Методы и методики определения потребности в ресурсах

Существует множество методик определения количества, сроков и периодичности закупок, но все они требуют информации о том, как использовались аналогичные МР в прошлом. Для определения потребности в МР в логистике чаще всего используются три метода (рис. 2.4):

1) детерминированный – для расчета вторичной потребности в МР при известной первичной на основе планов производства и нормативов расхода;

2) стохастический – для расчёта ожидаемой потребности на основе вероятностного прогноза с учетом тенденции изменения потребностей за прошлые периоды;

3) эвристический – для расчета потребности на основе опыта работников.

Наиболее распространенной методикой определения потребности в МР является календарный метод планирования MRP–систем.

		Определение потребности в ресурсах
Методы						Методики
	Детерминированные методы расчета						Объемно-динамический метод планирования
	Стохастические методы расчета						Объемно-календарный метод планирования
	Экспертные методы расчета						Календарный метод планирования

Рисунок 2.4. Методы и методики определения потребности в ресурсах

Методика планирования материальных потребностей (Material Requirements Planning - MRP). Ее применяют при зависимом спросе, т.е. спросе, который зависит от спроса на специфическую готовую продукцию. Исходными данными для расчета являются:

- производственный график (что должно быть сделано и когда);

- спецификация (ведомость применяемых материалов);

- данные о наличии материалов на складе предприятия;

- количество материалов в заявке на их поставку;

- период времени, необходимый на получение ресурсов.

Процедура определения потребности в обобщенном виде представлена на рис. 2.5.

Основной график

Спецификация на материалы

Ведомость складского учета

Текущий запас

Запланированные поставки

Время выполнения заказа и другая информация

Брутто-потребность

Нетто-потребность

Необходимые материалы

Время и объем заказов

Рисунок 2.5. Определение потребности в обобщенном виде

(обобщенная процедура MRP)

Система MRP начинает свою работу с определения, сколько и в какие сроки необходимо произвести конечной продукции. Затем система определяет время и необходимые количества МР для удовлетворения потребностей производственного плана.

Производственный график должен быть согласован с производственным планом, который представляет собой развернутую программу производственно-хозяйственной и социальной деятельности предприятия.

Пример MRP. Кратко поясним, как вычисляются те или иные показатели, формируются сроки выполнения заказов и размещаются заказы. Допустим, что мы собираемся выпускать изделие И, которое состоит из двух узлов А и трех узлов Б. Узел А в свою очередь состоит из одной детали В и двух деталей Г. Узел Б состоит из двух деталей В и двух деталей Д. На рис. 2.6 представлено дерево структуры (конструкторский состав) изделия И.

Рисунок 2.6. Дерево структуры изделия И

Путем простых вычислений определяем, что при необходимости изготовления 100 изделий И потребуется:

Узел А:	2 × количество И =	2 × 100	= 200
Узел Б:	3 × количество И =	3 × 100	= 300
Деталь В:	1 × количество А + 2 × количество Б =	1 × 200 + 2 × 300	= 800
Деталь Г:	2 × количество А =	2 × 200	= 400
Деталь Д:	2 × количество Б =	2 × 300	= 600

Теперь определим сроки, необходимые для получения этих элементов (соответствующие детали и узлы могут производиться либо собственными силами, либо сторонними поставщиками). Допустим, что изготовление И занимает 1 неделю, А – 2 недели, Б – 2 недели, В – 3 недели, Г – 1 неделю, Д – также 1 неделю. Если нам известна дата, когда потребуется изделие И, то можно составить календарный план, в котором будет указано, когда необходимо заказывать (и получать) все нужные нам элементы, чтобы своевременно удовлетворить спрос на изделие И.

В табл. 2.4 показано, какие элементы и когда могут потребоваться. Это и есть план потребности в материалах, основанный на спросе на изделие И, структуре изделия и времени, необходимом для изготовления или получения каждого элемента.

Метод экспоненциального сглаживания. Метод получил название «экспоненциальное сглаживание», потому что каждое значение периодов, уходящих в прошлое, уменьшается на множитель (1 - α). Экспоненциальное сглаживание чаще всего применяется для прогнозирования. Этот метод широко используется при определении потребности в МР в фирмах розничной и оптовой торговли и сервисных компаниях.

Для прогнозирования будущего методом экспоненциального сглаживания необходимы только три вида данных: данные последнего прогноза, текущих спрос и константа сглаживания α. Эта константа определяет уровень сглаживания и скорость реакции на разницу между прогнозами и текущими событиями. Выбор значения константы зависит как от природы продукта, так и от опыта менеджера и его способности быстро реагировать. Например, если фирма производит стандартное изделие с относительно стабильным спросом, быстрота реагирования на различия между текущим и прогнозируемым спросом нужна невысокая – от 5 до 10%. Однако, если фирма наращивает выпуск, желательно иметь более высокую скорость реагирования, возможно, от 15 до 30%, чтобы придать большую значимость текущему росту. Чем выше темп роста, тем выше должна быть скорость реагирования.

Уравнение для однократного экспоненциального сглаживания имеет такой вид:

F_t = F_t-1 + α (A_t-1 - F_t-1),

где F_t – экспоненциально сглаженный прогноз на период t;

F_t-1 – экспоненциально сглаженный прогноз, сделанный для предшествующего периода;

α – константа сглаживания;

A_t-1 – фактический спрос в предшествующем периоде.

Таблица 2.4

План потребности в материалах на семинедельный период

изготовления 100 изделий И

Элемент	Показатели	Неделя							Время выполнения заказа, недели
		1	2	3	4	5	6	7
И	Дата появления нетто-потребности							100	1
	Размещение заказа						100
А	Дата появления нетто-потребности						200		2
	Размещение заказа				200
Б	Дата появления нетто-потребности						300		2
	Размещение заказа				300
В	Дата появления нетто-потребности				800				3
	Размещение заказа	800
Г	Дата появления нетто-потребности				400				1
	Размещение заказа			400
Д	Дата появления нетто-потребности				600				1
	Размещение заказа			600

Это уравнение показывает, что новый прогноз равен прогнозу прошлого периода плюс поправка (разность между предыдущим прогнозом и фактическим результатом).

Пример. Пусть долгосрочный месячный спрос на изучаемый товар относительно стабилен, и поэтому можно принять константу сглаживания α = 0,05. Если экспоненциальный метод используется постоянно, то существует прогноз для предшествующего месяца. Допустим, что прогноз спроса на предшествующий месяц составляет F_t-1 = 1050 единиц. Если фактический спрос составил 1000 единиц, а не 1050, то прогноз спроса на следующий месяц будет таким:

F_t = F_t-1 + α·(A_t-1 - F_t-1) = 1050 + 0,05·(1000 – 1050) = 1047,5 единиц.

Поскольку коэффициент сглаживания мал, реакция нового прогноза на ошибку в 50 единиц выражается в снижении значения прогнозируемого на следующий месяц спроса только на 2,5 единиц.