Эффективное управление запасами на предприятии: комплексный анализ, экономико-математические методы и цифровые стратегии

В мире, где скорость изменений определяет конкурентное преимущество, а глобальные цепи поставок сталкиваются с беспрецедентной волатильностью, эффективное управление запасами перестает быть просто операционной задачей — оно становится стратегическим императивом. По данным исследований, одна крупная компания смогла сократить расходы на складское хранение на 18% после внедрения системы оптимизации запасов. Этот факт красноречиво демонстрирует, что каждый рубль, вложенный в запасы, требует продуманного и аналитического подхода. Неэффективное управление запасами может привести к замораживанию значительных объемов оборотного капитала, росту складских издержек, устареванию продукции и, как следствие, снижению рентабельности и конкурентоспособности предприятия.

Настоящая работа призвана провести глубокий и всесторонний анализ проблематики управления запасами, исследовать роль экономико-математических методов как ключевого инструмента для их оптимизации, а также пролить свет на трансформационное влияние современных цифровых технологий. Мы поставили перед собой амбициозные цели: не только систематизировать теоретические основы и классические модели, но и разработать практически применимые рекомендации, адаптированные к современным экономическим вызовам и российской специфике. Именно комплексный подход, объединяющий проверенные временем аналитические инструменты с инновационными цифровыми стратегиями, позволит предприятиям достичь нового уровня эффективности и устойчивости.

Теоретические основы управления запасами и логистики

Управление запасами — это не просто хранение товаров; это сложная, многогранная дисциплина, лежащая в основе операционной эффективности любого предприятия. Чтобы понять ее глубинную сущность, необходимо обратиться к фундаментальным определениям и классификациям, ведь именно они формируют базис для успешного стратегического планирования.

Понятие логистики и управления запасами

Начнем с логистики, которая, по сути, является дирижером материальных потоков. В академических кругах логистика определяется как наука о планировании, управлении и контроле за всем спектром операций – от транспортировки и складирования до производственной переработки и доставки готовой продукции до конечного потребителя. Это не просто перемещение грузов; это целостная система, включающая управление материальными, информационными и финансовыми потоками, с одной главной целью – минимизация совокупных затрат при максимальном удовлетворении потребностей рынка.

Управление запасами, в свою очередь, является неотъемлемой частью логистики. Это не статичный процесс, а динамичный жизненный цикл продукта, начинающийся с сырья на заводе, проходящий через стадии производства, складирования готовых изделий и заканчивающийся продажей. Главные цели этого процесса амбициозны: преодолеть непредсказуемость цепочки поставок, будь то внезапный скачок спроса или задержка отгрузки, обеспечить высокий уровень обслуживания клиентов и при этом удерживать в наличии лишь оптимальное количество запасов, избегая как дефицита, так и излишков. Достижение этих целей – это тонкое искусство баланса, требующее глубокого анализа и стратегического планирования. Какой важный нюанс здесь упускается? Кажущаяся простота этого баланса скрывает необходимость постоянного мониторинга и адаптации к меняющимся условиям рынка.

Классификация запасов

Чтобы эффективно управлять запасами, необходимо четко понимать их разнообразие и назначение. Классификация запасов – это своего рода карта, позволяющая ориентироваться в этом многообразии.

По функциональному назначению запасы делятся на несколько ключевых видов, каждый из которых выполняет свою уникальную роль:

• Регулярный (текущий) запас – это основа, обеспечивающая повседневные потребности производства или продаж.
• Максимально желательный запас – теоретический потолок, выше которого хранение запасов становится экономически нецелесообразным.
• Гарантийный (страховой) запас – жизненно важный буфер, предназначенный для защиты от непредвиденных колебаний спроса или сбоев в поставках. Он является неким «подушкой безопасности», предотвращающей остановки производства или невыполнение заказов.
• Подготовительный запас – формируется для обеспечения старта новых производственных циклов или проектов.
• Сезонный запас – накапливается в преддверии пиковых периодов спроса, характерных для определенных отраслей.
• Пороговый (минимальный) запас – критический уровень, при достижении которого необходимо немедленно инициировать новый заказ, чтобы избежать дефицита.

По месту нахождения запасы также имеют свою градацию, отражающую их стадию в производственно-сбытовом цикле:

• Запасы сырья – хранятся на входном складе, ожидая обработки.
• Запасы в процессе производства (незавершенная продукция) – материалы и компоненты, находящиеся на различных стадиях обработки.
• Готовая продукция – конечные изделия, ожидающие отгрузки потребителям.
• Запасы запасных частей (MRO – Maintenance, Repair, and Operations) – критически важные для поддержания работоспособности оборудования.
• Запасы в пути – продукция, перемещающаяся между различными точками цепочки поставок.

Кроме того, часто различают производственные запасы и товарные запасы. Производственные запасы (сырье, материалы, полуфабрикаты, топливо, запчасти) непосредственно обеспечивают бесперебойность производственного процесса. Товарные запасы, в свою очередь, представляют собой готовую продукцию у производителей, а также товары, находящиеся в движении по логистической цепочке – от поставщика к потребителю, включая запасы в заготовительных организациях и в пути. Понимание этих различий позволяет предприятию строить более адресные и эффективные стратегии управления.

Оборотные средства предприятия и их связь с запасами

Управление запасами неразрывно связано с финансовой устойчивостью предприятия, поскольку запасы являются одной из наиболее значимых статей оборотных средств. Оборотные средства – это совокупность денежных средств, авансируемая для формирования оборотных производственных фондов и фондов обращения. Их непрерывный кругооборот обеспечивает бесперебойность производственного процесса и возвращается в исходную денежную форму после завершения каждого цикла.

Запасы, в свою очередь, составляют львиную долю оборотных средств и включают:

• Сырье и основные материалы: фундамент любого производства.
• Покупные полуфабрикаты и комплектующие: элементы, собираемые в готовую продукцию.
• Вспомогательные материалы: используются для обеспечения производственных нужд, но не входят в состав конечного продукта.
• Быстроизнашиваемые и малоценные ресурсы: инструменты, инвентарь.
• Незавершенное производство: стоимость продуктов, находящихся в обработке.
• Готовая продукция: изделия, ожидающие реализации.
• Дебиторская задолженность: средства, которые предприятию должны клиенты.
• Финансовые вложения со сроком обращения до года: краткосрочные инвестиции.
• Расходы будущих периодов: затраты, произведенные в отчетном периоде, но относящиеся к будущим.

Именно запасы — будь то сырье, материалы, полуфабрикаты или готовая продукция — являются тем материальным воплощением оборотных средств, которые обеспечивают непрерывность операционной деятельности. Эффективное управление ими напрямую влияет на скорость оборачиваемости капитала, его ликвидность и, в конечном итоге, на финансовое благополучие предприятия. «Замороженные» в излишних запасах средства – это упущенные возможности для инвестиций и развития. Поэтому оптимизация запасов – это не просто логистическая, но и критически важная финансовая задача.

Экономико-математические методы и модели для оптимизации запасов

В условиях динамичного рынка, где каждая ошибка в планировании запасов может обернуться серьезными финансовыми потерями, предприятия активно обращаются к экономико-математическим методам. Эти инструменты позволяют не просто управлять запасами, а оптимизировать их, находя баланс между затратами на хранение, заказами и риском дефицита.

Классические модели управления запасами

Одной из наиболее известных и широко применяемых моделей является модель экономически обоснованного размера заказа (Economic Order Quantity, EOQ), часто именуемая формулой Уилсона. Эта модель, разработанная в начале XX века, до сих пор остается краеугольным камнем в управлении запасами благодаря своей простоте и эффективности.

Суть EOQ заключается в нахождении такого объема заказа, при котором суммарные затраты на хранение запасов и затраты на размещение заказов минимальны. Модель опирается на несколько ключевых допущений:

• Спрос на продукт постоянен и известен.
• Время выполнения заказа (lead time) также постоянно и известно.
• Затраты на размещение каждого заказа фиксированы.
• Стоимость хранения одной единицы товара в год постоянна.
• Поставки осуществляются мгновенно.
• Дефицит запасов (out-of-stock) недопустим.

Несмотря на эти идеализированные допущения, EOQ предоставляет мощный инструмент для начальной оптимизации. Формула расчета EOQ выглядит следующим образом:

EOQ = √( (2 × D × S) ⁄ H )

Где:

• D — годовой объём спроса (в штуках);
• S — затраты на размещение одного заказа (в рублях);
• H — стоимость хранения одной единицы товара в год (в рублях).

Пример расчета EOQ:
Предположим, годовой спрос на товар (D) составляет 10 000 единиц. Затраты на размещение одного заказа (S) равны 5 000 рублям. Стоимость хранения одной единицы товара в год (H) составляет 200 рублей.

Подставим значения в формулу:
EOQ = √( (2 × 10 000 × 5 000) ⁄ 200 )
EOQ = √( 100 000 000 ⁄ 200 )
EOQ = √( 500 000 )
EOQ ≈ 707.11

Таким образом, оптимальный размер заказа, при котором суммарные затраты на хранение и размещение заказов будут минимальны, составляет приблизительно 707 единиц.

Преимущества применения модели EOQ очевидны: она способствует значительному снижению общих затрат на управление запасами, оптимизации использования складских площадей, уменьшению риска возникновения дефицита (при соблюдении допущений), а также повышению оборачиваемости запасов и улучшению денежного потока компании.

Однако важно помнить об ограничениях модели EOQ. В реальных условиях спрос редко бывает абсолютно постоянным, время выполнения заказа может варьироваться, а оптовые скидки на большие объемы заказов не учитываются. Тем не менее, EOQ служит отличной отправной точкой для более сложного моделирования.

Наряду с EOQ, как философия управления, заслуживает упоминания концепция «Точно в срок» (Just-In-Time, JIT). Это не столько математическая модель, сколько философия производства и логистики, направленная на минимизацию всех видов запасов путем синхронизации поставок материалов и компонентов с производственным графиком. Цель JIT – получать необходимые материалы ровно в тот момент, когда они нужны, и в тех количествах, в которых они требуются, тем самым практически исключая запасы.

Методы анализа и сегментации запасов: ABC и XYZ-анализ

Для более глубокого и дифференцированного подхода к управлению запасами используются методы сегментации, такие как ABC и XYZ-анализ. Эти инструменты позволяют сосредоточить усилия на наиболее значимых позициях, тем самым оптимизируя ресурсы и повышая эффективность.

ABC-анализ – это метод классификации запасов, основанный на законе Парето (принцип 80/20), который утверждает, что небольшая доля элементов (например, товаров) ответственна за большую долю результата (например, продаж или прибыли). В контексте запасов, ABC-анализ делит их на три категории по степени важности и стоимости:

• Группа A: Включает примерно 20% ассортимента, который генерирует около 80% продаж/прибыли. Эти позиции критически важны, требуют самого тщательного контроля, детального прогнозирования и частых пересмотров стратегий заказа. Любой дефицит по этим товарам может привести к значительным потерям.
• Группа B: Составляет около 30% ассортимента, обеспечивающего примерно 15% продаж/прибыли. Это товары средней значимости. Они нуждаются в регулярном, но менее интенсивном контроле по сравнению с группой A.
• Группа C: Охватывает оставшиеся 50-60% ассортимента, генерирующие всего около 5% продаж/прибыли. Эти позиции, как правило, многочисленны, но недороги и некритичны. Управление ими может быть менее детализированным, часто с использованием более простых моделей и увеличенных интервалов между заказами.

ABC-анализ позволяет предприятию рационально распределять свои ресурсы, фокусируя внимание на товарах, оказывающих наибольшее влияние на финансовые результаты.

XYZ-анализ дополняет ABC-анализ, классифицируя запасы не по их стоимости, а по стабильности спроса на них. Этот метод помогает понять предсказуемость потребления и, соответственно, выбрать подходящие методы прогнозирования и формирования страховых запасов:

• Группа X: Характеризуется стабильным и предсказуемым спросом с минимальными колебаниями (0-10%). Для этих товаров применимы точные методы прогнозирования и можно поддерживать низкий уровень страховых запасов.
• Группа Y: Отличается устойчивым спросом, но с умеренными колебаниями (10-25%). Здесь требуется более тщательное планирование и поддержание среднего уровня страховых запасов для компенсации возможной изменчивости.
• Группа Z: Спрос на эти товары сильно зависит от случайных факторов, с колебаниями, превышающими 25%. Прогнозирование здесь затруднено, и для предотвращения дефицита часто требуются значительные страховые запасы или применение других стратегий, таких как заказ «под проект».

Комбинация ABC и XYZ-анализа (например, матрица AX, AY, AZ, BX, BY, BZ и т.д.) позволяет разработать максимально гибкую и эффективную стратегию управления запасами, учитывая одновременно и стоимость, и предсказуемость каждой товарной позиции.

Прогнозирование спроса и динамическое управление запасами

В основе эффективного управления запасами лежит точное прогнозирование спроса. Без адекватного понимания будущих потребностей любой метод оптимизации теряет свою ценность. Методы прогнозирования спроса делятся на две большие категории:

1. Качественные методы: используются, когда исторические данные недоступны или ненадежны, например, для новых продуктов. К ним относятся:
   • Метод Делфи: основан на систематическом сборе и обобщении мнений экспертов.
   • Метод аналогий: прогнозирование спроса на новый продукт на основе данных по схожим продуктам.
   • Фокус-группы: сбор мнений потенциальных потребителей.
2. Количественные методы: требуют наличия исторических данных и подразделяются на:
   • Модели временных рядов:
     • Скользящие средние: усреднение спроса за определенный период.
     • Экспоненциальное сглаживание: присвоение большего веса последним наблюдениям.
     • ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): более сложные модели, учитывающие автокорреляцию и сезонность.
   • Регрессионные модели:
     • Линейная и множественная регрессия: установление связи между спросом и влияющими на него факторами (цена, рекламные кампании, экономические показатели).

После прогнозирования спроса, ключевым элементом динамического управления запасами становится расчет страхового запаса (safety stock) и точки перезаказа (reorder point).

Страховой запас – это жизненно важный буфер, который защищает предприятие от непредсказуемых колебаний спроса и задержек в поставках. В российских реалиях его значимость особенно велика, учитывая возможную волатильность курсов валют, ярко выраженную сезонность спроса и иногда длительные сроки поставок от зарубежных или даже отечественных поставщиков.

Существуют различные подходы к расчету страхового запаса:

1. Простой метод: Страховой запас = прогнозируемый объем продаж за период между поставками × процент колебания спроса.
2. На основе среднего спроса: Страховой запас = среднедневной спрос × количество дней (определяется менеджером как критический период для покрытия рисков).
3. На основе дней страховки: Страховой запас = Средняя продажа × Дни страховки (аналогичен предыдущему, но дни страховки могут быть более гибкими).
4. С учетом максимального и среднего спроса:
   Средний страховой запас = (Dmax - D̄) × T
   Где:
   • Dmax — максимальный спрос за период времени, равный времени поставки;
   • D̄ — средний спрос за период времени, равный времени поставки;
   • T — время поставки (lead time).

Точка перезаказа – это уровень запаса, при достижении которого необходимо немедленно разместить новый заказ, чтобы обеспечить непрерывность поставок до прибытия следующей партии.

Формула точки заказа:
Точка заказа = Страховой запас + Средний объем продаж × Время выполнения заказа

Пример расчета точки перезаказа и страхового запаса:
Предположим:

• Среднедневной спрос = 50 единиц
• Время выполнения заказа (T) = 7 дней
• Максимальный спрос за 7 дней (D_max) = 400 единиц
• Средний спрос за 7 дней (D̄) = 350 единиц (50 × 7)

Рассчитаем страховой запас по формуле 4:
Страховой запас = (400 - 350) × 7 = 50 × 7 = 350 единиц.

Теперь рассчитаем точку перезаказа:
Точка заказа = 350 (страховой запас) + 50 (среднедневной спрос) × 7 (время выполнения заказа)
Точка заказа = 350 + 350 = 700 единиц.

Таким образом, когда уровень запаса опустится до 700 единиц, необходимо разместить новый заказ. 350 из них будет страховым запасом, а остальные 350 единиц покроют средний спрос в течение 7 дней, пока новый заказ находится в пути. Этот подход позволяет минимизировать риски дефицита при учете реальной волатильности.

Другие прикладные экономико-математические методы в управлении запасами

Хотя EOQ, ABC и XYZ-анализы составляют основу, современные вызовы требуют более сложных инструментов. Здесь на помощь приходят методы динамического программирования и имитационного моделирования.

Динамическое программирование позволяет решать многошаговые задачи принятия решений, где каждый последующий шаг зависит от результата предыдущего. В управлении запасами это может быть применимо для оптимизации производственных графиков и объемов заказов при переменных затратах или спросе на разных этапах. Метод особенно полезен для планирования в условиях изменяющихся ограничений и целей.

Имитационное моделирование – это мощный инструмент для анализа сложных систем, которые невозможно описать простыми аналитическими формулами. Позволяет «проигрывать» различные сценарии управления запасами, учитывая случайные факторы, такие как колебания спроса, задержки поставок, поломки оборудования. Моделирование помогает оценить риски, протестировать различные стратегии и выявить «узкие места» до их появления в реальной практике, тем самым снижая издержки и повышая устойчивость системы. Например, можно имитировать работу склада при разных уровнях страхового запаса, чтобы определить оптимальный баланс между затратами и уровнем сервиса.

Эти методы, хоть и более трудоемки в реализации, предоставляют несравнимо большую гибкость и точность в оптимизации сложных систем управления запасами, особенно в условиях высокой неопределенности.

Комплексный анализ эффективности управления запасами: показатели и методологии

Чтобы понять, насколько хорошо предприятие справляется с управлением запасами, недостаточно просто иметь товары на складе. Необходим глубокий и систематический анализ, опирающийся на конкретные измеримые показатели. Это позволяет не только выявить проблемные зоны, но и обосновать необходимость изменений.

Основные показатели эффективности управления запасами

Эффективность использования производственных запасов является критическим условием успешной деятельности. Оценка этой эффективности базируется на ряде ключевых показателей, каждый из которых отражает свой аспект управления:

• Коэффициент оборачиваемости запасов (Inventory Turnover Ratio): Этот показатель — один из самых фундаментальных. Он демонстрирует, сколько раз за анализируемый период (год, квартал) предприятие полностью использовало свой средний остаток запасов. Чем выше оборачиваемость, тем эффективнее используются инвестиции в запасы, и тем больше выручка генерируется на каждую единицу среднего запаса.

  Коэффициент оборачиваемости = Себестоимость реализованной продукции ⁄ Средний остаток запасов

  Или, для оценки дней, в течение которых запасы находятся на складе:

  Коэффициент оборачиваемости в днях = 365 (или количество дней в периоде) ⁄ Коэффициент оборачиваемости

• Рентабельность запасов/продаж: Эффективное управление запасами напрямую влияет на себестоимость продукции за счет снижения затрат на хранение, обслуживание и утилизацию устаревших товаров. Это, в свою очередь, повышает рентабельность продаж и общую рентабельность активов. Чем меньше «мертвого» капитала в запасах, тем выше прибыль с каждого реализованного рубля.
• Уровень обслуживания клиентов (Service Level): Этот качественный, но крайне важный показатель отражает способность предприятия удовлетворять спрос клиентов. Высокий уровень сервиса означает минимальное количество отказов в поставке, быстрое выполнение заказов и наличие нужных товаров в нужный момент. Недостаточные запасы или низкая их оборачиваемость могут привести к потере клиентов и репутационному ущербу.
• Складские расходы (Holding Costs): Включают в себя затраты на аренду склада, коммунальные платежи, зарплату персонала, страхование, амортизацию оборудования, а также потери от порчи и устаревания запасов. Сокращение этих расходов является прямой целью оптимизации.
• Уровень дефицита (Out-of-stock): Отношение числа номенклатурных позиций с нулевым запасом к общему числу позиций. Высокий уровень дефицита – сигнал о неэффективном прогнозировании спроса или проблемах с поставками.
• Уровень устаревающих запасов (Obsolete Inventory Level): Доля запасов, которые потеряли свою рыночную стоимость или приближаются к истечению срока годности. Этот показатель критичен для определения эффективности использования денежных средств и предотвращения потерь.
• Валовая рентабельность инвестиций в запасы (Gross Margin Return on Inventory Investment, GMROI): Это мощный показатель, измеряющий способность бизнеса конвертировать инвестиции в товарные запасы в валовую прибыль, превышающую их стоимость.

  GMROI = Валовая прибыль ⁄ Средняя стоимость товарных запасов

  Значение GMROI больше 1 означает, что предприятие получает валовую прибыль, превышающую среднюю стоимость товарного запаса, что является положительным сигналом. Чем выше GMROI, тем эффективнее используются запасы для генерации прибыли.

• Ликвидность: Избыточные запасы, будучи наименее ликвидной частью оборотных активов, могут снизить коэффициент текущей ликвидности предприятия, затрудняя погашение краткосрочных обязательств. Оптимизация запасов высвобождает денежные средства, повышая ликвидность.
• Денежный поток (Cash Flow): «Замороженные» в излишних запасах денежные средства не участвуют в обороте, ухудшая показатели денежного потока. Эффективное управление запасами высвобождает этот капитал, улучшая финансовое состояние компании.
• Стоимость компании: В долгосрочной перспективе все вышеуказанные факторы – снижение затрат, повышение прибыли, улучшение оборачиваемости капитала – совокупно приводят к увеличению стоимости компании, делая ее более привлекательной для инвесторов.

Влияние управления запасами на финансовые показатели предприятия

Взаимосвязь между управлением запасами и финансовыми показателями предприятия глубока и многогранна. Запасы – это не просто товары на складе; это инвестиции, которые могут как приносить прибыль, так и быть источником значительных издержек.

Эффективное управление запасами напрямую влияет на оборачиваемость активов. Когда запасы оптимально сбалансированы, капитал не «замораживается» в неликвидных активах. Это означает, что одни и те же инвестиции способны генерировать больший объем выручки, что, в свою очередь, повышает рентабельность использования активов. Повышение оборачиваемости запасов ведет к сокращению операционного цикла и увеличению скорости получения денежных средств.

Снижение затрат на хранение и обслуживание запасов – это прямой путь к повышению рентабельности. Меньше запасов означает меньшую потребность в складских площадях, меньше рисков порчи, устаревания, краж, а также снижение затрат на страхование и персонал. Эти сэкономленные средства прямо влияют на себестоимость продукции, уменьшая ее и, следовательно, увеличивая валовую прибыль и рентабельность продаж.

Оптимизация уровня запасов высвобождает денежные средства, которые в противном случае были бы «заморожены» в излишках. Эти свободные средства могут быть направлены на инвестиции в развитие, погашение долгов, выплату дивидендов или другие стратегически важные проекты, что значительно улучшает показатели денежного потока и повышает общую финансовую устойчивость предприятия. В условиях современного бизнеса, где доступ к капиталу может быть ограничен, это преимущество трудно переоценить.

В конечном итоге, все эти улучшения – повышение оборачиваемости, снижение затрат, улучшение денежного потока – комплексно повышают стоимость компании. Инвесторы ценят предприятия с эффективным управлением активами, стабильным денежным потоком и высокой рентабельностью. Таким образом, управление запасами выходит за рамки операционной логистики, становясь важным фактором стратегического финансового планирования.

Методология проведения анализа текущей системы управления запасами

Для выявления проблемных зон и разработки эффективных рекомендаций необходим системный подход к анализу текущей системы управления запасами. Этот процесс можно разбить на несколько ключевых шагов:

1. Полная инвентаризация и аудит запасов: На первом этапе проводится тщательная инвентаризация всех запасов на складе. Это включает не только физический подсчет, но и сверку с данными учетных систем. Выявляются расхождения, оценивается качество хранимых товаров (порча, истечение срока годности).
2. Классификация товаров (ABC/XYZ-анализ): На основе собранных данных проводится ABC-анализ по стоимости/объему продаж и XYZ-анализ по стабильности спроса. Это позволяет сегментировать ассортимент и определить, какие группы товаров требуют приоритетного внимания.
3. Анализ динамики спроса и прогнозирования: Изучаются исторические данные о спросе за несколько периодов. Определяются сезонные колебания, тренды, аномальные всплески или падения. Оценивается точность текущих методов прогнозирования, выявляются их слабые стороны.
4. Оценка текущих затрат на управление запасами: Анализируются все компоненты затрат: на заказ (административные расходы, транспортировка), на хранение (аренда, коммунальные услуги, персонал, страхование, потери от порчи и устаревания), а также потенциальные потери от дефицита (упущенная прибыль, штрафы, потеря лояльности клиентов).
5. Выявление неликвидных и излишних запасов: На основе данных инвентаризации, ABC-анализа и сроков оборачиваемости выявляются товары, которые долго не продаются (неликвиды) или присутствуют в чрезмерных объемах (излишки). Оцениваются причины их возникновения.
6. Оценка уровня сервиса и удовлетворенности клиентов: Анализируются данные по отказам в поставках, времени выполнения заказов, жалобам клиентов. Это позволяет понять, насколько текущая система удовлетворяет потребности рынка.
7. Анализ процессов заказа и поставки: Изучается весь цикл заказа – от формирования потребности до получения товара на склад. Выявляются «узкие места», длительные сроки выполнения заказа, неэффективные процедуры.
8. Сравнение с отраслевыми бенчмарками: По возможности, показатели эффективности сравниваются со средними значениями по отрасли или с показателями конкурентов. Это дает внешнюю оценку и указывает на потенциальные области для улучшения.

Результатом такого комплексного анализа становится четкое понимание текущего состояния системы управления запасами, выявление ее сильных и слабых сторон, а также формирование базы данных для разработки конкретных рекомендаций по оптимизации.

Цифровизация и современные тенденции в управлении запасами: новые возможности

В XXI веке управление запасами претерпевает революционные изменения, обусловленные стремительным развитием цифровых технологий. То, что раньше было рутинной и трудоемкой задачей, теперь становится высокотехнологичным процессом, управляемым данными и интеллектуальными алгоритмами.

Роль цифровизации в трансформации управления запасами

Цифровизация — это не просто автоматизация существующих процессов; это фундаментальная трансформация бизнес-моделей, которая меняет само представление об управлении запасами. В эпоху цифровой экономики эффективность становится ключевым фактором успеха, а цифровые решения выступают в роли катализатора этой эффективности.

Цифровые технологии автоматизируют и оптимизируют ключевые процессы, которые ранее требовали значительных человеческих ресурсов и были подвержены ошибкам:

• Учет остатков в реальном времени: Интегрированные системы позволяют отслеживать движение каждой единицы товара на складе и в пути, предоставляя актуальные данные о наличии запасов. Это устраняет необходимость в частых инвентаризациях и снижает риск дефицита или излишков.
• Прогнозирование спроса на основе данных продаж: Современные алгоритмы анализируют огромные объемы исторических данных (Big Data), выявляя скрытые закономерности, сезонность, тренды и влияние внешних факторов (например, маркетинговых акций, погодных условий), что значительно повышает точность прогнозов.
• Оптимизация закупок и снижение издержек: Автоматизированные системы, опираясь на точные прогнозы и текущие остатки, могут автоматически генерировать оптимальные заказы, учитывая MOQ (минимальный объем заказа), сроки поставок и оптимальный размер заказа (EOQ), что приводит к сокращению затрат на хранение и логистику.
• Улучшение логистики и управление складскими процессами: Системы управления складом (WMS) и транспортной логистикой (TMS) оптимизируют размещение товаров, маршруты комплектации, отгрузку, сокращая время выполнения операций и повышая производительность.

В целом, автоматизация управления запасами может сократить количество ошибок на складе до 90%, повысить производительность на 10-30% и улучшить использование складских площадей на 20-40%. Эти цифры наглядно демонстрируют потенциал цифровой трансформации.

Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные

На переднем крае цифровизации находятся искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и большие данные (Big Data). Эти технологии переводят управление запасами с уровня реактивного контроля на проактивное стратегическое планирование.

• Искусственный интеллект и машинное обучение: Алгоритмы AI и ML способны анализировать не просто исторические данные о продажах, но и множество других факторов: изменение цен конкурентов, погодные условия, праздники, новостной фон, тренды в социальных сетях. На основе этого анализа они могут с высокой точностью прогнозировать спрос, оптимизировать уровень запасов, динамически корректировать точку перезаказа и даже рассчитывать оптимальную необходимость заказа товара в реальном времени. Например, нейронные сети могут выявлять нелинейные зависимости в данных о спросе, которые недоступны для традиционных статистических методов, что позволяет более точно предсказывать потребность в товарах с высокой волатильностью.
• Большие данные: Вся мощь AI и ML базируется на наличии и доступности больших данных. Big Data – это сбор, хранение и анализ огромных объемов структурированной и неструктурированной информации. В контексте управления запасами это включает данные о продажах, закупках, поставщиках, клиентах, логистике, а также внешние данные (экономические индексы, рыночные тренды). Обработка этих данных позволяет формировать глубокие инсайты, которые используются для построения более точных прогнозных моделей и принятия обоснованных управленческих решений.

Вместе AI, ML и Big Data создают «интеллектуальную» систему управления запасами, способную к самообучению и адаптации к постоянно меняющимся условиям рынка, минимизируя риски и максимизируя эффективность.

Интернет вещей (IoT) и другие инновационные технологии

Помимо AI/ML и Big Data, целый ряд других инновационных технологий активно интегрируется в системы управления запасами, расширяя их возможности:

• Интернет вещей (IoT): Устройства IoT – это, по сути, «глаза и уши» склада и цепочки поставок. RFID-метки, умные датчики, GPS-трекеры позволяют в реальном времени отслеживать местоположение, состояние и количество запасов. Например, датчики температуры могут контролировать условия хранения скоропортящихся продуктов, а метки на контейнерах – автоматически регистрировать их перемещение. Это обеспечивает беспрецедентную прозрачность и точность учета.
• Блокчейн-технологии: Хотя блокчейн чаще ассоциируется с криптовалютами, его децентрализованная и неизменяемая природа делает его идеальным для создания прозрачных и безопасных цепочек поставок. Каждый этап движения товара – от производства до конечного потребителя – может быть зафиксирован в блокчейне, что обеспечивает полную отслеживаемость, предотвращает фальсификацию и повышает доверие между участниками цепи поставок.
• Роботизированная автоматизация процессов (RPA): RPA используется для автоматизации рутинных, повторяющихся задач, таких как ввод данных, сверка документов, обработка заказов. Роботизированные решения позволяют снизить трудозатраты до 30% и уменьшить ошибки при сборке заказов на 40%, освобождая сотрудников для выполнения более сложных аналитических задач.
• Облачные технологии: Перенос систем управления запасами в облако обеспечивает гибкость, масштабируемость и доступность данных из любой точки мира. Это особенно важно для компаний с распределенной сетью складов и производственных мощностей.
• Цифровые двойники: Создание виртуальных копий физических складов или производственных линий позволяет моделировать различные сценарии, тестировать новые стратегии управления запасами и оптимизировать процессы без риска для реальной деятельности.
• Дополненная и виртуальная реальность (AR/VR): Эти технологии находят применение в обучении персонала склада, визуализации данных о запасах, а также в повышении эффективности операций, например, путем навигации сотрудников по складу с помощью AR-очков для более быстрой комплектации заказов.

Все эти инновации создают синергетический эффект, переводя управление запасами на качественно новый уровень.

Автоматизированные системы управления запасами

Для практической реализации цифровых стратегий предприятия используют комплексные автоматизированные информационные системы. Среди них выделяются несколько ключевых типов:

• Системы управления складом (Warehouse Management System, WMS): Эти системы предназначены для операционного контроля и оптимизации всех процессов внутри склада. WMS управляет размещением товаров, комплектацией заказов, инвентаризацией, отгрузкой и другими складскими операциями, повышая эффективность использования пространства и сокращая время на выполнение задач.
• Системы планирования ресурсов предприятия (Enterprise Resource Planning, ERP): ERP-системы представляют собой интегрированные программные комплексы, объединяющие различные бизнес-процессы предприятия – финансы, производство, продажи, управление персоналом и, конечно же, запасы. Они обеспечивают единую базу данных и сквозной контроль над всеми операциями.
• Системы управления цепочками поставок (Supply Chain Management, SCM): SCM-системы выходят за рамки одного предприятия, охватывая всю цепочку поставок – от поставщиков сырья до конечных потребителей. Они помогают координировать действия всех участников, оптимизировать потоки материалов и информации, снижать риски и повышать общую эффективность.
• Системы управления производственными данными (Manufacturing Execution System, MES): MES-системы фокусируются на управлении производственными операциями в реальном времени, включая контроль качества, планирование производства и управление запасами сырья и незавершенной продукции, обеспечивая бесперебойность производственного процесса.

Внедрение этих систем не только автоматизирует рутинные операции, но и предоставляет мощные аналитические возможности, позволяя принимать более обоснованные решения и достигать стратегических целей в управлении запасами.

Специфика цифровизации логистики в России

Российский рынок логистики активно переходит на цифровые рельсы, осознавая необходимость адаптации к глобальным трендам и повышения конкурентоспособности. Этот процесс характеризуется как значительными достижениями, так и специфическими вызовами.

По состоянию на 25.10.2025, наблюдается устойчивый рост интереса и инвестиций в цифровые логистические решения. Более 80% крупных транспортных компаний в России уже внедряют цифровые технологии или активно планируют это сделать. Это подтверждается и объемом рынка: так, объем российского рынка цифровых сервисов для грузоперевозок достиг 183 млрд рублей в 2024 году, демонстрируя внушительный потенциал роста.

Экономический эффект от цифровизации ощутим: в III квартале 2023 года обороты транспортных компаний выросли на 13%, что отчасти обусловлено повышением эффективности за счет новых технологий. Цифровизация в логистике помогает снизить себестоимость отправки груза на 7-10% и сократить время доставки на 15-20%. Это достигается за счет оптимизации маршрутов, автоматизации документооборота, повышения прозрачности отслеживания грузов и более точного планирования. Однако, не стоит забывать, что успех этих преобразований напрямую зависит от готовности компаний инвестировать не только в технологии, но и в обучение персонала, а также в адаптацию внутренних процессов.

Однако российская специфика также накладывает свой отпечаток. Среди вызовов можно выделить:

• Инфраструктурные ограничения: Недостаточное развитие цифровой инфраструктуры в некоторых регионах.
• Кадровый дефицит: Нехватка квалифицированных специалистов, способных работать с новыми технологиями.
• Необходимость адаптации зарубежных решений: Многие готовые западные решения требуют серьезной адаптации к российскому законодательству и бизнес-практикам.
• Волатильность рынка: Нестабильность экономических условий, санкционное давление и геополитическая неопределенность создают дополнительные сложности при планировании и инвестировании в долгосрочные цифровые проекты.

Несмотря на эти вызовы, вектор развития однозначен: цифровизация является неотъемлемой частью будущего российской логистики и управления запасами. Инвестиции в AI, ML, IoT и автоматизированные системы будут продолжать расти, формируя более эффективную, гибкую и устойчивую цепь поставок.

Разработка и обоснование практических рекомендаций по оптимизации управления запасами

Эффективное управление запасами — это не просто набор теоретических концепций, а практический инструмент для достижения стратегических целей предприятия: повышения конкурентоспособности, увеличения прибыли и обеспечения устойчивого развития. Разработка политики управления запасами — это многоступенчатый процесс, требующий системного подхода.

Этапы формирования политики управления запасами

Правильное управление материальными запасами является залогом процветания. Для достижения этой цели, необходимо последовательно пройти следующие стратегические этапы:

1. Анализ товарно-материальных ценностей (ТМЦ) в предшествующем периоде: Этот этап является фундаментом для любых последующих действий. Он включает сбор и анализ данных о динамике спроса, объемах закупок, сроках поставок, затратах на хранение и обслуживании запасов за предыдущие периоды. Важно выявить сезонность, тренды, аномальные отклонения и основные драйверы спроса. Использование методов ретроспективного анализа и статистической обработки данных позволяет получить объективную картину.
2. Определение целей формирования запасов: На этом этапе формулируются четкие и измеримые цели, которые должны соответствовать общей стратегии предприятия. Цели могут включать: снижение общего уровня запасов на X%, сокращение складских издержек на Y%, повышение оборачиваемости запасов на Z%, достижение уровня сервиса 98%, минимизация дефицита до 0.5% и т.д. Эти цели должны быть конкретными, достижимыми, релевантными и ограниченными во времени (SMART-критерии).
3. Оптимизация размера основных видов текущих запасов: Здесь применяются экономико-математические методы, такие как модель EOQ для определения оптимального размера заказа, расчет страхового запаса с учетом волатильности спроса и сроков поставок, а также расчет точки перезаказа. Важно дифференцировать подходы для различных групп товаров, используя результаты ABC/XYZ-анализа. Например, для товаров группы A может быть применен более частый пересмотр заказов и более точное прогнозирование.
4. Оптимизация всей суммы товарно-материальных ценностей организации: Этот этап предусматривает не только оптимизацию отдельных видов запасов, но и их комплексное управление. Включает разработку стратегий для неликвидных и излишних запасов (распродажи, утилизация, возврат поставщикам), а также построение сбалансированного портфеля запасов, учитывающего взаимосвязи между различными категориями ТМЦ. Имитационное моделирование может помочь оценить влияние различных сценариев на общую сумму запасов.
5. Формирование эффективной системы контроля за движением запасов в организации: Завершающий, но непрерывный этап. Он предполагает внедрение информационных систем (WMS, ERP, SCM), обеспечивающих точный учет запасов в реальном времени, автоматизацию процессов заказа и отгрузки, а также мониторинг ключевых показателей эффективности (KPI). Разработка регламентов, обучение персонала и регулярный аудит системы являются неотъемлемыми частями этого этапа.

Системный и поэтапный подход к формированию политики управления запасами позволяет не только достичь краткосрочных улучшений, но и создать устойчивую, адаптивную систему, способную реагировать на изменения внешней среды.

Интеграция экономико-математических методов в бизнес-процессы

Интеграция экономико-математических методов в повседневные бизнес-процессы является основой для достижения ощутимых результатов. Эти методы не должны оставаться лишь теоретическими выкладками, но стать частью операционного планирования:

• Применение EOQ для снижения затрат на заказ и хранение: Расчет оптимального размера заказа (EOQ) должен быть автоматизирован и интегрирован в систему планирования закупок. Это позволит минимизировать совокупные затраты, связанные с размещением заказов и содержанием запасов на складе. Например, если годовой спрос на товар составляет 10 000 единиц, затраты на заказ — 5000 рублей, а затраты на хранение — 200 рублей, EOQ составит 707 единиц. Автоматическое формирование заказов таким объемом при достижении точки перезаказа значительно сократит издержки.
• ABC/XYZ-анализ для дифференцированного подхода: Результаты ABC/XYZ-анализа должны стать основой для разработки индивидуальных стратегий управления для каждой группы товаров.
  • Группа A/X: Высокодоходные товары со стабильным спросом требуют особого внимания, точного прогнозирования (например, с использованием экспоненциального сглаживания) и низких уровней страхового запаса, но с частым контролем.
  • Группа C/Z: Малоценные товары с непредсказуемым спросом могут управляться по упрощенным правилам, например, с использованием увеличенных партий заказа и более редких пересмотров.
• Методы прогнозирования спроса для минимизации дефицита и излишков: Интеграция статистических и эконометрических моделей прогнозирования спроса (скользящие средние, экспоненциальное сглаживание, регрессионный анализ) в ERP-системы. Это позволяет более точно определять будущие потребности и соответствующим образом корректировать объемы закупок и производства.
• Динамическое программирование и имитационное моделирование для сложных задач: Для предприятий с многономенклатурным производством, множеством поставщиков и сложной логистической сетью, эти методы могут быть использованы для оптимизации графиков производства, распределения запасов между складами, а также для оценки инвестиций в новые складские мощности. Например, имитационное моделирование может помочь определить оптимальное расположение склада или количество погрузчиков для поддержания заданного уровня сервиса.

Внедрение цифровых решений для повышения эффективности

Переход к цифровым решениям — это не просто модернизация, а стратегическая необходимость. Внедрение передовых технологий дает ощутимые преимущества:

• Использование AI и ML для точного прогнозирования и оптимизации: Интеграция алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения в системы планирования спроса. Это позволит не только более точно предсказывать спрос, но и динамически оптимизировать параметры запасов (страховой запас, точка перезаказа) в реальном времени, учитывая множество факторов, недоступных для человека. Например, AI может учитывать не только исторические продажи, но и поисковые запросы, активность в социальных сетях, анонсы конкурентов.
• Применение IoT для мониторинга и контроля запасов: Внедрение систем Интернета вещей (RFID-метки, датчики) для автоматического отслеживания движения и состояния товаров. Это значительно повышает точность учета, снижает количество ошибок на складе до 90% и обеспечивает актуальную информацию о запасах, что, в свою очередь, повышает производительность на 10-30% и улучшает использование складских площадей на 20-40%.
• Автоматизация процессов с помощью WMS, ERP, SCM: Внедрение или модернизация информационных систем.
  • WMS оптимизирует все складские операции, от приемки до отгрузки, сокращая время выполнения заказов и минимизируя ручной труд.
  • ERP обеспечивает сквозную интеграцию данных по всем бизнес-процессам, позволяя видеть полную картину и принимать обоснованные решения.
  • SCM улучшает координацию со всеми участниками цепочки поставок, повышая ее прозрачность и устойчивость.
  • MES для производственных предприятий поможет автоматизировать контроль качества, планирование производства и управление запасами сырья и незавершенной продукции, обеспечивая бесперебойность производственного процесса.

Обоснование экономической эффективности предложенных мероприятий

Любые рекомендации по оптимизации должны быть подкреплены четким экономическим обоснованием. Внедрение экономико-математических методов и цифровых решений приводит к многостороннему экономическому эффекту:

• Снижение затрат на хранение: Оптимизация уровня запасов через EOQ и точное прогнозирование позволяет сократить объем хранимых товаров, что ведет к уменьшению затрат на аренду складских помещений, оплату труда персонала, страхование и коммунальные услуги. Пример: компания Amazon, внедрив систему оптимизации запасов, сократила расходы на складское хранение на 18%.
• Сокращение транспортных затрат: Оптимизация размеров заказа и маршрутов поставок благодаря интегрированным системам и AI может привести к значительному снижению транспортных расходов. Веб-сервисы для транспортной логистики способны сократить транспортные затраты до 30%.
• Увеличение оборачиваемости запасов: Более быстрая оборачиваемость означает, что меньший объем капитала «заморожен» в запасах, и эти средства могут быть направлены на другие инвестиции или погашение обязательств. Это напрямую повышает рентабельность активов.
• Минимизация потерь от дефицита и устаревания: Точное прогнозирование и динамическое управление запасами снижают риск дефицита, предотвращая упущенную прибыль и потерю клиентов. Одновременно, сокращается объем устаревающих и испорченных товаров, что уменьшает потери от их утилизации.
• Улучшение денежного потока: Высвобождение капитала из излишних запасов и сокращение операционных расходов улучшает показатели денежного потока, повышая финансовую устойчивость предприятия.
• Повышение уровня обслуживания клиентов: Более точное наличие товаров и быстрое выполнение заказов ведут к росту лояльности клиентов и, как следствие, к увеличению объемов продаж.

Предложенные рекомендации, основанные на интеграции проверенных экономико-математических методов и передовых цифровых технологий, представляют собой комплексный подход к управлению запасами, способный обеспечить значительную экономию средств, повышение операционной эффективности и укрепление конкурентных позиций предприятия на рынке.

Заключение

В условиях стремительно меняющегося экономического ландшафта, где каждый процент эффективности имеет критическое значение, управление запасами трансформировалось из рутинной операционной задачи в стратегический фактор успеха. Проведенный анализ показал, что глубокое понимание теоретических основ, системное применение экономико-математических методов и активная интеграция передовых цифровых технологий являются краеугольным камнем для достижения оптимального баланса между затратами, уровнем сервиса и финансовой устойчивостью предприятия. Что из этого следует для современного бизнеса? Это означает, что компании, игнорирующие эти принципы, рискуют потерять конкурентные преимущества и столкнуться с финансовыми трудностями.

Мы детально рассмотрели фундаментальные понятия логистики и управления запасами, классифицировали запасы по их функциональному назначению и местонахождению, а также подчеркнули их неразрывную связь с оборотными средствами предприятия. Особое внимание было уделено экономико-математическим методам: от классической модели EOQ и незаменимых ABC/XYZ-анализов до более сложных методов прогнозирования спроса, расчета страхового запаса и точки перезаказа, а также перспектив динамического программирования и имитационного моделирования. Эти инструменты предоставляют предприятиям мощную аналитическую базу для принятия обоснованных решений.

Ключевые показатели эффективности, такие как оборачиваемость запасов, рентабельность, уровень обслуживания клиентов и GMROI, были представлены как неотъемлемая часть методологии комплексного анализа. Было убедительно продемонстрировано, как эффективное управление запасами напрямую влияет на важнейшие финансовые показатели: оборачиваемость активов, ликвидность, денежный поток и общую стоимость компании, высвобождая «замороженный» капитал и повышая финансовую устойчивость.

Наконец, мы исследовали революционное влияние цифровизации, искусственного интеллекта, машинного обучения, интернета вещей и других инновационных технологий на управление запасами. Эти инструменты, от автоматизации учета до интеллектуального прогнозирования, не только сокращают ошибки и повышают производительность, но и открывают новые горизонты для создания адаптивных и высокоэффективных цепей поставок, что особенно актуально в контексте специфики российской логистики.

Таким образом, поставленные цели по глубокому анализу, разработке практических рекомендаций и оптимизации управления запасами с использованием современных подходов были полностью достигнуты. Интеграция экономико-математических методов и передовых цифровых технологий является не просто желательной, но и стратегически необходимой для любого предприятия, стремящегося к повышению конкурентоспособности и устойчивому развитию в условиях современной динамичной экономики.

1. Гаджинский, А.М. Логистика. 20-е изд. Москва: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2012. 484 с.
2. Кейлер, В.А. Экономика предприятия. Москва: ИНФРА-М; Новосибирск: НГАЭиУ, 1999.
3. Эддоус, М., Стэнсфилд, Р. Методы принятия решений: учебное пособие. Москва: Аудит, ЮНИТИ, 1997. 590 с.
4. Алесинская, Т.В. Основы логистики: Функциональные области логистического управления. Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2009. [Электронный ресурс].
5. Экономико-математические методы и прикладные модели: учебное пособие для вузов / В.В. Федосеев [и др.]; под редакцией В.В. Федосеева. Москва: ЮНИТИ, 2002. 391 с.
6. Афанасьев, М.Ю., Багриновский, К.А., Матюшок, В.М. Прикладные задачи исследования операций: учебное пособие. Москва: ИНФРА-М, 2006. 352 с.
7. Научные подходы к определению понятия «Логистика». URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nauchnye-podhody-k-opredeleniyu-ponyatiya-logistika (дата обращения: 25.10.2025).
8. Логистика. URL: https://www.bntu.by/uc/logistika.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
9. Обзор: Цифровизация промышленности 2024. URL: https://tadviser.com/index.php/%D0%9E%D0%B1%D0%B7%D0%BE%D1%80:%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BC%D1%8B%D1%88%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_2024 (дата обращения: 25.10.2025).
10. Логистика. Понятие и основные направления. Очаковская Логистическая Компания. URL: https://olk.by/logistika-ponjatie-i-osnovnye-napravlenija/ (дата обращения: 25.10.2025).
11. Цифровизация как фактор устойчивости деятельности промышленных предприятий. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-kak-faktor-ustoychivosti-deyatelnosti-promyshlennyh-predpriyatiy (дата обращения: 25.10.2025).
12. Управление запасами предприятия в целях их эффективности использования. URL: https://www.researchgate.net/publication/372070381_Upravlenie_zapasami_predpriatia_v_celah_ih_effektivnosti_ispolzovania (дата обращения: 25.10.2025).
13. Влияние оборачиваемости запасов на финансовый результат. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-oborachivaemosti-zapasov-na-finansovyy-rezultat (дата обращения: 25.10.2025).
14. Цифровизация процессов управления запасами на предприятии. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-protsessov-upravleniya-zapasami-na-predpriyatii (дата обращения: 25.10.2025).
15. Оптимальный размер заказа. BaseGroup Labs. URL: https://www.basegroup.ru/glossary/optimalnyy-razmer-zakaza (дата обращения: 25.10.2025).
16. Экономический объем заказа (EOQ). Lokad. URL: https://www.lokad.com/ru/economic-order-quantity-eoq-definition (дата обращения: 25.10.2025).
17. Управление запасами как фактор повышения эффективности деятельности торговой организации. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-zapasami-kak-faktor-povysheniya-effektivnosti-deyatelnosti-torgovoy-organizatsii (дата обращения: 25.10.2025).
18. Оборотные средства (капитал). Показатели использования оборотных средств, нормирование, источники формирования. Myfin.by. URL: https://www.myfin.by/wiki/term/oborotnye-sredstva (дата обращения: 25.10.2025).
19. Оборотные средства предприятия. Profiz.ru. URL: https://www.profiz.ru/se/12_2003/obor_sred/ (дата обращения: 25.10.2025).