Совершенствование планирования поставок компании SKL Group
|
Введение. 5
Глава 1. Характеристики компании. Внешняя и внутренняя среда. 7
1.1 История компании 7
1.2 Компания сейчас 8
1.2.1 Географические рынки 8
1.2.2 Товарные категории и бренды 9
1.2.3 Организационная структура 11
1.3 Позиция компании SKLGroup на рынке 12
1.3.1 Pestel-анализ 12
1.3.2 5 Сил Портера 15
1.3.3 Основные конкуренты 16
1.4 Обзор цепочки поставок 17
1.4.1 Основные Элементы и роли в цепочке поставок 17
1.4.2 Товарные и информационные потоки между элементами цепочки поставок 22
1.4.3 Проблемы, возникающие в цепочке поставок и причины их возникновения. 23
Выводы по Главе 1 26
Глава 2. Обзор методов улучшения системы управления запасами 27
2.1 Прогнозирование потребности в запасе на основе статистических данных 27
2.1.1 Прогнозирование методом последнего элемента 31
2.1.2 Прогнозирование по средним значениям 32
2.1.3 Прогнозирование методом скользящего среднего 32
2.1.3 Прогнозирование метод взвешенного скользящего среднего 33
2.1.4 Прогнозирование по временным рядам экспоненциальным сглаживанием 34
2.2 Методы расчета ошибки прогноза 37
2.3 Недостатки системы планирования запасов на основе исторических данных о продажах 39
2.4 Детерминированные модели управления запасами 40
2.5 Вероятностные модели 43
Другие модели прогнозирования запасов в условиях изменяющейся потребности в запасе 48
Глава 3. Совершенствование системы планирования запасов SKLGroup на примере категории «Текстильные аксессуары» 52
3.1 Подготовка статистических данных для реализации модели 52
3.2 Выбор подходящего инструментария 53
Выбор способа прогнозирования 53
Расчет ошибок прогнозирования 54
Выбор модели расчета запасов 54
3.3 Адаптация модели под специфику компании SKLGroup 56
3.4 Применение модели и анализ результатов модели 59
3.4.1 Оценка экономического эффекта 60
3.4.2 Слепые зоны модели 63
Выводы по результатам моделирования 64
Заключение 67
Список Использованной литературы 69
Приложение 71
Приложение 1. Пример агрегированных данных об остатках по категории «Текстильные аксессуары» компании SKL Group из Excel 71
Приложение 2. Пример расчетов с помощью метода Хольта 71
Приложение 3 Пример расчета ошибок прогнозирования. 72
Приложение 4. Расчет экономического эффекта для выбранной SKU в единицах продукции и деньгах. 72
Приложение 5. SKU и выручка по Группам 72
Глава 1. Характеристики компании. Внешняя и внутренняя среда. 7
1.1 История компании 7
1.2 Компания сейчас 8
1.2.1 Географические рынки 8
1.2.2 Товарные категории и бренды 9
1.2.3 Организационная структура 11
1.3 Позиция компании SKLGroup на рынке 12
1.3.1 Pestel-анализ 12
1.3.2 5 Сил Портера 15
1.3.3 Основные конкуренты 16
1.4 Обзор цепочки поставок 17
1.4.1 Основные Элементы и роли в цепочке поставок 17
1.4.2 Товарные и информационные потоки между элементами цепочки поставок 22
1.4.3 Проблемы, возникающие в цепочке поставок и причины их возникновения. 23
Выводы по Главе 1 26
Глава 2. Обзор методов улучшения системы управления запасами 27
2.1 Прогнозирование потребности в запасе на основе статистических данных 27
2.1.1 Прогнозирование методом последнего элемента 31
2.1.2 Прогнозирование по средним значениям 32
2.1.3 Прогнозирование методом скользящего среднего 32
2.1.3 Прогнозирование метод взвешенного скользящего среднего 33
2.1.4 Прогнозирование по временным рядам экспоненциальным сглаживанием 34
2.2 Методы расчета ошибки прогноза 37
2.3 Недостатки системы планирования запасов на основе исторических данных о продажах 39
2.4 Детерминированные модели управления запасами 40
2.5 Вероятностные модели 43
Другие модели прогнозирования запасов в условиях изменяющейся потребности в запасе 48
Глава 3. Совершенствование системы планирования запасов SKLGroup на примере категории «Текстильные аксессуары» 52
3.1 Подготовка статистических данных для реализации модели 52
3.2 Выбор подходящего инструментария 53
Выбор способа прогнозирования 53
Расчет ошибок прогнозирования 54
Выбор модели расчета запасов 54
3.3 Адаптация модели под специфику компании SKLGroup 56
3.4 Применение модели и анализ результатов модели 59
3.4.1 Оценка экономического эффекта 60
3.4.2 Слепые зоны модели 63
Выводы по результатам моделирования 64
Заключение 67
Список Использованной литературы 69
Приложение 71
Приложение 1. Пример агрегированных данных об остатках по категории «Текстильные аксессуары» компании SKL Group из Excel 71
Приложение 2. Пример расчетов с помощью метода Хольта 71
Приложение 3 Пример расчета ошибок прогнозирования. 72
Приложение 4. Расчет экономического эффекта для выбранной SKU в единицах продукции и деньгах. 72
Приложение 5. SKU и выручка по Группам 72
Управление запасами является одним из важнейших процессов цепочки поставок и является ключевой деятельностью для многих компаний из различных областей. Большое внимание уделяется выбору подходящего метода расчета запасов, отвечающего запросам компании. Выбор правильного инструментария способен сократить риски, с которыми может столкнуться организация, будь то потери от дефицита продукции или от хранения излишков запаса.
Компания SKLGroupявляется сильным игроком на рынке производства сантехнических продуктов для кухни и ванны. Но мере разрастания цепочки поставок, а также в условиях постоянно изменяющегося рынка компания сталкивается с необходимостью применения более совершенных методов планирования взаимодействия между участниками производственной цепи. Данная работа представляет собой консультационный проект для компанииSKLGroupи посвящена проблематике выбора подходящей модели планирования запасов с учетом специфики деятельности компании
Цели и задачи работы
Главной целью настоящей работы является разработка инструментария для совершенствования планирования запасов по категории продукции «Текстильные аксессуары»:
Для достижения этой цели решаются следующие задачи:
• Разбор текущих бизнес-процессов компании SKL Group
• Выявление проблем, которые приводят к возникновению дефицитов и излишкам продукции на складе
• Обзор существующих методик по решению выявленных проблем
• Выбор инструментов, соответствующих специфике деятельности компании;
• Адаптация выбранного инструментария под специфику деятельности компании
• Применение выбранного инструментария для решения исследуемых проблем компании SKL Group
• Анализ полученных результатов в ходе применения выбранной методики планирования запасов
• Выявление слепых зон примененной методики и разбор вариантов ее усовершенствования
• Формулировка практических рекомендаций по совершенствованию методов планирования для компании SKLGroup
Для написания настоящей работы были использованы, как отечественные, так и зарубежные методологические пособия и научные статьи. Проблематика и способы моделирования запасов в различных ситуациях были подробно освещены в книгеA. RaviRavindranиDonaldP. WashingJr. , а так же в учебниках Стерлиговой А.Н . и Таха Х.Э .
Настоящая работа состоит из трех глав. Первая глава посвящена истории компании, обзору деятельности и анализу положения компании на рынке, выявлению тенденций в развитие компании, а также анализу процесс протекающих в цепочке поставок и выявлению проблем связанных с управлением запасов, ведущих к возникновению дефицитов или хранению излишков продукции на складе. Вторая глава посвящена обзору научной литературе, посвященной прогнозированию с помощью временных рядов, расчету момента и размера заказываемой продукции, которые далее будут использованы в настоящей работе. Третья глава посвящена выбору подходящего инструментария и его планирования с помощью временных рядов и расчету размера партии очередного заказа на основе анализа данных компании и дальнейшее его применение. Так же третья глава посвящена разработке дополнительных параметров, позволяющих точнее моделировать уровень запасов и анализу экономического эффекта от внедрения разработанного инструментария.
Компания SKLGroupявляется сильным игроком на рынке производства сантехнических продуктов для кухни и ванны. Но мере разрастания цепочки поставок, а также в условиях постоянно изменяющегося рынка компания сталкивается с необходимостью применения более совершенных методов планирования взаимодействия между участниками производственной цепи. Данная работа представляет собой консультационный проект для компанииSKLGroupи посвящена проблематике выбора подходящей модели планирования запасов с учетом специфики деятельности компании
Цели и задачи работы
Главной целью настоящей работы является разработка инструментария для совершенствования планирования запасов по категории продукции «Текстильные аксессуары»:
Для достижения этой цели решаются следующие задачи:
• Разбор текущих бизнес-процессов компании SKL Group
• Выявление проблем, которые приводят к возникновению дефицитов и излишкам продукции на складе
• Обзор существующих методик по решению выявленных проблем
• Выбор инструментов, соответствующих специфике деятельности компании;
• Адаптация выбранного инструментария под специфику деятельности компании
• Применение выбранного инструментария для решения исследуемых проблем компании SKL Group
• Анализ полученных результатов в ходе применения выбранной методики планирования запасов
• Выявление слепых зон примененной методики и разбор вариантов ее усовершенствования
• Формулировка практических рекомендаций по совершенствованию методов планирования для компании SKLGroup
Для написания настоящей работы были использованы, как отечественные, так и зарубежные методологические пособия и научные статьи. Проблематика и способы моделирования запасов в различных ситуациях были подробно освещены в книгеA. RaviRavindranиDonaldP. WashingJr. , а так же в учебниках Стерлиговой А.Н . и Таха Х.Э .
Настоящая работа состоит из трех глав. Первая глава посвящена истории компании, обзору деятельности и анализу положения компании на рынке, выявлению тенденций в развитие компании, а также анализу процесс протекающих в цепочке поставок и выявлению проблем связанных с управлением запасов, ведущих к возникновению дефицитов или хранению излишков продукции на складе. Вторая глава посвящена обзору научной литературе, посвященной прогнозированию с помощью временных рядов, расчету момента и размера заказываемой продукции, которые далее будут использованы в настоящей работе. Третья глава посвящена выбору подходящего инструментария и его планирования с помощью временных рядов и расчету размера партии очередного заказа на основе анализа данных компании и дальнейшее его применение. Так же третья глава посвящена разработке дополнительных параметров, позволяющих точнее моделировать уровень запасов и анализу экономического эффекта от внедрения разработанного инструментария.
Нестабильность и неопределённость макросреды подталкивает такие компании, как SKLGroupк поиску дополнительных конкурентных преимуществ в области операционной эффективности. В ходе данной ВКР, посвящённой совершенствованию процессов планирования запасов, поднимаются проблемы накопления излишков продукции и дефицитов товара на складе. Анализ цепочки поставок, отношений с поставщиками-партнерами и клиентами показал крайне высокую подверженность компании SKLGroup«эффекту хлыста». Существует потребность внедрения более продвинутых методов планирования запасов. Было выявлено, что продукция компании подвержена сильным флуктуационным изменениям. По некоторым позициям компания накапливает излишки продукции, по другим, напротив, наблюдаются дефициты продукции.
Для того, чтобы найти наиболее подходящий инструментарий для решения вышеизложенных проблем, во второй главе мною была проанализирована специализированная литература с лучшими практиками в области совершенствования операционного планирования. Были рассмотрены существующие методы по прогнозированию спроса на продукции с помощью временных рядов, а также различные модели управления запасами (детерминированные и вероятностные). Тщательно были изучены способы и случаи применения различных подходов, а также рассмотрены преимущества и недостатки каждого из методов.
Третья глава настоящей работы отражает процесс выбора и применения инструментария на реальных данных. Для начала необходимо было выбрать наиболее подходящий способ прогнозирования запасов, им стал метод экспоненциального сглаживания с учетом тренда Хольта. Далее необходимо было выбрать модель управления запасами. Изучив специфику операционной деятельности компании, было решено сконцентрироваться на вероятностных моделях, так как именно они максимально точно нацелены на решения проблем возникновения дефицитов и оверстоков. Модель с постоянным периодом перезаказа (P-модель) оказалась наиболее подходящей для компании SKLGroup. Это связано с тем, что поставки продукции ведутся из Китая, а транспортировка до основного склада в Санкт-Петербурге занимает 4 месяца. После первичного применения разработанного инструментария замечено, что модель все еще подвержена «эффекту хлыста». Чтобы минимизировать влияние низкой скорости реагирования компании из-за длительного периода доставки было решено усовершенствовать модель на основе концепции «позиции запаса». Данная адаптация позволила точнее учитывать запасы находящиеся в активе компании. По результатам моделирования товары, входящие в категорию «Текстильные аксессуары» были разделены на 3 группы.
• Первая группа – товары, в которых произошло сокращение излишков продукции на складе
• Вторая группа – товары, в которых произошло сокращение дефицитов
• Третья группа – товары, в которых существенных изменений не произошло
На основе разделения на группы был оценен экономический эффект от внедрения инструментария, основывающимся на вероятностном планировании запасов.
Несмотря на то, что внедрение разработанного инструментария требует времени и инвестиций (в первую очередь в программное обеспечение) можно утверждать, что данная ВКР достигла установленной цели по разработке инструментария для совершенствования планирования запасов по категории продукции «Текстильные аксессуары» посредством поэтапного решения заявленных задач.
Для того, чтобы найти наиболее подходящий инструментарий для решения вышеизложенных проблем, во второй главе мною была проанализирована специализированная литература с лучшими практиками в области совершенствования операционного планирования. Были рассмотрены существующие методы по прогнозированию спроса на продукции с помощью временных рядов, а также различные модели управления запасами (детерминированные и вероятностные). Тщательно были изучены способы и случаи применения различных подходов, а также рассмотрены преимущества и недостатки каждого из методов.
Третья глава настоящей работы отражает процесс выбора и применения инструментария на реальных данных. Для начала необходимо было выбрать наиболее подходящий способ прогнозирования запасов, им стал метод экспоненциального сглаживания с учетом тренда Хольта. Далее необходимо было выбрать модель управления запасами. Изучив специфику операционной деятельности компании, было решено сконцентрироваться на вероятностных моделях, так как именно они максимально точно нацелены на решения проблем возникновения дефицитов и оверстоков. Модель с постоянным периодом перезаказа (P-модель) оказалась наиболее подходящей для компании SKLGroup. Это связано с тем, что поставки продукции ведутся из Китая, а транспортировка до основного склада в Санкт-Петербурге занимает 4 месяца. После первичного применения разработанного инструментария замечено, что модель все еще подвержена «эффекту хлыста». Чтобы минимизировать влияние низкой скорости реагирования компании из-за длительного периода доставки было решено усовершенствовать модель на основе концепции «позиции запаса». Данная адаптация позволила точнее учитывать запасы находящиеся в активе компании. По результатам моделирования товары, входящие в категорию «Текстильные аксессуары» были разделены на 3 группы.
• Первая группа – товары, в которых произошло сокращение излишков продукции на складе
• Вторая группа – товары, в которых произошло сокращение дефицитов
• Третья группа – товары, в которых существенных изменений не произошло
На основе разделения на группы был оценен экономический эффект от внедрения инструментария, основывающимся на вероятностном планировании запасов.
Несмотря на то, что внедрение разработанного инструментария требует времени и инвестиций (в первую очередь в программное обеспечение) можно утверждать, что данная ВКР достигла установленной цели по разработке инструментария для совершенствования планирования запасов по категории продукции «Текстильные аксессуары» посредством поэтапного решения заявленных задач.