БАЗОВЫЕ МОДЕЛИ ПЛАНИРОВАНИЯ ВЕЛИЧИНЫ СКЛАДСКИХ ЗАПАСОВ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются базовые модели планирования величины складских запасов, их классификация, основные характеристики и область применения. Анализируются детерминированные и стохастические модели управления запасами. Особое внимание уделяется оптимизационным моделям, позволяющим минимизировать совокупные затраты предприятия при заданном уровне обслуживания клиентов. Приводится сравнительный анализ классических моделей EOQ, POQ и их модификаций с учетом современных бизнес-условий.

Ключевые слова: управление запасами; экономичный размер заказа; точка заказа; страховой запас; оптимизационные модели; логистические издержки.

Эффективное управление складскими запасами является одной из ключевых задач современной логистики и операционного менеджмента. В условиях глобализации рынков, ужесточения конкуренции и растущих требований потребителей к качеству обслуживания, предприятия вынуждены искать оптимальные стратегии управления материальными потоками. Складские запасы представляют собой значительную часть оборотных средств большинства компаний, поэтому их рациональное планирование напрямую влияет на финансовые показатели деятельности. Избыточные запасы приводят к замораживанию капитала и увеличению затрат на хранение, в то время как недостаточный уровень запасов может вызвать перебои в производстве или дефицит товаров, что негативно сказывается на удовлетворенности клиентов. Таким образом, разработка научно обоснованных подходов к планированию величины складских запасов остается актуальной задачей как для теоретиков, так и для практиков в области логистики и управления цепями поставок.

Базовые модели планирования величины складских запасов можно классифицировать по нескольким критериям. По характеру спроса различают детерминированные модели, в которых спрос является известной величиной, и стохастические модели, учитывающие вероятностный характер спроса. По временному горизонту выделяют статические модели, применимые для одного периода планирования, и динамические модели, предназначенные для многопериодного планирования. По характеру контроля запасов различают периодические системы, в которых заказы размещаются через равные промежутки времени, и системы непрерывного контроля, предполагающие размещение заказа при достижении определенного уровня запасов [3, с. 4]. Понимание особенностей каждой модели позволяет выбрать наиболее подходящий подход для конкретных условий функционирования предприятия.

Одной из наиболее известных и широко используемых моделей является модель экономичного размера заказа (Economic Order Quantity, EOQ), разработанная в начале XX века Фордом Харрисом, а затем популяризированная Р. Уилсоном. Данная модель основана на поиске баланса между затратами на размещение заказов и затратами на хранение запасов. Формула для расчета оптимального размера заказа имеет вид:

EOQ = √(2DS/H),

где D – годовой спрос на продукцию в натуральном выражении, S – затраты на размещение одного заказа, H – затраты на хранение единицы продукции в течение года. Несмотря на простоту и некоторые ограничения (постоянный и известный спрос, отсутствие дефицита, мгновенное пополнение запасов), модель EOQ служит основой для многих более сложных моделей и широко применяется на практике благодаря своей простоте и интуитивной понятности.

Модель производственного заказа (Production Order Quantity, POQ) является модификацией классической модели EOQ и учитывает постепенное пополнение запасов в течение производственного цикла. Данная модель актуальна для производственных предприятий, где заказанная партия поступает на склад не одномоментно, а по мере производства. Формула для расчета оптимального размера производственного заказа выглядит следующим образом:

POQ = √(2DS/H(1-d/p)),

где d – дневной спрос, p – дневная производительность. Модель POQ позволяет более точно определить оптимальный размер заказа с учетом специфики производственного процесса и, как следствие, минимизировать совокупные логистические издержки [4, с. 89].

Для ситуаций с непостоянным спросом применяются динамические модели, такие как модель экономичного размера партии (Economic Lot Size), разработанная Вагнером и Уитином. Эта модель основана на методе динамического программирования и позволяет определить оптимальные размеры заказов для каждого периода планирования при известном, но меняющемся спросе. Ключевым принципом модели является минимизация суммарных затрат на размещение заказов и хранение запасов за весь горизонт планирования. Данная модель нашла широкое применение в планировании материальных потребностей (Material Requirements Planning, MRP) и в системах планирования ресурсов предприятия (Enterprise Resource Planning, ERP) [1, с. 4].

В последние годы все большую популярность приобретают методы управления запасами, основанные на принципах бережливого производства (lean production) и точно в срок (just-in-time). Эти подходы направлены на минимизацию запасов и устранение потерь в логистической системе. Однако их эффективное применение требует высокой степени координации и информационного обмена между всеми участниками цепи поставок, надежности поставщиков и стабильности спроса. В условиях высокой неопределенности внешней среды компании часто прибегают к гибридным стратегиям, сочетающим элементы традиционных моделей управления запасами и современных концепций [5, с. 167].

Цифровизация экономики открывает новые возможности для совершенствования моделей планирования запасов. Использование больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта позволяет повысить точность прогнозов спроса, учесть множество факторов, влияющих на оптимальное решение, и адаптировать стратегию управления запасами к изменяющимся условиям в режиме реального времени. Развитие технологий IoT (Internet of Things) обеспечивает непрерывный мониторинг уровня запасов и автоматическое принятие решений о пополнении без участия человека [2, с. 365].

Таким образом, базовые модели планирования величины складских запасов представляют собой фундаментальный инструментарий для принятия решений в области управления материальными потоками. Выбор конкретной модели зависит от условий функционирования предприятия, характеристик спроса, особенностей поставок, имеющихся ограничений и целевых показателей. Современные тенденции развития моделей планирования запасов связаны с усложнением учитываемых факторов, интеграцией с другими элементами логистической системы, применением цифровых технологий и ориентацией на общую эффективность цепи поставок.

Список литературы:

1. Азаркина Надежда Олеговна Модель расчета ограничений логистики как инструмент планирования оптимального объема складских площадей // Проблемы Науки. 2017. №26 (108). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/model-rascheta-ogranicheniy-logistiki-kak-instrument-planirovaniya-optimalnogo-obema-skladskih-ploschadey (дата обращения: 22.03.2025).
2. Григорьев М. Н. Коммерческая логистика: теория и практика : учебник / М. Н. Григорьев, В. В. Ткач, С. А. Уваров ; С.-Петерб. гос. экон. ун-т. - Москва : Юрайт, 2018. - 507 с.
3. Замбржицкая Е. С., Иванова Н. Е., Логачева М. В. Управление производственными запасами металлургических предприятий на современном этапе развития систем управленческого учета // ПСЭ. 2018. №2 (66). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-proizvodstvennymi-zapasami-metallurgicheskih-predpriyatiy-na-sovremennom-etape-razvitiya-sistem-upravlencheskogo-ucheta (дата обращения: 22.03.2025).
4. Коммерческая логистика : учебник / А. П. Тяпухин [и др.]. - Москва : КноРус, 2019. - 317 с.
5. Таран С. А. Как организовать склад. Практические рекомендации профессионала : произв.-практ. изд. / С. А. Таран. - Москва : Альфа-Пресс, 2008. - 237 с.