Az előrejelzést vagy készletoptimalizálást támogató projektek jellemzően a gyorsan forgó átlagos cikkekre fókuszálnak. Így sok vállalatnál a lassan mozgó cikkeket ugyanazokkal a módszerekkel kezelik, mint a többit, nincs rájuk külön eljárás. Pedig a lassan mozgó készletek nagy terhet jelentenek mind a termelő, mind a kereskedő cégeknek, ezért külön stratégia és eljárás szükséges hozzájuk.
E készletek raktározása, biztosítása, őrzése, avulásának veszélye, a készletekben álló tőke további költségek okozói. Termelő vállalatoknál sokszor a karbantartási cikkek, szervizelemek, tartalék műszerek és alkatrészek, míg a kereskedelemben a lassan forgó nagy értékű vagy a szezonális áru tartozik ide.
E cikkek készletezésében az első lépés a kategorizálás. Fontos, hogy egyértelműen meghatározzuk, mely cikkekről van szó. Meg kell különböztetni a túlkészletezést és a hagyományosan lassan mozgó készleteket; a releváns mérőszám nem a rendelkezésre álló készletlefedettség vagy a pillanatnyi készletforgási sebesség, hanem a fogyás mértéke.
A lassan mozgó cikkekre más statisztikákkal készíthető előrejelzés, mint a normális cikkekre. Míg a rendszeres igénnyel rendelkező cikkeknél mozgóátlagok, lineáris vagy exponenciális simítások, szezonális modellek használhatóak, addig a lassan mozgó cikkeknél ezek a modellek jellemzően nem adnak megbízható előrejelzést. Jobb eredménnyel használható a Croston előrejelzési modell, amely külön kezeli a két készletmozgás (értékesítés, felhasználás) közötti időszakokat és a készletmozgások nagyságát. A modell kiszámítja a várható legközelebbi mozgást és a várható darabszámot.
Az algoritmusnak több módosított változata is létezik, melyek speciális helyzetekben pontosabb előrejelzést érnek el, mint az alap modell*.
Szintén bevált módszer az időintervallumok kumulálása, például 1 hetes ciklusok helyett 4 hetes vagy 8 hetes ciklusokra készíteni az előrejelzést. Így a hagyományos modellek is találnak elég értéket ahhoz, hogy megbízható előrejelzést adjanak. Ezek után a hosszabb periódusokra kapott értékeket fel kell osztani az eredeti intervallumokra. Ezekkel a módszerekkel pontosabb előrejelzést lehet készíteni, s csökkenthető a készlet.
A lassan mozgó karbantartási és szervizcikkek statisztikai előrejelzése termelő vállalatoknál kiváltható a gyártástervvel vagy projekttervezéssel, így az ilyen esetekben MRP (material requirement planning, vagyis az alapanyagszükséglet tervezése) alapján lebontva a terveket számítható ki a pontos igény (úgynevezett dependent demand, tehát a tervektől függő igény). Cserealkatrészeknél és karbantartási eszközöknél pedig a gépek karbantartási terve a kiinduló alap.
A legtöbb rendszer nem vesz figyelembe egy érdekes tényezőt az előrejelzés és a biztonsági készlet szempontjából. Ha két ugyanolyan igénykarakterisztikával rendelkező cikket hasonlítunk össze annyi különbséggel, hogy az egyiknek kevés, a másiknak pedig több vevője van, az összes számítás ugyanolyan pontos előrejelzést és biztonsági készletet jelezne. Pedig intuitív úton sejthető, hogy ahol egy vagy kevés vevő van csak, ott nagyobb a bizonytalanság, még akkor is, ha historikusan hasonló volt az igény bizonytalansága. Az ilyen esetek gyakoriak a lassan forgó cikkeknél. Ezeknek a korrekciója pontosabbá teszi a biztonsági készletek számítását.
A lassan forgó készletek több telephellyel vagy több üzlettel rendelkező vállalatoknál készletösszevonással csökkenthetőek. Ez megnövelheti a szállítmányozás költségeit, de lassan mozgó készleteknél ez jellemzően nem jelentős tétel. Ilyenkor a több helyen külön-külön tárolt készletek helyett egy központi helyen alacsonyabb biztonsági készletek elegendőek.
A konszignációs raktár konstrukciók teljesen el tudják tüntetni a lassan mozgó készleteket. A konszignációs raktározás alapja, hogy az eladó tulajdonát képezi a készlet. Ilyen esetben a saját tőke költsége nem jelentkezik, a szerződés függvényében az avulásveszély biztosítás vagy akár a nem várt káresemény is eliminálható.
Beszerzés oldalról nagy tételszámmal dolgozó vállalatoknál hatékony lehet az order up-to-level (OUL) készletezési heurisztika bevezetése. Ezzel az automatikus megrendelések vagy a beszerzésért felelős kollégák munkája kontrollálható, megelőzve a lassan mozgó cikkek túlkészletezését.
Ahhoz, hogy az OUL módszer tényleg hatékony készletcsökkentést érjen el a lassan mozgó cikkeknél, alacsonyan kell tartani a beszállítói szerződés szerinti minimális rendelési tételeket (minimum order quantity, MOQ) és a beszállítás idejét. Termelő vállalatoknál jobb készletszinteket eredményez a kritikusság számítása a karbantartási és szerviz cikkekre. Továbbá a cikkszámok csökkentésével és közös cikkszámra való összevonással, valamint a cikkvariációk csökkentésével érhető el készletcsökkentés.
A kereskedelemben – hasonlóan a termeléshez – az MOQ és a beszállítói lead-time csökkentés lehet hatásos. Ha forgalmazott cikkekről van szó, akkor alkalmi promóciókkal is ki lehet futtatni a lassan mozgó készleteket. Ahol a promóció nem válik be, ott népszerű termékekkel közös csomagokban (bundle) lehet gyorsabban értékesíteni az ilyen cikkeket.
Ha pedig ez sem működik, akkor bízzuk magunkat Murphyre, és szóljunk a kereskedőnek, hogy beszüntetjük a termék forgalmazását. Ha elterjed, hogy nem lesz belőle, biztosan keresni fogják…
A szerző az IFUA Horváth & Partners tanácsadója
* lásd pl. Aris A. Syntetos and John E. Boylan: The accuracy of intermittent demand estimates. International Journal of Forecasting, 21(2):303 – 314, 2005. és S.D. Prestwich, S.A. Tarim, R. Rossi, and B. Hnich: Forecasting intermittent demand by hyperbolic-exponential smoothing. International Journal of Forecasting , 30(4):928 – 933, 2014.
