12

3. Управление вариабельностью потока: страховой запас

Managing Flow Variability: Safety Inventory

3.1 Прогноз спроса и ошибки прогноза (Demand Forecasts and Forecast Errors)

4 особенности

3.2 Страховой запас и уровень обслуживания (Safety Inventory and Service Level)

3.2.1. Два показателя уровня обслуживания CSL и FR,

3.2.2. Политики управления запасами (Continuous Review, Reorder Point System)

Вариабельность (неопределенность) LTD и роль I_safety,

3.2.3. Прямая задача SL = F(I_safety),

3.2.4. Обратная задача I_safety = F(SL)

3.3. Улучшение эффективности управления запасом: эффект централизации

ВВЕДЕНИЕ

Соответствие притока (поставок) и оттока (спроса) является одним из важнейших аспектов управления любыми бизнес-процессами. Ранее мы сосредоточились на экономии от масштаба, чтобы объяснить, почему фирмы могут планировать поставки, превышающие спрос, и поддерживать в результате избыточные запасы. При этом текущие поставки могут отставать от спроса из-за непредсказуемой изменчивости (неопределенности) или в спросе, или в сроках поставках. Это может привести к «голоду» (starvation) процесса производства, нехватке готовых продуктов, потерям продаж и недовольству клиентов. Менеджер может ответить на это созданием дополнительных запасов, называемых страховыми запасами в качестве буфера, который поглощает колебания, тем самым сохраняя наличие товара на складе, несмотря на изменчивость спроса или поставок.

В этой главе мы исследуем эту защитную функцию запасов, ее основные показатели и рычаги для управления такими запасами. Наше обсуждение в равной степени относится к буферам на любой из трех стадий процесса: вход (сырье), в процессе и выход (готовая продукция). Для согласованности, однако, мы будем иметь в виду приток в буфер в виде поставок и отток из буфера в виде спроса.

Для планирования адекватного уровня запасов, менеджер должен прогнозировать спрос. Уровень необходимых страховых запасов будет зависеть от точности этого прогноза.

3.1 Прогноз спроса и ошибки прогноза

До сих пор мы предполагали, что спрос на продукцию известен и постоянен во времени. На самом деле, конечно, спрос обычно колеблется с течением времени. Хотя некоторые вариации являются систематическими и, следовательно, предсказуемыми (например, из-за известных тенденций и сезонности), большая часть непредсказуемых и необъяснимых случайных факторов называется шумом.

Методы прогнозирования. Различные доступные методы прогноза могут быть классифицированы в самом общем виде, как субъективные или объективные. Субъективные методы основаны на суждениях и опыте и включают в себя опросы клиентов и экспертов. Объективные методы основаны на анализе данных. Два основных объективных метода - причинные модели и анализа временных рядов.

Объективные методы направлены на то, чтобы отфильтровать шум и оценить влияние таких систематических компонентов, как тенденции и сезонные закономерности или таких причинных факторов, как, например, влияние цены на объем продаж.

Четыре основных момента, которые всегда нужно учитывать при использовании методов прогноза.

1. Прогноз, как правило, ошибочен: даже если бы мы могли точно оценить изменения в систематических компонентах структуры спроса, наличие случайных шумов, которые мы не можем ни объяснить, ни контролировать приводит к неточности.

2. Прогнозы должен, следовательно, сопровождаться измерением ошибки прогноза: показатель ошибки прогноза измеряет количественно степень уверенности менеджера в прогнозе. Наши решения (например, в отношении запасов) должны меняться в зависимости от нашей уверенности в прогнозе, чем больше ошибка прогноза, тем больше шансов получить дефицит при данном уровне страховых запасов.

3. Совокупные прогнозы более точны, чем отдельные прогнозы: например, прогнозирования спроса на свитеры разного цвета является менее надежным, чем прогноз общего спроса на все свитера. Интуитивно мы знаем, что агрегация уменьшает изменчивость, или, точнее, уменьшает величину изменчивости по сравнению с совокупной средней спроса. Это понимание лежит в основе принципа снижения изменчивости и уменьшения уровня страховых запасов путем объединения и централизации фондов.

4. Долгосрочные прогнозы являются менее точными, чем краткосрочные прогнозы: Опять же, интуитивно мы знаем, что события, чем они дальше в будущем, тем они менее предсказуемы, чем те, которые близки по времени. Кроме того, достичь соответствия спроса и предложения в краткосрочной перспективе легче, чем при планировании на долгосрочную перспективу. Чем ближе к фактическому времени спроса менеджер может сделать решения о поставках, тем больше информации будет доступно, чтобы принять эти решения. Краткосрочные прогнозы спроса, следовательно, будут более точны, чем долгосрочные прогнозы спроса, а значит, меньше будет необходимо страховых запасов. Возможно использование стратегий отсрочки для использования краткосрочных прогнозов.