調達戦略の選択とその実施

会社の主なタスクの1つは、商品の購入に取り組むための効果的な戦略を作成して実装することです。 供給の問題は、あらゆるビジネスにとって最も苦痛な問題の1つです。 実践によると、この問題はほとんどの企業で最も開発が遅れているものの1つでもあります。 同時に、研究によると、供給の改善に1ドルを投資しても、販売開発に3ドルを投資するよりも効果が大きいことが示されています。

調達戦略を形成するときに実装できる主な概念は2つあります。





1.注文のサイズは、注文自体のコスト、保管コスト、バッチの割引などを考慮したビジネスケースを通じて計算されます。 このスキームは、生産および修理に関与する企業にとってより一般的です。 このシナリオで作業するということは、短期的な余剰品があるかもしれませんが、経済的に実現可能であるということです。 この戦略は、「効果的に投資された資金」の概念を使用し、長い実装サイクルのために設計されています。



2.製品が必要な場所、必要な場所に正確にあるべきであり、その量が実際に必要な量と同じでなければならない-それ以上でもそれ以下でもない。 この概念の正しい実装は、会社が在庫に資金を効果的に投資することを意味し、これにより、商品の不足（および売り逃し）と商品の過剰（値引きでのみ販売可能な死んだ商品）の両方に関連する極端な状況が回避されます。 このアプローチは、取引企業にとってより一般的です。 このシナリオで作業するということは、あなたが使うべき金額だけでお金を使うことを意味します-それ以上でもそれ以下でもありません。 商品の会社の現在のニーズをカバーするように設計されています。



以下では、各戦略の実装を検討します



戦略1：経済的に健全な注文サイズに基づいた補充



在庫管理の専門家は、もちろん、注文された委託品の量に対するコストの依存性のグラフをよく知っています。 提示された解釈（図）：







q-注文サイズ; z-単位費用; 折れ線グラフ-注文保管の単価。 双曲線スケジュール-注文の単価。 最適なスケジュール-総単価。 q *は、保管コストが注文のコストと等しくなるポイントです。



明らかに、特定の注文サイズでは、購入に最適な条件が発生します。 最適値はチャート上にはっきりと表示されます。 この最適値はEOQ（経済的な注文数量）です。



経済的な注文サイズの計算方法（EOQまたはウィルソンモデル/ウィルソン/）は実際には適用されませんが、サプライチェーンと在庫管理に関する科学文献では、これらの方法はかなりの量を占め、完全に争われていません。 EOQに対するビジネスの怠慢の理由は明らかであり、「表面にある」。 第一に、計算の複雑さが高く、第二に、結果の精度が低いことです。



EOQの式およびその他の類似物では、必要な注文数量を最低コストで直接決定することが提案されています（図1）。 もちろん、コストと最適サイズの間には相関関係がありますが、それほど直接的なものではありません。 同時に、EOQシステムエラーは非常に大きくなります。







図 1.計算アルゴリズムEOQのスキーム。



計算の質を改善するために、コストのかかる最小ではなく、年間の収益性の最大値を使用することが提案されました（図2）。 コスト、マージン、売上については、収益性が注文のサイズに依存する機能が構築されます。 関数グラフで、最適点が決定されます。 この点は、最も有利な注文量に対応すると考えられています。



この方法を使用すると、経済的に健全な注文サイズの計算精度を大幅に向上させることができます。 しかし、新しい方法論による計算の複雑さが増しています。 結局、今では、購入と保管のコストだけでなく、貿易マージンとすべてのコストを考慮する必要があります。



注文する各アイテムの最適な注文サイズを考慮すると、注文の準備にかかる労力は膨大な量になります。 毎月1万個のアイテムを持ち、在庫を補充している企業では、注文のサイズに対するコストまたは収益性の依存関係を毎月1万回計算する必要があります。 当然、誰もそのような贅沢を買う余裕はありません。







図 2.収益性の最適な順序を計算するためのアルゴリズムのスキーム。



問題の解決策。 2段階の手法を使用すれば、複雑な計算を取り除くことができます。 その後、計算の複雑さは数百回減少します（許容レベルまで）。



最初の段階では、計算は商品アイテムの最適な順序ではなく、最適なロットサイズで行われます（図3）。 原則として、1つのサプライヤがプレハブロットを提供します。1回の注文で、複数の商品アイテムが一度に完成します。 1つのバッチは5〜10個、時には数百個の商品アイテムで構成されます。 したがって、各ポジションではなく、商品の委託のサイズに対して経済的な正当化を行うと、計算の回数は対応する回数だけ減ります。







コスト、実装、およびマージンについては、注文のサイズに対する収益性の依存性に関するスケジュールが作成されます。 収益性が最大になる時点で、最適な注文サイズが決定されます。 そして、注文の最適なサイズに応じて、適切な売上高および（または）経済的な観点から最適な購入間隔を見つけることができます。



分析されたサプライヤの商品の需要が強い季節変動の影響を受ける場合、年間を通じて単一のエンドツーエンドインジケーターを使用するのではなく、予想される季節的な需要の変化に応じて、注文のサイズの要件（売上高）がその年に調整されるスケジュールを作成するのが合理的です



第一段階の作業を完了した後、売上高、注文サイズ、および（または）購入の間隔の基準があれば、スペシャリストが特定のポジションに必要な注文量を計算することは難しくありません。 安全在庫のサイズだけでなく、予想される実装と現在のバランスを見つけるだけです。



EOQで注文サイズを見つけるための方法論にはエラーが多すぎ、さらに、莫大な人件費が必要です。 収益性によって最適な注文サイズを見つける方法論は、決済の品質を向上させますが、複雑さを軽減しません。 プロセスが2つの段階に分けられる方法論（最初、1年に1回、最適な売上高、サプライヤへの一括注文のサイズ、または購入間隔）、および各納入バッチの商品アイテムの注文のサイズの計算は、収益性によって決定されます）は、2番目の問題を許容可能なレベルに減らします。



戦略2：ジャストインタイムの補充。



この概念を実装するには、調達を担当する管理者は、各店舗について、将来の期間の売上を評価するために毎日計算を行う必要があります。 商品の配達時間を考慮し、販売の予測に基づいて、マネージャーは残高の現在の状態から始めて、現在の在庫がどれだけあるか、そして古いだけでなく店に到着するまでに商品を注文する時間かどうかを評価する必要がありますパーティーは既に終了していますが、倉庫の過剰在庫は形成されませんでした。



商品の現在の需要と納期、および輸送中の商品の量は変動する可能性があるため、毎日の計算を行う必要があります-これらすべてのコンポーネントと時間要因を考慮する必要があります。



注文の重要なコンポーネントの1つは、安全在庫です。 安全在庫は、不測の事態が発生した場合に形成される追加の商品在庫です。 突然の需要の増加、製品の移動の遅れ、生産上の問題など、保険在庫が必要です。これにより、会社は中断せずにしばらく（オペレーターが選択して）作業できます。



保険在庫の本質を理解するために、類推を提供することができます：車の消費量が10リットル/ 100キロの場合、200キロの旅行では正確に20リットルを充填することはありませんが、予期せぬ状況のために常にもう少し燃料を補給します-これは保険在庫です。



保険在庫は、各店舗の固定量で計算されるか、配送の遅延に応じて、または他の要因（需要の変動性）に応じて計算されます。 時には、「最小在庫残高」などの概念が保険在庫として使用されます。

2番目の重要な要素は時間です。 時間は、販売予測と注文期間の生成に関係しています。 普遍的なコンセプトは「ロジスティックショルダー」です。 注文された商品が店舗に配達される時間



注文サイズの最終式は非常に簡単です。



注文サイズ（RP）= TO + TP-SZ-PP 、ここで

それが現在のバランスです。 処分できる商品のサイズ。 商品を予約する可能性がある場合は、現在の残高から準備金を除外する必要があります。

TP-輸送中の商品。 商品の配送中に店舗に到着する商品のみを考慮することが重要です（ロジスティックレバレッジ）。

SZ-保険在庫;

PP-売上予測。 「1日の売上予測」に配達日数を掛けて計算されます（ロジスティックレバレッジ）。 製品に顕著な季節性がある場合は、季節の要因に合わせて毎日の予測を調整する必要があることを考慮することが重要です。



式を使用することは難しくありません。受け取った「注文サイズ」がゼロ未満の場合、これは将来の期間における商品の不足を意味し、RZ *（-1）=サプライヤが注文する必要のある商品の数量。



したがって、管理者は、商品が本当に必要になった瞬間に、商品の配達の必要性を簡単に追跡できます。



このアプローチを使用すると、大量のデータと大量の計算が必要になるため、主な問題が発生します。 各アウトレットの商品ごと、輸送中の商品の量、準備金、および計算された保険在庫について、需要の変動を考慮するために、毎日計算を行う必要があります。 5,000のSKUと5つの店舗の品揃えがある場合、年間約9,000,000の計算を実行する必要があります（365 x 5 x 5000）。

「手動」評価に関連する方法には通常大きな固有の誤差があり、他の計算のすべての利点を相殺する可能性があるため、将来の売上の正しい予測に関連する問題もあります。 そして、プロフェッショナルなツールは高価であるか、マネージャーにとって日常的な使用が複雑すぎるかもしれません。



ほとんどの企業は、このタイプの計算にExcelを使用しています。 これを行うことはお勧めしません。大量の計算と、Excelに入力するデータの形成に人間が参加する必要があるため、計算に対するヒューマンファクターの影響が十分に低減されないためです。 また、Excelで作業することの結果は、マネージャーの数を増やすことによってのみ成長する能力です。

したがって、「どれだけの商品とどこに置くか」という質問に対する答えを見つけることができます。



特定の調達問題を解決し、人的要因を大幅に削減することを目的とした、日常使用に十分な軽量の高度に自動化されたソリューションの使用をお勧めします。 そのようなシステムの1つが、Mycroft Assistant、 http：//mycroftbs.ruです。

供給戦略を正しく設定することを決定した会社が直面する2番目の問題は、限られたリソースです。



需要が10,000,000ドルで、実際には3,000,000ドルしかない場合、企業は何をすべきでしょうか？ そもそもどのような商品を購入する必要があり、どのアウトレットに配送する必要がありますか？



これらの質問に対する答えを見つけるには、企業の活動に対する商品の影響度によって商品のグラデーションを導入する必要があります。 より重要な製品は、最も頻繁に摂取される製品であり、より多くの利益をもたらし、会社の品揃えに含まれる必要があります。 最も一般的な方法は、ABCグループによる商品のクラスタリングですが、「グループAのすべての商品に十分なお金がない場合はどうすればよいですか」という質問には答えません。



これらの問題を解決するために、すべての製品について簡単に計算できるいくつかの「横断的」指標があります。 これらは指標です：商品の売上高と商品の流動性。



商品の売上高は、一定期間の平均在庫に対する商品の販売速度の比率として計算できます。 つまり、これは在庫の商品の平均在庫が販売される期間であり、したがって、投資されたお金を返す時間です。



売上高は、平均在庫を販売するのに必要な日数を示します。 これは、この期間の売上に対する平均在庫の製品と月の日数の比率として定義されます。



In =（SrSt * Period）/ ObProd 、ここで

Srost-選択した期間の平均在庫、

ObProd-選択した期間の販売量。

期間-分析期間の日数



たとえば、商品の平均在庫は100個で、売上は300個です。 したがって、売上高は100 * 31/300 = 10.3（日）、つまり 商品の平均在庫を販売するには約10日かかります。



通常、製品の回転率が高ければ高いほど（日単位の速度が低ければ低いほど）、会社にとってはより良い結果になります。 これは、商品が倉庫に保管されず、入荷バッチがすぐに販売されることを意味します。 理想的には、過去の期間と比較したダイナミクスでインジケーターを分析します。 したがって、商品の流通が多いほど、購入に適しています。



一方、流動性インジケーターはこの問題に近づいており、そのロジックはほぼ同じです-製品が早く出るほど、インジケーターは高くなります。 そして、それからの結論はまったく同じです。製品が流動的であるほど、購入するのがより好ましいです。



在庫の流動性を計算するために、いわゆる「製品出口」-売上に対する受け取った商品の量の比率-ユーザビリティインデックスを考慮することが提案されています。 インデックスは特定の期間、デフォルトでは1年と見なされますが、異なる企業は異なると見なすことができます。



In =（ObProd-ObPost）/ ObProd 、ここで

ObProd-選択した期間の販売量、

Obpost-選択した期間の収入の量。

係数の解釈は次のように提案されます。







個別に割り当てられた商品で、残りは在庫がありますが、選択された期間の売り上げはゼロです。この商品は「デッドバランス」と見なされます。

したがって、セットのインジケーターを所有することで、最も重要な製品を強調表示できます。高い流動率でアクティブに使用され（流動性により）、一般的に認識されているインジケーター-会社の売り上げにおける利益とシェア。 有能な調達組織は、そもそもこれらの商品を運転資本に投資することです。



プリセットの使用に関連する問題は、各注文書の各フォーメーションで各アウトレットの商品ごとに各インジケータを個別に計算する必要があるという事実に関連しています。 さらに良いこと-毎日、会社の在庫の現在の状態を制御し、商品のステータスの変化に事前に対応できるようにするため（マーケティングツールを介して、商品が「非流動性」）。 したがって、5,000のSKUと5つの店舗の品揃えがある場合、年間約1800万のインジケーターの計算（365 x 5 x 5000 x 2）を実行する必要があります。



特定の調達問題を解決することを目的とした高度に自動化されたソリューションの使用をお勧めします。これにより、在庫の現在のステータスを自動的に監視し、現在の見積もりに基づいてサプライヤへの注文を効果的に形成できます。 そのようなシステムの1つが、Mycroft Assistant、 http：//mycroftbs.ruです。



Mycroft Assistantは、中小企業が在庫過剰や在庫不足を回避し、コストを削減し、企業の収益性を高めることができる在庫管理システムです。



販売履歴と現在の残高を分析することにより、Mycroft Assistantは予測を生成し、購入する製品とそれらを持ち込む倉庫に関する推奨事項を作成します。 また、将来の期間における販売および購入の計画も作成します。 このシステムは、「手動」作業とExcelでの作業を置き換え、追加のスタッフを引き付けることなく効率的に開発および作業できるようにします。



システムは、各アウトレットで商品の過剰または不足を回避するために何をする必要があるかについての推奨事項を提供します-会社が顧客にサービスのレベルを提供する準備ができるように、どこでどのくらいの商品を輸送する必要がありますか？



実際に販売および購入計画を作成するには、「計画の計算」ボタンをクリックするだけです。システムは販売履歴、現在の残高を個別に分析し、商品の移動に影響する要因を考慮します。 計算の結果、量的指標と財務指標の既製のレイアウトが得られます。



ウラジミール・ケメリスとの共著