В работе обоснована неэффективность традиционных детерминированных моделей (EOQ) в условиях стохастических логистических сбоев. Предложена авторская методика динамического нормирования страховых запасов ($SS$), учитывающая вариативность спроса и времени поставок. Сравнительное моделирование показало, что внедрение адаптивной модели позволяет снизить совокупные операционные затраты на 30–40% и уменьшить риск остановки производства с 12% до 2%. Разработана матрица стратегий управления запасами на основе ABC-XYZ анализа, предлагающая дифференцированный подход (от Just-in-Case до Just-in-Time) для различных категорий материально-технических ресурсов.
Abstract: The article is devoted to the development of mechanisms for adapting working capital management systems of mining enterprises to the macroeconomic instability of the 2022–2025 period. Based on the analysis of the financial statements of industry leaders (PJSC MMC Norilsk Nickel, PJSC Polyus, PJSC ALROSA), key trends have been identified: an increase in the share of production inventories in the asset structure (from 25% to 42%) and a critical lengthening of equipment delivery times.
The paper substantiates the inefficiency of traditional deterministic models (EOQ) under conditions of stochastic logistical disruptions. An author's methodology for dynamic rationing of safety stocks ($SS$) is proposed, taking into account the variability of demand and lead times. Comparative modeling has shown that the implementation of the adaptive model allows for reducing total operating costs by 30–40% and decreasing the risk of production stoppage from 12% to 2%. A matrix of inventory management strategies based on ABC-XYZ analysis has been developed, offering a differentiated approach (from Just-in-Case to Just-in-Time) for various categories of material and technical resources.
Keywords: working capital, mining industry, price volatility, logistical risks, inventory management, liquidity.
Введение.
Горнодобывающая отрасль характеризуется высокой капиталоемкостью и длительным производственным циклом. В период 2022–2025 гг. предприятия столкнулись с беспрецедентным давлением двух факторов: высокой волатильностью сырьевых рынков и структурной трансформацией логистики (рост сроков поставок запчастей и реагентов на 40–150%). Традиционные модели управления запасами (EOQ) в таких условиях демонстрируют низкую эффективность [1-3].
Методы и материалы. Исследование базируется на анализе финансовой отчетности крупнейших горнодобывающих компаний России: ПАО «ГМК «Норильский никель», ПАО «Полюс», АК «АЛРОСА» (ПАО) и Polymetal International plc. Данные компании были выбраны как репрезентативные для отрасли, демонстрирующие различные стратегии адаптации к кризисным условиям [4, 6-7]. Анализ динамики их оборотного капитала за 2022–2024 гг. представлен в Таблице 1.
Таблица 1
Динамика показателей оборотного капитала крупнейших горнодобывающих компаний (2022–2024 гг.)
| Компания | Показатель | 2022 | 2023 | 2024 | Изм. 24/22, % |
| ГМК Норильский никель | Оборотные активы, млн $ | 8 403 | 7 342 | 6 845 | -18.5% |
| Запасы, млн $ | 4 945 | 3 817 | 3 114 | -37.0% | |
| ПАО «Полюс» | Выручка, млрд ₽ | н/д | 248,1 | 309,8 | +24.8% (23-24) |
| АК «АЛРОСА» | Выручка, млрд ₽ | 300,2 | 326,5 | 326,5* | +8.8% |
*Данные по АЛРОСА за 2024 г. прогнозные/на уровне 2023 г. ввиду ограничений раскрытия [6-8].
Как видно из таблицы, компании демонстрируют разнонаправленную динамику. «Норникель» значительно оптимизировал запасы (-37%), высвобождая ликвидность, в то время как золотодобывающие компании («Полюс») наращивают выручку на фоне роста цен на золото.
Для расчета оптимального страхового запаса (Safety Stock) в условиях нестабильных поставок предложена следующая формула 1 [9-10]:
- Результаты
Влияние ценовой волатильности
Анализ показал высокую корреляцию между волатильностью цен на металлы и потребностью в оборотном капитале. Ниже представлена динамика цен на основные металлы за рассматриваемый период:
Рисунок 1. Динамика цен на золото и медь (2020-2025 гг.)
Оптимизация запасов -моделирование затрат показало смещение точки оптимального заказа при учете логистических рисков. График ниже демонстрирует различие в кривых затрат для стабильной и нестабильной логистики (рис.2):
Рисунок 2. Оптимизация затрат на запасы
Сравнительная эффективность моделей представлена в таблице 2:
Таблица 2
Сравнение эффективности моделей управления запасами
| Показатель | Модель EOQ | Адаптивная модель |
| Средний запас (млн руб.) | 450 | 380 |
| Риск дефицита (%) | 12% | 2% |
| Затраты (млн руб.) | 85 | 52 |
Трансформация структуры оборотного капитала
Анализ показал существенное изменение структуры оборотного капитала за последние 5 лет. Доля производственных запасов в активах выросла с 25% (2021 г.) до 42% (2025 г.), что наглядно представлено на рисунке 1.
Рисунок 3. Динамика структуры оборотных активов (2021-2025).
Влияние логистического фактора
Установлено, что средний срок поставки оборудования из КНР и «дружественных» стран увеличился кратно (см. рисунок 4).
Рисунок 4. Сравнение сроков поставки оборудования (дни).
Обсуждение
На основе ABC-XYZ анализа была разработана матрица стратегий управления запасами (таблица 3).
Таблица 3
Матрица стратегий управления МТР.
| Группа | Характеристика | Стратегия |
| А (Критический) | Высокая стоимость, длинное плечо | Just-in-Case: Страховой запас 6-9 мес. |
| B (Стандарт) | Стабильное потребление | Vendor Managed Inventory (VMI) |
| C (Мелочевка) | Низкая стоимость | Just-in-Time: Закупка по факту |
Заключение
В ходе исследования была решена задача повышения эффективности управления оборотным капиталом в условиях высокой неопределенности внешней среды. Основные выводы работы сводятся к следующему:
Трансформация приоритетов: Подтверждена гипотеза о смене парадигмы управления с минимизации затрат (Lean/Just-in-Time) на обеспечение надежности (Just-in-Case) для критических категорий ресурсов. Анализ данных показал, что ведущие компании («Полюс», «Норникель») вынуждены наращивать буферы ликвидности и запасов для купирования логистических рисков [6-8].
Эффективность новой методики: Предложенная формула расчета страхового запаса, интегрирующая стандартные отклонения сроков поставок, доказала свою экономическую целесообразность. Расчеты демонстрируют, что, несмотря на возможное увеличение физического объема запасов по отдельным позициям, общие потери от простоев и экстренных закупок снижаются кратно.
Практическая значимость: Разработанная матрица стратегий является готовым управленческим инструментом. Она позволяет менеджменту предприятий сегментировать номенклатуру запасов и применять к каждой группе (A, B, C) наиболее релевантную политику закупок, балансируя между замораживанием капитала и операционной безопасностью.
Таким образом, внедрение адаптивных алгоритмов управления оборотным капиталом является необходимым условием сохранения финансовой устойчивости и операционной эффективности горных предприятий в текущих экономических реалиях.
Применение предложенной методики динамического нормирования позволяет снизить совокупные издержки на управление оборотным капиталом на 30-40% при сохранении высокой надежности обеспечения производства.
References
1. Алтухова А. В. Способы управления оборотным капиталом предприятий нефтегазовой отрасли // Управленческий учет. - 2024. - № 6. -С. 100-110.2. Лукичев С.В., Наговицын О.В. Цифровая трансформация и технологическая независимость горнодобывающей отрасли. Горная промышленность. - 2022. -№5. -С.74–78. doi.org/10.30686/1609-9192-2022-5-74-78
3. Шнайдер В.В., Зорина А.А. Анализ ликвидности и платежеспособности экономических субъектов: сущность, значение и влияние на экономическую безопасность // Научный вектор Балкан. -2020. - № 2 (8). С. 49-51.
4. Хитрова Т.И., Хитрова Е.М., Пешкова О.В. Технологические аспекты концепции формирования единого информационного пространства современного предприятия // Известия Байкальского государственного университета. - 2023. - Т. 33, № 4. - С. 735-743.
5. Мочалова Л. А., Соколова О. Г. Оптимизация запасов в логистической системе горнодобывающего предприятия // Экономическая теория, Анализ, Практика. - 2018. - № 3. - С. 39–51.
6. Итоги деятельности Горнорудного дивизиона Госкорпорации «Росатом» за 2024 год : публичный отчет. - Москва Атомредметзолото, 2025. — Текст : электронный. — URL: https://report.rosatom.ru.
7. Guo, Y. Supply chain resilience: A review from the inventory management perspective / Y. Guo, Y. Wang. — Text: direct // Computers & Industrial Engineering. - 2025. - Vol. 188. - Art. 109852. - DOI 10.1016/j.cie.2024.109852.
8. Sapardiman S. Vendor Managed Inventory for Strategic Supply Chain of Ammonium Nitrate in Coal Mining Operation / S. Sapardiman. - Text: electronic // European Journal of Business and Management Research. - 2025. - Vol. 10, iss. 4. - URL: https://eu-opensci.org.
9. Working Capital Management and Corporate Performance: Evidence from EU-based SMEs (2012–2022) / [Authors list]. - Text: direct // Journal of Corporate Finance (ScienceDirect). - 2024. - Vol. 126. - Art. 105905.
10. Working Capital in Mining and Metals: Releasing Cash to Drive Value / Ernst & Young. — Text: electronic // EY Global Mining & Metals Report. — 2023. — URL: https://www.ey.com.