Анализ и оптимизация товарных потоков - залог успешной работы предприятия

Слишком часто  процесс модернизации склада пытаются упростить и удешевить. Забывая, что склад – это не просто здание с расставленными внутри стеллажами. Это станок по переработке товарных потоков! А приобретение станка для, например, металлообработки начинается с определения максимально возможного диаметра заготовки. Точно так же и для выбора размерности складского комплекса, технологии, используемой в нем, типов и характеристик оборудования для хранения и перемещения товаров и, наконец, системы управления этой технологией должен проводиться только после точного понимания характеристик товарных потоков и потребности в объемах их хранения.

Причем надо отметить, что нас должны интересовать характеристики т.н. «расчетных» потоков, которые будут проходить через склад через некоторое количество лет. Обычно используется период прогноза в 5-7 лет. Ну, а в нашей стране, да еще и в кризисном периоде делать прогнозы на такое количество лет весьма проблематично.

Тем не менее, проблема есть и надо научиться ее решать! Для этого, прежде всего, надо оценить сам бизнес с точки зрения уровня его стабильности и предсказуемости в смысле характеристик товарных потоков. Если заказчик имеет достаточно длительную историю своего бизнеса в одной и той же области (скажем – 5 – 10 лет), он не предполагает принципиально менять суть бизнеса в следующие годы (хотя какая-то диверсификация неизбежна), не планируется резкая смена поставщиков продукции и сырья, то опыт многих лет проектирования складов подсказывает следующий алгоритм расчета характеристик склада для его модернизации или нового строительства:

1. Выбираем период ретроспективного анализа товарных потоков

Очень часто возникает желание взять общие характеристики потоков и объемов хранения товаров за весь период существования компании и методами математической статистики спрогнозировать значения этих же характеристик на требуемое количество лет (не менее 5-и (!), т.к. на меньшее количество лет прогнозировать не имеет смысла). Но в наших условиях этот метод неприменим! Это хорошо видно из рисунка ниже.

Дело в том, что период анализа, период прогноза и достоверность прогноза очень тесно связаны. Если мы сделаем 5-и летний прогноз характеристики склада на основании 23-летней истории процессов, а потом повторим этот прогноз, но на базе последних 10 лет истории бизнеса, то ошибка прогноза может превысить 20%. Это как раз и есть следствие резкого снижения достоверности прогноза при уменьшении периода анализа по отношению к требуемому периоду прогноза. А в силу истории развития бизнеса в нашей стране все данные по потокам до 1998г нет смысла использовать в анализе – это был другой бизнес с другими правилами игры.

Поэтому, правильнее выбрать в качестве периода анализа последний календарный год практики бизнеса. Ведь этот год аккумулировал в себе весь опыт предыдущих лет бизнеса и логистики потоков. А начало и конец календарного года сопровождается проведением инвентаризации запасов сырья, комплектующих и товаров, что обеспечит в дальнейшем точный расчет потребной размерности склада.

2. Проводим аудит товаропроводящей системы для выявления всех типов и назначения этих товарных потоков и описываем их схему в варианте «Как было»

Очень часто мы сталкиваемся с весьма архаично построенной схемой логистики потоков. Особенно это относится к потокам сырья и материалов на промышленных предприятиях, где этой проблеме обычно уделялось недостаточное внимание. Но и для дистрибутивных предприятий типично использование многих собственных и арендуемых складов, схема потоков между которыми весьма далека от оптимума и потребляет иногда огромные ресурсы, денежные и человеческие.

Вот типичный пример: в одном из проектов мы столкнулись со схемой логистики в дистрибутивной сети, когда всего 35% объема потоков «шли» через складской комплекс, а все остальное поступало в магазины сети в режиме прямой поставки. Но это происходило не потому, что это экономически выгодно, а потому что размер существующего склада не обеспечивал обслуживание потоков в полном объеме. Не выявив этой особенности, нельзя начинать процесс анализа. Т.к. он будет неполным.

3. С учетом видения заказчиком структуры будущей логистики товарных потоков (количество складов, их иерархия, ….) создаем схему «Как будет»

При проектировании склада (системы складов) придется пересмотреть как структуру потоков, так и перечень товаров, который должен остаться в режиме прямой поставки. При этом невозможно будет просто сформировать файлы поступления товаров, их отгрузки, внутренних перебросок, списания, возвратов, а в случае изменения логики товарных потоков необходимо создать «фиктивные» потоки, которые были бы в анализируемом периоде, если бы схема логистики потоков в нем была бы новой! И в дальнейшем анализировать именно эти файлы. Это может показаться слишком сложным, но это единственный способ одновременно решить как проблему оптимизации логистической схемы бизнеса, так и получить исходные данные для ретроспективного анализа потоков для дальнейшего проектирования этой новой схемы.

4. Используя эти две схемы потоков, формируем структуру файлов для анализа

Обычно формируется схема потоков, содержащая суммарные файлы поступления товаров (In-Total), отгрузки товаров (Out-Total), начальной и конечной инвентаризации, возвратов и т.д.

5. Вместе с Заказчиком проводим сбор данных об ассортименте товаров и их характеристиках

Это является самой сложной частью процедуры сбора данных. Дело в том, что при эксплуатации технологии склада без использования современных систем управления ею (WMS – Warehouse Management System) не возникает необходимости в сборе всех данных о товарах и методах их хранения на складе. Если товар хранится кучей на полу, то никто не ответит на вопрос: «Сколько упаковок товара поместится на стандартный Евро-поддон с ограничением высоты в 170см от пола?».

А при рассмотрении перечня ассортиментных групп (далее – АГ) товаров часто обнаруживается, что групп этих несколько сотен. Они возникали исторически по мере развития бизнеса, и очень часто этот процесс сильно зависел от конкретных менеджеров офиса и склада, а не от требований оптимизации процесса управления технологией склада. Но, ведь перед нами стоит задача модернизации склада, для чего необходимо создать минимально возможный перечень укрупненных АГ, включающий в себя товарные группы по принципу общности условий хранения и обработки товарных потоков. Фактически, эти укрупненные АГ станут проектируемыми зонами склада ( паллетируемые товары, длинномеры, горючие товары, …). Возникнет новая иерархия ассортиментных групп, в которой на самом верхнем уровне появляются имена вновь создаваемых «виртуальных» зон. Это позволит упорядочить расположение товаров на складе и более эффективно управлять их потоками.

Для решения этой задачи необходимо сформировать «Справочник ассортиментных групп».

Для каждой ассортиментной группы (АГ) необходимо подготовить следующие данные для полного описания т.н. «Грузовой единицы» - некоторого стандарта хранения товара для данной АГ:

Ø Название АГ

Ø Её уникальный код

Ø Название вышестоящей по иерархии АГ

Ø Размеры т.н. «грузовой единицы», т.е. описание размеров паллета (длина и ширина поддона и средняя высота паллета)

Ø Характеристики поддона (высота и вес)

Ø Предельно допустимый вес паллета с товаром

Ø Предельно допустимая высота паллета

Ø Диапазон температур для хранения товаров

Ø Диапазон влажности для хранения товаров

Ø Особенности и требования к типу хранения и возможной совместности хранения товаров

И не обязательно, что эта грузовая единица будет в виде паллеты. Очень часто это может быть некоторый пластиковый контейнер, или же ячейка стеллажа. Даже если этих данных нет, то их необходимо разработать и утвердить. Пока это не сделано – нет смысла приступать к анализу потоков и, следовательно, к проектированию.

Но, гораздо более серьезные проблемы возникают при подготовке «Справочника товаров».

Ø Внутренний (для предприятия) идентифицирующий код товара

Ø Наименование товара

Ø Единица измерения при хранении и отпуске (!!) товара

Ø Код АГ, которой принадлежит данный товар

Ø Количество штук (единиц) товара в упаковке

Ø Вес одной упаковки

Ø Размеры упаковки (ширина * глубина * высота)

Часть этих данных не вызывает проблем при заполнении справочника, но некоторых (чаще всего – размеров упаковки) обычно либо нет вообще, либо нет у части товаров. Однако, без наличия этих данных невозможно ни провести анализ потоков, ни рассчитать размерности зон склада.

Можно, конечно, попытаться сформировать бригаду «измерителей» и послать их на склад, но чаще всего из этого ничего хорошего не получается. Можно попробовать запросить поставщиков товаров, но результат, скорее всего, будет такой же. Если же в конкретной АГ есть хотя бы 15-20% наименований товаров, имеющих требуемый перечень данных, то для остальных товаров в этой АГ можно воспользоваться специальными математическими алгоритмами (Data Mining), которые позволяют проанализировать товары в АГ, имеющие размеры, и правдоподобно распространить их на остальные товары этой АГ. Конечно, это приведет к некоторым ошибкам в анализе, но опыт таких расчетов показывает, что уровень итоговой ошибки не превышает 10-15%, а это существенно лучше, чем ошибка из-за отсутствия данных.

Важной характеристикой товара является «Единица измерения». Эта единица должна совпадать с той, которая подразумевается в накладной приема / отпуска товара. Если данные в бухгалтерском учете, откуда, собственно, и «выкачиваются» эти файлы потоков, используют общие характеристики (например - погонные метры), а товар перемещается в рулонах, то необходимо (задавшись стандартным количеством метров в рулоне) перейти к физически перемещаемым грузовым единицам.

6. Формируем файлы с данными по потокам товаров

Это обычные накладные (построчно!!!) по приемке и отгрузке товаров за каждый день анализируемого периода:

Ø Дата

Ø Код товара (по справочнику товаров)

Ø Номер накладной

Ø Количество единиц принятого или же отгруженного товара

Необходимо учесть, что единицы в накладных должны соответствовать справочнику товаров. Накладные вводятся в файл построчно, сортируясь по датам, начиная с первого дня периода, за который предоставляются данные. Если файл получается очень большой, а сам файл готовится в формате EXCEL, то данные могут поставляться, разбитыми на несколько файлов. В этом случае желательна помесячная или же поквартальная разбивка.

Приходными данными могут быть и файлы возврата товаров от покупателей. Они имеют тот же формат, но именуются отдельно. Отгрузкой считается и возврат товаров Поставщикам, и списание товаров. Необходимо подготовить и данные по инвентаризации склада на даты начала и конца периода анализа. Все эти данные поставляются отдельными файлами.

7. Проводим анализ полученных данных

На этом этапе необходимо определить количество единиц хранимых на складе товаров и требуемое для них количество мест в зоне хранения. Пока речь идет об уже прошедшем периоде, выбранном для анализа. Сопоставляя размеры упаковки товара с размерами единицы хранения, принятой для его ассортиментной группы, и лимитами по весу и высоте паллеты (см. Справочник АГ) можно определить количество упаковок на паллете (т.н. «стандарт паллетирования») и, соответственно, количество единиц товара на паллете.

На основании этих данных необходимо рассчитать для каждого товара по дням выбранного периода для анализа поступившее, отгруженное количество и остаток с учетом остатка предыдущего дня. Понятно, что этот расчет должен начинаться с данных по инвентаризации товара на начало периода. Проделав эту работу по всем товарам, получим возможность рассчитать объем, вес поступающего, отгружаемого и хранимого товара для каждого дня принятого для анализа периода, как это показано на графиках. Фактически, берем выбранный для будущей конструкции склада метод хранения товаров и размерность единиц хранения и определяем, что было бы в прошлом (в периоде ретроспективного анализа), если бы размеры грузовых единиц были бы новые!

Эти графики позволяют проанализировать динамику поступления товаров на склад и выбрать т.н. «РАСЧЕТНУЮ НЕДЕЛЮ», которая потребуется для выбора базовых значений характеристик потоков для получения расчетных данных при проектировании.

Необходимо обратить внимание на учет неравномерности потоков и объемов хранения течение года. Это является следствием как сезонности в спросе на товары, так и случайного (вероятностного) характера поступающих партий товара. Эти факторы приводят к неравномерности объемов партий поступающих товаров, что хорошо видно на графиках. Нельзя не учесть этот фактор, т.к. от него зависит как потребная мощность зоны приемки – отгрузки продукции, так и количества дополнительных мест в зоне хранения, необходимых для размещения неожиданно поступившей партии товара большего, чем ожидалось в среднем объема. Для учета этих факторов по зоне приемки отсортируем данные по убыванию и получим «кривую неравномерности».

А вот теперь остается задать себе вопрос : «На какой уровень гарантии обслуживания технологии я могу согласиться?». Если это 100%, то необходимо быть готовым к приемке любого вплоть до максимально-расчетного значения потока товаров. Если это 50% - то на средний уровень. Чаще всего эта «готовность» лежит в пределах 85 – 90%. А далее все просто – приняв, например, 90%, отступаем от максимального значения потоков (кривая неравномерности) на 10% и получаем расчетное значение партий приходящих товаров.

Такой подход позволяет учесть не «сезонность» потоков, а их реальную мощность.

Для остальных графиков анализ делается по такому же алгоритму. Надо отметить, что Заказчик может принять волевое решение о выборе базовых недель, опираясь на логику своего бизнеса.

Так же, как и для поступления товаров, строятся графики по отгрузке и остатку товаров на складе. Необходимо отметить, что этот уровень анализа делается в объемных показателях (куб.м.). Но затем делается расчет количества мест хранения товаров на складе, которые бы потребовались в период анализа при том условии, что размеры мест хранения (Грузовых единиц) были бы такими, которые указаны в справочнике ассортиментных групп.

В результате получим картину потребности в количестве мест хранения на складе:

Очень важной характеристикой бизнеса является Коэффициент норматива запаса (по отгрузке товаров).

Этот коэффициент рассчитывается для каждой текущей недели как соотношение объема запаса товаров на начало недели к объему отгрузки за эту неделю. Этот коэффициент позволяет сопоставить объем запаса с интенсивностью отгрузки и включает в себя в общем виде политику Заказчика по внешней логистике и поддержанию уровня страховых запасов.

В дальнейших расчетах этот коэффициент позволит учесть возможное изменение этой политики. Заказчик должен подтвердить выбранный коэффициент либо указать новый на следующий период.

8. На основании этого анализа и своего видения развития бизнеса Заказчик готовит прогноз по ассортименту и потокам на следующие 5-7 лет

Но, мы сделали «РЕТРОСПЕКТИВНЫЙ» анализ, а нам требуется определить характеристики склада, которые нам потребуются через 5 – 7 лет. Поэтому, получив такой анализ, владелец складского бизнеса должен задать себе вопрос: «А как будет меняться объем товаропотоков и требуемое количество мест для хранения по каждой ассортиментной группе в отдельности?». Наилучшим ответом на этот вопрос было бы предсказание маркетологов о грядущем спросе на каждое наименование на весь период прогноза развития бизнеса, да еще с учетом изменения товарной линейки. Хорошо бы при этом получить и рекомендации об изменении внешней логистики, т.к это может кардинально изменить параметры склада. К сожалению, такой прогноз можно отнести к области фантастики.

Поэтому, была разработана технология прогнозирования, позволяющая формализовать этот процесс. Общая идея – определив количество единиц товара, которые необходимо сохранить на складе для обеспечения покрытия спроса, используем справочник товаров и последовательно вычисляем количество упаковок и количество грузовых мест (паллетомест) для размещения этого товара.

Расчет потребного количества мест хранения проводится не только для каждой ассортиментной группы, но и для каждого товара в этой АГ в отдельности. Конечно, речь идет только о товарах, активных в период анализа. Однако, в силу естественного изменения количества наименований в АГ, необходимо как-то изменить и потребное количество мест для их хранения. Для этого предположим, что при появлении в них новых товаров сохраняется общая логика работы с товарами в этой АГ. Размеры новых товаров аналогичны "старым". Спрос на них также аналогичен старым тенденциям. Поэтому, все характеристики потока поступления изменяются пропорционально K_It.

Но, надо учитывать, что все эти предположения справедливы только при условии сохранения внешней логистики предприятия. Т.е. правил бизнеса, взаимоотношений с поставщиками и покупателями, транспортной логистики и т.д. Если же компания стремится повысить свою рентабельность, то неизбежны попытки сократить объемы запаса товаров на складе. Но это внешние по отношению к сделанному анализу действия и требуется механизм их учета и использования таких изменений. Этим механизмом и является использование коэффициента норматива запаса. Ведь понятно, что если при анализе был получен норматив запаса, равный 8 неделям, а планируется к определенному году сократить запас вдвое, то и количество мест на складе под этот товар потребуется меньшее.

Мы прогнозируем три основные характеристики потоков:

Ø Изменение объема отгрузки товаров для каждой АГ.

Ø Изменение количества наименований в этой группе

Ø Изменение оборачиваемости товаров – или же, «Норматива запаса»

Значения этих характеристик по годам прогноза должны быть проставлены в иерархическую таблицу ассортиментных групп. Причем эти коэффициенты считаются не последовательно «год к году», а к году прогноза.

Коэффициент изменения объема продаж должен оцениваться не в смысле ожидаемого изменения финансовых показателей (с учетом инфляции и рисков), а в натуральных значениях.

Не надо забывать, что в процессе диверсификации бизнеса возникнут новые группы, которые не присутствовали в анализе и не могут быть рассчитаны по предложенному алгоритму. Они рассчитываются по предполагаемому количеству штук товаров в реализации с учетом средних размеров грузовой единицы для каждой такой новой АГ (или же нескольких таких «представителей» для данной АГ)

Используя полученный прогноз, проводим расчет потребных объемов хранения товаров и характеристик потоков

Итак, расчет потребного количества мест для хранения товаров по каждой ассортиментной группе выполнен. Причем, для каждого товара рассчитывается свое потребное количество мест хранения. Необходимо не забывать, что обычно на складе есть много наименований т.н. «редкоспрашиваемых» товаров, для которых не требуется даже одного паллетоместа. Если это не предусмотреть и не создать для них специальные, «дробные» места хранения, то и эти товары придется в дальнейшем хранить на целых паллетоместах, транжиря объем склада. Для того, чтобы учесть это требование, необходимо при конструировании стеллажей (или полок) на складе воспользоваться дополнительными балками стеллажей, т.н. «настольными панелями» и «дивайдерами». Это позволит создать места, кратные 1/2, 1/3, ¼, 1/6, 1/8, 1/12 (или же любые другие пропорции!!!) от целого паллетоместа:

На этих местах можно будет разместить как товары, не требующие для хранения и отбора целые паллетоместа, так и товары, хранимые в виде целых паллет в зоне хранения, но отгружаемые в течение 1 – 2х дней в объеме менее паллеты. Фактически, мы приходим к расчету размерности зоны отбора товаров.

В конце расчетов должны быть получены окончательные размерности по каждой (укрупненной!!) группе товаров:

Ø Количество активных товаров на выбранной неделе для анализа

Ø Количество товаров, хранящихся целыми грузовыми единицами (ГЕ)

Ø Количество целых ГЕ

Ø Количество «дробных» мест хранения по выбранному списку размеров мест

Ø Количество целых ГЕ, в которых могут быть размещены все «дробные» места

Однако, требуется провести не только расчет потребного количества паллетомест по годам, но и определить структуру хранения товаров. Т.е. подготовиться к выбору типов стеллажей для их хранения. Для этого можно задаться диапазонами количества паллетомест для хранения одного товара и рассортировать товары по выбранным диапазонам по годам, как это показано на графиках ниже. Это даст возможность обоснованно выбрать типы мест хранения товаров и их количество.

Аналогичный график строится для количества товаров по тем же выбранным диапазонам.

Так, для 67% (к 2011 году) товаров можно использовать обычные т.н. «Фронтальные» стеллажи, а для остальных товаров подойдут «Набивные», повышающие плотность хранения товаров на складе. Более того, можно спроектировать эти стеллажи в виде нескольких блоков, различных по глубине. А это позволит согласовать между собой темп поступления партий товара с его отгрузкой, что, в свою очередь, повысит коэффициент использования объема склада.