Расчет страхового запаса для склада запасных частей часто вызывает вопросы у управляющего. Так как запчасти со склада уходят неравномерно, возникает потребность в создание небольшого «жирка» в запасах. То есть другими словами необходимо рассчитать, сколько необходимо деталей, чтобы хватило в случае возникновения колебания. У посетителей сайта может возникнуть сразу вопрос, а чтобы хвалило запчастей кому – всем? Случайное колебание спроса достаточно сложно рассчитать, современные методики по расчету страхового запаса, как правило, не дают 100% вероятности удовлетворения спроса. Но… можно заложить определенный уровень удовлетворения потребности покупателей запчастей с первого раза, так называемый «Уровень сервиса», такой термин часто встречается в различной зарубежной литературе по логистике и управлению складом в частности в американской и английской литературе как «Service level», а в немецкой как «Servicegrad». Чем выше уровень сервиса, тем выше страховой запас, тем выше издержки на хранение запаса – собственно это должно быть понятно. Для различных складов и точек реализации запасных частей принимают разные уровни сервиса. Чем выше склад в системе логистики фирмы, тем должен быть выше уровень сервиса. Лучше это объяснить на живом примере:

• если в магазин приходит покупатель 85% вероятности того, что его потребность в запчастях удовлетворят полностью, то есть продадут нужную запчасть со склада магазина;
• магазин должен обращаться на склад к оптовику, у которого будет 90% всех нужных магазину запчастей в наличии и он их будет готов отгрузить сразу;
• оптовик же может закупать запчасти у импортера запчастей на региональном или центральном сладе при этом уровень сервиса с первого обращения по удовлетворению заявок будет уже выше около 95%.
• Вообще даже для крупных региональных складов нормальным считается уровень сервиса 95-96%.

Посетители сайта могут спросить, а что будет если сделать уровень сервиса 100%, можно и такую цифру получить, только придется хранить все запчасти от оборудования, а это очень дорого. На такие вещи могут пойти только военные, с большими государственными бюджетами. Как отмечал автор одной из книг по управлению запасами: военных очень часто ругают из-за отсутствия необходимой запасной части, но никогда за наличие их чрезмерного количества. Мы не военные и такого количества бюджетных денег у нас нет. Посмотрим, как рассчитать запасы деталей на складе с учетом страхового запаса.

Алгоритм будем использовать не очень точный, но он гарантированно работает, к тому же, он весьма простой, как для понимания, так и для реализации, рассчитывать склад мы будем с помощью Excel. Но для начала нам необходимо получить входные данные. Какие данные нам всё-таки необходимы и как мы будем их представлять?

Нужны данные по реальной реализации запасных частей со складов: другими словами нужна таблица с данными артикул детали, дата продажи в формате DD-MM-YYYY (например, как 20-11-2009) и количество деталей. На самом деле, когда идет расчет о расчете запасов деталей лучше в дате отбросить понятие дней, а оперировать в расчетах только месяцами и годами, как и сделано в прилагаемом файле примера – дата отображается как 2009-01. Такое представление поможет потом нам в дальнейшем при составлении сводных таблиц в Excel. Обратите внимание, на присутствие лидирующего нуля в дате для месяца при его значении менее 10; это важно, впоследствии, вы поймете почему. Необходимо также отметить, что вытащить значение месяца и года из даты формата DD-MM-YYYY можно при помощи функций Excel МЕСЯЦ и ГОД (Month и Year в английской версии).

Потом необходимо свести все данные в сводную таблицу. Кто никогда не работал со сводными таблицами советуем прочитать книгу «Сводные таблицы в Microsoft Excel». Знания, полученные в данной книге, пригодятся не только финансистам или аналитикам, но и специалистам, работающим с запасными частями. Будем рассматривать анализ сводных таблиц на основании файла, прикрепленного к данной статье.

Выделяем столбцы с A по D.
В меню Данные выбираем пункт Сводная таблица и выбираем следующие опции в диалоге:

Проверяем на всякий случай диапазон данных:

Потом выбираем размещение сводной таблицы на новом листе:

И нажимаем на кнопку макет, размещаем данные из столбца Артикул в область Строка, Дата, преобразованная в область Столбец и Количество в область Данные:

Кликаем в поле данных и выбираем значение Сумма (внимательно только не Количество):

Далее нажимаем ОК два раза и нажимаем на кнопку Параметры, выбираем для пустых ячеек отображать 0:

Кликаем на клавишу ОК потом Готово и получаем таблицу примерно такого вида:

Далее следуем очень простым способом, копируем нужные данные на этот же лист, а сводную таблицу уничтожаем.

Рассмотрим сколько нам необходимо запасных частей в месяц. Формула будет очень простой, среднемесячный размер реализации и страховой запас или:

Вычисляем среднемесячное значение реализуемых запасных частей, формула Excel будет иметь вид что-то типа =СРЗНАЧ(B2:M2). Получили Vсреднее – тут нет никаких трудностей. Далее нужно рассчитать объем страхового запаса, как видите потребности в детали 667723 на складе в период 05.2009-09.2009 более чем среднее значение в 623 детали, получается, что мы если не создадим какой-то дополнительный страховой запас в эти месяцы, то оставим потребителей без необходимых запчастей. Это недопустимо для нас. Многие управленцы складом считают, что можно принять - то есть, что для артикула 667723 Vреал = 1136, но это неправильно, так поддержание такого высокого запаса на складе очень дорого. Обычно принимают какой-то определенный процент удовлетворения спроса или уровень сервиса (service level). Допустим, он принимается равным 95%, это означает, что в 95 случаев из 100, такого запаса хватит для удовлетворения месячной потребности.

Аналитики считают, что потребность в запасных частях более менее подчиняется нормальному распределению (см. диаграмму внизу).

Зная стандартное отклонение, мы можем вычислить площадь диаграммы под кривой нормального распределения. То есть вероятность 95 найдем по таблице нормального распределения, а следовательно, сможем рассчитать необходимый страховой запас.

В Excel это будет выглядеть следующим образом. Стандартное отклонение вычисляем с помощью функции =СТАНДОТКЛОНП(B2:M2). Необходимо использовать именное эту функцию, так как только она вычисляет стандартное отклонение по генеральной совокупности. Будьте внимательны!

Для того чтобы найти площадь под кривой нормального распределения необходимо использовать функцию =НОРМСТРАСП(0,95). Как понимаете 0,95 это наш уровень сервиса. Так как у нормального распределения у нас 2 части, нужно просчитать площадь под обоими. Страховой запас у нас будет Стандартное отклонение увеличенное на коэффициент 1,65... (две площади).

Остальную логику вычисления вы можете увидеть в прилагаемом файле Excel, рассмотрев его внимательно, я думаю, у вас не возникнет вопросов. Но в данном примере мы рассмотрели только способ по определению месячной потребность в запчастях с учетом страхового запаса. А вот как просчитать, оптимальное количество заказа – вопрос для следующих статей: ведь от тоже достаточно сложный.

Продолжение следует…