Управление запасами в розничной торговле

 

Сергей Федеев

Вопрос оптимизации управления запасами в розничной торговле всегда стоит очень остро. С одной стороны, вас гнетут различные издержки, связанные с обращением товара, а с другой – над вами маячит тень потребителя, который хочет видеть «свой» товар на полке во что бы то ни стало. Как здесь найти компромисс, и что дельного может предложить вам чужой опыт?

В этой статье рассматривается только одна часть управления запасами. А именно, управление заказами. Приведенный здесь подход – не более чем направление, в котором можно двигаться. Здесь нет примеров (как в учебниках), нет конкретных формул. Все это предстоит сделать самостоятельно. А может быть, в случае полного неприятия, и не предстоит. Но задуматься, может быть, и заставит.

Вопрос оптимизации управления запасами в розничной торговле всегда стоит очень остро. С одной стороны на необходимость его решения «давит» стоимость хранения запасов и общие издержки обращения, с другой стороны – покупатель, который хочет видеть «свой» товар на полке и которому наплевать на ваше желание сэкономить.

Поиск компромисса для этих двух «страшных» сил – громадное поле для творчества в каждой из розничных компаний. Но во всем этом разнообразии подходов к управлению запасами можно выделить две основные крайности:

• «творческий подход» к формированию запасов
• «математический» подход.

«Творческий» подход подразумевает тщательную и кропотливую «ручную» работу над заказами, когда ответственный за заказ сотрудник компании принимает в расчет регламентированный перечень (это в лучшем случае, часто принимаются во внимание только «эфирные» озарения) условий для создания каждого заказа. Основой для этого метода служит предпосылка, что полностью предугадать спрос невозможно, поэтому и поставить на конвейер составление заказов невозможно. Указанная предпосылка часто верна. В части, что полностью предугадать невозможно.

«Математический» подход – это метод, при котором любой заказ рассчитывается автоматически, исходя из того или иного алгоритма.

Естественно, как и любые идеализированные модели, в чистом виде эти методы в природе не встречаются.

Но в настоящий момент подход большинства компаний ближе к «творческим» алгоритмам, чем к математическим. Это объясняется целым рядом факторов:

1. Спрос на многие товары в России действительно нельзя назвать регулярным. Постоянный рост рынка, быстрые структурные изменения не позволяют говорить о значимом объеме достоверной статистики. На что еще накладывается и долгое невнимание к информационным системам в торговле и управлению ассортиментом.
2. Существующие алгоритмы расчета оптимального размера заказа и товарного запаса опираются на что угодно, кроме желания покупателя. А это для предприятий розничной торговли смерти подобно.
   Например, классическая формула (корень из двух произведений… и .т.д) составлена, как точное математическое равенство, при том, что розница оперирует вероятностными величинами.
3. Технологии работы многих компаний-поставщиков еще до сих пор оставляют желать много лучшего, что вносит такую степень неопределенности в работу розничной торговли, что большинство давно махнуло рукой на попытки создать хоть какие-либо алгоритмы.

Указанные ограничения привели к тому, что большинство заказов делаются вручную и по, так называемому, «стоковому» алгоритму (когда заказ делается не в фиксированный момент времени, а в момент падения запаса до безопасного запаса – «safety stock’а»). Подобные подходы и привели к устойчивому мнению, что автоматизация практически невозможна.

Отчасти, это верно. Автоматизация разовых закупок, маркетинговых товаров (согласно классификации, приведенной в «Торговый классификатор. 6 лучей к порядку?») действительно крайне затруднительно (сознательно избегаю слова «невозможна»). Но отсутствие инструментов не должно служить причиной от отказа от технологии в целом.

Есть и другие реалии. Для работы по «творческим» алгоритмам в больших компаниях необходимо либо держать очень большой штат «закупщиков» в каждом подразделении, что с учетом того, что «творчество» подразумевает высокую квалификацию, практически труднореализуемо, либо работу «творческих» закупщиков на распределительный центр (тогда оставляя много вопросов на «плечо» между распределительным центром и магазином.

В любом случае, такой объем «творческой» рутинной работы практически лишает «закупщиков» времени на работу с новыми товарами и маркетинговыми товарами.

Есть ли разумная альтернатива «творческим подходам»? Не знаю. Приведенный ниже алгоритм (или система) является не более чем, попыткой решения этой задачи, и не факт, что не тупиковой. Тем не менее, подобная система была практически опробована, и, не смотря на ряд недостатков, оказалось жизнеспособной (но это и могло оказаться просто случайностью :-)).

Итак. Попробуем снова, как бы со стороны, взглянуть на розничную торговлю. Эта отрасль не оперирует точными цифрами. Даже на товары повседневного спроса в магазинах с практически постоянным потоком покупателей существует разница в дневных продажах одного и того же товара. Но почему тогда в управлении запасами оперируют точными формулами?

С другой стороны (стороны покупателя), покупатель крайне будет недоволен, если, придя в магазин, не обнаружит каких-то товаров, в то же самое время он может смириться с временным (именно в данное конкретное время) отсутствием других. Таким образом, важным для выживания магазина служит понятие «товарного дефицита». Что нужно вкладывать в это понятие и как с ним бороться?

Существуют подходы (не надо смеяться, взято из реальной жизни), при которых «закупщики» караются за любой дефицит (т.е. отсутствие в продаже любого товара в любой день). Очень прогрессивный и инквизиторский подход. Особенно, если все-таки вспомнить, что объемы продаж – величины вероятностные. А как большинство, надеюсь, помнит из теории вероятностей, даже величины с небольшой дисперсией имеют вероятность (пуская и малую) возникновения далеко за пределами шести сигм (по нормальному закону). Т.е. даже теоретически устранение дефицита невозможно. Более того, даже соблюдение (пока остановимся на нормальном законе) запасов, исходя из правила 6 (3) сигм по всем товарам может вызвать астрономически большую стоимость запасов.

Опять мы стоим перед той же дилеммой – с одной стороны стоимость запасов и их обработки, с другой стороны – недовольство покупателя.

Возможен ли здесь компромисс? Наверное, да. Одним из выходов может стать четкое деление товаров на товары основы и прочие (опять же отошлю к «Торговому классификатору…»). Когда для товаров основы (которые, кстати, зачастую имеют гораздо меньшую дисперсию, чем «неосновные» товары) принимаются драконовские нормативы запасов («драконовские» принимаются в смысле тех самых 6 сигм), а для остальных товаров ставится более мягкий интервал вероятности их отсутствия в продаже.

Как мы помним из теории логистики, спрос – не единственное, что определяет управление запасами. Есть масса других факторов: выбранный алгоритм заказов (временной или от safety stock), возможности по обработке количества поставок собственным складом, емкость склада и торгового зала, периодичность заказов (в том числе и связанная со временем хранения), стабильность поставок.

Попробуем рассмотреть по порядку эти факторы.

Алгоритмы заказов уже здесь упоминались. Не смотря на привлекательность (на первый взгляд) алгоритмов с safety stock (алгоритмов SS), я бы порекомендовал в качестве основного все же выбирать алгоритмы заказов с фиксированным интервалом между заказами. Объясняется это очень просто. Желание ограничить число «дорогостоящих» «закупщиков» приводит к достаточно сильной их загрузке при составлении заказов. В ситуации с заказами с алгоритмом SS эта нагрузка еще становится и неравномерной, что может иметь и тяжелые для товара последствия в «пиковые» дни. В случае же с заказами с фиксированным интервалом времени между ними, такая нагрузка достаточно легко планируется. Кроме того, этим же способом мы более оптимально решаем и вторую из приведенных выше проблем – неравномерную загрузку склада. И поставщикам, и складу гораздо удобнее оптимизировать свои процессы, точно зная «точку» заказа и определяя от нее «момент поставки» (или наоборот), чем в случае, когда заказ может появиться в любое время. Пропускная способность склада дает и другую величину – сколько заказов в день он может обработать. Путем несложных вычисления и подгонок (в том числе и с учетом важности товаров) пропускная способность даст нам периодичности поставок для разных типов товаров.

Упомянутые емкости склада и торгового зала являются простым ограничением, которое при выбранном алгоритме заказов может оказаться существенным и вынудить оптимизировать технологии обработки заказов (для увеличения частоты), либо вынудить расширять площади, либо дать рекомендации по дальнейшему изменению этих площадей на других объектах.

Стабильность поставок. Эта величина, которая очень существенно влияет на величину товарных запасов. И опять же очень редко к ней подходят с точки зрения ее истинной, вероятностной, сущности. Тем не менее, на необъятных просторах нашей Родины время в пути является классической вероятностной величиной, при чем, в зависимости от операторов и местоположения, иногда с очень большой дисперсией.

А для определения необходимого товарного запаса у нас произойдет перемножение вероятности спроса и вероятности поставки. Поэтому надо учесть, что даже при использовании нормального закона с максимальной подстраховкой (3 сигмы) и там, и там, суммарная вероятность наличия товара в торговом зале будет несколько ниже «стандартной» величины. В случае же с одной сигмой вероятность дефицита еще больше увеличивается.

Но подробнее рассмотрим это ниже.

Если мы принимаем схему заказов с фиксированными (и уже определенными периодами между поставками), мы должны определить величину, до которой производится заказ.

Определяется эта величина сразу несколькими факторами. Во-первых, мы должны задать для каждого товара (естественно, просто согласно его положению в иерархии торгового классификатора) тот «доверительный интервал» (сколько сигм вешать в граммах J) для спроса и поставки (учитывая правило перемножения вероятностей)

Мы определяем величину среднего спроса (темп ухода) товара для периода, равного выбранному периоду между поставками. В зависимости от выбранной же гарантированности его наличия, устанавливаем величину вероятного объема продаж за период между поставками. Но эту величину мы должны умножить не на период между поставками, а на выбранный «доверительный» период между поставками.

Вполне естественно, что в результате всех этих махинаций, стоимость запасов может оказаться такой, что в компании не найдется ни одного камикадзе, взявшегося за обоснование этих цифр акционерам. В этом случае мы вступаем на путь моделирования – мы начинаем всячески «поигрывать» разными сигмами, для разных типов товаров, пока не получим всех устраивающую величину. Не исключено, что результатом этих манипуляций станет и «разбор» полетов, касающийся составляющих времени поставки, и оптимизация ассортимента компании (что является отдельной очень интересной темой).

Опять же, не следует забывать, что сама величина запасов будет еще определяться выставочным запасом («красота» которого зависит от количества выставленного на полке товара, и существенно влияет на объемы продаж). Он может внести свою лепту в увеличение (правда редко значительное) запасов. Также следует упомянуть и про наличие товаров в пути (когда период выполнения заказа превышает периодичность заказов – такой случай тоже не редок, и приводит к необходимости некоторых корректировок алгоритма, опять же из-за произведения вероятностей).

Вот, вкратце, и вся суть управления запасами, приближающая нас к противоположному «творческому» – «математическому» полюсу управления запасами. Естественно, что подобный алгоритм не решит всех задач, особенно в части маркетинговых, разовых и новых товаров, но зато может значительно сократить временные затраты (при неувеличении количества сотрудников) на рутинные процессы работы с запасами, освободив его для «творчества» по упомянутым «вредным» товарам.

В заключение следует отметить, что здесь содержится просто краткое описание алгоритма. Более детальная работа над ним – такой же индивидуальный пошив для любой компании, которым является и разработка большинства бизнес-процессов предприятий розничной торговли. Не исключено, что для описания некоторых величин этого алгоритма применимо распределение Релея, а не Гаусса (нормальное). Также нельзя забывать про сезонные функции продаж (которые могут быть, в том числе, и меандровыми), автоматический учет которых должен быть подкреплен существенным объемом статистики, либо «чутья» менеджеров. И вообще, существует множество вещей, над которыми предстоит работать при внедрении подобных алгоритмов. При практическом применении они часто упираются в возможности информационных систем и менеджеров. Но, с другой стороны, даже начало движения в этом направлении ощутимо меняет отношение к эффективности, статистике и данным, которые иногда просто не используются, оптимизации множества других процессов, связанных с управлением запасами и заказами.

Часто в реорганизации важно не содержание, а сам факт его проведения. :-)

https://cutt.ly/d3DkGJ2

Алгоритм и формулы расчёта заказа поставщику в опте и рознице

 

Для того, чтобы создать заказ поставщику, нужно рассчитать, как минимум два параметра: точку заказа (МИН) и объём товара к заказу.

 

Как рассчитывается точка заказа (МИН)?

Синонимы: Мин, точка заказа, re-order point, ROP.

Задача закупщика — заказывать товар так, чтобы максимизировать количество дней, когда товар есть на полке и при этом минимизировать количество вложенных в товар средств.

Точка заказа или МИН позволяет отследить тот момент, когда остатки товара снизились настолько, что пора сделать заказ поставщику.

Этот момент наступает, когда при очередной проверке мы видим, что текущих остатков не хватит до следующего поступления и поэтому включаем их в текущий заказ.

Логику хорошо видно на примере:

·        Каждый понедельник я делаю заказ (интервал проверки 7 дней)

·        Товар поступает ко мне через 5 дней (срок поставки 5 дней)

·        Если я сделаю заказ сегодня (в этот понедельник), то товар поступит в эту пятницу. Следующий заказ я буду делать в следующий понедельник, через 7 дней и заказанный мной товар (следующее поступление) поступит только в следующую пятницу, через 12 дней.

·        Согласно определению, я должен включить товар в текущий заказ, когда его остатков не хватит до следующего поступления. В данном случае когда их станет меньше чем на 12 дней.

·        Если же у меня остаётся остатков на 10 дней и я не включу этот товар в текущий заказ, то он закончится в следующую среду и 2 дня я буду сидеть с пустыми полками.

·        Если у меня остатков на 15 дней, то я легко могу пропустить этот заказ (не делать его в этот понедельник). Тогда к следующему понедельнику у меня будет на остатков на 8 дней, я сделаю заказ и получу пополнение через 5 дней в пятницу.

·        В итоге товар нужно заказывать, когда в очередной понедельник мы видим, что его на 12 дней или меньше.

Теперь тоже самое в виде таблицы для наглядности
Ниже отображены варианты развития событий в ближайшие 2 недели.

Во всех ячейках, кроме первой выводятся остатки на конец дня. Каждый день продаётся ровно по 1 штуке, поэтому остатки снижаются.

В первой колонке — стартовый остаток на утро понедельника. В каждой строке стартовый остаток разный. Таким образом мы рассмотрим несколько вариантов того, как поведут себя остатки на складе в зависимости от текущего остатка на момент заказа товара.

Оранжевым цветом выделены ячейки, когда мы делаем проверку остатков и решаем, включить этот товар в текущую заявку поставщику или нет.

Красным отмечены дни с нулевыми остатками на полках. Это та ситуация, которой мы допустить не должны.

Синим — дни, в который пришло поступление от поставщиков. Для простоты от поставщика всегда поступает 10 штук. Ведь сейчас мы изучаем формулу точки заказа, а не объема.

 

Таблица №1.

Здесь мы решили не делать заказ в первый понедельник. И сейчас увидим, к чему нас это приведёт при разных текущих остатках.

В первой строке мы не сделали заказ, когда на остатках на утро понедельника у нас было 9 штук. Поэтому в следующий понедельник на полке осталась только 1 штука. Здесь мы осознаём, что нужно срочно сделать заказ, но срок поставки 5 дней, и прибыть товар раньше пятницы не сможет. В итоге 3 дня (Вт, Ср, Чт в первой строке выделены красным) товар отсутствует на полке.

Очевидно, что решение не сделать заказ, когда на остатках оставалось 9 штук было ошибочным.

Многие люди считают, что заказ поставщику нужно делать, когда товара на полке остаётся на срок поставки. В этом примере хорошо видно, что это не так. Срок поставки 5 дней, а товара оставалось ещё на 9 дней. Мы не сделали заказ и в результате три дня сидим без остатков.

Анализируя следующие строки мы видим повторение ситуации вплоть до 12 штук: если мы не делаем заказ, то сталкиваемся с дефицитом товаров на следующей неделе.

Таблица №1.

Здесь мы всё сделали правильно: заказали 10 штук в понедельник, которые поступили в пятницу (день с поступлением выделен синим). Никакого дефицита теперь не наблюдается.

Это принцип расчёта точки заказа работает в любой ситуации: как для товаров, продающихся каждый день (типа молочки), так и для товаров с длинным сроком поставки (который возят из Китая контейнерами).

Формула точки заказа (МИН)

Количество дней, за которое нужно заказывать товар вычисляется по формуле:

Точка заказа в днях = СрокПоставки + ИнтервалПроверки

При переходе от точки заказа в днях к точке заказа в штуках, формула принимает следующий вид:

Точка заказа в штуках = Ожидаемый расход за (СрокПоставки + ИнтервалПроверки) + НеснижаемыйОстаток

В классическом формуле показателя НеснижаемыйОстаток нет, но иногда он нужен, чтобы поддерживать наполненность витрины независимо от объёма продаж.

Как рассчитывается ожидаемый расход
(он же прогноз продаж)?

Если товар продаётся часто и по нему собралось достаточно статистических данных, то прогноз делается по классической формуле. Если же товар продаётся редко (например 2-3 штуки в за анализируемый период продаж), используются другие расчеты, о них в другой раз.

Классическая формула ниже рассматривается в упрощённом виде. В реальности она дополнительно включает такие параметры как: СреднийЧек, СезонныйКоэффициент, ПриростПродаж.

Для расчёта прогноза используется средняя продажа за выбранный период и страховой запас.

Прогноз = КоличествоДней * СредняяПродажа + СтраховойЗапас

Страховой запас зависит от равномерности продаж товара.Если в среднем в месяц продаётся 10 штук, то в следующей месяц может быть продано как 15 штук, так и 5. Соответственно, если мы будем для прогноза использовать среднюю продажу, то в половине случаев этих остатков нам не хватит.

Страховой запас — это уровень запаса, который снижает дефицит товаров из-за непредвиденных событий (когда прогнозы не соответствуют спросу, время поставки превышает ожидания). Основная и новая формулы. Какую выбрать, разбираем на примерах.

 В самом простом варианте, в качестве страхового запаса можно взять половину от средней продажи.

Если рассчитывать по серъёзному, то он вычисляется в зависимости от неравномерности продаж (стандартного отклонения или сигма) и ABC-класса товара. Об этом тоже в следующий раз.

 

Как рассчитывается объем заказа?

 

Важный момент: объем заказа рассчитывается по-разному при длинных и коротких сроках поставки.

Когда мы говорим "короткий" или "длинный" срок поставки, то это не абсолютная длина срока в днях, а отношение срока поставки к интервалу проверки.

Примеры длинных поставок:

·        Если срок поставки 6 месяцев, а заказ мы делаем раз в месяц.

·        Если срок поставки 1 месяц, а заказ мы делаем раз в неделю.

·        Все случаи, где СрокПоставки / ИнтервалПроверки больше 3х. Т.е. в то время, когда мы делаем очередной заказ, в пути у нас может находится 2 и более заказов поставщику

Короткие поставки:

·        Срок поставки 1-2 недели, интервал проверки 1 неделя.

·        Срок поставки 1 месяц, интервал заказа 1 месяц.

·        Все случаи, где СрокПоставки / ИнтервалПроверки меньше 3х. Нескольких заказов в пути у нас не бывает.

Основная особенность методов — использование понятия МАКС. При заказе у поставщика при длинных поставках это понятие не используется. При коротких же сроках поставок гораздо удобней и наглядней оперировать МИН и МАКС.

 

Расчёт товара к заказу при длинных сроках поставки

 

При длинных сроках поставки понятие "МАКС" избыточно и не используется.

Лучше всего объяснить принцип заказа на примере. Предположим, срок поставки у нас 90 дней, а интервал проверки 30 дней. Т.е. мы делаем заказы поставщику каждый месяц, но к нам они идут в течение 3х месяцев. В день для простоты будет продаваться ровно 1 штука.

Если товара на складе станет меньше 120 (это МИН, рассчитанный по формуле выше), то нужно сделать заказ. Следующая возможность сделать заказ появится через месяц. Соответственно поступления от поставщика придут тоже с интервалом в месяц: первое поступление придёт через 3 месяца, второе — через 4.

Соответственно, заказ нужно сделать в таком объёме, который будет продан за срок между этой и следующей поставкой. Т.е. 30 штук, который поступят через 90 дней. При этом второй заказ мы сделаем через 30 дней, и он поступит через 120 дней. Таким образом, каждый месяц мы будем заказывать по 30 штук. Также как и при расчёте минимума, при расчёте ожидаемого расхода за срок между поставками (он будет равен интервалу проверки) учитывается страховой запас, закладываемый на колебания спроса.

 

Диаграмма: сделали заказ, когда на складе было 119 штук и продолжаем делать заказ по 30 штук каждый месяц. Жёлтый график — остатки на складе плюс остатки в пути. Красный — остатки на складе на каждый день. Видно, что остатки не опускаются ниже 30 штук. Но это только потому, что в формуле не учитывается "Остаток на момент поступления", о котором ниже.

Делать заказ одного и того же товара каждый месяц может быть накладно из-за расходов на перевозку, складских операции, хранения и т.п. И поставщик нам спасибо не скажет, если мы будем заказывать помалу, но часто. При этом теория закупок гласит, что мы должны выбрать оптимальный интервал заказа, который вычисляется как раз на основании стоимости логистики и скидок за объём. Если логистика ничего не стоит и скидок нет, то конечно, лучше заказывать часто и помалу. В иных ситуациях приходится лавировать.

Если мы решили, что заказ одного и того же товара будем делать не каждый месяц, а раз в три месяца, то мы заказываем соответственно не на 30 дней вперёд, а на 90. В формулу заказа в этом случае вводится понятие "Дополнительный запас", который составит 60 дней. В итоге, "Дополнительный запас" позволяет нам уменьшить частоту заказов, делая заказы реже.

Тогда на срок между поставками нам понадобится товар в объеме по формуле:

ОбъемЗаказа = РасходЗаИнтервалМеждуПоступлениями + ДополнительныйЗапас + НеснижаемыйОстаток

По этой формуле объем заказа для нашего примера составит 30 штук.

Но не всегда имеет смысл заказывать такое количество. Если в нашем примере выше, текущий остаток составит 115 штук, то при продаже 1 штуки в день к моменту поступления на складе останется 115-90 = 25 штук. Следующее поступления прибудет через 30 дней и чтобы продержаться до него, нам нужно 30 штук. Но если мы закажем поставщику 30 штук, то на момент поступления на складе окажется 25 + 30 = 55 штук.

Многовато. Это количество можно уменьшить, если заказать у поставщика не 30, а только 5 штук. Тогда через 90 дней, в момент поступления на складе окажется 25 + 5 = 30 штук, которых хватит ровно до момента следующего поступления. Чтобы учесть этот момент, в формулу вводится понятие "Остаток к моменту поступления", который рассчитывается по формуле:

ОстатокКМоментуПоступления =
Макс(0, ОстатокНаСкладеСвободный + ЗаказаноПоставщикам – ОжидаемыйРасходЗаСрокПоставки)

Т.е. зная максимальный объём, который нам нужно заказать и учитываем те остатки, которые держим сейчас на руках.

В итоге формула очередного заказа у поставщика принимает вид:

ЗаказатьУПоставщика =
ОбъемЗаказа – ОстатокКМоментуПоступления

Словами формулу можно объяснить так:

Заказ делается на срок между текущей и следующей поставкой (который совпадает с интервалом проверки), плюс дополнительный запас и неснижаемый остаток, минус остаток к моменту поступления.

Расчёт заказа при коротких сроках поставки используя МАКС

Когда сроки поставки небольшие и заказов в пути немного, становится удобнее оперировать понятиями МИН и МАКС, не акцентируясь на объём заказа.

По классическому книжному определению МАКС – это максимальное количество товара на руках и в заказах. В случае небольших сроков поставки МИН и МАКС имеют ясное физическое значение — это максимальный и минимальный запас на полках. Если же сроки поставки удлиняются, то делать заказ, опираясь на МАКС становится сложнее, а когда объем товаров в пути многократно превышает средний остаток на складе, то и вовсе невозможно.

Когда остатки снижаются до МИН или ниже, заказ делается в объёме

ЗаказатьУПоставщика = МАКС – ОстатокКМоментуПоступления

Если мы используем ручные МИН и МАКС, то не строим прогноз продаж и не рассчитываем "Остаток к моменту поступления", и можно использовать формулу попроще:

ЗаказатьУПоставщика = МАКС – ТекущийОстаток

Как рассчитать МАКС?

МАКС рассчитывается по формуле:

МАКС = МИН + ОбъемЗаказа

где объём заказа рассчитывается по той же формуле, что и при длинных поставках:

ОбъемЗаказа = РасходЗаИнтервалМеждуПоступлениями + ДополнительныйЗапас + НеснижаемыйОстаток

А что, если не учитывать расход до момента поступления?

Попробуем понять, что мы потеряем, если будем пренебрегать расходом до момента поступления и вместо ОстатокКМоментуПоступления использовать ТекущийОстаток.

Т.е. вместо формулы:
ЗаказатьУПоставщика = МАКС – ОстатокКМоментуПоступления

Использовать её упрощённый вид:
ЗаказатьУПоставщика = МАКС – ТекущийОстаток

Для начала, давайте посмотрим, когда эти формулы дают одинаковый результат.

Например, это происходит во всех вариантах ниже. Здесь СрокПоставки = 5, ИнтервалПроверки = 7, СредняяПродажа = 1, МИН = 12

Формулы дают одинаковый результат, если текущий остаток не успевает распродаться к моменту поступления.

Когда же текущий остаток слишком мал и к моменту поступления ничего не остаётся, формулы дают различный результат, правильным из которых является первый. А вторая формула даёт завышенный заказ.

Первая формула предлагает: купи 7 штук, их тебе как раз хватит до следующей пятницы. Всё-равно в ближайший понедельник закупишь ещё.

Вторая формула просто пополняет до максимума.

Эту разницу стоит учитывать только при длинных поставках, которые обычно бывают в оптовой торговле. В условиях обычной розницы, ей можно пренебречь ради простоты процесса.

https://bit.ly/3cFUheR