Наша способность доставлять товары в срок и в полном объеме является самым важным показателем эффективности цепочки поставок. Хорошо, но что значит «доставить в срок»?


Наша способность доставлять товары в срок и в полном объеме является самым важным показателем эффективности цепочки поставок. Хорошо, но что значит «доставить в срок»?

Для оптимизации запасов доступно множество программных решений. Просто введите в Google «оптимизация запасов», и вы увидите широкий спектр инструментов для управления запасами. На самом деле, если вдуматься, то можно понять, что запасы нельзя оптимизировать.

Закон Парето в управлении запасами важен, потому что он позволяет нам сфокусироваться на самом необходимом. Чтобы применить его, у нас может возникнуть соблазн использовать ABC-анализ. Однако не всегда понятно, какие критерии применяются при этом расчёте.

Наверное, вы и сами догадываетесь, что бывают хорошие и плохие запасы.

В конце 2023 года, когда я присутствовал на конференции по трансформации цепочки поставок, организованной ведущей аналитической фирмой, меня особенно впечатлила одна из презентаций.

Во всех сферах жизни и бизнеса, и цепочка поставок не является исключением, мода и пропаганда оказывает огромное влияние. Мы подвергаемся ей в нашей социальной жизни, в наших потребительских мотивах и в политическом влиянии. Интернет и социальные сети – это важная педаль газа.

В математике закон больших чисел – это фундаментальный принцип теории вероятностей, который гласит, что при многократном повторении случайного эксперимента среднее значение полученных результатов приближается к теоретическому среднему значению (математическому ожиданию) этого эксперимента.

Торгуете ли вы в рознице? Может торгуете на маркетплейсах? А может быть ваши клиенты торгуют в рознице? Тогда эта информация может вам пригодиться. Проводил недавно такую небольшую презентацию для клиентов моего клиента, для владельцев розничных торговых точек. Информация изложена кратко, максимально доступно.

Теория ограничений для управления запасами не использует прогнозирование на основе большого массива данных предыдущих периодов, а использует эвристический подход, состоящий в том, что потребление в следующем периоде вычисляется из потребления в предыдущем периоде с учетом тенденции в потреблении.

Управление буферами – это важнейшая идея, последствия которой выходят далеко за рамки того, чем мы в TOC занимаемся сейчас. Дело в том, что мы имеем дело с колебаниями, которые НЕ описываются известными математическими функциями распределения, такими как нормальное, бета и гамма. Управление буфером предлагает настоящий механизм контроля, который не предполагает какой-либо конкретной известной формы колебаний и даже не полагается на информацию, лежащую в основе планирования, которая диктует размер буфера.