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.

Поэтому, как серьезные люди, пойдем с самого начала — от денег. Как уже писалось ранее, в товар мы вынуждены инвестировать какие-то суммы и хотим с них получить максимальную отдачу.

Давайте сделаем два предположения, которые на практике недалеки от истины.
Первое — в целом по компании инвестиции в запас с течением времени меняются крайне медленно и в весьма небольших пределах. Одни товары продаются, другие поставляются, сумма остатков "в среднем по больнице" постоянна даже в пределах товарных групп. Несмотря на то, что запас каждой отдельной позиции меняется быстро и в широких пределах, освобождающиеся деньги сразу же реинвестируются в другую продукцию (на самом деле не сразу, но об этом чуть ниже). Таким образом, размер инвестиций в каждую конкретную позицию можно заменить средним значением ее запаса в деньгах — Инвестиции = S (Средний запас) * c (себестоимость). Еще более точным такой подход становится, если брать достаточно большой период усреднения.
Второе — для любого товара Прибыль = r (коэффициент наценки) * c (себестоимость) * V (объем продаж). Тогда наш показатель
 

где Tоборачиваемость, отношение объема отгрузок к среднему запасу.

Более того, я бы заметил, что в среднем по товарной группе размер наценки обычно примерно одинаков. Это позволяет часто делать анализ не на уровне отдельных товаров, а на группе. Ниже мы рассмотрим, как это делать.

Из формулы видно, что увеличение оборачиваемости — прямая задача управления запасами. Поскольку на r мы повлиять можем в весьма небольших пределах — цена на рынке ограничивает нас с одной стороны, а с другой — это получение минимальной себестоимости за счет лучших входных цен и уменьшения операционных издержек (логисты, привет!).
Однако отметим для себя, что все-таки сама по себе оборачиваемость ни о чем не говорит, важно именно произведение rT. Так что если при анализе мы встречаем две позиции с сильно разной оборачиваемостью, мы не будем спешить и размахивать шашкой. Еще не факт, что плохая оборачиваемость означает плохое управление.

Теперь попробуем разобраться, как же нам посчитать эту самую оборачиваемость. С объемом продаж все понятно, это факт, данный нам в объективных ощущениях учетной системой. Так что тут разночтений почти не возникает. Другое дело — средний запас. Пусть мы хотим посчитать средний запас на промежутке времени [t1;t2] и знаем, что динамика запаса была такой:

Задача нахождения среднего запаса состоит в том, чтобы найти такое значение x0, что площадь под кривой запаса в точности совпадает с площадью под средней линией x=x0. Отсюда формула

Таким образом для вычисления среднего запаса нужно измерить площадь под кривой запаса. В частности, для расхода с постоянной интенсивностью:

площадь под кривой на промежутке полного цикла пополнения =
(t2-t1)*страховой запас + (t2-t1)/2 *рабочий запас, а

средний запас есть сумма страхового и половины рабочего запаса - правило, постоянно звучащее, но не всегда выполняемое.

Конечно, если потребление неравномерно, такая простая формула уже не работает:

В реальности, в отличие от математики, есть два момента, почему в чистом виде использовать эту формулу нельзя.
Первый момент состоит в том, что мы физически не можем непрерывно измерять величину запаса. Можем только снимать значение с какой-то разумной периодичностью, а значит измерять будем не совсем точно:

Тогда для N измерений среднее значение приблизительно равно

Из картинки видно, что теоретически чем чаще мы будем снимать показания, чем точнее будет результат. Но тут возникает

Второй момент. Мы не занимаемся теоретическими изысканиями. Мы в данном случае оцениваем замороженные в запасе деньги. Таким образом, нам неважно, что запас в следующую секунду уменьшается — мы все равно не сможем этими деньгами воспользоваться мгновенно. Во всяком случае, для стандартной компании, работающей с реальными товарами, абсолютно все равно, как ведет себя товар в течение дня — воспользоваться этими деньгами мы сможем лишь на следующее утро, когда будем печатать платежки. Поэтому максимально точным и наиболее правильным для нас будет ежедневное снятие остатков. Для биржи или банковского сектора ситуация может быть иной, но нас это не интересует.

Итак, в идеале для оценки оборачиваемости запаса мы должны иметь дневные остатки и дневные отгрузки. Тогда мы в состоянии расчитать оборачиваемость за произвольный период времени

Для регулярного анализа нам только остается установить то количество дней, за которые мы будем усреднять. Очевидно, это определяется той характерной скоростью, с которой оборачивается наш товар. Подавляющему большинству достаточно оценивать оборачиваемость на месяце. Нужно только установить для компании стандарт — например, 28 дней или 30 дней в месяце. Помимо всего прочего, это хорошо согласуется с характерным периодом планирования и бюджетирования.

Но мы пойдем дальше. Что если у нас цикл планирования 1 месяц, а товар таков, что оборачивается как правило 1 раз в три месяца (T~1/3)? По соображениям здравого смысла нам бы следовало взять большой период усреднения, иначе мы рискуем не захватить достаточное количество отгрузок и само понятие усреднения теряет свой смысл. Посмотрим повнимательнее на формулу. При достаточно больших N сумма отгрузок растет приблизительно пропорционально N (длине периода измерения). Совершенно аналогично ведет себя и сумма остатков, а значит T/N — приблизительная константа, характеризующая наш поток. Если мы снимали значения запаса ежедневно, эту дробь можно назвать «среднедневная оборачиваемость». И физический смысл ее как раз в этом — отношение Среднедневных отгрузок к Среднедневным остаткам, но при этом усреднение делалось на большом промежутке времени. Пример.

У меня есть товар, который вел себя в течение года следующим образом:
в запасе держалась 1 единица.
Отгружался клиентам 4 раза за год по 1 шт.
каждый раз после отгрузки в течение пяти дней запас был нулевым.

Тогда

N=365
Сумма отгрузок = 4
Сумма остатков = (365-4*5)*1 = 345 (средний запас = 345/365)

Годовая оборачиваемость = 365*4/345 ~ 4.23
Среднедневная оборачиваемость = 4/345 ~ 0.012

Более того, как только я посчитал среднедневную оборачиваемость, я могу в любой момент пересчитать ее в любой период. К примеру, среднемесячная оборачиваемость по данной позиции в предположении 30-дневного месяца будет

T/N*30 ~ 0.35 (ну да, примерно раз в три месяца, как и предполагалось).

Однако вернемся к нашему универсальному измерителю, а то мы увлеклись техникой расчета. То бишь зачем все это было надо? Есть искушение контролировать управление запасами по такому простому показателю, как оборачиваемость.

Я не хочу в регулярном режиме разглядывать в лупу оборачиваемость по каждой отдельной позиции. Мне нужно «уменьшить размерность задачи». Для этого я вижу два пути. Первый — информационная система считает по всем позициям величину rT и строит для меня график/таблицу, отсортированную по возрастанию. Я могу таким образом сконцентрироваться на верхней части таблицы и сформулировать какие-то меры по улучшению ситуации. Еще более радикальный подход — определить норматив для величины rT и в текущем режиме обращать внимание только на те записи, которые выходят за рамки.

Второй подход будет ближе тем, кто любит делать классификации.

Возьмем всю номенклатуру компании и распишем

Теперь поделим всю номенклатуру на группы с близкими значениями r. Как уже говорилось в начале, очень часто внутри товарных категорий норма рентабельности одинаковая, так что для такой группы можно написать

В числителе мы видим объем продаж по всей группе в деньгах, а в знаменателе — средний запас по группе в деньгах. Дробь таким образом суть Оборачиваемость по группе:

Поскольку групп скорее всего будет не так много, мы можем для каждой группы (читай «для каждого R») определить нормы оборачиваемости и следить за ними уже на уровне групп. Но для совсем уж высокого начальства и такой уровень детализации может оказаться излишним. Для уровня директората видимо вообще интересна единственная интегральная цифра. Вернемся к соотношению

Проанализировав историю продаж и остатков по всей компании, я могу получить цифры:

тогда Средняя рентабельность по компании

Средняя оборачиваемость по компании

Тогда и в целом по компании можно написать

а если теперь предположить, что показатель R с течением времени изменяется очень медленно (что почти всегда выполняется, см. начало статьи), то для руководства достаточно контролировать среднюю оборачиваемость по больнице. И если показатель выходит за рамки норматива, требуется спуск на детальные уровни — группы и отдельные позиции.

Но еще раз обратим внимание, что это только при практически постоянном известном значении средней по больнице рентабельности. Ну и при практически постоянных кредиторской и дебиторской задолженности — см подробности. Так что при данных условиях контроль по оборачиваемости вполне может применяться, главное — не забывать об ограничениях.