Prognozować, liczyć czy po prostu przewidywać? Wybór, od którego często zależy, czy będziemy mieli czym handlować. Czasami ratuje intuicja, lecz czy zawsze możemy się na niej oprzeć? Jeśli nie, trzeba poszukiwać sposobów, jak właściwie ocenić popyt, byśmy uniknęli zamrożenia funduszy, a sprzedaż rosła. Więc co to są za sposoby? I jak dokonać właściwego wyboru?

Zarządzanie zapasami – to specyficzny i kompleksowy proces działalności. To właśnie w nim, bardziej niż gdziekolwiek indziej, intuicja przeplata się z matematyką. Proporcja tych elementów może często prowadzić do przewagi konkurencyjnej lub problemów finansowych. Ponieważ w biznesie jeszcze nikt nie nauczył się mierzyć intuicji w postaci parametru, do zarządzania zapasami wybiera się prostszą drogę, i matematyka zajmuje na niej czołowe miejsce.

Do zarządzania zapasami obecnie stworzono szeroką gamę metod pozwalających na obliczenie popytu. Jednak decyzja o wyborze którejś z nich nie należy do łatwych. Co więcej, nietrafny wybór metody lub jej niewłaściwe zastosowanie może doprowadzić do bolesnych konsekwencji finansowych. Zapoznajmy się więc z najczęściej stosowanymi w praktyce metodami zarządzania zapasami, zakresem ich stosowania, zaletami i wadami.

Prognoza ludzka

Od prognozy dokonywanej przez człowieka rozpoczynam ze względu na jej dwojaki charakter. Po pierwsze, jest to jedyna metoda, w której zostawiono sporo miejsca na intuicję. Po drugie, istnieją dziedziny, w których metodę tę słusznie można nazwać najdokładniejszą. Jako jedyna pozwala na uwzględnienie wpływu przyszłych czynników na wyniki firmy. Pozostałe metody bazują na analizie danych historycznych. Jako, że dotąd nie stworzono algorytmów umożliwających przewidywanie przyszłości, jedynie człowiek potrafi ocenić zdarzenia, które nie miały miejsca w przeszłości i które nie będą powtarzały się w przyszłości.

Innymi słowy, matematyka nie jest w stanie, a człowiek może przewidzieć (lub dowiedzieć się), co konkurenci planują w najbliższej przyszłości, jak zmienione ustawy, przepisy prawa lub nowe podatki wpłyną na handel, jaki skutek będą miały długie i krótkie weekendy zmieniające się każdego roku, jak również to, ile potencjalnych klientów zainteresuje się tym lub innym towarem, jak na handel mogą wpłynąć klęski żywiołowe i inne podobne zdarzenia.

Prognoza dokonywana przez człowieka najczęściej ma zastosowanie w wyższych segmentach rynku, gdzie cena jest zbyt wysoka i gdzie należy przewidzieć cały szereg zabezpieczeń minimalizujących ryzyko. Stosowana jest także w przypadku zamówień towarów sezonowych, gdy okres do czasu sprzedaży jest bardzo długi. Przykładowo: zamówienia na akumulatory samochodowe planowane są latem, a ich sprzedaż zależy od tego, czy zetnie mróz co najmniej -15°C. A kto wie? Oto przykład, w którym intuicja znajduje praktyczne zastosowanie.

Nie mnie jednak prognoza dokonywana przez człowieka ma wiele wad. Po pierwsze, jest to najdroższa metoda, gdyż najważniejszy jej arsenał stanowią człowiek i informacje. W przypadku szerokiego asortymentu firmy przewidzenie wpływu przyszłych czynników na tysiące różnych towarów jest po prostu niemożliwe. Albo wynik będzie bardzo nieprecyzyjny.

Inny problem polega na braku łatwego dostępu do informacji rynkowych. Z kolei dostępne informacje nie zawsze są precyzyjne. W końcu dochodzą do tego problemy komunikacji wewnętrznej, gdy informacje docierają nieterminowo do tych, którzy je wykorzystują do planowania zapasów. Duży wpływ na dokładność prognozy mają również kwalifikacje pracownika. Pracownicy planujący zapasy sporadycznie bywają na rynku, a ci, którzy bywają – rzadko lubią planować rezerwy.

Z wyżej wymienionych powodów prognoza dokonywana przez człowieka ma zastosowanie tylko w wyjątkowych przypadkach, a efektywność zapasów zależy wyłącznie od profesjonalizmu i doświadczenia pracownika.

Prognoza matematyczna

Poszukujący bardziej uzasadnionych rozwiązań mogą wybierać wśród matematycznych algorytmów prognozowania. W odróżnieniu od prognozy dokonywanej przez człowieka matematyczne algorytmy zawsze opierają się na analizie danych historycznych, dlatego nie ma tu miejsca na intuicję. W obecnych czasach do planowania zapasów można znaleźć cały szereg tradycyjnych algorytmów prognozowania, często uzupełnianych o pochodne i złożone zbiory algorytmów.

Matematyczne algorytmy prognozowania w takiej czy innej formie stanowią odzwierciedlenie trendu danych historycznych, dlatego nieźle sprawdzają się w sytuacjach, gdy planowana przyszła sprzedaż w zasadzie wykazuje trend historyczny i nie ulega znacznemu spadkowi, czyli inaczej mówiąc, gdy istnieją powtarzające się wzorce lub wyraźny i stabilny kierunek trendu. Jednak nierzadko konkretny algorytm może odzwierciedlać tylko konkretny trend, a w razie częstych zmian sprzedaży jego efektywność maleje. Jeżeli takich towarów jest dużo w asortymencie, zarządzanie zapasami staje się skomplikowane.

W przypadku gdy sprzedaż towarów zostaje pozbawiona wzorca, maleje precyzyjność matematycznych algorytmów. Skłania to do częstego przeglądu i zmiany algorytmów prognozy lub ich parametrów. Poszczególne algorytmy prognozy matematycznej mogą różnić się zestawem parametrów, dlatego ich przegląd staje się skomplikowany. Efektywne operowanie algorytmami nierzadko wymaga odpowiedniej wiedzy matematycznej.

Z drugiej strony, często zdarzające się w przepływie towarów wyjątki są trudne do interpretacji za pomocą algorytmów prognozy matematycznej. Przykładowo: trendy sprzedaży mogą zostać zachwiane przez niespodziewany szczyt sprzedaży lub jej brak z powodu niedoboru towarów w magazynie. Podobne sytuacje nieraz wymagają interwencji pracownika i nie zawsze są łatwe do zidentyfikowania, co w dłuższej perspektywie niekorzystnie wpływa na precyzję, a tym samym również na efektywność zarządzania zapasami.

Min-Max, Min lub Max

Obecnie jest to jedna z metod najczęściej stosowanych w praktyce. Prawda, pod ogólną nazwą często kryją się trzy różne jej rodzaje, jednak wszystkie łączy zasada określania wartości granicznych.

W przypadku metody Min-Max określa się dwie granice – minimalną i maksymalną. Po osiągnięciu przez zapasy minimalnej granicy zostaje wygenerowane zamówienie do maksymalnej granicy. W przypadku metody Max ustala się jedynie maksymalną granicę. Po osiągnięciu przez zapasy granicy niższej niż maksymalna (dalej: Max) zostaje wygenerowane zamówienie do ustalonej granicy. Natomiast w przypadku metody Min, po osiągnięciu przez zapasy minimalnej granicy, pojawia się informacja mówiąca o tym, że przyszedł czas na generowanie zamówienia, a wybór jego wielkości już należy do pracownika.

Metody te cieszą się popularnością, bo są proste, nie wymagają specyficznej wiedzy i mniej zależą od profesjonalizmu pracownika. Korzysta się z nich w celu zarządzania zapasami sprzedawanych towarów. Mogą być też przydatne w sytuacjach, gdy towary sprzedawane są rzadko, ale w dużych ilościach, a sprzedaż odbywa się w nieregularnych odstępach czasu. Pomimo to stosowanie metody Min-Max w odniesieniu do wszystkich zaspasów firmy często okazuje się nieefektywne, i to z następujących względów.

Po pierwsze, metoda Min-Max jest zdecydowanie statyczna. Określone granice pozostają stałe niezależnie od zmian sprzedaży, dlatego w dłuższej perspektywie czasowej nie są w stanie uchronić od potencjalnego nadmiaru lub niedoboru. Określenie zbyt szerokich granic może skutkować nadmiarem towarów. Natomiast ustalenie zbyt wąskich granic niesie potencjalne ryzyko nadmiernego generowania zamówień, co z kolei zwiększy koszty obsługi.

W celu właściwego określenia granic i odzwierciedlenia aktualnych potrzeb należy dokonywać ich regularnej oceny i korekty. W przypadku zbyt dużej ilości pozycji towarów taka praca wymaga dużych zasobów ludzkich. Ponadto każda korekta potrzebuje kompleksowej analizy i dodatkowych obliczeń, dlatego z czasem granice są monitorowane coraz rzadziej. A to prowadzi do problemów finansowych.

Kolejna przyczyna niemożliwości zapewnienia przez Min-Max całkowitego zabezpieczenia przed brakiem towarów polega na tym, że metodykę tę trudno jest dostosować do regularnej częstotliwości zamówień. Granice zapasów różnych towarów są osiągane w różnym czasie w zależności od zmian sprzedaży. Każdy z tych przypadków sygnalizuje konieczność zamówienia odpowiedniej ich ilości. Jednak co należy zrobić, jeśli jeszcze nie nastąpił czas na generowanie zamówienia? Albo gdy wymagana wielkość zamówienia nie jest wystarczająca do jego generowania? Niejednokrotnie takie towary czekają na ogólne zamówienie, a w tym czasie każdego dnia następuje spadek sprzedaży.

Bufory dynamiczne

W rozwiązaniu problemu statyczności metody Min-Max pomocna jest metoda buforów dynamicznych bazująca na zasadach teorii ograniczeń E. M. Goldratta. Można zatem stwierdzić, że to nic innego niż granica Max (w tej metodzie nazywana buforem) zmieniająca się według określonych reguł. Właśnie zbiór tych reguł częstokroć decyduje o efektywności zarządzania zapasami.

Bufory dynamiczne częściowo eliminują ograniczenia metod Min-Max, ponieważ zmiana granicy Max zachodzi systematycznie i zależy od zmian zapasów. Algorytm sam w sobie jest dosyć skomplikowany, więc jego szczegółowy opis nie będzie stanowił przedmiotu niniejszego artykułu. Zasadę jego działania można jednak określić w uproszczony sposób: przy znacznym zmniejszeniu się zapasów i spełnieniu szeregu pozostałych warunków bufor zostaje powiększony o ustaloną wartość, co prowadzi do zwiększenia wielkości zamówienia, a w dłuższej perspektywie czasowej – do wzrostu zapasów. Analogicznie postępuje się przy nieuzasadnionym zwiększeniu się zapasów: bufor zostaje zmniejszony o określoną wartość, dlatego zmniejsza się wielkość zamówienia towaru lub w towar w ogóle nie jest zamawiany, w związku z czym zapasy również stopniowo maleją.

Taka zasada automatycznej i samoistnej zmiany granicy Max rzeczywiście zmniejsza zapotrzebowanie na zasoby ludzkie niezbędne do wykonania obliczeń granic Mi lub Max, dlatego metoda ta słusznie uważana jest za korzystniejszą. Pomimo to jej teoretyczne możliwości oraz zastosowanie praktyczne bardzo często są od siebie odległe, więc nie można zatem mówić, że metoda buforów dynamicznych jest wystarczająca do efektywnego zarządzania zapasami.

Metoda buforów dynamicznych sama w sobie może być wyjątkowo skuteczna i przydatna w zarządzaniu towarami sprzedawanymi według różnych wzorców. Warunkiem tego jest jednak właściwe zastosowanie praktyczne, co w przypadku tej metody jest to dość trudne do osiągnięcia. W celu uproszczenia zarządzania teoretyczne możliwości ww. metody są często pomijane, dlatego jej potencjalna efektywność pozostaje niewykorzystana, a niewłaściwie stosowana może też być szkodliwa.

Zasadniczą wadą metody buforów dynamicznych jest złożoność algorytmu i zależność od wielu parametrów, z których każdy może zmienić zachowanie się zapasów w nieprzewidywalny sposób. Aby tego uniknąć,zestaw parametrów określający zachowanie się algorytmu w praktyce najczęściej jest pozostawiany bez zmian. Zmusza to do zarządzania wszystkimi zapasami firmy na tych samych zasadach zmian bufora. Byłoby wspaniale, gdyby wszystkie towary były sprzedawane w jednakowy sposób. Jednakże ich sprzedaż różni się, a zarządzanie towarami w oparciu o jednakowe zasady może nie zwiększyć, a wręcz przeciwnie, zmniejszyć efektywność zapasów.

Metoda, mimo że jest nazywana buforem dynamicznym, w praktyce stosowana jest w statyczny sposób. Bufor zmienia się o uprzednio ustaloną wielkość i z określoną częstotliwością. Oczywistym jest, że pozwala to zapanować nad trendem zmiany sprzedaży tylko w tym przypadku, jeżeli zmiana ta odpowiada określonym granicom parametru. W przeciwnym razie bufor będzie zmieniał się w niewystarczającym stopniu – za dużo, za szybko lub za powoli.

Na przykład w razie zmniejszenia się zapasów, przy spełnieniu innych warunków algorytmu, bufor zostaje zwiększony o 30%, jak określono w parametrach algorytmu. Doskonale sprawdza się to w przypadku towarów, sprzedaż których rośnie w tym samym tempie. Jednak gdy sprzedaż towaru wzrasta o 15%, to dlaczego bufor należy zwiększyć o 30%? A jeśli sprzedaż wzrasta o 50%? Jeżeli wzrost sprzedaży ma chwilowy charakter? Odpowiedzialność za właściwe określenie bufora w takim razie ponosi pracownik. Faktycznie wyklucza to uniwersalność metody i pozostawia decyzję pracującemu. Natomiast pracujący znów potrzebuje analizy, toteż rośnie zapotrzebowanie na zasoby ludzkich, w związku z czym metoda traci na efektywności.

W metodzie buforów dynamicznych na zachowanie się buforów wpływa co najmniej 10 różnych parametrów, które w praktyce są najczęściej pomijane, mimo, że każdy z nich może mieć znaczący wpływ na zachowanie się bufora, a w związku z tym również na efektywność zapasów. W celu ustalenia zestawu parametrów najbardziej optymalnego dla każdego towaru należy rozpatrzeć ponad 5 miliardów kombinacji, co nie jest praktyczne i skuteczne. Proponuje się więc kompromis polegający na stosowaniu tych samych parametrów dla wszystkich towarów. Tyle że kompromis ten osiąga się kosztem efektywności zapasów.

Metoda buforów dynamicznych jest w swoim charakterze zawikłana, gdyż opiera się ona na zmianie zapasów, a nie sprzedaży. Jak wiadomo, na zapasy mogą wpłynąć takie operacje wewnętrzne, jak odpisanie towarów lub przeniesienie do innego magazynu w celu wykonania tymczasowych czynności. W wyniku podobnych operacji zapasy również zmaleją, ale nie oznacza to, że trzeba zamówić większą ilość towaru.

Niemniej jednak metoda buforów dynamicznych może być wyjątkowo skuteczna pod warunkiem, że istnieje możliwość dostosowania parametrów algorytmu do różnych towarów i sytuacji. Metoda ta może okazać się niezastąpiona w przypadku braku wystarczającej ilości danych historycznych niezbędnych do oceny przepływu towaru (na przykład poprzez wprowadzenie nowego towaru). Ma zastosowanie również w sytuacji, gdy chodzi o ograniczenie zmiany zapasów niezależnie od zmiany sprzedaży.

Bufory ruchome

W odróżnieniu od zasady obliczania buforów dynamicznych, metoda buforów ruchomych (inaczej nazywana metodą średnich kroczących) bazuje na zmianach sprzedaży, a nie zapasów. Na podstawie danych o sprzedaży osobno oblicza się granice stref obejmujących bezpieczny bilans, bieżące zapasy i potencjalny popyt, których suma stanowi tak zwany bufor.

Metoda taka dostosowuje się w sposób automatyczny do zmian sprzedaży każdego towaru, dlatego bufory zmieniają się w takim zakresie i czasie, w jakim jest to potrzebne do efektywnego utrzymania zapasów towaru, uwzględniając czas dostawy i częstotliwości zamówień. Poza tym metoda buforów ruchomych eliminuje większą część parametrów wykorzystywanych do obliczania buforów dynamicznych, dlatego jest prosta w zastosowaniu stosować, a w razie potrzeby można ją łatwo zautomatyzować.

Wprzypadku tej metody bufor może codziennie ulegać zmianie, dlatego użytkownik nie musi jej zatwierdzać. To pozwala nie tylko zaoszczędzić czas, ale również eliminuje możliwe interpretacje. Pomimo mniejszej ilości parametrów stan bufora daje się w pełni kontrolować, a jego zmianę reguluje się za pomocą wskaźników intensywności oraz inercji zmian.

Oczywiście, podobnie jak wszystkie metody, ta również ma swoje ograniczenia. Im bardziej metoda buforów odznacza się dokładnością, tym dłuższa jest historia sprzedaży. Im więcej danych podlega ocenie, tym więcej odnotowuje się zmian sprzedaży o różnej intensywności, dzięki czemu można dobrać właściwszą intensywność stanu bufora.

Na zakończenie należałoby wspomnieć o tym, że nie istnieje metoda, która idealnie nadawałaby się do zarządzania efektywnością zapasów w jednakowo efektywny sposób. Wszystkie metody mają swoje wady i zalety. Jedne są bardziej odpowiednie dla nowych, drugie – dla stale sprzedawanych, a trzecie – dla towarów sprzedawanych według określonego trendu itp. Dlatego efektywność zapasów bezpośrednio zależy od Twojej możliwości wyboru i zastosowania metody najbardziej nadającej się w konkretnym przypadku.