Kuri atsargų valdymo metodika tinkamiausia. Vienas reikšmingiausių sprendimų, kalbant apie efektyvų atsargų valdymą, pasirinkti tinkamą metodiką. Atsargų valdymo metodas formuoja atsargų kiekius, pinigų srautus, aptarnavimo lygį ir IT investicijas. Šiame straipsnuje pateisime tris atsargų valdyme taikomas metodikas.
Kuri atsargų valdymo metodika tinkamiausia

1) Kiekvieno metodo apibrėžimas ir paaiškinimas
- Prognozavimas (Forecasting) remiasi praeities pardavimais ir statinėmis formulėmis, įvertinant būsimą paklausą. Kitaip tariant pagal praeities duomenis, įvedant tam tikrus koeficientus, bandoma nuspėti kokia paklausa bus ateityje. Atsargų planavimo komandos paverčia prognozes pirkimų ar gamybos užsakymais. Prognozės gali būti paprasti vidurkiai arba sudėtingi mašininio mokymosi modeliai. Prognozavimas, kaip ir bet kurie kiti skaičiavimai, priklauso nuo patikimo duomenų srauto.
- Min-Max (reorder point / safety stock) nustato du fiksuotus taškus: minimumą ir maksimumą. Kai likutis pasiekia minimumą — užsakoma iki maksimumo. Tai paprasta ir aišku. Naudojant šį metoda, priimama sąlyga, jog paklausa ir tiekimo laikas yra santykinai stabilūs. Pažangesnės Min-Max sistemos įveda reguliarius fiksuotų taškų perskaičiavimus, vertinant pasikeitusias sąlygas ar įvedant tam tikrus koeficientus.
- Dinaminiai buferiai (Theory of Constraints) dėmesį skiria lankstumui ir realios paklausos sekimui. Tai yra kiekvienos prekės atsargų lygis – buferis, kinta dinamiškai priklausomai ar prekių likutis yra pakankamas esamai paklausai įgyvendinti. Buferiai taip pat reaguoja į tikrą kintamumą tiekimo ir paklausos atžvilgiu. TOC metodas yra orientuotas į srautą, ne į prognozes.
2) Stiprybės ir silpnybės — tiesioginis metodų palyginimas
Prognozavimas
- Stiprybės: tinka produktams su ilga ir stabilia pardavimo istorija. Naudinga planuojant akcijas ir kiekius tiekėjams.
- Silpnybės: prognozės ženkliai suprastėja esant rinkos svyravimams, netvarkingiems duomenims ar trumpoms prognozavimo atkarpoms. Per didelis pasitikėjimas prognozėmis gali sukelti perteklinius likučius arba trūkumus netikėtų įvykių metu.
Min-Max
- Stiprybės: paprasta įdiegti, lengvai suprantama ir naudojama. Tinka valdyti stabilios paklausos produktams.
- Silpnybės: statiniai ribojimai neatsižvelgia į kintančią paklausą ar tiekimo laikų variaciją. Gali užšaldyti apyvartines lėšas, jei max lygiai per dideli. Sudėtinga efektyviai valdyti dideliuose tiekimo grandinės tinkluose. Taip pat bendras atsargų lygis būna pakankamai didelis, kai prekių užsakoma iki max lygio, tai daro įtaka sandėlio valdymui bei sandėlio kaštams.
Dinaminiai buferiai
- Privalumai: buferiai prisitaiko prie realaus kintamumo. TOC metodo pagalba sumažinami prekių trūkumai, tiek perteklius. Vadinasi apsaugomos apyvartinės lėšos, naudojamos naujų prekių pirkimui ar verslo plėtrai. Gerai veikia nepastoviose rinkose, esant ilgiems papildymo terminams ar sudėtingose tiekimo grandinėse.
- Trūkumai: reikalauja specifinės atsargų valdymo sistemos, kurie būtų integruoti dinaminio buferio valdymo proncipai, diegimo. Paprastai tokios sistemos yra brangios. Ir reikaligi darbuotojų mokymai, kadangi keičiasi visa atsargų valdymo logika, kurią dažnai sunku intuityviai priimti.
5) Hibridiniai sprendimai — šių dienų realybė
Dauguma ilgametę patirtį turinčių atsargų valdymo sistemų vystytojų naudoja kelis būdus. Dažniausiai sutinkami hibridiniai modeliai yra:
Prognozavimas ir MIN-MAX. Prognozavimas yra lengviausiai supratamas ir inituityviausias būdas – pasižiūrėti, kas buvo anksčiau ir bandyti nuspėti, kas bus ateityke. Labai dažnai prognozavimas naudojamas pirminių min-max. taškų apskaičiavimui bei perskaičiavimui. Taip pat akcijų bei sezonų planavimui.
Prognozavimas ir Dinaminiai buferiai. Dinaminiai buferiai yra vienas iš pažangiausių atsargų valdymo metodų, kadangi leidžia efektyviai valdyti atsargas, sandėliuoti tik tiek, kiek reikia iki artimiausio prekių papildymo. Taip pat buferiai dinamiškai prisitaiko prie paklausos pokyčių. Visgi neretai kartu naudojamas ir prognozavimo metodas – pirminių buferių nustatymui pagal praeities duomenis, bei akcijų ir sezonų valdymui. Tad naudinga susipažinti, kuri sistema tinka mažoms, vidutinėms ir didelėms kompanijoms.