Как управлять товарными запасами: стратегии планирования и методы

Фото: Ingram Publishing / Фотобанк Лори

Сегодня нужный товар всегда под рукой: заказать можно в любое время, а доставка занимает считанные часы. Для бизнеса такие ожидания клиентов стали новым стандартом, а конкуренция заставляет действовать быстрее и точнее, чем когда-либо. Управление запасами — один из ключевых инструментов, который позволяет одновременно удовлетворять спрос, избегать дефицита и не тратить лишние средства на хранение товаров.

Когда и как выбрать стратегию управления запасами, рассказывает Артем Смирнов, директор по развитию фулфилмент-оператора "Бета ПРО".

Управление запасами — это процесс планирования и контроля за объемом товаров на различных этапах логистической цепочки. Цель этого направления — обеспечить бесперебойную работу производства и торговли, избегая как дефицита, так и переизбытка запасов, чтобы минимизировать затраты.

Что это дает бизнесу:

• непрерывность процессов: наличие товаров/материалов/сырья в нужном количестве в нужное время (без остановки производства и потерь продаж);
• минимизацию издержек: снижение расходов на хранение и доставку, уменьшение замороженных средств в запасах, снижение рисков порчи и устаревания;
• оптимизацию оборотного капитала: деньги не замораживаются в стоке, а используются для повышения коэффициента оборачиваемости капитала;
• оптимизацию товарной матрицы: невыгодные товары выводятся из ассортимента и переводятся в другую категорию.

Когда нужна стратегия управления

Маркеры, указывающие на необходимость изменений в управлении запасами, обычно очевидны: рост логистических затрат и стоимости хранения в юнит-экономике товара, загруженность складов, большой объем товаров с низкой оборачиваемостью и упущенный спрос на продукцию или статус outofstock на важные для бизнеса товары.

Порядок действий для решения проблемы:

• Сегментация ассортимента и прогнозирование продаж
• Выбор метода контроля и управления запасами
• Выбор принципа работы и способов отгрузки со склада
• Анализ контрольных показателей

Основа всего процесса — первый этап: именно грамотная сегментация ассортимента и планирование создают фундамент для всех последующих решений.

Для сегментации используется ABC- и XYZ-анализы. В первом случае запасы делятся на три категории по степени важности (доля в прибыли, обороте и т.д.). Во втором — по предсказуемости спроса: оцениваются колебания спроса в определенный период и рассчитывается коэффициент вариативности:

• A — Самые ценные товары (80% оборота)
• B — Промежуточные товары (15% оборота)
• C — Наименее ценные товары (5% оборота)
• X — Стабильный предсказуемый спрос (отклонения 0-10%)
• Y — Сезонный и трендовый спрос, колебания в пределах 10-25%
• Z — Нестабильный непредсказуемый спрос, колебание выше 25%.

В результате выделяются девять групп товаров:

• Товары из групп АХ и ВХ приносят основной оборот/прибыль и имеют стабильный и предсказуемый спрос.
• Из групп AY и BY также приносят хорошую прибыль, но спрос сезонный.
• Из групп AZ и BZ – хороший оборот/прибыль, но спрос сложно предсказуемый.
• Из группы СХ – низкий оборот/прибыль, стабильный спрос.
• Из группы CY – небольшой оборот/прибыль, сезонный спрос.
• Товары из группы CZ – низкий оборот/прибыль, спонтанный спрос.

Таким образом, группа товара определяет оптимальный метод прогноза и управления его запасами.

Переходим к планированию

Для корректных прогнозов необходим большой массив данных: история продаж в штуках и деньгах, ценовая эластичность спроса, эффективность рекламы и маркетинговых активностей, конверсии каналов, тренды, региональная аналитика и информация об упущенном спросе.

Методы прогнозирования варьируются от простых формул до сложных машинных алгоритмов.

Классические статистические методы

Применяются для стабильных рядов, когда мало данных или нет сложных паттернов. В зависимости от цели можно использовать один из этих способов расчета:

• Скользящее среднее. Прогноз = (Продажи₁ + Продажи₂ + … + Продажи_N) / N.
  Усредняет данные за несколько периодов, используется для базового прогноза.
• Экспоненциальное сглаживание. Придает больший вес последним данным и использует экспоненциально затухающие коэффициенты для прошлых наблюдений. Подходит для краткосрочного прогнозирования.
• Модель Хольта-Винтерса. Расширяет экспоненциальное сглаживание, учитывает тренд и сезонность. Применяется в том числе для сезонных товаров (зимняя одежда, новогодняя продукция и т.д.).

Регрессионный анализ

Используется, если на спрос влияет множество внешних и внутренних факторов (цена, реклама, погода, сезон). С помощью множественной линейной регрессии можно установить математическую зависимость между целевой переменной (продажи) и несколькими влияющими факторами.

Временные ряды (ARIMA, SARIMA)

Продвинутые модели, строящие прогноз на основе прошлых значений ряда и ошибок предыдущих прогнозов.

ARIMA подходит для рядов с трендом без сезонности, а SARIMA — для трендовых рядов с сезонными колебаниями.

Машинное обучение и ИИ

Современные методы для сложных случаев, когда на прогноз влияет множество факторов. Используются при большом объеме данных и сложных нелинейных зависимостях.

• Ансамбли деревьев решений (XGBoost, LightGBM, Random Forest). Строят множество "деревьев" на исторических данных, итоговый прогноз учитывает сотни переменных. Применяются в ритейле для прогнозирования продаж с учетом цен, акций, погоды, макроэкономики. Например, интернет-магазин может рассчитать спрос на каждый SKU, используя историю просмотров, цену и рейтинг товара.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN, LSTM). Работают с временными рядами и "запоминают" долгосрочные зависимости. Применяются для почасового прогноза спроса на электроэнергию или нагрузки на серверы.

PPO, ROP, EOQ, JIT, ForwardBuying: выбираем методы контроля и управления запасами

PPO (Periodic Review Policy) — это модель управления запасами, при которой уровень запасов проверяется через равные фиксированные промежутки времени. После каждой проверки размещается заказ на поставку, чтобы пополнить запас до целевого уровня.

Формула для расчета размера заказа:

Размер заказа = Целевой уровень запаса – Текущий остаток – Заказанное, но не полученное количество

Формула для расчета целевого уровня запаса (S):

S = Средний спрос за день ×(Период проверки (T) + Время выполнения заказа (R)) + Страховой запас

Подходит для товаров:

• С низкой стоимостью хранения (группы B и C по ABC-анализу). Так как заказы делаются регулярно, иногда размер партии может быть меньше или больше рассчитанного по EOQ. Для дешевых товаров это не критично.
• Со стабильным и предсказуемым спросом (Группы X и часть Y по XYZ-анализу). Расчет целевого уровня запаса (S) основан на прогнозе спроса. Если спрос непредсказуем, система будет часто давать сбои.

ROP (Reorder Point) — модель с фиксированным размером заказа. Заказ размещается тогда, когда запас достигает заранее рассчитанной точки заказа. Подходит для критически важных и дорогих товаров (Группа A по ABC-анализу) и товаров с непредсказуемым или "рваным" спросом (Группы Y и Z по XYZ-анализу).

ROP = (Средний спрос за день) × (Время поставки в днях) + Страховой запас

Разберем каждый компонент:

• Средний спрос за день (d): рассчитывается на основе исторических данных о продажах/потреблении.

Например, если за месяц (30 дней) продали 300 единиц товара, то средний спрос за день = 300 / 30 = 10 единиц.

• Время поставки (L) — Lead Time:общее время с момента размещения заказа до момента его получения на склад. Включает обработку заказа, комплектацию, транспортировку, приемку.

Например,если поставщик всегда отгружает товар через 3 дня после заказа, а доставка занимает еще 2 дня, то общее время поставки (L) = 5 дней.

• Страховой запас (Safety Stock — SS):буферный запас, который защищает от неожиданного всплеск спроса и задержки поставки.

Рассчитывается по формуле:

SS = Z × σ × √L

• Z — коэффициент, связанный с желаемым уровнем сервиса (вероятностью отсутствия дефицита);
• σ — стандартное отклонение спроса (показывает, насколько спрос отклоняется от среднего).
• L — время поставки.

Часто вместе с ROP используется формула EOQ (Economic Order Quantity – "оптимальный размер заказа").

Она позволяет узнать, какое количество товара нужно заказывать за один раз, чтобы минимизировать совокупные издержки на размещение заказов и хранение запасов.

EOQ = √((2 * D * S) / H)

• D (Demand) — годовой спрос на товар (в единицах), важно использовать один и тот же временной период для всех показателей (обычно год);
• S (Order Cost) — стоимость одного размещения заказа;
• H (Holding Cost) — годовая стоимость хранения одной единицы товара.

Используйте EOQ для ваших "рабочих лошадок" — стабильных, предсказуемых товаров из категорий A и B, спрос на которые не колеблется. Помните о допущениях: если ваш бизнес не соответствует идеальным условиям модели, ее результаты будут неточными. В этом случае лучше использовать другие методы (JIT, PPO) или подходящую под ваши условия модифицированную версию EOQ.

JIT (Just-In-Time: точно в срок) — модель, при которой компоненты, сырье и готовая продукция поступают в нужном объеме и в момент, когда они необходимы для производства или продажи.

Цель JIT — не просто уменьшить запасы, а создать идеально отлаженный, непрерывный поток, в котором все операции синхронизированы.

Идеально подходит для:

• крупносерийного и массового производства с предсказуемым спросом;
• предприятий с повторяющимися и стандартизированными процессами;
• компаний, которые могут построить экосистему с надежными поставщиками;
• бизнесов со стабильным и предсказуемым спросом.

Есть еще одна модель, точнее, стратегия — Forward Buying. В этом случае компания сознательно закупает значительно больший объем товара, чем требуется для текущих нужд. Цель — создать стратегический запас до событий, которые сделают эту покупку выгодной.

Подойдет для:

• сырья и материалов с прогнозируемым ростом цен;
• сезонных товаров;
• товаров с длительным сроком хранения.

Преимущества Forward Buying:

• Защита от роста цен. Если ожидается подорожание сырья (например, из-за геополитики, сезонного роста спроса), выгоднее купить его сейчас по старой, низкой цене.
• Экономия за счет оптовых скидок. Поставщик может предлагать значительные скидки за покупку крупной партии. Forward Buying позволяет "воспользоваться моментом".
• Подготовка к сезонному пику. Чтобы гарантировать наличие товара в период высокого спроса (например, перед Новым годом, в начале сезона стройки), компания заранее накапливает запасы, избегая дефицита и задержек поставок в пиковый период.
• Страхование от рисков сбоя поставок. Если есть информация о возможных перебоях в цепях поставок (забастовки, логистические коллапсы, закрытие границ), создание буфера обеспечивает непрерывность производства/продаж).

Однако при такой стратегии важно помнить и о сопутствующих рисках.

Среди них:

• Риск перепроданности и затоваривания. При ошибочном прогнозе компания остается с серьезными неликвидами.
• Огромные затраты на хранение. Крупные партии требуют больших складских площадей, что ведет к росту издержек.
• Замораживание оборотного капитала. Деньги, вложенные в избыточные запасы, не работают на другие цели (развитие, маркетинг).
• Риск порчи и морального устаревания. Товар может испортиться или устареть пока лежит на складе.
• Снижение гибкости. Компания оказывается привязана к купленному товару и не может быстро переключиться на новую, более выгодную или актуальную продукцию.
• Падение оборачиваемости запасов. Ключевой финансовый показатель ухудшается, что негативно сказывается на отчетности и оценке компании инвесторами.

Выбираем способ организации хранения и отгрузки

Наиболее распространенные способы организации отгрузки товара со склада это — FIFO, FEFO, LIFO, LEFO. Все они реализуются с помощью правильной физической организации склада и учетной системы.

FIFO (First-In, First-Out) — "первым пришел, первым ушел". Товар, который поступил на склад раньше, должен быть отгружен и продан раньше.

Как это работает:

• Физически: новые партии товара размещаются сзади или под уже имеющимися партиями. При комплектации забирается товар с передней части стеллажа или полки.
• В WMS: система точно знает дату поступления каждой партии (или срок годности) и создает задание на отбор именно самой старой партии.

Подходит для:

• продуктов питания;
• фармацевтической и химической продукции;
• товаров с ограниченным сроком годности;
• товаров из категории "мода" и "электроника".

Преимущества FIFO:

• Снижение риска порчи: идеален для скоропортящихся товаров;
• Предотвращение устаревания: товар не залеживается на складе;
• Соответствие требованиям: для многих отраслей (фармацевтика, продукты) FIFO является обязательным стандартом.

Недостаток один: может потребоваться больше складских площадей и более сложная организация логистики.

FEFO (First-Expired, First-Out) — "первым истекает, первым уходит". Более продвинутая версия FIFO. Первым отгружается не тот товар, который раньше поступил, а тот, у которого раньше истекает срок годности.

FEFO требует обязательного внедрения WMS и маркировки партий с указанием срока годности. Система его отслеживает и автоматически назначает на отгрузку ту партию, где срок истекает раньше.

Подходит для:

• фармацевтической продукции (особенно вакцины, препараты крови);
• скоропортящихся продуктов высокой степени риска (готовые салаты, охлажденные полуфабрикаты);
• любого бизнеса, где срок годности — ключевой параметр.

Преимущества:

• максимальное снижение потерь: позволяет практически полностью избежать списаний просроченного товара;
• повышает безопасность: критически важен для отраслей, где просрочка опасна для здоровья.

Недостатки:

• требует сложного ПО и строгой маркировки;
• сложнее в организации, чем FIFO.

LIFO (Last-In, First-Out) — "последним пришел, первым ушел". Товар, который поступил на склад последним, отгружается первым. Новые партии размещаются сверху или впереди старых, комплектование происходит с верхнего яруса или с передней линии.

Это также часто происходит естественным путем на складах с бесполочным хранением (навалом): новый песок/уголь/зерно насыпается сверху, а забор производится тоже сверху.

Подходит для:

• сыпучих материалов, не подверженных порче (песок, щебень, уголь, зерно в некоторых случаях);
• нескоропортящихся товаров без срока годности (кирпичи, доски, металлопрокат), когда себестоимость хранения и логистики важнее ротации;
• складов с высокой штабелируемостью груза.

Главное преимущество LIFO — это простота и экономия. Снижаются затраты на внутреннюю логистику, так как не нужно обеспечивать доступ к старым партиям.

Среди недостатков:

• высокий риск порчи и устаревания: старые партии могут бесконечно лежать внизу и прийти в негодность;
• запрещен в бухгалтерском учете по международным и российским стандартам (РСБУ, МСФО) для оценки запасов. Но для физического управления складом его все еще можно применять в специфических случаях.

LEFO (Last-Expired, First-Out) — "последним истекает, первым уходит". Стратегия, при которой товар с более долгим сроком годности сохраняется для будущего использования, а текущие продажи идут за счет партий с истекающим сроком. Может применяться краткосрочно и точечно, например, для формирования партии товара для длительной экспедиции или в кризисной ситуации.

LEFO позволяет создать неприкосновенный запас товара с длительным сроком на случай сбоев в поставках. Но в то же время есть риск огромных списаний, поэтому метод практически не используется в чистом виде как стандартная практика.

В заключение хотелось бы подчеркнуть: эффективное управление запасами работает только в комплексе. Правильный выбор методик для каждой группы товаров, точные прогнозы на основе исторических данных и интеграция всех систем в единую экосистему, где WMS играет ключевую роль. Анализ ABC/XYZ помогает не просто распределять товары по группам, но использовать разные стратегии управления для каждой из них. Такой подход минимизирует финансовые риски, позволяет контролировать оборотный капитал и создает основу для стабильной работы бизнеса.