Приоритетное пополнение запасов в Excel с вероятностными прогнозами

Складские остатки часто сравнивают с застывшими деньгами. Их недостаток парализует продажи, а избыток поглощает оборотный капитал. Большинство управленцев знает эту аксиому, но ежедневно сталкивается с дилеммой: что закупать в первую очередь, если бюджет ограничен, а поставщиков много? Интуиция и опыт подводят, когда переменных становится слишком много. 

Вероятностные прогнозы и системный подход в Excel превращают хаотичную закупку в управляемый процесс. Метод приоритетного пополнения не просто создаёт список заказов, а вычисляет последовательность действий, которая максимизирует прибыль или минимизирует риски при заданных ресурсах.

Проблема пополнения запасов

Классическое правило “заказать всё, что ниже точки заказа” терпит неудачу в реальных условиях. Финансовый лимит, ограниченная мощность поставщика, сезонный спрос – эти факторы разрушают идеальную модель. Вы сталкиваетесь с выбором: заказать 100 единиц товара А или 70 единиц товара Б. Первый приносит большую маржу, но продаётся медленно. Второй уходит быстро, но его дефицит менее критичен. Решение осложняется, когда таких позиций не две, а 200.

Проблема усугубляется динамикой спроса. Статистика прошлого месяца не гарантирует повторения в будущем. Неожиданная виральность товара в соцсетях, задержка поставки комплектующих у производителя, локальное повышение спроса – всё это создаёт “шумы”, мешающие точному планированию. Руководитель склада или отдела закупок вынужден действовать в условиях неопределённости, где каждая ошибка имеет свою цену: упущенная выгода или прямые убытки от образования неликвидов.

Вероятностный прогноз спроса

Это не просто “среднее значение за прошлый период”. Он отвечает на вопрос: с какой вероятностью спрос на товар в течение следующей недели составит от X до Y единиц?

Калькулятор онлайн

Посчитайте сколько денег вы теряете на текущих мощностях

Заказы в день, ед.

Текущий mispick, % кол-во ошибок

Время сборки до, мин

Рассчитать

Рассчитать результаты внедрения

• 87%

  
  видят результат в первый месяц
• 31%

  
  среднее сокращение издержек
• 42%

  
  рост скорости операций
• 18%

  
  увеличение оборота

В Excel этот подход реализуется через анализ исторических данных с помощью статистических распределений, например, Пуассона для редко продаваемых позиций или нормального распределения для товаров с устойчивым спросом.

Практический шаг – построение гистограммы частот продаж за выбранный период. Допустим, вы анализируете продажи строительной смеси. За 20 недель спрос составлял: 5 раз – 40 упаковок, 8 раз – 50 упаковок, 5 раз – 60 упаковок, 2 раза – 70 упаковок. Это уже не “средний спрос 52 упаковки”, а основа для вероятностной модели. Вероятность того, что спрос будет 50 упаковок или меньше, равна (5 + 8) / 20 = 65%. Такой подход даёт понимание реальных рисков.

• Используйте функцию СТАНДОТКЛОН.В() для расчёта стандартного отклонения – меры разброса данных. Чем оно выше, тем менее предсказуем спрос.
• Применяйте НОРМ.РАСП() или ПУАССОН.РАСП() для оценки вероятности конкретного уровня спроса на основе рассчитанных среднего и стандартного отклонения.
• Учитывайте тренд. Простой линейный тренд с помощью графика или функции ЛИНЕЙН покажет, растёт популярность товара или падает, что критически важно для корректного прогноза.

Прогнозы на будущее указывают на рост важности гибких вероятностных моделей. Они начинают учитывать не только внутренние исторические данные, но и внешние индексы: погодные условия для сезонных товаров, экономические индикаторы, активность в тематических поисковых запросах. Интеграция этих данных в Excel возможна через Power Query, что открывает путь к более комплексному анализу.

Определение допустимых вариантов решений о пополнении запасов

С прогнозом на руках вы перестаёте гадать. Следующий этап – генерация допустимых сценариев пополнения. “Допустимый” здесь означает выполнимый с учётом ваших жёстких ограничений. Основных ограничений обычно три: бюджет на закупку, минимальная партия поставщика, доступный объём складских площадей.

В Excel это превращается в задачу на перебор. Допустим, у вас 50 000 рублей, и нужно распределить их между десятью позициями.

1. Вы начинаете с составления таблицы, где для каждого товара указаны: текущий остаток, точка заказа, рекомендуемый объём пополнения, цена за единицу, стоимость партии.
2. Затем с помощью инструмента “Поиск решения” (надстройка Solver) или даже простого перебора вариантов вы находите комбинации, которые укладываются в бюджет.

Пример из практики. У вас три товара. Товар Х требует вложений 30 000 р., товар Y – 25 000 р., товар Z – 20 000 р. Бюджет 40 000 р. “Поиск решения” в Excel может помочь найти комбинацию, которая максимизирует общий ожидаемый доход (рассчитанный как прогнозируемый объём продаж * маржа) при условии, что сумма затрат <= 40 000 р. В данном случае оптимальной может оказаться пара Y+Z общей стоимостью 45 000 р., что превышает бюджет, значит, Solver её отбросит и предложит, например, Х+Z (50 000 р.) или только Y (25 000 р.). Ваша задача – сгенерировать все такие выполнимые комбинации для дальнейшей оценки.

Важный нюанс – учёт логистических сроков. Решение “заказать всё и сразу” может быть допустимым по бюджету, но приведёт к одновременному прибытию всех партий, создав нагрузку на приёмку и заняв все свободные места. Поэтому в список допустимых вариантов стоит включать и сценарии с временной разбивкой заказов.

Ранжирование допустимых решений по пополнению запасов

Когда список выполнимых сценариев готов, наступает время ключевого этапа – расстановки приоритетов. Ранжировать варианты можно по разным критериям, выбор критерия определяет философию управления запасами.

1. Максимизация ожидаемой прибыли. Каждому товару в сценарии присваивается оценка: (Вероятность продажи единицы * Маржа с единицы). Сумма по всем товарам в сценарии даёт его ценность. Самый высокий показатель получает наивысший приоритет.
2. Минимизация риска дефицита (Service Level). Здесь считается вероятность возникновения дефицита по критичным позициям в каждом сценарии. Приоритет отдаётся варианту, который сильнее всего снижает совокупный риск срыва продаж.
3. Оптимизация оборачиваемости. Этот критерий оценивает, как быстро вложенные в закупку деньги вернутся. Рассчитывается как Сумма закупки / Прогнозируемая выручка от партии. Чем меньше коэффициент, тем выше приоритет сценария.

В реальности используют композитный показатель. Вы определяете вес каждого критерия (например, прибыль – 50%, риск дефицита – 30%, оборачиваемость – 20%). Для каждого сценария в Excel вычисляется интегральный балл по формуле:

Систематизируйте работу вашего склада

Скачайте бесплатный набор «10 готовых шаблонов для эффективного учета» и наведите порядок уже сегодня

• 4 шаблона для ежедневного учета движения товаров, материалов и операций на складе
• 4 шаблона для анализа состояния, эффективности и стоимости товарных запасов
• 2 шаблона для стратегического планирования закупок, управления бюджетами и оценки внешних партнеров

Скачать все шаблоны бесплатно в Телеграм Скачать бесплатно

(Балл_прибыли*0.5) + (Балл_риска*0.3) + (Балл_оборачиваемости*0.2)

Сценарии сортируются по этому баллу. Такой подход балансирует краткосрочную выгоду и долгосрочную устойчивость.

Определение критериев остановки

Ранжирование даёт идеальный список, но ресурсы всё равно ограничены. Нужен понятный сигнал, когда прекращать утверждать заказы по этому списку. Критерий остановки – это правило, которое завершает процесс отбора.

Самый простой критерий – исчерпание бюджета. Вы идёте по списку от высшего приоритета к низшему, суммируете стоимость заказов и останавливаетесь, когда очередной сценарий не помещается в оставшиеся средства.

Более сложный и эффективный критерий – минимальный порог эффективности. Вы устанавливаете, например, что рассматриваете только те сценарии, интегральный балл которых выше 0.7 (по шкале от 0 до 1). Как только следующий в очереди вариант имеет балл 0.65, процесс останавливается, даже если бюджет ещё не исчерпан. Оставшиеся средства логичнее направить не на менее эффективные закупки, а, например, на ускорение поставки по уже выбранным высокоприоритетным позициям.

Третий критерий – ограничение по количеству позиций. Часто эффективнее глубоко работать с 20 ключевыми товарами, чем поверхностно контролировать 100. Остановка происходит после отбора заданного числа наилучших сценариев.

Практические рекомендации

Метод приоритетного пополнения в Excel структурирует сложное решение, опираясь на данные, а не на интуицию. Он заставляет формализовать прогноз, чётко определить ограничения и критерии успеха. Главный вывод: управление запасами – это непрерывный процесс оптимизации, а не разовая акция по закупке.

Конкретные шаги для внедрения:

1. Начните с пилотной группы товаров (10-20 позиций), чтобы отработать методику.
2. Автоматизируйте расчёты в Excel с помощью макросов или Power Query, чтобы избежать рутинных ошибок.
3. Регулярно, например, раз в месяц, пересматривайте веса критериев в композитном показателе. Стратегия компании может меняться.
4. Анализируйте расхождения между прогнозом и фактом. Это не повод ругать методику, а источник данных для её улучшения.

Стоит признать, что Excel – инструмент ручного управления. По мере роста номенклатуры и числа факторов построение и пересчёт моделей становятся трудоёмкими. Логичным развитием является переход на системы, которые автоматически собирают данные, строят прогнозы, предлагают приоритетные решения в реальном времени.

Оптимизация пополнения запасов со Складологом

Ручные расчёты в Excel, даже самые продвинутые, требуют времени и подвержены человеческому фактору. Автоматизированный сервис переводит логику приоритетного пополнения в плоскость автоматической ежедневной работы.

Складолог – это программа складского учёта, которая работает прямо в смартфоне, выполняя роль мобильного ТСД. Её ключевая функция в контексте нашей темы – контроль остатков и автозаказ. Система позволяет для каждой позиции установить пороговый уровень остатка. Как только запас опускается ниже этого порога, ответственный сотрудник получает уведомление – в приложении, по почте или в мессенджере. Это базовый уровень приоритизации: система сама выделяет товары, требующие внимания.

Но Складолог идёт дальше, предлагая инструменты для реализации комплексного подхода:

• Централизованное управление номенклатурой и поставщиками. Все карточки товаров и контрагентов в одном месте, что исключает потерю данных, ускоряет принятие решений.
• Интеграции с маркетплейсами (Wildberries, Ozon), 1С, МойСклад, другими системами. Это обеспечивает автоматический поток актуальных данных о продажах и остатках, который является топливом для точных прогнозов.
• Детальная аналитика и отчёты. Дают наглядную картину динамики запасов, помогая анализировать расхождения между планом и фактом, чтобы постоянно улучшать параметры прогнозирования.

Сервис экономит до 80% времени на складских операциях и помогает сократить издержки в среднем на 20%. Для бизнеса, который перерос ручное управление в Excel, Складолог становится следующим шагом – системой, которая не только рекомендует, что закупить, но и помогает исполнить это решение в пару кликов, поддерживая баланс между дефицитом и излишками.

Источники статьи

• Федеральный образовательный портал “Экономика. Социология. Менеджмент”: “Методы управления запасами в логистике”.
• Журнал “Логистика”: “Вероятностные модели управления товарными запасами в условиях нестабильного спроса”.
• Logistics.ru: “Как управлять сложными цепями поставок”.