Функция вознаграждения за запасы
Классическое представление о пополнении запасов состоит в установлении одной целевой величины для каждого SKU. Эта целевая величина обычно принимает форму точки повторного заказа, которая динамически корректируется на основе прогноза спроса на SKU. Однако, за годы работы в Lokad, мы поняли, что этот подход на практике является очень слабым, независимо от качества (классических) прогнозов.
Опытные практики в сфере управления цепями поставок обычно превосходят этот (классический) подход с помощью простого трюка: вместо изучения SKU в изоляции они отступают назад и смотрят на большую картину, учитывая тот факт, что все SKU конкурируют за один и тот же бюджет. Затем практики выбирают SKU, которые кажутся наиболее срочными. Этот подход превосходит обычный метод точки повторного заказа, потому что, в отличие от последнего, он приоритезирует определенные пополнения. И какой бы бизнес-менеджер ни знал, даже очень простая приоритезация задач лучше, чем отсутствие приоритезации вообще.
Чтобы воспроизвести этот хороший “трюк”, в начале 2015 года мы улучшили Lokad, перейдя к более мощной форме политики заказа, известной как приоритезированное заказывание. Эта политика точно принимает во внимание тот факт, что все SKU конкурируют за следующую единицу, которую нужно купить. Благодаря этой политике, мы получаем лучшее из двух миров: продвинутые статистические прогнозы, объединенные с тем видом экспертизы в области, которая ранее была недоступна для программного обеспечения.
Однако, политика приоритезированного заказывания требует функции оценки для работы. Простыми словами, эта функция преобразует прогнозы плюс набор экономических переменных в значение оценки. Путем присвоения определенной оценки каждому SKU и каждой единице этих SKU, эта функция оценки предлагает возможность ранжировать все “атомные” решения о закупке. Под атомными мы подразумеваем закупку 1 дополнительной единицы для 1 SKU. В результате функция оценки должна быть максимально соотнесена с бизнес-факторами. Однако, хотя создание приближенных “правил-ориентиров” для функций оценки является достаточно простой задачей, определение правильной функции оценки является нетривиальным упражнением. Не углубляясь в технические детали, основная сложность заключается в “итеративном” аспекте пополнений, где стоимость хранения продолжает накапливаться до тех пор, пока единицы не будут проданы. Рассчитать 1 шаг вперед легко, 2 шага вперед немного сложнее, а N шагов вперед довольно сложно на самом деле.
Недавно нам удалось решить эту проблему с помощью функции вознаграждения за запасы. Эта функция разбивает сложности на три экономические переменные: прибыль на единицу, стоимость дефицита товара на единицу и стоимость хранения на единицу. С помощью функции вознаграждения за запасы можно получить фактическое экономическое влияние, разбитое на маржу, дефициты и стоимость хранения.
Функция вознаграждения за запасы представляет собой превосходную альтернативу всем функциям оценки, которые мы использовали до сих пор. Фактически, ее можно рассматривать как мини-фреймворк, который можно настроить с помощью небольшого (но достаточно выразительного) набора экономических переменных, чтобы наилучшим образом решить стратегические задачи торговцев, производителей или оптовиков. Мы рекомендуем использовать эту функцию, когда требуется вероятностное прогнозирование.
В течение следующих недель мы постепенно обновим все наши шаблоны Envision и материалы документации, чтобы отразить эту новую возможность Lokad.
