Политематический журнал научных публикаций
"ДИСКУССИЯ"
Свидетельство о регистрации СМИ: ПИ № ФС77-46280. ISSN 2077-7639.
Подписной индекс в Объединенном каталоге «Пресса России» № 13092.
Периодичность - журнал выходит ежемесячно, кроме июля.
Выпуск: №8 (38) сентябрь 2013  Рубрика: Экономические науки

Разработка системы поддержки принятия решений при управлении закупками товаров

Я. М. Евса, аспирант,
кафедра экономики и управления горным производством,
Сибирский государственный индустриальный университет,
г. Новокузнецк, Россия
,
Статья посвящена проблеме управления запасами товаров в компании, осуществляющей металлотрейдинговую деятельность. Предложена система поддержки принятия решений при управлении закупками товаров, в основе которой лежит разработанный комплексный метод анализа ассортимента и величины запасов и показатель потенциальной прибыли на единицу товара. Статья будет полезна финансовым менеджерам, менеджерам по продажам и закупкам металлоторговых предприятий.
Ключевые слова: метод анализа товаров, запасы товаров на складах, управление запасами, ликвидность товарного запаса, оборачиваемость товаров на складах, анализ продаж, система поддержки принятия решений при управлении закупками

В настоящее время в условиях все повышающейся конкуренции и нестабильности экономической ситуации наблюдается тенденция значительного снижения эффективности деятельности многих крупных компаний, в том числе компаний, осуществляющих торговую деятельность. Данная тема всегда занимала ключевое место среди актуальных проблем экономической науки. Эффективность – это мера достижения поставленной цели, а целью любого коммерческого предприятия является получение максимально возможного финансового результата. Увеличение прибыли за счет повышения торговой наценки в условиях современной рыночной ситуации невозможно. Крупные покупатели переходят на закупки через электронные тендерные площадки, что накладывает существенные ограничения на цену продаж, при этом, например, цена закупа металлопродукции продиктована ценой завода-производителя. Падение торговой наценки можно частично компенсировать ростом объемов продаж металлопродукции.

Растущий объем реализации продукции неминуемо влечет к созданию еще больших запасов, к рост у дебиторской задолженности. Все это в совокупности приводит к одной острой проблеме – потребности в пополнении оборотных средств. Сталкиваясь с такой проблемой, менеджеры компании начинают привлекать новые источники заемных средств, чем, в конечном итоге, только усугубляют положение. В повседневной практике хозяйствующих субъектов постоянно возникает ситуация, связанная с определением объема закупок товара определенного вида. При этом в рамках хозяйствующего субъекта сталкиваются интересы двух групп сотрудников: менеджеров по закупкам (продажам) и сотрудников финансового отдела. Менеджеры по закупкам (продажам) стремятся увеличить объем закупок, исходя из стремления обеспечить себя достаточным количество товаров на складе и других соображений, в частности из-за возможности изменения оптовых цен; а сотрудники финансового отдела пытаются уменьшить этот объем, исходя при этом из понимания того, что ликвидность активов компании уменьшится, если закупленный товар не будет реализован в том периоде, к реализации в котором он предназначен.1,2 Построение системы поддержки принятия решений при управлении закупками позволит найти компромисс, обеспечив управляющую систему критериями обоснования закупок.

Первым этапом при применении методов принятия решений является предварительный анализ проблемы и ее структуризация. Обычно этот этап осуществляется опытным консультантом-аналитиком. Именно на этом этапе определяется, что следует принять во внимание, а что отбросить, каковы основные участники ее решения и основные факторы. Системы поддержки принятия решений (СППР) являются человеко-машинными системами, которые позволяют лицам, принимающим решения, использовать данные, знания, объективные и субъективные модели для анализа и решения слабоструктуризованных проблем. СППР позволяет пользователю обрабатывать и анализировать массивы данных с помощью совокупности моделей объективного характера3.

В сфере организационного управления принято выделять высший, средний и низший уровни иерархической структуры. Наиболее распространенной является точка зрения, что СППР предназначена для руководителей высшего и среднего звеньев административной иерархии, т. е. для тех, чья деятельность непосредственно связана с принятием решений. Однако руководители высшего эшелона чаще выступают как лица, «ратифицирующие» решения, подготовленные их сотрудниками, которые формируют альтернативы и готовят обоснование для выбора. В связи с этим в качестве лиц, принимающих решения (ЛПР), принято рассматривать людей (или группы лиц), которые заинтересованы в анализе альтернативных решений и хотят влиять на решение. В их числе могут быть и руководители, и аналитики-посредники, и эксперты – специалисты в различных областях, и сотрудники административного аппарата.

Используемые в СППР средства нацелены на обеспечение пользователя разнообразным технологическим инструментарием и создание комфортных условий для работы пользователя с системой. В рамках информационного подхода СППР относят к классу автоматизированных систем, основное назначение которых – улучшение деятельности работников умственного труда путем применения информационных технологий. Особенности информационного подхода отражает концептуальная СППР, основными компонентами которой являются интерфейс «пользователь-система», базы данных и базы моделей (рисунок 1).

Блоки анализа проблем и принятия решений включают в себя процедуры и методы, позволяющие сформулировать поставленную проблему, с помощью баз данных, моделей и знаний проанализировать возможности ее решения и получить результат. В СППР включаются также средства для извлечения данных и знаний, построения моделей и манипулирования ими4.

Состав внешних связей системы поддержки принятия решения при управлении закупками товаров на предприятии приведен на рисунке 2. Он представляет собой входящий массив данных, механизм анализа и принятия решений с целью выработки управляющего воздействия по формированию обоснованного портфеля заказов5.

Основу информационного обеспечения системы составляют спрос на товары и внутренние статистические данные. Исходными параметрами системы являются данные анализа за год, предшествующий дате отчета, такие как:
• объем продаж по номенклатурным позициям;
• средний уровень запасов по номенклатурным позициям в анализируемом периоде;
• фактическая маржинальная прибыль (маржа) с единицы продаж;
• коэффициент оборачиваемости по номенклатурным позициям.

Данные показатели имеют ограниченное назначение и в отдельности не могут отвечать поставленной ранее цели, так как:
• объем продаж (в натуральном и в стоимостном выражении) показывает величину продаж, но не учитывает динамику продаж, продажи разовым крупным клиентам, а также не позволяет расставлять приоритеты в выборе номенклатурных позиций для закупа;
• оборачиваемость учитывает объем продаж и фактический уровень сложившихся за период запасов, при этом не отражает доходности номенклатурных позиции и характеристики самих продаж (сезонность, удельный вес в общей реализации и пр.);
• маржа по номенклатурным позициям является критерием доходности, при этом не учитывает фактический объем продаж в анализируемом периоде и величину запасов.

Комплексный метод анализа ассортимента и величины запасов, расчет показателя потенциальной прибыли на единицу продукции позволяет увязать совокупность вышеперечисленных показателей и способствует принятию решений по величине закупки товаров6.

Состав системы поддержки принятия решений при управлении закупками:

• комплексный метод анализа ассортимента товаров и запасов, являющийся синтезом метода ABC/XYZ-анализа и группировки товаров по степени ликвидности. В результате получены четыре класса товаров: товары – локомотивы бизнеса, товары, обеспечивающие ассортимент для торговой деятельности, товары стоп-листа для закупа и класс низколиквидных товаров;

• расчет показателя «Потенциальная прибыль на единицу продукции». Чтобы принять решение по ассортименту и величине закупок, необходимо ввести некий комплексный показатель, который бы учитывал объем, характеристики продаж (сезонность, динамика), маржу, величину остатков. Данным показателем является показатель «Потенциальная прибыль с единицы товара» (формула 1):

Экономический смысл этого показателя заключается в том, что он показывает, каков потенциальный доход каждой единицы товара (n*m), осуществляющей в перио де n-оборотов при существующей марже в m рублей.

При этом показатель потенциальной прибыли с единицы продукции позволяет принимать решения в рамках схожей по характеристикам продаж продукции, что возможно при использовании предлагаемой модели группировки складских остатков на основании синтеза методов ABC/XYZ-анализа продаж и метода деления складского запаса по ликвидности.

При выборе номенклатуры для закупки приоритет должен быть отдан классу значимости 1, далее классу значимости 2.

• Определение норматива складских остатков.

• Планирование продаж является важным не только при управлении сбытовыми запасами в процессе реализации продукции, но и в деятельности предприятия. Именно продажи – основной источник финансовых поступлений. План продаж является базой для разработки плана производства и закупок.

• Планирование закупок на основании фактических остатков на складе по номенклатурным позициям, норматива запаса и плана продаж.

Определить фактический дефицит или профицит товара на складе на конец анализируемого периода позволяет расчет величины товарного запаса (формула 2):

Учитывая среднее время размещения и доставки товара на склад филиала, определяется товарный запас на конец анализируемого периода с учетом доставки (формула 3).

Если значение данного показателя меньше или равно нулю, следует сделать заказ по данной номенклатурной позиции, так как с учетом времени доставки номенклатурная позиция окажется дефицитной, что приведет к упущенной выгоде, связанной с неудовлетворенным спросом.

Результирующий показатель величины закупки отражен в формуле 4.

Составляющая  N * O дн ср формулы 4 является инвестицией в фактический товарный запас, призванный обеспечить ритмичность и бесперебойность торговой деятельности.

В результате предложенной системы поддержки принятия решений алгоритм формирования портфеля заказов Департамента металлов состоит из закупки товаров под согласованные с покупателями потребности и данных, полученных благодаря системе поддержки принятия решений (рисунок 4).

Пример планирования величины закупки на основании данных системы поддержки принятия решений в управлении ассортиментом и величиной запасов представлен в таблице 1.

Расчет эффекта от перехода на систему поддержки принятия решений в управлении ассортиментом и величиной запасов выявил при анализе закупочной деятельности 1 квартала 2013 г. позиции, закупка которых является необоснованной по величине и ассортименту (таблица 2). По данным анализа одного из филиалов ЗАО «Стройсервис» величина необоснованного закупа составила 8,6 % от общей суммы закупок за 1 квартал 2013 г.

Величина денежных средств, отвлеченных из товарного оборота в излишне созданных запасах составила по анализируемому складу 13,9 млн. рублей, которые целесообразно было инвестировать в позиции класса 1 с недостатком рабочего запаса на складе. При реализации продукции на 13,9 млн. рублей с средней торговой наценкой склада потеря в валовой прибыли филиала за квартал составила 1,3 млн. рублей.

Таким образом, предлагаемая система поддержки принятия решений в управлении ассортиментом и величиной запасов позволит обосновать решение по выбору ассортимента и величины закупок, упорядочить процесс закупочной деятельности.

Литература:

1. Заложнев А. Ю. Модели принятия решений об объемах закупок фирмой – оптовым покупателем в зависимости от оценки объемов предстоящих розничных продаж [Электронный ресурс] / А. Ю. Заложнев // УБС. – 2003. – №4. – Режим доступа. – URL: http://cyberleninka.ru/article/n/modeli-prinyatiya-resheniy-ob-obemah-zakupok-firmoy-optovym-pokupatelem-v-zavisimosti-ot-otsenki-obemov-predstoyaschih-roznichnyh (дата обращения: 10.08.2013).
2. Рогожкина Н. Л. Что влияет на управление сбытовыми запасами [Электронный ресурс] / Н. Л. Рогожкина // ЛОГИНФО. – 2012. – Режим доступа. – URL: http://loginfo.ru/issue/104/1101 (дата обращения: 10.08.2013).
3. Ларичев О. И. Система поддержки принятия решений: современное состояние и перспективы развития / О. И. Ларичев, А. Б. Петровский // Итоги науки и техники. М.: ВИНИТИ, 1987. Т. 21, с. 131-164.
4. Там же
5. Пинигин Е. Б. Управление запасами на предприятиях оптовой торговли: актуальность, структура, особенности [Электронный ресурс] / Е. Б. Пинигин // Прикладная информатика. – 2006. – №6. – Режим доступа. – URL: http://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-zapasami-na-predpriyatiyah-optovoy-torgovli-aktualnost-struktura-osobennosti (дата обра-щения: 02.08.2013).
6. Евса Я.М. Оптимизация методов управления складскими запасами на примере металлоторговой деятельности ЗАО «Стройсервис» // Дискуссия. – 2013. – №8 – С. 62-66.
Яндекс.Метрика