5 причин автоматизировать закупки

Если у вас виртуальный товар, продажи под заказ, либо вы работаете в люксовом сегменте с циклом продаж от года и выше – возможно, проблемами складской логистики можно пренебречь. Но всем, кто трудится в материальном секторе с высоким оборотом, прекрасно известно, что прибыльность торговли напрямую зависит от эффективности склада и закупок.

Подходы к решениям разные. Есть множество нюансов, некоторые из них сейчас обсудим. Однако ключевым фактором эффективности становится ставка на IT. Речь не о том, ведется ли электронный учет. Разумеется, да. Информационные системы давно используются повсеместно, и склады не исключение. Вопросы в другом:

  • Задействован ли весь потенциал автоматической обработки данных?
  • Складские и закупочные IT-решения комплексные?
  • Они помогают оптимизировать закупки и поставки, или ориентированы на учет?

До искусственного интеллекта как в кино пока что далеко. Однако, современные информационные системы для бизнеса уже способны на многое. В том числе они могут учитывать регулярные тенденции, отбрасывать случайные всплески, быть предусмотрительными и рачительными, даже оптимистичными и скаредными. Никакой магии, чистая математика. Как это работает?

1. Сглаживание продаж

Первый враг закупочной логистики – нетипичные пики. Они могут быть в обе стороны. Периодически случайные заказчики приобретают больше, чем можно ожидать, судя по накопленной статистике. Иногда закупок наоборот меньше, как правило, потому что требуемых товаров на складе не оказалось. Так или иначе, отклонения от нормы опасно принимать как руководство к действию.

Математическим языком: «распределение Гаусса» от обратного. Если продажи не входят в нормальное распределение, они игнорируются при оперативном планировании закупок. При этом в качестве среднего используется значение линейного тренда, чтобы учитывать динамику продаж.

Человеческим языком: если продажи, например, растут примерно на 10-15% в месяц, а потом вдруг резко удваиваются благодаря залетному клиенту – то это не значит, разумеется, что нужно увеличить закупки в два раза. Случайная удача игнорируется, и на следующий месяц по-прежнему будет заказано на 15% больше, с учетом положительного тренда. При падении продаж выводы делаются аналогично.

2. Правило Парето: 20/80

Одна из известных закономерностей: 20% усилий обеспечивают 80% результата. Это справедливо и по отношению к продажам, а значит и к складской логистике. Меньшая часть товара приносит большую часть прибыли. Какая именно часть – интересный вопрос. Для изучения клиентской базы используют ABC-анализ, для оценки веса и стабильности товара АВС-XYZ-анализ.

Математическим языком: делается распределение классов по методу касательных индивидуально под предприятие, то есть по графикам нарастающих итогов.

Человеческим языком: ведется досье по каждому товару. Что выше в рейтинге, то и закупается в первую очередь, причем с запасом.

3. Тренды

Есть яркие сезонные тренды, например, цветы на 8 Марта. Бывают куда менее заметные тенденции, которые, тем не менее, стабильно повторяются – а значит, могут быть отслежены и учтены. Сложность представляет пересечение трендов, и здесь начинаются в принципе простые цифры, которые вручную сложно подсчитать. Потому что при большом ассортименте объем вычислений зашкаливает, а для торговых сетей, к тому же, все значения могут различаться с поправкой на географию.

Математическим языком: выполняется прогнозирование по основным и вспомогательным моделям. Например, учитываются тренд-сезонная математическая модель, совмещенная с полиномиальным второй степени и линейным трендом, индуктивная модель и, в некоторых случаях, просто трендовая модель (для наименований, недавно поступивших в продажу).

Человеческим языком: программное обеспечение просчитывает все виды закономерностей, которые можно отследить по статистике продаж. Затем из всех выявленных повторов моделируется один общий, наиболее прибыльный. Это прогноз, и добиться 100% точности, конечно, нереально. Но при подсчете числовых показателей компьютерные системы ошибаются реже, чем люди. А в прогнозах по большим данным – тем более.

4. Оценка потребностей

Собственно, это основная цель анализа. Но поскольку нужно учесть много взаимосвязанных факторов, нельзя сразу начать с оценки потребности, и ею же ограничиться. Для получения адекватных прогнозов приходится просчитать все то, что перечислено выше – а для использования этих данных на практике еще и то, что будет описано ниже. Поэтому «оценка потребностей» всего лишь один из этапов, а не вся задача целиком.

Математическим языком: сглаженные продажи оцениваются с помощью нормального распределения Гаусса по периодам, принятым в торговой компании – а затем результаты корректируются сезонными и другими трендовыми коэффициентами.

Человеческим языком: все цифры, которые удалось рассчитать, разбиваются по кварталам, месяцам, неделям. Фактически, это и есть план закупок, только пользоваться им еще рано, пока только заготовка.

5. Оптимизация логистики

На сладкое, как водится, десерт. Вероятные продажи сопоставляются с текущими остатками на складе, а также товаром, находящимся в пути, зарезервированными товарами, скоростью доставки, стоимостью хранения на складе и транспортными расходами, другими смежными расходами.

Математическим языком: простая арифметика (была бы), но учитывая количество переменных, получается сценарный анализ с просчетом различных вариантов и выбором одного, самого оптимального, в качестве финального результата.

Человеческим языком: для того и нужны были все предыдущие вычисления, чтобы получить все существенные прогнозы, ничего не упустив. Когда известны все значения, они суммируются, с учетом ожидаемой рентабельности по различным товарам – и на выходе получаются искомые цифры: когда и сколько чего конкретно заказать, куда доставить.

Нюансы

Может сложиться ощущение, будто есть некий жесткий алгоритм, гарантирующий оптимальную складскую (а заодно и транспортную) логистику. Это не так.

Во-первых, многое зависит от специфики деятельности. Какие именно товары, сроки и условия их хранения, сертификации, транспортировки, реализации и т.д. – все это может внести существенные коррективы, и картина закупок изменится.

Во-вторых, есть смежные методики: RFM-анализ (Recency Frequency Monetary – давность, частота, деньги); формирование удобной выкладки на складе, различные методики оптимизации транспортной логистики, которые оказывают влияние на склады и другие факторы, вплоть до специальных маркетинговых акций, «ломающих» рентабельность ради неких рекламных соображений, для увеличения рыночной доли, лояльности и т.д. Все это невозможно учесть, анализируя данные по закупкам и продажам – однако, на практике общий план действий должен быть полностью синхронизирован. Поэтому закупочная аналитика в любом случае носит рекомендательный характер.

В-третьих, бывают рисковые и страховые случаи, форс-мажоры, различные непредвиденные обстоятельства. Порча товара, кражи, не то качество, ошибки в расфасовке, размерах, цветах, в чем угодно. Абстрактная математика может себе позволить просто заложить некие коэффициенты и сосредоточиться на красивых формулах – но реально работающая система на живом торговом предприятии должна быть достаточно гибкой, чтобы при необходимости допускать существенные отклонения от «правильных цифр» – а затем все же учитывать и правильные цифры тоже.

Возникает соблазн воскликнуть: ага! Значит, нечего делать вид, будто информационные системы формируют заказы и чего-то там оптимизируют, на самом деле в них просто хранятся цифры – а все решения принимают люди, как и раньше. Так, да не так.

Решения, конечно, принимают люди. Но подготовить данные, достаточные для принятия этих решений, без IT уже нельзя. Чем более комплексный доступ к данным, чем более специализированная система – тем точнее анализ. Вся оцифрованная информация аккумулируется, и повышает точность следующих прогнозов. Обработку форс-мажоров автоматизировать не получится, а нормальную регулярную деятельность – безусловно.

Есть смысл «заглянуть под капот» информационных систем, чтобы понять, как именно они работают. Преимущество IT уже не только механическое, оно в качественном сочетании различных методик для обработки баз данных. Теоретически люди все еще в состоянии придти к похожим выводам самостоятельно, используя калькуляторы, электронные таблицы и гроссбухи. Но на практике специализированный софт уверенно побеждает. Ни у кого нет столько времени, чтобы выполнить сопоставимый объем вычислений вручную. А ведь это регулярная задача. Ежедневно появляется новая порция данных, все тренды и коэффициенты нужно корректировать, и результаты опять изменятся.

Не требуйте невозможного от своих сотрудников. Выберите подходящее IT-решение, настройте его под свою специфику и это даст эффект, причем масштабируемый.

Комментарии
Директор по развитию, Украина
Марат Бисенгалиев пишет:
То есть 1с достаточно?

Конечно. Вполне достаточно. 1С - это же в первую очередь Платформа для программирования. То есть, при правильной постановки задачи и опытности программиста, она может решать задачи выходящие далеко за уровень Бухгалтерии или просто ведения учёта.

Генеральный директор, Краснодар

А какое бы вы посоветовали IT решение в качестве альтернативы 1С, но имеющее функционал соответсвующий вашей статье?

Директор по развитию, Украина
Андрей Лукин пишет:
А какое бы вы посоветовали IT решение в качестве альтернативы 1С, но имеющее функционал соответсвующий вашей статье?

Честно говоря, не могу советовать, потому как я не могу ручаться в каких из них реализован такой же инструментарий. Мы все такие проекты делали на базе 1С (мы официальный партнёр 1С). В крайнем случае, можно использовать ту же 1С как IT Платформу на базе которой реализован этот функционал, в которую будут заливаться данные из Вашей программы и уже в 1С делаться весь пересчёт с выводом результата (возможно с импортом в вашу программу). По факту получится то же использование "другого IT решения". Здесь есть краткий обзор решений, наша система там как "Dream Button" http://upravlenie-zapasami.ru/instrumenti-dlya-upr...

Нач. отдела, зам. руководителя, Москва
Игорь Гончаров пишет: ... при правильной постановки задачи и опытности программиста, она может решать задачи выходящие далеко за уровень Бухгалтерии или просто ведения учёта.

нашли с чем сравнивать. Что нового лучше расскажите. И забавно, ниже приводите список решений, где используется:

- правило Парето - предложено в конце XIX века

- уравнение Уилсона(Вильсона) - предложено в 1917 г.

- ABC анализ - его предложил Джуран в 1941 году

Всё это было известно и использовалось ещё при советской власти - если не верите, полистайте книги того времени. Какие правильные программисты на 1С помогут при такой постановке задачи ?

Директор по развитию, Украина
Александр Соловьев пишет:
Игорь Гончаров пишет: ... при правильной постановки задачи и опытности программиста, она может решать задачи выходящие далеко за уровень Бухгалтерии или просто ведения учёта.
нашли с чем сравнивать. Что нового лучше расскажите. И забавно, ниже приводите список решений, где используется:
- правило Парето - предложено в конце XIX века
- уравнение Уилсона(Вильсона) - предложено в 1917 г.

- ABC анализ - его предложил Джуран в 1941 году

Всё это было известно и использовалось ещё при советской власти - если не верите, полистайте книги того времени. Какие правильные программисты на 1С помогут при такой постановке задачи ?

1. А с чем я что сравнивал? Вроде бы ничего не сравнивал.

2. Решения? Да хотябы тот же анализ продаж, управление финансами, планирование и прогнозирование. Вообще, при знании этих (и других, о которых речи нет в этой статье) статистических инструментов и умении их применять (причём второе важнее), жизнь торговых предприятий становится значительно лучше.

3. А я и не спорю с тем, что эти инструменты давно известны. Возможно в статье это не понятно подано, но я никогда и не претендовал на "открытия" такого рода)) В том-то и соль - используем знания основанные на работах этих замечательных людей. И используем их Конечно не только мы, и при советской власти их тоже конечно использовали. Другое дело что конкретно в управлении предприятиями их на Текущий момент используют мало. В большинстве, я так думаю из-за того, что не понимают Прикладную Пользу.

4. Ну если при такой постановке как Вы написали, конечно никакие программисты ничего не сделают) Для этого пишется нормальное математически описанное тех.задание.

Нач. отдела, зам. руководителя, Москва
Игорь Гончаров пишет:
А я и не спорю с тем, что эти инструменты давно известны. Возможно в статье это не понятно подано, но я никогда и не претендовал на "открытия" такого рода)) В том-то и соль - используем знания основанные на работах этих замечательных людей. И используем их Конечно не только мы

даже не думал упрекать в претензиях. Наоборот, Лидер даже должен продвигать всю отрасль в целом.

Нач. отдела, зам. руководителя, Москва
Игорь Гончаров пишет: А я и не спорю с тем, что эти инструменты давно известны. ... Ну если при такой постановке как Вы написали

С моей стороны это был комментарий к обзору решений, и у Вас он так и назывался: "краткий обзор решений".

Директор по развитию, Украина
Александр Соловьев пишет:
Игорь Гончаров пишет: А я и не спорю с тем, что эти инструменты давно известны. ... Ну если при такой постановке как Вы написали
С моей стороны это был комментарий к обзору решений, и у Вас он так и назывался: "краткий обзор решений".

А, вы в Этом смысле. Тот обзор писал не я, а автор сайта, который кстати, как я практически уверен, не будет писать "чего попало" у себя, так как лично-в-интернете с ним уже много лет общаюсь. А решения где используются эти инструменты - Наше :-) по ссылке выше. Вот по-поводу него могу Точно сказать, что там используются эти инструменты, потому как сам это всё и создавал. Единственное что вот "уравнения Уилсона" там нет, но если решу что оно там надо, вполне вероятно будем выпускать в обновлениях. Пока не сталкивался с Практической Пользой применения её в реалиях. На самом деле и не особо проверял, возможно стоит попробовать. С другой стороны, там есть решения, которых нет в тех что вы написали.

Нач. отдела, зам. руководителя, Москва
Игорь Гончаров пишет: С другой стороны, там есть решения, которых нет в тех что вы написали.

А что там ещё было? Ну, то что подразумеваете под Сглаживанием нетипичных продаж с помощью Распределения Гаусса - как в обзоре - это тоже известно давно - лет 40 - 50 точно известно. Прогнозирование, сезонность, тренды? - это тоже давно используется. А формула Уилсона (Вильсона) - например, в социалистической Польше выпускали специальные линейки типа логарифмических :) Вот они были предназначены как раз для расчётов по этой формуле.

Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Статью прочитали
Обсуждение статей
Все комментарии
Дискуссии
Все дискуссии
HR-новости
Подведены итоги исследования рынка труда для молодых специалистов

Служба исследований HeadHunter изучила состояние российского рынка труда для студентов и молодых специалистов в 2019 году.

 
ВКонтакте и Worki запустили платформу собеседований

Новая возможность ускоряет массовый набор персонала — сообщения ВКонтакте пользователи проверяют чаще, чем на сервисах поиска работы.

Больше половины жителей России работали в новогодние праздники

Сервис Работа.ру выяснил, как россияне относятся к необходимости трудиться в праздничные дни.