Управление ассортиментом – одна из составляющих процесса повышения прибыли компании через оптимизацию запасов и управление запасами.
Вы можете оптимизировать управление запасами самостоятельно либо передать наиболее трудоёмкие процессы анализа и прогнозирования на аутсорсинг.
Риски и методы их оценки и определения их характеристик такая же, а возможно, и более обширная тема, как ABC-анализ.
И рассмотрение анализа рисков также займёт у нас несколько выпусков.
В этом выпуске рассмотрим общие вопросы, касающиеся рисков и неопределённостей.
Под неопределённостью понимается свойство системы управления закупками и запасами, системы управления комплексной логистикой организации, вследствие которого возникают вероятности возникновения событий, которые могут оказать негативное влияние на совокупные затраты и издержки компании.
Наибольшее количество неопределённостей начинает накапливаться при увеличении длины цепи поставок и длительности сроков исполнения заказов.
Неопределённость является общим свойством системы управления цепями поставок, тогда как риск является событием – рисковым событием, которое имеет свои параметры и характеристики.
Рисковое событие или риск, как он будет называться далее, по сути своей является следствием наличия у системы свойства неопределённости.
Риск, – это мера опасности, указывающая на возможность, вероятность и на возможную величину этого ущерба.
При этом необходимо отметить, что следствием рисков могут быть события двух типов:
• События первого типа имеют следствием упущенную выгоду или неиспользование возникающих, вследствие них, возможностей.
• События второго типа имеют следствием прямые потери и убытки.
Этот вариант анализа позволяет провести анализ рисков по значениям отклонений и их вероятности.
При анализе рисков в компаниях возникают методологические вопросы.
Например, при оценке рисков на основе статистики компании нередко(на самом деле почти всегда :) ) считается, что распределение спроса, а также погрешностей планирования или отклонений в поставках происходит в соответствии со стандартным нормальным распределением вероятности. Обосновывается это Центральной предельной теоремой (Ляпунова).
В реальной деятельности стандартное нормальное распределение плотности вероятности встречается очень нечасто, и спрос, а также ( особенно) погрешности прогнозирования спроса и отклонений в поставках ему не соответствуют.
Причин тому множество. Но углубляться в теорию и математические дебри в заметке для практиков нет смысла.
Существует немало других законов распределения вероятности, но корректное определение их для каждого товара является трудозатратным.
Анализ "точность-исполняемость" на первичном уровне освоения и использования позволяет сгруппировать позиции по рискам, им присущим, например, по возможности (точности) планирования потребления: вероятности отклонения от плана и размеру наиболее вероятного отклонения.
Не просто по отклонениям от среднего, но и по отклонениям от плановых или нормативных значений и прогнозов, формируемых той или иной моделью.
В том числе по рискам:
• Отклонения от прогноза/плана потребления, от характерного объёма потребления при нерегулярном спросе, которые можно принять за события первого типа.
• Отклонения от графика поставок – с детализацией до рисков, присущих каждому этапу цепи поставок, если необходимо, их последствия относятся к событиям второго типа.
И т.д. и т.п.
Анализируется статистика планирования и фактического исполнения планов потребления либо, при выборе оптимальной модели, ‒ ретроспективный анализ модели: сопоставление прогноза с фактическим исполнением.
В следующих выпусках будет обсуждаться непосредственно методология анализа рисков.
Решения по объёму и поддержанию страховых запасов на их основе приведены в предыдущих выпусках: в этом, в этом и этом.
Следите за выпусками канала.
Ставьте лайк и подписывайтесь на наш канал.
Не забудьте поделиться заметкой с друзьями и коллегами.
Репост приветствуется.
В комментариях ждём ваши вопросы.