Архив форума

Точно так же в решении Виктора оптимальностью и не пахнет, а всё из-за того, что нет критерия оптимальности и стремления к нему.  
Ясное дело, что чем точнее я знаю будущие продажи, тем лучше буду попадать и с остатками.  
Вопрос же в другом, что делать когда продажи сильно контрастируют, причём даже при невелировании зависимости от запасов (когда их заведомо больше, чем может понадобиться)...  
Я решал эту проблему через удовлетворённость спроса (где за 100% брал сумму продаж за день при условии не нулевого складского остатка на конец этого дня; соответственно, что количество таких дней, с ненулевым остатком должно равнятся вашему периоду - учёт ведётся только рабочих дней). [/quote]
Может стоит попробовать метод "оптимальное планирование закупок при случайном спросе на товар"? В прикрепленном файле алгоритм, если кого-то он заинтересует подрбно- могу выслать пример просчета и "методичку" по электронке. Проверено- работает.

Уважаемый Валерий!
 
Отвечаю по порядку:
1. "Но она не 100%. 100% зависимость означает, что есть функция зависимости одного параметра от другого. Я такой функции не знаю. И с вашей не согласен."
  Валерий, если мы о чего-то не знаем, то это не значит, что этого не существует. Попробуйте опровергнуть граничные установления:
 - если на нет товара, то нельзя его передать клиенту.
 - Существует ограничение потребности – объем продаж, при достижении которого, вы не сможете продать за единицу времени (день, неделя, месяц и т.п.) товара больше, чем уже продаете. Рынок достигает насыщения.
2. "Я взял свои данные по самой стабильно продающейся позиции и даже повыкалывал нулевые значения" - ЗАЧЕМ? именно потому, что вы неправильно начали работу с методом и получились некоррекнтые результаты. НИЧЕГО "ВЫКАЛЫВАТЬ" НЕ НУЖНО. Попробуйте прочитать еще раз внимательно и вникнуть. Если не получится - обращайтесь за помощью, с удовольствием помогу.
Далее можно не обсуждать.
Но несколько ответов на замечания:
- "вашей функции отсутствует время как параметр". Да, прогноз продаж формируется отдельно. Этим методом мы получаем запас, при котором вероятность выполнения этого плана продаж наиболее высока, включая "безумных клиентов".
- "данные можно приблизить полиномом N-ого порядка, но то же самое можно сделать и линейной функцией и коренной, и какой-нибудь интегрированной из всех них". Как угодно. Кому что нравится .
- "спрос реально носит хаотический характер". Это с какой точки зрения смотреть. Мало я видел хаотического спроса в жизни.
- "вторая точка с вашей канонической кривой будет убегать вправо, то есть чем меньше мы собираемся продавать, тем больше целесообразный объём запаса". Просто прочитайте внимательно. Эта точка показывает запас более которого ВООБЩЕ НЕТ СМЫСЛА ДЕРЖАТЬ, все равно большего объема продаж не будет.
- "Ваша каноническая кривая такая красивая на рисунке может получиться дотаточно плоской " ТОчно. Самая крутая из них имеет наклон в левой части 40-43 градуса (теоретически, что очевидно, 45 градусов).
- "В самом конце поражает фраза:  
[quote]Но в любом случае сначала настоятельно рекомендую определиться с политикой (стратегией управления запасом). [quote]  
А что тогда делает ваш метод?.."
Видите ли, Валерий. Этот метод ОДИН из БОЛЕЕ ЧЕМ 40 политик (стратегий управления запасом). Необходимо определить какой пользуемся (оптимальную). Методы для этого есть несколько другие.
 
С уважением.
 
Шиков.

Уважаемый, Виктор!  
 
Так же пошёл по порядку:
 
Цитата:
 
Если вы знаете доказательство того, что эта взаимосвязь, действительно, существует, то напишите его здесь, пожалуйста. В своё время наша компания отказались от предлагемой автоматизации рассчёта заказа, так как фирма-поставщик не могла "рассекретить" свои формулы, по которым рассчитывалась как раз эта самая норма запаса. Я никогда не стану пользоваться методом который не понимаю, или который на практике не доказал свою пригодность. На практике ваш метод с моими данными не совладал (в прикреплённом файле пример рассчёта по одной позиции). Если я не правильно применил ваш метод, - обязательно напишите, буду ждать.
 
Цитата:
 
Никогда, - это первоистина. Но это только граничные условия, между ними может происходить всё что угодно. Тем более, что я не отрицаю существование зависимости, просто она не функциональна. Что бы зависимость стала функциональной, надо что бы определённое количество запаса на утро определяло количество проданого в течение дня. По какой угодно хитрой формуле, вплоть до вероятностной, но определяло. Однако я знаю много примеров, когда запас был один и тот же, однако продажи были кардинально разные, и вероятностной модели не поддавались.
 
Цитата:
 
Не выкалывал, достоверность стала ещё хуже (собственно, что и предполагал). Может что-то делал не так, - данные в приреплённом файле. Буду рад, если всё окажется просто недоразумением.
 
Цитата:
 
Да, но ведь вы получаете цифру запаса, которая удовлетворила бы (опускаем перпендикуляр) продажи в этом месяце! В следующем кривая изменится, изменится и точка пересечения у того же уровня продаж с ней. А значит, что мы получаем запас, при котором вероятность выполнения плана продаж наиболее высока именно для прошедшего месяца, а не для следующего.
 
Цитата:
 
А вот как раз оценку "безумных" клиентов и вообще слаженность работы различных отделов по вашей кривой понять можно. Но уже по факту. За прошедший месяц.
 
Цитата:
 
Надеюсь мой файлик вас в этом плане порадует. Все данные реальные, за осень этого года, взяты из нашей торговой системы.
 
Цитата:
 
А я и не собираюсь держать больше. Просто получается что, если я возьму вашу точку Б за максимально возможный объем запаса, то с уменьшением предполагаемого уровня продаж, он будет расти. А если я не могу её использовать таким образом, то для чего она тогда, вообще, нужна?
И вы так и не сказали, что с чем пересекаете, когда уровень предполагаемых продаж выше прямой, в принципе.
 
С уважением,  
Валерий.

Приведенный в файле пример прогнозирования продаж сделан самым простым способом и даже с его помощью видно, что продажи предсказуемы и не хаотичны. Тем не менее, дает достаточную достоверность на уровне группы Y. Можно подобрать и более точный способ, но до группы «Х» дотягивать, думаю, смысла не будет.  
Заняло 10-12 минут. Вы занимаетесь этим по 8 часов в день?
Если не получается точно спрогнозировать продажи, то в этом случае определяется наиболее точный метод управления запасами. В этом случае метод с зависимостью подходит и довольно неплохо. Кроме этого, нужно еще определить метод управления заказами, которые позволят поддерживать запланированные запасы.
 
С данными вы сделали что могли, в принципе правильно. Только нужно было не просто строить поле данных, а сгладить данные, привести к кривой.
В приложенном файле то, что получается на Ваших данных при сглаживании данных несколькими способами (с разными выбранными шагами, когда какой шаг выбирать - зависит от рынка, продукта и т.п.). Попробуйте разобраться. Excel дает такую возможность.
Что могу сказать о управлении запасами на основе примера:
Максимум продаж в примере достигается при запасах, в зависимости от шага, выбранного при сглаживании:
- при запасе от 150 до 180 ед. В случае, если за шаг сглаживания принята мода, округленная до десятков (в вашем случае 30 ед.).
- при запасе от 150 до 200 ед. товара. В случае, если за шаг сглаживания принята медиана,, округленная до десятков (в вашем случае 50 ед.).
- при запасе от 140 до 280 ед. товара. В случае, если за шаг сглаживания принята медиана,, округленная до десятков (в вашем случае 50 ед.).
Минимальная партия поставки составляет в примере 10 ед. (23.11.05 г.), а максимальная 644 ед. (15.09.05 г.). Это при поставке ежедневно, если же это просто в таком режиме товар приходуется, то все намного хуже. Партия поставки доходит и до 691 ед. (поставка 21.11.05 г.) и нужно отстраивать работу по приемке и приходованию товара.
«А я и не собираюсь держать больше», но, сколько держать, реально, не знаете и поэтому держите не просто много, а в 1,5-2 раза больше необходимого. Могу сказать, что в описанном примере поддерживать запас на складе более 320 единиц товара даже при поставках раз в неделю нет смысла. Ну, 360 единиц, если очень хочется (или не можется) и фирме некуда девать деньги: вложенные в запас (это только 1 товар, а номенклатура-то, наверняка, поболее), в содержание и обслуживание этого запаса (увеличивается потребность в площади хранения, в оборудовании для перевалки и хранения). Это и есть точка «Б». Запас на утро дня прибытия партии поставки не более 140-180 ед.
При этом:
- 5.09.05 г.,
- 15.09.05 г.,
- 21.11.05 г.
возникал дефицит по данной позиции. Как минимум, в двух последних из  указанных дат. Возможно, что дефицит имел место и 14.09.05 г.
Скажите, зачем, если на складе лежит товара на 10 дней продажи (реально партия продавалась 11 рабочих дней: с 16.09.05 г. по 30.09.05 г.), в тот же отрезок времени производить закупки товара несколькими партиями в объеме 196 ед.? Транспорт догрузить? Более нужного товара, чем тот, которым склад уже затоварен, не нашлось?
При этом минимальная партия поставки 10 ед., время в пути 2 суток, насколько я помню? Разрыв поставок, как видно, от 1 дня до недели.
 «Однако я знаю много примеров, когда запас был один и тот же, однако продажи были кардинально разные, и вероятностной модели не поддавались». Поддавались, просто у вас не получилось ее построить.
 «С чем пересекаете, когда уровень предполагаемых продаж выше прямой». В подавляющем большинстве случае это маловероятно, раз до сих пор не происходило (нет же точки кривой). Если никогда не бегали со средней скоростью в 200 км./час, то вероятность того, что вы с ней побежите исчезающе мала. В этом случае используется другой способ формирования (планирования) запаса.

Виктор!
 
Буду отвечать в моих сообщениях по порядку на все три ваши.
 
Цитата:

Методом индукции можно доказать, что понятия "куча" не существует, и что все кошки ночью серы. Этот метод можно применять, но делать это стоит очень осторожно.
 
Цитата:

У самолёта функциональность как раз присутствует. Нажал на кнопку - двигатели заработали, отжал её - остановились. То есть для каждого значения оператора (нажатие кнопки) есть некое значение функции работы двигателя (работает не работает). Для запасов же я не могу сказать что раз я положил на склад столько-то, значит у меня продажи будут такими-то.
 
Цитата:

Это ограничение сверху, а не определение. Если я сейчас ограничу сверху, что вы не истратите в магазине больше чем есть у вас денег в кошельке (и никто с этим не поспорит), это же не значит, что вы истратите все ваши деньги в моём магазине? Вы, вообще, можете уйти, ничего не купив. Кстати, если у вас денег нет, вообще, то вы точно ничего не купите. Очень похожее видение ситуации на ваш метод. И вы хотите сказать есть ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ зависимость между деньгами, которые у вас с собой и тем сколько вы потратите конкретно в моём магазине вентиляционного оборудования?
 
Цитата:

Но выше вы же сами говорили, что применение вашего метода влияет на характер кривой, - она стремится к идеальному виду, когда правая часть задирается вверх?
 
Цитата:

Я понял, что вы говорите про прогнозирование ЗАПАСА, который удовлетворит спрос, предсказанный другим методом. Просто в связи с тем, что кривая изменится (а она изменится, если применять ваш метод, смотрите выше), мы получим ЗАПАС, который позволил бы выполнить план продаж в ПРОШЛОМ периоде, по которому строится эта самая кривая. В следующем месяце кривая будет другая, и ЗАПАС, который понадобится для удовлетворения того же самого спроса, уже будет другой.

Посмотрел алгоритм, прогнал свои данные (спасибо за ЕКСЕЛ-ишиный фаил-сберёг много времени).
Пришел к выводу, что для меня это как яйца Фаберже:тонко, изящно но применимо в сфере далёкой и недоступной для меня (80 000 наименований, продажи даже не каждый месяц по всем наименованиям, XYZ -устраивает Ходынское поле внизу таблицы, декларируемая степень доступности 99-97-95% по подтасканым  за шиворот категориям, разграничиваемыми , если честно,только "пролетарским чутьём)
Работают другие методы формирования запаса.  
Если, в следующей жизни, у меня будет возможность возможность подобного анализа-с удовольствием воспользуюсь.

Всем привет, наилучшие пожелания, с натупающим наконец!
Горячие финские парни Валерий и Виктор накалили дискуссию, но малость увели ее от первоначальной темы. Т.е. от определения нормы запаса. С логикой методики Виктора по упр запасами трудно спорить. И Валерий после бурных разбирательств с ней согласился. Но надо рассмотреть и другие грани проблемы.  
Вот Виктор говорит, что сперва шибко вумный Некто прогнозирует продажи. Потом надо по какой либо методике управлять запасами. И шо ж тута первично? Курица али яйцо? Представим себе что рынок разом увеличился в два раза и фирма раздвоилась. Одна часть продает строго по прогнозу продаж, другая - подстраиваясь под рынок. Построим два графика и посмотрим, какое расхождение будет между двумя точками Б. Если даже на двух графиках Виктора, построенных разными методами, но по одним данным, разница примерно 50 штук, то... {Это напомнило мне напомнило послеинститутское время. С точность плюс-минус трамвайная остановка проводились измерения. (объекты - размером от менее 1 мм до 1,5 - 2 см на фотографии, измеряли обычной линейкой, записывали с точностью 0,5 мм) Потом стат обработка, разработка модели, закладка ее в аппаратуру обнаружения. И вот теперь начинаем решать как уменьшить уровень ложных срабатываний!!! Как на каждом углу утверждает Титюхин - уменьшение затрат на логистику на 10% увеличивает прибыль в 2 раза. Я хочу еще раз сказать, что минимальное отклонение в одном месте может привести к весьма серьезному в другом месте какой либо цепочки}. Резюмирую - мы просто перенесли неопределенность из одного места в другое. Правда, уменьшив ее размеры. Достижение ли это? Скорее да, чем нет.
И не стоит забывать про такое мелкое ограничение, как объем склада. Вот примерно из этих двух факторов и сложилось мнение Игоря. Мне так кажется.
С одной стороны имеем несколько сотен методик управления запасами. А с другой - не будет большим преувеличением сказать, что между правилом Парето, формулой Вильсона и суровой действительностью дистанция весьма большого размера. Короче - тяжела и неказиста жисть российского логиста.

Решил-таки ввязаться.

Виктор прав по-своему, Валерий по-своему, и, похоже, они так и не услышали друг друга. Проблема в том, что логисту, работающему в одной товарной нише, непонятны и не близки нюансы другой товарной ниши.
 
Виктор упомянул, что его метод применим не везде, хотя и сделал это скорее на всякий случай, так как сам он уверен - "работает в торговле".
Виктор, не во всякой торговле.
Ваш метод применим для торговли высокостабильным товаром. То есть таким, который:
- продается часто (как минимум, каждый день)
- вариации невелики
- отсутствие товара на складе вызывает автоматически повтор заказа тем же клиентом на следующий день (товар клиенту постоянно нужен).
Лучше всего под такие условия, действительно, подходит FMCG.
Поэтому тем, кто работает в FMCG можно брать и использовать.
Хотя на мой взгляд, там, в FMCG, по большому счету все равно - там любой метод даст нормальный результат. Включая простую арифметику, даже без полиномов.
Там плохо лишь отсутствие какого-либо метода и хаотичная работа. А все изыски в этой сфере меня слегка улыбают, так как напоминают попытки измерить миллиметровой линейкой отрезок длиной в километр.
 
В защиту Валерия:
Цитата:

Вы берете 2 пограничные точки:
1. Запаса нет - продажи ноль
2. Запас безграничен - продажи макисмальны
и утверждаете, что "есть 100% зависимость между уровноем продаж и уровнем запасов".
Так, наверное, нельзя.
Наличие крайних точек не означает наличия однозначной зависимости. Заметим, что для наших целей зависимость-то нужна понятная, прогнозируемая, в виде какой-то тенденции, а не хаотичная.
В FMCG такая зависимость есть - Вы ее нарисовали. Но это - локальный, частный пример.
В других товарных нишах такого может не быть.
К примеру, мы производим 3 разных продукта в один и тот же день, в количестве 10.000 шт. Они ложатся на склад.
Один из них полностью продается за неделю, второй - за 2 месяца, третий за полгода.
Найдёте 100%-ную зависимость продаж от запасов или наоборот?
 
Дальше. Из Вашей методики:
Цитата:

Я работал начальником отдела закупок. Руководство вечно сокрушалось по поводу того, что процент выполнения клиентский заявок не 100, и даже не 80, а, примерно, 75. Когда мне это надоело, я просто сел и посчитал, какой должен быть уровень складских запасов, чтобы при нашей специфике получить 100%.
(а это снова специфика низкостабильного и хаотичного товара)
Полученный расчет отдал на ознакомление директору по развитию (а он академик, бывший ракетчик, в авторитете), он ошибки не нашел и презентовал руководству.
Руководство умолкло, так как для получения 100% наш склад необходимо было бы увеличить в 5 раз....
В этой связи Ваша фраза:
Цитата:

опять же вызывает улыбку.
 
И еще Вы "мало видели хаотичного спроса"... Вам повезло. В FMCG его действительно мало.
 
В общем-то пора заканчивать, и я бы просто хотел посоветовать
одним - помнить, что методы не универсальны, и поточнее их позиционировать, чтобы не вводить никого в заблуждение и не вызывать напрасных споров,
а другим - понимать, что человек описывает свой опыт и свои методы, а они  - не универсальны.
А то получается спор глухого со слепым. Ни один не стал на точку зрения другого.

 
В принципе, то же самое, что я, кратко сказал Игорь Скринник. Я просто развернул более подробно.
 
P.S.
Пример 1 - из наших товаров.
Дата      Продано (шт)
10.10.2005      2
28.09.2005      37
27.09.2005      40
23.09.2005      20
22.09.2005      5
21.09.2005      1
18.08.2005      157
16.08.2005      2
19.07.2005      134
12.07.2005      2
28.06.2005      103
21.06.2005      1
15.06.2005      1
09.06.2005      2
23.05.2005      5
18.05.2005      10
12.05.2005      2
06.05.2005      2
 
Еще один - Пример 2 - в приколотом файле
Таких товаров у нас процентов 80...
Для справки.
Данный товар был произведен 20.10.2004 в количестве 8.000 шт.
С тех пор лежит на складе бездефицитно - бери, кто и сколько хочешь. Текущий остаток - 160 шт.
Продажи за 3 месяца - июнь - август 2005.
Не удивляйтесь, что всего 5 строк, просто мысленно поставьте остальные даты, а напротив них - нули.
У кого какие мысли насчет "оптимального товарного запаса" по этой позиции - приму с радостью.
(у нас в качестве нормы - "двухнедельный товарный запас")
Может, кто кривую какую нарисует, полином или интеграл какой...

Андрей!
 
Спасибо, что поняли мои мысли, которые я хотел донести про функциональность зависимости!
 
По вашему примеру. Имеем сходное положение по большому количеству позиций, поэтому предлагаю вам своё видение решения этой ситуации.  
Дополнил ваш пример нулями, но учёт вёл только рабочих дней, поэтому выколол все субботы и воскресения, праздников в этот период, у нас не было, надеюсь у вас тоже. В случае, если по каким либо ещё причинам, позиция не могла продаваться (не было на складе, отключали свет, ещё что-то), такие даты тоже надо удалять из анализа.
Если позиция складская (а я бы отнёс эту позицию к складским), то есть нет возможности покупать просто под конкретный заказ, и вы хотите удовлетворять 100% покупателей, я бы советовал держать следующий запас на складе (в зависимости от периода между закупками):
72 единицы, если период до 4 рабочих дней,
и 129 единиц, если период больше 4 рабочих дней;
 
при желании удовлетворить только 95% покупателей:
64 единицы, - до 4 рабочих дней,
106 единиц, - больше 4 рабочих дней;
 
90% покупателей:
57 и 83 единиц, соответственно.
 
Случай с периодом больше месяца я не рассматривал, но в прикреплённом файлике вы легко сможете продолжить мою мысль ("Ctrl" + "R" :0), а так же подставить любой уровень обслуживания от 0 до 1, или статистические данные по продажам другой позиции.  
 
 
Удачи!

Добрый день, уважаемые!
 
   Андрей, в Ваших высказываниях бесспорно только то, что к выбору политики (метода, стратегии) управления запасами нужно подходить с умом.  
Всего политик управления запасами в настоящее время существует более 40, ближе к 50. Базовых политик управления запасами из них всего с десяток (все остальное - "вариации на тему", которые разабытвались как отраслевые). Так же, как и ограниченное количество фигур и возможных ходов в шахматах. Я разместил именно описание еще одного "возможного хода". Возможно с его помощью еще кто-то выиграет партию.  
В торговых компаниях применимы не все методы (политики, стратегии), именно по этой причине я отметил возможность применения описанной. Тем не менее, зная их и умея их применять (в том числе определять когда их применение оптимально) эти методы (политики, стратегии) можно адаптировать для конкретной компании, для конкретного товара.
  Хочу поправить Вас, Андрей, с Валерием мы обсуждали именно методологические вещи, а не применимость данного метода в его сфере. Применимость- дело добровольное. Я никого не агитирую применять какой-либо конкретный метод - это глупо. Применять методы нужно только если их применение ОПТИМАЛЬНО. Например, для группы "Х" применение метода возможно, но не оптимально. В Вашем случае применение метода возможно, но также не оптимально (слишком пологая кривая).
"Виктор упомянул, что его метод применим не везде, хотя и сделал это скорее на всякий случай..." Андрей, Вы или лукавите или считаете меня идиотом. Это Ваше право, но и то и другое - напрасно. Я указал, что его применение не всегда оптимально.
Все, что Вы написали про FMCG - абсолютно не отражает действительности. Те, кто работает в этом секторе - это, думаю, заметили. А метод применялся успешно не только в  FMCG, но и в металлургической отрасли, и в оборудовании, в запчастях, в комплектующих для электроники (а номенклатура там за 70 тысяч позиций, вот где интересно - там жизненный цикл может быть короче периода поставки!! Устаревает товар). Перечисленное довольно сложно отнести к FMCG.
  Еще замечание: для того, чтобы повысить уровень сервиса (хотя уровень в 100 % часто не является оптимальным)отнюдь не обязательно увеличение склада и товарного запаса. Есть примеры, когда при увеличении уровня сервиса (с ~75-80% до 95-97%) запас снижался в несколько раз. Про "хаотичный спрос" лучше промолчать. Не буду раздувать дискуссию, тем более, что анализ спроса не является темой данного форума .
 
Главное - абсолютно согласен с Вами, что необходимо дифференцировано выбирать метод управления товарными запасами не просто по отраслям, но и по по товарным позициям, в зависимости от сезона и т.д. При этом подбирать нужно именно тот, который в данном конкретном случае оптимален.  
 
С уважением.
 
Шиков.

Больших трудностей с расчетом запасов не должно быть.  
Номенклатура товаров небольшая ведь у вас?  
 
Попробуйте посмотреть сезонность, подключите в иследование развитие тренда смежных или связанных отраслей и т.д.
 
Я не думаю чтобы вы остались не счем. Должна быть какая-то методика и система, хоть и своя.
 
С ув., Алексей www.partsgroup.ru

"Классическая" путаница с терминами и подмена одного другим.
Складской запас, здесь, - ограничение для продаж. Уровень завершения (окончания, терминации и т.п.) продаж.  
Существует спрос не зависимый от уровня запаса. Существуют реальные продажи - гасим спрос, по мере возможностей склада.
Конечно, продажи зависят от наличия товара, до некоторого момента. Пока спрос не окажется меньше запаса. Далее все определяется спросом.
В жизни добавляет перца непредсказуемость продаж. Всякие там флуктуации спроса картинку смазывают. Обычно, если ситуация out of stock появляется часто, значит есть неудволетворенный спрос, и есть куда расти продажам
Предложенная методика оперирует понятиями "работает, значит правильно" и не предполагает ответа почему.  
Нет области применимости, использование её не гарантирует успеха.  На мой взгляд, она очень близка к эзотерическим практикам.