Компании, спрос на товар которой не отличается постоянством и подвержен сезонности, а сроки пополнения запасов меняются в зависимости от объема заказа, сложно рассчитать необходимый складской резерв. Ниже предложена методика, по которой можно быстро определить страховой запас товаров на складе в условиях нестабильности.

Определяя величину складских запасов при нестабильном спросе и непостоянных сроках поставок, нужно установить:

• страховой запас;
• необходимый запас для поддержания бездефицитного уровня спроса.

Как определить страховой запас товаров на складе

Как рассчитать необходимый запас товаров для поддержания бездефицитного уровня спроса

Следует помнить, что кроме страхового запаса, потребуется рабочий резерв, размер которого соответствует среднему спросу на продукцию. Объем необходимого запаса товаров на складе рассчитывается по (подробнее см. ).

Формула 1. Расчет необходимого запаса для поддержания бездефицитного уровня спроса

Используемые обозначения	Расшифровка	Единицы измерения	Источник данных
	Необходимый запас для поддержания бездефицитного уровня спроса при нестабильном спросе и непостоянных поставках	ед.	Результат расчета
	Страховой запас	ед.	Рассчитывается как произведение стандартного отклонения спроса за время поставки (определяется по ) и коэффициента увеличения запасов*
	Средний спрос за день	ед.	Среднее арифметическое значение спроса (продаж) за период
	Средний срок поставки	день

Определяя необходимый запас товаров на складе предстоит разобраться, насколько ежедневные объемы реализации отклоняются от своего среднего значения на протяжении времени, затрачиваемого на поставку от производителя. Как рассчитать стандартное отклонение спроса за время поставки, смотрите ниже.

Формула 2. Расчет стандартного отклонения спроса за время поставки

Используемые обозначения	Расшифровка	Единицы измерения	Источник данных
	Стандартное отклонение спроса за время поставки	ед.	Результат расчета
	Средний срок поставки	день	Среднее арифметическое от сроков поставки за период
	Средний спрос за день	ед.	Среднее арифметическое спроса (продаж) за период
	Стандартное отклонение спроса за день	ед.	Расчет по
	Стандартное отклонение срока поставки	день	Расчет по аналогии с , вместо динамики спроса нужно использовать данные по срокам поставки

Переменные для этой формулы берутся из статистики продаж, а также данных по срокам поставки. Всю эту информацию легко найти в учетной системе компании. Среднее значение в Excel легко рассчитывается с помощью функции СРЗНАЧ, а стандартное отклонение с помощью функции СТАНДОТКЛОН. В Excel же можно произвести и все остальные расчеты с помощью функций СТЕПЕНЬ и КОРЕНЬ (подробнее см. ). Ниже представлен расчет стандартного отклонения спроса за день.

Формула 3. Расчет стандартного отклонения спроса за деньед.

Среднее значение продаж (спроса) за день ед. Среднее арифметическое значение продаж (спроса) за период Количество дней в исследуемом периоде день Данные из учетной системы предприятия

Каждый раз, когда текущие запасы снижаются ниже необходимого количества, рассчитанного по , надо делать очередной заказ, чтобы оставался страховой запас товара, которого хватит для обеспечения нужного процента бездефицитности до того момента, пока склад не пополнится (подробнее о пополнении склада, см. ).

Идеальный вариант движения запаса: расход осуществляется равномерно, новая партия поступает на склад точно в момент полного расхода предыдущей. На практике фактический расход запаса неравномерен и может превышать плановый. Поступление заказанных товаров по вине поставщиков или перевозчиков может запаздывать. В связи с этим предприятия создают страховые запасы. Цель создания страховых запасов - обеспечить непрерывность торгового или производственного процесса в следующих случаях:

o задержка поставщиком срока отгрузки заказа;

o задержка товара в пути при доставке от поставщика;

o непредвиденное возрастание объема сбыта.

Перечисленные ситуации не планируют, но, поскольку они возможны, их ожидают и к ним готовятся, создавая страховые запасы.

Страховой запас позволяет стабильно функционировать в условиях плохо отрегулированных хозяйственных отношений и неизбежных ошибок при прогнозировании и последующем планировании спроса.

Страховой запас не является неприкосновенным. Расход этой компоненты общего запаса также неизбежен, как и неизбежны погрешности планирования продаж и организации поставок. Однако при запланированном ходе поставок и стабильном, соответствующем плану, сбыте величина страхового запаса, в отличие от текущего, не меняется.

Страховой запас, так же как и текущий, имеет двойственный характер, т.е. играет как положительную, так и отрицательную роль. Значительный страховой запас способен покрыть все случайные отклонения. Предприятие сможет избежать потерь оборота и имиджа, вызванных отсутствием в нужный момент запасов на складе, т.е. потерь от дефицита. Однако это может привести к неоправданно большим затратам на содержание страхового запаса на складе компании.

Определяющим экономическим фактором при расчете величины страхового запаса является достижение минимальных суммарных потерь и затрат, вызванных дефицитом и содержанием запаса.

На величину потребности в страховых запасах оказывает влияние следующие основные факторы:

– вероятность того, что поставщик нарушит свои обязательства по отгрузке товаров (по сроку или по количеству, или по тому и другому вместе);

– вероятность незапланированного роста потребности в товарах (роста сбыта);

– вероятность того, что перевозчик нарушит свои обязательства по срокам доставки товаров.

Возможно также влияние других факторов.

Кроме того, на размер страховых запасов влияет характер распределения таких случайных величин, как сроки поставок, объемы сбыта и др.

Существенное влияние на потребность в страховых запасах оказывает допустимая в конкретной ситуации вероятность возникновения дефицита. Например, при снижении допустимой вероятности дефицита с сорока до одного процента в условиях нормально распределенного спроса потребность в страховых запасах увеличивается более чем в девять раз (в 9,32 раза).

Количественная оценка каждого из перечисленных выше факторов, а также учет их совместного влияния на размер страхового запаса в единой аналитической модели является сложной научной задачей, требующей к тому же обширной информационной поддержки.

Рассмотрим более простую хорошо изученную ситуацию определения оптимального страхового запаса, когда имеется только одна случайная величина, т.е. действует лишь один случайный фактор.

Первый вариант однофакторной ситуации:

– сроки поставок на склад подвержены случайным колебаниям;

– сбыт со склада за любой период точно соответствует плану.

Такая ситуация может иметь место, например, для центрального склада системы: "центральный склад компании - склады филиалов".

Сроки поставок на центральный склад от поставщиков могут непредсказуемо отклоняться от плановых. Объемы и сроки отгрузок с центрального склада компании на склады филиалов (объемы сбыта) точно определены.

Второй вариант однофакторной ситуации:

– сроки поставок на склад точно соответствуют планам,

– сбыт в периоды между поставками подвержен случайным колебаниям.

В системе "центральный склад компании - склады филиалов" такая ситуация может иметь место на складах филиалов: внутрисистемные поставки с центрального склада детерминированы, а сбыт носит неопределенный, стохастический характер.

Расчет размера страхового запаса по однофакторной ситуации, выполняется на основе статистических данных о фактических значениях случайного фактора, например:

– данные о сроках выполнения заказов поставщиком за предшествующие 12 месяцев (вариант 1),

– данные о величине сбыта в периоды между поставками за последние 12 месяцев (вариант 2).

Рассмотрим порядок расчета оптимального размера страхового запаса в случае, когда срок и объемы поставок на склад четко соблюдаются, а величина сбыта в периоды между поставками имеет случайный характер (вариант 2).

Вначале, пользуясь данными статистического ряда, необходимо определить закон распределения случайной величины. В том случае, если распределение имеет нормальный характер, размер страхового запаса (R) рассчитывают по формуле

где σ - среднее квадратическое отклонение величины сбыта за периоды поставки;

t - параметр нормального закона распределения (параметр функции Лапласа).

Параметр t определяется на основе решения о допустимой вероятности наличия дефицита (а).

Последовательность определения параметра t:

1) определить оптимальную вероятность возникновения дефицита, величину а;

2) определить значение функции Лапласа F(t) для найденной вероятности возникновения дефицита;

3) определить значение параметра t для найденного значения функции Лапласа F(t).

Остановимся подробнее на характеристике каждого из действий.

1. Определение оптимальной вероятности возникновения дефицита.

Из теории управления запасами известно, что уровень страхового запаса R при наличии только одной случайной величины - потребности между двумя смежными поставками - должен быть таким, чтобы вероятность возникновения дефицита (а) определялась выражением

где C хран - затраты на хранение единицы товара на складе в единицу времени;

С деф - потери из-за дефицита (отсутствия) товара на складе в единицу времени.

Например, затраты на хранение единицы товара составляют С хран =180 руб/год, а потери от дефицита С деф = 4320 руб./год.

Тогда вероятность возникновения дефицита должна составлять

Вероятность возникновения дефицита может быть определена также из заданного руководством компании или службой маркетинга уровня сервиса η, выраженного в долях от единицы. Тогда

2. Определение значения функции Лапласа F(t) для найденной вероятности возникновения дефицита.

График плотности нормального распределения приведен на рис. 86. Напомним, что общая площадь под кривой равна единице, т.е. суммарной вероятности всех возможных значений сбыта. Наибольшую вероятность имеет среднее значение величины сбыта за период поставки. Чем больше отклонение значения сбыта от центра рассеивания, тем меньше вероятность этого события. Площадь правой заштрихованной области на графике равна допустимой вероятности дефицита (а). Заштрихуем равный участок слева. Площадь оставшейся незаштрихованной части графика (значение функции Лапласа) находим по формуле

В нашем примере F(t) = 1 - 2 · 0,04 = 0,92.

3. Определение значения параметра t для найденного значения функции Лапласа F(t).

Рис. 86. Плотность нормального распределения

Пользуясь полученным значением функции F(t), по таблицам нормального распределения находим значение аргумента (параметр t).

Значения функции Лапласа, а также соответствующие значения уровня сервиса для некоторых значений t приводятся в таблице.

В нашем примере t = 1,75.

Среднее квадратическое отклонение (σ), входящее в формулу страхового запаса, рассчитывается следующим образом:

где х i - случайная величина (в нашем примере величина сбыта во время i-й поставки);

Средняя арифметическая случайной величины;

n - количество значений случайной величины (объем статистики).

Продолжим наш пример и рассчитаем размер страхового запаса. Воспользуемся для этого статистикой значений сбыта в периоды между поставками за последние 12 месяцев.

Выполнив расчеты по приведенной выше формуле, получим значение среднего квадратического отклонения

Тогда размер страхового запаса составит

Таким образом, при стабильных, точно соответствующих планам поставках и колеблющемся, нормально распределенном сбыте наличие страхового запаса в 30 единиц обеспечит 96-процентную готовность к поставке товаров со склада компании. В свою очередь, данная готовность обеспечит наилучшее соотношение между затратами на содержание запаса и возможными потерями от дефицита.

Доктор технических наук, профессор А.Г. Мадера.

Российская академия наук

Расчет величины страхового запаса до сих пор не имеет однозначной методики. Причиной этому является неопределенность спроса и периода выполнения заказа, для одновременного учета которых применяются различные подходы. В западной литературе по логистике в основном используется два подхода к расчету страхового запаса. Первый (или вероятностный) подход представляется нам более естественным и обоснованным, в отличие от второго подхода, основанного на ожидаемом количестве дефицитных изделий при заданном «уровне обслуживания».

Страховой (гарантийный, резервный, буферный) запас создается для защиты от возможного дефицита изделий. Величина страхового запаса постоянно поддерживается дополнительно к ожидаемой потребности и имеет вероятностную природу. Дефицит изделий может быть обусловлен как неопределенностью спроса, так и неопределенностью периода выполнения заказа. Неопределенность спроса – это случайные колебания объема продаж в течение всего периода времени между двумя моментами пополнения запаса. Неопределенность периода выполнения заказа представляет собой случайную величину времени между моментом размещением заказа на пополнение запаса и моментом его получения. Для адекватной оценки величины страхового запаса необходим одновременный учет обоих видов неопределенностей.

Определению величины страхового запаса посвящено довольно много работ (см., например, ). Однако, приводимые в них методы зачастую лишены какого-либо обоснования, либо столь невнятно изложены, что вызывают справедливые сомнения в их адекватности . Сомнения же специалистов приводят, в свою очередь, к недоуменному вопросу практиков-логистов: «Так как же нам все-таки рассчитывать страховой запас?». Вот на этот вопрос я и попытаюсь ответить в настоящей статье.

В настоящее время в западной школе логистики принято два подхода к расчету величины страхового запаса. В первом подходе (вероятностный подход) величина страхового запаса рассчитывается исходя из заданного значения вероятности отсутствия дефицита. Во втором подходе расчет величины страхового запаса основывается на понятии «уровня обслуживания» и определяется как ожидаемое количество изделий, которых может не хватать при данном уровне обслуживания.

Оба подхода строятся на следующей стохастической модели потребления и пополнения запаса: 1. Случайная величина (q ) потребления изделий в каждый единичный период времени (например за день или неделю) подчиняется нормальному закону распределения с математическим ожиданием (МО) mq и средним квадратическим отклонением (СКО) σq ; 2. Период выполнения заказа (L ) является случайной величиной с МО и СКО равными mL и σL , соответственно; 3. Случайные величины qi в единицу времени независимы между собой, имеют одинаковые распределения с равными МО и СКО и не зависят от случайной величины L ; 4. Суммарное потребление (Q ) в течение периода (L ) представляет собой сумму случайного числа случайных величин qi , то есть и имеет нормальное распределение с МО и СКО равными mQ = mq mL и , соответственно.

Вероятностный подход . Задается значение вероятности (P ) бесперебойной выдачи изделий из имеющегося запаса. Так, вероятность P = 0,95 что означает, что в 95% всего времени мы рассчитываем, что запас не исчерпается и в 5% времени мы будем испытывать дефицит изделий. Обратившись к таблице значений функции Лапласа находим для заданной вероятности P соответствующее количество (k σQ , тогда величина страхового запаса рассчитывается как k σQ . Если, например, P = 0,95 то σQ надо умножить на k = 1,64.

Подход, основанный на понятии «Уровень обслуживания» . Данный подход был, по видимому, впервые предложен в и с тех пор приводится практически во всех западных монографиях по логистике (см., например, ). Под уровнем обслуживания здесь понимается количество изделий, которое может быть получено потребителем немедленно из имеющего запаса. Так, если недельный спрос на изделия составляет 100 шт., то 95%-ый уровень обслуживания означает, что 95 изделий могут быть получены из имеющегося запаса, а 5 изделий составят дефицит. Данный подход основывается на расчете нормированного (МО=0 и СКО=1) ожидаемого количества изделий M(k) , которых будет не хватать при данном уровне обслуживания в течение периода выполнения заказа L . Реальное же количество дефицитных изделий за период L составит величину M(k) σQ . Функция M(k) легко вычисляется и ее значения затабулированы (см., например, ).

Дальнейшие рассуждения в рассматриваемом подходе таковы. Если годовая потребность в изделиях равна D и требуемый нами уровень обслуживания равен P , то в течение года дефицит составит (1 – P )D изделий. А если экономичный размер заказа равен Qо , то количество заказов в год составит D / Qо . Поскольку ожидаемый дефицит приходящийся на каждый заказ равен M(k) σQ , то за год ожидаемый дефицит составит M(k) σQ D / Qо . Приравнивая последнее выражение к (1 – P )D получим основное уравнение M(k) = (1 – P ) Qо / σQ для определения числа (k ) средних квадратических отклонений σQ . Искомая величина страхового запаса составит k σQ . Отметим, что при M(k) > 0,3989 величина страхового запаса получается отрицательной. Авторы это обстоятельство трактуют так, что при данной величине экономичного заказа и требуемом уровне обслуживания, создания страхового запаса не требуется, а точка размещения повторного заказа снижается на величину k σQ .

Пример . Пусть оптимальный размер заказа Qо = 100 изделий, требуемый уровень обслуживания P = 0,97. Числовые характеристики периода выполнения заказа L и ежедневного потребления q равны mL = 8 дней, σL = 2 дня, mq = 5 шт., σq = 2,5 шт. соответственно. Определим страховой запас используя оба подхода.

Решение . Среднее квадратическое отклонение потребления запаса в течение периода выполнения заказа равно шт.

Вероятностный подход . Для вероятности бесперебойной выдачи изделий из имеющегося запаса P = 0,97 находим по таблице функции Лапласа значение k = 1,88. Величина страхового запаса составит k σQ = 1,88∙12 ≈ 23 шт.

Подход на основе «уровня обслуживания» . Вычисляем функцию M(k) = (1 – P ) Qо / σQ = (1 – 0,97)∙100/12 = 0,25. По таблице значений функции M(k) находим k = 0,34 и страховой запас составит k σQ = 0,34∙12 ≈ 4 шт. Таким образом, при уровне обслуживания P = 0,97 ожидаемая нехватка изделий составит 4 шт.

Выводы . Сравнение величины страхового запаса (23 шт. и 4 шт.), вычисленное при обоих подходах показывает, что во втором подходе страховой запас почти в 6 раз меньше, чем при вероятностном подходе. Это явно заниженное значение и оно не может служить достоверной рекомендацией для создания страхового запаса.

Несостоятельность второго подхода обусловлена тем, что количество изделий, которых будет не доставать, и которые составляют страховой запас, представляет собой случайную величину, для характеристики которой требуется не только математическое ожидание, но и дисперсия. Поэтому использование при вычислении страхового запаса одного только математического ожидания и приводит к сильно заниженному его значению. Наши исследования показали, что при введении дисперсии страхового запаса, число (k ) средних квадратических отклонений σQ будет равно уже 1,25, так что страховой запас составит k σQ = 1,25∙12 ≈ 15 шт. Более точное определение числа k требует дополнительных исследований.

Таким образом, широко приводимый в западной логистической литературе подход на основе «уровня обслуживания», не позволяет находить адекватное значение страхового запаса, в отличие от вероятностного подхода, который, по нашему мнению, более обоснован. Поэтому его и следует применять при расчете величины страхового запаса.

Литература

1. Бауэрсокс Д.Дж., Клосс Д.Д. Логистика: интегрированная цепь поставок. – М.: Олтимп-Бизнес, 2001

2. Сток Д.Р., Ламберт Д.М. Стратегическое управление логистикой. – М.: ИНФРА-М, 2005

3. Модели и методы теории логистики / Под ред. В.С. Лукинского. – СПб., Питер, 2003

4. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Т. 1 – М.: Мир, 1984

5. Brown R. Decision Rules for Inventory Management. – N.Y., R&W, 1967

На уровне фирм запасы относятся к числу объектов, требующих больших капиталовложений, и поэтому представляют собой один из факторов, определяющих политику предприятия и воздействующих на уровень логистического обслуживания в целом.

Роль информационно-компьютерной поддержки логистичес­кого менеджмента трудно переоценить. Современное состояние логистики во многом определяется бурным развитием и внедре­нием во все сферы бизнеса информационно-компьютерных тех­нологий. Реализация большинства логистических концепций (си­стем) была бы невозможна без использования быстродействую­щих компьютеров, локальных вычислительных сетей, телеком­муникационных систем и информационно-программного обеспечения.

Товарные запасы – запасы готовой продукции у предприятий-изготовителей, а также запасы на пути следования товара от поставщика к потребителю, то есть на предприятиях оптовой, мелкооптовой и розничной торговли, в заготовительных организациях и запасы в пути.

Страховые запасы – предназначены для непрерывного обеспечения материалами или товарами производственного или торгового процесса в случае различных, непредвиденных обстоятельств, например, таких как:

отклонения в периодичности и величине партий поставок от предусмотренных договором;

возможных задержек материалов или товаров в пути при доставке от поставщиков;

непредвиденного возрастания спроса.

Страховые запасы формируются для того, чтобы защититься от неконтролируемого поведения покупателей (поскольку невозможно спрогнозировать количество ежедневных заказов) и задержек в поставке товаров (вследствие невыполнения обязательств поставщиками и транспортными компаниями).

Принципы управления запасами можно сформулировать в виде простого алгоритма, состоящего из нескольких шагов:

определения, чем может управлять компания;

выявления релевантных затрат и их зависимости от управляемых параметров;

поиска оптимального решения, при котором релевантные затраты для компании будут минимальными.

Менеджмент компании может влиять на остаток запасов, управляя процессом закупок. Следовательно, можно определить основные параметры управления запасами:

размер заказа на закупку товаров;

время возобновления заказа (параметр, на основании которого принимается решение о размещении новых заказов).

Релевантными называют затраты, которые меняются в результате принятия решения. В системе управления запасами обычно выделяют следующие группы релевантных затрат:

затраты, связанные с хранением запасов (стоимость капитала, обездвиженного в запасах; затраты на содержание товара на складе);

затраты, связанные с выполнением заказов (расходы на ведение учетной документации; транспортные расходы на доставку заказов; расходы, связанные с размещением заказов, и т. д.);

убытки, возникшие из-за дефицита запасов (расходы в виде потери части прибыли либо потери клиентов и части деловой репутации компании).

При этом важно определить не только затраты, которые будут меняться, но и то, как они будут меняться. Это позволит смоделировать последствия принимаемого решения. Наиболее распространены так называемые конкурирующие затраты, то есть затраты, меняющиеся в противоположных направлениях. К примеру, увеличение страхового запаса на складе ведет к росту затрат на хранение и снижению риска убытков из-за простоя.

Оптимальным будет такое решение, при котором сумма всех релевантных затрат минимальна. Если определены сами затраты и порядок их изменения, то вычисление оптимального решения - уже техническая задача. Не составит труда решить ее с помощью Excel.

где D - плановая потребность в данном наименовании запаса за период (месяц, квартал, год); А - затраты на выполнение одного заказа, которые возникают при размещении нового заказа; C - затраты на хранение единицы запасов за период.

Для расчета оптимального размера страхового запаса в условиях неопределенности используются методы математической статистики. В частности, можно использовать общепринятую формулу расчета страхового запаса.

где k - коэффициент безопасности, который определяет степень защиты от дефицита, рассчитывается в зависимости от принятого значения вероятности дефицита (конкретное значение коэффициента k можно вычислить в программе Excel, подставив в функцию «НОРМСТОБР» принятое значение вероятности дефицита запасов и взяв модуль полученного значения);

- средняя длительность выполнения заказа;

- среднее значение потребности в товаре;

vard, varLT - среднеквадратические отклонения потребности соответственно в товаре и времени выполнения заказа.

Объем страхового запаса во многом зависит от принятия или непринятия риска экономистом компании. Но, как правило, финансовые директора не могут ответить на вопрос, какая вероятность возникновения убытков приемлема для их предприятия. Разумеется, гораздо безопаснее исключить такую вероятность вообще, но это приведет к созданию значительных страховых запасов, которыми предприятие ни разу не воспользуется.

Понятие страхового запаса. Методы расчета страхового запаса

Страховой запас (гарантийный запас) предназначен для непрерывного обеспечения потребления при появлении возможных обстоятельств:отклонений в периодичности и размере партий поставок от запланированных; изменений интенсивности потребления; задержки поставок в пути и др.

При нормальных условиях работы страховой запас не расходуется. Страховой запас имеет те же единицы измерения, что и текущий запас (натуральные единицы, единицы объема, длины, массы или дни обеспечения потребности).

При расчете страхового запаса может использоваться формула прямого счета. если страховой запас создается для предотвращения дефицита запаса при задержке поставки, он может быть рассчитан следующим образом

Zs -- страховой запас, единиц;

Рс -- среднесуточный объем потребления, единиц/день;

tзп -- время задержки поставки, дни.

Величина страхового запаса (в днях) может быть определена как средневзвешенная величина отклонения продолжительности поставки от плановой (средней) величины на основе статистических данных о ранее выполненных поставках:

где tфi- фактический интервал между поставками в i-том периоде; n- количество поставок; - средний интервал между поставками;

Qi -- размер заказа i на пополнение запаса, единиц.

Для определения значения страхового запаса в иных единицах измерения необходимо умножить значение формулы (1.48) на величину среднесуточного потребления Рс. Имеется много способов расчета страхового запаса. Приведем две наиболее популярные и вполне надежные формулы

где к -- коэффициент надежности (равен 1 или 2)/

Как показала практика, надежность результатов расчета по формуле (1.50) выше, чем по формуле (1.49).

Роль и состав затрат, связанных с запасами

Затраты, связанные с запасами, в своем стоимостном измерении представляют собой часть логистических издержек. Они являются главной составляющей частью издержек на логистику. В среднем затраты на запасы составляют от 12 до 40% совокупных логистических затрат. При этом производственные пр-тия имеют более низкий уровень этого показателя, а оптовые и розничные компании -- довольно выс удельный вес затрат, связанных с запасами (до 50%).

Затраты, связанные с запасами, включают:затраты на закупку; затраты на пополнение запаса; затраты на содержание запаса.

Затраты на закупку запаса -- расходы финансовых ресурсов на непосредственную закупку товарно-материальных ценностей запаса у поставщика.

Затраты на закупку запаса рассчитываются следующим образом:

Ср -- затраты на закупку запаса, руб.; С -- закупочная цена единицы товара, руб.; Q -- размер заказа, единиц.

Затраты на пополнение запаса представляют собой расходы матер, фин, информационных, трудовых и других видов ресурсов, необходимых для обеспечения пополнения запаса. Они включают затраты при планировании, осуществлении и контроле закупки. отдел маркетинга, продаж (или коммерческий отдел), производственные подразделения, отделы закупок, логистики, информационных технологий, бизнес-аналитики, планово-экономический отдел, управленческого учета, финансов, бухгалтерия и др.

затраты на пополнение запаса составят:Ср3 -- затраты на пополнение запаса, руб.; S-- объем потребности в запасе, единиц; Q -- размер заказа, единиц; А -- затраты на выполнение одного заказа, руб

Затраты на содержание запаса представляют собой расходы материальных, финансовых, информационных, трудовых и других видов ресурсов, необходимых для обеспечения сохранности и поддержания качества ТМЦ, находящихся в запасе на определенной территории или на транспортном средстве. Затраты на содержание запаса связаны с деятельностью складского хозяйства и транспортного отдела, выполняющих работы непосредственно с физическим запасом.

Затраты на содержание запаса рассчитываются по следующей формуле

Сс -- затраты на содержание запаса, руб.; -- средний уровень запаса, единиц; I -- затраты на содержание единицы запаса, руб.