Автоматизация многономенклатурных закупок без фиксирования периода между поставками.

Хватит ли одного пальца, чтобы пересчитать все модели автоматизированных закупок для многономенклатурных поставок? – Теперь, нет! 

Исходная предпосылка.
Большинство компаний, которые осуществляют многономенклатурные поставки продукции и пытаются автоматизировать свои закупки, сталкиваются с отсутствием выбора моделей для этого. После упорных поисков по дебрям Интернета они обнаруживают, что есть только одна такая модель, правда, предлагаемая в разных вариациях – это модель с фиксированным периодом между поставками.

Поговорим о ... процессах

Итак, отличную тему на мой взгляд поднял Валерий Разгуляев при обсуждении ABC-анализа.

Мне кажется, здесь она будет более уместна, ибо уже не имеет прямого отношения к исключительно управлению запасами. Скорее это касается общих принципов управления. Чтобы разговор был более предметным, предлагаю договориться об общих понятиях. Есть (бизнес-)процесс со своими входами, выходами, цепями управления и приданными ресурсами. Любой процесс может быть разложен на отдельные процедуры. Отдельные в том смысле, что у каждой из них можно обнаружить промежуточный результат. Этот результат не всегда имеет самостоятельную ценность и не всегда должен быть контролируем, но он есть. В свою очередь, процедура может (должна, вообще-то) быть представлена как последовательность операций.
Всякий процесс в большей или меньшей его части может быть формально описан. Если мы не говорим о творческом процессе (мы ничего о нем и его составляющих не знаем), доля формализуемых операций и даже процедур всегда больше нуля. Для тех, кто считает свой процесс круто творческим, я бы привел такой пример.

Прогнозирование

Видимо создатель этого сайта очень неглупый человек, и имеет глубокие познания в теории вероятностей и мат статистике, а значит и в теории временных рядов. Хотелось бы обсудить как актуально на сегодняшний день использование в прогнозировании (всякого рода продаж) модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС, Бокс и Дженкис).

Продолжаем считать оптимальный страховой запас

Итак, продолжим рассмотрение задачи нахождения оптимального запаса.

Попытаемся учесть не только штрафы за превышение срока годности продукта, но и полную стоимость обслуживания запаса.

Моделирование прибыли, потерь и уровня обслуживания в зависимости от размера страхового запаса

Лист Excel, моделирующий поведение прибыли, потерь и уровня обслуживания от размера страхового запаса. Позволяет находить оптимум в зависимости от вида и характеристик распределения спроса, нормы прибыли, штрафов за превышение срока годности, стоимости хранения и кредитования.

Не содержит макросов и защит.

Законы распределения рисков. Учет транспортных рисков в эффекте хлыста. Моделирование

Всем привет! Если кто-то знает, где можно найти информцию по данной теме, буду очень благодарна. В настоящий момент мы занимаемся исследованием и моделированием эффекта хлыста. Смогу поделиться результатами исследования по окончанию работы

Оборачиваемость, средний запас...

Оборачиваемость, средний запас...

А почему мы эти вещи вообще рассматриваем как одни из основных показателей? Попробуем разобраться.

На самом деле полезно почаще вспоминать о том, что сами по себе эти цифры ничего не говорят об эффективности управления запасами. Потому что управление запасами — 'it's all about money'. Деньги — вот единственный и универсальный измеритель, а отнюдь не килограммы, штуки, кубометры, паллеты и прочие грузоместа. Так что пусть меня простят те, кто гордо себя величают «логистами», логистика — это несколько шире, нежели задача коммивояжера.

EOQ: учет стоимости денег

В продолжение дискуссии о стоимости денег и ее влиянии на оптимальный размер заказа:

http://zakup.ru/modules.php?name=Forums&file=viewtopic&t=3275

Ключевым моментом разногласий явилось то, должна ли фигурировать стоимость денег (издержки кредитования) в случае использования собственных, а не заемных средств. Для меня очевидно, что стоимость денег должна учитываться в любом случае. Причина этого проста: как только мы вкладываем рубль в запас, мы лишаем себя возможности альтернативного вложения (в депозит ли, в другой бизнес ли, в другой товар ли). А это эквивалентно недополучению прибыли от такого вложения, а значит фигурирует в расчетах как косвенные, но все же издержки.

Но поскольку такого объяснения недостаточно, попробуем рассмотреть на примере. Исходные данные (взято с потолка путем долгой медитации):

Расчет страхового запаса по эмпирическому распределению ошибки прогноза спроса

На практике вычисление страхового запаса и точки заказа обычно проводится на основе нормального распределения без каких-либо проверок распределения на нормальность. Величина ошибки страхового запаса вследствие отклонения распределения вероятностей ошибки прогноза от нормального будет зависеть от степени этого отклонения. Для того чтобы оценить эту ошибку, необходимо получить распределение вероятностей ошибки прогноза спроса за время задержки пополнения. Если это распределение уже получено, то можно вычислить размер страхового запаса на его основе, не пользуясь нормальным распределением. В данном пункте мы рассмотрим вычисление страхового запаса на числовом примере.

Пусть в результате обработки файла ошибок прогноза была получена таблица частот, приведенная в таблице 1.8. Количество наблюдений равно 103.

Таблица 1.8 – Эмпирическое распределение ошибки прогноза оптового спроса на растворимый кофе в килограммах

Оптимальный размер заказа в стиле fashion

Залача, которую мы здесь будем решать — определение оптимального размера заказа. Но в данном случае это будет не классический EOQ (Economic Order Quantity), который решался Уилсоном. В классической постановке de facto решается задача оптимизации периода между поставками, или, что то же самое, оптимизация рабочего запаса.

Сейчас же мы поставим другое условие. Будем считать, что переходящих остатков быть не может. Все, что мы не продадим в течение этого периода, в следующем продано быть не может или будет продано с весьма значительными потерями.