Оборачиваемость запасов (складской оборот)

Жоаннес Верморель, март 2020 г.

В бухучете оборачиваемость запасов (также известная как складской оборот) означает, сколько раз все запасы были проданы или потреблены в течение определенного периода времени, обычно года. Складской оборот обычно измеряется на уровне единицы складского учета (SKU), или рассчитывается усредненное значение для обобщенных величин. С математической точки зрения, оборачиваемость запасов зачастую представляет собой отношение стоимости проданных товаров к среднему уровню запасов, который также измеряется в стоимости товаров. Данный показатель должен отражать общую эффективность цепи поставок, особенно с точки зрения оборотного капитала. Складской оборот часто используется в качестве метрики для товаров широкого потребления.


Обзор коэффициентов оборачиваемости запасов

При прочих равных, если компания покупает одну единицу товара за 1 доллар, а затем перепродает ее за 2 доллара и повторяет эти операции 20 раз в течение года, то она получит в два раза больше прибыли, чем конкурент, который выполнил те же операции всего 10 раз за год. При этом у обеих компаний будут примерно одинаковые требования к оборотному капиталу для содержания запасов. Таким образом, хотя оборачиваемость запасов не равнозначна прибыльности, эти показатели связаны друг с другом.

Кроме того, при анализе коэффициентов оборачиваемости запасов до уровня SKU выпадающие значения наиболее интересны с точки зрения управления цепями поставок (SCM). На практике SKU с низким коэффициентом оборачиваемости часто скапливаются на складах, превращаются в неликвиды или даже попадают под списание. Более того, низкие коэффициенты оборачиваемости приводят к ужесточению требований к оборотному капиталу.

При высоком коэффициенте оборачиваемости все наоборот: товары быстро распродаются, запасы держатся в нормальных пределах, а проблем с обесцениванием и устареванием продукции почти не возникает. Высокие коэффициенты оборачиваемости часто считаются признаком качественного управления товарными запасами, однако они также могут сигнализировать о недостаточном уровне резервов или о недостаточной защите от рисков в цепях поставок.

На практике наблюдаемые коэффициенты оборачиваемости запасов часто определяются временем выполнения заказов. Например, удаленные (зарубежные) поставщики поддерживают высокий уровень запасов, потому что им необходимо покрывать более высокий спрос, что автоматически снижает коэффициенты оборачиваемости. Другие факторы, такие как размер партии, минимальный объем заказа (MOQ), или экономичный объем заказа (EOQ), также влияют на эти коэффициенты.

Формула расчета оборачиваемости запасов

Традиционно коэффициент оборачиваемости запасов определяется либо с точки зрения закупок, либо с точки зрения продаж. Формула для закупок:

Оборачиваемость запасов = стоимость проданного товара / усредненные затраты на запасы

Где

  • стоимость проданного товара (COGS) включает в себя расходы на закупку сырья и производство (если оно имело место перед продажей конечной продукции) за определенный период времени. Данный показатель не учитывает затраты на продажу (например, рекламу) или общие административные расходы (например, на персонал).
  • усредненные затраты на запасы высчитываются так же, как COGS, но для всех запасов в компании, как наличных, так и заказанных, но еще не доставленных. Этот показатель не включает в себя складские затраты.

Формула для продаж:

Оборачиваемость запасов = чистая выручка / средняя стоимость запасов по цене продажи

Где

  • чистая выручка — доход от проданных единиц товара за определенный период времени без учета налогов (типа НДС), а также скидок.
  • средняя стоимость запасов по цене продажи высчитываются так же, как чистая выручка, но для всех запасов в компании (см. выше).

Оба подхода требуют учета всех запасов в расчетах. Иначе говоря, нужно знать объемы как наличных товаров, так и заказанной продукции, которая еще не доставлена. Как только компания заказывает товар, она начинает нести риски, связанные с этим товаром, что может негативно влиять на гибкость цепей поставок компании.

Есть множество других подходов к пониманию складского оборота. В них числитель всегда отражает изменение запасов, а знаменатель — их состояние. Большинство этих вариантов допустимы, при условии что коэффициент однороден и единицы измерения для обоих значений согласуются друг с другом. В более отвлеченном смысле можно сказать, что оборачиваемость запасов — это коэффициент изменений по состоянию.

Как правило, в большинстве сфер деятельности складской оборот рассматривается с точки зрения закупок. Если рассматривать уровень запасов деталей, комплектующих или сырья, то понятие стоимость продажи запасов начинает расплываться, потому что напрямую доступны только цены на готовую продукцию.

Эксперты и аналитики в определенных областях часто помещают чистую выручку в числитель уравнения расчета оборачиваемости запасов. Это связано с тем, что компании не хотят выдавать данные о своей валовой прибыли. Объем продаж считается менее важным типом данных, потому что цена реализации и так публикуется.

Существует много популярных апостериорных объяснений такого положения вещей, которые основываются на «предполагаемом» превосходстве подхода с точки зрения продаж. Такие мысли чаще всего высказывают те, у кого недостаточно данных, чтобы работать через данные о закупках. У подхода с точки зрения продаж есть определенные преимущества, однако большинство его плюсов и минусов такие же, как у подхода с точки зрения закупок.

Ограничения коэффициентов оборачиваемости запасов

Не смотря на то, что многие считают коэффициент оборачиваемости запасов (далее — просто «оборот») хорошим показателем эффективности цепей поставок в компании, он в лучшем случае примерно отражает ситуацию. Складской оборот имеет определенные ограничения, которые часто недооценивают.

Скрытая сложность. Измерение оборота — сложная задача, потому что большинство простых методик упрощают ситуацию и дают бессмысленные результаты. Например, COGS — это достаточно неоднозначное понятие, если поставщики предлагают скидки или если закупка товаров зависит от постоянных изменений рыночных цен. Возвраты и отзывы, а также рекламные акции могут негативно влиять на прибыль, причем последние могут создавать видимость улучшения оборота (у неходовых товаров). На практике складской оборот рассчитывается вручную, и для этого требуется серьезные знания в этой области, иначе неизбежны проблемы, которые не позволят измерить эффективность цепей поставок с помощью складского оборота. Большинство коммерческих программ не может обеспечить надлежащую детализацию для KPI складского оборота, из-за чего сотрудникам приходится прибегать к электронным таблицам для расчета «нормальных» показателей.

Плохой показатель. Чтобы складской оборот был статистически значимым, его приходится усреднять по достаточно продолжительным периодам времени, в которые входит множество периодов выполнения заказов. Более того, этот период часто достигает одного года, чтобы была возможность учесть модели спроса, такие как сезонность, и получить актуальные результаты. Как следствие, оборот позволяет выявить только «старые» проблемы, которые по-хорошему должны уже быть решены, или медленные изменения в цепях поставок, которые уже должны были стать очевидными благодаря другим показателям. Для решения этой проблемы требуются технологии прогнозирования, которые могут надлежащим образом экстраполировать недавние наблюдения и учитывать локальные (временные) искажения типа сезонности, промоакций, случаев дефицита товаров и т. д.

Имитация бурной деятельности. Как и большинство других методов работы с цепями поставок — в особенности АВС-анализ — расчет складского оборота может легко погрязнуть в долгих и бессмысленных переговорах между различными отделами компании: бухгалтерией, финансами, цепями поставок, производством и т. д. Более того, рассчитать оборот легко в теории, но сложно на практике, поэтому KPI на его основе часто оказываются неинформативными и приводят к конфликтам между отделами и даже к неправильной реализации проектов. Это ограничение можно сгладить за счет тщательного документирования показателей, что идет в разрез с ожидаемой простотой работы с коэффициентами оборачиваемости товаров.

Недостаточная актуальность. Существуют ситуации, в которых коэффициенты оборачиваемости просто бессмысленны. В сферах, где новизна играет ключевую роль — мода, предметы роскоши, культурная продукция — изделия либо моментально раскупаются, либо с треском проваливаются. Цикл спроса на такие товары может оказаться слишком коротким, чтобы учитывать складской оборот. В сферах, где ключевую роль играют запасы серийных (ремонтопригодных) деталей — авиация, промышленное оборудование — оборотное время (ТАТ) куда важнее коэффициента оборачиваемости запасов.

Способы оптимизации коэффициентов оборачиваемости запасов

Есть несколько популярных способов снижения коэффициентов оборачиваемости запасов, однако у каждого из них есть свои минусы.

МетодЗаПротив
Снижение цены продажиСнижение расценок ведет к повышению спроса и усилению эффекта экономии от масштабаСнижается прибыль, бренд обесценивается
Сокращение глубины ассортимента, отказ от неходовых товаровУменьшается сложность цепей поставок, снижаются запасыНекоторые клиенты могут не получить желаемое, потеря клиентской базы
Сокращение времени выполнения заказов, работа с местными поставщикамиНе требуются моментальные вложения, большая гибкость в целомРост транспортных расходов, работа с более дорогими поставщиками
Сокращение размеров партий, MOQ и EOQПомимо складского оборота улучшается общая гибкость цепей поставокПовышаются расходы на закупку и/или производство
Сокращение резервных запасовСокращается оборотный капитал и складские расходыНекоторые клиенты могут не получить желаемое, случаи дефицита товара могут нарушить работу компании
Оптимизация прогнозирования рисков, связанных с запасамиСокращается не только число неходовых товаров, но и расходы, связанные с устареванием и списанием товаров.Сложно реализовать. Часто оказывается, что старое положение вещей было лучше, чем новое
Поощрение задолженных заказов или отложенных поставокПри задолженных заказах снижаются инвентарные риски и оборотный капиталКлиенты, для который важно время доставки, могут уйти к конкурентам

Оборачиваемость запасов: мини-антипаттерн: Некоторые производители (обычно занимающиеся ходовыми товарами) используют оборачиваемость запасов как KPI корпоративной эффективности. Сотрудников поощряют (иногда через премирование) к снижению коэффициентов оборачиваемости. К сожалению, такие показатели можно подстраивать таким образом, что это только навредит компании. Например, ради снижения уровня запасов сырье может просто храниться и не обрабатываться, так как промежуточная продукция стоит больше, чем материалы. Кроме того, крупным клиентом могут предлагаться большие скидки в конце квартала, чтобы снизить уровень запасов и, как следствие, улучшить показатели. Как правило, рекомендуется не поощрять сотрудников к снижению оборачиваемости, потому что данный показатель легко подстроить.

Наконец, если концентрироваться на товарах с «низкой оборачиваемостью», то можно упустить из виду моменты, важные для повышения эффективности цепей поставок. Оборачиваемость стоит снижать, если для этого есть выгодная возможность, однако нужно принимать во внимание и косвенные последствия этого, типа потери клиентской базы или поддержки неконкурентоспособных поставщиков — нужно понимать, принесет ли это в итоге прибыль компании.

Точка зрения Lokad

Как и большинство простых (на первый взгляд) показателей в цепях поставок, коэффициенты оборачиваемости запасов _однобоки_, и они не учитывают надлежащим образом противоборствующие экономические силы внутри компании и ее цепей поставок. Коэффициенты оборачиваемости, также как и резервный запас, представляют собой компромисс между различными рисками, в первую очередь затратами на поддержание запасов и убытками из-за дефицита товаров. Кроме того, коэффициенты оборачиваемости могут давать важную информацию о цепях поставок, однако для этого необходимо приложить немало усилий, и многие компании этого не понимают. В большинстве коммерческих программ присутствуют готовые KPI для складского оборота, но они всегда упрощают специфику деятельности компании. В результате для таких KPI требуются уникальные программы, возможности которых выходят за рамки систем бизнес-аналитики (BI), которые не предназначены для сложной финансовой инженерии.