженедельный, и мастера проводят по базе большую часть трансакций, скажем, по четвергам.

Еще один пласт факторов, влияющих на структуру системы управления запасами, эксперт отнес к «дополнительным обстоятельствам». И привел в качестве примера производителя продуктов питания. Посчитали, допустим, страховой запас с учетом потребности и рисков, а срок его оборачиваемости получается больше, чем допустимый срок хранения продукта. В таких случаях ту часть запаса, которая «не вписывается», можно опускать вниз по цепи поставок – в материалы. Реакция на запросы при этом, конечно, замедлится, но это все же лучше, чем не иметь пространства для маневра вообще.

Аналогично можно поступить и в случае, если склад компании не позволяет разместить весь расчетный страховой запас. Важно только не забыть вернуться к этому вопросу, когда компания, допустим, обзаведется новым, более просторным складом.

– Величину страховых запасов вообще невозможно рассчитать раз и навсегда, – подчеркивает Дмитрий. – Фактически ее нужно пересматривать всякий раз, когда происходят какие-то изменения в цепи поставок, причем на любом ее участке, начиная с поставщиков сырья и заканчивая конечным потребителем, его настроениями или предпочтениями. И лучше, конечно, делать это промышленными методами, а не кустарно. Тем более, что вручную переоценить, скажем, 20 тыс. позиций, собрать и обработать всю необходимую для этого статистику просто нереально. Это надо автоматизировать. Но в ЕRP-системе, к сожалению, задача расчета страховых запасов не решена. Там есть поле, куда можно поставить значение, но механизм его расчета не заложен.

Этот пробел компании вынуждены закрывать самостоятельно, разрабатывая дополнительные модули к системе. Вот здесь как раз и важно реализовать подход, который можно уложить в матаппарат, т.е. в конкретные формулы. Но в любом случае должна быть нормальная наглядная таблица, в которой вся номенклатура разделена на группы, и каждую такую группу легко было развернуть, чтобы провести анализ и внести коррективы попозиционно. Иначе рассчитанный по всем правилам страховой запас со временем может оказаться недостаточным или избыточным.

 

 

Другие публикации автора: 
Дмитрий ГАВРИЛОВ