В управлении запасами часто бывает, как с картами Таро. Мы пытаемся предсказать будущее, но то карта не та, то расшифровка неверная.
А что, если перестать заглядывать в будущее и научиться оперативно реагировать на то, что происходит сейчас?
Расскажем, как в этом помогает Теория ограничений (ТОС).
В Теории ограничений (ТОС) есть инструмент, с помощью которого можно построить устойчивую систему, которая не предсказывает, а грамотно реагирует.
Она строится на двух элементах:
Регулярный поток требует контроля. В Теории ограничений для этого используют динамический буфер запаса.
В классическом планировании «запас» — это то, что лежит на складе. В ТОС буфер — это не точка, а процесс. Он показывает, сколько товара у вас на самом деле в работе прямо сейчас.
Буфер запаса — это не просто товар на полках. Это ваш общий запас в цепочке поставок. Он всегда складывается из трёх слагаемых:1. Фактический остаток — то, что физически есть на складе и готово к отгрузке.2. Товар в оформленных заказах — уже оплатили или подтвердили, но ещё не отгрузили поставщики.3. Товар в пути — загрузили в машину, на борт корабля или в вагон, но ещё не на ваш склад.
Буфер запаса может меняться в зависимости от спроса, сроков поставок и других факторов, которые могут измениться.
Буфер индивидуален для каждой позиции и для каждой точки хранения товара в цепи поставки.
Один и тот же товар будет иметь разный буфер на центральном складе, у дистрибьютора, в регионе и в каждом магазине.
Всё потому, что размер буфера зависит от двух вещей:
1. Условия и сроки поставки: как быстро вы можете пополнить запас в этой конкретной точке продаж.
2. Реальный спрос на товар: как быстро его там продают.
Рассчитать первоначальный буфер запаса можно двумя способами:
1. По максимальному потреблению за период пополнения
Для начала, давайте обозначим, что период пополнения — это не просто «сколько дней идёт груз», а полный цикл: интервал между заказами и время доставки.
И вот здесь частая ловушка: если взять пик продаж за один день, например, вчера продали 100 штук, умножили на семь дней и получили 700. Но спрос редко распределяется равномерно.Правильно будет посмотреть, сколько товара реально ушло за весь прошлый цикл пополнения.
2. По формуле: средние продажи за цикл × коэффициент Мерфи
Мы сознательно закладываем «подушку» на непредвиденное — задержки, всплески, сбои. Коэффициент Мерфи — не магия, а поправка на то, что всё, что может пойти не так — пойдёт не так.
Первоначальный буфер — это не постоянная величина, а стартовая точка. Настоящее управление начинается дальше, когда буфер становится динамическим: подстраивается под реальность, а не застывает в электронной таблице (Excel).
Принцип простой и визуально понятный — весь буфер делится на три равные части и у каждой своя зона ответственности:
Закупка происходит по графику, а вот размер заказа зависит от буфера.
Но самое ценное это не цветовая индикация буфера, а его динамическое управление. Ведь буфер — не статичная величина. Его размер пересматривается регулярно. Если запас опустился глубоко в красную зону или задержался там надолго, буфер увеличивается. Если стабильно находится в зелёной — уменьшается, потому что незачем хранить такой объём запасов и морозить в них деньги. Это и есть динамическое управление в действии.
Не человек пересчитывает вручную, не аналитик ищет «новую модель», а система сама подстраивается под то, что происходит.
Такой подход ловит любые изменения в реальном времени, например, появление конкурента в регионе, рост интереса к новому продукту, сезонный всплеск или сбой у поставщика. Вам не нужно ничего предсказывать. Система адаптирует запас под текущие условия.
Да, есть ситуации, где прогноза всё-таки не избежать: акции, праздники, открытия новых точек. По таким ситуациям мы заранее знаем, что с продажами будет что-то происходить и нет смысла ждать накопления данных, можно заранее подготовить к пику или спаду.
Вот, например, как работает модуль акционных продаж. Первым делом, он сам рассчитывает стартовый объём товара, опираясь на данные прошлых промо. Система анализирует похожие акции в истории: например, последнюю кампанию с «жёлтым ценником» или акцию с тем же процентом скидки — и использует её как ориентир.
Дальше StockM автоматически добавляет нужный объём в заказ так, чтобы товар приехал точно к началу акции. Менеджеру не нужно вручную считать количество, отслеживать заказы и думать, где и когда увеличить объём, основываясь уже на фактических продажах в акцию. Если товар начал хорошо продаваться — StockM закажет больше, чтобы не упустить акционный спрос. И наоборот.
В случае же с сезонными продажами, мы действуем по прагматичному принципу: не пытаемся угадать спрос или сделать чёткий прогноз, ведь не существует точного способа это сделать. Вместо этого на основе исторических данных система рассчитает ожидаемый коэффициент увеличения спроса.
Далее в работу снова вступает динамическое управление. Уже в ходе продаж система отслеживает, в какой зоне находится запас, и корректирует объёмы заказов под реальную, а не прогнозную скорость продаж. Это страхует и от дефицита, и от излишков.
Если товар уходит быстрее, то буфер уходит в жёлтую или красную зону и система подаёт сигнал на дозакупку или переброску. Если спрос слабее ожидаемого, то буфер остаётся в зелёной зоне и вы не заказываете лишнего.
По сути, вы не предсказываете будущее — вы даёте системе возможность адаптироваться в реальном времени.
Вот три самых распространённых — и почему они мешают эффективности.
Миф 1. «Сезон кончился — спрос нулевой»
Внутри бизнеса часто решают так: сезон прошёл — убираем товар из ассортимента, чтобы не «замораживать» деньги.
На деле — если оставить позицию, система сама снизит буфер до минимального, но ненулевого уровня. И этот остаток будет уходить — пусть медленнее, но стабильно.
Например, газонокосилки зимой могут покупать на подарок или на распродаже, снегоуборщики летом берут заранее, чтобы подготовиться к следующему сезону. Спрос не нулевой, просто он меняется.
Миф 2. «Нужно стараться угадать сезонность»
Кажется, что рост на 50 –100% за месяц или квартал — это сигнал срочно корректировать закупки.
Но важно смотреть не на месяц или квартал, а на цикл поставки. Анализ реальных данных показывает, что за цикл поставки колебания редко превышают 25–30%. А с таким размахом динамическая система справляется автоматически: видит, что запас уходит в красную зону — и увеличивает буфер. Под большое количество сезонных колебаний система подстроится сама. Особенно, если поставки частые. Поэтому лучше думать не о том, как "угадать" сезонность, а о том, как сделать поставки гибче.
Миф 3. «Если заказывать всё, что просит система по буферу, нам не хватит склада»
Когда компании начинают работать по буферу, они чаще видят обратное:
То есть вопрос «где разместить товар» чаще всего отпадает сам. Итак, чтобы уйти от прогнозов и перейти к управляемой системе, попробуйте внедрить динамическое управление буфером запасов. Он работает с фактами, а не прогнозами, и самостоятельно адаптируется к изменениям спроса.
Это возможно с нашим программным продуктом StockM. Механизмы, описанные в статье, работают в нём в автоматическом режиме.
🧡 Подробнее об этом можно узнать на нашем сайте. Там же оставить заявку на презентацию — расскажем, как работает StockM на примере вашего бизнеса.
🔔 Подписывайтесь на наши соцсети, чтобы не пропустить новые полезные материалы: