Технологии управления запасами. Нормирование, прогнозирование, оптимизация

21-23 ноября 2018г

Компания: Moscow Business School

Роль управления запасами в экономике заключается в том, что они обеспечивают устойчивую работу торговых и производственных систем. В рамках семинара вы познакомитесь с классической системой управления запасами, учитывая практику внедрения технологии VMI.

В результате семинара Вы:

• овладеете инструментами управления запасами
• изучите технологии прогнозирования спроса и управления поставками
• освоите АВС и XYZ-анализ
• научитесь рассчитывать параметры поставок
• сможете повысить рентабельность оборота материальных запасов, оптимизировать затраты
• получите алгоритм внедрения технологии VMI

• станете обладателем карты постоянного клиента, которая дает возможность пройти обучение на семинарах и программах MBA от Moscow Business School со скидкой 15 %.

Программа семинара:

День 1

Особенности управления запасами

• Обзор технологий управления запасами
• Контроль качества управления запасами
• Показатели для контроля и анализа деятельности по управлению запасами
• Технологии выявления дефицита

Практикум:

• Анализ примеров определения оборачиваемости запасов
• Кейс «Варианты выявления дефицита. Готовая продукция»

Параметры поставок

• Определение страхового запаса
• Нормирование оборачиваемой части запаса
  • основная классическая модель
  • с учетом потерь от дефицита
  • при наличии оптовых скидок
  • влияние транспортных издержек
  • расчет потребности в спекулятивном запасе
• Формирование максимального допустимого уровня запаса
• Логистический цикл запасов. Срок реакции или цикл «заказ-склад» и сокращение срока реакции как средство снижения рисков

Практикум:

• Упражнение «Адаптация технологии определения оптимального размера партии под существующие требования. 4 базовых варианта. Определение страхового запаса»
• Отработка навыков в Excel

Системы управления запасами

• Модель с фиксированным размером заказа
• Модель с фиксированным интервалом времени между заказами
• Комбинированная модель. 2 базовых варианта
• Модель управления запасами «Минимум-максимум»
• Модель «Максимум-Максимум»
• Алгоритмы для Excel по распределению свободного места в контейнере от поставщика между закупаемыми позициями

Практикум: Упражнение «Разработка алгоритма в Excel».

День 2

Анализ и дифференциация ассортимента

• АВС-анализ в управлении запасами. Деление запасов по степени важности. Возможности применения и получаемые результаты. Алгоритм проведения АВС-анализа при автоматизации
• Использование метода XYZ с целью выявления стабильности спроса. Рекомендации по управлению запасами групп XYZ-классификации. Алгоритм, тонкости и нюансы проведения анализа при автоматизации
• Выработка правил работы с запасами на основе ABC и XYZ анализов. Возможности применения в закупках для производственных и торговых компаний

Практикум:

• Упражнение «Алгоритмы проведения АВС-анализа и XYZ-анализа с помощью Excel»
• Кейс «Варианты применения анализов в зависимости от выбранной цели»

Виды прогнозов

• Методы прогнозирования для готовой продукции, сырья, комплектующих, вспомогательных и обеспечивающих материалов
• Статистические и экспертные методы прогнозирования. Преимущества и недостатки
• Классификация прогнозных моделей от простого к сложному
• Допустимая точность прогноза для разных групп ТМЦ в зависимости от специфики потребления, спроса
• Составляющие прогнозной модели статистического прогноза
• Прогнозы на основе средних значений. Виды прогнозов, основанных на средних значениях. Преимущества и недостатки

Практикум: Отработка навыков в Excel.

Выявление тенденции (тренда)

• Виды тенденций. Технологии их выявления и описания
• Подбор тенденции для построения прогноза с учетом поведения временного ряда

Практикум: Рассмотрение различных вариантов описания тенденций в Excel.

Выявление коэффициента сезонности/цикличности

• Методы расчета коэффициента цикличности
• Сезонность, как частный случай цикличности
• Возможности применения различных методов выявления сезонности

Практикум: Отработка навыков в Excel.

Построение прогноза и оценка его качества

• Последовательность операций по построению прогноза
• Подбор соответствующих методик
• Способы оценки качества прогноза, периодичность оценки. Допустимая точность
• Методы увеличения точности прогнозов
• Прогнозирование в кризис – простой в реализации метод прогнозирования с учетом сезонности и меняющегося тренда
• Метод DELFI

Практикум: Отработка расчетов в Excel.

День 3

Изучение технологии VMI

• История и причины развития технологий управления запасами поставщиком
• Цели и задачи, достигаемые при использовании VMI
• Уровни VMI. Где интересная данная технология?
• Варианты использования VMI-технологии

Практикум: Кейс «Примеры использования и внедрения VMI-технологии».

Преимущества и риски VMI

• Применение SWOT-анализа для описания всех преимуществ, недостатков риск и угроз при применении VMI-технологии
• Обоснование для контрагента
• Формирование предложения для клиента о необходимости применения VMI-технологии. Аргументы и обязательные условия

Практикум: Групповая работа участников тренинга совместно с тренером.

Этапы внедрения VMI

• Формирование алгоритма внедрения VMI. График выполнения работ
• Оценка сроков реализации проекта. Возможные риски при внедрении
• Составление перечня инструментов в рамках VMI-технологии

Практикум: Групповая работа участников тренинга совместно с тренером. Подведение итогов.

Место проведения семинара:

Санкт-Петербург, ул. Рентгена, 7, БЦ «Стельп», 5 этаж, оф. 277