18 грудня 2020

Эффективная система управления запасами в PROSTOR как инструмент для роста прибыли

Управление запасами очень важная тема, так как, во-первых, оно влияет на величину упущенной продажи и соответственно на уровень обслуживания клиента, если мы сокращаем упущенные продажи, то получаем дополнительную прибыль, практически не генерируя лишних затрат, ведь место и так было оплачено на складе и в транспорте. Во-вторых, запасы – это один из основных активов, а деньги должны работать, а не лежать на складе. В-третьих, оптимизация системы управления запасами не требует больших инвестиций, здесь больше важна логика и ІТ-решения, нет необходимости в постройке сотни складов, покупке дорогостоящего оборудования. О том, как вложив достаточно маленькие инвестиции в повышение эффективности системы управления запасами, можно получить хороший финансовый результат поделился Михаил Таран, директор департамента логистики OOO «Стиль Д» (сеть магазинов PROSTOR).

Никто не поспорит, что автоматизация управление запасами – это необходимость, ведь невозможно вручную эффективно управлять миллионами мест хранения, чтобы разумно сбалансировать упущенные продажи со средствами, инвестированными в запасы. В сети магазинов PROSTOR уже были внедрены так называемые автозаказы, которые неплохо справлялись с задачами управления товарными запасами, но потенциал для оптимизации есть всегда и в компании был реализован проект, который позволил найти баланс между сервисом и запасами. Цель компании – генерировать прибыль, и управление запасами должно помогать в этом. Правильным уровнем запаса и сервиса будет тот, который позволит зарабатывать компании максимум прибыли – это финансово-экономический подход к управлению запасами.

Переход был обусловлен несколькими причинами, которые прежняя система автоматизации не могла решить:

1. Раздельный процесс управления запасами для участков цепи поставок Поставщик – РЦ и РЦ – Магазин (отсутствие эшелонированной системы):

- объем заказов на поставку товаров от поставщиков на РЦ не соответствовал потребности магазинов, не учитывал изменение витрины во времени;

- излишки и/или нехватка товара на РЦ и магазинах, потери продаж и нарушения требований к выкладке в магазинах.

2. Полностью ручной расчет потребности под промоакции на поставщиков и распределение товара между магазинами перед и во время акции:

- процесс расчета потребности под акцию занимал у сотрудников УТЗ большую часть рабочего времени, не оставляя возможности для качественного мониторинга и анализа своих категорий;

- перед акцией в магазины сети распределялось более 50% акционного объема, что лишало возможности перераспределения товара по фактическим продажам внутри акции и приводило к точечным излишкам и/или нехватке товара в период акции;

- неравномерная нагрузка на РЦ (пиковые нагрузки перед акцией, спад в начале акции).

3. Ручной расчет потребности на длительный горизонт по поставщикам. Значительные затраты времени на ручные расчеты и низкое качество расчета (в том числе и ручные ошибки).

4. Отсутствие регламентированных бизнес-процессов по управлению запасами:

- отсутствие четкого тайминга подготовки сети к промопериоду и, как следствие, задержки в поставке товара к старту промоактивностей.

- не регламентированный процесс управления изменениями в планограммах магазинов (увеличение представленности, изменение ширины и глубины выкладки) – как следствие, нарушение стандартов выкладки.

Чтобы решить эти проблемы и работать с большей эффективностью, команда сети магазинов PROSTOR во главе с Михаилом Таран провели аудит и пересмотрели основные БП, связанные с управлением товарными запасами. Следующим этапом был анализ существующих на рынке систем управления товарными запасами и команд внедрения, а далее было непосредственное внедрение выбранной системы управления товарными запасами и пересмотр бизнес-процессов управления запасами.

Ключевые параметры заказа:

Объем заказа – кол-во товара, которое необходимо заказать у поставщика, если наступила точка заказа.
Точка заказа – кол-во товара на складе, при котором необходимо размещать заказ поставщику.

Дальше возник вопрос, какую технологию управления запасами выбрать. Среди Min Max, буфер, расчет через целевой уровень сервиса, расчет через финансово-экономическую эффективность выбор пал на последнюю, так как единственный объективный критерий оценки внедрения – это оценка влияния на ПРИБЫЛЬ.

Запасы сами по себе не генерируют прибыль в явном виде, но они генерируют затраты, издержки. Соответственно система должна строиться так, чтоб совокупные издержки, связанные с управлением запасами, стали минимальными, тогда прибыль будет максимальна.

Понятие издержек в этой технологии охватывает издержки дефицита (нет запаса, нет продаж – упущенная выгода), издержка хранения (деньги вложенные в запас и физически занятое место, которое тоже стоит денет) и издержки пополнения (можно возить поштучно, но нести много операционных издержек и паллетами – издержек будет меньше, но запасы будут больше). Команду в данном случае интересовало не решение одного из вопросов, а необходимость решения, которое уравновесило бы все эти три издержки так, чтоб они совокупно были минимальными, а прибыль тогда будет стремиться к максимуму.

На графике можно увидеть, в какой момент лучше размещать заказ. Если мы заказ размещаем, когда у нас запас в нуле, то издержки дефицита будут максимальные, а если начнем повышать точку заказа, издержки дефицита начинают падать, но начинают расти затраты на хранение. Что же делать? Мы находим суммарные издержки и точку, в которой эти суммарные издержки будут минимальными. Соответственно, эта точка заказа будет оптимальна именно для конкретного товара. Самое интересное, что нет правильного уровня одного сервиса, он для каждого товара в каждом месте разный, потому что разная доходность, разные издержки, частота продаж и вариация. Такая же логика применяется и к партии поставки.

Технология работы системы:

Загрузка данных.
Верификация и фильтрация данных (удаление оптовых отгрузок, продаж в промо, сезонные продажи или подготовка к праздникам).
Восстановление спроса (закрытие дырок дефицита, чтобы сделать правильный прогноз спроса).
Классификация ассортимента (достаточно ли данных, чтобы управлять ассортименто, или надо вручную ввести новинки или еще какие-то товары).
Расчет финансовой модели (система считает все показатели – маржу, стоимость запасов за одну единицу, то есть финансовые компоненты, чтобы дальше просчитать нормативы запасов).
Прогнозирование спроса.
Поиск оптимальных решений, порог заказа для каждого товара в каждом месте хранения.
Учет ресурсных ограничений (объем запаса в деньгах, объем запаса в кубических метрах, объем кредитных средств, ресурсы пополнения).

Огромный плюс решения в том, что мы можем сделать для себя несколько моделей с ограничением и без. Можем закладывать ограничения в денежном эквиваленте и потом оценивать, стоит так делать или нет. Система дает несколько моделей просчета для сравнения, а мы уже оцениванием и выбираем, какой применять на практике. В данном случае не нужно делать все вслепую и рисковать результатом.

Плановые KPI (выбор сценария для активации): уровень сервиса, средний запас, оборачиваемость, количество пополнений, прибыль, издержки дефицита, издержки хранения, издержки пополнения.

Важно, что система учитывает спрос с розничной сети, она планирует изначально потребность точек, потом вытаскивает её на центральный склад и на основании этой потребности формирует заказ поставщикам. Мы сбалансировали 2 звена, если запланировать расширение представленности в рознице, увеличить глубину полки или спрос в рознице, то это все автоматически учтется в заказе поставщика.

Риски проекта:

- Смещение сроков реализации;

- Низкая заинтересованность участников;

- Загруженность ресурса ІТ;

- Технические сбои (при выгрузке и передаче данных и т.п.);

- Некорректные входные данные по причине отсутствия или несоблюдения бизнес-процессов.

Работа с рисками:

- Повышение заинтересованности сторон – обсуждение проекта с ключевыми участниками, создание рабочих групп;

- Выделение отдельного ресурса ІТ как со стороны заказчика, так и со стороны исполнителя;

- Выделение в штате УТЗ руководителя проекта (90 % времени выделено на проект);

- Проведение регулярных встреч (1–2 раза в неделю) по проекту с ведением протокола и контролем сроков выполнения задач;

- Гибкое управление приоритетами;

- Аудит, пересмотр и описание бизнес-процессов:

• Снабжения сети под акцию и сезон;

• Изменения планограмм;

• Заведения новых товаров;

- Обучение команды УТЗ;

- Контроль выполнения описанных бизнес-процессов;

- Принятие мер по повышению отказоустойчивости:

• Настройка автооповещения для контроля выгрузки/загрузки данных и этапов расчета;

• Расчет заказов магазинов и РЦ на горизонт вперед;

• Создание механизма ручной выгрузки расчета за предыдущие даты.

Этапы запуска новой системы автозаказа:

Запуск блока распределения товара из РЦ в магазины сети, в том числе с учетом акций (сначала тест на 20 магазинах, затем постепенное масштабирование на всю сеть);
Запуск блока заказа на внешних поставщиков (по принципу прогнозирования потребности «снизу-вверх» Магазин-РЦ-Поставщик);
Запуск блока расчета потребности по внешним поставщикам на заданный горизонт.

Результаты запуска системы управления запасами в PROSTOR:

Повышение оборачиваемости ТЗ на 12%.
Сокращение объема упущенных продаж на 31%.
Сокращение излишков на выходе из акции на 30%.
Затраты на внедрение окупились на 3-м месяце эксплуатации.
Автоматизация операций, связанных с закупкой и распределением товаров под акцию:

- Снижение трудозатрат, сокращение численности персонала УТЗ;

- Повышение качества формирования запасов и на старте, и в течение периода проведения акции.
Внедрение инструмента, позволяющего более равномерно распределить нагрузку на центральный склад за счет снижения пиковых нагрузок в период подготовки сети к акции.