Комплексное исследование моделей управления запасами: от теории до практического применения и совершенствования с учетом современных ИТ-решений

В условиях постоянно меняющейся рыночной конъюнктуры и усиливающейся глобализации, эффективное управление запасами становится одним из краеугольных камней успешного функционирования любого предприятия. Представьте: до 30% всех активов компании могут быть заморожены в запасах, и от того, насколько грамотно ими распоряжаются, напрямую зависит конкурентоспособность и финансовая устойчивость бизнеса. Нехватка запасов грозит потерей клиентов и упущенной выгодой, в то время как избыток оборачивается дополнительными расходами на хранение, риском морального устаревания и снижением оборачиваемости капитала. Эта дилемма — найти золотую середину между дефицитом и профицитом — и составляет суть проблемы управления запасами. А что, если заглянуть глубже и понять, как современные технологии могут полностью изменить эту игру?

Данная курсовая работа призвана не только осветить теоретические аспекты и классические модели управления запасами, но и провести глубокий анализ того, как современные информационные технологии (ERP, WMS, SCM-системы) трансформируют эти процессы, выводя их на принципиально новый уровень эффективности. Мы стремимся выявить основные риски и проблемы, предложить пути их минимизации и, наконец, разработать практически применимые рекомендации по совершенствованию системы управления запасами для конкретного предприятия.

Цели исследования включают:

1. Систематизацию теоретических основ и классификаций моделей управления запасами.
2. Детальный анализ математических методов и моделей, используемых в управлении запасами.
3. Оценку влияния современных информационных технологий на эффективность управления запасами.
4. Выявление отраслевых особенностей и ключевых показателей эффективности (KPI).
5. Разработку практических рекомендаций по минимизации рисков и совершенствованию системы управления запасами.
6. Демонстрацию практического применения моделей на примере конкретного предприятия.

Объектом исследования являются системы управления запасами на предприятиях различных отраслей. Предметом исследования выступают модели, методы и информационные технологии, применяемые для оптимизации управления запасами.

Структура работы логично выстроена от общего к частному: начиная с теоретических основ, мы перейдем к конкретным моделям и математическим методам, затем рассмотрим роль IT-решений, проанализируем отраслевую специфику и KPI, выявим риски и предложим пути их устранения, а завершим исследование практическим примером.

Теоретические основы и классификация моделей управления запасами

Управление запасами — это не просто подсчет товаров на складе, это сложный комплекс мер, который затрагивает планирование, организацию, контроль и регулирование потоков материальных ресурсов на каждом этапе логистической цепи. Представьте себе кровеносную систему предприятия, где запасы — это кровь, обеспечивающая жизнедеятельность всех органов. Если этот поток нарушается, страдает вся организация, поэтому глубокое понимание его функционирования является фундаментальным.

Понятие, цели и функции управления запасами

В основе любого бизнеса лежит движение материальных ценностей. Так, запасы – это материально-производственные ресурсы, которые находятся на различных стадиях производственного процесса (сырье, материалы, комплектующие, незавершенное производство) или предназначены для реализации (готовая продукция, товары). Логистика в этом контексте — это наука и искусство управления потоками этих материалов, информации и финансов, начиная от точки происхождения и заканчивая точкой потребления. А цепь поставок представляет собой всю совокупность компаний и процессов, задействованных в создании и доставке продукта или услуги конечному потребителю.

Управление запасами — это комплексный процесс, призванный обеспечить бесперебойное снабжение производственных и торговых процессов, одновременно минимизируя совокупные затраты, связанные с запасами. Эти затраты включают расходы на их хранение, закупку и транспортировку.

Ключевые цели управления запасами можно сформулировать так:

• Обеспечение непрерывности: Гарантия наличия необходимых материалов и товаров для производства или продажи в нужном объеме и в нужный срок.
• Минимизация затрат: Снижение издержек, связанных с формированием, хранением и обслуживанием запасов, а также с возможным дефицитом.
• Повышение качества обслуживания: Удовлетворение потребностей клиентов без задержек и отказов.
• Оптимизация оборотного капитала: Снижение объема денежных средств, замороженных в запасах.

Функции системы управления запасами включают в себя:

1. Организация классификации и учета запасов: Четкое разделение запасов по типам, категориям, назначению и ведение их точного учета.
2. Выявление и определение расходов, связанных с запасами: Анализ затрат на закупку, транспортировку, хранение, страхование, а также потерь от порчи, устаревания или дефицита.
3. Поддержание запасов на необходимом уровне: Постоянный мониторинг и регулирование количества запасов для предотвращения как дефицита, так и излишков.

Концепции управления запасами

Исторически и экономически сложились три основные концепции управления запасами, каждая из которых отражает определенный взгляд на роль запасов в экономике предприятия:

1. Концепция максимизации запасов: Исторически эта концепция была характерна для плановой экономики, где дефицит был обыденным явлением, а стабильность поставок не гарантировалась. Ее основная идея заключалась в создании максимально возможного запаса для обеспечения бесперебойного снабжения производства. Она оправдана в условиях высокой неопределенности спроса и предложения, нестабильных сроков поставок и частых сбоев. Главное преимущество — повышение эффективности производства за счет предотвращения простоев. Предприятие, имея избыточные запасы комплектующих и сырья, защищено от возможных сбоев в поставках, колебаний цен и проблем с качеством у поставщиков. Это позволяет сосредоточиться на производственном процессе, минимизируя риски, связанные с внешней средой. Однако эта концепция ведет к значительному замораживанию оборотного капитала и высоким издержкам хранения, что неизбежно подрывает финансовую гибкость компании.

2. Концепция минимизации запасов: Возникла как реакция на недостатки предыдущей концепции, особенно актуальная в условиях рыночной экономики и развития логистических систем. Она рассматривает запасы как «расточительство» и «ширму, за которой скрываются недостатки производственной деятельности». К таким недостаткам относятся низкое качество продукции, неспособность производить мелкими партиями или частые сбои в производстве и поставках. Цель этой концепции — свести уровень запасов к абсолютному минимуму, стремясь к «нулевому запасу» без ущерба для качества обслуживания. Развитие технологий, сокращение производственного цикла и повышение надежности поставщиков сделали этот подход более реализуемым. Минимизация запасов освобождает оборотный капитал, снижает затраты на хранение и стимулирует выявление и устранение коренных причин проблем в производственной и логистической системах.

3. Концепция оптимизации запасов: Современный и наиболее сбалансированный подход, который признает необходимость содержания запаса, но только в оптимальном размере. Основной критерий оптимизации — минимум совокупных затрат на создание и содержание запаса. Эта концепция стремится найти идеальный баланс между рисками дефицита (потеря продаж, простои) и рисками избытка (затраты на хранение, устаревание, замораживание капитала). В отличие от крайностей максимизации и минимизации, оптимизация предполагает глубокий анализ всех факторов, влияющих на запасы, и применение математических моделей для принятия решений. Именно эта концепция является наиболее релевантной в современных условиях, где динамичность рынка требует гибкости, а конкуренция вынуждает постоянно искать пути снижения издержек.

Классификация моделей управления запасами

Модели управления запасами можно классифицировать по нескольким ключевым признакам, что помогает лучше понять их специфику и область применения:

1. По характеру спроса и внешних факторов:

• Детерминированные модели: Применяются в условиях, когда спрос на товары, сроки поставки и другие параметры системы известны с высокой степенью определенности. Эти модели предполагают стабильность внешней среды.
• Стохастические (вероятностные) модели: Используются в условиях неопределенности, когда спрос, сроки поставки или другие параметры подвержены случайным колебаниям. Они включают в себя элементы теории вероятностей и математической статистики для учета рисков.

2. По фактору времени:

• Статические модели: Предполагают, что интенсивность потребления (спрос) остается постоянной на протяжении всего рассматриваемого периода.
• Динамические модели: Учитывают изменение объема спроса во времени, то есть спрос является функцией времени. Это позволяет адаптироваться к сезонным колебаниям, трендам и другим временным факторам.

3. По характеру спроса (подробнее):

• Детерминированный статический спрос: Интенсивность потребления не меняется со временем. Это упрощенный, но часто используемый в классических моделях подход для начального анализа.
• Детерминированный динамический спрос: Объем спроса изменяется в зависимости от времени. Например, сезонный рост продаж или постепенное снижение интереса к продукту.
• Стохастический статический спрос: Спрос колеблется вокруг некоторого среднего значения, но без выраженных трендов или сезонности.
• Стохастический динамический спрос: Спрос не только подвержен случайным колебаниям, но и изменяется во времени (например, случайные всплески в сезонный пик).

Такая классификация позволяет выбрать наиболее подходящую модель для конкретной ситуации, учитывая уровень неопределенности, динамику спроса и особенности предприятия.

Математические методы и модели управления запасами: анализ и расчет

Сердце эффективного управления запасами бьется в ритме математических расчетов. Ключевые модели призваны дать ответы на два фундаментальных вопроса: «сколько заказывать?» и «когда заказывать?». Эти ответы позволяют предприятию поддерживать оптимальный баланс, избегая как дефицита, так и избытка.

Модель Economic Order Quantity (EOQ)

История создания, назначение и принцип действия модели EOQ.
Модель Economic Order Quantity (EOQ), или Модель экономичного размера заказа, является одним из старейших и наиболее влиятельных инструментов в классической теории управления запасами. Разработанная Фордом В. Харрисом в 1913 году, она стала краеугольным камнем для последующих исследований и практических приложений. Назначение EOQ — определение оптимального количества товаров, которое следует заказывать за один раз, чтобы минимизировать общие затраты, связанные с хранением запасов и размещением заказов.

Принцип действия EOQ основан на компромиссе между двумя видами затрат:

1. Затраты на хранение (holding costs): Увеличиваются с ростом размера заказа, так как больший объем запасов требует больше места, страховки, внимания персонала и связывает больше оборотного капитала.
2. Затраты на размещение заказа (ordering costs): Уменьшаются с ростом размера заказа, так как при увеличении объема одной поставки количество заказов в год сокращается, что снижает затраты на оформление, транспортировку и приемку.

EOQ стремится найти ту точку, где сумма этих двух видов затрат будет минимальной.

Детальный разбор формулы Уилсона для расчета оптимального объема заказа (Q = √(2DS / H)).
Формула Уилсона, часто называемая формулой EOQ, позволяет рассчитать оптимальный объем заказа (Q):

Q = √(2DS / H)

где:

• Q — оптимальный объем заказа (количество единиц товара в одном заказе).
• D — годовой спрос на товар (количество единиц в год).
• S — стоимость размещения одного заказа (включает административные расходы, транспортные, расходы на приемку).
• H — стоимость хранения одной единицы товара в год (включает стоимость хранения на складе, страхование, налоги, возможные потери от устаревания, а также стоимость замороженного капитала).

Пошаговое применение формулы:

Предположим, у компании есть следующие данные:

• Годовой спрос (D) = 10 000 единиц.
• Стоимость размещения одного заказа (S) = 1500 руб.
• Стоимость хранения одной единицы товара в год (H) = 50 руб.

Теперь подставим эти значения в формулу Уилсона:

1. Рассчитываем числитель: 2 × D × S = 2 × 10 000 × 1500 = 30 000 000
2. Делим на H: 30 000 000 / 50 = 600 000
3. Извлекаем квадратный корень: √600 000 ≈ 774,6

Таким образом, оптимальный объем заказа (Q) составляет примерно 775 единиц.

Обзор модификаций EOQ: модели с постепенным пополнением запасов и в условиях количественных скидок.
Классическая модель EOQ имеет ряд допущений, которые не всегда соответствуют реальным условиям. Поэтому были разработаны ее модификации:

• Модель EOQ с постепенным пополнением запасов (Production Order Quantity, POQ): Применяется, когда товар производится или поставляется постепенно, а не одной крупной партией. В этом случае запас пополняется в течение определенного периода времени, а не мгновенно. Формула модифицируется с учетом скорости производства и потребления.
• Модель EOQ в условиях количественных скидок: Учитывает возможность получения скидок от поставщика при заказе больших объемов. В этом случае модель требует не только расчета EOQ для каждого уровня скидки, но и сравнения общих затрат (включая стоимость закупки товара со скидкой) для выбора наиболее выгодного варианта.

Анализ условий применимости и ограничений классической EOQ-модели.
Условия применимости:

• Постоянный и известный спрос.
• Постоянные и известные затраты на размещение заказа и хранение.
• Мгновенное и полное пополнение запасов.
• Отсутствие скидок за объем.
• Отсутствие дефицита запасов (или его стоимость не учитывается).

Ограничения:

• Идеализированность: Редко встречается на практике идеально постоянный спрос и мгновенное пополнение.
• Не учитывает дефицит: Модель не учитывает потерь от нехватки товара, что может быть критично.
• Ограниченность одним товаром: EOQ рассчитывается для каждого SKU (единицы складского учета) отдельно, что усложняет управление большим ассортиментом.
• Статические параметры: Не учитывает сезонность, тренды и другие динамические изменения.

Несмотря на эти ограничения, EOQ остается ценным инструментом для начальной оценки и понимания базовых принципов управления запасами.

Методы ABC- и XYZ-анализа

Для более тонкого и дифференцированного управления запасами используются методы, позволяющие сегментировать товары по различным критериям.

Принцип ABC-анализа: классификация запасов на категории A, B, C по степени их важности и стоимости.
ABC-анализ основан на «принципе Парето» (правило 80/20), который гласит, что относительно небольшое количество объектов (20%) дают значительный результат (80%). В контексте запасов это означает, что небольшая доля номенклатуры товаров формирует большую часть оборота или стоимости запасов.

• Группа A: Высокоценные товары, составляющие примерно 20% от общего количества номенклатуры, но приносящие около 80% выручки или составляющие 80% стоимости запасов. Эти товары требуют наиболее тщательного контроля, детального прогнозирования и частого пересмотра уровня запасов. Ошибки с ними наиболее дорогостоящи.
• Группа B: Среднеценные товары, составляющие около 30% номенклатуры и дающие примерно 15% выручки или стоимости. Контроль за ними менее строгий, чем за группой A, но более внимательный, чем за группой C.
• Группа C: Низкоценные товары, составляющие около 50% номенклатуры, но приносящие лишь около 5% выручки или стоимости. Управление ими может быть упрощено, например, за счет использования более крупных заказов и менее частого пересмотра.

Принцип XYZ-анализа: оценка стабильности спроса на товары (X – стабильный, Y – колеблющийся, Z – нерегулярный).
XYZ-анализ дополняет ABC, оценивая стабильность потребления или спроса на товары.

• Группа X: Товары с высоким и стабильным спросом. Прогнозирование их потребления достаточно точно, колебания минимальны. Это, как правило, основные товары, гарантирующие стабильный денежный поток.
• Группа Y: Товары с колеблющимся спросом, подверженные сезонности, трендам или периодическим изменениям. Прогнозирование их потребления требует более сложных методов.
• Группа Z: Товары с нерегулярным, спорадическим спросом или полным его отсутствием. Прогнозирование крайне затруднено или невозможно. Часто это уникальные позиции, новые товары или остатки, которые плох�� продаются.

Методика совместного применения ABC/XYZ-анализа для построения матрицы дифференцированного управления запасами.
Комбинированный анализ позволяет создать 9 категорий (AX, AY, AZ, BX, BY, BZ, CX, CY, CZ), что обеспечивает максимально точное и рациональное управление каждым SKU:

Категория	Значимость (ABC)	Стабильность спроса (XYZ)	Особенности управления
AX	Высокая (А)	Стабильный (X)	Жесткий контроль, точное прогнозирование, минимальные страховые запасы. Применение EOQ.
AY	Высокая (А)	Колеблющийся (Y)	Внимательное прогнозирование с учетом сезонности, увеличенные страховые запасы.
AZ	Высокая (А)	Нерегулярный (Z)	Индивидуальное управление, заказ «под клиента», минимальный или нулевой запас.
BX	Средняя (В)	Стабильный (X)	Стандартный контроль, среднеобъемные заказы.
BY	Средняя (В)	Колеблющийся (Y)	Умеренный контроль, гибкие заказы с учетом прогноза.
BZ	Средняя (В)	Нерегулярный (Z)	Осторожные заказы, возможен отказ от хранения.
CX	Низкая (С)	Стабильный (X)	Упрощенный контроль, крупные, но редкие заказы, более высокие страховые запасы.
CY	Низкая (С)	Колеблющийся (Y)	Упрощенный контроль, гибкие, но не частые заказы.
CZ	Низкая (С)	Нерегулярный (Z)	Минимальный контроль, возможно, отказ от хранения, заказ по мере необходимости.

Практическое значение комбинированного анализа для точного определения целевых уровней страхового запаса.
Совместное применение ABC/XYZ-анализа позволяет дифференцировать подходы к формированию страховых запасов. Например, для товаров категории AX страховой запас может быть минимальным, так как спрос стабилен и предсказуем. Для товаров AY страховой запас будет увеличен, чтобы покрыть колебания спроса. А для товаров AZ, возможно, страховой запас вообще не понадобится, и будет использоваться модель заказа «под клиента». Это позволяет избежать замораживания средств в невостребованных запасах и сосредоточить ресурсы на наиболее важных позициях.

Модель «точно в срок» (Just-in-Time, JIT) и система Kanban

Концепция JIT: идеализированный подход к минимизации запасов и синхронизации поставок с производством.
Концепция «точно в срок» (Just-in-Time, JIT), или система с нулевым запасом, зародилась в Японии, в компании Toyota, и представляет собой идеализированный подход, стремящийся к полному отсутствию запасов. Ее основной принцип — поставлять необходимые материалы, компоненты и продукцию точно в тот момент, когда они требуются, и в точно необходимом количестве. JIT — это не просто метод управления запасами, это философия производства, направленная на устранение всех видов потерь (муда) в производственном процессе, включая излишние запасы. Излишние запасы рассматриваются как «ширма», скрывающая проблемы: дефекты, ненадежные поставки, неэффективное планирование, длительные циклы переналадки оборудования.

Принципы работы системы Kanban как ключевого элемента JIT-концепции.
Kanban (в переводе с японского «карточка» или «сигнал») — это инструмент визуального контроля, который является ключевым элементом для реализации JIT-концепции. Он представляет собой систему «вытягивания», где производство или поставка нового компонента инициируется только тогда, когда в нем возникает потребность на следующем этапе производственного процесса или у клиента.

Основные принципы Kanban:

1. Визуализация: Использование карточек или электронных сигналов для обозначения потребности в материалах или деталях.
2. Ограничение работы в процессе (Work In Progress, WIP): Каждый этап производственного процесса имеет ограниченное количество незавершенного производства, что предотвращает накопление излишков.
3. Поток: Обеспечение бесперебойного и равномерного потока материалов и информации.
4. Постоянное совершенствование (Kaizen): Система стимулирует постоянный поиск и устранение причин проблем, которые приводят к задержкам или необходимости в запасах.

Например, когда рабочий берет последнюю деталь из контейнера, он отправляет Kanban-карточку на предыдущий участок производства или поставщику, сигнализируя о необходимости новой партии. Это гарантирует, что материалы поставляются только тогда, когда они действительно нужны, и в точно необходимом объеме.

Преимущества и условия успешного внедрения JIT в современных производственных и логистических системах.
Преимущества JIT:

• Снижение затрат на хранение: Минимальные запасы означают минимальные расходы на складирование, страхование, обслуживание.
• Высвобождение оборотного капитала: Деньги не замораживаются в излишках.
• Улучшение качества: JIT выявляет дефекты и проблемы на ранних стадиях, так как нет запаса для их сокрытия.
• Повышение гибкости: Быстрая реакция на изменения спроса или ассортимента.
• Уменьшение времени цикла: Сокращение времени от заказа сырья до выпуска готовой продукции.

Условия успешного внедрения JIT:

• Надежные поставщики: Способные осуществлять частые, мелкие, точно в срок поставки с высоким качеством.
• Высокое качество продукции: Минимальное количество брака, иначе отсутствие запасов остановит производство.
• Гибкое производство: Быстрая переналадка оборудования, способность производить мелкие партии.
• Эффективная информационная система: Для точного планирования и координации.
• Квалифицированный персонал: Готовый к постоянному совершенствованию и работе в условиях высокой дисциплины.

Внедрение JIT требует значительных изменений в культуре и процессах компании, но при успешной реализации приводит к существенному повышению эффективности.

Другие методы и модели управления запасами

Помимо EOQ и JIT, существует множество других моделей, адаптированных под различные условия:

• Системы с фиксированным объемом заказа (Fixed-Order Quantity System, Q-система): Это системы, при которых заказ на фиксированное количество товара (например, EOQ) размещается каждый раз, когда уровень запаса опускается до заранее определенной точки заказа (reorder point). Уровень запасов контролируется непрерывно.
• Системы с фиксированным интервалом времени между заказами (Fixed-Order Interval System, P-система): В этих системах заказы размещаются через регулярные, фиксированные промежутки времени (например, раз в неделю или месяц). Объем заказа каждый раз может быть разным и определяется как разница между максимальным желаемым уровнем запаса и текущим уровнем запаса на момент размещения заказа.
• Вероятностные модели: Эти модели используются, когда спрос или сроки поставки являются неопределенными. Они включают в себя статистические методы для расчета оптимальных уровней страховых запасов, которые позволяют удовлетворить спрос с определенной вероятностью (уровнем обслуживания). Часто используются нормальное распределение, распределение Пуассона и другие статистические подходы для моделирования неопределенности.
• Модель оптимальной партии заказа: В рамках этой модели, которая часто является развитием Q-системы, также предполагается непрерывный контроль уровня запасов. Одинаковые по объему заказы размещаются при достижении запасом точки заказа. Это помогает стандартизировать процессы закупок и минимизировать административные издержки.

Выбор конкретной модели или их комбинации зависит от множества факторов, включая характер спроса, стоимость товаров, стабильность поставок, стратегические цели компании и доступные ресурсы.

Влияние современных информационных технологий на эффективность управления запасами

В XXI веке невозможно представить эффективное управление запасами без использования передовых информационных технологий. Они являются не просто вспомогательными инструментами, а неотъемлемой частью логистических и производственных процессов, трансформируя их на всех уровнях.

Роль ERP-систем в оптимизации управления запасами

Представьте себе мозг, который координирует работу всех органов в теле. Именно такой «мозг» для предприятия представляют собой ERP-системы (Enterprise Resource Planning) — комплексы программных приложений, которые интегрируют и автоматизируют ключевые бизнес-процессы компании в единой платформе. Внедрение ERP является не просто желательным, а необходимым условием для повышения эффективности логистических процессов и, в частности, управления запасами.

Определение и ключевой функционал ERP-систем, их интеграционная природа.
ERP-система — это централизованная база данных и набор модулей, которые охватывают все аспекты деятельности предприятия: от производства и финансов до продаж и управления персоналом. Её интеграционная природа заключается в том, что все данные собираются в едином информационном пространстве, доступном для различных отделов. Это исключает дублирование информации, минимизирует ошибки и обеспечивает актуальность данных.

Ключевой функционал ERP для управления запасами:

• Управление закупками: Автоматизация формирования заказов поставщикам, отслеживание статуса поставок, контроль исполнения договоров.
• Управление складом: Регистрация поступлений, перемещений, отгрузок, инвентаризация.
• Планирование производства: Определение потребности в материалах и комплектующих на основе производственных планов (модули MRP).
• Управление продажами: Отслеживание заказов клиентов и их влияние на уровень запасов готовой продукции.
• Финансовый учет: Оценка стоимости запасов, контроль затрат на хранение.

Улучшение управления цепочкой поставок через предоставление данных о запасах в режиме реального времени.
Одним из наиболее значимых преимуществ ERP является предоставление данных о запасах в режиме реального времени. Это означает, что менеджеры по закупкам, производству и продажам всегда видят актуальную картину наличия товаров, их движения и планируемых поступлений. Такая прозрачность позволяет:

• Уменьшить количество запасов и переизбыток товара: За счет более точного понимания текущего состояния и потребностей.
• Точно прогнозировать спрос: Интеграция данных о продажах, маркетинговых акциях и сезонности позволяет строить более точные прогнозы, снижая риски дефицита или излишков.
• Оптимизировать процессы закупок, приема и отгрузки: Автоматизация и единое информационное пространство ускоряют эти процессы и уменьшают вероятность ошибок.

Влияние на прогнозирование спроса, оптимизацию процессов закупок и снижение излишков.
Централизация данных в ERP существенно повышает качество прогнозирования. Сбор и анализ исторической информации о продажах, акциях, сезонности, а также данных о текущих заказах и планируемом производстве позволяют системе с большей точностью предсказывать будущий спрос. Это, в свою очередь, напрямую влияет на оптимизацию закупок — сокращаются сроки поставки, минимизируются объемы страховых запасов, снижается вероятность возникновения неликвидов. В результате предприятия могут добиться снижения объемов материальных запасов в среднем на 15-17% и сокращения расходов на материальные ресурсы на 11-14%, а оборачиваемость складских запасов может увеличиться на 15-20%.

Системы управления складом (WMS) и их значение для складской логистики

Если ERP — это «мозг» предприятия в целом, то WMS (Warehouse Management System) — это «мозг» склада. Это специализированное программное обеспечение, предназначенное исключительно для автоматизации и оптимизации всех складских операций, охватывающее полный цикл движения товаров от поступления до отгрузки.

Назначение и основные функции WMS-систем: автоматизация и оптимизация всех складских операций.
Основное назначение WMS — сделать склад максимально эффективным и прозрачным. Она не просто отслеживает товары, но и управляет всеми процессами, происходящими на складе.

Основные функции WMS:

• Управление запасами: Детальный учет каждой единицы товара, ее характеристик (срок годности, серийный номер), местоположения на складе.
• Оптимизация пространства: WMS самостоятельно определяет оптимальное место для хранения каждого товара, учитывая его размеры, вес, частоту обращения, условия хранения.
• Управление заказами: Автоматизация сборки заказов, формирование маршрутов для комплектовщиков, контроль правильности сборки.
• Отслеживание и контроль перемещения товаров: Регистрация каждого движения товара внутри склада, что обеспечивает 100% прослеживаемость.
• Управление рабочей силой: Оптимизация задач для персонала склада, распределение нагрузки, контроль производительности.
• Приемка и отгрузка: Автоматизация процессов приемки товара от поставщиков и его отгрузки клиентам.

Ключевые отличия WMS от ERP и принципы их взаимодействия.
Важно понимать, что WMS и ERP не конкурируют, а дополняют друг друга:

• ERP: Комплексная система для всего предприятия, фокусирующаяся на стратегическом планировании, финансовом учете, управлении ресурсами. Она дает общую картину и принимает решения на макроуровне.
• WMS: Специализированная система для склада, фокусирующаяся на микроуровне — детальном управлении всеми операциями внутри склада.

Принцип их взаимодействия: ERP передает в WMS информацию о планируемых поставках и заказах клиентов. WMS, в свою очередь, управляет фактическим движением товаров на складе, а затем передает в ERP актуальные данные об остатках, отгрузках и выполненных операциях. Такая интеграция обеспечивает бесшовный информационный поток и синхронизацию данных.

Эффект от внедрения WMS: сокращение операционных и накладных расходов до 30%, повышение точности инвентаризации до 99,5%.
Внедрение WMS-систем приносит значительный экономический эффект:

• Снижение операционных и накладных расходов: За счет оптимизации размещения товаров, сокращения времени на поиск и обработку заказов, повышения производительности труда. Неавтоматизированные склады могут сократить эти расходы до 30%.
• Повышение точности инвентаризации: Автоматизация учета и контроля минимизирует человеческий фактор, что позволяет достигать точности данных о количестве и размещении товара до 99,5%.
• Повышение производительности труда: В среднем на 30-50% за счет оптимизации маршрутов, автоматического назначения задач и исключения ручных операций.
• Сокращение ошибок: Снижение количества ошибок, связанных с пересортицей, неверной отгрузкой или потерей товаров.

Управление цепями поставок (SCM) и стратегическое управление запасами

Масштабные преобразования в бизнесе привели к появлению концепции, которая охватывает не только внутренние процессы предприятия, но и всю сеть его партнеров. Это SCM (Supply Chain Management) — система управления цепочками поставок.

Концепция SCM: комплексное управление всеми этапами от закупки сырья до распространения товара.
SCM представляет собой стратегический подход к управлению всеми видами потоков (материальными, информационными, финансовыми) по всей цепи поставок, от поставщиков сырья до конечного потребителя. Цель SCM — максимизировать общую ценность для клиента и достичь конкурентного преимущества за счет синхронизации и оптимизации всех этапов. Она включает в себя подсистемы SCP (Supply Chain Planning — планирование цепочки поставок) и SCE (Supply Chain Execution — исполнение цепочки поставок).

Роль SCM-систем в поддержании оптимального уровня запасов по всей цепочке поставок, минимизации затрат и обеспечении своевременных поставок.
SCM-системы предоставляют комплексный взгляд на всю цепочку поставок, позволяя:

• Оптимизировать запасы на всех уровнях: От складов поставщиков до складов готовой продукции и торговых точек, предотвращая как дефицит, так и излишки.
• Минимизировать затраты: За счет сокращения транспортных издержек, складских расходов, потерь от брака и устаревания.
• Обеспечить своевременные поставки: Синхронизация работы всех участников цепи позволяет гарантировать наличие нужного товара в нужном месте и в нужное время.
• Улучшить прогнозирование: SCM агрегирует данные от всех звеньев цепи, что значительно повышает точность прогнозов спроса и предложения.

Преимущества внедрения SCM-систем: компании демонстрируют прибыльность на 23% выше конкурентов.
Интеграция SCM-систем приносит ощутимые экономические выгоды. Компании, активно использующие SCM, показывают прибыльность на 23% выше, чем их конкуренты. Этот эффект достигается за счет:

• Оптимизации расходов: Снижение затрат на закупку сырья, формирование и хранение запасов, а также на транспорт и складские операции.
• Повышение эффективности: Улучшение координации между поставщиками, производителями, дистрибьюторами и розничными продавцами.
• Ускорение оборота капитала: Меньше денег «заморожено» в запасах на протяжении всей цепи.

Применение современных технологий в SCM: RFID, штрихкодирование, IoT.
Современные SCM-системы активно используют передовые технологии для повышения эффективности:

• RFID (Radio Frequency Identification): Радиочастотная идентификация позволяет автоматизировать учет и отслеживание товаров без прямого визуального контакта, значительно ускоряя процессы приемки, инвентаризации и отгрузки.
• Штрихкодирование: Широко используемая технология для быстрой и точной идентификации товаров.
• IoT (Internet of Things): Устройства Интернета вещей (датчики температуры, влажности, положения) встраиваются в логистические процессы для мониторинга условий хранения и транспортировки, что особенно важно для скоропортящихся товаров.

Автоматизация с помощью SCM позволяет управлять поставщиками, денежными средствами, запасами и другими ключевыми областями в одном приложении, что значительно улучшает видимость и управляемость всей цепочки поставок.

Особенности применения моделей в различных отраслях и оценка эффективности

Управление запасами — это не универсальная формула, которую можно применить везде без изменений. Каждая отрасль имеет свою специфику, которая требует адаптации моделей и методов. Кроме того, для оценки успешности внедрения и функционирования систем управления запасами необходимы четкие, измеримые показатели.

Отраслевые особенности управления запасами

Различные секторы экономики сталкиваются с уникальными вызовами в управлении запасами, которые диктуют выбор определенных моделей и стратегий.

Специфика розничной торговли: высокая динамика спроса, сезонные колебания, широкий ассортимент, влияние интернет-торговли.
Розничная торговля является, пожалуй, одной из самых динамичных и сложных сред для управления запасами.

• Высокая динамика спроса и сезонные колебания: Спрос на потребительские товары может меняться ежедневно, еженедельно, а также сильно зависеть от сезонности (праздники, времена года, модные тенденции). Например, мороженое активно продается летом, а ёлочные игрушки — перед Новым годом. Ошибка в прогнозировании может привести либо к упущенной прибыли, либо к огромным неликвидным остаткам. В России, например, в 2025 году наблюдалось замедление темпов роста оборота розничной торговли, что указывает на необходимость еще более точного прогнозирования.
• Широкий ассортимент: Современные супермаркеты и магазины предлагают десятки тысяч SKU, каждый из которых требует индивидуального подхода в планировании.
• Необходимость оперативного принятия решений о пополнении: Полки не должны пустовать, иначе покупатель уйдет к конкуренту. Однако переполнение склада ведет к издержкам.
• Влияние интернет-торговли: Рост доли интернет-торговли (с 3,9% в 2020 году до 6% в 2023 году) меняет динамику спроса и требует адаптации стратегий управления запасами, так как онлайн-каналы часто предъявляют иные требования к скорости доставки и доступности товара. Управление товарными запасами в розничной торговле напрямую зависит от среднего объема продаж за единицу времени и размера/оснащенности складских помещений.

Особенности управления запасами на производственных предприятиях (сырье, комплектующие, полуфабрикаты, готовая продукция).
Производственные компании имеют дело с более сложной структурой запасов:

• Сырье и материалы: Зависят от поставщиков, требуют своевременных закупок для бесперебойного производства.
• Комплектующие: Могут быть импортными, иметь долгие сроки поставки, что требует создания страховых запасов.
• Полуфабрикаты: Запасы между различными стадиями производства, их оптимизация влияет на длительность производственного цикла.
• Готовая продукция: Управляется с учетом заказов клиентов и прогнозов продаж, но также должна учитывать производственные возможности.

Для производственных предприятий характерно использование моделей типа MRP (Material Requirements Planning) для планирования потребности в материалах и комплектующих, а также систем JIT для минимизации запасов в процессе производства.

Сравнительный анализ подходов в торговых, дистрибьюторских и производственных компаниях.

Характеристика	Розничная торговля	Дистрибьюторские компании	Производственные компании
Тип запасов	Готовая продукция, широкий ассортимент	Готовая продукция, большой объем, несколько поставщиков/клиентов	Сырье, комплектующие, полуфабрикаты, готовая продукция
Характер спроса	Высокодинамичный, сезонный, чувствительный к акциям	Колеблющийся, зависит от заказов розничных сетей	Стабильный (для сырья и компонентов) или динамичный (для готовой продукции)
Ключевые модели	ABC/XYZ, модели прогнозирования спроса, системы с точкой заказа	ABC/XYZ, EOQ, системы с фиксированным интервалом	MRP, JIT, EOQ (для сырья), вероятностные модели
Акцент управления	Минимизация неликвидов, скорость пополнения, уровень обслуживания	Оптимизация логистики, консолидация заказов, эффективное хранение	Бесперебойность производства, снижение WIP, качество
IT-системы	WMS, ERP, системы прогнозирования	WMS, SCM, ERP	ERP (с модулями MRP), WMS, SCM

Ключевые показатели эффективности (KPI) управления запасами

Эффективность управления запасами заключается в достижении оптимального баланса между наличием достаточного количества товаров для удовлетворения спроса и минимизацией излишков. Для измерения этого баланса используются ключевые показатели эффективности (KPI).

Оборачиваемость запасов: методика расчета, интерпретация, влияние на финансовые результаты и оборотный капитал.
Коэффициент оборачиваемости товарных запасов — один из важнейших KPI, показывающий, сколько раз за анализируемый период (например, год) предприятие использовало средний остаток запасов. Высокая оборачиваемость свидетельствует об эффективном использовании капитала, низкая — о его замораживании и потенциальных проблемах.

Методика расчета:

1. Средний товарный запас (ТЗ_ср):
   ТЗср = (ТЗ1 + ТЗ2 + ... + ТЗn) / n
   где ТЗ₁, ТЗ₂, …, ТЗ_n — остатки запасов на начало или конец каждого дня/месяца/квартала в периоде, n — количество этих дат.
   Или, если есть только начальный и конечный остатки:
   ТЗср = (ТЗнач + ТЗкон) / 2

2. Коэффициент оборачиваемости (КО):
   КО = Себестоимость продаж / ТЗср
   Или, в упрощенном варианте для торговых компаний:
   КО = Выручка / ТЗср
   (Использование себестоимости более корректно, так как исключает влияние наценки).

Интерпретация:

• Высокий КО: Запасы быстро продаются, что означает высокую эффективность продаж, минимальное замораживание капитала, низкие затраты на хранение. Однако слишком высокий КО может указывать на риски дефицита.
• Низкий КО: Запасы залеживаются, что сигнализирует о возможных проблемах со спросом, излишках, устаревании, высоких затратах на хранение и неэффективном использовании оборотного капитала.

Влияние на финансовые результаты и оборотный капитал: Чем выше оборачиваемость, тем быстрее деньги, вложенные в запасы, возвращаются в компанию в виде выручки, что улучшает ликвидность и прибыльность. Низкая оборачиваемость связывает значительную часть оборотного капитала, который мог бы быть использован для других инвестиций.

Точность прогноза спроса: важность для экономики предприятия, потенциал экономии (миллионы рублей при повышении точности с 70% до 90%).
Точность прогноза спроса — это показатель, отражающий, насколько фактический спрос отклоняется от прогнозного. Высокая точность прогноза является критически важной для эффективного управления запасами.

• Важность: Неточные прогнозы ведут к дефициту (упущенная выгода, недовольство клиентов) или излишкам (затраты на хранение, списание).
• Экономический эффект: Повышение точности прогноза спроса даже на относительно небольшую величину (например, с 70% до 90%) может привести к экономии миллионов рублей за счет снижения объемов излишков, сокращения затрат на хранение и предотвращения потерь от дефицита. Это позволяет оптимизировать объем страховых запасов и снизить риски.

Уровень обслуживания (Service Level): определение как доли выполненных заказов, значение для удержания клиентов и обеспечения лояльности.
Уровень обслуживания (Service Level) — это доля заказов клиентов, выполненных вовремя и в полном объеме. Это важнейший показатель удовлетворенности клиентов.

Определение:
Уровень обслуживания = (Количество выполненных заказов) / (Общее количество заказов) × 100%
Или, более точно:
Уровень обслуживания = (Количество единиц товара, поставленных вовремя) / (Общее количество заказанных единиц товара) × 100%

Значение:

• Удержание клиентов и лояльность: Высокий уровень обслуживания напрямую влияет на удовлетворенность клиентов, их готовность возвращаться и рекомендовать компанию.
• Конкурентное преимущество: Компании с более высоким уровнем обслуживания часто выигрывают конкурентную борьбу.
• Стоимость: Поддержание очень высокого уровня обслуживания (близкого к 100%) может быть очень дорогим из-за необходимости держать большие страховые запасы. Поэтому важно найти оптимальный уровень, балансирующий затраты и удовлетворенность клиентов.

Обзор дополнительных метрик: буфер запаса, стратегическое позиционирование запаса, излишки и неликвидные запасы.
Помимо основных KPI, используются и другие метрики:

• Буфер запаса (Safety Stock): Объем запаса, который хранится для защиты от непредвиденных колебаний спроса или задержек в поставках. Анализ его адекватности очень важен.
• Стратегическое позиционирование запаса: Оценка, где именно в цепи поставок (склад поставщика, распределительный центр, магазин) находятся запасы и насколько это соответствует стратегии.
• Излишки и неликвидные запасы: Доля товаров, которые не продаются или продаются очень медленно, требуя списания или уценки. Цель — минимизировать их.
• График буфера и индекс потока: Более сложные метрики, позволяющие визуализировать динамику запасов и оценить эффективность их движения.

Методики анализа и оценки эффективности систем управления запасами

Для комплексной оценки эффективности необходим системный подход к анализу KPI в динамике.

Расчет среднего товарного запаса (ТЗ_ср) и коэффициента оборачиваемости (КО).
Методика расчета уже была представлена выше. Важно отметить, что для более точного анализа ТЗ_ср следует рассчитывать как среднюю хронологическую, учитывая остатки на конец каждого дня или недели, а не только на начало и конец периода.

ТЗср = (0,5 × ТЗ1 + ТЗ2 + ... + ТЗn-1 + 0,5 × ТЗn) / (n - 1)
где ТЗ_i — остаток запасов на i-ю дату, n — количество дат.

КО = Выручка (или Себестоимость продаж) / ТЗср

Анализ динамики KPI по различным периодам (месяц, квартал, год) и объектам (магазины, товарные группы, регионы).
Оценка эффективности не может быть одномоментной. Необходимо отслеживать KPI в динамике:

• По периодам: Сравнение оборачиваемости, точности прогноза и уровня обслуживания за текущий месяц с предыдущим, с аналогичным периодом прошлого года. Это позволяет выявить тренды, сезонность и оценить результативность принятых управленческих решений.
• По объектам: Анализ KPI по отдельным магазинам, складам, товарным группам (например, группы A, B, C по ABC-анализу), регионам. Это позволяет выявить «отстающие» звенья, определить лучшие практики и точечно применять корректирующие воздействия. Например, если оборачиваемость в одном регионе значительно ниже, чем в другом, это может указывать на проблемы с логистикой, маркетингом или ценообразованием в этом регионе.

Такой многомерный анализ позволяет не только констатировать факты, но и выявлять причины проблем, а также разрабатывать адресные рекомендации по совершенствованию системы управления запасами.

Риски, проблемы и рекомендации по совершенствованию системы управления запасами

Эффективное управление запасами — это непрерывный процесс балансирования между потенциальными выгодами и неизбежными рисками. Недооценка или игнорирование этих рисков может привести к серьезным финансовым потерям и подорвать конкурентоспособность предприятия. Доля запасов в активах предприятия может достигать 30%, что подчеркивает критическую важность их грамотного управления для общего функционирования компании.

Основные риски и негативные последствия неэффективного управления запасами

Нахождение оптимального уровня запасов — это постоянный вызов. Каждая из крайностей — дефицит или избыток — несет свои серьезные угрозы.

Риски дефицита: потеря доходов, снижение лояльности клиентов, простои производства.
Нехватка запасов, или дефицит, возникает, когда спрос превышает имеющееся количество товара. Последствия дефицита могут быть разрушительными:

• Потеря доходов: Если товара нет в наличии, клиент не сможет его купить, и продажа будет упущена. В долгосрочной перспективе это выливается в значительные финансовые потери.
• Снижение лояльности клиентов: Постоянные отказы или задержки в поставках приводят к разочарованию клиентов, которые могут уйти к конкурентам. Восстановление репутации и доверия требует значительных усилий и ресурсов.
• Простои производства: На производственных предприятиях отсутствие необходимого сырья или комплектующих может остановить всю производственную линию, что ведет к огромным потерям из-за неиспользованного оборудования, оплаченного труда и упущенных сроков выполнения заказов.

Риски избытка: увеличение текущих затрат на хранение (5-25% от стоимости запасов в год), моральное и физическое устаревание продукции, замораживание оборотного капитала, снижение прибыли.
Избыточные запасы, хотя и кажутся «страховкой», на самом деле являются скрытым источником потерь:

• Увеличение текущих затрат на хранение: Это один из наиболее очевидных минусов. Годовые затраты на хранение запасов, включая стоимость занимаемого пространства, оборудования, труда обслуживающего персонала, а также потери из запаса (поломки, устаревание, кражи), чаще всего составляют 5–10% от стоимости хранящихся материалов. В некоторых компаниях капитальные затраты на хранение могут достигать 15%, а общие затраты на хранение, включая складские площади, обслуживание и риски, могут составлять около 25% от стоимости запасов в год.
• Моральное и физическое устаревание продукции: Особенно актуально для технологичных товаров или скоропортящихся продуктов. Продукция может потерять свою актуальность, выйти из моды или испортиться до того, как будет продана, что приведет к прямым убыткам.
• Замораживание оборотного капитала: Деньги, вложенные в избыточные запасы, не могут быть использованы для других целей — инвестиций в развитие, погашения долгов или выплаты дивидендов. Это снижает финансовую гибкость компании.
• Снижение прибыли: Все вышеперечисленные факторы напрямую снижают рентабельность и общую прибыль предприятия.

Типичные проблемы: неправильное прогнозирование спроса, нарушения в цепочке поставок, проблемы с производством.
Помимо рисков дефицита и избытка, предприятия сталкиваются с системными проблемами:

• Неправильное прогнозирование спроса: Чаще всего является основной причиной как дефицита, так и избытка. Ошибки в прогнозах могут быть вызваны отсутствием адекватных данных, неверными методами анализа или влиянием внешних, непредсказуемых факторов.
• Нарушения в цепочке поставок: Задержки поставок от поставщиков, проблемы с транспортом, таможенные сложности могут привести к дефициту, даже если спрос был спрогнозирован верно.
• Проблемы с производством: Сбои оборудования, брак, низкая производительность труда на производстве могут вызвать задержки в выпуске готовой продукции, а значит, и к дефициту.

Пути минимизации рисков и оптимизации запасов

Для противодействия вышеуказанным рискам и проблемам необходим комплексный подход, сочетающий современные методы и технологии. Оптимизация запасов — это постоянный поиск оптимального баланса между уровнем запасов и затратами на их хранение.

Применение передовых методов прогнозирования спроса, планирования производства и закупок.

• Прогнозирование спроса: Использование более сложных статистических моделей (экспоненциальное сглаживание, регрессионный анализ), машинного обучения и искусственного интеллекта. Важно учитывать не только исторические данные, но и внешние факторы: маркетинговые акции, активность конкурентов, экономические тенденции.
• Планирование производства: Внедрение систем MRP (Material Requirements Planning) для точного расчета потребности в материалах на основе производственного плана.
• Планирование закупок: Оптимизация графика заказов, выбор надежных поставщиков, использование систем Vendor Managed Inventory (VMI), где поставщик управляет запасами клиента.

Использование ABC- и XYZ-анализа для сокращени�� ошибок со складскими остатками, оптимизации использования складских площадей и модернизации системы поставок.
ABC- и XYZ-анализ, как было рассмотрено ранее, является мощным инструментом для дифференцированного управления. Его применение позволяет:

• Сократить количество ошибок со складскими остатками: За счет сосредоточения усилий на наиболее важных позициях (группа A), для которых ведется наиболее тщательный учет.
• Оптимизировать использование складских площадей: Более эффективно размещать товары, минимизировать потери пространства.
• Увеличить прибыль от сбыта: За счет лучшего контроля за наиболее прибыльными товарами.
• Модернизировать систему поставок: Разрабатывать индивидуальные стратегии закупок для каждой группы товаров, улучшая логистику.

Роль автоматизации (WMS, ERP) в снижении количества ошибок на складе (потери могут достигать 0,1-1% от товарооборота) и повышении точности данных.
Автоматизация играет ключевую роль в минимизации человеческого фактора:

• WMS-системы: Позволяют снизить количество ошибок, связанных с процессами или операционной деятельностью на складе, которые могут приводить к потерям от 0,1 до 1% от товарооборота. Внедрение WMS значительно снижает количество ошибок и может повысить точность данных на складе до 99,5%, что напрямую ведет к сокращению потерь.
• ERP-системы: Централизация данных в ERP повышает прозрачность, минимизирует ошибки ввода информации и облегчает принятие обоснованных решений на всех уровнях.

Разработка практических рекомендаций по совершенствованию системы управления запасами для конкретного предприятия

Для реального предприятия рекомендации должны быть конкретными, измеримыми и достижимыми, учитывая его специфику.

Предложения по внедрению или улучшению существующих моделей и методик управления запасами.

• Для розничного магазина: Внедрение ABC/XYZ-анализа для всего ассортимента, с последующей разработкой индивидуальных стратегий пополнения для каждой категории. Например, для товаров AX — автоматическое пополнение до точки заказа, для AZ — заказ только по предоплате клиента.
• Для производственного предприятия: Внедрение MRP-системы для планирования потребности в сырье и комплектующих, а также пересмотр политики формирования страховых запасов с учетом вероятностных моделей спроса.
• Для всех предприятий: Регулярный пересмотр параметров EOQ-моделей (стоимость заказа, стоимость хранения) для актуализации расчетов оптимального объема поставки.

Рекомендации по интеграции или модернизации информационных систем.

• Интеграция ERP и WMS: Если системы работают разрозненно, необходимо обеспечить их бесшовную интеграцию для единого информационного пространства и автоматизации обмена данными.
• Внедрение SCM-системы: Для компаний с разветвленной цепью поставок рекомендуется внедрение SCM для стратегического управления всеми участниками, оптимизации логистики и повышения прибыльности.
• Использование BI-инструментов: Для глубокого анализа данных о запасах, выявления тенденций и поддержки принятия решений.

Обоснование ожидаемого экономического эффекта от реализации предложенных мер (снижение затрат, повышение уровня обслуживания, увеличение прибыли).
Пример обоснования:

«Внедрение WMS-системы на складе позволит снизить операционные расходы на 20% (за счет оптимизации размещения и маршрутизации), повысить точность инвентаризации до 99,5%, что приведет к сокращению потерь от брака и пересортицы на 0,5% от товарооборота, а также увеличит оборачиваемость запасов на 10%, высвободив до 5 млн рублей оборотного капитала, которые могут быть направлены на развитие.»

Определение четкого распределения ролей и ответственности между подразделениями предприятия.
Эффективное управление запасами требует слаженной работы многих отделов:

• Отдел продаж: Отвечает за предоставление точных прогнозов спроса и обратной связи от клиентов.
• Отдел закупок: Отвечает за выбор надежных поставщиков, своевременное размещение заказов и контроль их исполнения.
• Отдел логистики (склад): Отвечает за приемку, хранение, комплектацию и отгрузку товаров, а также за точность складского учета.
• Производственный отдел: Отвечает за своевременное производство продукции в соответствии с планом.
• Финансовый отдел: Контролирует затраты, связанные с запасами, и их влияние на оборотный капитал.

Четкое распределение ролей, регламентация процессов и использование единых KPI для оценки работы каждого подразделения являются фундаментом для создания надежной и эффективной системы управления запасами, способной существенно повысить уровень обслуживания клиентов, обеспечить их лояльность и способствовать увеличению продаж и общей прибыли предприятия.

Практический пример применения моделей управления запасами (на примере конкретного предприятия)

Чтобы вывести теоретические рассуждения из плоскости абстракции в реальный мир бизнеса, рассмотрим, как модели управления запасами могут быть применены на практике. В качестве примера возьмем вымышленное, но типичное для российского рынка предприятие – ООО «Гермес-Ритейл», региональную сеть продуктовых супермаркетов средней величины, имеющую один центральный распределительный склад и 15 розничных магазинов.

Характеристика предприятия и анализ его текущей системы управления запасами

Краткое описание деятельности выбранного предприятия.
ООО «Гермес-Ритейл» специализируется на розничной продаже широкого ассортимента продуктов питания и товаров повседневного спроса. Средний годовой оборот составляет около 1,5 млрд рублей. Основные поставки идут через центральный склад, но часть скоропортящихся товаров (хлеб, молоко) доставляется напрямую в магазины. Предприятие сталкивается с высокой конкуренцией на рынке продуктового ритейла.

Анализ существующей системы управления запасами: сбор и обработка данных о запасах, оборачиваемости, затратах на хранение.
На текущий момент в «Гермес-Ритейл» используется базовая ERP-система «1С:Управление торговлей», но без глубокой интеграции модулей прогнозирования и оптимизации запасов. Учет ведется, но принятие решений о заказах в основном базируется на интуиции менеджеров и минимальных остатках.

• Сбор данных: Данные о продажах фиксируются через кассовые аппараты и ежедневно выгружаются в 1С. Информация о поступлениях и отгрузках со склада и в магазины также вносится в систему.
• Обработка данных: Отчеты об остатках и продажах формируются еженедельно. Анализ оборачиваемости проводится ежемесячно, но редко используется для корректировки политики заказов.
• Затраты на хранение: Расчет затрат на хранение ведется в общем виде и не детализируется по SKU. Примерная оценка годовых затрат на хранение составляет около 10% от стоимости запасов на центральном складе.
• Выявление текущих проблем и «узких мест» в управлении запасами:
  • Частые Out-of-Stock (отсутствие товаров на полках): Особенно по популярным позициям, что приводит к потере клиентов. Уровень обслуживания в пиковые периоды падает до 85-90%.
  • Излишки и неликвиды: Значительные объемы товаров с истекающим сроком годности или низким спросом, требующие уценки или списания. Особенно характерно для сезонных товаров и новинок. Доля неликвидов достигает 5% от общего объема запасов.
  • Неэффективное использование складских площадей: Склад часто перегружен, возникают сложности с размещением товаров и оперативной комплектацией.
  • Высокие затраты на логистику: Частые и неоптимальные заказы приводят к неоправданным транспортным расходам.
  • Замороженный оборотный капитал: Избыточные запасы связывают до 20% оборотного капитала, который мог бы быть использован для развития. Коэффициент оборачиваемости запасов по компании в среднем составляет 10 раз в год, что ниже целевого показателя 12-14 раз для продуктового ритейла.

Применение выбранных моделей управления запасами к данным предприятия

На основе выявленных проблем, предлагается применить комбинацию моделей: ABC/XYZ-анализ для дифференциации товаров и EOQ для оптимизации заказов наиболее важных позиций.

1. ABC/XYZ-анализ:
Проведен анализ продаж за последний год по всем SKU (более 10 000 позиций).

• ABC-анализ (по объему продаж в денежном выражении):
  • Группа A (20% SKU): Формируют 80% выручки. Это товары-лидеры продаж (молоко, хлеб, популярные крупы, напитки).
  • Группа B (30% SKU): Формируют 15% выручки. Товары средней популярности.
  • Группа C (50% SKU): Формируют 5% выручки. Низкооборачиваемые, специализированные товары.
• XYZ-анализ (по стабильности продаж):
  • Группа X (60% SKU): Стабильный спрос (базовые продукты).
  • Группа Y (25% SKU): Колеблющийся спрос (сезонные фрукты, овощи, акционные товары).
  • Группа Z (15% SKU): Нерегулярный спрос (экзотика, новинки, специализированные деликатесы).

2. Комбинированный ABC/XYZ-анализ:
Пример для конкретных категорий:

• Категория AX (20% SKU группы A и 60% SKU группы X): Это наиболее ценные и стабильно продаваемые товары (например, молоко 3,2%, батон «Нарезной», сахар-песок). Именно для них актуально применение модели EOQ.
• Категория AY (20% SKU группы A и 25% SKU группы Y): Ценные, но колеблющиеся товары (например, сезонные ягоды, определенные виды сыров, популярные напитки к праздникам). Для них требуется более гибкое планирование и увеличенные страховые запасы.
• Категория CX (50% SKU группы C и 60% SKU группы X): Менее ценные, но стабильно продаваемые товары (например, спички, соль, некоторые специи). Для них можно использовать более крупные, но редкие заказы.

3. Детальное применение EOQ (на примере товара из категории AX):
Возьмем, например, «Молоко 3,2% ультрапастеризованное, 1л» (код SKU 12345), которое относится к категории AX.

• Годовой спрос (D) = 240 000 упаковок (среднее 20 000 в месяц).
• Стоимость размещения одного заказа (S) = 1 000 руб. (включает стоимость работы менеджера, оформление документов, транспортные расходы на доставку партии на склад).
• Стоимость хранения одной упаковки молока в год (H) = 5 руб. (учитывая долю складских расходов и стоимость замороженного капитала).

Применяем формулу Уилсона:

Q = √(2DS / H) = √(2 × 240 000 × 1 000 / 5) = √(480 000 000 / 5) = √96 000 000 ≈ 9 798 упаковок.

Таким образом, оптимальный объем одного заказа для молока составляет около 9 800 упаковок. Это позволит «Гермес-Ритейл» минимизировать совокупные затраты на заказ и хранение этой позиции.

Расчет ключевых показателей:

• Оптимальный размер заказа: Для молока 3,2% — 9 800 упаковок. Аналогичные расчеты проводятся для всех SKU категории AX.
• Определение категорий запасов: Проведена полная классификация всех 10 000 SKU по 9 категориям.
• Расчет уровней страховых запасов: Для категории AX (стабильный спрос) страховой запас может быть минимальным (например, запас на 3 дня продаж), для AY (колеблющийся спрос) — увеличенным (на 7-10 дней продаж), для AZ (нерегулярный спрос) — заказ «под клиента» или минимальный буфер.

Разработка конкретных рекомендаций по оптимизации и совершенствованию системы

На основе проведенного анализа и применения моделей, для ООО «Гермес-Ритейл» предлагаются следующие рекомендации:

1. Предложения по изменению процессов закупок, хранения и распределения:

• Закупки:
  • Для товаров категории AX: Автоматизировать размещение заказов на основе рассчитанного EOQ и точки заказа.
  • Для товаров категории AY: Внедрить еженедельный пересмотр прогнозов с учетом актуальных акций и событий. Увеличить гибкость взаимодействия с поставщиками для более частых, но меньших поставок.
  • Для товаров категории AZ: Использовать метод «заказ под клиента» или держать минимальные запасы, консолидируя заказы с других магазинов при наличии.
• Хранение:
  • Внедрить WMS-систему на центральном распределительном складе. Это позволит оптимизировать размещение товаров, сократить время на комплектацию заказов для магазинов, повысить точность инвентаризации и снизить операционные расходы.
  • Оптимизировать зонирование склада, выделив зоны для высокооборачиваемых товаров (категория AX) для быстрого доступа.
• Распределение:
  • Разработать оптимальные маршруты доставки товаров из центрального склада в розничные магазины с учетом частоты пополнения для различных категорий товаров. Например, ежедневные поставки для скоропортящихся товаров категории AX, 2-3 раза в неделю для AY, и раз в неделю для BX/CX.

2. Рекомендации по внедрению или усовершенствованию информационных систем (ERP, WMS, SCM).

• Модернизация ERP: Расширить функционал существующей «1С:Управление торговлей» путем внедрения специализированных модулей прогнозирования спроса, интегрированных с данными о маркетинговых акциях, сезонности и внешних факторах.
• Внедрение WMS: Приоритетное внедрение WMS-системы на центральном складе. Это позволит автоматизировать все складские операции, повысить точность учета до 99,5%, сократить ошибки персонала и повысить производительность на 30-40%.
• В перспективе – SCM: После успешной интеграции ERP и WMS, рассмотреть внедрение SCM-решения для более глубокой интеграции с ключевыми поставщиками и оптимизации всей цепочки поставок, что позволит увеличить прибыльность на 15-20% за счет снижения общих логистических издержек.

3. Прогноз и оценка ожидаемого экономического эффекта от реализации предложенных мер.

• Снижение объемов запасов: За счет оптимизации заказов и уменьшения неликвидов ожидается сокращение общего объема запасов на 10-15%, что высвободит до 15-22,5 млн рублей оборотного капитала.
• Сокращение затрат на хранение: Внедрение WMS и оптимизация запасов приведут к снижению затрат на хранение на 15-20% (около 2,2-3 млн рублей в год).
• Повышение уровня обслуживания: За счет более точного прогнозирования и оптимизированных процессов пополнения, ожидается повышение уровня обслуживания до 95-98%, что приведет к росту лояльности клиентов и увеличению продаж на 2-3%.
• Снижение логистических издержек: Оптимизация маршрутов и частоты поставок сократит транспортные расходы на 5-7%.
• Уменьшение потерь от неликвидов: За счет улучшения прогнозирования и более гибкого управления запасами, доля неликвидов снизится с 5% до 2-3%.

4. Определение четкого распределения ролей и ответственности между подразделениями предприятия.

• Отдел маркетинга: Отвечает за предоставление информации о планируемых акциях и промо-мероприятиях.
• Отдел закупок: Отвечает за формирование заказов на основе рекомендаций системы, контроль поставщиков, анализ цен.
• Отдел логистики: Отвечает за операционную работу склада, точность учета, своевременную доставку.
• Финансовый отдел: Контролирует экономический эффект от оптимизации запасов, рассчитывает KPI.

Реализация этих рекомендаций позволит ООО «Гермес-Ритейл» не только устранить текущие «узкие места», но и значительно повысить конкурентоспособность на рынке, улучшить финансовые показатели и обеспечить устойчивое развитие в долгосрочной перспективе.

Заключение

В условиях динамичного и высококонкурентного рынка, эффективное управление запасами перестало быть просто функцией складского учета, превратившись в стратегический императив для любого предприятия. Проведенное исследование позволило глубоко погрузиться в многогранный мир моделей управления запасами, от их теоретических основ до практического применения и перспектив развития под влиянием современных информационных технологий.

Мы начали с осмысления базовых понятий, целей и функций управления запасами, проследили эволюцию концепций — от максимизации к минимизации и, наконец, к наиболее релевантной в современных условиях концепции оптимизации. Была представлена подробная классификация моделей, учитывающая характер спроса и временные факторы, что является фундаментом для осмысленного выбора управленческих инструментов.

Далее, мы детально разобрали ключевые математические модели, такие как Economic Order Quantity (EOQ), методы ABC- и XYZ-анализа, а также философию «точно в срок» (JIT) с ее механизмом Kanban. Были проанализированы их принципы действия, условия применимости, формулы и практическое значение, подчеркивая их роль в принятии решений о том, «сколько» и «когда» заказывать.

Особое внимание было уделено трансформационному влиянию современных информационных технологий. ERP-системы, будучи интегрированным «мозгом» предприятия, значительно улучшают прогнозирование и снижают издержки. WMS-системы, специализирующиеся на складской логистике, обеспечивают беспрецедентную точность и скорость операций. SCM-системы, охватывающие всю цепочку поставок, выводят стратегическое управление запасами на качественно новый уровень, демонстрируя сущес��венный рост прибыльности компаний.

Анализ отраслевых особенностей показал, что универсальных решений не существует: специфика розничной торговли, производства и дистрибуции диктует уникальные подходы к управлению запасами. В этом контексте ключевые показатели эффективности (KPI), такие как оборачиваемость запасов, точность прогноза спроса и уровень обслуживания, приобретают особую значимость как индикаторы успеха и инструменты для выявления «узких мест».

Наконец, мы рассмотрели риски и проблемы, связанные с неэффективным управлением запасами — от дефицита до избытка, каждый из которых чреват серьезными финансовыми и репутационными потерями. Были предложены конкретные пути минимизации этих рисков, с акцентом на автоматизацию и дифференцированные подходы. Практический пример применения моделей на вымышленном предприятии «Гермес-Ритейл» наглядно продемонстрировал, как теоретические знания могут быть конвертированы в конкретные рекомендации, способные принести ощутимый экономический эффект.

Таким образом, поставленные цели и задачи курсовой работы были полностью достигнуты. Исследование подтвердило, что эффективное управление запасами — это не просто оптимизация складских операций, а комплексная система, требующая интеграции передовых математических методов, современных информационных технологий и глубокого понимания специфики бизнеса.

Перспективы дальнейших исследований в этой области включают углубленный анализ применения искусственного интеллекта и машинного обучения для предиктивного прогнозирования спроса, разработку гибридных моделей управления запасами, учитывающих максимальное количество стохастических факторов, а также исследование влияния блокчейн-технологий на прозрачность и безопасность цепочек поставок. Все это позволит предприятиям еще более эффективно адаптироваться к вызовам будущего, превращая запасы из потенциального источника потерь в мощный инструмент конкурентного преимущества.

Список использованных источников

Приложения

Список использованной литературы

1. Абовский Н.П. Творчество: системный подход, законы развития, принятие решений. М.: СИГНЕГ, 1998. 230 с.
2. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000. 368 с.
3. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: учебник. М.: Финансы и статистика, 2000. 352 с.
4. Гаврилов Д. А. Управление производством на базе стандарта MRP II. П. Питер, 2002. 352 с.
5. Дик В.В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки. М.: Финансы и статистика, 2000. 300 с.
6. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. М.: «АНВИК», 1998. 427 с.
7. Железко Б.А., Морозевич А.Н. Информационно-аналитические системы поддержки принятия решений. Мн.: НИУ, 1999. 140 с.
8. Железко Б.А., Морозевич А.Н. Теория и практика построения информационно-аналитических систем поддержки принятия решений. Мн.: Армита, маркетинг, менеджмент, 1999. 144 с.
9. Исследование операций в экономике: Учебное пособие для вузов / Под ред. Н.Ш. Кремера. М.: ЮНИТИ, 2000. 407 с.
10. Кастельс М. Информационная эпоха: Экономика, общество и культура: Пер. с англ. / Под научн. ред. О.И. Шкаратана. М.: ГУВШЭ, 2000. 608 с.
11. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных Странах: Учебник. М.: Логос, 2000. 296 с.
12. Матвеев Л.А. Компьютерная поддержка решений. СПб.: Специальная литература, 1998. 472 с.
13. Основы экономической информатики: Учеб. пособие / А.Н.Морозевич, Н.Н. Говядинова, Б.А. Железко и др.; Под общ. ред. А.Н. Морозевича. Мн.: БГЭУ, 1998. 438 с.
14. Петров А.В., Федулов Ю.Г. Подготовка и принятие управленческих решений. М.: РАГС, 2000. 241 с.
15. Рогозин. Использование модели оптимального заказа в управлении запасами. URL: http://www.cfin.ru/ (дата обращения: 17.10.2025).
16. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. М.: СИНТЕГ, 1999. 216 с.
17. Тельнов Ю.В. Реинжиниринг бизнес-процессов (Учебное пособие). Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. М., 1999. 78 с.
18. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998. 376 с.
19. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 367 с.
20. Экономико-математические методы и модели: учеб. пособие / Н.И. Холод и др.; Под общ. ред. А.В. Кузнецова. 1999. 413 с.
21. ABC XYZ анализ (Инвентаризация). URL: https://www.lokad.com/ru/abc-xyz-analiz-inventarizatsiya (дата обращения: 17.10.2025).
22. Анализ эффективности управления запасами. URL: https://rbc-group.ru/analiz-effektivnosti-upravleniya-zapasami/ (дата обращения: 17.10.2025).
23. Анализ складских запасов ABC/XYZ: что это и как провести. URL: https://www.uprav.ru/articles/analiz-skladskih-zapasov-abc-xyz-chto-eto-i-kak-provesti/ (дата обращения: 17.10.2025).
24. Зимовец А.В. Краткосрочная финансовая политика: Модели управления запасами. URL: http://economy-lib.com/book/zimovecz-a-v-kratkosrochnaya-finansovaya-politika-modeli-upravleniya-zapasami/ (дата обращения: 17.10.2025).
25. Классификация моделей управления запасами. URL: https://www.logistics-gr.ru/articles/klassifikaciya-modelej-upravleniya-zapasami (дата обращения: 17.10.2025).
26. Ключевые показатели эффективности: запасы. URL: https://uniko.ru/blog/kpi_zapasi/ (дата обращения: 17.10.2025).
27. Ключевые показатели эффективности управления запасами. URL: https://forecastnow.ru/blog/klyuchevye-pokazateli-effektivnosti-upravleniya-zapasami (дата обращения: 17.10.2025).
28. Концепции, стратегии и модели управления запасами. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kontseptsii-strategii-i-modeli-upravleniya-zapasami (дата обращения: 17.10.2025).
29. KPI в управлении запасами: расчет показателей эффективности. URL: https://www.abmcloud.com/ru/blog/kpi-v-upravlenii-zapasami-raschet-pokazateley-effektivnosti-2/ (дата обращения: 17.10.2025).
30. KPI для управления запасами: оборачиваемость, прогноз, уровень обслуживания. URL: https://kraft.guru/blog/kpi-dlya-upravleniya-zapasami/ (дата обращения: 17.10.2025).
31. KPI управления запасами. URL: https://neuvition.com/ru/kpi-upravleniya-zapasami/ (дата обращения: 17.10.2025).
32. Методы управления товарными запасами в торговле. URL: https://www.1cbit.ru/blog/metody-upravleniya-tovarnymi-zapasami-v-torgovle/ (дата обращения: 17.10.2025).
33. Модели определения оптимального размера партии запасов по моделям EOQ и EPR. URL: http://www.inventa.ru/pub/analytics/analytics-0033/ (дата обращения: 17.10.2025).
34. Модели управления запасами. URL: https://forecastnow.ru/blog/modeli-upravleniya-zapasami (дата обращения: 17.10.2025).
35. Модели управления запасами. URL: https://venec.ulstu.ru/lib/disk/2019/33.pdf (дата обращения: 17.10.2025).
36. МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ. URL: https://www.unn.ru/pages/issues/uch_metody/2017/81-01.pdf (дата обращения: 17.10.2025).
37. ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ ЗАПАСАМИ В ЛОГИСТИЧЕСКИХ КОНЦЕПЦИЯХ. URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=48 (дата обращения: 17.10.2025).
38. Показатели для оценки эффективности управления товарными запасами. URL: https://www.moluch.ru/archive/120/33333/ (дата обращения: 17.10.2025).
39. Система ERP для управления запасами и закупками. URL: https://www.sistrade.com/ru/upravlenie-zapasami-i-zakupkami (дата обращения: 17.10.2025).
40. Система управления запасами и поставками. ФОЛИО Заказ-Поставка (SCM). URL: https://folio.ru/scm.htm (дата обращения: 17.10.2025).
41. Система управления цепями поставок (SCM). URL: https://mpi-cloud.com/scm-supply-chain-management/ (дата обращения: 17.10.2025).
42. Стратегия управления запасами в розничной сети. URL: https://napoleonit.ru/blog/strategiya-upravleniya-zapasami-v-roznichnoy-seti/ (дата обращения: 17.10.2025).
43. Типы моделей управления запасами. URL: https://www.lobanov-logist.ru/library/326/65611/ (дата обращения: 17.10.2025).
44. Топ WMS-систем и программ для управления запасами на складе. URL: https://roolz.ru/top-wms-sistem-i-programm-dlya-upravleniya-zapasami-na-sklade/ (дата обращения: 17.10.2025).
45. Управление запасами в логистике: методы, способы оптимизации. URL: https://www.logistics.ru/logistika/upravlenie-zapasami-v-logistike (дата обращения: 17.10.2025).
46. Управление запасами в SCM. URL: https://neuvition.com/ru/upravlenie-zapasami-v-scm/ (дата обращения: 17.10.2025).
47. Управление запасами ERP Inventory. URL: https://neuvition.com/ru/upravlenie-zapasami-erp-inventory/ (дата обращения: 17.10.2025).
48. Управление запасами на предприятии: системы и методы управления. URL: https://4logist.com/blog/upravlenie-zapasami-na-predpriyatii/ (дата обращения: 17.10.2025).
49. Управление запасами с применением анализа ABC и XYZ. URL: https://goodsforecast.com/blog/upravlenie-zapasami-s-primeneniem-analiza-abc-i-xyz/ (дата обращения: 17.10.2025).
50. Управление товарными запасами в магазине розничной торговли. URL: https://onlinekassa.ru/blog/upravlenie-tovarnymi-zapasami-v-magazine-roznichnoy-torgovli/ (дата обращения: 17.10.2025).
51. Управление товарными запасами в розничной торговле. URL: https://www.abmcloud.com/ru/blog/upravlenie-tovarnymi-zapasami-v-roznichnoy-torgovle/ (дата обращения: 17.10.2025).
52. Формула Уилсона: оптимизация управления запасами с использованием EOQ-модели. URL: https://logistics-encyclopedia.ru/term/formula-uilsona-optimizatsiya-upravleniya-zapasami-s-ispolzovaniem-eoq-modeli/ (дата обращения: 17.10.2025).
53. Что такое ABC/XYZ-анализ и почему он важен для планирования запасов. URL: https://pricer24.com/blog/chto-takoe-abc-xyz-analiz/ (дата обращения: 17.10.2025).
54. Что такое SCM | Управление цепочками поставок, концепция Supply chain management. URL: https://www.comportal.ru/articles/chto-takoe-scm-upravlenie-cepochkami-postavok-kontseptsiya-supply-chain-management (дата обращения: 17.10.2025).
55. Что такое система управления складами (СУС)? URL: https://www.sap.com/cis/insights/what-is-wms.html (дата обращения: 17.10.2025).
56. Эффективное управление запасами на предприятии: основы, принципы, методы. URL: https://blog.iteam.ru/effektivnoe-upravlenie-zapasami-na-predpriyatii-osnovy-principy-metody/ (дата обращения: 17.10.2025).
57. Economic Order Quantity. URL: https://logistics-encyclopedia.ru/term/economic-order-quantity/ (дата обращения: 17.10.2025).
58. ERP-система: что это такое, какие задачи решают, обзор лучших в 2025. URL: https://www.k-telecom.org/erp-sistemy/ (дата обращения: 17.10.2025).
59. Как ERP-системы улучшают управление запасами. URL: https://appmaster.io/ru/blog/kak-erp-sistemy-uluchshayut-upravlenie-zapasami (дата обращения: 17.10.2025).
60. Как провести ABC- и XYZ-анализ? URL: https://beseller.ru/blog/kak-provesti-abc-i-xyz-analiz/ (дата обращения: 17.10.2025).
61. Как эффективно управлять товарными запасами в торговле. URL: https://kontur.ru/market/articles/5184 (дата обращения: 17.10.2025).
62. Как WMS управляет товарными запасами. URL: https://www.tech-uchet.ru/articles/kak-wms-upravlyaet-tovarnymi-zapasami/ (дата обращения: 17.10.2025).
63. SCM (Supply Chain Management) — управление цепочками поставок (управление запасами). URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:SCM_(Supply_Chain_Management) (дата обращения: 17.10.2025).
64. WMS система управления складом: полный обзор, функции, выбор и внедрение для бизнеса. URL: https://www.ant-tech.ru/wms-sistema-upravleniya-skladom/ (дата обращения: 17.10.2025).
65. WMS системы управления складом – что это, виды, примеры, программы. URL: https://allegrosoft.ru/blog/wms-sistemy-upravleniya-skladom/ (дата обращения: 17.10.2025).