Интегрированный анализ моделей управления запасами и оценка их экономической целесообразности на предприятии (на примере…)

Введение

Управление запасами в современной логистике является критически важным элементом, определяющим финансовую устойчивость и конкурентоспособность любого предприятия, функционирующего в сфере производства, торговли или распределения, особенно в таких высококонкурентных регионах, как Санкт-Петербург. Неэффективная система управления запасами приводит к «замораживанию» значительной части оборотного капитала, увеличивает совокупные логистические затраты (Total Inventory Cost, TIC) и повышает риски как дефицита, влекущего потерю продаж и лояльности, так и избытка, приводящего к устареванию и обесценению активов.

Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки и внедрения таких моделей логистического управления запасами, которые не только минимизируют операционные издержки, но и обеспечивают максимальную экономическую целесообразность вложений, что требует применения строгих методов инвестиционного анализа (NPV, IRR) и учета актуальных требований бухгалтерского законодательства (ФСБУ 5/2019).

Объектом исследования выступает система управления материальными потоками и запасами коммерческого предприятия. Предметом исследования являются теоретические, методологические и практические аспекты оптимизации логистических моделей управления запасами и оценки их экономической эффективности.

Целью работы является проведение глубокого теоретического и практического анализа моделей логистического управления запасами, оценка их экономической целесообразности на примере конкретного предприятия (или отрасли) в регионе Санкт-Петербурга, с последующей разработкой обоснованных рекомендаций по оптимизации системы и расчетом экономического эффекта.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести критический обзор классических и современных моделей управления запасами (EOQ, JIT, MRP, Lean SCM) и определить их методологические особенности.
2. Детализировать структуру совокупных затрат на запасы (TIC) и проанализировать влияние ФСБУ 5/2019 на учет запасов в РФ.
3. Провести анализ текущей системы управления запасами предприятия, оценить ключевые KPI и выявить «узкие места».
4. Обосновать выбор оптимальной логистической модели для внедрения, исходя из специфики спроса и поставок.
5. Разработать комплекс организационно-экономических мероприятий по внедрению предложенной системы.
6. Рассчитать экономическую целесообразность проекта оптимизации с использованием методов дисконтирования денежных потоков (NPV, IRR, Payback Period).

Работа имеет традиционную структуру: теоретическая часть, посвященная методологии; аналитическая часть, основанная на данных предприятия; и проектная часть, содержащая рекомендации и экономические расчеты.

Теоретико-методологические основы логистического управления запасами

Управление запасами — это поиск баланса между двумя крайностями: высоким уровнем обслуживания клиентов (требующим больших запасов) и минимизацией операционных и финансовых затрат (требующим малых запасов). Глубокий анализ начинается с понимания эволюции и классификации моделей, которые предлагают различные решения этого баланса, а также с точной оценки экономических последствий каждого выбора.

Эволюция и классификация систем и моделей управления запасами

Современная логистика оперирует широким спектром моделей управления запасами, которые можно разделить на детерминированные (работающие в условиях известного, стабильного спроса) и стохастические (учитывающие случайные колебания спроса). Помимо этого, системы классифицируются по принципу воздействия на материальный поток — «выталкивающие» или «тянущие».

1. Детерминированные модели: Классический подход EOQ

Исторически, первой и наиболее влиятельной детерминированной моделью является **Модель экономичного размера заказа (EOQ, Economic Order Quantity)**. Ее методологическая особенность состоит в том, что она ищет оптимальный размер партии заказа ($Q^*$) при известных годовом спросе ($D$), стоимости оформления заказа ($S$) и стоимости хранения единицы запаса в год ($H$).

Концепция EOQ, впервые сформулированная в начале XX века, базируется на минимизации совокупных переменных затрат на заказ и хранение.

**Формула оптимального размера заказа ($Q^*$), известная как формула Уилсона/Харриса:**
$$
Q^* = \sqrt{\frac{2 \cdot D \cdot S}{H}}
$$

Где:

• $Q^*$ — оптимальный размер заказа;
• $D$ — годовой спрос на запасы;
• $S$ — стоимость оформления одного заказа;
• $H$ — стоимость хранения единицы запаса в год.

Графическая интерпретация EOQ демонстрирует, что по мере увеличения размера заказа $Q$, затраты на заказ (которые обратно пропорциональны $Q$) уменьшаются, а затраты на хранение (которые прямо пропорциональны $Q$) увеличиваются. Точка пересечения кривых затрат на хранение и затрат на заказ, где их сумма минимальна, соответствует оптимальному размеру заказа $Q^*$.

Ограничения EOQ: Модель является идеализированной, поскольку она предполагает постоянный спрос, отсутствие скидок за объем, мгновенное пополнение запаса и отсутствие дефицита. Это делает ее неприменимой для товаров с высоковариативным или сезонным спросом.

2. «Тянущие» системы: Just-In-Time (JIT)

**Концепция Just-In-Time (JIT)**, разработанная в Toyota Motors, представляет собой радикально иной подход, известный как «тянущая» система. Основная идея JIT — **стремление к нулевому запасу** путем синхронизации поставок материальных ресурсов с фактической потребностью производства или реализации.

• Методологическая особенность: JIT фокусируется не на оптимизации размера заказа (как EOQ), а на **оптимизации частоты и надежности поставок**, минимизации времени цикла заказа и устранении всех видов потерь (включая излишние запасы).
• Инструменты: Основным инструментом реализации JIT является система **Канбан** — визуальная система сигнализации, которая инициирует движение ресурсов только при возникновении фактической потребности.
• Ограничения JIT: Требует чрезвычайно высокой степени координации и доверия между партнерами (поставщиками), минимальной вариативности спроса и исключительной надежности транспортной системы. JIT уязвима к сбоям в цепи поставок (например, к задержкам на таможне или транспортным коллапсам), что всегда должно учитываться в российских реалиях.

3. «Выталкивающие» системы: MRP и DRP

**Системы планирования потребностей в материалах (MRP, Material Requirements Planning)** — это «выталкивающие» системы, основанные на жестком плане производства (Master Production Schedule).

• Методологическая особенность: MRP, а затем и более комплексная **MRP II**, использует прогноз продаж для расчета потребности в компонентах и сырье, учитывая спецификации продуктов (Bill of Materials) и текущие остатки. Система «выталкивает» заказы на закупку и производство в соответствии с планом, даже если фактический спрос может измениться.
• DRP (Distribution Requirements Planning) расширяет логику MRP на всю сеть распределения, планируя запасы и транспортировку готовой продукции до конечных точек продаж.

4. Современные интегрированные подходы

**Lean SCM (Бережливая цепь поставок)** интегрирует принципы JIT с глобальной оптимизацией всех бизнес-процессов. Цель — устранение потерь, снижение вариативности и повышение гибкости цепи. В современных условиях, особенно при работе с широким ассортиментом и стохастическим спросом, часто используются гибридные стохастические модели (например, P-модель или Q-модель с установлением страхового запаса), а также системы **VMI (Vendor-Managed Inventory)**, где управление запасами у потребителя передается поставщику, что значительно улучшает координацию и снижает риски.

Структура Total Inventory Cost (TIC) и ее учетная регламентация в РФ

Экономическая целесообразность любой модели управления запасами измеряется через ее способность минимизировать **Совокупные затраты на запасы (Total Inventory Cost, TIC)**.

Полная структура TIC включает три основные группы затрат:

Категория Затрат	Составляющие элементы	Влияние на логистическое решение
1. Затраты на хранение (Holding Costs, H)	Складские расходы (аренда, коммунальные платежи), страхование, налоги на имущество, износ и порча (устаревание), а также капитальные затраты (упущенный доход на капитал, вложенный в запасы).	Чем выше H, тем меньше должен быть оптимальный размер заказа ($Q^*$) и тем чаще должны быть поставки (в пользу JIT).
2. Затраты на заказ/закупку (Ordering/Setup Costs, S)	Административные расходы (оформление документов), транспортные расходы, расходы на приемку и контроль качества, расходы на установку производственной линии (для внутренних заказов).	Чем выше S, тем больше должен быть $Q^*$ и тем реже должны быть поставки (в пользу EOQ).
3. Затраты на дефицит/риски (Shortage Costs)	Упущенная прибыль от несделанных продаж, штрафы за несвоевременное выполнение контрактов, расходы на ускоренную доставку (экспресс-доставка), потеря лояльности клиентов.	Определяют необходимый размер страхового запаса и требуемый уровень обслуживания.

В простейших детерминированных моделях расчет совокупных переменных затрат на заказ и хранение выглядит так:

$$
\text{TIC} = (C \cdot Q / 2) + (F \cdot D / Q)
$$

Где: $(C \cdot Q / 2)$ — средние затраты на хранение, $(F \cdot D / Q)$ — годовые затраты на заказ.

Влияние ФСБУ 5/2019 на признание, оценку и учет запасов

В Российской Федерации с 2021 года учет запасов регламентируется **Федеральным стандартом бухгалтерского учета ФСБУ 5/2019 «Запасы»**. Этот стандарт имеет прямое влияние на логистическую политику и оценку TIC, так как он определяет, какие затраты включаются в себестоимость запасов, а какие — сразу списываются на расходы.

1. Признание и оценка: Запасы признаются активом, если они потребляются или продаются в рамках обычного цикла. Согласно ФСБУ 5/2019, в фактическую себестоимость запасов включаются все затраты, связанные с их приобретением и доведением до готовности, **за исключением затрат на хранение**.
2. Затраты на хранение: В соответствии с ФСБУ 5/2019, затраты, связанные с хранением, не включаются в фактическую себестоимость запасов, а признаются расходом периода, в котором они были понесены, **за исключением случаев, когда хранение является частью технологического процесса** (например, выдержка сыра или вина). Это означает, что логистические затраты на хранение, не являющиеся технологическими, прямо влияют на финансовый результат текущего периода, стимулируя логистов к их максимальному сокращению (в пользу JIT и Lean-подходов).
3. Резерв под обесценение: ФСБУ 5/2019 обязывает предприятия создавать **резерв под обесценение запасов** в случае, если фактическая себестоимость запаса превышает его чистую стоимость продажи. Это требование — прямой стимул для логистических служб к сокращению неликвидов и устаревших запасов, так как обесценение запасов напрямую ухудшает финансовые показатели.
4. Методы оценки выбытия: Стандарт определяет три допустимых метода списания запасов при отпуске в производство или продаже: **по себестоимости каждой единицы**, **по средней себестоимости** или **ФИФО (FIFO)**. Метод ЛИФО (LIFO) новым стандартом не предусмотрен. Выбор метода (например, FIFO, который в условиях роста цен позволяет показать более высокую прибыль) влияет на финансовый результат и, следовательно, на оценку эффективности логистических решений.

Таким образом, ФСБУ 5/2019 не только регулирует бухгалтерский учет, но и устанавливает жесткие финансовые рамки, вынуждая логистические службы активно работать над снижением нетехнологических затрат на хранение и минимизацией рисков устаревания запасов.

Анализ текущей системы управления запасами и выявление «узких мест» на предприятии

Эффективная оптимизация невозможна без глубокого понимания текущего состояния объекта исследования. Данный раздел посвящен всестороннему анализу хозяйственной деятельности и логистической системы предприятия.

Организационно-экономическая характеристика предприятия и логистической системы

(В реальной дипломной работе здесь должны быть представлены реальные данные предприятия. Для целей данного анализа используются обобщенные модельные данные, типичные для торгового/производственного предприятия в регионе СПб.)

Предприятие является крупным дистрибьютором (или производителем) в Санкт-Петербурге, специализирующимся на [ОПИСАНИЕ ПРОДУКЦИИ/ОТРАСЛИ].

1. Динамика финансово-экономических показателей (3 года)

Показатель	Год 1 (Базисный)	Год 2	Год 3 (Отчетный)	Динамика (Год 3 к Году 1)
Выручка, тыс. руб.	550 000	620 000	680 000	+23.6%
Себестоимость продаж, тыс. руб.	400 000	450 000	480 000	+20.0%
Прибыль до налогообложения, тыс. руб.	45 000	58 000	65 000	+44.4%
Средняя стоимость запасов, тыс. руб.	60 000	75 000	85 000	+41.7%
Оборотный капитал, тыс. руб.	120 000	140 000	165 000	+37.5%

Анализ: Наблюдается стабильный рост выручки и прибыли. Однако, **средняя стоимость запасов росла опережающими темпами (+41.7%)** по сравнению с себестоимостью (+20.0%) и выручкой. Это указывает на снижение эффективности использования оборотного капитала и потенциальное «замораживание» средств в запасах, что требует углубленного анализа логистической эффективности.

2. Схема материальных потоков и организационная структура

На предприятии используется **традиционная «выталкивающая» система** управления запасами:

1. Отдел продаж формирует прогноз (часто неточный).
2. Отдел закупок, основываясь на прогнозе и фиксированном уровне страхового запаса (Q-модель), формирует крупные партии заказов для получения скидок.
3. Запасы хранятся на собственном складе в регионе СПб.
4. Материалы/товары поступают в производство/реализацию.

Организационная структура: Управление запасами разделено между тремя отделами:

• Отдел продаж (прогноз спроса).
• Отдел закупок (расчет партии заказа и выбор поставщика).
• Складской отдел (физическое хранение и учет).

Проблема: Отсутствие централизованного координационного центра (Службы SCM или Дирекции по логистике) приводит к несогласованности: Закупки стремятся к большим партиям для экономии на $S$, что увеличивает $H$ и риски устаревания, а Складской отдел не имеет полномочий влиять на политику заказа.

Оценка эффективности текущей системы управления запасами

Для объективной оценки используются ключевые операционные и финансовые показатели эффективности (KPI).

Финансовые KPI: Оборачиваемость запасов

Расчеты за отчетный год (Год 3):

• Себестоимость проданных товаров ($C$) = 480 000 тыс. руб.
• Средняя стоимость запасов за период ($\bar{З}$) = 85 000 тыс. руб.
• Количество дней в периоде ($Д$) = 365.

Коэффициент оборачиваемости запасов (КОЗ):
$$
\text{КОЗ} = \frac{\text{Себестоимость проданных товаров}}{\text{Средняя стоимость запасов за период}} = \frac{480\,000}{85\,000} \approx 5.65 \text{ раз}
$$

Период оборота запасов в днях (ПОЗ):
$$
\text{ПОЗ} = \frac{\text{Количество дней в периоде}}{\text{КОЗ}} = \frac{365}{5.65} \approx 64.6 \text{ дня}
$$

Сравнительный анализ динамики КОЗ:

Показатель	Год 1	Год 2	Год 3	Изменение (Г3 к Г1)
КОЗ, раз	6.67	6.00	5.65	Снижение на 15.2%
ПОЗ, дней	54.7	60.8	64.6	Увеличение на 9.9 дней

Вывод: Снижение коэффициента оборачиваемости и увеличение периода оборота запасов свидетельствует о **снижении эффективности** использования запасов. Капитал, вложенный в запасы, «замораживается» на более длительный срок, что увеличивает капитальные затраты (упущенный доход) в структуре TIC.

Операционные KPI

Показатель	Нормативное значение	Фактическое значение (Год 3)	Отклонение
DIFOT (Доставлено полностью и в срок), %	98%	89%	-9%
Количество дефицита запасов в месяц, случаев	1-2	5-7	Существенное
Процент устаревших запасов (Неликвиды), % от общего объема	< 3%	7.5%	Критическое
Удельные затраты на хранение (H), % от стоимости запасов	20-30%	45%	Избыточное

Расчет DIFOT:
$$
\text{DIFOT} (\%) = \frac{\text{Количество заказов, доставленных в полном объеме и в срок}}{\text{Общее количество заказов}} \cdot 100\%
$$
Низкий показатель DIFOT (89%) при относительно высоких запасах говорит о том, что система управления не справляется с распределением и прогнозированием, что приводит к одновременному наличию избыточных запасов (высокий процент неликвидов) и дефицита (высокое количество случаев дефицита).

Выявленные «узкие места»

1. Неэффективная модель прогнозирования: Использование простой Q-модели с фиксированным страховым запасом не соответствует реальному (вероятно, стохастическому) спросу, что приводит к ошибкам прогноза и, как следствие, к одновременному дефициту и избытку.
2. Чрезмерно высокие затраты на хранение ($H$): Удельные затраты на хранение в 45% от стоимости запасов являются критически высокими, что объясняется высокими капитальными затратами (упущенный доход) и неэффективным использованием складских площадей в дорогом регионе СПб.
3. Организационная разобщенность: Отсутствие единой SCM-стратегии и координации между закупками, складом и продажами.
4. Риск обесценения: Высокий процент неликвидов (7.5%) говорит о том, что предприятие вынуждено будет формировать значительный резерв под обесценение согласно требованиям ФСБУ 5/2019, что негативно повлияет на финансовый результат.

Разработка рекомендаций по оптимизации управления запасами и оценка их экономической целесообразности

Учитывая выявленные «узкие места» — низкую оборачиваемость запасов, высокие затраты на хранение и организационную разобщенность — стратегическое решение должно быть направлено на переход от «выталкивающей» системы с крупными, редкими заказами к «тянущей» или, как минимум, к адаптивной модели, обеспечивающей минимизацию TIC.

Выбор и обоснование оптимальной логистической модели

Проведем сравнительный анализ двух альтернативных моделей: оптимизированной EOQ и Lean SCM/JIT-подхода.

Критерий	Текущая Q-модель	Альтернатива 1: Оптимизированная EOQ	Альтернатива 2: Lean SCM / JIT-подход
Характер спроса	Стохастический (текущая система не учитывает)	Стохастический (EOQ-модель с динамическим страховым запасом)	Стабильный, прогнозируемый (требует высокой стабильности поставок)
Цель	Минимизация затрат на заказ (S)	Минимизация TIC при сохранении уровня обслуживания	Минимизация запасов (H), устранение потерь
Затраты на хранение (H)	45% (Критически высокие)	Снижение до 30-35% за счет оптимизации партии	Максимальное снижение (до 18-25%)
Применимость к условиям предприятия	Неэффективно из-за высокого H	Умеренно применимо, требует точного расчета $Q^*$	Требует кардинальной перестройки отношений с поставщиками и ИТ-систем

Обоснование выбора: Учитывая опережающий рост запасов и критически высокие удельные затраты на хранение (45%), а также сложность немедленного внедрения полноценной JIT-системы (которая требует полной интеграции с поставщиками), наиболее **экономически целесообразным и реалистичным первым шагом** является внедрение **Адаптивной стохастической Q-модели (Q-модель с динамическим страховым запасом)**, интегрированной с принципами **Lean SCM**.

Целевая модель позволит:

1. Снизить оптимальный размер заказа $Q^*$ (по сравнению с текущим неоптимальным размером), что приведет к снижению средней величины запасов и уменьшению капитальных затрат ($H$).
2. Внедрить методики точного прогнозирования (например, экспоненциальное сглаживание) для динамического расчета страхового запаса, что снизит риски дефицита и улучшит DIFOT.
3. Сфокусироваться на устранении потерь (принципы Lean), в частности, на сокращении неликвидов.

Разработка организационно-экономических мероприятий для внедрения

Для успешного перехода к адаптивной Q-модели и реализации Lean-принципов необходимо предпринять следующие шаги:

Направление	Мероприятие	Ожидаемый эффект
1. Методологическое	Внедрение метода ABC-XYZ анализа ассортимента.	Фокусировка усилий на наиболее ценных (А-класс) и наиболее стабильных (X-класс) позициях. Для АХ-товаров использовать EOQ, для CZ-товаров — стохастические модели или политику минимальных запасов.
2. Организационное	Создание Рабочей группы по оптимизации SCM или централизация функции управления запасами под руководством Финансового/Логистического директора.	Устранение разобщенности, обеспечение координации между продажами, закупками и складом. Улучшение точности входных данных.
3. Информационное (Автоматизация)	Интеграция модуля MRP/DRP в существующую ERP-систему или внедрение специализированной WMS-системы для повышения точности учета запасов и оперативного контроля.	Снижение административных затрат на заказ ($S$) за счет автоматизации, улучшение точности инвентаризации, снижение ошибок.
4. Финансово-учетное	Регулярный анализ неликвидов и своевременное создание Резерва под обесценение согласно ФСБУ 5/2019.	Повышение прозрачности финансовой отчетности и стимулирование логистов к предотвращению избыточных и устаревающих запасов.

Расчет экономической целесообразности внедрения проекта

Экономическая целесообразность проекта оптимизации оценивается через его способность генерировать положительные денежные потоки (экономию) в будущем, что измеряется с помощью методов дисконтирования.

Исходные данные для расчета:

1. Первоначальные инвестиции (IC): Затраты на внедрение WMS-модуля, обучение персонала и реорганизацию. Примем $IC = 10\,000$ тыс. руб. (Разовые затраты в год 0).
2. Ставка дисконтирования (R): Примем стоимость капитала предприятия (WACC) $R = 15\%$ годовых.
3. Прогнозный период: $n = 5$ лет.

Прогнозируемый годовой экономический эффект (CF)

Эффект достигается за счет снижения совокупных затрат на запасы (TIC), главным образом за счет снижения затрат на хранение ($H$) и сокращения затрат на дефицит/потери.

• Расчет экономии на хранении ($H$): За счет снижения средней величины запасов (прогнозируемое снижение с 85 000 тыс. руб. до 70 000 тыс. руб.) и снижения удельных затрат на хранение (с 45% до 35%).
  • Текущие затраты на $H$: $85\,000 \cdot 0.45 = 38\,250$ тыс. руб.
  • Прогнозные затраты на $H$: $70\,000 \cdot 0.35 = 24\,500$ тыс. руб.
  • Экономия на $H$: $38\,250 — 24\,500 = 13\,750$ тыс. руб.
• Расчет экономии на дефиците/потерях: За счет сокращения неликвидов и повышения DIFOT (снижение штрафов и упущенной прибыли). Прогнозируемая экономия: $2\,500$ тыс. руб.
• Общий годовой чистый денежный поток ($CF$): $13\,750 + 2\,500 = 16\,250$ тыс. руб.

Примем, что денежный поток в первые годы внедрения будет ниже из-за периода адаптации:

Год $t$	Денежный поток ($CF_t$), тыс. руб.
1	8 000
2	14 000
3	16 250
4	16 250
5	16 250

Расчет Чистой Приведенной Стоимости (NPV)

Методика NPV позволяет оценить доходность проекта с учетом временной стоимости денег.

Формула расчета NPV:

$$
\text{NPV} = \sum_{t=1}^{n} \frac{\text{CF}_{t}}{(1 + R)^{t}} — \text{IC}
$$

Год $t$	$CF_t$, тыс. руб.	Коэффициент дисконтирования $(1 + 0.15)^{-t}$	Приведенная стоимость (PV), тыс. руб.
1	8 000	0.8696	6 956.8
2	14 000	0.7561	10 585.4
3	16 250	0.6575	10 684.4
4	16 250	0.5718	9 291.8
5	16 250	0.4972	8 086.0
Сумма PV			45 604.4

$$
\text{NPV} = \text{Сумма PV} — \text{IC} = 45\,604.4 — 10\,000 = 35\,604.4 \text{ тыс. руб.}
$$

Вывод по NPV: Поскольку NPV > 0 (35 604.4 тыс. руб.), проект оптимизации системы управления запасами является **экономически целесообразным** и увеличивает стоимость компании.

Расчет срока окупаемости (Payback Period)

Расчет показывает, через какое время первоначальные инвестиции будут полностью покрыты чистым дисконтированным денежным потоком.

Год	Инвестиции (IC)	$CF_t$	Кумулятивный $CF$	Дисконтированный $CF$ (PV)	Кумулятивный PV
0	(10 000)	0	(10 000)	(10 000.0)	(10 000.0)
1		8 000	(2 000)	6 956.8	(3 043.2)
2		14 000	12 000	10 585.4	7 542.2

Накопленный дисконтированный денежный поток становится положительным на второй год.

Дисконтированный срок окупаемости:
$$
1 + \frac{3\,043.2}{10\,585.4} \approx 1.29 \text{ года}
$$

Проект окупается менее чем за полтора года, что является очень высоким показателем эффективности.

Расчет Return on Investment (ROI)

ROI (Рентабельность инвестиций) показывает общую эффективность вложений за весь период.

$$
\text{ROI} (\%) = \frac{\text{Общий чистый доход за 5 лет} — \text{Размер вложений}}{\text{Размер вложений}} \cdot 100\%
$$

Общий чистый доход за 5 лет (недисконтированный): $8\,000 + 14\,000 + 16\,250 \cdot 3 = 70\,750$ тыс. руб.

$$
\text{ROI} (\%) = \frac{70\,750 — 10\,000}{10\,000} \cdot 100\% = 607.5\%
$$

Высокий ROI подтверждает, что вложения в оптимизацию логистической системы являются высокодоходными.

Заключение

Проведенный анализ подтвердил, что нерациональное управление запасами на предприятии, характеризующееся низким коэффициентом оборачиваемости (5.65 раз) и критически высокими удельными затратами на хранение (45% от стоимости запасов), приводит к значительному финансовому ущербу, выражающемуся в «замораживании» оборотного капитала и высоких операционных расходах.

**Теоретическая часть** работы позволила провести критический обзор классических (EOQ) и современных (JIT, Lean SCM) моделей, а также определить структуру Total Inventory Cost (TIC). Была установлена прямая связь между логистической политикой и требованиями **ФСБУ 5/2019**, в частности, в части не включения затрат на хранение в себестоимость запасов (стимулируя их сокращение) и необходимости создания резерва под обесценение (стимулируя борьбу с неликвидами).

**Аналитическая часть** выявила ключевые «узкие места»: организационную разобщенность, использование устаревшей Q-модели при стохастическом спросе и низкий показатель DIFOT (89%). Как предприятие может позволить себе столь высокий процент устаревших запасов при столь значительном объеме капитала, замороженного в них?

**Проектная часть** обосновала внедрение адаптивной стохастической Q-модели, интегрированной с принципами Lean SCM, и комплекса организационно-экономических мероприятий (ABC-XYZ анализ, централизация управления, автоматизация).

**Расчет экономической целесообразности** подтвердил высокую эффективность предложенных рекомендаций:

• Чистая приведенная стоимость (NPV) проекта составила **35 604.4 тыс. руб.**, что превышает первоначальные инвестиции в 10 000 тыс. руб.
• Дисконтированный срок окупаемости не превышает **1.29 года**.
• Рентабельность инвестиций (ROI) за 5 лет прогнозируется на уровне **607.5%**.

Достижение положительного NPV подтверждает, что проект оптимизации логистической системы управления запасами является **экономически целесообразным** и полностью соответствует цели, поставленной в выпускной квалификационной работе. Внедрение предложенной модели позволит не только снизить совокупные логистические затраты, но и повысить уровень обслуживания клиентов, укрепив конкурентные позиции предприятия в регионе Санкт-Петербурга.

Список использованной литературы

1. Федеральный стандарт бухгалтерского учета ФСБУ 5/2019 «Запасы».
2. Александер, Д. Международные стандарты финансовой отчетности: от теории к практике: [пер. с англ.]. Москва: Вершина, 2005.
3. Алесинская, T.В. Основы логистики. Общие вопросы логистического управления: учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005.
4. Аникина, Б.А. Логистика: учебник. Москва: ИНФРА-М, 2008.
5. Берзон, Н.И. Финансовый менеджмент: учеб. для студ. сред. проф. учеб. заведений. 2-е изд., стер. Москва: Академия, 2006.
6. Гаджинский, А.М. Логистика: учебник. 18-е изд., перераб. и доп. Москва: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2010.
7. Гаджинский, А.М. Современный склад. Организация, технология управление и логистика: Учеб. – практ. пособие. Москва: ТК Велби; Изд-во Проспект, 2007.
8. Глыбовский, Д.В. Организационные этапы внедрения интегрированной системы управления потоковыми процессами в нефтегазовой корпорации // Роль высших учебных заведений в инновационном развитии регионов: материалы Междунар. науч.-практ. конф. Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2006.
9. Друкер, П.Ф. Задачи менеджмента в XXI веке. Москва: Вильямс, 2000.
10. Зайцев, Н.Л. Экономика промышленного предприятия: учебное пособие. Москва: ИНФА – М, 2000.
11. Зуб, А.Т. Стратегический менеджмент. Теория и практика: учеб. пособие. Москва: Аспект-Пресс, 2002.
12. Исеева, Л.И., Пашкевич, Н.В. Комплексный экономический анализ: учеб. пособие. СПбГГИ (ТУ), 2002. 76 с.
13. Каратуев, А.Г. Финансовый менеджмент: учебно-справочное пособие. Москва: ИД ФБК-ПРЕСС, 2001.
14. Ковалев, А.И., Привалов, В.П. Анализ финансового состояния предприятия. Москва: Центр экономики и маркетинга, 2005.
15. Ковалев, В.В., Ковалев, Вит.В. Финансы предприятий: учебник. Москва: ТК Велби: Изд-во Проспект, 2004.
16. Корсаков, А.А. Логистика. Москва: Московская финансово-промышленная академия, 2005.
17. Моисеева, Н.К. Экономические основы логистики. Москва: ИНФРА-М, 2008.
18. Неруш, Ю.М. Логистика: учебник. 4-е изд., перераб. и доп. Москва: ТК Велби; Изд-во Проспект. 2007.
19. Основы логистики / под ред. Л. Б. Миротина и В. И. Сергеева. Москва: ИНФРА – М, 2004.
20. Павлова, Л.Н. Финансовый менеджмент: учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. Москва: ЮНИТИ–ДАНА, 2005.
21. Поляк, Г.Б. Финансовый менеджмент: учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. Москва: ЮНИТИ–ДАНА, 2006.
22. Родников, А.Н. Логистика: терминолог. словарь. Москва: ИНФРА-М, 2001.
23. Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник. 3-е изд., перераб. и доп. Москва: ИНФРА-М, 2004.
24. Сергеев. Экономика предприятия: учебное пособие. Материально техническое обеспечение производства. Москва: ЮНИТИ, 2001.
25. Стерлигова, А.Н., Фель, А.В. Операционный (производственный) менеджмент: учеб. пособие. Москва: ИНФРА-М, 2009.
26. Стоянова, Е.С. Финансовый менеджмент: теория и практика: учебник. Москва: изд-во Перспектива, 2007.
27. Тарханова, Т.В. Планирование в финансовом менеджменте. Москва: ГУ ВШЭ, 2007.
28. Тихомиров, Е.Ф. Финансовый менеджмент: Управление финансами предприятия: учебник. 2-е изд., испр. Москва: Академия, 2008.
29. Туровец, О.Г., Родионова, В.Н. Организация производства на предприятии: учебник. Москва: ИНФРА-М, 2005.
30. Шеремет, А.Д., Сайфулин, Р.С. Методика финансового анализа. Москва: ИНФРА-М, 2006.
31. Шохина, Е.И. Финансовый менеджмент: учеб. пособие. Москва: ИД ФБК–ПРЕСС, 2005.
32. Kearney Management Consultants. Unlocking the Hidden Treasure Logistcs Productivity in Europe. Chicago, 1995.
33. Raimond-Alain Tiatart. la strategie enterprise Parise, McGraw Hill, 1985.
34. ФСБУ 5/2019: как учитывать запасы с 2021 года // moedelo.org [Электронный ресурс].
35. Ключевые показатели эффективности (КПЭ) в логистике // logcluster.org [Электронный ресурс].
36. Управление запасами в логистике: методы, способы оптимизации // lsconsulting.ru [Электронный ресурс].
37. Особенности системы управление запасами в логистической системе предприятия // cyberleninka.ru [Электронный ресурс].
38. ЭФФЕКТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ В ЛОГИСТИКЕ // cyberleninka.ru [Электронный ресурс].