Поддержание техники основного производства в работоспособном состоянии было и остается весьма актуальным. С одной стороны, растет надежность устройств, с другой – возрастает их сложность и происходит быстрое физическое и моральное устаревание, изменяются механизмы хозяйствования и управления производством. Потребность предприятий в запасных частях к оборудованию обеспечивается за счет: 1) изготовления новых и восстановления бывших в употреблении узлов и деталей на специализированных ремонтно-механических заводах или в ремонтно-механических и электроремонтных цехах предприятия; 2) поставок по внутриотраслевой кооперации; 3) поставок запасных частей отечественной промышленностью; 4) поставок по импорту.
Основным местом хранения запасных частей на предприятиях является центральный склад запасных частей, обеспечивающий весь технологический цикл эксплуатации. Планирование обеспечения необходимыми запасными частями строится в основном на основе детерминированных моделей или с прогнозированием по износу, имеющим, как правило, невысокую эффективность [1, 2].
С переходом к рыночной экономике между предприятиями возникли конкурентные отношения. Многочисленные факторы перестройки экономики в конкретных специфических условиях не привели к должному результату, и этот процесс, по сути, находится только в начальной фазе. Если ограничиться только проблемой снабжения запасными частями применительно к ремонту оборудования объектов месторождений нефти и газа, то многие характерные черты для отработки системы можно обнаружить на схожих, но более обозримых и уже адаптировавшихся предприятиях, накопивших собственный опыт. К таковым относятся авторемонтные предприятия, не входящие в государственные системы автосервиса [3]. Именно здесь выявляется основной фактор, влияющий на стратегию управления запасами – случайный спрос.
Основным объектом рассматриваемой системы управления в данном случае является склад. Современный склад запасных частей – главное звено в сбытовой сети. Это производственный цех по переработке купленных оптовых партий переменного объема и нестабильного ассортимента из сотен наименований в мелкооптовые партии переменного объема другого ассортимента из единиц наименований для отгрузки покупателям. Как всякое производство, служба запасных частей требует современной организации, технологии и квалифицированных кадров. Службы запасных частей выполняют следующие операции:
- приобретение запасных частей, принадлежностей;
- складскую обработку – разгрузку, приемку, размещение, учет, комплектацию для выдачи потребителям, упаковку, отгрузку;
- коммерческую реализацию (для региональных складов) запасных частей и принадлежностей дилерам;
- коммерческую реализацию (для дилерских складов) запасных частей и принадлежностей субдилерам, независимым сервисным фирмам, владельцам техники;
- передачу (для дилерских складов) запасных частей и принадлежностей службе сервиса для: предпродажной подготовки, гарантийных ремонтов, коммерческого обслуживания и ремонтов, ремонта собственного парка фирмы;
- прием и обработку заявок внутренних и внешних заказчиков, консультирование клиентов.
Для современного склада характерны следующие типы задач: стратегия выполнения заказов, уменьшение риска неликвидности запасов, активизация запасов, удешевление контроля, ускорение оборачиваемости запасов, формирование и контроль запасов, расчет объема склада, экономичное размещение деталей [4].
Стратегия выполнения заказов. Товарная политика предусматривает установление порядка направления и выполнения заказов на запасные части. Поставщикам удобнее получать крупные заказы с длительными сроками поставок и регулярно. Дилерам удобнее не иметь запасов и получать запасные части при конкретной необходимости в течение нескольких часов после заказа. Эти противоречивые устремления примиряют путем установления высоких скидок на крупные заказы с квартальным и месячным сроком поставок и заметно меньших скидок – на еженедельные и срочные заказы. Для некоторых деталей устанавливается минимальное количество поставки, диктуемое количеством в одной упаковке или обязательностью одновременной замены (комплекты).
Поставщики регламентируют порядок предоставления заказов и их форму. В одних случаях региональные склады сами определяют потребности на предстоящий период, в других – поставщики предлагают к поставке для пополнения запасов регионального склада детали, количество которых на складе сократилось по данным обмена информацией в компьютерной сети поставщик – склад.
Для обеспечения рациональной организации поставок запчастей дилерам региональные склады вводят определенный порядок приема и исполнения заявок. Нагрузка на склад распределяется так, чтобы каждый день выполнялись заявки, примерно равные по трудоемкости.
Уменьшение риска неликвидности запасов. Рискованность торговли запасными частями состоит в постоянной, ежедневной опасности образования неликвидов – нереализуемых запасов деталей. Одной из основных причин возникновения неликвидных запасов является падение спроса из-за морального устаревания. При использовании системы автоматизированного управления запасами, как правило, удается заблаговременно спрогнозировать уменьшение спроса и существенно снизить или прекратить заказы заблаговременно. После выявления групп запасных частей, которые могут стать неликвидами, производятся меры по активации запасов.
Удешевление контроля. Удешевление контроля помогает сократить расходы по содержанию запасов. Тщательный учет каждой находящейся на складе детали слишком дорог. Экономичное управление запасами предполагает, что нужно меньше контролировать дешевые товары и сосредоточивать все внимание на наиболее дорогостоящих.
При инвентаризации физических запасов основное внимание уделяют деталям групп, на которые приходится наибольшая доля суммарной стоимости запасов. Что же касается группы малоценных деталей, то принимают на веру данные карточек учета этих запасов.
На небольших складах за рубежом применяются простые и дешевые способы контроля. Используя принцип оптимального размера заказа, устанавливают, что детали малой стоимости нужно заказывать менее часто, но в больших количествах. С этой целью применяют, например, упрощенную систему визуального контроля запасов.
Ускорение оборачиваемости запасов. Значительная часть запасных частей содержится на складах поставщиков, оптовиков и дилеров не потому, что они постоянно требуются, а потому, что они могут потребоваться. Некоторые менеджеры складов, опасаясь возможной нехватки деталей, систематически создают избыточные запасы в целях подстраховки. Это приводит к излишним расходам и сокращению прибыли. Предприятия, торгующие запасными частями, стремятся увеличить оборачиваемость запасов (отношение годового объема продаж к среднегодовому объему запасов), чтобы при меньшей площади складов и меньших затратах на содержание запасов получить наибольший объем продажи и, следовательно, прибыли. Разумеется, идеальной была бы продажа «с колес», без всякого хранения. Однако такая торговля невозможна в связи с особенностями запасных частей, поэтому оборачиваемость запасов является важным критерием, который тщательно анализируется предприятиями.
Достижение высокой оборачиваемости – нелегкая задача для крупных поставщиков, поскольку они вынуждены хранить на складах часть запасов номенклатуры нерегулярного спроса. Если для экономически эффективной торговли запасными частями необходимо поддерживать высокий уровень оборачиваемости запасов, то для обеспечения спроса на любую деталь, особенно для снятых с производства машин, необходимо хранить широкий ассортимент редко продающихся деталей, что тормозит оборачиваемость запасов.
Учитываются несколько видов оборачиваемости запасов: оборачиваемость каждой детали в количественном выражении; оборачиваемость всего запаса по стоимости; оборачиваемость групп деталей разной степени спроса; оборачиваемость запасных частей к устаревшим моделям машин. К каждому виду оборачиваемости запасов предъявляются свои требования.
Одной из причин низкой оборачиваемости запасов является большой объем «мертвых» и бездействующих, или «спящих», запасов. К «мертвым» запасам относят детали, на которые вообще не было спроса в течение года, к бездействующим – детали, спрос на которые был случайным или очень редким.
При увеличении оборачиваемости возрастают объем реализации и прибыль. Стоимость содержания запасов деталей и узлов автотракторной техники на складах растет из года в год вследствие инфляции, роста стоимости аренды помещений, расходов на заработную плату, накладных расходов и т.д., что вызывает естественное стремление снизить уровень запасов за счет более частого заказа запасных частей меньшими партиями.
Однако если в результате снижения уровня хранимых запасов склад потеряет возможность удовлетворять запросы клиентуры на запасные части, то потерянная при этом прибыль может превысить стоимость содержания соответствующих запасов.
Для регионального дистрибьютора или крупного дилера размещение у поставщика слишком большого числа срочных заказов может привести к существенному снижению получаемой им торговой скидки и, следовательно, к снижению прибыли. Эти проблемы вызвали применение современных методов управления запасами [5], которые обеспечивают увеличение оборачиваемости и прибыли.
Основными элементами управления запасами в целях ускорения оборачиваемости являются: организационная структура сбытовой сети, спрос, стратегия управления, формирование и контроль запасов.
Высокоэффективная торговля запасными частями возможна в настоящее время только при условии системной организации распределения и сбыта, управления запасами на основе научных методов компьютеризации учета, статистики, анализа, прогноза, обработки всей документации, позволяющей не только оптимизировать запасы, снизить расходы по хранению запасных частей, но и значительно ускорить обслуживание покупателей.
Формирование и контроль запасов. Формирование и контроль запасов – составляющие системы управления, от которых зависит своевременное устранение дефицита или затоваривания. Организация пополнения запасов характеризуется определенными и случайными параметрами. Интервалы между поставками, объемы партий и спрос не являются постоянными величинами, так как находятся под влиянием многих факторов, которые необходимо учитывать при формировании запасов. Например, время на перевозку одной партии отличается от времени на перевозку следующей, на оформление документов также может требоваться разное время и т.д.
Формирование, регулирование и контроль запасов предусматривают поддержание такого соотношения деталей частого и нерегулярного спроса, которое обеспечивает высокую оборачиваемость запасов при удовлетворительном обеспечении покупателей и оптимальных расходах на содержание запасов. Регулирование запасов заключается в определении их уровня, оптимального по конкретному критерию, и в разработке условий, которые обеспечивают поддержание запасов на этом уровне [6].
Анализ спроса на запасные части. Анализ спроса на отдельные запасные части является одним из элементов системы управления запасами. Спрос – это совокупность требований на запасные части, предъявляемых к сбытовой сети. Для управления запасами важно знать некоторые характеристики спроса.
Спрос, предъявляемый дилерами к поставщикам, а последними к изготовителям, отличается от фактического потребительского спроса. Заказы дилеров региональному складу и последнего изготовителю выражаются конкретной величиной, а значит, в этих звеньях спрос имеет детерминированный характер. Объем спроса покупателей при розничной продаже подвержен значительным колебаниям и не может рассматриваться в качестве конкретной величины, поэтому в системах управления запасами учитывается стохастический (неопределенный) характер спроса в розничной торговле.
При анализе статистических данных выявляют соотношения между количеством машин данной модели в исследуемом районе и количеством ремонтов, номенклатурой и количеством заказанных в течение года запасных частей, а также их стоимостью и весом. Полученные в результате анализа данные помогают выяснить средний спрос, частоту замены деталей и среднюю величину расходов владельцев машин на их содержание.
В целях подчинения производства запасных частей условиям сбыта практикуется именно анализ спроса, а не фактических продаж, т.е. ведется учет и анализ как выполненных заказов, так и неудовлетворенного спроса.
Наиболее совершенными считаются компьютерные программы анализа [7], обеспечивающие получение данных статистики, анализов и прогнозов по каждому наименованию деталей в различных аспектах. Отобранная и систематизированная информация, полученная при анализе спроса, служит базой для планирования производства и поставок, управления запасами в сети распределения и сбыта. Чтобы сконцентрировать основное внимание на тех деталях, которые чаще продаются и дают основную долю объема сбыта, данные о сбыте и прибылях разбивают по группам деталей, выделенным в результате анализа спроса.
Практикой установлено, что основная стоимость продажи запасных частей обычно приходится на очень небольшую долю всех наименований деталей, и экономисты говорят о законе «80/20», когда 20 % номенклатуры дают 80 % продаж по сумме.
Прогнозы сбыта. В настоящее время крупные предприятия начали практиковать комплексное прогнозирование сбыта запасных частей на предстоящие периоды. В торговле запасными частями применяются прогнозы общего объема сбыта и прогнозы сбыта по номенклатуре.
Прогноз общего объема сбыта – это оценка емкости рынка по объему запасных частей, которые могут быть реализованы в течение года или ряда лет. Она необходима для ориентировочного расчета объемов и количества складов, капиталовложений и планирования мероприятий маркетинга.
Краткосрочные прогнозы составляют на финансовый год плюс квартал. Они используются в качестве основы для планирования потребности в денежных средствах, товарах и рабочей силе в течение года с разбивкой на полугодовые, квартальные или сезонные. Разработав прогноз сбыта по всем районам рынка, составляют программу заказов и складирования на весь год, чтобы быть готовыми к сезонным увеличениям продаж в каждом районе.
Алгоритм управления запасами. Рассмотрим функционирование системы автоматизированного управления запасами на примере алгоритма, представленного на рисунке 1.
На первом шаге производится анализ спроса на запасные части. На втором шаге проверяется наличие значимой тренд и тренд-сезонной составляющей в распределении спроса. В том случае, когда тренд-сезонная составляющая значима, по мнению лица принимающего решение, производится предварительное выделение их из общего потока заявок. На третьем шаге проверяется наличие значимой случайной составляющей.
Таким образом, производится группировка запасных частей. Далее выясняется экономическая целесообразность уточненного управления данным видом запаса в случае наличия значимой случайной составляющей. Было предложено для этого проранжировать запасы по суммарной стоимости запасной части и стоимости работы по ее замене и нуждающимися в уточненной модели управления считать большими определенной стоимости.
В случае отсутствия значимой случайной составляющей в потоке заявок, а также при экономической нецелесообразности управления данным запасом по уточненной модели с применением игрового подхода, применима более простая модель управления запасами. В случае необходимости применения уточненной модели управления запасами, производится более детальный анализ спроса, анализ закона распределения. При этом в случае если в потоке заявок значимым является и тренд-сезонная составляющая и случайная составляющая, то регулирование по ним производится двумя модулями, учитывающими каждый свой фактор распределения спроса.![1.jpg 1.jpg](/upload/medialibrary/24a/ciy2c3adg3g3fb6kguigpkvns444e4uq/1.jpg)
РИС. 1. Алгоритм функционирования системы автоматизированного управления запасами
Далее опишем часть алгоритма, отвечающую за управление запасами при случайном нестационарном спросе. При этом определяется первоначальный горизонт планирования, который разбивается на временные интервалы, через которые производится контроль количества запасов на складе. Проверяется не настало ли время заказа, если настало, то запускается алгоритм определения количества заказываемого товара на основании матричного анализа [8]. Если нет, то проверяется текущее количество на складе и оценивается достаточно ли оно для работы до момента следующего заказа. Если достаточно, то алгоритм зацикливается проверкой времени заказа и контролем текущего состояния склада. Если текущее количество запаса недостаточно для данного периода заказа, то проверяются и по необходимости корректируются параметры распределения потока заявок и запускается механизм коррекции времени заказа. Затем алгоритм зацикливается на проверку наступления времени заказа и контроля текущего состояния склада.
Анализ случайной составляющей спроса на запчасти. Для составления модели управления запасами [9–11] были исследованы многолетние данные по отдельным видам деталей одного из реальных предприятий.
Из исходной базы данных формировались выборки, в которых в качестве случайных величии были приняты число заказов и интервал времени в днях между двумя последующими заказами на детали одного вида.
На основе вариационных рядов были построены графики в виде экспериментальной интегральной кривой распределения и частоты интервалов между двумя последующими заказами. Сопоставление статистических и теоретических распределений показано на рисунках 2 и 3.![2.jpg 2.jpg](/upload/medialibrary/1fa/h5jqwn8afvrwyu9xi72phdd35p9ot1uo/2.jpg)
РИС. 2. Экспериментальная интегральная кривая распределения: 1 – экспоненциальное распределение; 2 – распределение Пуассона
![3.jpg 3.jpg](/upload/medialibrary/cdb/bnbp0kp24mei6ykbgt5o8e9347ky5er0/3.jpg)
РИС. 3. Частота интервалов между двумя последующими заказами: 1 – экспонента; 2 – относительная частота
Предполагалось, что поток заказов является однородным и отвечающим условиям стационарности, отсутствия последействия и ординарности. В качестве нулевой гипотезы было принято, что распределение числа заказов подчиняется теоретическому закону Пуассона и соответственно время между двумя последующими заказами экспоненциальному закону распределения. В качестве константы теоретической плотности экспоненциального закона распределения f(t) = l×exp(-l×t) принималась средняя плотность потока заявок l.
Согласованность теоретического и статистического распределений определялась с помощью критерия Пирсона c2 = n×{åi=1,k [(Pi)* - Pi]2/Pi}.
Расчет показал, что при уровне значимости 0,01 нулевая гипотеза является не противоречащей опытным данным.
Таким образом, полученные результаты позволяют считать, что поток заявок является пуассоновским. Полностью исследования описанных реальных временных рядов по распределению деталей были сделаны в Microsoft Excel.
Литература
1. Дедков В.К. Анализ проблемной ситуации и разработка моделей управления производством / В.К. Дедков. – Надежность и качество сложных систем. – 2014. – № 3 (7). – С. 74–78.
2. Юрков Н.К. Применение системотехнического анализа при управлении предприятием / В.К. Дедков, Н.К. Юрков. – Надежность и качество сложных систем. – 2014. – № 4 (8). – С. 53–60.
3. Егорова Н.Е. Обзор и классификация моделей анализа деятельности микроэкономических объектов и оценки устойчивости их функционирования / Н.Е. Егорова. – Вестник ЦЭМИ. – 2019. – № 1. – С. 11.
4. Гимельштейн Е.А. Логистика склада. Процессы внедрения автоматизации в современные склады / Е.А. Гимельштейн, Д.Ф. Годван, Н.Е. Иконников. – Бизнес-образование в экономике знаний. – 2021. – № 1 (18). – С. 14–17.
5. Григорьев М.Н. Логистика / М.Н. Григорьев, С.А. Уваров, А.П. Долгов. – М.: Юрайт, ч. 1, 2020. – 472 с.
6. Кочнева Д.И. Методы и модели логистики / Д.И. Кочнева. – Екатеринбург: Уральский государственный университет путей сообщения, 2018. – 166 с.
7. Гайдук А.Р. Анализ и аналитический синтез цифровых систем управления / А.Р. Гайдук, Е.А. Плаксиенко. – СПб.: Лань, 2018. – 272 с.
8. Плотников С.А. Математическое моделирование систем управления / С.А. Плотников, Д.М. Семенов, А.Л. Фрадков. – СПб.: Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО), 2021. – 193 с.
9. Симушкин С.В. Методы теории вероятностей / С.В. Симушкин. – СПб.: Лань, 2020. – 548 с.
10. Горяинова Е.Р. Прикладные методы анализа статистических данных / Е.Р. Горяинова, А.Р. Панков, Е.Н. Платонов. – М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2012. – 312 с.
11. Таха Х.А. Исследование операций / Х.А. Таха. – М.: Вильямс, 2016. – 912 с.