Optimalizace řízení zásob brněnské divize Přístrojové transformátory a senzory společnosti ABB, s.r.o.

Transkript

1 Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta Optimalizace řízení zásob brněnské divize Přístrojové transformátory a senzory společnosti ABB, s.r.o. Diplomová práce Vedoucí práce: Ing. Luboš Střelec, Ph.D. Bc. Iveta Chlubnová Brno 2012

2

3 Tímto bych ráda poděkovala svému vedoucímu, Ing. Luboši Střelcovi, Ph.D. za jeho vstřícný přístup, cenné rady i podnětné připomínky. Dále děkuji i zaměstnancům firmy ABB, s.r.o., jmenovitě Ing. Evě Měcháčkové a Ladislavu Šenkýřovi za ochotu při získávání informací a dat.

4

5 Prohlašuji, že jsem diplomovou práci na téma Optimalizace řízení zásob brněnské divize Přístrojové transformátory a senzory společnosti ABB, s.r.o. vypracovala samostatně s pomocí vedoucího práce a s využitím zdrojů, uvedených v přehledu literatury. V Brně dne 21. května 2011

6

7 Abstract Chlubnová, I. Optimizing inventory management Brno division Instrument Transformers & Sensors ABB Ltd. Diploma thesis. Brno: MENDELU, This thesis deals with the possibility of optimizing the inventory of finished products in the selected division of ABB Ltd. The theoretical part deals with a brief inventory division, but especially ABC classification and inventory management models. The practical section outlines the characteristics of company and the current situation in the field of storage inventory. This is followed by the breakdown of finished products into groups according to the ABC analysis with a focus on stocks A and B. The key point is the application of appropriate stock models at the firm to minimize costs and improve efficiency of warehouse inventory. Keywords Inventory, inventory management, optimising, ABC classification, inventory models. Abstrakt Chlubnová, I. Optimalizace řízení zásob brněnské divize Přístrojové transformátory a senzory společnosti ABB, s.r.o. Diplomová práce. Brno: MENDELU v Brně, Diplomová práce se zabývá možností optimalizace zásob hotových výrobků ve vybrané divizi firmy ABB, s.r.o. Teoretická část začíná stručným dělením zásob, ale především ABC klasifikací a modely řízení zásob. V praktické části je nastíněna charakteristika firmy a současná situace v oblasti skladování zásob. Následuje rozčlenění hotových výrobků do skupin podle ABC analýzy s hlavním zaměřením na zásoby A a B. Stěžejním bodem je aplikace vhodných modelů zásob na danou firmu za účelem minimalizace nákladů a zvýšení efektivnosti skladu zásob. Klíčová slova Zásoba, řízení zásob, optimalizace, ABC klasifikace, modely zásob.

8

9 Obsah 9 Obsah 1 Úvod, cíl a metodika práce Úvod práce Cíl práce Materiál a metodika práce Literární přehled Zásoby Druhy zásob Klasifikace zásob ABC Paretův zákon Charakteristika jednotlivých kategorií Lorenzova křivka a analýza XYZ Vícekriteriální ABC analýza Modifikace ABC klasifikace Modely řízení zásob Deterministické modely zásob Stochastické modely zásob Nedeterministické modely zásob Statické modely zásob Dynamické modely zásob Aktuální problematika modelů Charakteristika společnosti a její současný stav řízení zásob Informace o společnosti Divize Přístrojových transformátorů a senzorů Produkty divize Porovnání situace firmy ABB, s.r.o...52

10 10 Obsah 4 Optimalizace řízení zásob divize Aplikace ABC klasifikace ABC klasifikace podle ročního finančního objemu ABC klasifikace podle ročního počtu prodaných kusů Aplikace modifikace ABC analýzy Dílčí závěry Aplikace modelů řízení zásob Dynamický model s absolutně daným pohybem zásob a nedostatkem zásoby POQ model Model se stochastickou spojitou poptávkou Dílčí závěry Shrnutí a diskuze 86 6 Závěr 93 7 Literatura 96 A Ukázka dat o skladových zásobách 102 B Aplikace modelů zásob u skupiny B 103 C Srovnání ABC analýz v rámci A kategorie 109

11 Seznam obrázků 11 Seznam obrázků Obr. 1 Schéma rozdělení dle metody ABC (Zdroj: Tomek a Vávrová, 2007) 26 Obr. 2 Koncentrace opatřování (v %) (Zdroj: Stehlík a Kapoun, 2008) 27 Obr. 3 Příklad analýzy ABC/XYZ (Zdroj: Tomek a Vávrová, 2007) 28 Obr. 4 Základní model EOQ (Zdroj: Russell a Taylor, 2009, upraveno) 34 Obr. 5 Průběh stavu zásob stochastického modelu (Zdroj: Jablonský, 2007, upraveno) 35 Obr. 6 Průběh zásob dynamického modelu s absolutně determinovaným pohybem zásob (Zdroj: Sixta a Žižka, 2009, upraveno) 38 Obr. 7 Průběh stavu zásob při nespojité spotřebě (Zdroj: Sixta a Žižka, 2009, upraveno) 38 Obr. 8 Stav zásob a dodávkové cykly (Zdroj: Jablonský, 2007) 40 Obr. 9 POQ model s výrobními a spotřebními cykly (Zdroj: Jablonský, 2007) 41 Obr. 10 Schéma umístění divize Přístrojové transformátory a senzory ve firmě (Zdroj: Opělová, 2009) 49 Obr. 11 Vybrané ukázky výrobků (Zdroj: ABB) 51 Obr. 12 Příklad značení rozměrů výrobků (Zdroj: Opělová, 2009) 51 Obr. 13 Vývoj počtu vyrobených transformátorů a senzorů mezi roky 2000 a 2011 (Zdroj: ABB) 55 Obr. 14 Poměr finančních hodnot skupin v rámci celého spektra výrobků (Zdroj: data firmy ABB, s.r.o., vlastní zpracování) 71

12 12 Seznam obrázků Obr. 15 Poměr položek v rámci skupiny vůči celkovému počtu (Zdroj: data firmy ABB, s.r.o., vlastní zpracování) 71

13 Seznam tabulek 13 Seznam tabulek Tab. 1 Srovnání ukazatelů ABB Group za rok 2010 a 2011 (v mil. dolarů) 46 Tab. 2 Výsledky ABB, s.r.o. podle US GAAP za období (v mil. Kč) 48 Tab. 3 Základní údaje divize za rok Tab. 4 Výsledky hospodaření za období (v Kč) 50 Tab. 5 Rozdělení výrobků divize 50 Tab. 6 Rozpětí hmotností a rozměrů typových výrobků 51 Tab. 7 Maxima, minima, medián a modus u typových transformátorů a senzorů 52 Tab. 8 SWOT analýza firmy ABB, s.r.o. 53 Tab. 9 Vývoj tržeb, počtu výrobků a zaměstnanců v divizi za období 2009 až Tab. 10 Seřazení výrobků podle ročního finančního objemu část 1 59 Tab. 11 Seřazení výrobků podle ročního finančního objemu část 2 61 Tab. 12 Vybrané doplňující charakteristiky 62 Tab. 13 Seřazení výrobků podle ročního počtu prodaných kusů část 1 63 Tab. 14 Seřazení výrobků podle ročního počtu prodaných kusů část 2 64 Tab. 15 Vybrané doplňující charakteristiky 65 Tab. 16 Proměnné pro modifikaci ABC analýzy 66 Tab. 17 Seřazení výrobků podle modifikace ABC analýzy 68

14 14 Seznam tabulek Tab. 18 Vybrané doplňující charakteristiky 70 Tab. 19 Základní proměnné modelu s nedostatkem zásob pro A skupinu část 1 74 Tab. 20 Základní proměnné modelu s nedostatkem zásob pro A skupinu část 2 75 Tab. 21 Základní proměnné modelu s nedostatkem zásob pro A skupinu část 3 76 Tab. 22 Základní proměnné POQ modelu pro A skupinu část 1 78 Tab. 23 Základní proměnné POQ modelu pro A skupinu část 2 80 Tab. 24 Základní proměnné stochastického modelu pro A skupinu část 1 82 Tab. 25 Základní proměnné stochastického modelu pro A skupinu část 2 82 Tab. 26 Základní proměnné stochastického modelu pro A skupinu část 3 83 Tab. 27 Srovnání proměnných u tří modelů zásob pro výrobek skupiny A 84 Tab. 28 Porovnání ABC klasifikací podle tří ukazatelů 89 Tab. 29 Ukázka části dat firmy ABB, s.r.o. 102 Tab. 30 Základní proměnné modelu s nedostatkem zásob pro B skupinu část Tab. 31 Základní proměnné modelu s nedostatkem zásob pro B skupinu část Tab. 32 Základní proměnné POQ modelu pro B skupinu část Tab. 33 Základní proměnné POQ modelu pro B skupinu část Tab. 34 Základní proměnné stochastického modelu pro B skupinu část 1 107

15 Seznam tabulek 15 Tab. 35 Základní proměnné stochastického modelu pro B skupinu část Tab. 36 Základní proměnné stochastického modelu pro B skupinu část Tab. 37 Srovnání ABC analýz v rámci kategorie A 109

16

17 Úvod, cíl a metodika práce 17 1 Úvod, cíl a metodika práce 1.1 Úvod práce Zásoby jsou v dnešní době velmi důležitým tématem. Vážou na sebe velké množství kapitálových prostředků a tím podniku přináší jistá rizika. Proto je nutné jejich velikost minimalizovat s ohledem na schopnost včas plnit zákaznické objednávky. V dnešní době není mezi firmami enormní rozdíl a zákazníci se zároveň stávají čím dál informovanějšími (zejména díky internetu), a proto požadují stále kvalitnější zboží dodávané pravidelně v co nejkratším čase. Tomuto trendu se společnosti musí podřídit a jedním z možných odlišení se v případě zásob je tedy úroveň poskytovaných zákaznických služeb a také délka dodací lhůty. Všechny procesy probíhající v rámci podniku spolu musí souviset, koordinovaně spolupracovat a dostatečně komunikovat. Zaostání v jedné fázi obvykle znamená celkové nezvládání, což může způsobit ztrátu nejen jednoho zákazníka, ale i lidí z jeho blízkého okolí. Čehož by konkurenti mohli využít přilákáním těchto nespokojených zákazníků na svoji stranu. Některé firmy a jejich zaměstnanci považují zásoby za nutnost a jiní naopak za příležitost. Mnoho společností si ani pořádně neuvědomuje, že zásoby absorbují značnou část jejich finančních prostředků, obzvlášť v určitých odvětvích. Jsou totiž podstatnou a nutnou součástí podniků, pokud chtějí být připraveni na nečekané události a objemy objednávek. Je nezbytné mít zásoby nejen v dostatečném množství, ale také je efektivním způsobem třídit, analyzovat a kontrolovat. Ostatně není efektivní, pokud firma nemá kde skladovat vlastní výrobky z důvodu toho, že skladovací prostory jsou plné. A právě proto se tato diplomová práce bude zaměřovat na efektivní řízení a optimalizaci zásob. Toto téma bylo zvoleno z toho důvodu, že firma ABB, s.r.o. má právě s vedením zásob podobné problémy a o jejich optimalizaci se zaměstnanci naplno nestarají. Proto by tato diplomová práce měla společnosti pomoci odhalit zefektivňující prvky a poskytnout návod pro zlepšení její stávající situace. K čemuž bude využit nejen netradičný přístup k ABC analýze, jenž není obvykle využíván v různých pracích, ale i vhodné modely zásob.

18 18 Úvod, cíl a metodika práce 1.2 Cíl práce Hlavním cílem diplomové práce je optimalizovat řízení zásob na skladě hotových výrobků v divizi Přístrojové transformátory a senzory firmy ABB, s.r.o. Tento cíl bude naplňován soustavou dílčích cílů, kterými jsou následující body: 1. Zhodnocení současného stavu řízení zásob na skladě hotových výrobků v divizi Přístrojové transformátory a senzory společnosti ABB, s.r.o. 2. Na základě těchto zjištěných informací následně optimalizovat řízení zásob hotových výrobků zmíněné divize využitím ABC klasifikace a modelů zásob v případě nesplnění kritéria optimality. 3. Kvantifikovat návrhy s dopadem na náklady podniku. Výstupem práce tak mimo jiné bude zjištění, zda řízení zásob v divizi je optimální. V případě nesplnění kritéria optimality, budou navržena opatření právě za účelem optimalizace řízení zásob hotových výrobků (například počet kusů na skladě, při kterém bude nutné dodat další zásobu, aniž by to mělo negativní vliv na náklady firmy). Rovněž budou kvantifikována navržená ustanovení z hlediska dopadů na hospodaření podniku a uvedeny ekonomické souvislosti a doporučení v oblasti řízení zásob hotových výrobků. V souvislosti s vymezenými cíli byla stanovena pracovní hypotéza, která bude v práci ověřována a jež zní: Řízení zásob hotových výrobků divize Přístrojové transformátory a senzory firmy ABB, s.r.o. nesplňuje podmínky optimalizace. 1.3 Materiál a metodika práce Prvotním krokem, k dosažení hlavního cíle, je zvolení vhodné metodiky a zajištění potřebných dat od vedoucí řízení zakázek zmíněné divize. Druhým krokem je nastudování aktuálních teoretických východisek, týkajících se daného tématu a samotné zpracování literárního přehledu. S tím souvisí i uvedení souhrnu o současném stavu problematiky řízení zásob a nejdůležitějších výsledků a závěrů z něho plynoucích. V této práci bude také představena stručná charakteristika firmy ABB, s.r.o., historie jejího vzniku a současné problémy a změny zaznamenané v posledních letech, týkající se oblasti zásob a skladování. Ve stěžejní části diplomové práce bude využit rozbor měsíčních časových řad v období jednoho roku od března 2011 až do února 2012 včetně z dat poskytnutých divizí firmy ABB, s.r.o. ve formě tabulek v programu MS Excel. Dřívější období nebudou uplatněna, neboť takové informace nebyly k dispozici

19 Úvod, cíl a metodika práce 19 a navíc pro optimalizaci by neaktuální data nebyla vyhovující. Aktuální údaje nebudou nikterak upraveny a jejich sběr byl za účelem flexibility zpracování a vyhodnocení ukončen právě koncem února Pro diplomovou práci byly k dispozici informace o materiálu a jeho druhu, skladu, závodu, zvláštní zásobě, volně použitelné zásobě na konci měsíce, základní měrné jednotce, hodnotě volně použitelné zásoby, měně, hodnotě v kontrole jakosti, v tranzitu a přeskládání, neuvolněné a blokované zásobě, blokované vrácené dodávce, vázaných vratných obalech, hodnotě spotřebních přepravních obalů, tranzitní zásobě, hodnotě v přeskladnění, oceněné blokované zásobě příjmu materiálu a také o hodnotě blokované zásoby PM. Ale téměř všechny sloupce těchto podrobnějších charakteristik výrobků byly nulové (především kromě materiálu a jeho druhu, skladu, závodu, zvláštní zásobě, volně použitelné zásobě na konci měsíce, základní měrné jednotce, hodnotě volně použitelné zásoby a měně). Tato data posléze poslouží k vyvození souvislostí, které by měly dopomoci k optimálnímu řízení zásob, k čemuž bude použita ABC klasifikace a modely řízení zásob. Ze zkoumaných údajů budou vynechány položky s označením Q ve sloupci s hlavičkou Z (zásoba pro divizi rozvaděčů sídlící poblíž zkoumané divize) a E (zásoba do prodejních zakázek pro externí zákazníky). Sama firma tyto položky navíc nepovažuje za relevantní pro danou analýzu. Dále zde bude brán v potaz axiom, že položka, která nebyla v některém měsíci uvedena, bude považována za nulovou (neboli vyprodanou). Částka, která byla v každém měsíci naprosto stejná, bude naopak označena za pojistnou zásobu a do ABC analýzy tudíž nebude zahrnuta. Také bude abstrahováno od položek protokolů a štítků, které v sobě sice neobsahují zrovna nepatrnou peněžní částku v rámci zkoumaných zásob, ale svojí povahou slouží pouze pro administrativní účely, které souvisí s procesem zkoušení výrobků. Za těchto předpokladů vzniklo 37 položek, se kterými bude nadále pracováno. Pro účely efektivnějšího řízení a optimálnosti stavu zásob na skladě bude využita ABC analýza ve třech podobách (podle velikosti a objemu poptávky a také podle nákladového kritéria), které poslouží ke vzájemnému srovnání. Prvním hlediskem bude roční finanční hodnota prodeje daných položek, která je kromě označení výrobku a počtu prodaných kusů doplněna o další charakteristiky jako procentuální vyjádření roční finanční hodnoty prodeje a její kumulativní verze. Dále zde nebude chybět ani informace o počtu položek ve skupině a jejich procentuálním zastoupení a stanovení přibližné požadované úrovně zákaznického servisu. Tyto míry budou určeny především využitím poznatků z literárního přehledu. Druhým kritériem členění bude roční počet

20 20 Úvod, cíl a metodika práce prodaných kusů, které je obohaceno stejnými sledovanými údaji jako předchozí varianta. Na základě studia odborné literatury bude ukázána jako nejvhodnější varianta právě modifikace ABC klasifikace, týkající se nákladů. Za již zmíněné období jednoho roku bude těchto 37 položek setříděno sestupně podle výsledků postupu uvedeného v literárním přehledu. Kromě tohoto zde budou uvedeny stejné ukazatele jako u předchozích dvou variant. Zásoba s nejvyšší hodnotou bude řazena nejvýše a ta s nejnižší naopak nejníže. Základem pro třídění do skupin zde bude procentuální podíl zastoupení položek ve třídách vůči celkovému počtu sledovaných zásob. Tento typ klasifikace je oproti klasickým přístupům netradiční v tom, že ve svém postupu uvažuje náklady nedostatku (b), které budou získány průměrnou odchylkou měsíčních údajů za rok. Dále objem poptávky ( D) bude brán jako roční množství prodaných kusů, náklady držení zásob ( h) budou charakterizovány celkovou prodejní částkou zásob, jež bude podělena ročním množstvím prodaných kusů a nakonec průměrné objednací množství ( q) bude zjištěno průměrem prodaného množství zásoby za jednotlivé měsíce v období jednoho roku. Tyto veličiny budou pro každý výrobek dosazeny do postupu uvedeného v části literárního přehledu, týkající se modifikace ABC analýzy. Z tohoto třídění vzejde přiřazení položek do skupin podle důležitosti jejich sledování. V potaz budou brány pouze 3 skupiny, z nichž budou pro další optimalizaci pomocí modelů zásob použity pouze první 2 (A a B), které jsou pro podnik nejzásadnější. Na základě informací o firmě, povaze skladových zásob atd. budou vybrány vhodné modely. Z deterministických a statických modelů nebude aplikován ani jeden, neboť neodpovídají skutečné praxi ve společnosti ABB, s.r.o. Zde totiž nedochází ke stejnoměrnému a pravidelnému dodávkovému cyklu a poptávka je navíc tvořena zakázkami. Pro řešení studovaného problému v podniku budou využity pouze dynamické a stochastické modely zásob, neboť se nejvíce přibližují praktickým situacím. Z dynamických to bude model s absolutně determinovaným pohybem zásob a možností nedostatku pohotové zásoby a POQ model. Ze stochastických se sem bude řadit model stochastické spojité poptávky. Všechny tyto modely budou vycházet z literárního přehledu a určitým způsobem odpovídat podmínkám reality. Potřebné údaje k proměnným (náklady skladování, dodávky, nedostatku atd.) budou, kromě zmíněných dat, získány také z interní komunikace s firmou a pocházet z naprosto stejného období jako u ABC analýzy.

21 Úvod, cíl a metodika práce 21 V rámci optimalizace budou předpokládány následující poznatky. Objed- q zde bude považováno za rovné roční poptávce z důvodu za- nací množství ( ) kázkové výroby. Roční poptávka ( Q ) bude charakterizována počtem prodaných výrobků za rok. Skladovací náklady jednoho kusu zboží ( c 1) během roku budou (oproti modifikaci ABC analýzy) vypočteny podle kvalitativního odhadu v částce Kč celkem (9 skladníků s hrubou mzdou cca Kč) a posléze poděleny ročním množstvím kusů položek. Roční jednotkové náklady nedostatku zásob ( c3 = 89119Kč) budou (opět na rozdíl od modifikace ABC) získány průměrnou odchylkou v nákladech za měsíční data a poděleny množ- c budou brány stvím kusů výrobků. Náklady spojené s jednou dodávkou ( ) 2 jako finanční částka rovnající se průměrnému objednacímu množství. Intenzita produkce u POQ modelu bude zvolena kvalitativním odhadem z ročně vyprodukovaných transformátorů a senzorů celkem jako ks krát procentuální zastoupení výrobků bez označení Q či E. Intenzita spotřeby bude d zde stanovena jako množství ročně prodaných kusů výrobků. Dodací lhůta ( ) bude nahrazena lhůtou pro přípravu nové výrobní dávky, jež bude v tomto modelu stejně značena. U všech zásob bude dosahovat období 15 dní (polovina dodací lhůty), které bude zvoleno na základě komunikace s firmou. Počet 264 ročně odpracovaných dní bude stanovena jako multiplikace 22 obvyklých pracovních dní a 12 měsíců při započítání maximálně 52 dní odpracovaných navíc, pomocí vydělení 384 přesčasových hodin 7,5 hodinami T dlouhé 316 dní. čisté pracovní doby. Celkově tedy bude sledované období ( ) Střední hodnota poptávky u stochastického modelu bude získána aritmetickým průměrem hodnot prodaných výrobků za dané měsíce. Směrodatná odchylka bude vycházet z průměrného počtu prodaných kusů za celé sledované d bude uvažována v délce období každé položky zvlášť. Doba dodání zásoby ( ) 30 dní. K určení pojistné zásoby bude využit 98% kvantil normovaného normálního rozdělení pro položky A a 95% pro výrobky B. Všechna tato data budou posléze uplatněna při využití optimalizačních modelů během již zmíněného období. Pro přehlednost budou ke konci shrnuty rozdíly výsledků všech tří modelů, včetně zhodnocení vlivu opatření na náklady firmy, které vyústí ve volbu nejvhodnějšího přístupu. Konečnou fázi bude tvořit diskuze dosavadních výsledků a poznatků a závěrečné shrnutí práce.

22 22 Literární přehled 2 Literární přehled V následující kapitole bude věnována pozornost obecnému vymezení zásob, následované využitelnými metodami jejich řízení (ABC analýza, modely apod.) a také uvedením současného stavu studované problematiky. 2.1 Zásoby Podle Chopry a Meindla (2007) zásoby existují z důvodu nesouladu poptávky a nabídky. Důležitou roli, kterou zásoby hrají, je zvýšení poptávaného množství, které může být uspokojeno dostupným produktem v době, kdy ho zákazník potřebuje. Další význačnou rolí je snížení nákladů využíváním úspor z rozsahu, které mohou vzniknout při výrobě a distribuci. Zásoby jsou drženy ve formě surovin, nedokončených výrobků a hotových výrobků. Také jsou hlavním zdrojem nákladů a mají obrovský dopad na zpětnou reakci. Zásoby mimo jiné signifikantně podporují firemní konkurenční strategii Druhy zásob Chopra a Meindl (2007) dělí zásoby následovně: Cycle zásoba je průměrné množství zásob užívané k uspokojení poptávky. Bezpečnostní zásoba je zásoba, která převyšuje množství předvídané pro dané období. Je vytvářena z důvodu nejistoty poptávky a v případě, že poptávka převýší očekávání, je držena také proti nejistotě. Sezónní zásoba slouží proti předpokládané variabilitě poptávky. Režňáková et al. (2010) rozdělují zásoby z více hledisek, z nichž nejvyužívanější je členění na: Obratovou (běžnou) zásobu, jež kryje potřebu během po sobě následujících dodávek a v čase se mění. Pojistnou zásobu proti působení nečekané odchylky na vstupu a výstupu. Objednací zásobu jako stav zásob, kdy se musí vystavit nová objednávka. Maximální zásobu, jež je nejvyšší zásobou v době dodávky. Průměrnou zásobu, která je průměrným stavem skladových zásob. Okamžitou zásobu, která je okamžitým skladovým stavem. Zásobu na předzásobení, jež se používá hlavně pro vyrovnání odchylky.

23 Literární přehled 23 Spekulativní zásobu pro zisk mezi aktuální a budoucí cenou nákupu. Technologickou zásobu, vzniklou v průběhu technologického procesu. Zásobu na cestě, jež se nachází v přepravních zařízeních. Zásobu bez užitku, která nemá očekávanou spotřebu. Havarijní zásobu náhradních dílů pro fungování technologií výroby. Podle řízení toku materiálu se zásoby podle Režňákové et al. (2010) dělí na: Materiál a díly, jež se do zásoby nakupují. Zásoby rozpracované výroby (nedokončená výroba), nacházející se ve výrobním procesu, patří sem materiál a díly, na kterých je započata práce. Hotové výrobky, které jsou výsledkem výroby a slouží k prodeji zákazníkovi, nebo je zbožím nakoupeným s úmyslem dalšího prodeje. Emmett (2008) rozděluje zásoby na dva typy: Cyklické zásoby. Pojistné zásoby. Mezi metody, které zlepšují řízení zásob, podle názoru Lamberta, Ellrama a Stocka (2005), patří prognózování, progresivní vyřizování objednávek, modely zásob nebo ABC analýza, kterou právě Režňáková et al. (2010) považují za další členění. Posledními dvěma jmenovanými se budou následující kapitoly zabývat. 2.2 Klasifikace zásob ABC Greasley (2009) považuje klasifikační systém ABC za vhodný způsob přiřazování důležitosti zásobám a za vhodnou metodu pro jejich řízení. ABC třídění je podle Russella a Taylora (2009) technikou klasifikace v závislosti na několika kritériích, zahrnujících hodnoty zásob. Jacobs a Chase (2009) považují za nejlepší způsob řízení zaměření se na nejvýznamnější položky zásob, protože jejich držení stojí čas a náklady. Podle vyjádření Lamberta, Ellrama a Stocka (2005) je ABC analýza také metodou, podle které lze určit, u jakých položek je vhodné vytvořit různé velikosti pojistných zásob. Tomek a Vávrová (2007) dodávají, že není metodou řízení zásob, ale metodou diferenciace položek, jenž hraje významnou úlohu nejen při samotném řízení zásob. Jespersen a Skjøtt-Larsen (2005) zdůrazňují, že ne každá položka má stejný význam, ale vzájemně se liší náklady držení a nedostatku, cenou, ročním

24 24 Literární přehled objemem, potřebou bezpečnosti atd. Proto by určité položky měly být více kontrolovány a řízeny než ostatní Paretův zákon Jacobs a Chase (2009) společně s Lambertem, Ellramem a Stockem (2005) zmiňují, že Vilfredo Pareto v 19. století studoval třídění milánského majetku a rozpoznal, že 80 % bohatství ovládalo 20 % lokálních obyvatel. Lambert, Ellram a Stock (2005) oproti tomu zakládají tuto metodu na novodobějším případu, že 20 % odběratelů podniku zabezpečuje 80 % prodeje a ještě větší procentuální část zisku. Podle Reida a Sanderse (2010) jsou položky zásob odlišné a potřebují také různou úroveň kontroly, proto využívají Paretův zákon. Oproti předchozím autorům ho vysvětlují volněji, a to tak, že přibližně 10 až 20 % skladových položek společnosti tvoří zhruba 60 až 80 % nákladů na skladování. Lambert, Ellram a Stock (2005) jej doplňují o skutečnost, že rozhodující problémy jsou koncentrovány do malého počtu faktorů. Jacobs a Chase (2009) dále tvrdí, že tento zákon platí i v každodenním životě, tedy i u oblasti zásob, neboť většina rozhodnutí je relativně nevýznamná, ale některá významně určují budoucnost. Proto z tohoto zákona vychází ABC analýza zásob, jak Lambert, Ellram a Stock (2005) uzavírají. Tomek a Vávrová (2007) zdůvodňují využití této metody nutností provedení kontroly hlavně u položek, které výrazně ovlivňují spotřebu a jejichž chybějící množství znamená poruchy ve výrobě. Podle Jespersena a Skjøtt-Larsena (2005) ABC přístup umožňuje racionální rozdělení kontroly, neboť se zásoby klasifikují v závislosti na důležitosti, rozdělení kontrolní činnosti a finanční hodnotě. Oba autoři také poznamenali, že cílem je vynaložit úsilí tam, kde bude mít největší dopad na náklady skladování a ziskový potenciál. Autoři připouští i více než tři kategorie, ale protože mají odrážet různé stupně řízení, jejich počet by měl reflektovat schopnost managementu rozlišovat kontrolní (řídící) činnosti. Režňáková et al. (2010) nepovažují samotnou analýzu za obtížnou, neboť postačí získat informace o obratech skladu z minulosti podle jednotlivých výrobků, utřídit je vzestupně podle obratu a stanovit podíl obratu v procentech z celkového obratu skladu. Lambert, Ellram a Stock (2005) souhlasí s uspořádáním podle prodejní hodnoty výrobků, ale za vhodnější kritérium považují jejich příspěvek k zisku podniku, pokud jsou tyto údaje dostupné. Poté dojde ke zkoumání rozdílů položek vysokého a nízkého objemu prodeje, které určí politiku řízení těchto zásob po jejich přiřazení do tříd, jak doplňují Reid a Sanders (2010).

25 Literární přehled 25 Russell a Taylor (2009) zmiňují příklad klasifikace, která se blíží skutečnému výskytu ve firmách (vrchních 10 % jsou položky A, dalších 30 % položky B a posledních 60 % položky C). Podle Reida a Sanderse (2010) je přesný postup ABC analýzy následující: 1. Výpočet ročního peněžního objemu pro každou položku (jednotková cena násobená ročním objemem). 2. Seřazení položek sestupně podle celkového ročního peněžního objemu. 3. Výpočet kumulativního ročního peněžního objemu. 4. Utřídění položek do skupin. Režňáková et al. (2010) poznamenává, že se nesmí opomenout porozumění a využití výsledků této analýzy. Účelem se proto stává objevení malého množství položek, jež mají největší vliv na efektivnost řízení zásob, jejich pozornější sledování a specializování se zejména na optimalizaci objednacího množství, pojistných zásob a způsobu a frekvence objednávaní Charakteristika jednotlivých kategorií Podle Russella a Taylora (2009) u třídy A obecně platí, že přibližně 5 až 15 % všech skladových položek tvoří 70 až 80 % z celkové (peněžní) hodnoty zásob. Tomek a Vávrová (2007) doplňují, že zásoby této kategorie sestávají z několika typů, které se významným způsobem podílejí na spotřebě. Respektuje se u nich přesné určení pojistné zásoby, pravidelné sledování stavů zásob a jejich porovnání s normou či plánovaným stavem atd. Podle Sixty a Žižky (2009) se tyto položky řídí většinou Q systémem řízení zásob. Vollmann et al. (2005), Jespersen a Skjøtt-Larsen (2005) společně hlásají, že tyto položky jsou tvořeny malým počtem zásob s velkou finanční hodnotou. Reid a Sanders (2010) tvrdí, že je u těchto drahých položek často používán model EOQ. Podle Jespersena a Skjøtt-Larsena (2005) by zde mohly být použity občasné velké objednávky s rozsáhlými bezpečnostními zásobami pro minimalizaci potřebné kontroly. Vollmann et al. (2005) považují kategorii B za třídu se středním finančním objemem, stejně jako Reid a Sanders (2010), podle kterých zhruba 30 % položek tvoří asi 25 až 35 % investic společnosti do zásob. Zato Russell a Taylor (2009) zmiňují, že tyto položky představují přibližně jen zhruba 15 % celkové (finanční) hodnoty zásob a Jespersen a Skjøtt-Larsen (2005) naopak tvrdí, že tvoří asi 30 až 40 % celkového počtu položek a hodnoty zásob. Na druhou stranu Greasley (2009) konstatuje, že B položky charakterizuje 20 % až 30 % položek

26 26 Literární přehled a stejné procento celkových výdajů. Je zde vyžadována menší úroveň kontroly zásob s minimální úrovní objednávky a podle Jacobse a Chase (2009) objednávky mohou být vystaveny v pravidelných intervalech jednou za dva týdny. Do C kategorie Tomek a Vávrová (2007) zahrnují mnoho položek běžného nákupu, které se na spotřebě výrazně nepodílí. Pojistná zásoba je dána odhadem a materiál je objednáván v závislosti na okamžité potřebě. Podle Russella a Taylora (2009) tvoří celkově 50 až 60% všech zásob, ale představují pouze 5 až 10 % celkové finanční hodnoty. Zato Greasley (2009) tvrdí, že představují 50 % až 70 % položek, ale tvoří méně než 25 % celkových výdajů. Reid a Sanders (2010) zdůrazňují, že tato procenta nejsou absolutní a slouží pouze jako vodítko ABC klasifikace. Podle Sixty a Žižky (2009) se k řízení těchto položek používají jednoduché metody založené například na odhadu objednacího množství dle průměrné spotřeby v předchozím období. Lze je objednávat v pravidelných intervalech měsíčně nebo dvakrát měsíčně (Jacobs a Chase, 2009). Podle Jespersena a Skjøtt-Larsena (2005) jsou obvykle ve velkém množství představujícím jen malý zlomek (finanční) hodnoty zásob. Reid a Sanders (2010) uvažují jako možnou variantu těchto položek dvou zásobníkový systém. Lambert, Ellram a Stock (2005) těmto zásobám přiřazují relativně nejméně pozornosti. Na Obr. 1 se nachází členění zásob podle Tomka a Vávrové (2007). Obr. 1 Schéma rozdělení dle metody ABC (Zdroj: Tomek a Vávrová, 2007) Jacobs a Chase (2009) poznamenávají, že by rozhodující položka, jejíž nedostatek vytváří značné ztráty, bez ohledu na klasifikaci, měla být držena v dostatečné zásobě (typ A či B). Greasley (2009) vyzdvihuje, že kromě celkových výdajů se pro klasifikaci používají i variabilita dodací lhůty, ztráta hodnoty atd.

27 Literární přehled 27 Sixta a Žižka (2009) v určitých případech navíc zařazují kategorii D s položky dlouhodobě nulové spotřeby či prodejem, které nezbývá než prodat za sníženou cenu nebo ji odepsat Lorenzova křivka a analýza XYZ Stehlík a Kapoun (2008) tvrdí, že významným prostředkem je statistická analýza koncentrace, která stanovuje poměrnou koncentraci charakteristik a jejímž grafickým zobrazením se stává Lorenzova křivka (Obr. 2) analýza ukazuje např. podíl skupin výrobků (ABC analýza) na celkovém množství či hodnotě. Sixta a Žižka (2009) doplňují, že křivka ukazuje spojitost počtu položek a jejich souhrnné hodnoty. Obr. 2 Koncentrace opatřování (v %) (Zdroj: Stehlík a Kapoun, 2008) Tomek a Vávrová (2007) tvrdí, že ABC přístup by měl být spojen s XYZ metodou, jež rozděluje zásoby do tříd podle vysoké, střední a nízké přesnosti předpovědi potřeb každého druhu. Maticová aplikace obou metod se nachází na Obr. 3. Stehlík a Kapoun (2008) zmiňují, že analýza XYZ se týká skladby spotřeby a diferencuje díly pravidelné spotřeby (R), sezónní nebo s trendem (S) a díly nepravidelné spotřeby (U).

28 28 Literární přehled Obr. 3 Příklad analýzy ABC/XYZ (Zdroj: Tomek a Vávrová, 2007) Lambert, Ellram a Stock (2005) vysvětlují, že stupeň koncentrace prodeje jednotlivých položek bude u podniků různý, ale tvar křivky bude podobný. Pro každou kategorii se také doporučuje uplatnit různou míru zákaznického servisu Vícekriteriální ABC analýza Podle Vollmanna et al. (2005) ABC analýza zlepšuje výkonnost zásob a zaměřuje pozornost managementu na to skutečně důležité. Nesouhlasí ale pouze s jednokriteriální analýzou, protože může přehlédnout jiné důležité kritérium. Zároveň však zdůrazňuje, že počet kritérií by neměl být příliš rozsáhlý. Jespersen a Skjøtt-Larsen (2005) tvrdí, že některé organizace používají dvoustupňový přístup ABC klasifikace podle rychlosti obratu. Emmett (2008) pokládá toto za důležité pro rozložení zásob, náklady a produktivitu (zvláště při velkém množství manuálních operací ve skladu). Vollmann et al. (2005) považují některá nenákladová kritéria (dodací lhůta, dostupnost, zastupitelnost a kritičnost) za podstatná pro řízení zásob více než finanční hodnota. Oddělení kategorií ale způsobuje velké množství různých politik, které porušují princip jednoduchosti. Řešením tohoto problému je kombinování kritérií (např. vysoce nákladových nerozhodujících položek s nízko nákladovými rozhodujícími). Jespersen a Skjøtt-Larsen (2005) k tomu dodávají, že nízko nákladová položka s velkým objemem může být kategorií A stejně jako vysoce nákladová s nízkým objemem. Postup Vollmanna et al. (2005) obsahuje rozdělení kategorií podle finanční hodnoty v závislosti na kritičnosti I, II a III, kde třída I zahrnuje položky, které by zastavily závod a pro které není rychlý substitut, třída III položky, jejichž nedostatek by neměl téměř žádný efekt a třída II zbývající položky. Posléze se vytvoří matice finanční hodnoty a kritičnosti. Zde ale nastává problém kombinací, protože například nízká i vysoká finanční hodnota položek může mít vysokou nebo nízkou kritičnost. Řešení této situace uvádí autor dále ve své knize. V tomto příkladě byly vytvářeny politiky řízení zásob k pokrytí čtyř oblastí

29 Literární přehled 29 (ověření záznamu zásob, objednací množství, pohotovostní zásoba a klasifikace předmětu). První oblast měla zabránit problémům, pokud počítačová evidence nesouhlasí s fyzickým počtem. Objednací množství bylo založeno na základě EOQ hodnot, zatímco pohotovostní zásoba podle kritičnosti zásob. Vícekriteriální kategorie berou v úvahu mnoho faktorů, které nebývají uvažovány a společně s jasnou a specifickou politikou mohou výrazně zlepšit řízení zásob Modifikace ABC klasifikace Vědecký článek z roku 2009 autorů Teuntera, Babaie a Syntetose (2010) se zabýval ABC klasifikací, která u tříd uvažovala úrovně služeb a náklady zásob. Podle těchto autorů je hodnota poptávky a její objem nejčastějším kritériem ABC klasifikace zásob při stejné úrovni služeb všech jednotek zásob (SKU Stock-Keeping Unit) v rámci skupiny. Autoři zjistili, že kritérium hodnoty poptávky i jejího objemu řadí za jistých okolností SKU výše, zatímco nákladové kritérium tak činí při jiných podmínkách. Dále zdůraznili, že objem poptávky (ignoruje ceny) je odborníky považován za efektivnější kritérium než její hodnota při minimalizaci nákladů zásob a maximalizaci úrovně služeb všech SKU. Nákladové kritérium třídí SKU podle hodnoty, kde b je kritičnost měřená náklady nedostatku, D je objem po- hq bd ptávky, h je jednotka nákladů držení a q je velikost objednávky. Autoři kritizovali, že oproti novému kritériu obě kritéria poptávky neuvažují kritičnost jednotek SKU. V tomto článku byly dále srovnány obě tradiční kritéria a kritérium, navržené Zhangem et al. (2001), s nákladovým kritériem pomocí tří datových souborů při různé průměrné míře plnění a rozdílném počtu tříd (tři a šest). Velikosti tří tříd byly určeny pravidlem, že skupiny A, B a C obsahují asi 20 %, 30 % a 50 % všech SKU (poměrně konstantní zvyšování). Tento princip byl aplikován (při zaokrouhlení na celá čísla) též při využití šesti skupin s cílem získat velikosti tříd o 4 % (A), 7 % (B), 10 % (C), 16 % (D), 25 % (E) a 38 % (F). Pro každé kritérium a počet tříd byly nalezeny cycle úrovně služeb (pravděpodobnost včasného příchodu objednávky) pro třídu, které minimalizují celkové náklady zásob všech SKU při zajištění jisté celkové cílové míry plnění. Převod cycle r byl proveden inverzní distribuční funkcí, úrovní služeb na objednací úrovně ( ) která je dostatečná pro propojení pravděpodobnosti vyčerpání s bodem znovuobjednávky. Celková míra plnění je průměrem všech SKU váženým jejich roční mírou poptávky. Uvažovány byly 95% a 99% míry plnění.

30 30 Literární přehled Analýza ukázala, že pro dosažení optimálních nákladů (služeb) je jedno kritérium dostačující při uvažování čtyř parametrů: poptávkový objem, náklady držení (kupní cenu) a nedostatku (kritičnost) a průměrné objednací množství. Tato klasifikace by ale nesnížila náklady a obtížně by se realizovala. Autoři tvrdí, že většina dosavadních ABC metod nebyla navržena z pohledu nákladů zásob. V tomto článku byla úroveň služby měřena mírou plnění (část poptávky, která je uspokojena ze skladové zásoby), na které bylo založeno nové kritérium. Nové kritérium ABC klasifikace Neuspokojené poptávky u nákladového přístupu způsobí sankce. V tomto článku byl uvažován multi-sku systém zásob (průměrná míra plnění všech SKU jako vážený průměr single-sku míry plnění, kde vahami jsou podíly poptávky pro různé SKU), jehož cílem bylo minimalizovat celkové náklady, které sestávají z nákladů držení (na SKU a za jednotku času) a nedostatku či sankcí. Ukázalo se, že výsledné kritérium platí pro politiku znovuobjednacího množ- r, q, bod znovuobjednávky, politiky order-up-to-level (s, S) i pro nepřetr- ství ( ) žitou a periodickou kontrolu. Kritérium může být užito pro všechny typy poptávkové distribuce. Na základě výsledků bylo doporučeno použití nákladového kritéria v kombinaci s fixní úrovní cycle služeb (1-pravděpodobnost vyčerpání) tříd spíše než s fixní mírou plnění. Autoři zjistili, že fixace pravděpodobností vyčerpání každé třídy (místo měr plnění) je jednodušší. Empirické šetření 24 měsíční historie poptávky každé SKU byla použita k výpočtu její standardní odchylky za měsíc a převedena na standardní odchylku dodací lhůty poptávky a pro poslední datový soubor byl odhad standardní odchylky založen na současných bodech znovuobjednávky. Uvažovaly se fixní objednací množství (q) a pouze pozitivní bezpečnostní zásoba bez možnosti, aby cycle úroveň služeb (tj. pravděpodobnost včasného příchodu objednávky) byla menší než 50 %. K modelování poptávkové dodací lhůty bylo použito obojího rozdělení, ale protože normální rozdělení nemusí být vhodné pro SKU s pomalou poptávkou (pravděpodobnost negativní poptávky), jako alternativa bylo zváženo nezáporné a asymetrické rozdělení gama. Kromě minimálních nákladů bylo pro každé kritérium vypočítáno optimální řešení bez omezení počtu tříd, což poskytuje měřítko pro dolní mez nákladů. Toto východisko bylo bráno jako optimální.

31 Literární přehled 31 Výsledky Vzhledem k tomu, že objednací množství je konstantní a není ovlivněno kritériem klasifikace, náklady cycle zásoby jsou u každého kritéria stejné. Proto byly prezentovány pouze údaje pro relativní náklady pohotovostní zásoby. Nové nákladové kritérium dosáhlo nejlepších výsledků oproti všem ostatním ve všech ohledech, což autoři předpokládali. Především kritérium poptávkové hodnoty dosáhlo nepříznivých výsledků, neboť řadí dražší SKU výše, zatímco z hlediska nákladů by měly být níže. Autoři ale upozorňují, že se zaměřili čistě na minimalizaci nákladů zásob při zachování maximálního servisu. Dalším účinkem nákladového kritéria je značné snížení nákladů při použití šesti tříd namísto tří a relativních nákladů bezpečnostní zásoby (oproti optimálnímu řešení) z 31 % na 10 %. To znamená, že šest tříd je pro získání optimálního řešení dostatečné. Nákladové kritérium přiřadilo nejvyšší cycle úroveň služeb třídě A, pak B, atd., což nemusí platit i pro míru plnění. Nákladové kritérium lze aplikovat pomocí následujících kroků klasifikace ABC podle Teuntera, Babaie a Syntetose (2009): bi Di 1. Seřazení všech SKU v sestupném pořadí podle hi qi. 2. Rozdělení SKU do tříd A, B, atd. Výsledky ukázaly, že použití rostoucích velikostí tříd o 20 %, 30 % a 50 % pro tři třídy a 4 %, 7 %, 10 %, 16 %, 25 % a 38 % pro šest tříd funguje dobře. 3. Zafixování cycle úrovně služeb v rámci třídy, kde A by měly mít nejvyšší úroveň služeb, následované B atd. bi Di Jinými slovy, SKU s vyšší optimální cycle úrovní služeb (nebo vyšší hi qi ) bude umístěno výše. Při uplatnění nákladového kritéria může být nastavení úrovně cycle služeb třídám určeno pravděpodobností vyčerpání pro každou třídu v poměru k převrácené hodnotě průměrné hodnoty kritéria dané třídy, k čemuž je ale nutné rozsáhlé testování. Detailnější výsledky jsou uvedeny v dodatku článku, které zde nebudou zmíněny. 2.3 Modely řízení zásob Podle Sixty a Žižky (2009) v praxi existuje mnoho druhů modelů pro řízení zásob. Následující kapitoly budou vycházet ze třídění těchto autorů.

32 32 Literární přehled 1. Podle určení poptávky a pořizovací lhůty se rozlišují modely: deterministické, stochastické, nedeterministické. 2. Podle metody doplnění zásob se určují modely: statické, dynamické. Hlavním cílem těchto modelů je podle Sixty a Žižky (2009) minimalizovat náklady v daném modelu. Níže budou uvedeny bližší charakteristiky základních principů vybraných modelů, u nichž nebudou uvedeny vzorce či postupy výpočtů, ale jejich dohledání je možné v odkazovaných zdrojích Deterministické modely zásob Dyckhoff, Lackes a Reese (2004) tvrdí, že u deterministických modelů je poptávka i délka pořizovací lhůty známa s jistotou. Podle Sixty a Žižky (2009) patří mezi nejjednodušší typy, neboť vycházejí z velkého zjednodušení. V následující části budou zmíněny pouze vybrané modely. EOQ (Economic Order Quantity) model Reid a Sanders (2010) tvrdí, že model EOQ existuje už od počátku 20. století, a proto ho Russell a Taylor (2009) považují za nejpoužívanější a tradiční prostředek k určení, kolik a kdy objednat. Greasley (2009) dodává, že určuje fixní zásobu objednávky, nutnou pro minimalizaci součtu ročních nákladů držení zásob a ročních nákladů objednávání zásob. Podle Russella a Taylora (2009) existuje v několika variantách v závislosti na předpokladech systému zásob (základní EOQ a POQ model). Greasley (2009), Jablonský (2007), Reid a Sanders (2010), Vollmann et al. (2005), Stevenson a Ozgur (2007) uvádějí následující předpoklady: Roční poptávka je známá a konstantní. Položky jsou rovnoměrně čerpány ze zásob. Velikost objednávek je konstantní. Jednotková nákupní cena je nezávislá na velikosti objednávky (nejsou uvažovány množstevní slevy). Objednávky jsou přijaty v plném rozsahu (doplnění skladu jedním okamžikem) a ne postupně.

33 Literární přehled 33 Pořizovací (dodací) lhůta objednávek je známá a konstantní. Není povolen nedostatek zásob (sklad je doplněn v okamžiku vyčerpání). Kapacita produkce a zásob je neomezená. Konstantní náklady objednání a výrobní dávky. Vztah mezi náklady držení zásob a počtem držených položek je lineární. Roční náklady držení a skladování jsou stejné. Roční náklady na objednání jsou stejné jako roční náklady držení při nezaokrouhlení. Podle Jablonského (2007) celkové náklady doplnění skladu tvoří skladovací (variabilní) a pořizovací (fixní) náklady. Dále tvrdí, že na objemu dodávky závisí přímo skladovací a nepřímo fixní náklady. Celkové variabilní náklady jsou součtem nákladů držení zásob a nákladů objednání. Vollmann et al. (2005) potvrzují, že i přes zdánlivě omezující předpoklady, poskytuje EOQ model užitečné pokyny pro rozhodnutí o objednání i v situacích, které se podstatně odchylují od těchto předpokladů. Reid a Sanders (2010) nedoporučují zaokrouhlovat počet objednávek na celá čísla (smíšená čísla jsou vhodnější). Russell a Taylor (2009) navrhují zaokrouhlovat objednací množství na blízkou pragmatickou hodnotu (přesnost na desetinné místo není nutná). Model EOQ je navíc relativně odolný vůči chybám v odhadu nákladů a poptávky a je robustní, což zvyšuje jeho popularitu. Stehlík a Kapoun (2008) upozorňují, že je tento model v realitě často aplikován i při dosti rozdílných podmínkách, než za kterých byl odvozen. Vypočtená velikost objednávky potom ale neodpovídá optimu. Vyhovující je pouze za podmínek jistoty, ale protože v praxi jsou poptávka a okamžik pořízení obtížně přesně odhadnutelné, je potřeba mít k dispozici pojistnou zásobu. Baily et al. (2005) rovněž tvrdí, že k EOQ přístupu vzniklo hodně kritiky, protože jej řada firem používá v situacích, pro které není vhodný. Neměl být použit, pokud například cena kolísá nebo je dodací lhůta dlouhá. Podle těchto autorů je pro EOQ jediná opravdu vhodná konstantní rychlost poptávky. Dále také zmiňují pár omezení v praxi, mezi něž patří: Náklady držení zásob a objednání lze obtížně přesně určit. Není správně vyrovnaný s různou strukturou poptávky. Nevztahuje se na ekonomiku výroby či dodávek. Na závěr dodávají, že EOQ v zásadě nemá vliv na úroveň služeb. Vollmann et al. (2005) se ve své knize blíže zmiňují o dalším použití EOQ k rozvoji opatření

34 34 Literární přehled ekonomického času mezi objednávkami (TBO), určující frekvenci objednání. Baily et al. (2005) poznamenávají, že pokud je hodnota roční poptávky nízká ve vztahu k nákladům objednání a zpracování dodávek, objednávky by měly být častější. Reid a Sanders (2010) popisují princip základního modelu EOQ následovně: Proces doplňování zásob začíná, když zásoba dosáhne znovuobjednacího bodu ( r ), aby objednací množství dorazilo, jakmile úroveň zásob bude nulová. Zásoba se pohybuje od nuly do objednacího množství ( q ), posléze je vyčerpána konstantní rychlostí a jak dosáhne bodu znovuobjednání, proces začíná znovu. stav zásob q q/2 r Obr. 4 Základní model EOQ (Zdroj: Russell a Taylor, 2009, upraveno) Podle těchto autorů některé společnosti nevyužívají EOQ, neboť nesplňují jeden ze základních předpokladů (nemají dostatečnou skladovací kapacitu, nebo mají minimální objednací množství v jiné částce). EOQ poskytuje měřítko pro srovnání s dalšími a celkové náklady jsou vyšší, pokud není použito množství EOQ. Greasley (2009) oponuje tím, že v praxi se skutečná velikost objednávky může značně lišit od té vypočtené EOQ, bez větších dopadů na celkové náklady Stochastické modely zásob Sixta a Žižka (2009) dodávají, že stochastické modely mají pravděpodobnostní poptávku i pořizovací lhůtu a vycházejí z rozhodování za rizika. Model stochastické spojité poptávky Dyckhoff, Lackes a Reese (2004) potvrzuje, že v praxi poptávka není deterministická, ale stochastická, což je podle Jablonského (2007) jediný rozdílný předpoklad oproti EOQ modelu. Dále tvrdí, že je poptávka dána střední hodnotou a směrodatnou odchylkou pravděpodobnostního rozdělení. Stav zásob na skladě je zde plynule sledován a pořizovací lhůta dodávky je konstantní. Z důvodu variability poptávky v průběhu dodací lhůty dojde k jedné ze dvou situací: 1. Poptávka nepřevyšuje bod znovuobjednávky, tudíž další dodávka dorazí při kladném stavu zásob (nedojde k neuspokojení požadavků). čas

35 Literární přehled Poptávka převyšuje bod znovuobjednávky, zásoba se vyčerpá (dojde k částečnému neuspokojení požadavků). stav zásob r 0 d d čas Obr. 5 Průběh stavu zásob stochastického modelu (Zdroj: Jablonský, 2007, upraveno) Ve výpočtu charakteristik se místo deterministické poptávky použije střední hodno- r. Normální rozdě- ta poptávky, která bude odpovídat bodu znovuobjednávky ( ) lení podle Jablonského (2007) dobře vystihuje stochastickou poptávku. Pokud by cílem bylo snížení pravděpodobnosti neuspokojení poptávky, objednávka by byla podána v momentě, kdy zásoba bude vyšší než optimální bod znovuobjednávky. Dále dodává, že oproti deterministickému modelu EOQ jsou zde náklady skladování vyšší v důsledku pojistné zásoby. Sixta a Žižka (2009) při určování pojistné zásoby doporučují zohlednit také důležitost určité položky zásob pro podnik (analýza ABC). Autoři dále radí provést chí-kvadrát test dobré shody nebo Kolmogorův-Smirnovův test před určením pojistné zásoby s normálním rozdělením. Bližší a podrobnější výklad výpočtu pojistné zásoby a jednotlivé metody stanovení její velikosti jsou uvedeny v knize těchto autorů. Kromě tohoto modelu existují další typy, například model s optimalizací jednorázové zásoby (Jablonský, 2007), jimiž se tato práce zabývat nebude Nedeterministické modely zásob Sixta a Žižka (2009) vysvětlují, že u nedeterministických modelů je poptávka a pořizovací lhůta neznámá. Využívají se u moderních a nepoznaných problémů a pracují s variantami řešení, modelovými experimenty a simulací. Tyto modely ale nebudou předmětem zkoumání diplomové práce Statické modely zásob U statických modelů je zásoba pořízena s využitím jediné dodávky bez toho, aby bylo možné opětovně doplnit zásobu (sezónní nebo rychle se kazící zboží). Předpokladem je zde skutečnost, že náklady pořízení zásob jsou fixní, protože nejsou ovlivněny počtem dodávek a tím pádem nemohou měnit optimální zá-

36 36 Literární přehled sobu (Sixta a Žižka, 2009). V následujících odstavcích jsou uvedeny dílčí modely tohoto charakteru. Statický model s absolutně determinovaným pohybem zásob Tento model zahrnuje podmínku jisté poptávky (včetně jejího rozdělení) a daného intervalu pořízení zásoby, který je navíc konstantní. Sixta a Žižka (2009) považují tento model za zjednodušující, proto nemá široké uplatnění a slouží hlavně k objasnění základních proměnných. Statický model s pravděpodobnostně stanoveným pohybem zásob Poptávka je charakterizována pravděpodobností (nejčastěji empirickým rozdělením na základě historického vývoje spotřeby) a může být tvořena intervalem hodnot. Podle Sixty a Žižky (2009) mohou nastat tři skutečnosti: pořízená zásoba bude ekvivalentní budoucí poptávce bez nákladů, zjednodušená situace, zásoba bude převyšovat poptávku náklady za nadbytečnou zásobu, zásoba bude menší než poptávka náklady nedostatku zásob. Statický model s pravděpodobnostně určeným pohybem zásob a s náklady skladování Sixta a Žižka (2009) vytvořili modifikaci předešlého modelu, kterou je zahrnutí nákladů udržování a skladování zásob v případě, že jsou význačnou částí celkových nákladů. I zde mohou nastat tři situace: pořízená zásoba bude stejná jako budoucí poptávka na skladě nebude ke konci období žádná zásoba, zásoba bude převyšovat budoucí poptávku na skladě zbude zásoba, zásoba bude menší než budoucí poptávka v rámci období t1 vyčerpá a v rámci t 2 bude její nedostatek. se zásoba Funkce celkových nákladů se skládá ze tří částí. První z nich jsou očekávané skladovací náklady v případě, že q > Q, druhá v případě, že q < Q a třetí se týká očekávaných nákladů nedostatku zásob (Sixta a Žižka, 2009). Vzorce a jejich odvození se nachází v knize výše zmíněných autorů Dynamické modely zásob Oproti statické variantě je zde zásoba opětovně doplňována a udržována na skladě delší dobu. Podle Sixty a Žižky (2009) tyto modely v praktické aplikaci

37 Literární přehled 37 převažují a řeší úkoly typu, kdy a jaké množství objednat. Tato rozhodnutí mohou být provedena použitím jednoho ze čtyř pravidel řízení zásob, jak se zmiňuje Vollmann et al. (2005). Může jím být fixní nebo variabilní objednací množství a fixní nebo variabilní období mezi objednávkami. Dynamický model s absolutně determinovaným pohybem zásob Sixta a Žižka (2009) tento model považují za jednoduchý a nepříliš realistický, neboť zde není nadbytečná či nedostatková zásoba. Model se doplňuje pojistnou zásobou, která kryje kolísání poptávky. Mezi podmínky autoři řadí: Poptávka je daná a konstantní. Odběr zásob nemá výkyvy. Dodávky mají stejnou velikost. Jednorázové doplnění zásob optimální dodávkou. Náklady pořízení a skladování jsou stabilní. Cena za nákup materiálu nezávisí na objednávce. Optimální dodávka pro každou položku zásob je nezávislá na ostatních. V úvahu nepřichází využití kapacity dopravních prostředků. Kapacita používaných obalů, palet, kontejnerů apod. se nezohledňuje. Kapacita skladu není omezená. Nebere se v potaz omezená doba použitelnosti. U velkých dávek je výhodné snížit optimální objednací množství. Jde o dílčí optimalizaci, která neuvažuje potřeby předcházejících a následných článků logistiky. Sixta a Žižka (2009) popisují (Obr. 6), že zásoba na skladě roste až na maximální q a poté dochází k vyrovnanému čerpání až k nulovému množství. úroveň ( ) Z pohledu systémů řízení zásob může být tento model brán jako Q systém.

38 38 Literární přehled stav zásob q t T čas Obr. 6 Průběh zásob dynamického modelu s absolutně determinovaným pohybem zásob (Zdroj: Sixta a Žižka, 2009, upraveno) Podle Sixty a Žižky (2009) platí, že čím vyšší objednávka, tím nižší počet dodávek a náklady pořízení dodávek a tím vyšší průměrná zásoba a celkové náklady držení a skladování zásob. Celkové náklady jsou určeny těmito náklady držení a skladování zásob, které závisí na průměrné zásobě. Množství objednávek na cestě je celočíselným podílem pořizovací lhůty a dodávkového cyklu přičemž platí, že pokud je pořizovací lhůta menší než dodací cyklus, neexistuje žádná objednávka na cestě. Dynamické modely s absolutně určeným pohybem zásob a nespojitostí Sixta a Žižka (2009) uvádějí model, který neumožňuje objednání v jakémkoli množství, ale v rámci přepravních prostředků (palety, krabice atd.). Tento model se blíží praktické situaci a v tomto případě se jedná o podmínku nespojitosti h je rov- buď na straně objednávky, nebo spotřeby, která způsobí, že zásoba ( ) noměrně vydána jednou za období ( ) s (Obr. 7). Objednávka může být diskrétní o velikosti h, 2 h atd., kde h, znamená počet zboží v přepravním prostředku. stav zásob čas Obr. 7 Průběh stavu zásob při nespojité spotřebě (Zdroj: Sixta a Žižka, 2009, upraveno) Dynamický model s absolutně daným pohybem zásob a nedostatkem zásoby Sixta a Žižka (2009) představují další model, připouštějící dočasné neuspokojení poptávky z nedostatečné skladové zásoby. Zde je objednávka uspokojena až při příchodu další dodávky. Jablonský (2007) zmiňuje další charakteristiky modelu:

39 Literární přehled 39 a ne- 1. Dva intervaly dodávkového cyklu čerpání zásoby ze skladu ( t ) 1 možnost okamžitého uspokojení požadavků při nedostatku zásob ( t ) 2 2. Maximální skladová zásoba ( q s), kde s je celková neuspokojená poptávka během intervalu t 2. Sixta a Žižka (2009) uvažují jako další vstup náklady nedostatku zásob. Jablonský (2007) je doplňuje tím, že nákladová funkce je tedy tvořena třemi položkami během jednoho dodávkového cyklu: 1. Skladovací (variabilní) náklady součin průměrné zásoby, jednotkových t. Sixta a Žižka (2009) sem skladovacích nákladů a období čerpání zásoby ( ) 1 zahrnují ještě náklady udržování. 2. Pořizovací (fixní) náklady při pořízení dodávky. 3. Náklady nedostatku zásoby součin průměrného nedostatku zásoby, nákladů na jednotku a doby nedostupnosti zásoby ( t ) 2 Podle Jablonského (2007) se celkové náklady za celé období získají vynásobením nákladů jednoho cyklu počtem cyklů q. Princip modelu je znázorněn na Q Obr. 8 (Sixta a Žižka, 2009): Jakmile dorazí nová dodávka na sklad, upřednostní se uspokojení čekajících požadavků a zbývající část je uskladněna, díky čemuž skladová zásoba dosáhne velikosti s. Oproti předchozím modelům zásoba může mít kladnou i zápornou hodnotu...

40 40 Literární přehled Obr. 8 Stav zásob a dodávkové cykly (Zdroj: Jablonský, 2007) Jablonský (2007), Sixta a Žižka (2009) konstatují, že pokud náklady neuspokojené poptávky budou důrazně převyšovat nad skladovacími, neuspokojená poptávka s * i její pravděpodobnost budou téměř nulové (neexistuje nedostatek zásob). Jablonský (2007) zde vyzdvihuje, že náklady v tomto modelu jsou pokaždé nižší než v modelu bez této možnosti (například EOQ). POQ (Production Order Quantity) Stevenson a Ozgur (2007) podotýkají, že k výrobě dochází v průběhu času, nikoli v jednom časovém okamžiku, jak bylo doposud předpokládáno. Cyklus zásob má v tomto modelu dvě odlišné fáze, které mohou být popsány přímkou. Jablonský (2007) tyto etapy nazývá výrobním, nebo spotřebním cyklem. Mělo by zároveň platit, že produkce je vyšší než její spotřeba. Reid a Sanders (2010) popisují, že celý cyklus začíná výrobou výrobku, dokud není dokončeno q jednotek. Každý den se část použije k uspokojení poptávky a zbytek je vložen do zásob (výrobní cyklus). V bodě q dosáhla zásoba své maximální úrovně a od tohoto okamžiku je poptávka uspokojována ze skladu (spotřební cyklus). Jakmile je dosaženo bodu znovuobjednávky, objedná se další výrobní dávka, protože současné zásoby nestačí (Obr. 9). Jablonský (2007) tento případ nazývá produkčně-spotřebním modelem, kde se jedná o stanovení objemu výrobní dávky q a intervalů mezi dvěma následnými dávkami takovým způsobem, aby roční poptávka byla pokryta. Celkové náklady jsou tvořeny skladovacími (variabilními) náklady jedné jednotky za rok a fixními náklady jedné výrobní dávky.

41 Literární přehled 41 Obr. 9 POQ model s výrobními a spotřebními cykly (Zdroj: Jablonský, 2007) Podle Sixty a Žižky (2009) celkové náklady během doby T zahrnují výrobní náklady všech dávek a skladovací náklady výrobků. Náklady jedné výrobní dávky jsou funkcí počtu dávek, ale nezávisí na jejich velikosti. U tohoto modelu se musí navíc určit, do jakého cyklu patří moment podání příkazu k výrobě. Funkce nákladů, jak se zmiňuje Jablonský (2007), má stejnou strukturu jako model EOQ. Reid a Sanders (2010) shrnují, že při použití modelu EOQ nebo EPQ je důležité vědět, kdy úroveň zásob dosáhne bodu znovuobjednání. Je třeba poznamenat, že výčet těchto modelů není konečný, neboť existují i modely víceproduktové a množstevních slev (Sixta a Žižka, 2009), od nichž abstrahujeme. Například Dyckhoff, Lackes a Reese (2004), Reid a Sanders (2010) odlišují model zásob single-period a multi-period. Dekker (2004) mezi přístupy řadí model EOQ s diskrétním časem a problém dynamic lot sizing (Wagner- Whitin model). Kromě modelů existují i systémy řízení zásob. Greasley (2009), Jacobs a Chase (2009) například rozdělují mezi systémy fixního objednacího množství zásob neboli Q systémem (model bodu znovuobjednání a EOQ) a fixní objednací periody neboli P systémem (model fixní objednací zásoby a její variace s bezpečnostní zásobou). 2.4 Aktuální problematika modelů V této kapitole jsou uvedeny články autorů, kteří se zabývali problémem zásob a jejich modelů. Prvním takovým byl Li (2009), jež našel novou metodu pro problém finite-horizon discrete-time EOQ Kovaleva a Nga (2008). Ten se od EOQ lišil konečným plánovacím horizontem a časově závislou poptávkou a patřil mezi zvláštní případ klasického dynamického problému velikosti dávky.

42 42 Literární přehled Birbil et al. (2009) analyzovali vliv dopravních nákladů v EOQ modelu, přičemž došli k závěru, že velkou skupinu těchto problémů lze považovat za jednoduchou a může být řešena efektivně v téměř nulovém čase. Pentico, Drake a Toews (2009) rozšířili dřívější práci, týkající se deterministického EOQ s částečným neuspokojením poptávky (Pentico a Drake, 2008), o základní EPQ s částečným neuspokojením. Autoři uvažovali kombinaci částečného neuspokojení a konečné rychlosti výroby. V EPQ s plným neuspokojením bývá objednací množství přijato konstantní rychlostí a u EPQ s částečným neuspokojením závisí objednávka na LIFO či FIFO. Závěrem je fakt, že stanovení optimálního objednacího množství při částečném neuspokojení je složitější. V praxi existuje rozšíření, týkající se uvolnění konstantní míry neuspokojení. Taleizadeh et al. (2011) vyvinuli model EPQ více produktů vyráběných na jednom stroji s omezenou kapacitou a diskrétní délkou cyklu. Tento model byl formulován v rámci smíšeného celočíselného nelineárního programování, jehož účelem bylo určit optimální délku období, počet dodávek a objednací množství. Prostřednictvím numerických příkladů autoři ukázali, že z pohledu objektivní funkce a výpočetního času je metoda extended cutting plane lepší. Michalski (2009) představil upravené modely zásob (EOQ, POQ) na základě maximalizace hodnoty firmy, které pomáhají lepšímu řízení zásob. Autor konstatoval, že pokud budou hodnoty ΔV a ΔEVA větší než 0, pro firmu bude ziskové objednat tolik jednotek, kolik navrhlo EOQ. U VBOQ (POQ model založený na hodnotě) budou sice náklady větší než u POQ, ale v zásobách bude vázáno méně hotovosti (nižší náklady příležitosti). Caoa, Yin a Kaku (20010) se zaměřili na kritérium selekce produkčního modelu pro stavební materiál se zpožděním doručení (ze strany zákazníka). Pro minimalizaci zásob uvažovali dva výrobní modely (push a pull), pro něž formulovali úrovně zásob při pravidelné výrobě v pevném cyklu a zpoždění dodací lhůty poptávky oproti původní splatnosti. Autoři se ke konci zaměřili jen na případ, kdy zpoždění dodávky pochází z vnějších vlivů. Chakrabortty, Pal a Nayak (2010) řešili optimální výrobní množství produkčního modelu s nedostatkem zásob, náklady setup, držení, nedostatku a poptávkou jako intervalovými čísly během jednoho cyklu výrobku. Thiel, Hovelaque a Vo (2009) zkoumali vliv nepřesnosti zásob na kvalitu úrovně služeb pomocí simulační analýzy. Tento výzkum potvrdil skutečnost, že když roste míra nepřesnosti, zpočátku se úroveň služeb příliš nemění, ale pak dosáhne vyšších hodnot. Autoři se pokusili odůvodnit pozorovaný jev pravděpodobností nedostatku v případě, že skutečný stav zásob je nižší než práh doplňování. Dále určili optimální úrovně bezpečnostní zásoby podle míry

43 Literární přehled 43 nepřesnosti zásob a věnovali pozornost rozdílu mezi empirickou pohotovostní zásobou a simulovanou kvalitou služeb. Zjistili rozpor s výše uvedeným výrokem, neboť čím vyšší pohotovostní zásoba, tím vyšší úroveň služeb při nepřesnosti zásob. Výzkum umožnil vytvářet dostatečnou bezpečnostní zásobu, pokud se průměrná míra nepřesnosti zásob nachází v daném intervalu. Autoři se také zabývali měřením dodatečných nákladů a zisku při nesprávnosti zásob. Chiadamrong (2010) zkoumal ekonomický dopad nejistoty v procesu a na poptávkové a nabídkové straně v jednom maloobchodním řetězci. Nepřesnosti v zásobách byly způsobeny nejistotou poptávky, dodavatelskými dodacími dobami a přepravním množstvím. Výsledky ukázaly, že odstranění neurčitosti může snížit náklady dodavatelského řetězce a zvýšit zisk. Obdobné závěry (Davis, 1993) naznačily, že na maloobchod má ve srovnání s ostatními největší dopad nepřesnost způsobená nejistotou poptávky. Někteří autoři se zabývali také třeba modely zásob, zohledňujícími kazící či zhoršující se výrobky. Paul a Azeem (2011) řešili model neurální sítě pro optimalizaci hotových výrobků zpracovatelského průmyslu, který může být použit k optimalizaci a odhadu úrovně zásob každého výrobního podniku v konkurenčním prostředí. V tomto modelu je výroba a skladování v dávkách, poptávka je známá a stejně jako náklady setup, materiálu a držení zásob proměnlivá. Autoři zjistili, že problémy se zásobami dané firmy byly způsobeny užitím EOQ modelu. Mikati (2010) zkoumal dopad dodací lhůty na velikost dávek pomocí simulace výrobního modelu dynamického systému v různých podmínkách. Ukázalo se, že optimální velikost dávky má za následek minimální dodací lhůtu a v bodě pod optimální velikostí dávky se dodací lhůta prudce zvýšila. Hsu a Huang (2010) zkoumali účinek redukce dodací lhůty v integrovaném modelu zásob, kdy dodavatel vyrábí a dodává zboží více kupujícím za účelem plnění určité úrovně služeb. Autoři oproti jiné práci zahrnuli navíc náklady objednávky, snížení dodací lhůty a uvolnění předpokladu normální poptávky. Amirjabbari a Bhuiyan (2011) se zabývali řešením lineárního a nelineárního modelu minimalizace nákladů logistiky pro určení optimální úrovně a umístění bezpečnostní zásoby ve výrobním podniku při omezení na poslední dvě etapy dodavatelského řetězce. Desmet, Aghezzaf a Vanmaele (2010) řešili problém optimalizace bezpečnostní zásoby ve dvouvrstvém N-identickém montážním systému komponent, pro nějž popsali aproximační modely za předpokladu normality poptávky a nominálních částí dodací lhůty a získané výsledky porovnali s výstupy diskrétní simulace. Waleed a Arisha (2011) se zmínili, že

44 44 Literární přehled většina problémů řízení zásob se řeší přes gradient-based a meta-heuristické techniky optimalizační simulace. Ruiz-Torres a Mahmoodi (2010) prezentovali alternativní model bodu znovuobjednání (EVR metoda) vyvinutý Estesem (1973), který počítal s variabilitou poptávky a dodací lhůty bez distribučních předpokladů. Autoři článku se místo toho zaměřili na historická data dodací lhůty a poptávky pro zjištění výsledků doplňujícího cyklu k určení očekávané úrovně služeb. Estesův model byl porovnán z pohledu bodu znovuobjednávky s tradičním modelem simulační analýzy pro výrobce elektroniky a výsledky ukázaly, že se (bez ohledu na použitý soubor dat) více blíží cílové úrovni služeb a nižším nákladům držení zásob než tradiční model, který přeceňuje bod znovuobjednávky. Kolmogorov-Smirnov test určil distribuci pro simulační analýzu, v rámci níž autoři vyvinuli softwarový nástroj pro odhad bodu znovuobjednávky vzhledem k požadované úrovni služeb. Analýza ukázala, že ustálený stav byl dosažen po 50 až 100 cyklech a prokázalo se, že normální rozdělení nemusí být nejlepší reprezentací poptávky během dodací lhůty. Historické údaje firmy ukázaly, že pokud byla poptávka velmi volatilní, bezpečnostní zásoby obvykle nestačily, zatímco během stabilní poptávky byly nadměrné. Simmons a Cheng (2008) zvážili alternativní přístup k výpočtu economic run quantity (ERQ) na základě maximalizace zisku a vytvořili maximalizační funkci zisku, zahrnující výrobu a náklady zásob. Použili klasické optimalizační techniky ke stanovení roční úrovně výroby, jejichž hodnota určila ERQ. Jejich přístup vedl k podstatnému zvýšení zisku a podle autorů může být aplikován na relativně homogenní produkty v odvětví (papír, žárovky atd.). Autoři prakticky představili nový přístup pro stanovení množství výrobních objednávek na základní úrovni: jediný produkt a prodej na velkém trhu s monopolistickou konkurencí.

45 Charakteristika společnosti a její současný stav řízení zásob 45 3 Charakteristika společnosti a její současný stav řízení zásob V této části bude nejprve stručně charakterizována společnost ABB, s.r.o. (respektive celé ABB Group) a především vybraná divize, poté bude následovat zhodnocení její současné situace v řízení zásob. 3.1 Informace o společnosti Firma ABB je lídrem v oblasti energetiky a automatizačních technologií, které zvyšují výkonnost energetickým a průmyslovým podnikům při snižování dopadu na životní prostředí (ABB.com, c2012a). Patří mezi jednu z nejvýznamnějších světových elektroinženýrských společností (ABB.cz, c2012a), která je navíc považována za největšího světového výrobce transformátorů (ABB.cz, c2012f). ABB Group se skládá především z 332 dceřiných společností celého světa (ABB.com, c2012c) a v České republice je zastoupeno společností ABB, s.r.o. (ABB.cz, c2012d). ABB Group působí přibližně ve 100 zemích světa na všech kontinentech a zaměstnává asi lidí (ABB.com, c2012a), přičemž v roce 2009 to bylo (Opělová, 2009). Sídlo se nachází ve švýcarském městě Curychu (ABB.com, c2012b), zatímco v České republice je zastoupena v osmi městech, a to v Brně, Praze, Ostravě, Jablonci nad Nisou, Trutnově, Plzni, Mostě a v Teplicích (ABB.cz, c2012b). Struktura firmy je současně založena na pěti divizích: Výrobky pro energetiku (výroba a dodávky přístrojových transformátorů a senzorů), Energetické systémy, Automatizace výroby a pohony, Produkty nízkého napětí a Procesní automatizace (ABB.com, c2012b; ABB.cz, c2012b; Ministerstvo spravedlnosti, c2012). Firma drží certifikáty ISO 9001, ISO a OHSAS (ABB.cz, c2012g). V roce 2009 investovala do oblasti výzkumu a vývoje 1,3 miliardy dolarů (4,1 % příjmů) a v současné době spravuje přibližně aktivních patentových skupin (rodin) a zaznamenala asi aktivních žádostí o patenty. Vlastní také sedm výzkumných center, spolupracuje s výzkumníky a vývojáři a se 70 universitními pracovníky po celém světě (ABB.com, c2012b).

46 46 Charakteristika společnosti a její současný stav řízení zásob Tab. 1 Srovnání ukazatelů ABB Group za rok 2010 a 2011 (v mil. dolarů) Obdržené objednávky Příjem Zisk před úroky a zdaněním (EBIT) EBIT marže 12,3 % 12,1 % Čistý zisk Vlastní kapitál akcionářů Celková aktiva Kapitálové výdaje Cashflow z provozní činnosti Počet zaměstnanců Základní zisk na akcii 1,38 1,12 (Zdroj: ABB.com, c2012d) Z výše uvedené tabulky se dá vyčíst, že oproti roku 2010 se její situace na trhu ve všech sledovaných ukazatelích (kromě cashflow z provozní činnosti a kapitálových výdajů) zlepšila. Nárůst kapitálových výdajů může být způsoben právě již zmíněnými zvýšenými investicemi do výzkumu a vývoje, což se rozhodně nedá považovat za negativní skutečnost. Historie ABB Group Celé ABB Group bylo založeno na začátku roku 1988 díky sloučení Asea AB a BBC Brown Boveri AG. V polovině 20. století se firma Asea AB kromě železnictví zaměřila i na energetický, těžební a ocelářský průmysl. Společnost Brown Boveri a Cie (později BBC Brown Boveri AG) byla založena v roce 1891 a zpočátku se specializovala na výrobu energie a turbín a posléze rozšířila své působení na elektrotechnické činnosti. V únoru 1999 ABB Group vytvořilo jednotnou mateřskou holdingovou společnost. V březnu téhož roku bylo založeno ABB, s.r.o. a o čtyři měsíce později se stalo holdingovou společností pro ABB Group (ABB.com, c2012c).

47 Charakteristika společnosti a její současný stav řízení zásob 47 Historie ABB v České republice ABB v České republice zaujímá přední místo v oblasti robotiky a spravuje oblast střední a východní Evropy (Ministerstvo spravedlnosti, c2012). Své výrobky a služby nabízí odvětvím, jako například chemii a petrochemii, průmyslu papíru a celulózy, hutnictví a metalurgii, cementárnám a vápenkám, automobilovému průmyslu, potravinářství, farmacii, energetice, bytovým, veřejným a průmyslovým stavbám, velkoobchodům a distributorům (Ministerstvo spravedlnosti, c2012). V České republice působí ABB již od roku 1970 a v současné době má téměř zaměstnanců (ABB.cz, c2012b). Česká Republika se po roce 1989 stala silnou základnou ABB, ale první firma ABB zde formálně vznikla až roku 1991 (ABB.cz, c2012e). Během období 1990 až 1993 bylo založeno pět společností ABB a v následujících třech letech došlo k velké restrukturalizaci pro zefektivnění procesů výroby. Počet firem ABB v České Republice se během poloviny 90. let postupně zvyšoval až na 10 společností v roce 1998, působící v Praze, Brně, Jablonci, Trutnově a Ostravě. V roce 1999 se společnost ABB sloučila s firmou Alstom, čímž vznikl celosvětový podnik ABB Alstom Power. Koncem roku se 7 firem sloučilo do jednoho ABB, s.r.o. a vytvořily se organizační jednotky Automation, T&D, EJF, ELSYNN, Elektro-Praga, Service a DIZ (ABB.cz, c2012e). V červenci roku 2001 bylo ABB nově uspořádáno a vznikly čtyři zákaznické (Process Industries, Utilities, Manufacturing & Consumer Industries a Oil, Gas & Petrochemicals) a dvě výrobní divize (Automation Technology Products a Power Technology Products), dále také Group Processes. V tomto roce se společnosti v České republice sloučily do dvou celků, ABB, s.r.o. a ABB Lummus Global s.r.o. (ABB.cz, c2012e). V roce 2002 globální ABB (ABB, s.r.o. až v letech 2002 až 2003) zažívá celosvětovou restrukturalizaci za účelem zaměření na klíčové obory podnikání. Současně se jednotlivé obory podnikání sloučily do dvou divizí, Automation Technologies a Power Technologies (ABB.cz, c2012e). V roce 2006 se klíčové činnosti celosvětového ABB rozdělily do 5 divizí, Výrobky pro energetiku, Systémy pro energetiku, Výrobky pro automatizaci, Procesní automatizaci a Robotika (ABB.cz, 2012e; Opělová, 2009). Roku 2007 ABB prodalo podnik Lummus Global působící v segmentu těžby a zpracování ropy a plynu (ABB.com, c2012e). V měsíci říjnu 2008 došlo k otevření nové montážní haly rozvaděčů nn v Brně a o rok později byly automatizační divize reorganizovány. Začátkem roku 2010 byly obchodní jednotky, spadající do divizí Výrobky pro automatizaci

48 48 Charakteristika společnosti a její současný stav řízení zásob a Robotika, přeskupeny do dvou nových divizí (Automatizace diskrétních výrob a řízení pohybu a Výrobky nízkého napětí ). Od června 2010 má ABB na starosti výrobu polovodičů od společnosti Polovodiče a.s. V listopadu ABB konsolidovalo výrobu vzduchem izolovaných rozváděčů pro vysoké napětí do dvou výrobních závodů, z nichž jedno se nachází v Brně. V roce 2011 firma zaznamenala úspěšný vývoz celosvětových výrobkových řad díky 10 miliardám Kč v přijatých dodávkách za předešlý rok 2010 (ABB.cz, 2012e). V Tab. 2 jsou vyjádřeny vybrané výsledky českého zastoupení firmy za období 7 let. Tab. 2 Výsledky ABB, s.r.o. podle US GAAP za období (v mil. Kč) ABB, s.r.o Přijaté objednávky Tržby Počet zaměstnanců (Zdroj: ABB.cz, c2012c, upraveno) Z tabulky je patrné, že v roce 2010 se oproti roku 2004 počet přijatých objednávek téměř zdvojnásobil, což skoro platí i u tržeb. Zatímco u počtu zaměstnanců nedošlo k takto velkému navýšení. Je nutné podotknout, že v roce 2009 byly výsledky ve všech sledovaných oblastech nižší, neboť zde došlo k rozšíření výrobní kapacity a skladu Divize Přístrojových transformátorů a senzorů Divize Výrobky pro energetiku: Přístrojové transformátory a senzory sídlí na ulici Vídeňská (Ministerstvo spravedlnosti, c2012). Vzhledem k nejednotnosti umístění divizí se rozlišují lokální jednotky LBU (Local Business Unit), a právě zkoumaná divize Přístrojových transformátorů a senzorů (Obr. 7) je jedním z nich, s označením LBU PPMV ( Power Products Medium Voltage ) Brno, patřící divizi Výrobků pro energetiku. Jednotka PPMV zabírá m 2 a mimo analyzovanou divizi zahrnuje divizi Rozváděčů vn, Výzkum a vývoj a Prodej zařízení vn v ČR (Opělová, 2009). Brněnská divize ABB, s.r.o. je světovým centrem vývoje a výroby přístrojových transformátorů a senzorů. Její vznik se datuje od roku 1993 (Opělová, 2009), ale už roku 1919 zde byla započata výroba prvních přístrojových transformátorů (Ministerstvo spravedlnosti, c2012). V roce 1997 vznikly nové prostory pro výrobu těchto zásob s využitím moderní výrobní a zkušební technologie.

49 Charakteristika společnosti a její současný stav řízení zásob 49 V roce 2002 se divize stala globálním dodavatelem přístrojových transformátorů (do 40,5 kv) a o rok později i senzorů nejen pro domácí trh, ale i do různých zemí světa, a to odděleně nebo jako součást celků, především rozvaděčů, jež produkuje přilehlá divize, ve které se transformátory do rozvaděčů montují. Obr. 10 Schéma umístění divize Přístrojové transformátory a senzory ve firmě (Zdroj: Opělová, 2009) Finanční a jiné charakteristiky divize V následující tabulce jsou uvedeny informace o tržbách, počtu vyrobených kusů a zaměstnanců v dané divizi za rok Tab. 3 Základní údaje divize za rok 2008 Celkem Transformátory Senzory Tržby 737 mil. Kč 678 mil. Kč 92 % 48 mil. Kč 7 % Produkce ks ks 90,5 % 8700 ks 9,5 % (Zdroj: Opělová, 2009, upraveno) Z Tab. 3 je jasné, že výroba transformátorů dosahuje 90,5 % celkové produkce a na souhrnných tržbách se podílí 92 % (Opělová, 2009). Naopak senzory tvoří menší část těchto ukazatelů. Níže jsou uvedeny výsledky hospodaření za období šesti let.

50 50 Charakteristika společnosti a její současný stav řízení zásob Tab. 4 Výsledky hospodaření za období (v Kč) VH před zdaněním VH účetního období (Zdroj: Ministerstvo spravedlnosti, c2012) Z Tab. 4 vyplývá, že firma ABB, s.r.o. dosáhla nejlepších výsledků v roce 2007 a 2010 (z pohledu výsledku hospodaření před zdaněním). Při porovnávání výsledků po zdanění by nejpříznivějšího stavu společnost dosáhla spíše v roce Od roku 2007 se finanční stav podniku postupně zhoršoval, ale o tři roky později již vykazoval opětovné zlepšení. Opět tento menší propad mohl být způsoben již zmiňovanou výstavbou Produkty divize Přístroje, které se zapojují do elektrických obvodů, je potřeba přizpůsobit různým hodnotám proudu a napětí, a proto jsou připojovány do obvodů právě přes přístrojové transformátory. Vyráběné transformátory a senzory v této divizi se podle Opělové (2009) obecně dělí na (tab. Tab. 5): Tab. 5 Rozdělení výrobků divize (Zdroj: Opělová, 2009) Opělová (2009) zdůrazňuje, že toto členění je jen pro představu, neboť jsou oba druhy výrobků vyráběny ve 155 základních druzích. Vzhledem k zakázkové výrobě se parametry různí, a proto existuje mnoho jejich variací. Za výhodu pro fyzický tok produktů autorka považuje standardizované rozměry, tvary i rozpětí hmotnosti (viz Obr. 11).

51 Charakteristika společnosti a její současný stav řízení zásob 51 Obr. 11 Vybrané ukázky výrobků (Zdroj: ABB) Opělová (2009) tvrdí, že se hmotnost výrobků nachází v rozmezí 1 kg až 127 kg/ks. Následující tabulka uvádí detailní informace k hmotnosti a rozměrům 141 typů transformátorů a 14 typů senzorů. Tab. 6 Rozpětí hmotností a rozměrů typových výrobků (Zdroj: Opělová, 2009) Opělová (2009) zjistila, že transformátory mají veliké hmotnostní rozpětí mezi 7 kg až 127 kg. Dále autorka spočítala, že polovina z nich váží méně než 38 kg a nejčetnější hmotností je 50 kg. Tabulka dále ukázala, že senzory váží méně i rozměrově jsou menší, přičemž polovina z nich dosahuje hmotnosti jen od 1 do 3,8 kg a maximálně 26 kg. Obr. 12 Příklad značení rozměrů výrobků (Zdroj: Opělová, 2009) Objem, který vystihuje hrubý zabíraný prostor výrobkem (viz Tab. 7), Opělová (2009) spočítala multiplikací tří rozměrů výrobků (viz Tab. 6). Sloupec ks/paleta značí počet kusů kapacitně umístitelných na běžnou paletu ( 1 200x800 mm ).