Управление запасами субстанций. Учебно-методическое пособие

УДК 615.2:338(075.8) ББК 52.817:65.422.523я7 У67

Авторы:

Дударенкова М.Р. – ст. преподаватель кафедры управления и экономики фармации, фармацевтической технологии и фармакогнозии ГБОУ ВПО ОрГМА Минздравсоцразвития России

Гладунова Е.П. – доцент кафедры управления и экономики фармации ГБОУ ВПО СамГМУ Минздравсоцразвития России, к.ф.н.

Рецензенты:

Борщук Е.Л. – зав. кафедрой общественного здоровья и здравоохранения № 1 ГБОУ ВПО ОрГМА Минздравсоцразвития России, д.м.н., профессор

Луговой О.Ю. – зав. кафедрой экономической теории и прикладной экономики ГБОУ ВПО «Оренбургский государственный педагогический университет», к.э.н., доцент

Учебно-методическое пособие «Управление запасами субстанций» – Оренбург, 2012 – 36 с.

Учебно-методическое пособие составлено на кафедре управления и экономики фармации, фармацевтической технологии и фармакогнозии ГБОУ ВПО ОрГМА Минздоравсоцразвития России для практических фармацевтических работников, преподавателей и студентов фармацевтического факультета, интернов.

Рассмотрено и рекомендовано к печати РИС ГОУ ВПО ОрГМА Минздравсоцразвития России

2

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………… 4

1.УПРАВЛЕНИЕ ТОВАРНЫМИ ЗАПАСАМИ В СОВРЕМЕННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ УСЛОВИЯХ.... 6

2. УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ СУБСТАНЦИЙ………… 9

2.1.OMR–XYZ–анализ субстанций…………..………….... 9

2.2.Анализ поставщиков и стран-производителей субстанций……………….…………………………….. 11

2.3.Анализ расхода субстанций…………………………... 13

2.4.Методика прогнозирования и выбор системы управления запасами субстанций…………………….. 21

ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ...……………………………………. 28 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ………………………...…………. 31 ПРИЛОЖЕНИЯ.……………………………………………… 33

3

ВВЕДЕНИЕ

Вусловиях нарастающей конкуренции на фармацевтическом рынке предъявляются особенно высокие требования к управлению товарными запасами (ТЗ), от которых зависит качество обслуживания потребителей и в значительной мере конечный экономический результат. Однако в триаде: теория – методика – практика управления ТЗ не все компоненты проработаны в достаточной и равной степени [8].

Вдеятельности торговых организаций ТЗ представляют собой основной актив компании. ТЗ, как и любым другим видом актива, можно управлять. Более того, эффективная система управления ТЗ позволяет не только поддерживать уровень платежеспособности и ликвидности компании на необходимом уровне. Следует заметить, что ТЗ необходимо рассматривать в тесной взаимосвязи с другими экономическими показателями деятельности торговой организации, такими как рентабельность, платежеспособность, ликвидность, финансовая устойчивость и так далее. Система управления ТЗ позволяет также управлять снижением затрат на содержание запасов [1, 7].

Внастоящем Пособии представлены данные анализа субстанций по частоте встречаемости, подтверждённые анализом рецептуры и экспертной оценкой компетентных специалистов; сравнительный анализ поставщиков и производителей субстанций, используемых аптеками области. Приведён анализ расхода и прогнозирования потребности некоторых субстанций, а также обоснован оптимальный выбор системы управления запасами субстанций и рассчитаны основные характеристики ТЗ некоторых субстанций на примере ГУЗ «Аптека». Пособие может быть использовано в практической фармацевтической деятельности для улучшения эргономических характеристик и рациональной организации

4

процесса изготовления экстемпоральных лекарственных препаратов (ЛП), оптимизации управления ТЗ субстанций в аптеках.

5

1.УПРАВЛЕНИЕ ТОВАРНЫМИ ЗАПАСАМИ

ВСОВРЕМЕННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ УСЛОВИЯХ

Управление ТЗ - настоящее искусство, которому можно и нужно учиться. Процесс управления запасами подчиняется правилам логистики. Товародвижение – это сфера потенциально высокой экономии издержек и обеспечения более полной удовлетворенности потребителей. Решения, принимаемые при управлении ТЗ, сказываются на уровне издержек в других сферах деятельности предприятия (организации), а также на возможностях эффективно управлять спросом [5].

Система управления ТЗ организации включает ряд показателей, на основе которых рассчитываются такие ключевые параметры системы, как объем заказываемой партии и количество поставляемых партий товара, промежуток времени между поставками, затраты на хранение, стоимость организации заказа или стоимость пополнения [1]. Разработка теории и практических методов управления запасами, их оптимизация весьма сложна. Пока нет единой, стройной, во всех деталях разработанной теории, позволяющей рекомендовать готовые рецепты. Имеются только некоторые элементы, модели, годные для определенных условий [2].

Для того чтобы правильно спланировать процесс закупки ЛС, необходимо владеть данными по ТЗ. Политика запасов ничего не стоит, если служба управления запасами не знает, какими запасами она владеет. С этой целью проводится анализ ТЗ [3, 4]. Корреляционно-регрессивный анализ, учитывающий влияние на величину спроса различных факторов, устанавливает математико-статистическую зависимость рыночного спроса от выбранных факторов. Анализ временных рядов основывается на использовании статистических данных, отражающих объемы продаж данных видов товаров в прошлые периоды (методы

6

экстраполяции). К методам анализа временных рядов относятся: метод подбора функций, скользящей средней, экспоненциального сглаживания, параболической регрессии и др. Тренд - это длительная тенденция изменения экономических показателей. При построении экономико-математической модели прогноза тренд оказывается основной составляющей прогнозируемого временного ряда. Существует три основных вида тренда: долговременный (долговременные колебания), сезонный (сезонные колебания) и периодический (периодические колебания). Для прогнозирования и создания планов сбыта наиболее часто используются долговременный и сезонный тренды.

В целях определения (прогнозирования) потребности (спроса) на необходимые ЛС рекомендуется учитывать особенности потребления отдельных групп лекарственных препаратов: препараты с нормируемым потреблением; препараты специфического действия; препараты широкого спектра. При прогнозировании потребности в ЛС широкого спектра действия Росздравнадзор рекомендует использовать экономико-математические методы построения следующих моделей:

-однофакторных (по одному фактору) на основе методов экстраполяции тенденций, экспоненциального сглаживания и др.;

-многофакторных, отражающих влияние нескольких факторов и позволяющих на основе результатов корреляционнорегрессионного анализа количественно оценивать степень их влияния на объем потребления необходимых ЛС. В качестве универсальных можно применять логико-экономические методы, результаты которых на основе экспертных оценок можно количественно и качественно охарактеризовать аргументированными мнениями компетентных специалистов и спрогнозировать объемы потребности в необходимых ЛС [3-5].

7

Основной целью большинства моделей управления запасами является минимизация суммарных затрат. С учетом этого к существенным затратам относятся затраты на заказы и на их хранение. Для обоснования оптимальной величины ТЗ применяется экономико-математический метод, основанный на использовании классической модели (EOQ) Уилсона, позволяющей обосновать оптимальный объём и сроки поставок, а также минимизировать совокупные издержки на формирование и хранение ТЗ [1-4, 6, 7]. Оптимальная величина ТЗ является необходимым и обязательным условием повышения эффективности их использования в условиях рыночной экономики и повышения конкурентоспособности продукции, выпускаемой предприятиями [6].

8

2. УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ СУБСТАНЦИЙ

2.1. OMR–XYZ–анализ субстанций

Анализ рецептуры аптек Оренбургской области позволил разделить весь перечень субстанций, используемых в процессе изготовления, на 3 группы: группа O (often meeting, часто встречающиеся), группа M (often middling, средние по частоте встречаемости), группа R (often rarely, редко встречающиеся). Следовательно, метод получил название OMR-анализ. К группе О были отнесены 5 субстанций, частота встречаемости которых наиболее высокая (22% суммарной встречаемости): глюкоза, натрия хлорид, новокаин, натрия гидрокарбонат, кальция хлорид. Для группы M характерна средняя частота встречаемости (30% суммарной встречаемости, в неё вошли 12 субстанций: димедрол, магния сульфат, аскорбиновая кислота, калия йодид, натрия бромид, борная кислота, пергидроль, калия хлорид, спирт этиловый, глицерин, хлористоводородная кислота, калия перманганат. Остальные субстанции отнесены к группе R c низкой частотой встречаемости (48% суммарной встречаемости).

С целью подтверждения результатов OMR−анализа субстанций была проведена экспертная оценка субстанций. Для проведения данного исследования в качестве экспертов были выбраны врачи ГУЗ «Оренбургская областная клиническая больница», провизоры и фармацевты (далее − фармацевты) аптечных организаций: МУЗ «Муниципальная городская клиническая больница № 4», ГУЗ «Оренбургская областная клиническая больница», ГУЗ «Оренбургская областная клиническая больница № 2». Для анализа полученных данных в результате анкетирования нами был выбран метод экспертных

9

оценок. Данный метод позволил выявить средневзвешенные оценки и согласованность мнений врачей и фармацевтов, выступавших в качестве экспертов. Согласованность мнений экспертов, исходя из условий анкетирования и балльной шкалы оценки вопросов, является достаточной при значениях коэффициента вариации, не превышающих 65%. Согласованность мнений экспертов по результатам обработки анкет высокая, так как коэффициент вариации не превышает допустимое значение (65%) по всем субстанциям: наибольшее значение коэффициента вариации − 50%, наименьшее − 0.

Мы посчитали целесообразным дополнить OMR−анализ субстанций XYZ−анализом. Основная идея XYZ–анализа – это группирование объектов по однородности анализируемых параметров, другими словами − по коэффициенту вариации. В качестве объектов анализа можно выбрать товар, товарную группу, поставщика и т.д. Как правило, анализ проводится по реализации товара, в нашем случае − по частоте встречаемости каждой субстанции, используемой в аптеках для изготовления ЛП. Группирование субстанций было проведено по величине коэффициентов вариации в каждой группе (O, M, R):

в группу X попали субстанции с коэффициентом вариации менее 10%;

в группу Y − субстанции с коэффициентом вариации от

10 до 25%;

в группу Z – субстанции с коэффициентом вариации более 25%.

Результаты OMR−XYZ−анализа по частоте встречаемости субстанций групп O, M и R приведены в прил. 1.

По итогам анкетирования нами установлено, что респонденты, имея высокий показатель компетентности и уровень согласованности мнений, подтвердили результаты анализа субстанций, проведённого нами ранее при анализе рецептуры аптек. Это позволяет использовать полученные результаты OMR−XYZ−анализа при управлении товарными

10