Оптимизация запасов относится к методам, используемым предприятиями для улучшения надзора, контроля и управления размером и расположением запасов в их расширенной сети поставок . [1] В ходе исследования операций было замечено , что «каждая компания сталкивается с проблемой соответствия объема поставок спросу клиентов. То, насколько хорошо компания справляется с этой задачей, оказывает серьезное влияние на ее прибыльность». [2]
В отличие от традиционного цикла запасов «перебор и очистка», в котором компании закупают слишком много продукции, чтобы подготовиться к возможным скачкам спроса, а затем выбрасывают лишнюю продукцию, оптимизация запасов направлена на более эффективное соответствие предложения ожидаемому потребительскому спросу. [3] Данные открытых стандартов Американского центра производительности и качества (APQC) показывают, что по состоянию на 2011 год средняя компания имеет запасы в размере 10,6 процента годового дохода [обновлять]. Типичные затраты на хранение запасов составляют не менее 10,0 процентов от стоимости запасов. Таким образом, средняя компания тратит более 1 процента доходов на хранение запасов, хотя для некоторых компаний эта цифра намного выше. [4]
Кроме того, объем имеющихся запасов оказывает большое влияние на наличие денежных средств. Учитывая высокую стоимость оборотного капитала , компаниям важно поддерживать как можно более низкий уровень запасов и продавать их как можно быстрее. [5] Когда аналитики Уолл-стрит смотрят на результаты деятельности компании, чтобы сделать прогноз прибыли и дать рекомендации по покупке и продаже, запасы всегда являются одним из главных факторов, которые они принимают во внимание. [6] Исследования показали 77% корреляцию между общей рентабельностью производства и оборачиваемостью запасов. [7]
Проблема управления запасами усугубляется феноменом « длинного хвоста », который приводит к тому, что большая доля общего объема продаж многих компаний приходится на большое количество продуктов, каждый из которых имеет низкую частоту продаж. [6] Более короткие и частые циклы производства продукции, необходимые для удовлетворения потребностей более сложных рынков, создают необходимость в управлении цепочками поставок, содержащими больше продуктов и деталей. [5] Следовательно, предприятиям необходимо понимать, как это влияет на их запасы и как они могут воспользоваться возможностями, предоставляемыми такими продуктами. [8]
В то же время частота планирования и временные интервалы переходят от ежемесячного/еженедельного к ежедневному, а количество управляемых складских помещений увеличивается с десятков в распределительных центрах до сотен или тысяч в точках продаж (POS). Это приводит к большому количеству временных рядов с высоким уровнем волатильности спроса. [9] Это объясняет одну из главных проблем в управлении современными цепочками поставок, так называемый « эффект кнута », который часто приводит к тому, что небольшие изменения фактического спроса вызывают гораздо большие изменения в воспринимаемом спросе, что, в свою очередь, может ввести компании в заблуждение. вносить большие изменения в запасы, чем действительно необходимо. [10]
Без оптимизации запасов компании обычно устанавливают целевые показатели запасов, используя эмпирические правила или одноэтапные расчеты. Эмпирические правила обычно предполагают установку количества дней поставки в качестве целевого показателя покрытия. Одноэтапные расчеты рассматривают один товар в одном месте и рассчитывают объем запасов, необходимый для удовлетворения спроса. [11]
Модели оптимизации запасов могут быть либо детерминистическими (когда каждый набор состояний переменных однозначно определяется параметрами модели), либо стохастическими (когда состояния переменных описываются распределениями вероятностей). [12] Стохастическая оптимизация учитывает неопределенность поставок, например, 6 процентов заказов от зарубежного поставщика опаздывают на 1–3 дня, 1 процент опаздывают на 4–6 дней, 5 процентов опаздывают на 7–14 дней и 8 процентов опоздали более чем на 14 дней. [13]
Стохастическая оптимизация также учитывает волатильность спроса, что является главным приоритетом среди проблем, с которыми сталкиваются профессионалы цепочки поставок. [14] Например, руководство прогнозирует 65-процентную вероятность продажи 500 единиц, 20-процентную вероятность продажи 400 единиц и 15-процентную вероятность продажи 600 единиц. Высокие уровни обслуживания могут быть достигнуты за счет перерасхода средств, чрезмерных запасов и борьбы с пожарами, но более высокая прибыльность может быть достигнута за счет понимания источников нестабильности и надлежащего планирования. Результатом является лучшее понимание требований к инвентаризации, чем при использовании детерминистического подхода. [15]
Задачи одноэшелонного размещения – это задачи одного типа, при которых либо поток материала, выходящий, либо поток материала, поступающий на размещаемые объекты, пренебрежимо мал. В многоуровневых задачах актуальны как входящие, так и исходящие товары. Это имеет место, например, когда распределительные центры (РЦ) должны быть расположены с учетом как стоимости транспортировки от заводов до РЦ, так и стоимости транспортировки от РЦ к потребителям. В многоуровневых задачах необходимо учитывать ограничения, направленные на балансировку входящих и исходящих потоков. [16]
Последовательный одноуровневый подход прогнозирует спрос и определяет необходимые запасы для каждого эшелона отдельно. Многоуровневая оптимизация запасов определяет правильные уровни запасов в сети на основе изменчивости спроса на различных узлах и производительности (время выполнения, задержки, уровень обслуживания) на более высоких уровнях. [17]
Многоуровневая оптимизация запасов рассматривает уровни запасов целостно по всей цепочке поставок, принимая во внимание влияние запасов на любом заданном уровне или уровне на другие уровни. Например, если товар, продаваемый в торговой точке розничного предприятия, поступает из одного из его распределительных центров, то распределительный центр представляет собой один эшелон цепочки поставок, а торговая точка — другой. Должно быть ясно, что объем запасов, необходимых в торговых точках, зависит от услуги, получаемой от распределительного центра. Чем лучше услуга, предоставляемая в восходящем направлении, тем меньшая защита необходима в нисходящем направлении. Целью многоуровневой оптимизации запасов является постоянное обновление и оптимизация уровней страховых запасов во всех этих уровнях. [6]
Многоуровневая оптимизация запасов представляет собой «современный» подход к оптимизации запасов по всей цепочке поставок. Моделирование нескольких этапов позволяет более точно прогнозировать другие типы запасов, включая циклический запас и предварительный сбор, а также резервный запас из-за поэтапных требований. [18] В рамках оптимизации запасов необходимо постоянно отслеживать показатели работы поставщиков, обслуживания клиентов и внутренних активов, чтобы обеспечить постоянное совершенствование. [19]
Шойфеле и Кулшрешта относятся к механизмам оптимизации запасов или механизмам ввода-вывода, функция которых заключается в анализе данных о запасах с использованием целостного подхода во всей сети поставок. Они отмечают растущий интерес к их использованию и применению в конкретных областях инвентаризации, таких как заводские операции, сборочные линии и транспортировка. [1] : 4–7
Компании добились финансовой выгоды за счет оптимизации запасов. Исследование IDC Manufacturing Insights показало, что многие организации, которые использовали оптимизацию запасов, сократили уровень запасов до 25 процентов за один год и получили дисконтированный денежный поток выше 50 процентов менее чем за два года. [5] Например: