✅ Планирование закупок: стартер-пак для моделирования

🎉 Сегодня разберем, какие шаги необходимо предпринять для построения эффективной модели по планированию объемов закупок.

➕ Для построения модели может потребоваться:

1️⃣ Прогнозирование спроса
2️⃣ Учет остатков прошлых периодов
3️⃣ Корректировка уровня запасов
4️⃣ Расчет страхового уровня запасов
5️⃣ Расчет оптимальной величины заказа для каждого поставщика
6️⃣ Формирование плана закупок по поставщикам
7️⃣ Оформление календаря поставок и закупок

👏 Более подробно о всех этих пунктах с примерами расписали в новом тексте:
Планирование закупок: стартер-пак для моделирования

✅ Почему важен процесс классификации данных при автоматизации планирования?

Классификация данных отвечает за распределение корпоративной информации по группам через наделение отдельных низовых элементов (статей, проводок) признаками, или атрибутами.

✅ Чем больше атрибутов присвоено данным, тем более глубокий анализ можно провести.

Часто компаниям необходимо сопоставлять данные из разных источников, например, фактические и плановые, из разных систем, где информация может иметь разную классификацию. В итоге чтобы собрать отчет план-факт требуется уйма времени на ручное сопоставление массивов данных.

➕ Автоматизация предлагает решить этот вопрос разницы классификаций за счет механизма мэппинга.

Мэппинг данных (или data mapping) – это процесс сопоставления и преобразования данных из одного формата или структуры в другой, когда данные перемещаются между системами, базами данных или используются в разных модулях внутри одной системы.

Мэппинг производится в несколько этапов, и первый из них - это анализ структуры и классификаций даннных в источниках и целевом отчете.

На этом шаге необходимо посмотреть какие поля, типы данных и структуры существуют в исходной системе, а после нужно посмотреть, куда эти поля должны попадать.

🔷 Из сложностей - различия в именах полей, типах и форматах данных, наименований групп, пересечения групп и т.д.

Помочь в этой проблеме может введения правил преобразования данных, где прописывается нужный формат, правила наделения новым атрибутом и т.д.

Каждый шаг преобразования обязательно нужно документировать. Это позволит не запутаться и избежать ошибок в будущем.

👏 Если вы хотите проконсультироваться по вопросам классификации и мэппинга данных, оставляйте заявку на нашем сайте.

Мы обязательно свяжемся с вами.

✅ Скользящее бюджетирование: как адаптировать

🎉 Сейчас многие компании, вопрос автоматизации в которых стоит наиболее остро, говорят сразу о своей перспективной потребности в скользящем бюджетировании.

➕ Запрос на такой формат обычно соответствует периоду турбулентности в экономике, когда условия внутренней и внешней среды могут измениться в любой момент. Скользящее бюджетирование в этих случаях позволяет бизнесу оперативно корректировать свою бюджетную политику и эффективно реагировать на изменения среды.

🟢 Однако в нем есть и свои минусы. В периоды наименьшей неопределенности скользящее бюджетирование оказывается избыточным и очень трудозатратным, поскольку требует пересбора бюджета, когда ключевые драйверы меняются незначительно.

👏 Итак, разберем более подробно особенности построения скользящего бюджетирования в этой статье.

Скользящее бюджетирование: как адаптировать

✅ Как предотвратить кассовый разрыв?

Кассовый разрыв (cash gap) — это ситуация, когда компания на определенный момент времени не имеет достаточного количества денежных средств для покрытия своих текущих обязательств.

➕ Вовремя заметить угрозу кассового разрыва помогает регулярное обновление БДДС, а также формирование Платежного календаря.

Благодаря четкому графику у вас будет понимание, располагает ли компания ресурсами для погашения грядущих обязательств.

🔷 Также полезно включить в свою управленческую отчетность ряд метрик:

Оборачиваемость дебиторской задолженности
Чем выше показатель, тем дольше деньги "висят" во вне, и тем выше риск задержки поступлений, а следовательно — риск кассового разрыва.

🎉 Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности = Выручка / Средний остаток дебиторской задолженности

✅ Оборачиваемость дебиторской задолженности в днях = 365 / Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности

Оборачиваемость кредиторской задолженности
Если показатель слишком короткий, компания быстро платит по счетам и может испытывать дефицит средств. Если слишком длинный — рискует испортить отношения с поставщиками, но может временно снижать риск кассового разрыва.

🎉 Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности = Себестоимость продаж + (Запасы на конец периода – Запасы на начало период) / Средняя величина кредиторской задолженности

✅ Оборачиваемость кредиторской задолженности в днях = 365 / Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности

Оборачиваемость запасов
Чрезмерные складские запасы "замораживают" деньги, что может приводить к нехватке оборотных средств для решения текущих задач.

💯 Коэффициент оборачиваемости запасов = Чистая выручка/Средний объем запасов в отпускных ценах

Однако если сбор БДДС и формирование платежного календаря занимает много времени, то будет очень трудозатратно поддерживать все показатели в актуальном состоянии.

В этом случае будет целесообразно автоматизировать сбор и формирование БДДС и Платежного календаря. На Планум есть готовые демо-модели БДДС и Платежного календаря, которые мы рады будем вам показать!

✅ Фокус на отрасль 👏

В каждой отрасли есть своя специфика работы.

🎉 В производстве необходимо тщательно разбираться в технологии, чтобы иметь возможность точно просчитать себестоимость и движение денежных средств.

✅ Для работы в ритейле очень важно понимать особенности работы с каналами сбыта, понимать маркетинговую политику компании, а также специфику работы в том или ином сегменте товаров.

💯 В добывающем секторе также есть свои особенности, которые связаны с управлением инвестициями, налогами, работой с лицензиями и технологическим процессом.

В этом цикле публикаций расскажем об особенностях каждой отрасли, которые необходимо учитывать каждому финансовому директору. Сегодня речь пойдет о ритейле.

Управление финансами в ритейле