Количественные методы анализа хозяйственной деятельности - Ричард Томас
.pdfУПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ |
243 |
Следовательно, T—t = 29 — 13,8 = 15,2 недели: (Эти значения, при необ ходимости, можно выразить в годах.) Далее, мы видим, что Д=4) меньше Т— t. Поэтому точка заказа рассчитывается как DZ, = =10 х 4 = 40. На графике (рис. 7.9) показаны уровень запасов и точка заказа данного изделия.
200
ш |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
О |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
^ 150 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Э |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
о |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ш |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
h- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
о |
Точка заказа |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ш |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
i 100 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
с; |
Цикл = 20 |
|
/ |
|
|
|
|
|
|
|
|
о |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
50 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Точка |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
заказа |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Цикл = 4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 Ж л |
-1 |
. 1 |
— 1 |
1 |
— j _ V _ |
1 |
1 — |
I |
J |
1 |
|
|
11 |
Ч 16 |
21 |
26 |
31 Ч |
36 |
41 |
46 |
51 |
56 |
Размещение заявки на производство |
Недели |
|
Рис. 7.9. Наличные запасы
В качестве варианта рассмотрим ситуацию, где цикл заказа составляет 20 недель. В этом случае цикл {L) больше, чем T—t, и поэтому мы применим вторую формулу точки заказа:
Точка заказа = {R-D){T-L) = (1092 - 520)(29/52 - 20/52).
(Обратите внимание, что во всех составляющих формулы необходимо ис пользовать одинаковые временные периоды. В нашем случае норма выпуска (R) и спрос (D) даны в единицах в год, и поэтому и временные периоды Т и L должны быть выражены в годах, то есть цикл в 20 недель равен 20/52 года.)
Итак, находим точку заказа: (572) х (9/52) = 99.
В этом случае заявку на производство новой партии необходимо подать, когда уровень запасов в предьщущем производственном цикле достигнет 99 единиц. То же самое мы видим на рис. 7.9.
7.10. Неопределенный спрос
Во многих практических ситуациях спрос на какое-либо изделие вряд ли бу дет постоянным, как то мы допускали в предьщущих примерах. В целом, точные потребности в данном товаре будут неопределенными. В этом разделе мы рассмот рим ситуации, где спрос соответствует известным распределениям вероятностей. Другими словами, мы рассмотрим ситуации, когда спрос точно не известен, но можно установить его вероятность. Так, в предьщущих примерах мы считали, что спрос постоянен и равен 30 единицам товара в день. То есть если цикл заказа
2 4 4 |
ГЛАВА 7 |
известен и равен 3 дням, то потребность в течение цикла заказа составляет 90 единиц товара. Потребность в течение цикла заказа является важным фактором, так как это позволяет определить, достаточно ли запасов для того, чтобы не допусгить дефицита. В ситуации неопределенности спрос можно выразить с точки зре ния вероятности. Например, спрос в течение цикла заказа соответствует следую щему распределению вероятностей:
Спрос (количество единиц): |
10 |
20 |
30 |
Вероятность: |
0.2 |
0.5 |
0.3 |
С помощью этого распределения вероятностей мы можем определить веро ятность того, что запасы закончатся при данной политике подачи заказов. Так, если заказы размещаются, когда уровень запасов достигает 20 единиц, то при данном распределении спроса существует 30%-ная (0.3) вероятность того, что запасы закончатся до поступления новой партии товара.
При решении основных моментов управления запасами необходимо дать ответы на следующие вопросы:
—Каков оптимальный размер заказа?
—Какова точка заказа?
—Каковы затраты?
—Какова вероятность того, что можно остаться без запасов?
Часто на эти вопросы можно ответить, исходя из первоначальных потреб ностей, выраженных с точки зрения вероятности. Так, целесообразно учесть уровень обслуживания, отражающий процент заказов, которые должны быть удовлетворены в течение цикла заказа. Например, если требуемый уровень об служивания составляет 95%, то это значит, что мы хотим быть на 95% уверены в том, что спрос в течение цикла заказа будет удовлетворен. Это можно запи сать в следующем виде:
Уровень обслуживания = В (удовлетворение спроса в течение цикла заказа). Следует отметить, что это имеет отношение к вероятности дефицита:
В (удовлетворение спроса в течение цикла заказа) = 1 — .5 (дефицит в течение цикла заказа).
Имея заданный уровень обслуживания, можно определить необходимую точку заказа, что делается в зависимости от того, какому из двух общих распре делений вероятностей соответствует спрос: однородному или нормальному.
Пример 1 (однородное распределение)
Однородное распределение вероятностей — это такое распределение, при котором все значения в пределах заданного диапазона могут наступить с оди наковой вероятностью. Рассмотрим, например, ситуацию с компанией CMG, когда спрос на двигатели в течение цикла заказа соответствует следующему однородному распределению вероятностей:
Спрос (количество единиц): |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
Вероятность: |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
Необходимо, чтобы вероятность удовлетворения спроса в течение цикла за каза была не менее 90%. Какова должна быть точка заказа при данных условиях?
УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ |
245 |
В этой задаче фебуемый уровень обслуживания составляет 90%. Это значит, чго вероятность удовлетворения спроса в течение цикла заказа должна быть не менее О 9. Или это можно выразить в следующем виде:
В (дефицит в течение цикла заказа) <. 0.1.
Теперь нам видно, что в течение цикла заказа вероятность того, что спрос составит 9, равна 0.2. Таким образом, если точка заказа составляет только 8, то вероя1ность дефицита равна 0.2. Это неприемлемо при заданных условиях. Сле довательно, точка заказа должна находиться на уровне 9. Это фактически обес печит полное удовлетворение спроса, иначе говоря, В (дефицит в течение цик ла заказа) равен О, и, следовательно, уровень обслуживания составляет 100%.
Пример 2 (нормальное распределение)
Время, которое необходимо фармацевтической группе «Литлвудз» для по лучения заказанного лекарства, составляет три дня. Спрос на данное лекарство в течение трехдневного периода представляет собой нормальное распределение со средним, равным 220 г, и среднеквадратическим отклонением, равным 50 г. Какова точка заказа данного лекарства, обеспечивающая вероятность дефицита на уровне менее 2%?
ц = 220
Рис. 7.10. Нормальное распределение спроса.
График на рис. 7.10 показывает распределение спроса в течение цикла заказа. Распределение ~ нормальное, со средним ц. = 220 и среднеквадратичес ким отклонениемст= 50 г. На рис. 7.10 показана точка (х), за которой находится голько 2% спроса. Затемненный участок на фафике показывает вероятность (2%) выше значения х. Это значение и есть идеальная точка заказа, так как спрос превысит его только в 2% случаев. По таблице нормального распределе ния находим:
х-\х |
_ JC-220 |
= 2.05. |
z = ~^~ |
.50 |
Далее путем перестановки получаем х = 2.05 х 50 + 220 = 322.5. Таким образом, при точке заказа в 323 г обеспечивается вероятность дефицита менее 2% Точка заказа является одним из элементов, необходимых для определения оптима^тьной политики подачи заказов на данный товар. Другим необходимым элементом формирования такой политики является оптимальный размер зака за, определение которого мы рассмотрим на последующем примере.
246 |
ГЛАВА |
7 |
|
Пример 3 |
(нормальное распределение) |
Для получения заказа на процессорные микрочипы 586 производителю компьютеров требуется четыре дня. Стоимость одного чипа составляет 17 ф. ст., а затраты на подготовку заказа оцениваются в 30 ф. ст. в виде административных расходов. Расходы на хранение одного чипа оцениваются в 10 ф. ст. в год из-за необходимости поддерживать температурный режим и идеальную чистоту. Фак тическое количество чипов, необходимое компании, непостоянно в каждый из дней, но представляет собой нормальное распределение со средним за четырех дневный период, равным 700, и среднеквадратическим отклонением, равным 200 штукам.
Производитель хочет определить оптимальный размер заказа данного това ра, а также найти точку заказа, обеспечивающую вероятность дефицита на уровне не более 1%.
Итак, определяем оптимальный размер заказа, как мы это делали рань ше, — исходя из значений спроса, расходов на подготовку заказа, расходов на хранение и цены приобретения единицы товара. В этом примере следует взять среднее значение спроса. Кроме того, стандартный период равен четырем дням. То есть расходы на хранение за год должны быть преобразованы, и только потом полученное значение можно подставить в формулу оптимального разме ра заказа.
Мы имеем:
D — средний спрос за 4 дня — 700;
Р — цена приобретения единицы товара — 17 ф. ст.; Н — расходы на хранение за 4 дня: 10 ф. ст. х 4/365 = 0.1096 ф. ст. (считаем,
что в среднем в году 365 дней); С — расходы на подготовку заказа — 30 ф. ст.
По этим значениям рассчитываем оптимальный размер заказа:
Оптимальный размер = yl2CD/H =V2x30x700/0.10959 = 7383246.65 = 619 заказа
Следовательно, согласно этому расчету мы можем рекомендовать размер заказа в количестве 620 микрочипов.
ц = 700
Рис. 7.11. Повышение спроса на 1%
Следующий вопрос который необходимо решить, — это определить, когда размещать такой заказ. При этом мы будем исходить из того, что требуемая
УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ |
2 4 7 |
вероятность дефицита не должна превышать 1%. Мы знаем, что спрос в течение цикла заказа представляет собой нормальное распределение со средним в 700 и cpeдмeквai^paтичecким отклонением в 200. График на рис. 7.11 показывает это нормальное распределение. На фафике также вьщелен участок в 1% от общей площади. Значение .v, показанное на фафике, и есть точка заказа, обеспечивающа>1 В (дефицит в течение цикла заказа) на уровне не более 0.01 (1%).
По таблице нормального распределения находим:
х-а |
х-700 |
_-- |
|
Z = — - = |
200 |
= 2.33 . |
|
ст |
|
|
|
Путем перестановки получаем х = 2.33 х 200 + 700 = 1166. То есть мы делаем вывод, что оптимальная политика подачи заказов есть размещение за каза на 620 микрочипов, когда уровень запасов достигает 1166 штук или менее.
Эту политику необходимо проводить с осторожностью. Когда мы указыва ем уровень запасов как равный 1166, то мы просто в нашем примере имеем в виду наличные запасы. В целом уровень запасов складывается из наличных за пасов и задержанных заказов. Это особенно важно тогда, когда, как в данном случае, спрос в течение цикла заказа может превзойти размер заказа. В таких случаях в работе могут оказаться два заказа одновременно.
7.11. Упражнения: оптимальный размер заказа
ивероятностный спрос
1.(Е) Машиностроительной компании требуется 120 узлов в месяц для производства готового изделия. Узлы могут производиться на месте в объеме 200 штук в месяц. Каждый узел стоит 60 долл. США, и, по оценкам, компания тратит 30 долл. в год на хранение 10 узлов. Затраты на наладку каждого нового производственного цикла составляют 220 долл.
(i)Определите размер производственного заказа на данный узел. Исходя из этого, какой размер заказа вы бы рекомендовали?
(ii)Исходя из этого размера заказа нарисуйте график уровня запасов дан ных узлов в течение двух лет.
2.(I) Станции обслуживания AMG необходимо два дня для получения нового завоза дизельного топлива. Спрос в течение двух дней представляет собой нормальное распределение со средним, равным 3000 галлонов, и среднеквадратическим отклонением, равным 800 галлонов.
(i)Определите точку заказа данного товара, обеспечивающую вероятность дефицита на уровне не более 2%.
(ii)С учетом точки заказа нарисуйте фафик уровня запасов при условии стандартного объема завоза в 6000 галлонов.
(iii)Расходы по доставке составляют 50 ф. ст. в виде транспортных расходов независимо от количества завоза. Дизельное топливо обходится в 1.80 ф. ст. за гал лон, и, по оценкам, расходы по хранению топлива составляют 12 ф. ст. в день за 1000 галлонов. Определите оптимальный размер заказа данного товара.
7.12. Модель периодической проверки
В предьщущих примерах мы рассмотрели ситуацию, когда производился заказ фиксированного количества товара через промежутки времени различной
2 4 8 |
ГЛАВА 7 |
продолжительности Эти модели предполагают осуществление постоянного кон1роля за уровнем запасов, с тем чтобы по достижении точки заказа немедленно произвесж размещение нового заказа. На практике такой контроль, возможно, будег неосущес1вим' требуется непрерывно проверять запасы, что может по1злемь за собой ненужные расходы и существенные затраты рабочего времени. Далее, если мы работаем с несколькими наименованиями товаров, то может случиться так, что при использовании временных промежутков различной дли тельности придется размещать отдельные заказы на отдельные наименования, вмесю тс го чтобы одновременно заказать несколько. Это может потребовать дополнительных усилий административного аппарата, что во многих случаях вряд ли целесообразно, а то и невозможно.
В качестве варианта мы рассмотрим модель периодической проверки, когда уровень запасов проверяется через установленные промежутки времени, и тогда же производится размещение заказа на требуемое количество товаров. То есть те перь мы можем провести различие между двумя моделями управления запасами:
•Непрерывная проверка — фиксированный размер заказа, различные вре менные промежутки между заказами.
•Периодическая проверка — переменный размер заказа, фиксированные промежутки времени между заказами.
Когда мы применяем модель периодической проверки, то необходимо дать ответы на следующие вопросы:
—Каков промежуток времени между заказами?
—Каков должен быть размер заказа?
—Какова вероятность дефицита?
—Каковы связанные с этим затраты?
Как и в слу^ше с моделью непрерывной проверки, которую мы уже рас смотрели, выщеперечисленные факторы взаимосвязаны. Так, если мы знаем конкретный промежуток времени между заказами и требуемый уровень обслу живания (или вероятность удовлетворения спроса), тогда мы можем рассчитать размер заказа для данной ситуации.
Последующие примеры предполагают знание распределения спроса. В общем виде, если переменная X распределена со средним ц и среднеквадратическим отклонением ст, тогда любое кратное этой переменной, например аХ, будет рас пределено со средним а|1 и среднеквадратическим отклонением Vacr. Так, напри мер, если ежедневный спрос на товар имеет среднюю, равную 340 единицам товара, и среднеквадратическое отклонение, равное 50 единицам товара, то спрос за двухдневный период будет распределен со средним ц = 2 х 340 = 680 и сред неквадратическим отклонением ст = 2 х 50 = 70.7.
Пример 1
Рассмотрим вопрос формирования политики подачи заказов компании «Литлвудз», который мы уже затрагивали ранее. Мы проанализировали следую щую информацию, связанную с запасами некоего лекарственного препарата:
цикл заказа — 3 дня; спрос в течение цикла заказа нормально распределен со средним, равным
220 г, и среднеквадратическим отклонением, равным 50 г; требуемый уровень обслуживания — 98% (т. е. вероятность дефицита < 2%).
УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ |
249 |
Предположим, что уровень запасов проверяется каждые шесть дней. Нам необходимо принять решение, какое количество товара заказать в зависимости от того, каким окажется уровень запасов. Рассмотрим, например, ситуацию, когда в ходе какой-либо проверки было установлено, что уровень запасов со ставляет 400 г лекарства.
Необходимо заказать достаточное количество лекарства, с тем чтобы хватило запасов для покрытия спроса в течение следуюших девяти дней. Это объясняет ся тем, что количества должно хватить не только до следующего периода про верки, но и в течение того времени, которое необходимо для получения сле дующего заказа. Следующий период проверки будет через шесть дней, а следу ющий заказ поступит через три дня после этого. Уровень запасов, необходимый для покрытия периода проверки и цикла заказа, называется уровнем пополне ния запасов. График на рис. 7.12 показывает уровень запасов в течение двух периодов проверки. Обратите внимание, что первый заказ должен быть доста точен, пока не поступит второй заказ, что произойдет на 9-й день.
Итак, в среднем спрос на это лекарство в течение 3-х дней составляет 220 г. Следовательно, в среднем спрос за 9 дней составит 220 х 9/3 = 660 г. То есть уровень пополнения запасов составляет 660 г. Так как у нас остается 400 г, то нам необходимо заказать только 260 г с тем, чтобы удовлетворить средний спрос. Однако такой подход к подаче заявок представляется неудовлетворитель ным, так как в этом случае мы сможем удовлетворить только 50% заявок. Это объясняется тем, что при нормальном распределении существует 50%-ная ве роятность получения значения выше среднего. При требуемом уровне обслужи вания в 98% в этом случае необходимо пересмотреть размер заказа. Мы знаем, что спрос за три дня нормально распределен со средним, равным 220 г, и среднеквадратическим отклонением, равным 50 г.
Уровень пополнения
О |
Заказ (Q) |
о |
|
Я5 |
|
с |
|
« |
|
п |
|
л |
|
I |
|
Ш |
|
ш |
|
о |
|
а. |
|
> |
|
Период проверки
•* |
• |
Д н и |
Рис. 7.12. Периодическая проверка — размер заказа
250 |
ГЛАВА 7 |
Следовательно, спрос за девять дней нормально распределен со средним ц = 220 X 9/3 = 660 г и среднеквадратическим отклонением ст = 50 х .^9/3 = 50 х
X 1.732 = 86.6.
График на рис. 7.13 показывает необходимый уровень пополнения запасов, обеспечивающий требуемый уровень обслуживания. Значение (/?), указанное на
фафике, |
можно получить по таблице нормального распределения: |
||
<: = |
а |
~ 86.6 |
2.05. |
|
|||
Далее, |
путем перестановки получаем: |
||
R = |
2.05 X 86.6 + 660 = 837.5. |
||
Рис. 7.13. Уровень пополнения запасов
Округлив полученное значение, находим, что уровень пополнения запасов составляет 838 г. Так как мы уже имеем 400 г в запасах, то дополнительно нам требуется заказать только 438 г. Такое количество обеспечит вероятность дефи цита в течение указанного периода на уровне менее 2%. На практике размеша ется приемлемый размер заказа, т. е. 400 или 500 г.
А теперь попробуйте самостоятельно определить уровень пополнения, если требуемый уровень обслуживания составляет 99%.
7.13. Упражнения: модель периодической проверки
1. (I) На табачной фабрике дневная потребность в табачном листе пред ставляет собой однообразное распределение (см. таблицу ниже):
Потребность (тонн): |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
Вероятность: |
0.125 |
0.125 |
0.125 |
0.125 |
0.125 |
0.125 |
0.125 |
0.125 |
(i)Если табачный лист можно приобрести у местного оптовика при цикле заказа в один день, а запасы проверяются в конце каждого дня, то каков уровень пополнения, обеспечивающий уровень обслуживания не менее 98%?
(ii)Если запасы проверяются каждые два дня, то как это отразится на уровне пополнения?
(iii)При условии, что цикл заказа составляет 2 дня, пересчитайте уровень пополнения исходя из того, что периодические проверки проводятся каждые
два дня.
УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ |
2 5 1 |
(iv) Было установлено, что потребность представляет собой не однород ное, а нормальное распределение со средним за день в 15.5 тонны и среднеквадратическим отклонением в 2 тонны. Пересчитайте на этой основе уровень пополнения, полученный в пп. (i)—(iii).
2. (D) «Адамс-Кимбер (АК) Лтд» поставляет широкий набор дверей и дверных приспособлений. Известно, что недельная потребность в люксовых при способлениях в сборе с бронзовой ручкой представляет собой нормальное рас пределение со средним в 38 и среднеквадратическим отклонением в 8. «АК Лтд» получает эти приспособления от местного поставщика, цикл заказа составляет 5 дней. В «АК Лтд» уровень запасов данного изделия проверяется каждые две недели.
(i)Если «АК Лтд» хочет обеспечить уровень обслуживания не менее 96%, то каков необходимый уровень пополнения?
(ii)Если поставщика удастся убедить снизить продолжительность цикла заказа до трех дней, то как это отразится на уровне пополнения? Если при проверке установлено, что уровень запасов составляет 20 приспособлений, то какое их количество вы бы порекомендовали заказать?
(iii)Стоимость приспособления составляет 24 ф. ст., расходы по хране нию — 10% в год. Если оформление одного заказа обходится «АК Лтд» в 20 ф. ст. в виде административных расходов, то каков оптимальный размер заказа данного товара? Прокомментируйте расхождение между этим значением и раз мером заказа, рекомендованным в п. (ii). Почему эти два значения различны?
7.14. Другие модели управления запасами
Модели управления запасами, которые мы представили в этой главе, ос новываются на допущениях относительно необходимого уровня запасов и веро ятного спроса на какой-то единичный товар. Эти модели предназначены глав ным образом для управления «готовыми изделиями», т. е. товарами, которые напрямую реализуются покупателям или клиентам. Последние разработки и методы управления запасами нацелены на анализ более сложных ситуаций, о чем мы и поговорим далее.
Планирование потребностей в материалах
Методы планирования потребностей в материалах можно использовать при производстве товаров, проходящих в своем изготовлении несколько этапов. При использовании метода планирования потребностей в материалах анализируются уровни запасов и сырья, далее, единичных компонентов и узлов, а также го товых изделий. В принципе, если известен спрос на готовое изделие, то можно достаточно точно спрогнозировать и связанные с его производством потребно сти. Так, если «CMG» получает заказ на изготовление конкретной модели спортивного автомобиля по спецификации заказчика, то можно установить точные потребности в компонентах, например кузовных частях, что определяет потребности в сырье, например типе применяемой стали и краски. Управление запасами, когда потребность в одном изделии зависит от потребности в изде лии более высокого порядка и задействуются все соответствующие связи, мож но осуществлять с помощью планирования потребностей в материалах. С помо щью этого метода в производственном графике предприятия определяются потребности в запасах различных компонентов. Фактический заказ этих компо-
252 ГЛАВА 7
нентов может рассчитываться различными методами, в том числе методами периодической проверки и оптимального размера заказа. Однако при этом ме тод планирования потребностей в материалах учитывает еще и время размеще ния таких заказов исходя из спроса на готовые изделия.
Рассмотрим производственную компанию «Адамс-Кимбер Лтд», располо женную в Барнсли (Англия). Эта компания выпускает двери и дверные приспо собления для предприятий строительной отрасли и частных лиц. Так, компа ния, в частности, выпускает дверные ручки, замки, нажимные пластины и шарниры. Они выпускаются в различных спецификациях, при этом в качестве материалов используются алюминий, сталь, нержавеющая сталь и бронза. Ди аграмма на рис. 7.14 показывает потребности в изделиях, вызванные получени ем заказа на дверную ручку в сборе, далее именуемую ДРС. Как видно из диаграммы, заказ на определенную ДРС порождает потребности в иерархичес ки расположенных изделиях. Чтобы выпустить данное изделие, некоторые ком поненты потребуются немедленно, тогда как другие понадобятся позднее в процессе завершения сборки. Таким образом, спрос на готовое изделие не только вызывает потребность в компонентах, но и определяет время, когда каждый из этих компонентов потребуется. Вот эти идеи и лежат в основе планирования потребностей в материалах.
Для использования метода планирования потребностей в материалах необ ходима сложная информационная система, увязывающая отдельные изделия и готовый товар. Такая система автоматически формирует заявки на определен ные изделия исходя из спроса на готовый товар.
|
|
_L |
1 |
|
|
|
ДРС |
|
|
1 |
1 |
|
|
1 |
Замок |
Собственно |
|
Пластины |
Шарниры |
в Сборе |
ручка в сборе |
|
и накладки |
и насадки |
1 |
• |
|
• |
1 |
Ручки (2) |
Шпиндель (1) |
|
Крышки (2) |
Защелки (2)1 |
Рис. 7.14. Иерархия запасов компании «Адамс-Кимбер Лтд»
Методы «точно вовремя»
Метод «точно вовремя» при управлении запасами основывается на устра нении любых ненужных запасов. Согласно ему, в любой данный момент време ни не должно быть свободных наличных запасов. В конкретный момент должны быть в наличии только те запасы, которые необходимы для завершения изго товления данного изделия. Если производителю удается достичь идеала, то есть нулевых запасов, или близко подойти к этому, то тогда можно добиться суще ственной экономии за счет стоимости запасов. Так, чем меньше запасы, тем меньше затраты на хранение и непроизводительные расходы и тем больше кассовая прибыль.
Одной из известных разновидностей этого метода является так называемая система «Канбан», внедренная «Тойотой» в 80-е годы. При этой системе произ водство компонента начинается тогда, когда он требуется в следующей точке