Управление запасами: попытка предсказать непредсказуемое

Всем математикам известна закономерность – чем проще формулируется задача, тем сложнее найти её решение. Классический пример – теорема Ферма, сформулировать её в состоянии школьник 5-го класса. Однако для доказательства создаются столь изощрённые математические теории, что прорывные решения в шифровании стали лишь побочным эффектом. Основная причина в том, что элементарно сформулированная задача при самом ближайшем рассмотрении уже граничит с философией. Это похоже на незатейливый вопрос трёхлетнего ребёнка «куда пропадает снег, поднимается обратно вверх?». Как ему объяснить круговорот воды в природе?

Планы продаж

Задача управления запасами также формулируется предельно просто и понятно: непрерывное обеспечение клиентов нужным товаром + минимальные запасы. И путь её решения как будто сразу очевиден: составить точный прогноз продаж. Правда, через какое-то время после прихода товара руководство ставит новую простую задачу. Нужно всего лишь ответить на вопрос: «Не умеем прогнозировать или не умеем продавать?».

Хорошо, если речь идёт о продаже мороженого жарким летом в центре города. Тут, однозначно, причина в продавце. А если товарная матрица состоит из 3000 позиций с однотипными названиями вроде «НГР-7003К»? И её покупателем, в том числе, является посредник, перепродающий товар строительной компании — победителю тендера на возведение офисного здания в Ярославле, которое временно приостановлено из-за нехватки денег в городском бюджете?

Можно успокоить себя быстрым ответом о «виновности» продажника, который не выполнил утверждённый план и мобилизовать его на эффективную работу. Более того, на следующие месяцы также не снижать планы, а, по одной из известных тактик управления персоналом дожимать продавцов по принципу «как хочешь, но результат дай». Главное определить, до какого предела можно давить. Впрочем, ответ может определиться сам, опытным путём – когда продажник уволится и сбыт товара прекратится вовсе.

Интуиция

Более разумный способ – посмотреть на предыдущие месяцы и определить, схалтурил ли отдел сбыта, или всё объективно и нужно корректировать планы продаж на будущее. И вновь мы возвращаемся в начало к очередному просто сформулированному вопросу – «как определить и как скорректировать». В таком случае обычно следует «действовать по ситуации», «усреднять», «опираясь на опыт». Но что стоит за этими формулировками? Их неопределённость наводит на мысль, что это гадание, которое в более благозвучном ключе звучит как «интуиция».

Если бизнес высоко рентабельный или монопольный, и прощает ошибки интуиции, то всё в порядке и можно было вовсе не начинать беспокоиться по поводу стоков. А вот если маржа не превышает 100 процентов и при месячном обороте в 10 млн на складе мёртвым грузом лежит товара на 40, то это уже проблема. И решать её по интуиции становится слишком рискованно. В таком случае следует более внимательно вникать в причины снижения продаж, роста стоков, в общем – статистических колебаний.

По классике, сначала надо определить первичные факторы, которые влияют на продажи, и отсеять второстепенные (что-то вроде ABC-анализа в изучении причинно-следственных связей). Попробуем перечислить некоторые возможные причины: соотношение «цена – качество», изменение предложения конкурентов, параметров сети дистрибуции, сезонность, нехватка ходового товара на складе, пересортица, недопоставки, ЧП на железной дороге «Владивосток — Москва», новая форма таможенных документов, плохое настроение менеджера по понедельникам еженедельно и с 15 до 17 ежедневно и т.д. Высокой предсказуемостью в данной цепочке отличается, пожалуй, только настроение менеджера. Чем прогнозировать указанные факторы для каждого наименования в товарной матрице из 3000 наименований типа «НГР-7003К», пожалуй лучше положиться на интуицию или давить на продажников.

Удивительное рядом

И все-таки что-то надо делать. В данном случае, как и в математике, разумно подумать над философией подхода к решению задачи управления запасами. Теорема Ферма оставалась загадкой тысячелетия, пока люди не додумались решать сформулированную для обычных чисел задачу через геометрические фигуры в пространстве. Человечество не умело решать доступные ученику шестого класса квадратные уравнения, пока Евклид не предложил записывать их на доске, а не формулировать устно, как раньше («возьми число, умножь его на себя два раза, прибавь 5 таких же чисел и т.д.»).

В нашем случае, разумеется, все несколько проще. Главной причиной, суммирующей почти любые причины отклонений от результата, является непредсказуемость. Проблема «планов продаж» в том, что они — попытка «предсказать непредсказуемое». Но это невозможно и действовать следует наоборот — нужно застраховаться от возможных изменений.

Интересно, например, задаться вопросом, а стоит ли вообще определять «планы продаж» и выстраивать от них всё финансовое планирование? Может попробовать ориентироваться только на первичную цель — получение максимально прибыли? Эта цель распадается на более мелкие цели. Например, для товаров группы «А» — в любой момент быть готовыми покрыть пиковый спрос; для группы «B» — покрыть обычный (в т.ч. с учётом сезонности) спрос; «С» — иметь резерв товаров для постоянных и VIP клиентов; «D» — обеспечить поставку в срок не более X дней с момента обращения клиента.

Применение подобных «логистических целей» на практике даёт возможность учитывать различные факторы, сформулированные в самом общем виде (например, опоздание с поставками в силу ЛЮБЫХ причин на 30 дней; колебание спроса на 40%; смена коллекций, мода и прочее). Ошибка здесь может быть лишь в том, что вместо 30 надо было выбрать 60. Однако эту ошибку на порядок проще убрать в следующем планировании, поскольку это всего один фактор, а не пятьдесят. При таком подходе уже проще корректировать даже и сами планы продаж, если бизнес-схема (или мировоззрение директора) не позволяет отвязаться от них совсем.

Практика применения

При отказе от планов продаж и замены их логистическими целями разумно пересмотреть и схему хранения товара, не ограничиваясь собственным складом, а распределив его по всей логистической цепи. Это приведёт к повышению оборачиваемости. Для этого можно, например, применить одну из известных методик «точки дозаказа», которая рассчитывается на основании логистической цели, но не планов продаж. Причём, это возможно даже в случае работы с не самым надёжным поставщиком, ненадёжность закладывается в логистическую цель.

Определять категории товара можно для начала с помощью самой простой модификации ABC-анализа (например, по методу первой касательной). Можно усложнить, дополняя вручную (например, победа в тендере переводит ранее неходовые товары в категорию «АА»).

Меняется и сама механика вычисления заказа как такового. А именно, вместо регулярного расчёта планов продаж на полгода вперёд (что, например при работе с Китаем, не редкость), просто с нужным периодом времени (неделя, месяц) контролируется отклонение товарного запаса от логистической цели. Это даёт возможность оперативно реагировать на изменение ситуации. Залог успеха – дотошный специалист, пересчитывающий схему хотя бы раз в неделю. Найти такого – уже половина решения проблемы.

Анализ практики применения вышеизложенных подходов приводит к выводу, что в связи со сложностью прогнозирования в современной российской действительности их применение даёт значительный экономический эффект. А значит, сам подход прогнозирования должен уступить место подходу страховки от изменений. Но в этом, видимо, корень проблемы, и её скорого устранения в России не предвидится. Мы до сих пор каждый раз надеемся преодолеть 70 км до дачи за час, а едем вместо этого три или четыре.