Учет нестандартных ситуаций

Спрос играет существенную роль при определении времени и объемов пополнения запаса. Но прошлый показатель потребления не всегда может служить хорошим ориентиром того, сколько товара ожидается продать в будущем.

По целому ряду причин потребление товара в прошлом месяце может быть значительно выше или ниже спроса в последующие месяцы. Необходимо уметь распознавать нетипичные рыночные ситуации, чтобы обеспечить наличие товаров в достаточном для удовлетворения потребностей покупателей объеме.

Рассмотрим несколько случаев, в которых прошлые показатели потребления являются плохими индикаторами спроса на ближайший месяц.

Необычно большой расход

Рассмотрим товар со следующей динамикой расхода:

В июне был отмечен значительный рост потребления. Что произошло?

Возможно, продана единичная необычно крупная партия товара. Кто-то пришел и заказал 2100 единиц. Это была «случайная» продажа. И в будущем подобного не произойдет.

Может быть, у остальных дистрибьюторов этот товар временно отсутствовал на складе. Всем, кому он был нужен, пришлось обратиться к вам. Вы приобрели нескольких покупателей из-за неспособности конкурентов запастись нужным товаром, но вам не следует увеличивать его запасы.

Возможно, вы приобрели нового покупателя и отныне будете продавать по 2500 единиц в месяц.

Первые два варианта описывают временные изменения. Если учитывать эти необычные показатели продаж при принятии решений о запасах, мы закупим слишком много товара. Третий вариант описывает переход на более высокий уровень продаж, который может иметь место и в будущем — если, конечно, у вас будет достаточно товара для удовлетворения потребностей нового покупателя.

Многие современные системы управления запасами автоматически «отфильтровывают» необычные показатели продаж (подобные тому, что описан в нашем примере) и корректируют потребление перед составлением прогноза спроса. Встречаются и такие, которые полностью игнорируют отчетный период с необычными показателями продаж. Некоторые системы даже используют ряд статистических приемов для автоматического сглаживания необычных показателей. Эта фильтрация призвана обезопасить от создания чрезмерных запасов.

Но если мы имеем дело с третьей из описанных ситуацией? Что делать, если сильное увеличение потребления означает начало новой тенденции в продажах? Если необычный показатель автоматически исключается или сглаживается, вы не закажете товар в количестве, необходимом для удовлетворения нового спроса. Тогда новому покупателю придется искать другой источник снабжения.