Управление запасами в логистике: структура, методы и аналитические подходы в условиях цифровой трансформации

В быстро меняющемся мире, где глобализация диктует свои правила, а конкуренция обостряется с каждым днем, эффективность логистических процессов становится краеугольным камнем успеха любого предприятия. Среди многообразия задач, стоящих перед логистическим менеджментом, управление запасами занимает одно из центральных мест. Ведь по некоторым оценкам, именно оптимизация запасов позволяет снизить общие затраты на управление ими в среднем на 10-40% за счет более рационального подхода к формированию заказа и сокращения издержек на хранение и пополнение. Этот показатель, достижимый при грамотном применении различных моделей, демонстрирует не только потенциал экономии, но и стратегическое значение запасов как буфера, синхронизирующего материальные потоки и обеспечивающего бесперебойность производственных и сбытовых процессов. В конечном итоге, поддержание оптимального уровня запасов — это прямое влияние на ликвидность компании и её способность быстро реагировать на рыночные изменения.

Настоящий аналитический обзор призван глубоко и всесторонне раскрыть сущность управления запасами в логистике, систематизировать его теоретические основы, проанализировать ключевые методы и модели, а также исследовать влияние современных цифровых технологий на эту область. Целью работы является предоставление структурированной и детализированной информации для студентов и аспирантов, изучающих логистику и управление цепями поставок, ориентированной на академические требования глубины проработки и структуры. Мы рассмотрим современную структуру запасов, принципы работы таких методов, как EOQ, ABC, JIT и MRP, уделим особое внимание концепции двухуровневого управления, а также проанализируем роль ИИ, Big Data и IoT в оптимизации логистических процессов. Отдельно будут затронуты ключевые показатели эффективности (KPI) и вызовы, с которыми сталкиваются компании, внедряя аналитические подходы, особенно в контексте отечественной практики.

Теоретические основы: Сущность, функции, структура и классификация запасов

Понимание управления запасами начинается с четкого определения фундаментальных понятий, которые служат основой для построения эффективных логистических систем. Без ясной терминологии и классификации невозможно адекватно оценить и оптимизировать потоки материальных ресурсов, что, в свою очередь, может привести к значительным операционным и финансовым потерям. Почему же столь важно уделять внимание этим базовым элементам?

Определение и сущность материальных запасов в логистике

В контексте логистики, запасы представляют собой материальную продукцию, изделия народного потребления, которые находятся в ожидании вступления в процесс производственного потребления, в процесс продажи или в процесс личного потребления. Это своего рода «аккумулятор» или «буфер» в цепи поставок, который сглаживает возможные дисбалансы между спросом и предложением, производством и потреблением.

Логистика в широком смысле — это наука о планировании, организации, управлении, контроле и регулировании движения материальных и информационных потоков от пункта их возникновения до пункта назначения с минимальными издержками и максимальной эффективностью.

Управление запасами — это комплекс действий по регулированию и контролю уровня запасов с целью обеспечения непрерывности производственных и сбытовых процессов при минимальных общих затратах. Это ключевой элемент, позволяющий минимизировать риски и максимизировать прибыль.

Цепь поставок (supply chain) — это сеть организаций, непосредственно участвующих в нисходящем и восходящем потоках продуктов, услуг, финансов и информации от исходного поставщика до конечного потребителя.

Главная функция запасов и заделов заключается в накоплении и последующем потреблении предметов для синхронизации движения и преобразования материальных потоков как на предприятиях, так и в каналах сбыта их продукции. Они выступают связующим звеном, позволяющим компенсировать разницу между темпами производства и потребления, а также преодолевать временные и пространственные разрывы между различными звеньями логистической цепи, тем самым гарантируя бесперебойность операций.

Классификация запасов по месту нахождения и функциональному назначению

Чтобы эффективно управлять запасами, необходимо четко представлять их структуру и функциональное назначение. Классификация запасов является основой для разработки адресных стратегий управления, позволяющих точно настроить каждый аспект логистической системы.

По месту нахождения запасы традиционно делят на три основные категории:

• Производственные запасы. Формируются непосредственно на промышленных предприятиях и предназначены для производственного потребления. Они включают сырье, материалы, комплектующие, полуфабрикаты, топливо, запчасти для оборудования и другие компоненты, необходимые для обеспечения бесперебойности производственного процесса. Например, запасы стали на металлургическом заводе или древесины на мебельной фабрике.
• Товарные запасы. Находятся на складах готовой продукции у предприятий-изготовителей, а также в каналах распределения у оптовых и розничных торговых компаний. Их цель — обеспечить непрерывное и своевременное удовлетворение спроса потребителей. Это может быть готовая бытовая техника на складе дистрибьютора или продукты питания в магазине.
• Транспортные (транзитные) запасы. Это запасы, которые находятся в процессе транспортировки от одного звена логистической системы к другому. Они представляют собой товары в пути, перемещающиеся между складами, от поставщиков к производителям, или от производителей к потребителям. Например, контейнер с импортными товарами, находящийся на корабле.

По функциональному назначению запасы подразделяются на более специализированные виды, каждый из которых выполняет свою уникальную роль:

• Текущие (регулярные) запасы. Составляют основную часть как производственных, так и товарных запасов. Их основное предназначение — обеспечение непрерывности процесса производства или сбыта между двумя очередными поставками. Объем текущих запасов постоянно меняется, уменьшаясь до момента новой поставки и пополняясь после нее.
• Страховые (резервные, гарантийные) запасы. Создаются для непрерывного снабжения потребителя в случае непредвиденных обстоятельств, таких как задержки поставок, неожиданное увеличение спроса, сбои в производстве или транспортировке. Они являются постоянной и в нормальных условиях неприкосновенной величиной, «подушкой безопасности» для логистической системы.
• Подготовительные (буферные) запасы. Это часть производственного или сбытового запаса, предназначенная для дополнительной подготовки перед непосредственным использованием. Например, запасы, требующие предварительной сортировки, проверки качества или упаковки.
• Сезонные запасы. Образуются в случаях, когда производство, потребление или транспортировка имеют выраженный сезонный характер. Например, запасы удобрений перед весенней посевной или зимней одежды перед холодным сезоном.
• Спекулятивные (рекламные) запасы. Создаются с целью извлечения выгоды из ожидаемых изменений рыночных условий, таких как рост цен, изменения в налоговом законодательстве или ажиотажный спрос, вызванный маркетинговой кампанией. Также могут быть связаны с крупными промо-акциями.
• Неликвидные запасы. Это товары, которые потеряли свои потребительские свойства, морально устарели или не пользуются спросом в течение длительного времени, что делает их труднореализуемыми.
• Запасы в процессе производства (Work-in-Progress Inventory). Это запасы, которые находятся на разных стадиях производственного цикла, включая незавершенную продукцию. Они отражают объем ресурсов, уже вложенных в продукцию, но еще не готовую к реализации.
• Готовая продукция (Finished Goods Inventory). Это запасы продукции, которая полностью завершена и готова к отгрузке потребителям.
• Материалы для технического обслуживания, ремонта и производства (MRO). Этот вид запасов охватывает все материалы и компоненты, необходимые для поддержания работы оборудования, проведения ремонта и обеспечения производственных процессов, но не входящие напрямую в состав конечной продукции.

Таким образом, многообразие видов запасов требует комплексного подхода к их управлению, учитывающего специфику каждого типа и его роль в общей логистической системе, позволяя более точно настраивать стратегии и избегать издержек.

Основные методы и модели управления запасами: Аналитический обзор

Эффективное управление запасами — это не просто хранение товаров, это сложный процесс балансировки между риском дефицита и избыточными затратами на хранение. В арсенале логиста существует множество методов и моделей, разработанных для оптимизации этого процесса, каждый из которых имеет свои принципы и область применения. Именно от выбора и правильного внедрения этих инструментов зависит итоговая экономическая эффективность предприятия.

Модель экономически оптимального размера заказа (EOQ / Модель Уилсона)

История возникновения модели EOQ, или модели Уилсона, уходит корнями в начало XX века. Впервые она была разработана Фордом В. Харрисом в 1913 году и впоследствии получила широкое признание как один из основополагающих инструментов в управлении запасами. Модель EOQ (Economic Order Quantity) — это математический инструмент, предназначенный для определения такого объема заказа товаров, при котором общие затраты на хранение и пополнение запасов минимизируются.

Цель модели — найти оптимальную точку баланса между двумя конфликтующими видами затрат:

1. Затраты на размещение заказа (S): включают административные расходы, подготовку документации, транспортировку, приемку и проверку товара. Эти затраты уменьшаются с увеличением размера заказа, так как количество заказов в год сокращается.
2. Затраты на хранение (H): включают расходы на складские помещения, страхование, налоги, порчу, устаревание товаров, а также затраты на капитал, замороженный в запасах. Эти затраты увеличиваются с ростом размера запасов.

Основные предположения модели EOQ:

• Спрос на продукцию является предсказуемым и постоянным в течение года.
• Время выполнения заказа (lead time) также постоянно и известно.
• Заказы получаются разово, весь объем поставки приходит одновременно.
• Затраты на оформление заказа и хранение товаров постоянны и не зависят от объема.
• Минимальный остаток запасов равен 0, то есть товар заказывается, когда текущие запасы исчерпаны.

Основная формула EOQ:

EOQ = √(2ДС/Н)

где:

• Д — годовой спрос на товар (единиц);
• С — стоимость размещения одного заказа (затраты на заказ);
• Н — стоимость хранения одной единицы товара в год (затраты на хранение).

Пример применения EOQ:

Предположим, годовой спрос на товар (Д) составляет 10 000 единиц. Стоимость размещения одного заказа (С) — 500 рублей. Стоимость хранения одной единицы товара в год (Н) — 100 рублей.

EOQ = √(2 * 10 000 * 500 / 100) = √(10 000 000 / 100) = √100 000 ≈ 316 единиц.

Таким образом, оптимальный размер заказа составляет примерно 316 единиц.

Применение EOQ позволяет существенно снизить общие затраты на управление запасами в среднем на 10-40% за счет оптимизации размера заказа и сокращения издержек на хранение и пополнение. Например, для торговых компаний EOQ может помочь уменьшить складские издержки на 15-20% благодаря более рациональному использованию складских площадей, а для производственных предприятий — на 10-25% за счет сокращения объема хранимых материалов и готовой продукции.

Ограничения модели:

Несмотря на свою полезность, модель EOQ имеет ряд ограничений. Предположение о постоянном спросе и времени выполнения заказа не всегда реалистично, особенно в условиях современного рынка. Модель не учитывает сезонность, внезапные рыночные тенденции, изменения в предпочтениях клиентов, а также возможность получения скидок при оптовых закупках. Тем не менее, EOQ остается мощным инструментом для первоначальной оптимизации и построения базовой стратегии управления запасами.

ABC-анализ: Классификация запасов по значимости

ABC-анализ — это метод классификации запасов или других ресурсов, основанный на принципе Парето, известном как правило 80/20. Согласно этому принципу, около 20% всех товарных позиций обычно генерируют 80% общей стоимости запасов или прибыли. Этот метод позволяет определить значимость каждой позиции запаса в общем объеме ресурсов и сосредоточить управленческие усилия на наиболее критичных позициях. Цель ABC-анализа — повышение точности управления материалами, сокращение их запасов и логистических издержек путем концентрации на наиболее важных товарах.

Классы ABC-анализа:

• Класс A: Это наиболее важные товары. Они составляют около 10-20% от общего количества товарных позиций, но на них приходится 70-80% от общей стоимости запасов или прибыли. Эти товары требуют самого тщательного контроля, детального планирования и регулярной инвентаризации. Пример: ключевые компоненты для производства флагманского продукта или самые продаваемые товары в розничной сети.
• Класс B: Промежуточные товары. Они составляют примерно 30% от общего количества позиций и на них приходится 15-25% от общей стоимости. Управление этими товарами осуществляется с умеренной степенью контроля.
• Класс C: Наименее значимые товары. Они составляют около 50% от общего количества позиций, но на них приходится всего 5-10% от общей стоимости. Эти товары требуют минимального контроля и могут управляться с использованием более простых методов. Пример: офисные принадлежности или дешевые расходные материалы.

Пример применения ABC-анализа:

Для предприятия розничной торговли ABC-анализ помогает оптимизировать ассортимент, снижая риски затоваривания и повышая оборачиваемость ключевых товаров на 15-30%. Сосредоточив внимание на товарах класса А, компания может обеспечить их постоянное наличие, избегая упущенной выгоды. Применение ABC-анализа позволяет снизить общие затраты на хранение запасов до 10-25% за счет более рационального распределения ресурсов и усилий. Кроме того, значительно сокращается время на инвентаризацию позиций класса C, так как они требуют меньшего контроля и могут проверяться реже.

XYZ-анализ: Классификация запасов по стабильности спроса

В отличие от ABC-анализа, который фокусируется на стоимости, XYZ-анализ классифицирует запасы по стабильности спроса. Этот метод критически важен для прогнозирования и планирования, поскольку он позволяет адаптировать стратегии управления запасами к характеру потребления каждого товара.

Категории XYZ-анализа:

• X (стабильный спрос): Товары этой категории характеризуются постоянным и стабильным уровнем спроса. Их сбыт легко прогнозируем, что позволяет точно планировать закупки и производство. Пример: основные продукты питания, базовые канцелярские товары.
• Y (колеблющийся спрос): Спрос на эти товары зависит от конкретного периода и подвержен сезонным колебаниям. Прогнозирование требует учета сезонности и трендов. Пример: зонты, кондиционеры, праздничные товары.
• Z (непредсказуемый спрос): Востребованность товаров этой категории постоянно изменяется, спрос нерегулярен и плохо предсказуем. Для таких товаров часто формируется страховой запас, а управление ими требует гибкости и быстрого реагирования. Пример: новинки электроники, товары с очень коротким жизненным циклом.

Совместное применение ABC- и XYZ-анализа (ABC/XYZ-анализ) позволяет получить более глубокое понимание структуры запасов и разработать комплексные стратегии управления, учитывающие как ценность товара, так и стабильность спроса на него. Например, товар класса AX (высокая стоимость, стабильный спрос) требует постоянного контроля и точного прогнозирования, в то время как товар CZ (низкая стоимость, непредсказуемый спрос) может управляться с минимальным вниманием и использованием более простых методов.

Концепция «Точно в срок» (Just-In-Time, JIT)

Концепция «Точно в срок» (Just-In-Time, JIT), разработанная в Японии (прежде всего, компанией Toyota), представляет собой революционный подход к управлению запасами и производством. Суть JIT заключается в том, что материалы, компоненты и готовая продукция должны доставляться на производство или в точку продажи именно в тот момент, когда они необходимы, и в строго необходимом количестве.

Основные принципы JIT:

• Минимизация запасов до абсолютного минимума: Отказ от избыточных запасов на всех этапах логистической цепи.
• Ликвидация потерь: Устранение любых видов потерь, связанных с излишками запасов, длительными циклами производства, браком, ненужными перемещениями.
• Высокое качество: Акцент на производстве бездефектной продукции и поставках высококачественных материалов.
• Непрерывное улучшение (Кайдзен): Постоянный поиск путей оптимизации процессов.
• Вовлеченность персонала: Активное участие всех сотрудников в процессе оптимизации.

Цели JIT:

Главная цель JIT — радикальное снижение затрат на хранение и обеспечение оперативной поставки. Концепция JIT позволяет избежать излишков, сокращая затраты на хранение до 15-30% и снижая уровень незавершенного производства на 20-50%. В компаниях, успешно внедривших JIT, уровень запасов может быть снижен до минимальных значений, обеспечивая существенную экономию на складских помещениях и сокращая риск устаревания товаров. Это особенно актуально для отраслей с высокой скоростью смены ассортимента или коротким жизненным циклом продукции.

Необходимые условия реализации концепции JIT:

• Надежные поставщики: Способные обеспечить точность и своевременность поставок.
• Высокое качество материалов: Отсутствие брака критично, так как нет времени на его устранение или замену.
• Гибкое производство: Способность быстро переналаживать оборудование и адаптироваться к изменениям.
• Эффективные системы обмена информацией: Использование таких инструментов, как Kanban, для сигнализации о потребности в материалах. Kanban — это визуальная система управления, использующая карточки для передачи информации о необходимости пополнения запасов.
• Географическая близость поставщиков: Сокращает время транспортировки и повышает надежность.

Несмотря на значительные преимущества, внедрение JIT требует существенных инвестиций в перестройку процессов и тесное сотрудничество со всеми участниками цепи поставок.

Планирование потребностей в материалах (Material Requirements Planning, MRP)

Система планирования потребностей в материалах (Material Requirements Planning, MRP) — это компьютерная система, разработанная для управления производственным планированием и контролем запасов. Она применяется при работе с материалами, компонентами, полуфабрикатами и их частями, спрос на которые зависит от спроса на специфическую готовую продукцию (так называемый зависимый спрос).

Принцип работы MRP:

MRP работает по принципу «вытягивания» или «обратного планирования». Система сначала определяет, сколько и в какие сроки необходимо произвести готовой продукции (на основе Главного производственного плана — ГПП), а затем, используя Спецификацию изделия (BOM — Bill Of Materials), детализирует, какие компоненты и материалы потребуются, в каком количестве и к какому сроку. Далее, на основе данных о текущем наличии запасов и запланированных поставках, система рассчитывает чистые потребности и формирует заказы на закупку или производство.

Основные цели MRP:

• Удовлетворение потребности в материалах, компонентах и продукции для планирования производства: Обеспечение наличия всех необходимых элементов точно в срок.
• Поддержание низких уровней запасов: Минимизация излишков и связанных с ними затрат.
• Планирование производственных и закупочных операций: Оптимизация графика работы оборудования и персонала, а также сроков размещения заказов поставщикам.

Ключевые компоненты MRP-системы:

1. Главный производственный план (ГПП — Master Production Schedule): Определяет, что и когда должно быть произведено.
2. Спецификация изделия (BOM — Bill of Materials): Детальный список всех компонентов, необходимых для сборки одной единицы готового продукта, включая количество каждого компонента.
3. Записи о состоянии запасов (Inventory Record File): Информация о текущем уровне запасов, заказанных количествах, сроках поставки, страховых запасах и т.д.

Пример работы MRP:

Если компания планирует произвести 1000 единиц готового продукта X к определенной дате, и для каждой единицы X требуется 2 единицы компонента Y, система MRP проанализирует текущие запасы Y, ожидаемые поставки и рассчитает, сколько единиц Y нужно заказать дополнительно и к какой дате, чтобы обеспечить производство X.

MRP стала предшественницей более сложных систем, таких как MRP II (Manufacturing Resource Planning) и ERP (Enterprise Resource Planning), которые интегрируют планирование материалов с финансовым, кадровым и другими аспектами управления предприятием.

Концепция двухуровневого управления запасами: Преимущества и условия применения

В стремлении к максимальной адаптивности и минимизации рисков в управлении запасами, логистика разработала ряд продвинутых концепций, среди которых особое место занимает двухуровневое управление запасами. Эта система, будучи более сложной в организации, предлагает значительные преимущества в условиях неопределенности, позволяя компаниям сохранять гибкость и оперативность.

Принципы и модификации двухуровневых систем

Двухуровневая система регулирования запасов — это совокупность методов, объединенных наличием двух заранее установленных уровней запаса: максимального (S) и минимального (s), который также часто называют уровнем точки заказа. Суть заключается в том, что система постоянно отслеживает текущий уровень запаса, и когда он достигает или опускается ниже минимального уровня (s), активируется процедура пополнения до максимального уровня (S).

Наиболее известные модификации этого метода:

1. Двухбункерная система (Two-Bin System): Это простая визуальная система, где запас условно разделяется на две части, хранящиеся как бы в разных «бункерах» или контейнерах. Когда запас в первом «бункере» (который фактически является текущим рабочим запасом) полностью исчерпан, это служит сигналом к размещению очередного заказа. Тем временем, использование продолжается из второго «бункера», который фактически является страховым запасом или запасом на время выполнения заказа. Эта система проста в реализации и часто используется для недорогих, но часто потребляемых товаров.
2. Система без постоянного размера заказа (s,S-политика управления запасами): Это более сложная и гибкая система. В ней заказ производится, как только фактическая величина запаса достигает или опускается ниже уровня точки заказа (s). Размер заказа при этом не фиксирован, как в EOQ, а рассчитывается таким образом, чтобы пополнить запас до максимально допустимого уровня (S). То есть, объем заказа (Q) = S — текущий_запас. Эта система позволяет более точно реагировать на текущую потребность и уровень запасов.

Преимущества и недостатки двухуровневых систем

Преимущества:

• Высокая адаптируемость к изменениям: Основным преимуществом двухуровневых систем является их большая адаптируемость к изменяющимся внешним и внутренним условиям функционирования логистических систем. Это позволяет эффективно реагировать на изменения спроса (до 15-20%) и колебания в сроках поставки (до 10%) без существенного увеличения страхового запаса. В условиях волатильности рынка это критически важно.
• Сочетание достоинств Q- и P-систем: Двухуровневая (s,S) система регулирования сочетает в себе достоинства системы с фиксированным размером заказа (Q-системы), обеспечивая экономию на заказе за счет его оптимизации до уровня S, и системы с фиксированным интервалом времени между заказами (P-системы), позволяя учитывать изменения в условиях поставок и спроса при принятии решения о времени размещения заказа.
• Снижение рисков: Наличие минимального уровня (s) обеспечивает своего рода «страховой буфер», снижая риск дефицита в случае непредвиденных задержек или скачков спроса.

Недостатки:

• Высокая сложность организации контроля и управления: Для эффективной работы двухуровневой системы необходим постоянный и точный мониторинг уровня запасов в реальном времени. Это требует внедрения соответствующих информационных систем и тщательного ведения учета.
• Потребность в постоянном наблюдении: В отличие от P-систем, где проверка запасов происходит через фиксированные интервалы, двухуровневые системы требуют непрерывного или очень частого контроля, что может быть ресурсоемким.
• Риск «эффекта хлыста»: Неправильная настройка параметров s и S, а также задержки в информационном потоке могут усугубить колебания спроса в цепи поставок, приводя к избыточным или недостаточным запасам.

Условия эффективности применения двухуровневых систем

Двухуровневые системы управления запасами наиболее эффективны в определенных условиях:

• Сопоставимые затраты на склад и издержки на заказ: Система наиболее эффективна, когда затраты на складское хранение и издержки на размещение заказа сопоставимы и значительно ниже, чем возможные затраты при остановке производства или потере клиентов из-за дефицита.
• Наличие задержки поставки (Lead Time): Двухуровневая система изначально учитывает задержку поставки и может компенсироваться наличием страхового запаса, который покрывает потребность в период ожидания нового заказа.
• Товары средней и высокой стоимости с умеренно стабильным спросом (категории B, Y по ABC/XYZ-анализу): Для очень дорогих товаров с нестабильным спросом (класс A, Z) может потребоваться более индивидуализированный подход, а для дешевых и стабильных (класс C, X) — более простые системы. Двухуровневая система хорошо подходит для товаров, где баланс между затратами на хранение и риском дефицита критичен, но спрос не является полностью хаотичным.
• Наличие автоматизированных систем учета: Без современной информационной системы, способной отслеживать уровень запасов в реальном времени и автоматически сигнализировать о достижении точки заказа, внедрение двухуровневой системы будет затруднительным и неэффективным.

Таким образом, двухуровневая система является мощным инструментом для компаний, стремящихся к гибкости и минимизации рисков в динамичной логистической среде, при условии готовности инвестировать в соответствующую инфраструктуру и контроль.

Влияние современных цифровых технологий на аналитические методы управления запасами

Современный мир логистики находится на пороге глубокой трансформации, движущей силой которой являются цифровые технологии. Развитие цифровизации процессов управления запасами набирает обороты, кардинально изменяя бизнес-модели, внедряя новые концепции и инструменты. Компании, стремящиеся оставаться конкурентоспособными, активно интегрируют инновационные решения для повышения эффективности своих логистических систем. Современные тенденции в управлении запасами включают не просто автоматизацию, но и использование данных для глубокого прогнозирования, комплексного анализа и тонкой оптимизации всех процессов.

Искусственный интеллект и машинное обучение в прогнозировании спроса

Одной из самых значимых сфер применения современных технологий в управлении запасами является прогнозирование спроса. Традиционные статистические методы, хотя и остаются актуальными, часто не справляются с высокой степенью неопределенности и динамикой современного рынка. Здесь на помощь приходят искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО).

ИИ и машинное обучение способны обрабатывать огромные объемы разнородных данных — от исторических продаж и сезонных факторов до макроэкономических показателей, погодных условий, маркетинговых акций и даже настроений в социальных сетях. Анализируя эти данные, алгоритмы МО выявляют скрытые закономерности и тренды, которые недоступны человеческому анализу или простым статистическим моделям. Это позволяет им значительно улучшать качество прогнозирования спроса.

Эффекты применения ИИ и МО:

• Повышение точности прогнозов: ИИ и машинное обучение могут повысить точность прогнозов на 10-30%. Это критически важно, так как более точный прогноз напрямую влияет на адекватность уровня запасов.
• Сокращение ошибок планирования запасов: Благодаря улучшенному прогнозированию, компании могут сократить ошибки планирования запасов до 20%, что минимизирует как избыточные запасы, так и дефицит.
• Динамическое адаптивное планирование: Системы на базе ИИ способны в режиме реального времени адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям, автоматически корректируя прогнозы и предлагая оптимальные стратегии пополнения запасов.

Например, нейронные сети могут обучаться на прошлых данных о продажах, выявляя сложные нелинейные зависимости, а алгоритмы глубокого обучения могут даже анализировать неструктурированные данные, такие как тексты отзывов клиентов, для предсказания изменений в предпочтениях.

Big Data и Интернет вещей (IoT) для мониторинга и оптимизации

Взаимодействие Big Data (анализ больших объемов информации) и Интернета вещей (IoT) создает мощный синергетический эффект, радикально изменяя подходы к мониторингу и оптимизации запасов.

Big Data в управлении запасами:

Анализ больших объемов информации позволяет компаниям получать глубокие инсайты о поведении потребителей, поставщиков, логистических операторов и конкурентов. Это приводит к:

• Сокращению избыточных запасов: На 15-25% благодаря более точному пониманию реальной потребности и оптимизации размера заказов.
• Снижению рисков дефицита: На 5-15% за счет своевременного выявления потенциальных проблем и корректировки планов пополнения.
• Идентификации «мертвых» и неликвидных запасов: Big Data помогает выявлять товары, которые плохо продаются или устаревают, позволяя принимать своевременные решения об их утилизации или реализации.

Интернет вещей (IoT) в управлении запасами:

Устройства IoT — это датчики, метки RFID, GPS-трекеры, умные полки и дроны, которые собирают данные о запасах в реальном времени. Эти данные включают информацию о местоположении, количестве, температуре, влажности, сроках годности и многом другом.

• Отслеживание запасов в реальном времени: Устройства IoT обеспечивают непрерывный мониторинг состояния запасов, повышая эффективность и точность управления. Например, RFID-метки позволяют автоматически учитывать товары на складе, исключая ручные ошибки.
• Снижение потерь запасов: Из-за неточностей учета или краж на 5-10%. Точное знание местоположения и количества каждого товара снижает вероятность ошибок.
• Сокращение времени на инвентаризацию: До 30% и более. Автоматизированные системы инвентаризации с использованием дронов и RFID-считывателей могут проводить переучет намного быстрее и точнее, чем традиционные методы.
• Оптимизация складских операций: IoT-датчики могут контролировать загруженность складских площадей, эффективность маршрутов комплектовщиков, состояние оборудования, что ведет к общей оптимизации работы склада.

Интегрированные системы управления (ERP) и мобильные решения

Цифровые технологии также проявляются в развитии комплексных информационных систем.

• Интегрированные системы управления предприятием (ERP — Enterprise Resource Planning): ERP-системы объединяют все бизнес-процессы компании (производство, продажи, финансы, закупки, управление запасами, человеческие ресурсы) в единую информационную среду. Это обеспечивает целостность данных, улучшает видимость всех операций и сокращает несоответствия между отделами. В контексте управления запасами ERP-системы позволяют:
  • Синхронизировать данные о спросе и предложении по всей цепи поставок.
  • Автоматизировать процессы заказа, отгрузки и учета.
  • Предоставлять единую базу данных для всех заинтересованных сторон, что улучшает координацию и снижает операционные издержки.
• Мобильные приложения и облачные решения: Распространение мобильных технологий облегчает управление запасами «на ходу». Работники склада, водители, менеджеры по закупкам могут использовать мобильные приложения для:
  • Быстрого доступа к информации о запасах.
  • Регистрации операций прихода и расхода.
  • Проведения инвентаризации с помощью мобильных сканеров.
  • Мониторинга KPI в реальном времени.

  Облачные решения, в свою очередь, предоставляют гибкость, масштабируемость и сокращают затраты на IT-инфраструктуру, делая передовые системы управления запасами доступными для компаний любого размера.

Таким образом, современные цифровые технологии не просто автоматизируют существующие процессы, но и создают принципиально новые возможности для аналитики, прогнозирования и оптимизации в управлении запасами, переводя его на качественно новый уровень эффективности и адаптивности.

Ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки управления запасами

Эффективное управление запасами невозможно без четких и измеримых показателей. Ключевые показатели эффективности (KPI) играют роль навигационных приборов, позволяющих компаниям оценивать результативность своих стратегий, выявлять «узкие места» и принимать обоснованные решения для оптимизации. Использование KPI помогает компаниям оптимизировать уровни запасов, что может привести к сокращению затрат на хранение до 10-20% и повышению уровня обслуживания клиентов на 5-15% за счет уменьшения случаев дефицита.

Обзор основных KPI

Рассмотрим наиболее распространенные и значимые KPI в управлении запасами:

1. Коэффициент оборачиваемости запасов (Inventory Turnover Ratio):
   • Что измеряет: Показывает, сколько раз за анализируемый период (обычно год) пред��риятие использовало средний остаток запасов. Это соотношение скорости продаж к среднему товарному запасу.
   • Формула: Коэффициент оборачиваемости = (Себестоимость реализованной продукции) / (Средняя стоимость запасов)
   • Значение: Чем выше оборачиваемость, тем эффективнее используются запасы: меньше средств заморожено, ниже риск устаревания, выше потенциальная выручка. Низкая оборачиваемость может указывать на избыточные запасы или неэффективные продажи.
   • Пример: Если себестоимость реализованной продукции за год составила 10 000 000 рублей, а средняя стоимость запасов — 2 000 000 рублей, то коэффициент оборачиваемости равен 5. Это означает, что запасы «обернулись» 5 раз за год.
2. Показатель отсутствия запасов (Stock-out rate / Уровень дефицита):
   • Что измеряет: Указывает частоту и серьезность случаев отсутствия товаров на складе, когда был спрос, но товар не мог быть отгружен.
   • Формула: Уровень дефицита = (Количество случаев дефицита) / (Общее количество заказов или запросов) * 100%
   • Значение: Высокий показатель дефицита означает упущенные продажи, снижение лояльности клиентов, возможные простои производства. Цель — минимизировать этот показатель.
3. Стоимость содержания запасов (Inventory Holding Cost):
   • Что измеряет: Оценивает все затраты, связанные с хранением и управлением запасами за определенный период. Включает расходы на складские помещения (аренда, коммунальные услуги), страхование, налоги, обесценивание, порчу, устаревание, а также стоимость капитала, замороженного в запасах.
   • Значение: Чрезмерно высокая стоимость содержания запасов указывает на неэффективное управление, избыточные запасы или нерациональное использование складских площадей.
4. Время выполнения заказа (Lead Time):
   • Что измеряет: Отслеживает продолжительность от момента размещения заказа поставщику или на производство до фактической доставки и доступности товара на складе.
   • Значение: Чем короче Lead Time, тем меньше потребность в страховых запасах и тем быстрее компания может реагировать на изменения спроса. Длительное Lead Time увеличивает риски и требует больших запасов.
5. Буфер запаса (Safety Stock):
   • Что измеряет: Метрика, показывающая объем запаса, предназначенного для покрытия непредвиденных колебаний спроса или поставок.
   • Значение: Оптимальный буферный запас позволяет избежать дефицита без чрезмерного увеличения затрат на хранение. Избыточный буфер — это замороженные средства; недостаточный — риск потери продаж.
6. Излишки и неликвидные запасы (Obsolete and Excess Inventory):
   • Что измеряет: Объем или стоимость товаров, которые не продаются в течение длительного времени, морально устарели или потеряли свои потребительские свойства.
   • Значение: Эти показатели напрямую показывают неэффективное использование денег, инвестированных в формирование запасов, и требуют принятия решений по их утилизации или реализации со скидкой.
7. Уровень сервиса (Service Level):
   • Что измеряет: Показатель удовлетворения спроса клиентов. Может выражаться как доля выполненных заказов от общего количества, доля заказов, выполненных в срок, или доля позиций, доступных для немедленной отгрузки.
   • Значение: Чем выше уровень сервиса, тем выше удовлетворенность клиентов, но это часто достигается ценой увеличения запасов. Необходимо найти баланс.

Другие важные показатели включают:

• Индекс доходности (Turn-Earn Index): Комбинированный показатель, учитывающий оборачиваемость и рентабельность.
• Валовая рентабельность инвестиций (Gross Margin Return on Investment, GMROI): Оценивает доходность инвестиций в запасы.
• Дни поставки (Days of Supply): Показывает, на сколько дней текущих запасов хватит при среднем уровне потребления.
• Скорость инвентаризации (Inventory Accuracy Rate): Процент соответствия физического наличия запасов учетным данным.

Применение KPI для оптимизации и принятия решений

Оценка эффективности управления запасами посредством KPI позволяет решить ряд стратегических и тактических задач:

• Анализ динамики: Отслеживание изменений KPI во времени помогает понять эффективность внедряемых изменений и общие тенденции.
• Сравнение торговых точек или складов: Позволяет выявить лучшие практики и зоны для улучшения.
• Поиск проблемных групп товаров: Детализированный анализ KPI по группам товаров (например, с использованием ABC/XYZ-анализа) помогает определить, какие категории требуют особого внимания.
• Отслеживание целей: KPI являются индикаторами достижения поставленных целей по снижению затрат, повышению уровня сервиса или оптимизации оборачиваемости.

Использование KPI помогает оптимизировать уровни запасов, что может привести к сокращению затрат на хранение до 10-20% за счет более рационального использования складских площадей и уменьшения объема замороженного капитала. Одновременно с этим, улучшение показателей уровня сервиса и снижение дефицита может повысить уровень обслуживания клиентов на 5-15%, что напрямую влияет на их лояльность и рост прибыли. Комплексный подход к анализу KPI позволяет принимать обоснованные управленческие решения, направленные на непрерывное совершенствование системы управления запасами.

Вызовы, проблемы и стратегии оптимизации аналитических методов управления запасами

Управление запасами, несмотря на обилие методов и технологий, остается одной из наиболее сложных и проблемных областей в логистике. Компании постоянно сталкиваются с дилеммой балансирования между избыточными запасами и их дефицитом, каждый из которых несет свои риски и издержки. Эти проблемы усугубляются в условиях нестабильной экономической среды и быстро меняющегося потребительского спроса. А как же тогда определить, какой уровень запасов будет оптимальным для конкретного предприятия?

Основные проблемы в управлении запасами

1. Избыточные запасы:
   • Высокие расходы на хранение: Включают аренду складских помещений, оплату труда персонала, коммунальные услуги, страховку.
   • Замороженные оборотные средства: Деньги, вложенные в избыточные запасы, не работают, лишая компанию возможности инвестировать в развитие.
   • Риск порчи или устаревания: Особенно актуально для скоропортящихся товаров, электроники, модных коллекций.
   • Снижение оборачиваемости: Указывает на неэффективное использование капитала.
2. Недостаток запасов:
   • Дефицит товаров: Приводит к потере продаж и упущенной выгоде, так как клиенты не могут приобрести нужный продукт.
   • Задержки в обслуживании клиентов: Снижает лояльность и репутацию компании.
   • Простои производства: Отсутствие необходимых материалов или комплектующих может остановить производственные линии, что ведет к значительным финансовым потерям.
   • Необходимость экстренных закупок: Часто по более высоким ценам и с дополнительными расходами на ускоренную доставку.
3. Неточные данные инвентаризации:
   • Расхождения между фактическим наличием и учетными данными приводят к ошибкам в планировании, неверным решениям по закупкам и поставкам.
4. Накопление мертвых запасов:
   • Товары, которые давно не продаются и не имеют перспектив реализации, занимают место на складе и увеличивают затраты без какой-либо отдачи.
5. Неэффективная планировка склада и задержки при комплектации товара:
   • Плохая организация складского пространства может привести к длительному поиску товаров, увеличению времени комплектации и, как следствие, задержкам в отгрузках.
6. Сбои в цепи поставок:
   • Задержки транспорта, порча или потеря товара в пути, проблемы с поставщиками — все это нарушает ритмичность поставок и требует наличия буферных запасов.

Специфика отечественных предприятий:

На отечественных предприятиях зачастую отсутствует системный подход в организации управления запасами материальных ресурсов. Это приводит к увеличению затрат на хранение до 20-30% и снижению оборачиваемости запасов на 10-25%. Исследования показывают, что до 40% российских компаний сталкиваются с проблемами избыточных или дефицитных запасов из-за отсутствия централизованной системы управления, что является значительным конкурентным недостатком.

Конфликтующие цели и сложности внедрения

Проблемы управления запасами возникают из-за большого числа факторов, влияющих на размер заказа (величина и неравномерность расхода, отдаленность поставщиков, ограничения по ресурсам, способы транспортировки), и многообразия видов запасов.

• Конфликт интересов: Существуют конфликтующие цели между различными функциональными областями внутри компании. Финансовая служба, как правило, стремится к максимально низкому уровню запасов, чтобы минимизировать замороженные оборотные средства и затраты на хранение. Производство, напротив, требует достаточных, а порой и избыточных запасов для обеспечения равномерной загрузки оборудования, бесперебойного производственного процесса и возможности быстро реагировать на пики спроса. Отдел продаж заинтересован в постоянном наличии максимально широкого ассортимента, чтобы не упускать клиентов.
• Высокая погрешность моделей прогнозирования: Разработанные модели управления запасами при внедрении могут иметь высокий уровень погрешности, достигающий 20-40%. Это особенно актуально для нестабильной экономической среды, быстрых изменений спроса (например, из-за появления новых трендов или конкурентов) и недостаточности статистической базы, особенно для новых продуктов или на волатильных рынках.
• Высокая стоимость внедрения: Внедрение современных систем управления запасами (например, ERP с модулями для SCM) может быть дорогостоящим, требуя значительных инвестиций в программное обеспечение, оборудование и обучение персонала.
• Сложность управления разнообразными продуктами и поставщиками: Компании с широким ассортиментом продукции и большим количеством поставщиков сталкиваются с экспоненциальным ростом сложности управления запасами, требуя более сложных аналитических подходов.

Стратегии преодоления проблем и оптимизации

Для успешного преодоления вышеуказанных вызовов и оптимизации управления запасами компаниям необходимо применять комплексный подход:

1. Применение математических моделей и аналитических методов: Использование таких инструментов, как EOQ, ABC, XYZ, JIT, MRP, а также более продвинутых статистических и эконометрических моделей, позволяет определить оптимальный уровень запасов для различных категорий товаров.
2. Повышение точности прогнозирования спроса: Инвестиции в современные технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, помогают значительно улучшить точность прогнозов, снижая погрешность и минимизируя риски дефицита или избытка.
3. Гибкость и адаптивность системы управления: Система управления запасами должна быть достаточно гибкой, чтобы быстро адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям, сезонным колебаниям и непредвиденным событиям. Это включает возможность оперативной корректировки объемов заказов, сроков поставок и уровней страхового запаса.
4. Рациональное использование ресурсов и непрерывное совершенствование процессов: Принципы бережливого производства (Lean Manufacturing) и постоянного улучшения (Кайдзен) должны быть внедрены во все аспекты управления запасами, начиная от складской логистики и заканчивая взаимодействием с поставщиками.
5. Внедрение расширенной аналитики и стратегий оптимизации запасов: Использование Big Data и продвинутых аналитических инструментов позволяет выявлять неочевидные закономерности, моделировать различные сценарии и принимать решения на основе глубокого понимания всех факторов.
6. Использование информационных технологий и автоматизированных систем: Внедрение ERP-систем, WMS (Warehouse Management System) и мобильных решений позволяет автоматизировать сбор данных, быстро отслеживать уровень запасов в реальном времени, прогнозировать потребности и оптимизировать закупки.
7. Создание адекватного страхового запаса: Хотя цель — минимизация запасов, полностью отказаться от страхового запаса невозможно. Его размер должен быть тщательно рассчитан, чтобы снизить потери в случае непредвиденного дефицита без чрезмерного увеличения затрат.
8. Координация и интеграция: Устранение конфликтующих целей различных отделов через интеграцию процессов и систем, а также через разработку единой стратегии управления запасами, поддерживаемой всем руководством.

Комплексное применение этих стратегий позволяет компаниям не только решать текущие проблемы, но и формировать устойчивые, эффективные и адаптивные логистические системы, способные успешно функционировать в условиях динамичной и непредсказуемой глобальной экономики.

Заключение

Управление запасами в логистике представляет собой сложную, но критически важную дисциплину, непосредственно влияющую на операционную эффективность, финансовую устойчивость и конкурентоспособность любого предприятия. Проведенный аналитический обзор подтверждает, что успех в этой области зависит от глубокого понимания теоретических основ, включая сущность и классификацию запасов, а также от умелого применения разнообразных аналитических методов и моделей.

Мы детально рассмотрели фундаментальные инструменты, такие как модель экономически оптимального размера заказа (EOQ), позволяющую сократить затраты на 10-40%, а также ABC- и XYZ-анализ, которые дают возможность приоритизировать управленческие усилия и оптимизировать хранение до 25%. Концепция «Точно в срок» (JIT) продемонстрировала потенциал снижения затрат на хранение до 30% и сокращения незавершенного производства на 20-50%, в то время как система планирования потребностей в материалах (MRP) подчеркнула важность структурированного подхода к зависимому спросу.

Особое внимание было уделено концепции двухуровневого управления запасами. Эта система, с ее максимальными (S) и минимальными (s) уровнями, выявила свою высокую адаптируемость к изменениям спроса (до 15-20%) и колебаниям сроков поставки (до 10%), предлагая гибкий подход там, где традиционные методы могут быть не столь эффективны, при условии тщательного контроля.

Современная логистика немыслима без цифровой трансформации. Искусственный интеллект и машинное обучение, благодаря повышению точности прогнозов на 10-30%, а также технологии Big Data и Интернет вещей (IoT), сокращающие избыточные запасы на 15-25% и время на инвентаризацию до 30%, играют ключевую роль в формировании новых аналитических подходов. Интегрированные ERP-системы и мобильные решения выступают в роли связующих звеньев, обеспечивающих целостность данных и оперативность управления.

Наконец, анализ ключевых показателей эффективности (KPI) показал их незаменимость для мониторинга и принятия стратегических решений, способных снизить затраты на хранение до 20% и повысить уровень обслуживания клиентов на 15%. Однако, несмотря на все достижения, компании продолжают сталкиваться с вызовами, такими как избыточные или недостаточные запасы, неточности данных и конфликтующие цели внутренних подразделений. Особенно это актуально для отечественных предприятий, где отсутствие системного подхода может увеличивать затраты на хранение до 30%.

Преодоление этих проблем требует комплексной стратегии: интеграции математических моделей с современными цифровыми технологиями, обеспечения высокой точности прогнозирования, повышения гибкости систем, рационального использования ресурсов и непрерывного совершенствования процессов. Создание адекватного страхового запаса и централизованная координация всех звеньев цепи поставок также являются критически важными элементами.

В заключение, эффективное управление запасами — это не статичное состояние, а динамичный процесс постоянной оптимизации и адаптации. Дальнейшие исследования в этой области должны быть сосредоточены на разработке более совершенных адаптивных моделей, способных работать в условиях высокой неопределенности, а также на изучении этических и социальных аспектов внедрения полностью автоматизированных систем. Только такой комплексный и научно-ориентированный подход позволит предприятиям успешно справляться с вызовами глобальной экономики и обеспечивать устойчивый рост.

Список использованной литературы

1. Гаджинский А. М. Основы логистики: учебное пособие. – М.: ИВЦ «Маркетинг», 2007. – 122 с.
2. Сковронек Ч., Сариуш-Вольский З. Логистика на предприятии. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 400 с.
3. Уваров С. А. Логистика: общая концепция, теория, практика. – СПб.: «ИНВЕСТ-НП», 2006. – 232 с.
4. Экономический объем заказа (EOQ): определение, формула и важность // Simple Global. URL: https://simple.global/blog/economic-order-quantity-eoq-definition-formula-importance/ (дата обращения: 11.10.2025).
5. Виды и функции запасов // Ростовская Школа Логистики. URL: http://www.logist-school.ru/logistika-zapasy/vidy-i-funkcii-zapasov.html (дата обращения: 11.10.2025).
6. Экономическое количество заказа (EOQ) – определение и значение // Foodcom S.A. URL: https://foodcom.sa/ru/blog/ekonomicheskoe-kolichestvo-zakaza-eoq-opredelenie-i-znachenie (дата обращения: 11.10.2025).
7. Экономическое количество заказа (EOQ): как оптимизировать закупочную логистику в сети? // Datawiz.io. URL: https://datawiz.io/ru/blog/ekonomicheskoe-kolichestvo-zakaza-eoq (дата обращения: 11.10.2025).
8. Виды запасов в логистике: основные классификации // Финансовый директор. URL: https://www.fd.ru/articles/153163-vidy-zapasov-v-logistike (дата обращения: 11.10.2025).
9. Управление запасами на предприятии: системы и методы управления // 4logist. URL: https://4logist.com/blog/upravlenie-zapasami-na-predpriyatii-sistemy-i-metody-upravleniya/ (дата обращения: 11.10.2025).
10. Economic Order Quantity // Энциклопедия логистики. URL: https://logistics.academic.ru/209/%D0%AD%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%BA%D0%B0%D0%B7%D0%B0 (дата обращения: 11.10.2025).
11. Виды запасов в логистике: полный обзор // Fastsol CRM. URL: https://fastsol.ru/blog/vidy-zapasov-v-logistike-polnyy-obzor/ (дата обращения: 11.10.2025).
12. MRP система: что это такое автоматизация производственного процесса // Web-Студия BRAINLAB. URL: https://brainlab.pro/mrp-sistema/ (дата обращения: 11.10.2025).
13. Формула Уилсона: оптимизация управления запасами с использованием EOQ-модели. URL: https://basetop.ru/formula-uilsona-optimizatsiya-upravleniya-zapasami-s-ispolzovaniem-eoq-modeli/ (дата обращения: 11.10.2025).
14. АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/aktualnye-problemy-upravleniya-zapasami (дата обращения: 11.10.2025).
15. Эффективное управление запасами: способы оптимизации учета тмц экономического субъекта // Современная экономика: проблемы и решения — Воронежский государственный университет. 2023. URL: http://www.vestnik.vsu.ru/pdf/econ/2023/04/2023-04-03.pdf (дата обращения: 11.10.2025).
16. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ EOQ-МОДЕЛИ В ПРАКТИКЕ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО УЧЕТА // Электронная библиотека БГУ. URL: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/220261/1/%d0%98%d0%a1%d0%9f%d0%9e%d0%9b%d0%ac%d0%97%d0%9e%d0%92%d0%90%d0%9d%d0%98%d0%95%20EOQ-%d0%9c%d0%9e%d0%94%d0%95%d0%9b%d0%98%20%d0%92%20%d0%9f%d0%a0%d0%90%d0%9a%d0%a2%d0%98%d0%9a%d0%95%20%d0%a3%d0%9f%d0%a0%d0%90%d0%92%d0%9b%d0%95%d0%9d%d0%a7%d0%95%d0%a1%d0%9a%d0%9e%d0%93%d0%9e%20%d0%a3%d0%a7%d0%95%d0%a2%d0%90.pdf (дата обращения: 11.10.2025).
17. Оптимизация складских запасов // Forecast NOW! URL: https://www.forecastnow.ru/blog/optimizatsiya-skladskikh-zapasov/ (дата обращения: 11.10.2025).
18. Проблемы управления запасами // Neuvition. URL: https://www.neuvition.com/ru/inventory-management-challenges/ (дата обращения: 11.10.2025).
19. Классификация запасов // Ozlib.com. URL: https://ozlib.com/264639/logistika/klassifikatsiya_zapasov (дата обращения: 11.10.2025).
20. Проблемы управления запасами и методы их решения // Elibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=12852277 (дата обращения: 11.10.2025).
21. Оптимизация запасов | Минимизация рисков и отходов // SAP. URL: https://www.sap.com/mena/insights/what-is-inventory-optimization.html (дата обращения: 11.10.2025).
22. Алесинская Т.В. Основы логистики: Классификация материальных запасов. 2009. URL: http://www.aup.ru/books/m237/2_1_1.htm (дата обращения: 11.10.2025).
23. Логистические концепции MRP (планирование потребности в материалах) и JIT (точно в срок) // BizEducation. Бизнес-образование. URL: https://www.bizeducation.ru/log/log_koncep_mrp_i_jit.html (дата обращения: 11.10.2025).
24. Управление запасами в логистике: Методы, модели, информационные технологии: учебное пособие // Books.ru. URL: https://books.ru/book/upravlenie-zapasami-v-logistike-metody-modeli-informacionnye-tehnologii-uchebnoe-posobie-1100109 (дата обращения: 11.10.2025).
25. ABC-анализ // Энциклопедия логистики. URL: https://logistics.academic.ru/18/%D0%90%D0%92%D0%A1-%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7 (дата обращения: 11.10.2025).
26. Управление запасами в логистике // Корпоративный менеджмент. URL: https://www.cfin.ru/management/logistic/04.shtml (дата обращения: 11.10.2025).
27. Кислова А. А., Сергель Е. А. УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-zapasami-v-usloviyah-tsifrovizatsii (дата обращения: 11.10.2025).
28. Гаджинский А.М. Логистика. 2012. URL: http://ekonomlib.ru/logistika-gadzinskij-a-m/ (дата обращения: 11.10.2025).
29. Ключевые показатели эффективности в управлении запасами // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klyuchevye-pokazateli-effektivnosti-v-upravlenii-zapasami (дата обращения: 11.10.2025).
30. KPI управления запасами (ключевые показатели эффективности) // Neuvition. URL: https://www.neuvition.com/ru/inventory-management-kpi/ (дата обращения: 11.10.2025).
31. Информационные технологии управления запасами // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-tehnologii-upravleniya-zapasami (дата обращения: 11.10.2025).
32. АВС-анализ в логистике: методы выделения групп // Корпоративный менеджмент. URL: https://www.cfin.ru/itm/logistics/abc_groups.shtml (дата обращения: 11.10.2025).
33. Управление рисками в цепях поставок // anyLogistix. URL: https://www.anylogistix.ru/blog/supply-chain-risk-management/ (дата обращения: 11.10.2025).
34. Проблемы управления закупками и запасами // Учебный центр КСЛ. URL: https://kcl.ru/problemy-upravleniya-zakupkami-i-zapasami/ (дата обращения: 11.10.2025).
35. Двухуровневый подход к управлению запасами предприятия // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/dvuhurovnevyy-podhod-k-upravleniyu-zapasami-predpriyatiya (дата обращения: 11.10.2025).