Что такое уровень сервиса и с чем его едят?

Доброго дня, друзья!
Давно хотел написать статью про основу основ — взаимосвязь уровня сервиса от оборачиваемости. Постараюсь описать все своими словами, т.е. без академически сложных терминов.
Итак, приступим!
Начать следует с того, что нужно дать понятие видам распределения в статистике. Это то, как в интересующем нас случае, происходят продажи, по каким законам.
Например, возьмем продажи за полтора месяца с разбивкой по дням: 20, 40, 70, 30, 30, 20, 0, 20, 40, 80, 30, 30, 20, 0, 20, 40, 60, 30, 30, 20, 10, 20, 40, 70, 30, 40, 20, 0, 20, 40, 70, 30, 30, 20, 0, 20, 40, 70, 30, 30, 20, 30.
Какому закону подчиняется этот ряд чисел? Вопрос я задаю из-за того, что от этого зависит как мы будем закупать товар под такой спрос, чтобы удовлетворить ту или иную часть потребителей.
Сейчас прошу держаться за стул покрепче, будет немного “страшных” формул: взгляните на информацию из Википедии по запросу “распределение вероятностей”.
И это еще не все виды…
Где-то в начале можете найти интересующее нас распределение — Гауссовское (нормальное). О нем сейчас и пойдет речь.
Не буду утруждать вас различными исследованиями и статистикой — прошу принять на веру: большинство событий в современном мире в области оптовых продаж происходит по законам нормального распределения. ДА — с допущениями, смещениями, не всегда и т.д. и т.п. Но этого уже достаточно, чтобы управлять запасами подавляющего большинства предприятий. И проверить любое распределение на “нормальность” может каждый из вас — для этого есть формулы и специальные сервисы в интернете, которые значительно упрощают эту работу.
Так что же такое нормальное распределение?
Постараюсь описать максимально просто: нормальное распределение это набор значений, который отобразится на графике следующим образом — в виде колокола, где в центре будет самое часто встречаемое значение, а по краям — наименее встречающиеся.
Ниже график распределения интеллекта у людей, где среднее значение — 100. Если измерить население планеты, страны, города — мы получим примерно такую же картинку: в среднем будет огромная масса людей со средними значениями интеллекта (90-110), а вот людей с интеллектом 60 и 200 будет гораздо меньше.
И так во многом в нашей жизни — даже сахар мы рассыпаем в виде колокола Гаусса :).
Итак, мы разобрались с понятием нормального распределения. С определенным уровнем допущений мы считаем, что наши продажи распределяются “нормально”. Теперь будем разбираться как этим управлять.
Допустим, начальник сказал: сделай так, чтобы товара ВСЕГДА хватало для продаж текущего дня. Т.е. закупай рано утром товар и обеспечь продажи дня на 100%.
Как это сделать?
Если посмотреть на ряд чисел, которые я дал в начале статьи, то кажется, что продажи больше 80 штук не встречались ранее, значит закупив 80 штук мы можем быть уверены, что не упустим ни одной продажи за день.
Но все не так просто…
Для того, чтобы нам рассчитать необходимый размер заказа в данном конкретном случае нам нужно сделать кое-какие вычисления. Требуется вычислить среднее значение продаж и их стандартное отклонение.
Среднее значение (мю) — 31
Стандартное отклонение (сигма) — 20.
Именно эти два параметра сейчас важны для нас в нашей упрощенной модели.
Далее моделируем ситуацию, какими могут быть продажи исходя из этих параметров?
Ответ прост — они могут легко превысить максимальное значение нашего ряда. Т.е. продажа 81 штуки нас не должна удивить и это все достаточно просто объясняется законом нормального распределения. Мы работали с выборкой — значениями продаж за полтора месяца. Никто не может гарантировать, что продажи будут всегда оставаться в указанном диапазоне мин-макс (0-80).
Поэтому используя формулу поиска вероятности обеспеченности запасом исходя из указанных параметров, ответственно заявляю: если закупать каждое утро до 80 единиц товара — мы можем обеспечить лишь 99,4% сервиса. Т.е. 0,6% клиентов уйдут из нашего магазина ни с чем!
Настало время дать определение уровню сервиса — это отношение удовлетворенного спроса к общему спросу. 90% сервис означает, что 10% клиентов ушли неудовлетворенными, в нашем случае — ушли из магазина без товара.
В данной статье не буду грузить вас формулами расчета — лишь приведу несколько примеров:
- если закупать до 90 единиц — обеспечим сервис 99,87%,
- если закупать до 70 единиц — обеспечим сервис 97,65%,
- если закупать до 40 единиц — обеспечим сервис 67%.
Даже исходя из этих примеров понятно, что для увеличения сервиса с 99,4% до 99,87% (т.е. на 0,47%) нам потребовалось держать на складе дополнительно 10 единиц товара! Треть средних продаж! А если в процентах, то еще интереснее — прирост сервиса на 0.47% требует увеличения запасов на более, чем 10%!
Все это описывается следующим графиком: уровень сервиса (уровень обслуживания) экспоненциально зависим от затрат на содержание запасов. Каждый дополнительный процент сервиса стоит больше и больше инвестиций в запасы.
Это крайне важно знать всем, кто вовлечен в процесс закупок!!!
Надеюсь статья была интересна вам и вы захотите продолжения :).