Практикум по теме "Виды логистики и области ее использования"

Определение оптимального размера заказа

Методические указания

При определении оптимального размера заказа (партии поставки) в качестве критерия оптимальности выбирают минимум совокупных расходов по доставке и хранению.

где С общ - общие затраты на транспортировку и хранение;

С хран - затраты на хранение запаса;

С трансп - затраты на транспортировку.

Создание излишних товарных запасов увеличивает издержки по их хранению, а нерациональное их снижение влечет за собой увеличение частоты меньших по объему партий поставок, что значительно увеличивает расходы по доставке товаров.

Оптимальный размер заказа (партии поставки) и соответственно оптимальная частота завоза зависят от следующих факторов: объема спроса (оборота); расходов по доставке товаров; расходов по хранению запасов.

Предположим, что за определенный период времени Т величина оборота составляет Q. Размер одной заказываемой и доставляемой партии S. Допустим, что новая партия завозится сразу после того, как предыдущая полностью закончилась, тогда средняя величина запаса составит S/2. Расходы по хранению товаров за период времени Т составят:

где М - затраты на хранение единицы запаса за период Т.

Затраты на транспортировку за период Т определяется умножением количества поставок (заказов) за этот период на стоимость поставки одной партии товара.

где K - затраты на завоз одной партии товара;

Q/S- количество завозов за период времени Т.

После ряда преобразований определяется оптимальный размер партии поставки (заказа) (S опт). Полученная формула в теории управления запасами известна как формула Уилсона .

где Q - планируемый объем товарооборота (годовой объем спроса);

K - издержки по выполнению одного заказа (поставки), включающие издержки по размещению одного заказа (делопроизводство, административные расходы и пр.), расходы по доставке и приемке партии товара;

M - издержки на хранение единицы продукции.

Пример:

Годовая потребность в комплектующем изделии - 2000 шт.

Издержки по выполнению одного заказа - 400 руб.

Цена единицы комплектующего изделия - 200 руб.

Определить оптимальный объем заказа.

Расчет производится для различных значений объема заказа (выбор осуществляется произвольно). По приведенным выше формулам рассчитываем транспортно-заготовительные и складские расходы на единицу продукции. Суммируя их, определяем общие затраты. Наименьшее значение соответствует оптимальному объему заказа - 200 шт.

Проверка результата осуществляется по формуле Уилсона.

ЗАДАНИЕ 1

Предприятие имеет годовую потребность в изделии А в количестве 1500 шт. Цена изделия А - 300 руб./ед. Издержки по выполнению одного заказа - 200 руб. на один заказ. Предприятие рассчитывает на ставку складских расходов и процентную ставку в размере 20%.

Задание:

• Произведите необходимые расчеты и заполните приведенную ниже таблицу.
• Представьте в графическом виде функции всех издержек (транспортных, складских, общих) на единицу продукции (на оси X - объем заказа, на оси Y - затраты на единицу продукции).
• Каков оптимальный объем заказа в данном примере? Сделайте расчет по формуле Уилсона.

ЗАДАНИЕ 2

Универмаг планирует за год продать 2500 единиц настенных часов. Расходы на организацию закупки, переговоры, доставку, приемку товара и пр. составляют 25 у. е. на одну поставляемую партию. Расходы на хранение единицы продукции - 0,4 усл. ед.

Определить оптимальный размер заказа.

Сколько раз потребуется завозить товар в течение года?

ЗАДАНИЕ 3

Месячный оборот по товарной позиции А составляет 40 тыс. руб. Стоимость хранения единицы товара в течение месяца - 0,1 тыс. руб. Издержки по доставке одной партии товара - 0,5 тыс. руб.

Определить оптимальный размер партии поставки.

Сколько раз в течение месяца будет завозиться товар?

Каковы будут совокупные расходы предприятия при соблюдении оптимального размера партии поставки?

Как изменятся месячные расходы предприятия на транспортировку и хранение, если партия поставки увеличится или уменьшится на 25 %?

Определение места размещения распределительного склада

Методические указания

При расчете во внимание принимаются транспортные расходы по доставке товаров с распределительного склада в магазины сети. Величина транспортных расходов зависит не только от количества магазинов в торговой сети, но и от расположения распределительного склада на обслуживаемой территории.

Для решения задач подобного рода выработаны разнообразные методы, основными из которых являются: метод полного перебора, эвристические методы, метод определения центра тяготения физической модели системы распределения.

Интересующая нас задача – определение места расположения распределительного склада. Применение метода имеет одно ограничение – расстояния между пунктами потребления материального потока и местом размещения распределительного склада измеряются по прямой.

Координаты центра тяготения грузовых потоков (X склад, Y cклад), то есть точки, в которой может быть размещен распределительный склад, определяются по формулам:

где ri – грузооборот i-го потребителя;

Xi, Yi – координаты i-го потребителя;

n – количество потребителей.

Пример:

Методом определения центра тяготения решите задачу оптимизации размещения распределительного центра, обслуживающего сеть супермаркетов. Имеются координаты их расположения на обслуживаемой территории и грузооборот.

Определить место размещения склада.

Исходные данные и результаты расчета изобразить графически.

ЗАДАНИЕ 4

Оптовая фирма, торгующая металлопрокатом, обслуживает промышленные предприятия города, среди которых 9 постоянных клиентов. Необходимо определить место размещения оптовой базы. Зона обслуживания оптовой фирмы – 60 км. Координаты расположения предприятий-потребителей (X, Y) на обслуживаемой территории и данные о грузообороте представлены в таблице.

Нанесите на карту района обслуживания оси координат и координаты точек, в которых размещены предприятия.

Определите точку, в которой может быть размещена оптовая база, и нанесите ее на карту.

ЗАДАНИЕ 5

На территории района расположено 7 магазинов, торгующих строительными материалами. Методом определения центра тяготения грузопотоков найти ориентировочное место для расположения склада, снабжающего магазины.

Исходные данные для расчета приведены в таблице.

Найти координаты точки (X cклад, Y склад), в которой рекомендуется разместить распределительный склад.

Перед началом расчета нанести на бумагу координаты размещения магазинов на осях X и Y. Полученный результат изобразить на чертеже.

Сравнение различных видов транспорта

ЗАДАНИЕ 6

Проранжировать различные виды транспорта в разрезе основных факторов, влияющих на их выбор.

Проставить ранг от 1 до 5, считая «1» лучшим значением.

Версия для печати

Economic order quantity

Область применения

Оптимальный размер заказа позволяет минимизировать общие издержки управления запасами, что позволяет сократить рост потребительских цен, тем самым положительно влияя на конкурентоспособность компании.

Описание

Расчет наиболее экономичного размера заказа производится в рамках системы управления запасами с фиксированным размером заказа, который должен быть равен наиболее экономичному размеру заказа. В этой системе размер заказа является постоянной величиной и формируется при уменьшении размера запаса до определенного критического уровня. Система основана на выборе такого размера партии, который минимизировал бы общие издержки управления запасами, которые в свою очередь делятся на издержки выполнения заказа и издержки хранения запасов. Графически зависимость общих годовых издержек от размера заказа представлена на рисунке 1.

Из рисунка видно, что общие издержки достигают минимума при размере заказа приблизительно 400 штук.Таким образом этот размер заказа для данного случая является оптимальным.

Для расчета наиболее экономичного размера заказа EOQ используется формула Уилсона:

$EOQ =\sqrt{\frac{2\times S \times C_0}{C_1\times i}}$,

$S$ - годовое потребление,

$C_0$ - затраты на выполнение заказа,

$C_1$ - цена единицы продукции,

$i$ - затраты на содержание запасов (%).

C помощью формулы Уилсона можно рассчитать оптимальный размер заказа в соответствии с конкретными условиями деятельности предприятия. В случае если запасы пополняются не мгновенно, а в течение определенного периода времени (например при пополнении запасов за счет собственного производства), то используется следующая формула для расчета наиболее экономичного размера заказа EOQ:

$EOQ =\sqrt{\frac{2\times S \times C_0}{C_1\times i \times (1 - \frac{S}{Q})}}$,

$Q$ - объем выпуска продукции, за счет которой пополняются запасы.

В условиях дефицита товаров, являющихся запасами, наиболее экономичный размер заказа EOQ определяется по формуле:

$EOQ_{def}=EOQ \times \sqrt{\frac{(C_1*i+h)}{h}}$,

$EOQ$ - наиболее экономичный размер заказа без учета дефицита,

$h$ - издержки, обусловленные дефицитом.

Алгоритм

1. Рассчитать годовые затраты на хранение единицы продукции.
2. Рассчитать оптимальный размер заказа EOQ.
3. Расчитать оптимальный размер заказа EOQ при собственном производстве.
4. Расчитать оптимальный размер заказа EOQ в условиях дефицита.

Расчет оптимального размера заказа наряду с расчетом оптимального значения страхового запаса позволит минимизировать издержки хранения, поддерживая при этом заданный уровень спроса.

Требования к данным

Условие: В течение месяца компании требуется 3 марки автомобилей для организации продаж. В течение данного периода времени определить:

а) оптимальное количество закупаемых автомобилей;

б) оптимальное число заказов;

в) оптимальные переменные издержки за хранение запасов;

г) разницу между переменными издержками по оптимальному варианту и случаем, когда покупка всей партии проводится в первый день месяца.

Исходные данные (в скобках указаны варианты):

– потребность в автомобилях в течение месяца (шт.) – 1) 67; 2) 37; 3) 29;

– стоимость заказа партии товара (руб.) – 1) 217; 2) 318; 3) 338;

– издержки хранения единицы товара (руб.) – 1) 49; 2) 67; 3) 91.

Решение.

а) оптимальное количество закупаемой бытовой техники в течение месяца вычислим по следующей формуле:

К о = √ 2С з П/И (шт), (1)

где С з – стоимость заказа партии товара (руб.);

П – потребность в бытовой технике в течение месяца (шт.);

И – издержки хранения единицы товара в течение месяца (руб.).

б) оптимальное число заказов бытовой техники в течение месяца вычислим по следующей формуле

Ч = √ ПИ/2С3. (2)

в) оптимальные переменные издержки за хранение запасов в течение месяца вычислим по следующей формуле:

И о = √2ПИС 3 . (3)

г) разницу между переменными издержками по оптималь­ному варианту и случаем, когда покупка всей партии проводится в первый день месяца, вычислим по следующей формуле:

Р = ИП/2 + С 3 – И о. (4)

4. Определение параметров системы с фиксированным интервалом времени между заказами.

Условие: Годовая потребность в материалах составляет 1550 шт., число рабочих дней в году – 226, оптимальный размер заказа – 75 шт., время поставки – 10 дней, возможная задержка в поставках – 2 дня. Определить параметры системы управления запасами с фиксированным интервалом времени между заказами.

Интервал времени между заказами рассчитывается по формуле:

где I – интервал времени между заказами, дни;

N – число рабочих дней в периоде;

OPZ – оптимальный размер заказа, шт.;

S – потребность, шт.

Таблица 1

Расчет параметров системы управления запасами с фиксированным интервалом времени между заказами

5. Определение параметров системы с фиксированным размером заказа.

Условие: Годовая потребность в материалах составляет 1550 шт., число рабочих дней в году – 226, оптимальный размер заказа – 75 шт., время поставки – 10 дней, возможная задержка в поставках – 2 дня. Определить параметры системы управления запасами с фиксированным размером заказа.

Порядок расчета параметров системы управления запасами с фиксированным размером заказа представлен в табл. 2.

Формула расчета заказа – в компаниях сферы FMCG правило формирования заказа товара на основе фактических продаж торговой точки за предыдущий период и остатка товара в день заказа. Имеет общий вид:

Заказ = Среднедневные продажи в прошлом периоде × Количество дней до следующей поставки – Остаток товара. При этом Среднедневные продажи в прошлом периоде = Объем продаж за предыдущий период / Количество дней в периоде.

Первая часть формулы определяет требуемый объем заказа, исходя из предположения, что каждый день продается примерно одинаковое количество товара. Если бы это было так, то этой половины формулы для расчета было бы достаточно: Заказ = Среднедневные продажи × Количество дней до следующей поставки. Однако в каждой торговой точке есть случайные и неслучайные колебания спроса, и чем меньше среднедневной объем продаж, тем больше в процентном отношении могут быть выражены эти колебания. Поэтому формула регулирует объем заказа за счет обратной связи о ситуации с остатками товара в торговой точке: Заказ = Среднедневные продажи в прошлом периоде × Количество дней до следующей поставки – Остаток товара.

Таким образом, каждый раз заказывается ровно такое количество товара, которое необходимо до следующей поставки, не больше и не меньше. Клиент не «замораживает» свои средства в лишнем товаре, и при этом всегда имеет нужный запас товара. Именно по этому варианту формулы работают, например, компании-поставщики скоропортящегося товара: создание в торговых точках дополнительного запаса товара для них просто невозможно.

Однако, неравномерность спроса на товар может быть сильно выраженной, с большим разбросом по дням недели или по месяцам года. Кроме того, сами компании-поставщики могут периодически проводить акции по продвижению товара конечным потребителям, а это требует создания страховочного запаса товара в торговых точках. Если компания поставляет не скоропортящийся товар, она может принять за стандарт формулу расчета заказа, подразумевающую создание страхового запаса, выраженного в днях или в объеме продукции, например:

Заказ = Среднедневные продажи × Количество дней до следующей поставки + Страховочный запас в днях – Остаток товара.

В частности, в компании Coca-Cola стандартом работы с торговыми точками general trade является создание страховочного запаса, равного 50% объема заказа за период.

Компании, придерживающиеся маркетинговой стратегии push (давления на розничную среду), включают в формулу поправочные коэффициенты по принципу «чуть больше, чем надо». Наиболее известным вариантом является так называемое «Правило 1,5», по которому для постоянного увеличения заказа в формуле используется поправочный коэффициент 1,5:

Заказ = Среднедневные продажи × Количество дней до следующей поставки × 1,5 – Остаток товара.

Поскольку в формуле каждый раз вычитаются остатки товара, то реальное увеличение объема заказа происходит не в 1,5 раза, а в количество раз, находящееся в интервале от 1,0 до 1,5. Тем самым оказывается незначительное, но постоянное давление на торговую точку по увеличению объема заказываемого товара. Увеличение запасов заставляет персонал торговых точек принимать меры по увеличению сбыта конечному потребителю: снижать наценку, увеличивать видимость товара и т.д. Задачей является продать клиенту идею , то есть аргументировать необходимость заказа именно такого количества товара, ссылаясь на средние продажи торговой точки и «формулу».

Если ваша компания относится к малому бизнесу, то вручную определить оптимальный размер заказа покажется вам простой задачей. Однако, по мере роста бизнеса, вам следует рассмотреть вопрос об инвестировании в , чтобы управлять запасами более эффективно.

Есть много причин, почему бизнес должен инвестировать в систему для расчета оптимального заказа, и все они выходят за рамки простого отслеживания уровня наличия. С основными предпосылками и причинами инвестировать в автоматизированную систему управления запасами совсем недавно столкнулась крупная розничная сеть восточного региона Украины.

О компании

Компания в сфере ритейла в Восточном регионе, насчитывающая около 20 магазинов. У компании есть собственное производство: кондитерский цех, пекарня. Имеется собственный распределительный центр и оптовая база.

• Общая торговая площадь – более 6,5 тыс м 2
• Общее количество активных SKU – больше 11 000
• Количество пользователей системы – больше 30
• Более 500 акционных предложений ежедневно

Оптимальный размер заказа, график поставок, уровень товарных запасов и прочие предпосылки

Часто в компаниях оптимальный размер заказа определяют по разным интерпретациям формулы Уилсона вручную:

где
S - годовое потребление,
C0C0 - затраты на выполнение заказа,
C1C1 - цена единицы продукции,
i - затраты на содержание запасов (%).

Оптимальный объем заказа (формула Уилсона, EOQ-модель) - модель оптимального размера заказа, определяющая оптимальный объём заказываемого товара, который позволяет минимизировать общие переменные издержки, связанные с заказом и хранением запасов.

На момент предпроектного обследования сети в модель оптимального размера заказа была заложена формула, которая опиралась на прогноз продаж. Все заказы сети формировались в полуавтоматическом режиме с помощью товарно-учетной системы 1С 8.2 по методу «мин-макс», что увеличивало трудозатраты и снижало качество заказов, в сети возникали излишки по одним товарам и нехватки других. Графики поставок велись менеджерами в Excel, поэтому при формировании заказов менеджеры в ручном режиме учитывали эту информацию. Также в учетной системе практически отсутствовала возможность оценки излишних товарных запасов и причин их возникновения.

Для эффективной деятельности торговой компании, которой является клиент, необходимо выполнить два условия: с одной стороны, обеспечить прибыль, путем , не продавая товар со скидками, поставляя более дорогим и быстрым видом транспорта, а с другой стороны – увеличивать продажи, для этого держать больше товарных запасов, продавать со скидками, поставлять более дорогим и быстрым видом транспорта. Чтобы удовлетворить оба условия сети необходимо определить оптимальную партию заказа обеспечить постоянное наличие нужного товара в нужном месте в нужное время, при этом не иметь товарных излишков.

Для оптимизации работы сети и улучшения финансовых показателей, ТОП-менеджмент принял решение внедрить специализированное решение по управлению товарными запасами.

Критерии выбора системы для определения оптимального размера заказа

Для выбора программы для управления запасами и автоматического определения оптимального размера заказа был проведен анализ рынка, компания привлекала внешнего консультанта для оценки возможностей системы и после детального изучения основных характеристик продукта выбор остановили на решении от АВМ Cloud, в алгоритмы которого заложена методология Теории Ограничений (ТОС).

Решение ТОС для дистрибуции и ритейла базируется на двух установках:

• Поставлять для обеспечения наличия;
• Создать и поддерживать надежную систему дистрибуции, направленную на обеспечение наличия товара.

В отличие от классической модели пополнения запасов по прогнозу продаж, ТОС использует понятие «буфер запаса», характеризующий необходимый и достаточный уровень запаса на каждой точке хранения для каждой управляемой единицы, а также динамическое изменение этого запаса в зависимости от зоны нахождения остатка.

В алгоритмы работы автоматизированной системы управления запасами АВM Cloud заложена методология ТОС. Система обеспечивает:

• Поддержание объемов товарных запасов на установленном уровне, который обеспечивает постоянное наличие товара при оптимальных запасах в системе. Это достигается путем автоматического выполнения процессов:
  1.1. Планирование заказа
  1.2. Формирование заказа
  1.3. Расчет оптимального размера заказа
  1.4. Оптимизация заказа
  1.5. Отправка заказа
  1.6. Периодическая корректировка необходимого уровня хранения
  1.7. Экономическое обоснование поддерживаемого уровня
  1.8. Контроль за состоянием запасов
• Управление ассортиментом (путем определения наименее востребованных потребителями позиций; а также определение позиций заказного ассортимента, пользующихся постоянным спросом для ввода их в регулярную ассортиментную матрицу)
• Развернутую аналитику о состоянии запасов и их влиянии на финансовые показатели бизнеса.

Кроме методологической составляющей, важным аргументом для принятия решения в пользу системы стала возможность использования программы, как услуги, модель SaaS. Облачная модель продукта не предполагает покупки системы и установки на компьютеры пользователей, оплата производится ежемесячно, по факту использования системы. Это позволяет существенно экономить: не требуются капитальные инвестиции в продукт, нет доп.расходов на дорогостоящее оборудование и поддержание системы в рабочем состоянии. Компания получает доступ к системе, установленной на защищенных серверах в дата-центре, где и происходят все расчеты и процессы работы с запасами и заказами.

Описание проекта

Проект проходил в 2 этапа: подключение внешних поставщиков и подключение распределительного центра.

Перед началом проекта были сформулированы цели, которых предстояло достичь:

• Определить оптимальную партию заказа
• Уменьшить излишки товарных запасов и оптимизировать ассортимент;
• Улучшить показатели оборачиваемости предприятия;
• Автоматизировать заказы;
• Оптимизировать рабочее время персонала за счет автоматизации процессов работы с запасами и заказами.

В ходе проекта к системе управления товарными запасами ABM были подключены все основные категории товаров, кроме группы товаров Фреш-сегмента. В настоящий момент под управлением системы 332 поставщика, около 108 тыс. позиций товаров.

Система ежедневно автоматически формирует от 150 до 200 заказов центральному складу в зависимости от согласованного графика заказов, а также от 500 до 1000 заказов на внешних поставщиков, причем около трети этих заказов (28%) отправляются на поставщиков без участия менеджера, остальные заказы корректируются меньше чем на 20%.

По каждому SKU на каждой точке хранения при подключении устанавливается свой уровень запаса (буфер), который рассчитывается, исходя из потребления из данного звена и графика поставок. По прошествии нескольких циклов система автоматически (либо после подтверждения менеджером) изменяет буферы, исходя из реального потребления (не прогнозного). Этот механизм называется Dynamic Buffer Managemen (DBM, Динамическое управлением буфером) и является одним из основных инструментов в управлении запасами по методологии ТОС. Оптимальный уровень заказа виден на графике.

В процессе подключения системы по управлению запасами менеджеры провели работу по корректному заполнению параметров товаров в товаро-учетной системе 1С, прорисовыванию планограмм (т.к. эту информацию есть возможность автоматически учитывать при формировании заказа). Используя данные системы, были выявлены и скорректированы несоответствия полковыкладки продажам. Это позволило улучшить показатели оборачиваемости запаса: оборачиваемость самой полки была ускорена с 32 до 20 дней, а данные по ее оборачиваемости использовались в проведении переговоров с поставщиками для обоснования маркетинговых платежей.

Около 30% всего ассортимента поставляется на полки без хранения на РЦ, в системе это реализовано с помощью функционала Кросс-Докинг. Данный функционал позволяет более рационально использовать площадь склада, при том, что для поставщика процедура поставки не усложняется путем развоза товаров по торговым точкам – то есть система обоюдно выгодна как поставщику, так и покупателю. Кроме того, снижается нагрузка на склад, уменьшаются логистические издержки, более оптимально используется складская площадь.

Для фокусировки внимания специалистов, основные показатели эффективности управления товарными запасами — излишки, упущенные продажи и оборачиваемость — представлены на главном экране системы. Упущенные продажи –показатель, который довольно сложно посчитать, хотя проще всего выявить визуально – так как упущенная продажа – это неосуществленная продажа по причине отсутствия товара на полке, и который больше всего влияет на впечатление от магазина.

Отслеживать динамику излишков и упущенных продаж и причины их возникновения, особенно по TOP-mover (товары, генерирующие 80 и более % оборота компании), новым товарам, товарам в акции, – одна из ключевых функций менеджера, ведь только определив причину возникновения проблемы можно найти оптимальное решение. Из главного экрана есть возможность перейти в список проблемных позиций и фокусироваться именно на них.

Компания проводит активную маркетинговую политику, что включает в себя акции и распродажи с целью привлечения клиентов. Также продажи некоторых товаров имеют ярко выраженные сезонные колебания. Для управления такими товарными позициями в системе ABM предусмотрена процедура планирования всплесков, которая широко используется менеджерами в ежедневной работе.

Оптимальный уровень заказа, графики поставок и данные минимального заказываемого количества указываются напрямую в системе, что позволяет изменять их сразу же при получении новой информации от поставщика и тут же формировать заказ согласно обновленной информации.

Система ABM, помимо непосредственной функции – автозаказа, еще и позволяет контролировать эффективность управления запасами с помощью системы отчетности. Система генерирует около 30 отчетов по различным процессам управления запасами: коррекция отправленных заказов менеджерами, оптимальный размер заказа, исполнение заказов поставщиками, товары с излишним уровнем запасов, упущенные продажи, список ТОР-товаров (обеспечивающих 80% оборота), остатки товаров, выводимых из ассортимента и др.

Специалисты компании-клиента используют отчет о динамике запасов, как по всему предприятию, так и в разрезе складов и поставщиков для оценки работы. График содержит информацию о всех основных ключевых показателях эффективности управления запасами – излишки, упущенные продажи, уровень остатков и продаж, а также оборачиваемость и ROI. К концу года запасы сети несколько увеличились, что связано с открытием нового магазина, а также предварительным увеличением запаса менеджерами накануне Нового года.

Еженедельная динамика показателей управления запасами.

Активно используется ежедневный отчет по недостаткам ТОР-товаров, который предупреждает о риске возникновения нехватки товара еще до момента его возникновения и дает возможность сделать внеплановый заказ у поставщика.

С помощью отчета по NON-movers (товары, генерирующие меньше 2% прибыли предприятия) принимается решение по выведению товара из ассортимента.

В переговорной деятельности используются данные отчета о надежности поставщика, где просчитана его дисциплина по выполнению договорных обязательств.

Оптимальный размер заказа, уменьшение уровня упущенных продаж и другие результаты проекта

За период с января 2016 года по ноябрь 2016 были достигнуты следующие результаты:

• Заказы автоматизированы, процесс заказа, как и управления запасами в целом, стал прозрачным. Автоматически определяется оптимальная партия заказа запаса.
• По основным показателям управления запасами:
  • Оборачиваемость сократилась в 1,5 раза.
  • Упущенные продажи уменьшились на 39 %.
  • Излишки сократились на 21%.
• Оптимизирован ассортимент магазинов. Выявлены и выведены из ассортимента низкооборачиваемые товары, ассортимент сокращен на 6%. Как результат, улучшились показатели оборачиваемости, снижен уровень устаревших запасов, высвобождены замороженные денежные средства.
• Оптимизирована модель оптимального заказа акционных товаров.

Благодарим команды проекта за профессионализм и плодотворную работу над достижением поставленных целей. Особая благодарность ТОР-менеджменту компании за активную позицию в вопросах внедрения, а также за постоянный поиск возможностей улучшения текущих показателей управления запасами.

Хотите внедрить систему для расчета оптимального запаса?

Обращайтесь!

Направление

Все публикации ABM Cloud Inventory ABM Rinkai TMS Case Study DDMRP Drogerie EDI ERP MRP Replenishment+ Retail TOC WMS Webinar Автозаказ Автоматизация доставки Автоматизация закупок Автоматизация магазина Автоматизация склада Автоматизация управления запасами Бонусная программа Буфер безопасности Внедрение wms Внедрение wms системы Выталкивающие системы Комплексная автоматизация учета Лояльность Оптимизация ассортимента Оптимизация процессов доставки Оптимизация склада Планирование на производстве Платформа лояльности Прогноз продаж Программа лояльности Программа учета Распределение излишков Теория ограничений Товарные излишки Транспортная логистика Управление буфером Управление закупками Управление запасами Управление магазином Управление поставками Управление производством Управление розничной торговлей Управление складом Управление товарными запасами Управление транспортом Эффективность внедрения wms