Теперь если рассмотреть существующие методики и модели аттестации поставщика, причем аттестации – именно как оценки имеющихся кандидатов, позволяющей принимать обоснованный выбор приоритетного поставщика, можно обнаружить следующее. Большинство российских авторов предлагают или экспертные методы оценки или метод средневзвешенной оценки, ограничиваясь при этом рекомендациями по типовому набору оценочных показателей. Зарубежные специалисты приводят модели, сочетающие: экспертную оценку, методы формирования ограничений некоторых показателей и экономические расчеты (модели) с использованием закупочных цен поставщиков. В то же время нет четкой формализованной модели, ориентированной на количественную оценку конечного эффекта, и уж тем более, дающей возможность оптимального выбора нескольких поставщиков при наличии ограничений их производительности. Следствием является то, что многие информационные системы, предусматривая автоматизацию основных функций процессов закупки, сбор и обработку необходимой для принятия решения о выборе поставщика информации, и разработчики, заявляя о наличии функциональности аттестации поставщиков, фактически используют только те методы, которые описаны выше. То есть использование экспертной оценки в выборе поставщика или оценки средневзвешенным методом с элементами экономических ценовых расчетов является единственной альтернативой, примером тому может быть даже такая система, как SAP R/3.

Вернувшись к актуальности проблемы можно предположить, что сравнение поставщиков по таким показателям как время поставки, возможные отклонения от декларируемого времени поставки, условия платежа и т.п., рассматриваемое путем экспертной оценки, может быть неточным, тем более, если различия между значениями характеристик незначительны при большом количестве поставщиков. В дальнейшем проблематичной оказывается автоматизация данной процедуры, и даже не столько ее формальная автоматизация, сколько последующая работа менеджера с автоматизированной процедурой, так как в основном приходится заносить в аттестационную карточку поставщика не сами значения параметров, а их оценки. И, как показывает практика, в большинстве случаев единственным имеющимся в распоряжении компании «экспертом» является сам менеджер, производящий закупки данной группы товаров, следовательно, при такой экспертной оценке велика доля нежелательного субъективизма. Конечно, экспертная оценка – это универсальный метод, успешно применимый во многих случаях, а зачастую оказывающийся единственно пригодным для оценки, но также необходимо понимать, что применение других методик, основанных на аналитических расчетах, может дать более точный и адекватный результат.

Описание модели

Таким образом, формулируется задача: найти аналитическую модель аттестации поставщика, основывающуюся на целесообразности его условий, ориентированную на достижение стратегических целей компании. Именно такой подход и описывается в статье, опирающийся на экономические расчеты, стратегическое планирование и проведение маркетинговых исследований. Основой предложенного метода аттестации является построение алгоритмической и математической модели, которая позволяет оценить конечный экономический эффект при работе с выбранным поставщиком в предположении наличия всей необходимой информации, которая может быть обработана современной информационной системой.

Конечно, выбор того или иного поставщика может основываться и на уровне «здравого смысла», и на извлечении выгоды менеджером-снабженцем, и на личных отношениях с поставщиком, но в статье это не рассматривается. Речь идет о том, чтобы дать менеджеру инструмент объективной оценки, позволяющий принимать обоснованное решение, соответствующее целям компании.

Модель строится в три этапа по следующему принципу:

По техническим причинам диаграмма не присутствует в данной статье

1. Определяется критерий оценки поставщика.
2. Устанавливается набор параметров поставщика, отвечающий условиям:

• все параметры являются релевантными для выбранного критерия оценки,
• в совокупности максимально полно описывает поставщика с точки зрения критерия оценки,
• параметры могут быть легко получены из доступных источников и являются универсальными для любого поставщика,
• количество параметров должно быть разумным, чтобы не вызвать затруднений у конечных пользователей модели в текущей деятельности.

3. Разрабатывается алгоритм расчета выбранного критерия оценки на основе выбранных параметров поставщика.

Рассмотрим подробнее. Как уже отмечалось ранее, представленная модель является оптимизационной, следовательно, мы должны определить критерий оптимизации (оценки). Предполагается, что выбор того или иного поставщика определяется его экономической целесообразностью с точки зрения компании, то есть величиной годовой прибыли (до уплаты налогов) при работе с этим поставщиком. Выбор именно годовой прибыли взят из имеющегося опыта и исходит из своего рода оптимизации: с одной стороны выбрать период, соотносимый с периодом работы с одним поставщиком, а с другой стороны являющийся достаточно хорошо прогнозируемым и предсказуемым.

Исходя из приведенных выше соображений о составе критерия оценки и обозначенных требований к набору параметров выделяем характеристики поставщика:

• качество;
• цена товара у поставщика (набор совокупностей: заказываемое количество и цена за единицу);
• дополнительные расходы на обработку поставки (упаковка, обработка, дополнительные коммерческие расходы и т.д.);
• стоимость выполнения заказа (командировки, транспорт, экспедиция и т.д.);
• время поставки;
• возможные отклонения от установленного срока поставки (дисциплина);
• минимальный и максимально возможный объем одной поставки;
• гарантированная производительность;
• условия платежа (набор совокупностей: доля от общей суммы и срок отсрочки для данной доли или лимит кредитования);
• вероятность стабильности заявленного уровня условий в течение года.

Необходимо отметить следующий очень важный момент. Во-первых, в модель не включаются параметры, характеризующие частные локальные задачи оптимизации условий работы одного поставщика, например, задачи выбора оптимальной транспортной единицы. Во-вторых, предполагается, что эти задачи уже решены и в модели аттестации рассматриваются значения параметров, отвечающие решениям данных задач. Исходя из этого замечания и следуя системному подходу по В.Н. Садовскому [5,6] выделенный набор параметров (включаемый в модель) можно сделать вывод о полноте описания исследуемой системы предлагаемой моделью на обозначенном в работе уровне точности.

Итак, прибыль (критерий оценки) определяется формулой:

₍₁₎

следовательно, повысить прибыль можно тремя путями: повышением объема реализации, повышением отпускных цен и снижением затрат (учитывая соотношение темпов роста всех трех величин).

Теперь попытаемся функционально связать прибыль с параметрами поставщика. Степень возможного повышения цен реализации и объем продаж зависят от качества товара и качества предоставляемого сервиса, то есть от степени удовлетворенности клиента предложением компании, а также от известности товара данного поставщика на рынке, узнаваемости, рекламной компании и пр. Степень же снижения затрат определяется структурой и величиной затрат, связанных с поставками и закупкой. Данные затраты состоят из трех слагаемых: непосредственные затраты на приобретение товаров, затраты на обслуживание и хранение товарного запаса и затраты на выполнение заказов.

Легко заметить, что в результате проведения такой классификации входящих в определение прибыли величин, набор параметров, характеризующий поставщика, разделился на две группы.

В первую группу параметров, отвечающую за увеличение товарооборота, могут быть отнесены такие характеристики как: качество продукции, качество послепродажного сервиса, предпочтения клиентов, реклама и т.д. В представленной модели вводится синтетический параметр, называемый «качество» и включающий в себя совокупность всех приведенных выше параметров. Как правило, повышение данной характеристики позволяет не только увеличить объем продаж, но также и повысить цену реализации.

Повышение цены реализации или объема продаж в зависимости от значений «качества» рассматривается в модели как вероятный процент повышения цены и объема продаж от базового значения, на который повысятся данные величины при работе с указанным поставщиком. За базовые объем продаж и уровень цены (обозначим их как «0») принимаются их текущие значения, то есть:

, (2)

Ниже (рис. 1) приводится один из вариантов алгоритма определения степени влияния «качества»:

Рис. 1. Алгоритм определения d_N и c_N.

1. экспертами (менеджерами) оценивается качество всех имеющихся поставщиков данного товара по 10-бальной шкале, в том числе качество текущего поставщика.
2. полученный список сортируется в порядке убывания по оценке параметра «качество»,
3. в списке находится поставщик, имеющий максимальную оценку качества. Если данный поставщик не является текущим, то для этого поставщика оценивается вероятный процент повышения объема продаж d_MAX и цены c_MAX при работе с ним. Если поставщик с максимальной оценкой качества является текущим, тогда оценивается вероятный процент снижения объема продаж d_AVG и цены c_AVG для поставщика, имеющего среднюю оценку качества.
4. таким образом, по двум полученным точкам строится линейная зависимость процента повышения объема продаж d = d(качество) и цены с = с(качество) от оценки качества, исходя из которой определяются искомые проценты: d_N – вероятный процент увеличения объема продаж и c_N – вероятный процент увеличения отпускной цены для каждого поставщика.

Необходимо отметить два момента. Во-первых, вероятный процент повышения товарооборота должен определяется на основе маркетинговых исследований, а сама возможность такого повышения на основе выбранной маркетинговой стратегии, впрочем, при отсутствии таковых, возможно привлечение экспертов (менеджеров) или принятие d и с равными единице. Во-вторых, представленная модель ограничивается постоянством цены. Так как изменение цен на тот или иной товар обычно происходит одновременно у всех поставщиков и связано с общим повышением цен вследствие инфляции, а изменение цен отдельно взятого поставщика, как правило, связано с переходом выпускаемой им продукции на новый качественный уровень, что означает изменение его параметра «качество». В-третьих, в статье не приводится описание модели, учитывающее сезонные колебания спроса. Что обусловлено с одной стороны тем, что логика и расчеты в данном случае остаются аналогичными, только прибыль подсчитывается не в одно действие за год, а суммируется за каждый месяц. С другой стороны, пока что не получено практических результатов для сезонных товаров вследствие того, что с момента реализации модели не прошло еще и половины сезона.

Итак, вернемся к модели аттестации. По всему списку имеющихся поставщиков организуется цикл. Для демонстрации особенностей в алгоритме расчета объема продаж обозначим некоторого поставщика буквой «N». Тогда возможный объем продаж по данному поставщику будет равен:

где       - возможный объем продаж по N-ному поставщику,

  - производительность N-го поставщика,

            - M-ный остаток объема продаж после N-ного поставщика.

Следовательно:

Во вторую группу параметров, отвечающих за затраты, могут быть отнесены: цена приобретаемого товара и стоимость транспортировки заказа, время поставки и его отклонения, условия платежа и т.д. Чтобы не загромождать формулы обозначениями, опустим (где это не нарушает логики рассуждений) введенное ранее обозначение номера поставщика «N», но будем помнить, что расчеты производятся именно для поставщика «N». Рассмотрим все составляющие затрат.

Затраты на хранение товара определяются исходя из среднего объема хранимого на складах товара. Вводится понятие стоимости хранения одного рубля запасов на складе – R, которая измеряется как процент/месяц и включающая в себя релевантные переменные затраты на хранение, определяемые индивидуально для каждой компании, в том числе ожидаемый процент инфляции и связанные с хранением налоги. Очевидно, что средний объем запаса на складе будет равен половине суммы страхового запаса (СЗ) и стандартного объема заказа (Q_СТ), тогда:

где       B – балансовая цена товара, определяющаяся исходя из учетной политики
предприятия и зависящая от ставки НДС.

Размер стандартного заказа определяется способом заготовки материала.

1. По точке заказа с оптимальным размером заказа. С логикой метода можно ознакомиться практически в любой литературе по логистике.

Оптимальный, являющийся стандартным, размер заказа рассчитывается как:

,

где       A – релевантные постоянные затраты на выполнение одного заказа, определяемые индивидуально для каждой компании, включающие в себя, например, затраты на транспортировку, экспедиторские услуги, командировочные расходы, оплата труда персонала по закупке и т.п.

2. Цикличный, в том числе способ с постоянным оптимальным периодом заготовки.

Стандартный размер заказа определяется как среднее значение исходя из календаря планирования закупок: сумма потребности за каждый цикл заготовки, деленная на кол-во циклов за год:

где       P_i – длительность i-го цикла в днях,

            n – общее кол-во циклов за год.

3. Детерминированный способ. Применяется обычно в двух случаях: если материал имеет очень низкую частоту продаж или если для материала не создается складской запас, то есть заказ на поставку создается непосредственно при появлении первичной потребности.

Стандартный размер заказа равен среднему значению исходя из статистических данных:

где       m – кол-во заказов за предыдущий год.

После проведенного расчета необходимо проверить ограничения по минимальному (Q_MIN) и максимально возможному (Q_МАХ) объему заказа. Если товар заготавливается с фиксированным размером заказа, тогда это отражается как Q_MIN = Q_МАХ .

Страховой запас рассчитывается как необходимый запас для предотвращения возникновения дефицита вследствие возможных отклонений расхода от его среднего значения и возможных отклонений времени поставки:

,

где       k – коэффициент безопасности, рассчитываемый как обратное значение
нормального распределения оптимальной вероятности возникновения дефицита,
определяемой, в свою очередь, соотношением наценки на товар и стоимости его хранения,

            LT – время поставки в днях,

            - ожидаемое среднеквадратичное отклонение времени поставки, в днях,

            - ожидаемое среднеквадратичное отклонение дневного объема реализации.

  - дневной объем реализации.

Затраты на выполнение заказа определяются как произведение стоимости выполнения одного заказа на кол-во заказов в год (N):

1. Для способа заготовки по точке заказа с оптимальным размером заказа:

2. При цикличном способе:

3. И, наконец, для детерминированного:

где       h – статистический коэффициент, учитывающий увеличение частоты продаж в зависимости от значения коэффициента d.

Затраты на приобретение товара равны общим затратам на покупку материала, то есть произведению цены закупаемого товара на потребляемое количество, причем необходимо учесть также условия платежа.

1. Отсрочка платежа. Условие задается как доля от общей суммы платежа и соответствующий срок отсрочки данной доли, итого получим:

где       Т_i – срок отсрочки i-ой доли платежа, в днях,

G – процент, который связан с получением дополнительной прибыли при
удержании платежа (например, может быть оценен по банковской ставке), процент/день.

2. Кредитная линия.

где       L – срок действия кредитной линии.

Дополнительные затраты на обработку поставки рассчитываются исходя из потребляемого количества материала и затрат на единицу продукции:

где       – дополнительные затраты на единицу обрабатываемого товара.

или (и) затрат на единицу поставки:

где       – дополнительные затраты на единицу обрабатываемого товара.

Затраты, связанные с переходом на нового поставщика определяются исходя из вероятности такого перехода и затрат, связанных со сменой поставщика (вложения в развитие отношений с новым поставщиком, возможные убытки во время переходного периода и т.д.), определяемых исходя из статистических данных и экспертных оценок менеджеров.

где       P – вероятность стабильности уровня условий в течение года.

В результате находится вторая составляющая расчета прибыли:

,      (3)

Исходя из (2) и (3) целесообразность работы с поставщиком определится по значению прибыли, рассчитываемой по формуле:

Затем для величины , если таковая существует, по вышеописанному алгоритму подбирается оптимальный набор поставщиков также по значению прибыли, итоговая прибыль по полученной комбинации фиксируется как сумма прибылей по каждому поставщику (рис. 2). Аналогичным образом рассчитывается прибыль для различных комбинаций параметра «цена товара у поставщика» для каждой совокупности «количество/цена».

Рис. 2. Алгоритм оценки поставщиков.

Замечания и выводы

Необходимо отметить, что каждому параметру, в соответствии с выбранной маркетинговой политикой и проведенными маркетинговыми исследованиями присваивается область допустимых значений. Например, компания позиционируется как компания с самой быстрой поставкой, поэтому если время поставки у поставщика будет, например, больше двух недель, то поставщик должен быть исключен из рассмотрения вообще.

Дополнительные преимущества модели заключаются в следующем:

параметры, вводимые в аттестационную карточку поставщика, объективны и контролируемы, в любой момент можно связаться с поставщиком и проверить введенные менеджером данные,

• проведя аттестацию, с помощью модели будут получены расчетные значения объема заказа, их частота и т.д.,
• после выбора приоритетного поставщика модель позволяет оценить и величины необходимых для закупки средств и ориентировочный эффект от их вложения, что может использоваться в процессах планирования заготовки материала и бюджетирования.

Практический опыт

Практическое использование описанной модели показало, что расчеты, проводимые с ее помощью более точны, чем используемые ранее в компании методы экспертных оценок (как одно из принятых проектных решений при внедрении SAP R/3). Для сравнения получаемых результатов был проведен эксперимент на одном из материалов.

Некоторые показатели и характеристики материала исходя из статистических данных за предыдущий год:

• товарооборот » 137 тыс. руб./мес.
• прибыль » 28 тыс. руб./мес.
• отпускная цена 14 руб./шт.
• товар постоянного массового спроса, производится и поставляется множеством местных небольших заводов.
• планируется материал по точке заказа.

Ряду экспертов (менеджеров) было предложено оценить и выбрать наиболее целесообразного поставщика по параметрам, перечисленным в модели. По их оценкам был выбран поставщик, имеющий следующие значения параметров: закупочная цена 9,9 руб./шт., срок поставки 7 дней с возможным отклонением 3 дня и стоимостью выполнения заказа 5600 руб. и оцененный по «качеству» на 7 баллов. Стоит отметить, что выбранный поставщик являлся текущим, а основной вес в оценке имела закупочная цена и стоимость доставки, что объяснялось характером потребления данного товара.

Затем по тем же значениям параметров был сделан расчет в соответствии с моделью. Оказалось, что были выбраны разные поставщики. Поставщик, имеющий максимальную оценку по предлагаемой модели, характеризовался следующими значениями: цена 10 руб./шт., срок поставки 8 ± 1 дней и стоимостью выполнения заказа 5800 руб. с оценкой качества материала 8 баллов. Проводимые до этого маркетинговые исследования в рамках проверки модели показывали, что в случае закупки товара у первого поставщика продажи могут возрасти на 10%. Условия оплаты товара были практически одинаковыми – отсрочка на срок поставки товара.

Так, по оценкам модели прибыль при работе с текущим поставщиком должна была составить порядка 29 тыс. руб./мес. (в действительности это подтверждалось статистикой, см. выше), а при работе со вторым прибыль оценивалась в 31,5 тыс. руб./мес., что составляло дополнительные 2,5 тыс. руб./мес.

На самом же деле после смены поставщика прибыль в первый месяц составила » 30 тыс. руб., а во второй » 32 тыс. руб. Такое различие между расчетной величиной прибыли можно объяснить двумя причинами (кроме влияния случайных факторов).

Замедленным и постепенным, а не мгновенным и скачкообразным ростом объемов продаж с изменением характеристик товара, то есть наличием некоторого запаздывания отклика потребителей на происходящие изменения, что не отражено в модели.

При переходе со старого на новый товар, а в данном случае смена поставщика означала и смену качества товара, существует некоторый период, когда одновременно продаются оба товара, что также сказывается на отклонениях в получаемой прибыли.

Если судить по двум первым месяцам работы, то можно сделать вывод о том, что, не смотря на сделанные в модели допущения, точность оценки достаточно велика. Таким образом, решение главной задачи с помощью модели – выбрать поставщика (а не определить точный экономический эффект) можно считать успешным. Конечно, то, на сколько адекватны и точны оценки для более продолжительных периодов, даваемые предложенной моделью аттестации поставщиков, покажет дальнейшая работа.

Закономерности и рекомендации

При численном моделировании были получены следующие основные закономерности:

При больших значениях стоимости хранения запасов и больших объемах продаж товара значительное влияние на оценку оказывает не столько само время поставки, сколько его возможное отклонение.

Снижение закупочных цен и затрат на выполнение заказа даже при незначительном падении качества товара обязательно должно рассматриваться в совокупности с изменением объема потребления товара.

Снижение затрат на выполнение заказа для товаров с относительно небольшим объемом продаж приводит к значительному повышению прибыли вследствие нелинейности их связи.

Данные рекомендации важны еще потому, что они исходят из полученной зависимости между оценкой и значениями параметров поставщика, которые являются нелинейными, а, следовательно, не могут корректно отражаться в методах экспертных оценок. Подтверждение данных выводов можно наблюдать на практическом примере, приведенном выше.

1 Гаджинский А.М. Логистика: Учебник. М.: ИТК "Дашков и К", 2003. 408 с.

2 Майкл Р. Линдерс, Харольд Е. Фирон. Управление снабжением и запасами. СПб: ООО «Виктория плюс», 2002. 768 с.

3 Козловский В.А., Козловская Э.А., Савруков Н.Т. Логистический менеджмент, М.: Лань - 2002, 272 с.

4 Бауэрсокс Д. Дж. Логистика: Интегрированная цепь поставок, М.: Олимп-Бизнес, 2001.

5 Миротин Л.Б. Системный анализ в логистике, М.: "Экзамен", 2002, 480 с.