Strategia zarządzania zapasami oparta na polityce MIN-MAX jest jedną z najbardziej popularnych i stosowanych na co dzień metod utrzymywania i odnawiania zapasów. Wynika to m.in. z faktu jej stosunkowo prostej konstrukcji. Czy stosowanie tej metody jest tak proste i oczywiste chociażby w kontekście doboru optymalnych wielkości MIN-MAX? Przy dzisiejszej kawie pochylimy się nad problemem optymalizacji parametrów MIN-MAX w kontekście zrównoważenia kosztów łańcucha dostaw.

Na początku krótki opis metody MIN-MAX. Ogólnie rzec biorąc polityka MIN-MAX polega na ustaleniu dolnych (MIN) i górnych (MAX) limitów stanów magazynowych danego produktu. Limity mogą być określone ilościowo np. 100 szt. lub dniami pokrycia np. 10 dni pokrycia sprzedaży. Już na pierwszy rzut oka można zatem stwierdzić, że optymalizacja tych parametrów może prowadzić z jednej strony do znacznego obniżenia kosztów m.in. magazynowania i transportu, z drugiej zaś do zwiększenia sprzedaży i tym samym poprawy wskaźnika obsługi klienta.

Optymalizacja MIN-MAX a koszty magazynowania

Koszty magazynowania mogą być jednym z największych obciążeń finansowych w łańcuchu dostaw. Zbyt duża ilość zapasu wiąże się z koniecznością posiadania przestrzeni magazynowej, kosztami kapitału zamrożonego w zapasie, a także ryzykiem związanym z przeterminowaniem czy utratą wartości produktów. Z drugiej strony, zbyt mały zapas zwiększa ryzyko braków dostępności, co może prowadzić do utraty sprzedaży lub kosztownych działań w celu szybkiego pozyskania brakujących towarów.

Koszty zamówień i transportu a parametry MIN-MAX

Każde zamówienie odnowienia zapasów wiąże się z kosztami: administracyjnymi, logistycznymi oraz transportowymi. Przy wysokiej częstotliwości zamówień rosną koszty operacyjne, a czas poświęcony na realizację dostaw wpływa na ogólną efektywność procesów. Dzięki optymalnie dobranej polityce MIN-MAX można lepiej dostosować częstotliwość zamówień i ich wielkość, co pozwala znaleźć się bliżej optimum kosztowego z punktu widzenia zbalansowania kosztów transportu oraz kosztów utrzymywania zapasów.

Koszty utraconej sprzedaży i kar umownych

Satysfakcja klienta jest jednym z kluczowych wskaźników efektywności łańcucha dostaw. Klienci oczekują dostępności produktów, szybkiej realizacji zamówień i odpowiedniej jakości obsługi. Przekroczenie lub niedotrzymanie poziomów zapasów może wynikać z braku doboru optymalnych wielkości parametrów MIN-MAX i prowadzić do opóźnień lub braków, co negatywnie wpływa na poziom obsługi klienta.

Dlaczego warto optymalizować parametry MIN-MAX?

Optymalizacja parametrów MIN-MAX nie tylko wpływa na redukcję kosztów, ale także pomaga firmom lepiej dostosować się do dynamicznych warunków rynkowych i utrzymywać wymagany poziom dostępności (service level). Przy odpowiednim zastosowaniu pozwala ona:

1. Redukować koszty magazynowania – unikając nadmiernych zapasów i zmniejszając ryzyko przeterminowania produktów.
2. Zarządzać kosztami transportu i zamówień – dzięki lepszemu dopasowaniu częstotliwości i wielkości zamówień.
3. Poprawić płynność finansową – poprzez utrzymywanie odpowiedniego poziomu zapasów bez nadmiernego inwestowania kapitału.
4. Zwiększać satysfakcję klientów – dzięki lepszej dostępności produktów i terminowości dostaw.

Jak przeprowadzić optymalizację MIN-MAX?

Przeprowadzenie skutecznej optymalizacji MIN-MAX wymaga analizy kilku kluczowych czynników:

• Analiza historyczna danych sprzedaży i zapasów – pozwala ocenić zmienność popytu oraz częstotliwość zamówień.
• Ograniczenia w łańcuchu dostaw – uwzględnienie wpływu informacji takich jak MOQ, zamówienia zbiorcze, dostępna powierzchnia magazynowa, etc.
• Koszty magazynowania, transportu, utraconej sprzedaży, kar umownych, etc.  – dokładne zrozumienie, jakie są koszty jednostkowe.
• Analiza ryzyka i dostępności dostawców – ocena niezawodności dostawców, co pozwala zapobiec opóźnieniom i zakłóceniom w dostawach.

Podsumowanie

Optymalne parametry MIN-MAX powinny odzwierciedlać trade-off pomiędzy różnymi typami kosztów i ograniczeniami w łańcuchu dostaw. Ustalając odpowiednie progi MIN-MAX, firmy mogą dostosować zamówienia dla odnowienia zapasu i utrzymywać zapas bezpieczeństwa w odniesieniu do celów biznesowych, optymalizując koszty oraz respektując ograniczenia w łańcuchu dostaw.

Oprogramowanie DATURE ENTERPRISE wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w procesie prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. System Dature pozwala na gromadzenie informacji o kosztach w łańcuchu dostaw i ich zastosowanie do wyliczenia optymalnych parametrów sterowania zapasami za pomocą matematycznej funkcji celu z ograniczeniami. Dzięki temu możliwe jest zapewnienie wymaganej dostępności towarów przy możliwie najniższym łącznym koszcie łańcucha dostaw.

W systemie dostępne są metody prognozowania popytu sezonowego oraz pozostającego pod wpływem dni kalendarzowych. Metody zarządzania zapasem pozwalają zarówno na wykorzystanie podejścia opartego o budowanie zapasów sezonowych przed sezonem, dynamiczne sterowanie zapasem bezpieczeństwa jak i JIT.

W aplikacji DATURE ENTERPRISE można także wykorzystać wiedzę ekspercką w procesie prognozowania popytu. Uprawnieni użytkownicy mogą wprowadzać prognozy eksperckie i korygować nimi prognozy statystyczne. Proces jest w pełni audytowalny pod kątem tego kto kiedy i jak zmienił prognozę. Dzięki temu możliwe jest śledzenie trafności zarówno prognoz statystycznych jak i prognoz eksperckich. W konsekwencji organizacja uczy się jak trafniej prognozować i poprawiać efektywność procesu.