Текст книги "Управление цепочками поставок и логистикой – простыми словами. Методы и практика планирования, построения, обслуживания, контроля и расширения системы перевозок и снабжения"

Процесс невозможно контролировать и совершенствовать без его измерения и оценки. Вот почему необходимы целевые показатели, отслеживание их достижений и измерение точности прогноза. Установить целевые показатели прогноза можно разными способами, включая данные за прошлые периоды, полезность и т. д. Лично я предпочитаю ABC-анализ. Это метод, позволяющий классифицировать товары с точки зрения темпов продаж, участия в прибыли и пр. ABC-анализ применяют не только для определения целевых показателей прогноза, но также в планировании и контроле запасов (этой темы мы коснемся в следующей главе).

Для понимания ABC-анализа следует знать о таком феномене, как закон Парето, или принцип 80/20. Суть его заключается в следующем: сравнительно небольшое количество товаров отвечает за довольно большую долю прибыли. Эти товары отнесем к группе A (например, в Burger King товарами A являются воппер, картошка фри и газированные напитки).

Составляя прогноз, наибольшее внимание следует уделить товарам A, что даст в результате, как правило, очень высокую точность. Есть также менее «влиятельные» товары – B и C. Их прогнозирование не требует много времени и усилий, однако результат будет более вариативным (Майерсон, 2014).

Измерение ошибки прогнозирования

Точность прогноза – это разница между прогнозируемыми показателями за период и фактическими цифрами продаж или поставок. Точность измеряется в единицах или процентах.

Существуют разные методы измерения и контроля точности. Вот основные из них.

Среднее абсолютное отклонение

Простыми словами, среднее абсолютное отклонение (mean absolute deviation, MAD) – это способ измерения совокупной ошибки прогноза в единицах за период времени.

Фактический расчет MAD – это сумма абсолютной ошибки в единицах, деленная на количество случаев. Формула выглядит следующим образом:

Среднеквадратичная ошибка

Среднеквадратичная ошибка (mean squared error, MSE) – это средняя квадратичная разница между прогнозируемыми и фактическими значениями. Формула представляет собой квадрат суммы ошибок прогнозирования, деленный на количество случаев:

Средняя абсолютная ошибка в процентах

Кроме MAD и MSE, величина которых зависит от объема проданного товара, вычисляют среднюю абсолютную ошибку в процентах (mean absolute percent error, MAPE). По своему опыту, могу сказать, что этот способ является наиболее распространенным для измерения и контроля точности прогнозов.

Как правило, цели устанавливаются по методу ABC или другими методами, учитывающими относительную значимость товаров. При этом товары А обычно показывают меньшее отклонение, поскольку являются основными повседневными товарами и потому более предсказуемы. Товары C, доля которых больше, но объем продаж гораздо ниже, чем А и B, являются наименее устойчивыми, поэтому прогнозы по ним отличаются бóльшим отклонением.

Формула расчета MAPE:

Сигнал отслеживания

С течением времени становится все сложнее контролировать точность прогнозов. Поэтому нелишним будет прибегнуть к методу сигнала отслеживания.

Сигнал отслеживания служит для определения большого отклонения (как в положительную, так и в отрицательную сторону) в прогнозе и рассчитывается по следующей формуле:

Обычно верхний и нижний пределы контроля (UCL / LCL соответственно) – значения MAD, выраженные в сигнале отслеживания. Нет никаких «волшебных чисел» для верхнего и нижнего пределов контроля. Оба числа в некотором роде субъективны. Однако стоит помнить, что 1 MAD = 0,8 стандартного отклонения.

В условиях нормального распределения три стандартных отклонения (или ±4 MAD) должны охватывать 99,9 % случаев. Таким образом, если сигнал отслеживания выходит за эти пределы, это верный признак какого-то нарушения.

Компьютерное ПО для прогнозирования существует довольно давно. Эти программные средства прошли путь развития от огромных ЭВМ до персональных компьютеров и веб-приложений, от устанавливаемых приложений до облачных программ как услуг по запросу клиента (SAAS). Системы самые разнообразные – от простых электронных таблиц до комплексных ПО, включающих различные методы прогнозирования и в некоторых случаях взаимосвязанных с клиентами и поставщиками для повышения прозрачности и эффективности сотрудничества.

Исторически сложилось, что, по крайней мере в части лучших в своем классе функций прогнозирования, ПО лицензируется у определенного поставщика и интегрируется с бухгалтерской системой или системой планирования ресурсов предприятия (ERP). Затем интегрированные приложения применяются для управления бизнесом и автоматизации задач бэк-офиса во всех аспектах деятельности компании, включая планирование производства, разработки, финансы, кадры, производственные процессы, продажи и маркетинг. В последнее время благодаря разработкам и приобретению знаний поставщики ПО для бухгалтерского учета и планирования ресурсов все чаще включают эти и другие нестандартные функции в свои программы (см. рис. 3.6).

Однако, несмотря на вышесказанное, согласно международному опросу 544 руководителей высшего звена (KPMG, 2007), подавляющее число компаний до сих пор работают с электронными таблицами в некоторых процессах. Более того, 40 % из них используют исключительно электронные таблицы для составления прогноза. В результате возникают риски снижения эффективности и избыточности рабочих процессов.

Тем не менее консультанты KPMG пришли к выводу, что лучшие в своем классе компании отличаются и в плане прогнозирования:

■ более серьезно относятся к этому аспекту деятельности; менеджеры несут ответственность за утвержденные прогнозы и получают бонусы за их точность; данные прогнозов используются для непрерывного управления эффективностью компании;

■ стремятся повышать качество не только по основным показателям – включают в работу сценарное планирование и чаще используют внешние отчеты и данные о рынке;

■ прилагают больше усилий – чаще анализируют и обновляют данные прогнозов; чаще используют комплексное ПО для прогнозирования вместо простых электронных таблиц.

Итак, мы разобрали тему спроса. Следующий пункт процесса планирования, ориентированного на товары: сколько и когда нам нужно произвести или закупить?

4
Планирование и контроль запасов

Компаниям, деятельность которых связана с готовыми продуктами и обслуживанием, таким как рестораны, после подготовки краткосрочного или среднесрочного прогноза необходимо определить, когда и в каких количествах производить или закупать товары (см. рис. 4.1).

Принятие решения зависит от текущего объема товарно-материальных запасов, а точнее, от того, удовлетворит ли количество единиц на складе (SKU) будущий спрос. В ходе анализа запасов учитываются запланированные поставки (от производства или закупок), поступление которых ожидается в анализируемый период, и физический остаток на складе за вычетом любых открытых заказов клиентов. Затем текущий объем запасов сопоставляется с прогнозом спроса и временем выполнения заказов, при этом учитывается страховой запас для обеспечения потребности в запасах на будущие периоды (день, неделю, месяц и т. д.), что известно как план заказов.

Далее естественную потребность в запасах фиксируют на этапе совокупного планирования с учетом различных ограничений – в материалах, трудовых ресурсах, машинах (см. подробнее в следующей главе).

В целом существует два типа складских запасов – независимые и зависимые от спроса. Подробнее остановимся на первых.

Запасы, зависимые от спроса, тесно связаны со спросом или объемом производства другого товара. Позиции, которые зависят от спроса, и системы их контроля типичны для производственной сферы. Примером зависимой от спроса единицы будет велосипедная камера. У велосипеда два колеса определенного размера, следовательно, количество камер напрямую зависит от количества выпускаемых велосипедов. Системы планирования потребности в материалах (material requirement planning, MRP), о которых говорится в гл. 5, где рассматривается совокупное и календарное планирование, представляют собой механизмы планирования для определения потребностей для зависимого спроса.

В случае независимого спроса речь идет о потребности в готовой продукции – товарах, готовых к продаже и использованию. Они не возникают ниоткуда в розничных магазинах в виде отдельных единиц, их путь начинается выше по цепочке поставок сразу после изготовления. Обычно готовые товары упаковывают по нескольку штук в контейнер (например, 12 бутылок в коробке), что более экономически выгодно для целей складского хранения и отгрузки, чем та же работа с каждой отдельной единицей товара.

Прежде чем попасть в руки потребителя, готовая продукция перемещается по каналу дистрибуции компании, который обычно включает производителей, дистрибьюторов, оптовых и розничных продавцов (см. рис. 4.2).

Производитель изготавливает продукцию партиями, чтобы добиться экономии за счет масштаба, когда производство в больших количествах позволяет распределить постоянные затраты на большее число единиц продукции, и таким образом снижается стоимость единицы продукции. Розничные продавцы – если это не гиганты вроде Target[9]9
  Американская компания, управляющая сетью магазинов розничной торговли.


[Закрыть] или Walmart, покупающие товар оптом напрямую у производителя, – приобретают небольшие партии продукции у оптовых поставщиков и дистрибьюторов.

По мере продвижения по цепочке поставок растет не только ценность товара, но и его себестоимость в связи с затратами.

О том, как работает цепочка создания ценности, рассказано во введении, а ценность с точки зрения полезности освещена в главе 2 «Подробнее о цепочке поставок».

Позже обсудим концепцию бережливого производства, направленную на минимизацию деятельности, не создающей ценности, что имеет огромное влияние на затраты и экономическую эффективность. Достаточно сказать, что любые запасы включают элементы затрат, которые мы рассмотрим в этом разделе.

А для начала определим основные виды запасов.

Существует четыре основных вида запасов.

■ Сырье и компоненты. Запасы можно отнести к сырью, если компания приобрела их у сторонней организации или они используются для изготовления компонентов. Также сюда относятся товары, которые задействованы в процессе производства, – например, комплектующие, необходимые для сборки готового изделия.

■ Незавершенное производство (work in process, WIP). Материалы и части, произведенные из сырья, но не доведенные до состояния готовности. Сюда также относятся частично собранные изделия, ожидающие завершения сборки.

■ Готовая продукция. Продукция, готовая к отправке непосредственно покупателям, включая оптовых и розничных продавцов.

■ Запасы для технического обслуживания, ремонта и эксплуатации (maintenance, repair, and operations, MRO). Это те единицы, которые необходимы для деятельности компании: офисное оборудование, коробки для упаковки, инструменты и детали для ремонта оборудования и пр.

По мере движения запасов от сырья к готовой продукции возрастает их ценность и их стоимость. Запасы отражаются не только в бухгалтерском балансе в виде актива, но также в отчетах о прибылях и убытках в виде так называемых издержек хранения.

Издержки хранения запасов

Неважно, производим мы сами или закупаем наши товарно-материальные запасы. В любом случае с их приобретением и хранением связаны издержки, в том числе следующие.

■ Стоимость капитала или издержки упущенной выгоды (в зависимости от текущих ставок – от 5 до 25 %). Если в товарно-материальных запасах используются заемные средства, компания должна выплачивать процент. А привлечение собственного капитала означает упущенную выгоду (если бы компания приобрела основное оборудование вместо запасов, она получила бы прибыль с вложенного капитала).

■ Место под запасы (от 3 до 10 %). Сюда относятся стоимость аренды, амортизация, оплата коммунальных услуг, налоги, страховка и пр.

■ Обращение с запасами (от 4 до 10 %). Включает как издержки на оплату труда: приемку, складирование, охрану, так и издержки обращения с материалами: аренда оборудования, амортизация, стоимость электроэнергии, эксплуатационные расходы.

■ Потери запасов: хищение, порча, износ и устаревание (от 2 до 5 %). Чем дольше запасы хранятся на складе, тем выше вероятность, что с ними что-нибудь случится.

В сумме издержки хранения запасов могут составлять от 15 до 40 %, и многие из них связаны с текущей деятельностью компании, что может серьезно повлиять на рентабельность бизнеса.

Помимо издержек хранения, с запасами связаны две другие существенные статьи расходов: на оформление заказа и подготовку оборудования к работе.

Затраты на оформление заказа

Когда компания оформляет заказ на приобретение дополнительных запасов, возникают как постоянные, так и переменные затраты.

Компания, безусловно, несет постоянные расходы – стоимость инфраструктуры, компьютерных систем и пр.

Переменные затраты, возникающие в связи с заказом, включают подготовку запроса, собственно оформление заказа, анализ уровня складских запасов, получение заказа от поставщика и его проверку, подготовку и оплату по счету, выставленному поставщиком.

Многие компании забывают об этих издержках, особенно о переменных. Однако в сумме это $50–150 на каждый заказ.

Стоимость подготовки оборудования

Если ваша компания является производителем (а не оптовым/розничным продавцом), вы столкнетесь с необходимостью подготовки оборудования (наладки), что потребует трудозатрат, а также учета стоимости деталей и издержек простоя.

Стоит отметить, что полное переоборудование включает не только замену машин. С точки зрения бережливого производства, о котором мы поговорим в следующих главах, переоборудование представляет собой период между выпуском последней годной детали старого образца и первой годной детали нового образца.

Как и в случае с оформлением заказа, стоимость подготовки оборудования включает постоянные и переменные затраты. К постоянным здесь относится стоимость замены основного оборудования.

Расходы на персонал и стоимость расходных материалов, используемых для демонтажа и установки оборудования, относятся к переменным затратам. Чем дольше длится подготовка, тем они выше.

Минимизация совокупных затрат

Компании стремятся к снижению совокупных затрат. Если представить это в виде графика, то точкой минимизации будет пересечение кривой издержек хранения (которые возрастают при увеличении количества запасов) и кривой стоимости наладки (снижается по мере увеличения масштаба) (см. рис. 4.3). Это взаимно обратные величины, и можно достичь некого компромисса между ними. Та самая точка пересечения двух кривых, в которой достигается наилучшая экономическая эффективность, рассчитывается на основе простой модели экономичного размера заказа (Economic Order Quantity, EOQ).

Как уже сказано, компании находятся в условиях постоянной необходимости снижения стоимости запасов. Вся ответственность в конечном итоге ложится на специалистов по управлению цепочкой поставок. В главе 6 «Снабжение в цепочке поставок» мы рассмотрим способы снижения таких затрат путем применения различных тактик снабжения. Но в любом случае компании необходимо прибегнуть к таким методам, как бережливое производство (см. гл. 18 о бережливости и гибкой логистике), чтобы добиться сдвига, как показано на рис. 4.3.

Размер заказа позволяет минимизировать стоимость товарно-материальных запасов посредством оптимизации затрат на оформление заказа и хранение. Речь идет о модели экономичного размера заказа, или EOQ. Это и есть ответ на вопрос, в каких количествах приобретать или производить товар.

Модель EOQ строится на некоторых допущениях:

■ затраты на оформление заказа неизменны;

■ уровень спроса известен и равномерен;

■ время выполнения заказа известно и постоянно;

■ цена приобретаемой единицы неизменна;

■ пополнение запасов происходит мгновенно и в полном объеме.

Эти допущения с точки зрения использования запасов с течением времени изображены на рис. 4.4 в виде пилообразного графика.

Существуют три основных вида модели EOQ, но нас интересует одна – базовая, или простая модель EOQ.

Коротко о двух других видах.

■ Экономичный объем производства. В отличие от простой модели EOQ эта модель строится на допущении, что товары используют непосредственно после производства, то есть они не залеживаются на складе и фирма не несет издержек хранения (незамедлительное получение заказов, как в случае простой EOQ, не требуется). Соответственно, эта модель требует учета ежедневного уровня производства и спроса.

■ Скидка за объем. Здесь учитываются скидки, предусмотренные за достижение определенного минимального размера заказа. Затем сравнивается, действительно ли выгоднее приобрести больше, чем требуется, но по более низкой цене. Увеличенный объем запасов может повысить издержки хранения, что отчасти зависит от стоимости товара (как становится ясно из модели EOQ).

Простая формула EOQ

Для расчета экономичного размера заказа, а также годовой стоимости подготовки оборудования, хранения и совокупной стоимости запасов потребуются следующие данные:

Q = оптимальный размер заказа (EOQ)

D = годовой уровень спроса на определенную единицу запасов

S = затраты на оформление заказа или подготовку оборудования в расчете на один заказ

H = издержки хранения единицы в год

Собрав эти данные, мы можем вычислить следующее:

Годовая стоимость наладки = (Количество заказов в год) * (Затраты на оформление одного заказа или Затраты на подготовку оборудования для одного заказа) = (D/Q) * S

Годовые издержки хранения = (Средний объем запасов) * (Издержки хранения единицы в год) = (Q/2) * H

Годовые совокупные затраты = Стоимость подготовки оборудования + Издержки хранения = (D/Q) *S + (Q/2) * H

Таким образом,

Итак, выяснив с помощью модели EOQ, какое количество запасов нам необходимо, следует задаться другим важным вопросом: когда пополнять запасы. То есть нужно определить точку восполнения запасов (Reorder Point, ROP).

Для этого используют две модели: на основе объема (Q) на основе периодичности (P).

ROP по фиксированному объему

Модель фиксированного объема (Q) предполагает, что, когда объем запасов достигает определенного уровня (Q), это служит сигналом для пополнения запасов на основе рассчитанного экономичного размера заказа (см. рис. 4.5).

В этом случае ROP рассчитывается так: ROP = Ежедневный уровень спроса × Время выполнения заказа (дней) (или d × L).

Рассмотрим простой пример. Если спрос (d) составляет 10 единиц/день, а пополнение запасов (L) занимает 3 дня, точка восполнения запасов ROP = 30 единиц (то есть 10 единиц × 3 дня).

Эта простая модель строится на допущении, что уровень спроса и время выполнения заказа постоянны (почти невозможно на практике), а для сглаживания отклонений рассчитывается страховой запас.

Страховой запас

Рассчитать объем страхового запаса (safety stock, ss) можно разными способами. Многие из этих способов являются эмпирическими, и некоторые основаны на методах статистики.

Страховой запас по своему характеру является аддитивным, и формула ROP приобретает следующий вид: d × L + ss.

Вероятностный страховой запас

Вероятностный страховой запас рассчитывается исходя из желания компании поддерживать определенный уровень сервиса, несмотря на колебание спроса. С учетом нормального распределения можно установить желаемый уровень сервиса (или уверенности) в виде определенной доли спроса (x%), на который хватит имеющихся запасов в течение времени выполнения заказа (см. рис. 4.6).

Для расчета можно соотнести количество стандартных отклонений от среднего значения с уровнем уверенности (который представляет собой количество стандартных отклонений, отстоящих от среднего значения нормального распределения, необходимого для удержания x% площади), приведенные в таблице стандартного нормального распределения (Z). (Некоторые распространенные примеры приведены ниже.)

Для использования этого метода необходимо рассчитать среднее значение спроса и стандартное отклонение, поскольку в данном случае спрос непостоянен.

Рассмотрим пример, в котором среднедневной спрос составляет 100 единиц, время выполнения заказа – 1 день, стандартное отклонение в течение времени выполнения заказа – 15 единиц, а желаемый уровень сервиса – 99 % (Z = 3).

При таком расчете ROP – это ожидаемый спрос в течение времени выполнения заказа плюс страховой запас.

В нашем примере ROP с учетом страхового запаса будет рассчитан следующим образом: 100 + (3,0 × 15) = 145 (единиц).

Эта модель учитывает колебания спроса только в течение времени выполнения заказа, но существуют и другие модели, которые компенсируют следующие факторы:

■ непостоянный спрос, постоянное время выполнения заказа;

■ непостоянное время выполнения заказа, постоянный спрос;

■ непостоянное время выполнения заказа, непостоянный спрос.

Эмпирические методы расчета страхового запаса

Помимо вероятностных моделей страховых запасов, некоторые предпочитают использовать эмпирические методы (иногда такой расчет называют страховым временем, поскольку он выражается в количестве дней обеспеченности запасами). Такие методы являются менее научными, но более удобными и доступными. Вот некоторые примеры практических методов.

■ Половина срока выполнения заказа. Если спрос составляет 10 единиц/день, а время, необходимое на пополнение запасов, – 3 дня, страховой запас будет равен 15 единицам: (10 * 3)/2.

■ Разница между максимальным и средним уровнем продаж. Такой метод хорош, если нужно предусмотреть периодические всплески объема продаж.

■ Статистический страховой запас, конвертированный в дни. Используется вероятностная модель страхового запаса (см. выше), но полученный результат конвертируют в количество дней обеспеченности запасами.

ROP c фиксированным периодом

Применение целевых периодов поставки, как показано в третьем примере выше, может быть выгодно, если на ваши продукты влияет сезонность, ведь именно это является главной особенностью модели ROP с фиксированным периодом пополнения запасов (P) (см. рис. 4.7).

Эта модель требует постоянного контроля запасов. Как правило, единицы, для которых характерно быстрое движение, требуют более частого контроля, а за менее «быстрыми» единицами можно наблюдать реже.

Здесь в отличие от модели ROP с фиксированным объемом для каждой единицы устанавливается свой целевой уровень (обычно выражается в периоде поставки), достижение которого служит сигналом к восполнению запасов.

Модель фиксированного периода восполнения запасов подойдет в том случае, когда представитель поставщика регулярно посещает клиентов и принимает заказы на весь ассортимент продукции, а также когда выгодно объединять заказы для экономии транспортных расходов, например при доставке в распределительный центр. Такой инструмент, как планирование потребностей дистрибуции (distribution requirements planning, DRP), позволяет устанавливать контрольные параметры запасов, например уровень страхового запаса, и рассчитывать потребности в запасах с разбивкой по периодам. Подробнее этот инструмент объясняется ниже; он необходим, если компании нужно управлять сетью распределительных центров.

Однократное пополнение

Такая модель подойдет для компаний, совершающих сезонные или однократные закупки. Обычно такие продукты утрачивают свою ценность по прошествии определенного времени (например, газеты, выпечка). Затраты связаны как с недостаточным, так и избыточным объемом заказа, и руководству компании очень важно не ошибиться, чтобы не столкнуться с убытками.

Лучше всего решать этот вопрос с помощью вероятностной модели. Для этого нужно оценить издержки в случае дефицита (цена реализации / затраты на единицу / количество единиц) и в случае избытка (затраты / количество единиц – стоимость невостребованных остатков / количество единиц).

Затем можно установить желаемый уровень сервиса (то есть определенный уровень уверенности в том, что запасов хватит на покрытие спроса): разделим стоимость дефицита на совокупную стоимость дефицита и избытка.

На основе рассчитанного уровня сервиса (в процентах) мы сможем определить объем пополнения (для этого будем использовать тот же метод, что и при расчете ROP с фиксированным объемом).