В рамках стратегического и оперативного планирования, регулирования и контроля параметров запасов, менеджмент компании достигает решения задач управления запасами. Совокупность норм и принципов, которыми руководствуются при принятии таких решений принято называться моделью (стратегией) управления запасами [22, с. 498].

Каждая модель управления запасами напрямую связана с логистическими издержками. Наибольшее количество внимания практиков уделяется оптимальным моделям управления запасами, в которых исходя из специфики цели функционирования логистической системы выбирается критерий оптимизации. Чаще всего в качестве такого критерия принимают минимум логистических затрат, вызванных и связанных с управлением запасами. В других случаях критерием оптимизации могут являться: максимум надежности поставки, минимальное время выполнения заказа и др.

Затраты, вызванные и связанные с управлением запасами часто носят двойственный и противоречивый характер. По этой причине управление запасами сводится к поиску оптимального количества товарно-материальных ценностей, находящихся между избыточным и недостаточным количеством запасов, с целью сведения к минимуму затрат.

На сегодняшний день существует множество разных моделей управления запасами, позволяющих рассчитывать рациональный метод использования ресурсов. Однако какой бы ни была модель - довольно простой или математически сложной в расчетах - она должна отвечать на основные вопросы:

a) какова оптимальная величина заказа?

b) когда необходимо выполнить заказ?[17, c.62]

Однако для поиска ответа на данные вопросы необходимо понимать и учитывать параметры моделей управления запасами, характер спроса, метод расходования запасов и другие параметры, которые являются составляющими модели, и оказывают влияние на выбор той или иной модели управления запасами.

Для общего понимания типов моделей управления запасами, а так же варианты их деления на определенные группы, ниже представлена классификация моделей управления запасами, предложенная в работе [13, с.30]. Авторами проведен анализ моделей управления запасами и их разносторонняя оценка, которые стали основой для классификации моделей в виде трех групп. Первая группа предложенной классификации включает в себя статистические методы расчета показателей, основой для расчета которых являются данные бухгалтерского и складского учета, а так же результаты наблюдений за поставками и расходами. Именно эти методы являются наиболее распространенными в российской практике.

Вторая группа классификации представляет аналитические методы, которые в свою очередь можно разделить на экономико-математические, статические и вероятностные.

- Статические методы относятся к одноцикловым моделям. Применение статистических моделей будет целесообразным для определения начального запаса на новый продукт, или при закупке комплектующих для специального оборудования. аОсновой для экономико-математических методов является наиболее распространенный метод расчета оптимального размера партии (Economic Order Quantity или EOQ). Данная модель была предложена в 1913 году [34, c.136] и описана подробно в пункте 1.2. Однако, стоит отметить, что несмотря на «неновизну», эта модель требует дальнейших исследований и разработок модификаций.

- Вероятностные методы берут за основу теоремы о характеристиках случайных величин и преобразования случайных процессов.

Последняя, третья группа, представлена моделями, основанными на предмете исследования операций: прогнозирование, динамическое моделирование, имитационное моделирование и т.д. модели, представленные в этой группе являются универсальными и могут применяться к различным задачам управления запасами.

Каждая из трех групп предполагает расчет показателей на основе определенного метода, но только комбинированный расчет описанных показателей позволит добиться точного результата.

Однако, здесь так же стоит упомянуть о параметрах управления запасами, которые будут оказывать влияние на выбор модели и стратегии УЗ. К основным параметрам относят:

- параметры спроса или расхода;

- параметры заказов;

- параметры поставок;

- уровень запасов.

Для понимания взаимосвязи этих параметров, ниже представлен график расходования и пополнения запаса (рис. 1.3). Необходимо отметить, что данный график иллюстрирует идеальные условия функционирования: детерминированные постоянные параметры, имеющийся страховой запас, равномерный спрос.

Рисунок 1.3 - График расходования и пополнения запасов [22, с. 499]

Пополнение запаса осуществляется до его максимального значения - , при условии что л = const, где л - интенсивность спроса. В момент, когда уровень запаса понижается до , которая равна запасу в момент времени , осуществляется заказ на поставку объемом . Далее через определенный временной интервал (где - интервал запаздывания поставки), осуществляется поставка в объеме . В этот момент времени (, запас на складе будет максимальным - . Повторение описанного процесса будет происходить через определенные временные промежутки, расположенные между заказами ( и между поставками ).

Как бы то ни было, из множества и многообразия моделей управления запасами в теории практическое применение находят ограниченное число моделей. В большинстве случаев выбор таких моделей обоснован простым методом регулирования и контроля основных параметров заказа, а так же отсутствием требования необходимости массивов исходной информации для расчетов.

Любое создание запаса подразумевает привлечение финансовых затрат. Для достижения минимального уровня таких затрат необходимо определить баланс между финансовыми затратами и объемом запаса. Этот баланс может быть достигнут с помощью правильно подобранной методики определения оптимального размера партии товаров к заказу.

Для определения оптимального размера партии заказа, являющегося одной из важнейших составляющих стратегии управления запасами, с точки зрения практического применения наиболее распространенными являются модели экономичного (оптимального) размера заказа - Economic Order Quantity (EOQ), известные так же как формулы Харриса-Уилсона [45, c.21]. Основа данных моделей, предложенная в 1913 году [34, с. 135], использует в качестве критерия оптимизации минимум совокупных затрат, вызванных и связанных с размером заказа. Эти модели предполагают постоянный характер потребления, по этой причине при значительных колебаниях спроса точность определения размера партии не будет достигнута. Для учета различных динамик потребления в последние годы появляются новые модели управления запасами, которые способны учитывать актуальную динамику ранка потребления. Однако, модели Уилсона всё так же остаются наиважнейшим инструментом оценки состояния запасов в компании.

Широко известными являются следующие модели Уилсона:

а) классическая модель;

б) с постепенным пополнением;

в) с учетом потерь от дефицита;

г) оптимального размера партии с учетом оптовых скидок;

д) c учетом НДС.

Однако, даже модифицированные модели не позволяют решить некоторые проблемы, возникающие при использовании моделей EOQ [19, c.27]. Подробнее эти проблемы будут раскрыты в следующей части, но сперва необходимо представить основную модель для расчета оптимального размера заказа и несколько ее модификаций.

Классическую модель EOQ так же называют идеальной, или же основной. Она направлена на теоретический цикл управления запасами и является простейшей моделью управления запасами, имеющей ряд допущений:

- расчет производится для одного вида продукта;

- постоянный характер потребления запасов;

- фиксированное время выполнения заказа;

- продолжительность цикла пополнения заказа постоянна;

- каждый заказ приходит отдельной поставкой;

- скидки на опт отсутствуют;

- приемка происходит в момент времени, когда уровень запаса достиг нуля. [23, с. 65]

Перечисленные допущения являются идеальными условиями функционирования компании. Однако, они далеки от практического применения, поэтому классическая модель EOQ чаще используется как инструмент первоначальной обработки информации. Этот инструмент необходим для анализа общего контекста практической ситуации, а так же для обоснования принятия управленческого решения в рамках управления запасами.

В данной модели за основу для расчета EOQ взяты суммарные общие затраты функция для расчета которых будет иметь вид (1.1):

,

где - затраты на оформление заказа, включающие затраты на размещение заказа;

- стоимость хранения, включающая затраты на хранение в зависимости от занимаемой площади склада, а так же на грузопереработку запасов. [1, с. 68].

Для определения общего вида издержек данной модели необходимо рассмотреть график зависимости затрат от размера заказа (рис. 1.4).

Рисунок 1.4 - График зависимости затрат от размера заказа [1, c.71].

Представленный график показывает, что суммарные издержки при снижении размера заказа относительно ОРЗ растут более значительно, чем при увеличении количества продукта к заказу. Рассмотрим каждую составляющую данного графика, представив формулы для расчетов.

Для расчета затрат на хранение заказа используется формула (1.2):

,

где I - затраты на содержание единицы запаса;

Q - объем запаса.

Для расчета затрат на размещение заказа используется формула (1.3):

,

где S - потребность в запасе для планового периода;

А - стоимость размещения одного заказа в денежных единицах.

Продифференцировав функцию общих затрат по размеру заказа Q, получают классическую формулу Уилсона (1.4):

,

где Q* - оптимальный размер заказа в денежных или натуральных единицах.

В литературе достаточно часто встречается в качестве варианта формулы Уилсона ниже представленная формула (1.5):

,

где i - доля цены продукции, которая приходится на затраты по хранению;

С - цена единицы запаса, выраженная в денежных единицах.

Данное выражение целесообразно применять для расчетов, если затраты на хранение товара должны быть связаны со стоимостью единицы этого товара. Рассмотренные выше формулы учитывают затраты на хранение с разных сторон. Пренебрегая запасом на складе, формула (1.5) учитывает затраты замороженного капитала. Формула (1.4), напротив, пренебрегает средствами замороженными в запасах.

Теперь необходимо рассчитать остальные показатели классической модели EOQ. Во-первых, нужно понимать, какое количество поставок будет необходимо для удовлетворения потребности в материалах (сырье) с учетом посчитанного оптимального размера партии (1.6):

,

где N - количество поставок.

Во-вторых, необходимо рассчитать продолжительность цикла поставки-Т (1.7):

,

где Д = 260, если речь идет о количестве рабочих дней в году; Д=52, если о количестве недель; Д= 365, если о количестве дней в году.

В-третьих, следует понимать метод расчета минимальных суммарных затрат (1.8):

,

В итоге будет получен расчет оптимального размера заказа, оптимальное количество поставок с учетом оптимальной периодичности.

Однако, как было упомянуто выше, условия использования классического варианта формулы Уилсона далеки от практического применения. По этой причине на сегодняшний день существуют ее множественные модификации, которые учитывают разнообразные ситуации и возможности управления запасом в современных условиях рынка.

Одна из таких модификаций учитывает постепенное пополнение запаса. Как показывает практика, темп поставки обычно превышает темп потребления. В подобных случаях можно применить модифицированную формулу (1.9) для расчета оптимального размера партии, учитывающую постепенное пополнение:

,

где D - поставка товарно-материальных ценностей за определенные временной промежуток.[22, стр.508].

Описанная модель применима к ситуациям, в которых отгрузка всего заказа не может происходить мгновенно, и, соответственно, растягивается на несколько отгрузок. Эти отгрузки могут быть осуществлены в разные смены с различными промежутками времени. В этом случае не принимается допущение о мгновенной поставке.

Другой вариант модификации классической модели EOQ позволяет учитывать потери от дефицита товара. В этом случае расчет оптимального размера заказа производится по следующей формуле (1.10):

,

где H - потери, связанные с дефицитом 1 единицы товара (руб/шт).

Данная модель предоставляет возможность расчета оптимального размера заказа в такой ситуации, в которой действует метод учета отложенного спроса, который не мог быть удовлетворен немедленно из-за дефицита[24, c.79].

При покупке большими партиями товаров многие компании предоставляют скидки, которые напрямую зависят от величины размера партии. В управлении запасами чаще всего встречаются оптовые скидки, как следствие, была разработана модификация модели оптимального размера заказа с учетом оптовых скидок. При предоставлении такого рода скидок цена единицы закупаемой продукции зависит от объема партии к заказу . Это обуславливает соблюдение правила: чем больше величина партии к заказу, тем меньше цена.

На рисунке ниже проиллюстрирована ситуация, в которой при величине заказа =50 единиц, стоимость единицы товара составит 200 руб.; при заказе от 50 до 150 единиц продукции, стоимость единицы составит = 170 руб.; заказывая S более 150 единиц, цена составит = 140 руб. Как следствие, заказывая 100 единиц продукции данного типа, затраты на приобретение составят=100*170=17000руб.

Рисунок 1.5 - график зависимости стоимости товара от его количества [14, c.127]

Для понимания возможности учета оптовых скидок в расчетах по формуле Харриса-Уилсона, необходимо рассмотреть 2 возможных варианта:

а) затраты на хранение являются независимой величиной и рассчитываются как:

б) затраты на хранение зависят от стоимости единицы товара и рассчитываются по формуле (1.12):

[1, c.213]

Для ситуации, когда затраты на хранение единицы продукта - величина независимая, расчет оптимального размера закупки происходит по следующему алгоритму:

а) Определение оптимального размера закупки;

б) Определить, какой оптовой цене соответствует полученный ОРЗ;

в) Определить, является ли минимальным уровень цены в пункте а. если нет, то перейти к пункту г. Если да, то результат является решением задачи.

г) Произвести расчет суммарных затрат на создание и поддержание запаса для того уровня цены, когда оптимальный размер заказа будет реальным. А так же по всем ценам, которые будут ниже выбранной по формуле (1.13).

,

где Т - общие затраты на создание и поддержание запаса в денежных единицах.

д) Найти минимальное значение Т и выбрать соответствующую цену с объемом закупки [25 ,с.21].

Теперь необходимо рассмотреть другой вариант, когда затраты на хранение находятся в зависимости от уровня цен. Процедура расчета при таком условии будет иметь вид:

a) Рассчитать размер заказа для каждой цены, начиная с наименьшей, до момента, пока не будет найден ОРЗ с возможностью реализации.

б) Определить, является ли минимальным уровень цены в пункте а. если нет, то перейти к пункту с. Если да, то результат является решением задачи.

в) Произвести расчет суммарных затрат на создание и поддержание запаса для того уровня цены, когда оптимальный размер заказа будет реальным. А так же по всем ценам, которые будут ниже выбранной по формуле (1.11).

г) Найти минимальное значение Т и выбрать соответствующую цену с объемом закупки [23 , с.31].

По окончанию всех стадий данных сценариев будет получен оптимальный размер заказа с учетом оптовых скидок при двух вариантах учета затрат на хранение.

Последняя модификация модели EOQ, рассмотренная в данной работе, позволяет учитывать цену единицы ресурсов с НДС. Подобные вопросы, как правило, решаются сотрудниками финансово-экономических служб предприятий. С одной стороны, цена с НДС учитывается в отчете о движении денежных средств, а без НДС - в расчетах себестоимости продукции [26, c.17]. К тому же, НДС подлежит уплате поставщику, и предположение о его включении в расчет ОРЗ верно. С другой стороны, НДС не является расходом, так как подлежит возмещению.

Следовательно, формула для расчета будет иметь следующий вид (1.14):

,

где r - коэффициент ставки НДС.

Стоит обратить внимание на учет ставки НДС в качестве показателя r: если НДС составляет 18%, то ставка r =1,18. Если товарно-материальные ценности не облагаются налогом, то r =0.

Итак, выше представлено описание нескольких возможных модификаций модели Харриса-Уилсона. Каждая новая модификация направлена на учет допущений, присутствующих в классическом варианте модели, и на практическую направленность с помощью введения реальных параметров и ограничений. Однако, даже модифицированные модели не позволяют решить некоторые проблемы, возникающие при использовании моделей EOQ. К таким проблемам можно отнести тот факт, что не всегда существует возможность точной оценки некоторых параметров для расчетов. Например, затраты на хранение единицы продукции, или стоимость размещения одного заказа. Однако, эта проблема является общей для российских и иностранных специалистов [14 ,с.94]. Другая проблемная сторона касается невозможности учета факторов внешней и внутренней среды организации, которые оказывают влияние невозможность реализации полученных результатов расчета. Напротив, дальнейшие модификации и усовершенствования уже существующих моделей могут решить вопросы, связанные с практическими бизнес- ситуациями.

Не смотря на некоторые недостатки, классическая модель является отличной основой для развития новых модификаций и разумных ее усложнений, без которых аналитические зависимости будет трудно приблизить к практическим задачам и последующему применению [35, c.317]. Математическое усложнение существующих моделей приведет к увеличению их эффективности и точности, а так же достоверности модели.

1.3 Определение оптимального размера закупки при многономенклатурных поставках

Fazer Group - группа международных компаний, занимающихся производством кондитерских, хлебобулочных и бисквитных изделий, а так же предлагающих услуги в сфере ресторанного бизнеса и кафе. Продукция представлена более чем в 40 странах мира, а производственные мощности Fazer Group расположены в 8 странах: Скандинавии, России, Великобритании, странах Балтии.

Основанная в 1891 году, компания «Fazer Bakeries» представляла собой семейный бизнес в Финляндии. Развитие компании началось с открытия кафе - пекарни в центре Хельсинки, а промышленное производство выпечки и шоколада началось позже. С 1922 года в производство попадает известный молочный шоколад Karl Fazer, печенье, конфеты Geisha и др.

В 1997 году руководством было принято стратегическое решение о возможностях развития на Российском рынке. В поисках выхода на быстроразвивающийся рынок, представители компании «Fazer Bakeries» появились с предложением в ОАО «Хлебный Дом» - крупнейший завод России, занимающийся на тот момент поиском инвесторов после приватизации и нуждающийся в реконструкции. Интересы сторон совпали, и в конце года был подписан договор об инвестициях. Генеральным директором «Хлебного Дома» остался Валерий Федоренко. По его словам, исключительно благодаря сотрудничеству с финскими партнерами, компании удалось реализовать намеченные планы и превратить устаревшие производственные мощности в современное высокотехнологичное предприятие.

В последующие года ОАО «Хлебный Дом» приобретал контрольные пакеты акций следующих предприятий:

· 2002 год - выкуплен Хлебозавод «Муринский» для дальнейшего развития и модернизации производства;

· 2003 год - ОАО "Хлебозавод Василеостровского района";

· 2005 год - московский завод «Звездный»;

· 2009 год - ББК «Нева».

Поглощение перечисленных выше организаций обусловлено решением об объединении принципов и норм работы, а так же создании единого ассортимента производимой продукции для российского рынка.

В 2012 году происходит изменения наименования юридического лица ОАО «Хлебный Дом», и теперь компания носит название ОАО «Фацер».

Уставный капитал ОАО «Фацер» составляет 21 569 104 RUB. 87 % акций принадлежит Fazer Bakeries B.V. Инвестиции со стороны Fazer Group по состоянию на начало 2015 года составляют 230 000 000 Euro.

Миссия ОАО «Фацер» - создавать вкусовые сенсации!

Видение - превосходить ожидания клиента!

Ценности компании заключаются в учете потребностей клиента, высоком качестве продукции, командном духе и взаимоуважении [49].

Сегодня ОАО «Фацер», являясь частью Fazer Group, представляет собой одного из крупнейших производителей хлебобулочных и кондитерских изделий, продукции из слоеного и замороженного теста в Москве и Санкт- Петербурге. Ежедневно 1,5 миллиона упаковок хлебобулочных изделий, произведенных ОАО «Фацер», попадают на прилавки магазинов всей России.

Ниже представлена диаграмма (рис. 2.1), предложенная GFK ConsumerScan, которая отражает долю рынка ведущих производителей свежего хлеба в Санкт-Петербурге [50]. Диаграмма построена по данным о доле рынка в денежном выражении за январь-февраль 2015 года.

Рисунок 2.1 - Доля рынка в производителей хлеба Санкт-Петербурга в денежном выражении на 2015 год [50].

По данным GFK ConsumerScan ОАО «Фацер» является лидером в отрасли индустриально-упакованного свежего хлеба в Санкт-Петербурге. Ближайшие конкуренты - ОАО «Каравай», группа компаний «Дарница».

Анализируя ситуацию на рынке хлебобулочных изделий Москвы, стоит отметить, что среди московских конкурентов ближайшими являются ЗАО «Щелковохлеб» (22%), ТД Настюша (21%). Но лидером остается ОАО «Фацер» - доля рынка 29,2 %.

Итак, ОАО «Фацер» является лидером среди крупнейших производителей хлебобулочных изделий и замороженных полуфабрикатов по состоянию на начало 2015 года в Санкт-Петербурге и Москве. Сохранять данные лидерские позиции по двум столицам компании помогает постоянное стремление к совершенству: ежегодно руководство компании принимает решения о модернизации производства, запуска новых продуктов и внедрении различного рода изменений в процесс. ОАО «Фацер» заботятся о высоком качестве выпускаемой продукции - отбирают лучших поставщиков высококачественного сырья, совершенствуют политику качества и безопасности продукции. Продукция имеет сертификаты соответствия: FSSC 22000, ISO 14001, ISO 22000, ISO 9001, OHSAS 18001.

Стоит отметить, что именно представители Fazer Group внесли положительные изменения и новинки в хлебопекарную отрасль России: первый хлеб в нарезке для российского рынка, новые виды хлеба, а так же доказательство эффективности использования собственного автопарка для доставки продукции. Компания является лидером отрасли и производит около 200 тысяч тонн хлебобулочной продукции в год. На сегодняшний день наиболее известными продуктами компании являются: хлеба «Геркулес», «Бурже», «Краюшки»; Шведские хлебцы, пряники «Чайная классика», «Ягодное лукошко», тесто «Звездное» и другие.

На сегодняшний день производственные площадки ОАО «Фацер» расположены в Санкт- Петербурге - «Муринское», «Смоленская» и «Нева»; и в Москве - «Звездная»..

Ранее в состав входило производство «Василеостровская» (Санкт-Петербург), но в 2014 году руководством было принято решение о прекращении производства на данной площадке. Причиной закрытия завода является обеспечение недостаточно эффективного производства с высоким энергопотреблением, связанного с невозможностью переоборудования в силу расположения производства (центральная часть города). Однако, производство товаров было своевременно перенесено, а сотрудникам предложили аналогичные должности на других производственных площадках компании.

Совокупная численность работников ОАО «Фацер» составляет 3169 человек по состоянию на февраль 2015 года, что в процентном выражении от численности сотрудников всей группы Fazer равно 24%.