• Сегодня 19 марта 2024
  • USD ЦБ 91.98 руб
  • EUR ЦБ 100.24 руб
Центр компетенций ОЦО
Материалы конференции «Обучение без границ: индивидуальный маршрут для каждого ребёнка»
Деловой завтрак «Налоговый мониторинг»
Одиннадцатая конференция «Цифровые технологии в фармацевтике: фокус на импортозамещении и повышении эффективности»
Третья конференция «Актуальные вопросы применения машиночитаемой доверенности»
https://t.me/cfo_russiaru

Высвобождение оборотных активов — ERP-решение 1С для оздоровления бизнеса

15.02.2009

Эффективная система управления ликвидностью, о которой шла речь в предыдущей статье, не столько решает, сколько выявляет проблемы, и наиболее распространенная из них – дефицит денежных средств. Как правило, их нехватка обусловлена неоправданно высокими уровнями запасов сырья, готовой продукции, а также большим объемом просроченной дебиторской задолженности. Хотя финансовый департамент непосредственно и не управляет этими показателями, нормирование оборотных активов – его прямая обязанность. Иными словами нужно искать ответы на вопросы: «Сколько денег заморожено на складе и в дебиторке? И почему так много?». Ответы дает грамотное использование инструментов интеллектуального анализа данных (Data Mining), заложенных в системе «1С:Управление производственным предприятием».

Начнем с проблемы затоваривания складов. Неоправданно крупные запасы обычно лоббируют коммерсанты, мотивируя это необходимостью удовлетворять потребности непредсказуемых клиентов. Хорошо, если компания производит микрочипы и ей хватает собственных складов. А если в ассортименте тяжелая строительная техника, которая размещается на платной логистической площадке? Многие компании еще не успели пересмотреть закупочную и производственную политику с учетом новых реалий, так что подарки – в виде избыточного объема товаров на складе и низкой загрузки производств – они получат уже после Нового года. Эффективное нормирование уровня запасов сырья и готовой продукции позволяет оптимизировать расходы и денежные потоки компании.

В ответ на пожелание умерить аппетиты коммерсанты, скорее всего, произнесут неизменное: «Спрос изменчив…». При кажущейся прочности этот аргумент на самом деле весьма уязвим. Анализ ABC-XYZ позволяет определить реальную востребованность тех или иных позиций в определенном периоде. Если АВС анализ нашел повсеместное применение для определения приоритетов в формировании товарно-материальных запасов, то его совместное использование с XYZ анализом (отчет «XYZ/ABC анализ продаж») позволяет к тому же определить предсказуемость какого-либо показателя (например, оборачиваемости или прибыльности) той или иной номенклатурной группы. Суть метода заключается в распределении товаров по трем группам в зависимости от привлекательности (ABC) и, к примеру, устойчивости тенденции оборачиваемости (XYZ) – одни товары покупают хоть и часто, но в малых объемах, другие – редко, зато оптом, третьи пылятся на складе годами. Совместный анализ АВС и XYZ выявит позиции, приносящие предприятию наибольший/наименьший доход, и позволит управлять ассортиментом не на глазок, а математически ориентируясь в спросе. Так, товары группы AX являются наиболее важными в структуре ассортимента компании, а товары группы CZ — это кандидаты на выведение из ассортимента. К примеру, в продуктовой рознице класса дискаунтер молочная полка окажется в категории AX, а виски двенадцатилетней выдержки с высокой вероятностью займет место в дальнем углу склада – типичное CZ.

После проведения такого анализа коммерсантам и специалистам по логистике будет непросто аргументировать присутствие на складе в изрядном количестве позиций класса BZ или СY, не говоря уже о CZ. Очевидно, что экспертиза ABC-XYZ вполне реализуема и в обычной таблице, заполняемой вручную, но это если ассортимент невелик. Если же номенклатура измеряется тысячами наименований, будь то готовая продукция или заготовки под ее сборку, влияние человеческого фактора растет как минимум в арифметической прогрессии. Ошибки при заполнении таблиц увеличивают риск загрузки хранилищ мало ликвидным товаром. Избежать превращения складов в чуланы, в которые и заглянуть страшно, и разобрать трудно, поможет механизм автоматического анализа ABC-XYZ, реализованный в 1С:УПП. К тому же, такие расчеты дадут возможность эффективнее планировать план продаж и производства.

Допустим, что и на складе порядок, и производство загружено равномерно, и даже уровень продаж, несмотря на снижение, остается приемлемым. Но провести продажу мало, нужно еще добиться получения оплаты. Дистанция «товар-деньги» преодолевается за время, необходимое покупателю на извлечение купюр или кредитки из кошелька, разве что в розничной торговле. Для большинства секторов экономики проблема контроля дебиторской задолженности тем острее, чем глубже кризис. Кто-то скажет: «Перейдем на полную предоплату». Но в конкурентной среде потребителю есть из чего выбрать, и пойдет он туда, где сохранятся наиболее щадящие условия оплаты поставок или оказания услуг. А раз так, придется балансировать между борьбой за благосклонность клиента и получением указанной в счете суммы в обозначенные в договоре сроки.

Просрочка оплаты клиентом является одним из наиболее существенных рисков деловых взаимоотношений, адекватная оценка которого позволяет корректно планировать поступление денежных средств и более эффективно выстраивать взаимоотношения контрагентов на начальных этапах многостадийных сделок. Коль скоро компания в этом случае выступает в роли товарного банка, то отсрочку, указанную в договоре можно считать аналогом grace period по обычному кредитному «пластику» банковских организаций. Если срок бесплатного пользования кредитом истек – извольте платить за пользование овердрафтом. Поэтому логично, если в качестве ориентира по компенсации несвоевременного платежа будет использоваться среднерыночная комиссия банка за овердрафт, краткосрочный кредит либо иные затраты на привлечение краткосрочных заимствований оборотных средств на срок просрочки. Такую ставку можно использовать для составления политики штрафов, которая будет в первую очередь ориентирована на мотивацию клиентов с хронически низкой платежной дисциплиной. К тому же условия возможных санкций, прямо прописанные в договоре поставки, помогут сократить риски при работе с новыми клиентами, не имеющими положительной «кредитной истории». Полученные штрафные деньги хотя бы отчасти компенсируют расходы, которые потенциально может понести компания для покрытия кассового разрыва, возникшего в результате просрочки входящего платежа.

В 1С:УПП заложена функция автоматического анализа клиентской базы по таким параметрам, как длительность сотрудничества, средняя доходность и платежная дисциплина. На выходе получаем трехмерную карту рисков, с помощью которой контрагентов можно не только распределить в группы-кластеры по сходным признакам, но и рассчитать уровень надежности по каждому покупателю. И автоматически установить условия дальнейшего сотрудничества – лимиты товарного кредита по объему продукции, процент предоплаты и продолжительность отсрочки. По сути этот механизм – аналог скоринговых моделей, применяющихся банками и факторинговыми компаниями для определения лимитов кредитования или внешнего финансирования по сделкам с отсрочкой платежа.

Разнообразные формы реестров старения дебиторской задолженности помогут оценить динамику изменения платежеспособности клиентов. Например, диаграмма «Дебиторская задолженность» предоставляет возможность увидеть целостную картину по объемам текущей задолженности, а подробную информацию по каждому дебитору позволяет получить отчет «Дебиторская задолженность в разрезе интервалов старения». Предоставляемые системой гибкие возможности по настройке отчета позволяют проанализировать информацию с необходимой детализацией, а также указать необходимые интервалы группировки сроков задолженности или сузить «окно» рассматриваемых сроков в соответствии с решаемой задачей.

От характера этой задачи напрямую зависит распределение ролей – кто из сотрудников должен заниматься взысканием задолженности. Одно дело – напомнить клиенту о просрочке в пару дней, другое – призвать к ответу должника со «стажем». В первом случае иногда достаточно простого напоминания, и с этим вполне справятся менеджеры по продажам или рядовые сотрудники отдела по сбору дебиторской задолженности, если такой в компании существует. Во втором придется подключать к работе юридический отдел, а в тупиковом случае можно прибегнуть к услугам внешних коллекторских компаний. Для сотрудников, ответственных за сбор дебиторки в системе предусмотрены автоматические электронные оповещения – напоминания о том, что срок платежа по определенному контракту приближается, и самое время мягко напомнить об этом контрагенту.

Опыт компаний-пользователей продуктов 1С показал, что рациональное управление оборачиваемостью запасов и инкассацией дебиторской задолженности с использованием систем автоматизации очень часто приводит к существенному увеличению рентабельности активов, повышению их ликвидности, общему финансовому оздоровлению компании.

С другой стороны, при наведении порядка и установлении режима жесткой платежной дисциплины, необходимо помнить – ваши поставщики и покупатели в конечном счете являются теми клиентами, от которых зависит жизнеспособность компании. Поэтому в следующей статье цикла речь пойдет о том, как автоматизированные решения помогают выстраивать эффективное и не дискриминационное взаимодействие с контрагентами.

Александр Зубанов


Комментарии

Защита от автоматических сообщений