Людей, которые рассказывают про Теорию ограничений, сильно больше, чем специалистов. На прошлой неделе TOCICO провела вэбинар, где рассказали о новых уровнях сертификации, а также о продвижении информации о сертифицированных специалистах

Вводим хештег #TOCcertified

Любого специалиста можно проверить на соответствующем сайте.

Вот мой сертификат Практика (TOCPC), перевыпущенный в электронном виде: https://certification.tocico.org/c/3d6490828227456798e3fbaf6b3b8711

А вот мой сертификат о сдаче Fundamentals: https://certification.tocico.org/c/cf9ed52be01d4684856519d41ff94e6e

Мне стесняться нечего — проверяйте. Бумажка, подтверждающая, что я знаю, о чем говорю.

После одной из диагностик управления запасами меня попросили осветить вопрос для каких областей применимы решения Теории ограничений, которые мы продвигаем, в каких областях их можно внедрять, а кому нет смысла беспокоиться и напрягаться. Давайте попробуем это обсудить.

Теория ограничений — это комплекс подходов, который был разработан израильским физиком Эли Голдраттом, которого с нами нет с 2011 года. Сейчас Теория ограничений развивается его последователями. На мой взгляд, самя адекватная организация, которая занимаестя развитием этих решений — это TOCICO (Международная сертификационная организация по ТОС).

На текущий момент, в рамках Теории ограничений есть три условно «готовых» решения. Когда мы говорим про «готовые решения» — это всё, конечно, хорошо и красиво, но готовые решения — это спорная вещь.

Любое решение готово, если оно подходит под вашу ситуацию.

Если «готовое решение» не подходит под вашу ситуацию, то его нужно допилить напильником.

В рамках ТОС есть три «готовых решения», которые уже многократно апробированы и внедрены, в том числе и у нас в стране (только нашей компанией выполнено больше двух десятков проектов).

Во первых, это решения, связанные с управление сроками: производство под заказ, поставки под заказ,

Во вторых, решения для управления проектами: метод критической цепи и набирающий сейчас популярность вариант сочетания метода критической цепи и гибких продходов к управлению проектами, так называемый Agile CCPM

И третье, это управление наличием запасов в интегрированных цепочках поставок, когда у нас есть цепочки поставок, где нам нужно обеспечить управление запасами: необходимый уровень наличия без излишков.

Проблема управления запасами веками не меняется: запасов должно быть много, но мало. Много, чтобы хватало под пик потребления, но мало, чтобы не морозить много денег.

Те, кто читает наши ресурсы, смотрит наши ролики, возможно уже обращал внимание на то, что выбор поставлять/производить под заказ или поставлять/производить для наличия на склад, строго говоря, лежит за пределами нашей воли, как руководителей. Он определяется активным действующим типом ограничения.

Если ваши клиенты готовы ждать, то решения по управлению запасами вам точно не нужны, но решения по управлению сроками из Теории ограничений вам могут быть полезны.

А если вашим клиентам еще и не важны сроки, если они готовы внести предоплату и ждать очень долго, то, строго говоря, в рамках решений Теории ограничений вы для себя ничего не найдете.

Для управления сроками вам подойдут решения «упрощенный барабан-буфер-канат», CCPM или Agile CCPM. У нас для этого есть производственная система NET Operation, есть среди наших партнеров и те, чьи отечественные решения поддерживают подходы ТОС для управления проектами.

Если же вам необходимо поставлять для наличия на склад, то для вас есть решение под общим названием Replenishment, внутри которого различают «производство для наличия», «производство для внутреннего наличия», «закупки для наличия» и «дистрибьюцию для наличия». Что бы вы ни делали «для наличия», всё это прекрасно поддерживает программно-методический комлекс «NET STOCK.PRO«, в котором реализовано решение Replenishment, как классическая версия, которая была разработана во второй половине 90-х, так и последующие доработки, которые происходили уже после нулевых, включая управление наличием при длинных сроках пополнения, что после 2022 года стало актуально даже для тех, для кого раньше было неважно.

Прежде, чем говорить о тех областях, где вам вряд ли поможет наш программно-методический комплекс, давайте проговорим те примеры, где NETSTOCK и подходы Теории ограничений вам точно помогут.

Во первых, первоначально классическое решение появилось для управления запасами в рознице, которая вечно пытается что спрогнозировать. В среднем, по большой торговой сети спрогнозировать что-то можно, но спрогнозировать продажи в одной отдельной конкретно взятой торговой точке — очень сложно.

Я, как человек регулярно покупающий некоторые виды продуктов, прекрасно это знаю на собственном опыте. И более того, некоторые торговые сети с недавних под, в силу своей неспособности обеспечить наличие, в лотерее не участвуют. При этом я даже являлся их клиентом, магазин находится рядом с домом, и я егорегулярно посещал, но в последнее время с наличием тех продуктов, которые я привык у них покупать, стало совсем плохо, и я начал покупать в других местах. Соответственно, в другие места перенеслись и все остальные покупки.

Естественно, в торговой сети об этом никто не узнает, потому что ведь я же не пойду им об этом рассказывать. У них просто стало меньше клиентов на одну семью, одно домохозяйство.

Так вот, область применения розница, для классического решения, как оно было разработано изначально подходит очень хорошо.

Где еще хорошо работают эти подходы?

Они очень хорошо работают в производствах, которые производят товары народного потребления. ТНП — это то, что мы с вами потом как раз в розничных магазинах и покупаем. Для производства товаров народного потребления самый правильный вариант производства — это производство для наличия на склад. Соответственно, решение «производство для наличия» обеспечивает наличие без излишков, помогает выстроить план производства, график загрузки производства и определить приоритеты для производства.

Это тоже область, где классические решения Теории ограничений работают очень хорошо.

Управление наличием очень неплохо работает в дистрибьюции. Правда, тут понадобятся наши доработки, потому что у дистрибьюторов часто длинные сроки пополнения, но решение себя показывает очень хорошо.

Если вы являетесь производителем расходных материалов, то это решение тоже вам подойдет.

Не забываем также и про закупку сырья, комплектующих и расходников для производства. Применение подходов управления «для наличия» показывают очень хорошие результаты. Получаются очень понятные, очень прозрачные схемы управления складами.

Продолжение следует….

Теория ограничений — это не только про «узкие горлышки» и не только пять фокусирующих шагов.

Хотя…

Когда д-ра Голдратта спросили, как бы он охарктеризовал Теорию ограничений в несколько предложений, то он ответил: «Мне не нужно нескольких предложений. Я вам отвечу одним словом: Фокусировка». Он вообще был мастер чеканых фраз и часто формулировал афоризмы.

Любая организация, в которой есть люди, — это сложная система.

Во-первых, она сложная.

Во-вторых, она вероятностная.

Два фактора, в которых мы с вами существуем:

Неопределенность. Мы не знаем, как оно будет на самом деле. Мы можем только ОЦЕНИВАТЬ с какой-то ВЕРОЯТНСТЬЮ наступление того или иного события.

Сложность. Сложность в обычном понимании означает, что мы не в состоянии описать, формализовать, представить все варианты поведения, которые мы можем увидеть. Мы не можем детально описать систему.

А значит, все попытки детального описания: «Вот мы сейчас опишем бизнес-процессы, и будет нам счастье», прямо скажем, опредчены на провал.

Вы не можете описать все бизнес-процессы!!!

Потому что, во первых, никто не знает, сколько у вас бизнес-процессов, во вторых, в зависимости от глубины описания, это будут разные описания бизнес-процессов. При переходе с уровня на уровень, скорее всего, вы вообще потеряете связь между первоначальным процессом и тем, что вы сейчас описываете. Это неизбежные вещи.

Поэтому всегда вы будете описывать какой-то кусочек системы, при этом полностью описать систему вы не сможете НИ-КОГ-ДА!

Такая вот вводная…

Наши бизнесовые и производственные системы не могут быть полностью описаны, и поэтому являются сложными системами.

Мы с вами вообще никогда не имеем дела с реальным описанием системы. Мы работаем с каким-то кусочком, который, строго говоря, называется «модель».

Не так давно на одном высокоинтеллектуальном сборище я услышал фразу: «Модель — это описание трупа. Живая система, пока вы ее описывали, уже изменилась». В модели мы «выдергиваем» только те ключевые моменты, которые нам важны для принятия решений.

И если мы возьмем эти две исходных посылки: сложность — мы никогда не знаем как, на самом деле, устроена система, и неопределенность, то нам, как менеджерам, становится очень грустно, потому что когда все сложно и неопределенно, то как мы можем вообще хоть чем-то управлять.

В 1986 году Эли Голдратт и Роберт Фокс написали книжку «The Race», где они впервые попробовали в качестве описания к своим слайдам изложить базовые подходы Теории ограничений, какими они виделись в 1986 году. Если вы решите ее читать, то сейчас она уже больше имеет скорее историческую ценность, чем методическую.

Но некоторые вещи с тех пор не поменялись, я позволю себе процитировать небольшой кусочек.

«Страх неопределенности — один из самых больших страхов менеджеров. В первую очередь из-за боязни быть обвиненными в неудачах из ситуации «послезнания», когда мы уже знаем, чем все закончилось, тогда как при принятии решения всё еще было непонятно и неизвестно»

И эта ситуация с 1986 по 2024 год, в общем-то, не поменялась.

Очень часто люди принимают решения не из позиций достижения целей, а из позиции избегания наказания. Как бы так не подставиться при принятии решений, чтобы не быть обвиненным тогда, когда всем станет понятно, чем все закончилось.

В 2011 году, когда Голдратт уже умирал от рака, он начал, но не успел закончить книгу, которая называлась «Наука управления». Он успел наговорить введение к ней в аудиоверсии и у меня на сайте можно найти расшифровку с комментариями Умберто Баптиста. В этом вступлении Голдратт говорил, что существует три базовых страха менеджмента, которые мешают им адекватно принимать решения.

Первое — это страх сложных систем, который приводит к тому, что мы расчленяем системы на подсистемы, а это, в свою очередь, приводит к отвлечению внимания менеджмента на поиск локальных оптимумов, которые не соответствуют глобальным целям. Например, когда мы отлаживаем работу отдела, не поинимая, как это повлияет на работу компании в целом.

Второе — это страх неизвестного, который направляет нас к все более и более детальном рассмотрению, погружая во все большее количество деталей, которые отвлекают внимание менеджмента на оптимизацию в пределах шума.

Третье — это страх, что конфлиткы приведут к перетягиванию каната, что будет отвлекать вниманме менеджмента от борьбы с неприемлимыми компромиссами.

Давайте никого не будем обвинять и посмотрим как это выглядит в реальной жизни.

Итак первый страх — это страх сложных систем.

Когда мы видим сложную систему и понимаем, что мы не можем ее описать, то мы пытаемся разделить ее на более мелкие и понятные кусочки, описать эти кусочки и начать ими управлять. Но при этом, поскольку мы теряем из поля зрения связи между подсистемами, то в системе получаются лишние степени свободы, то есть такие варианты поведения, которые при рассмотрении целой системы не имеют смысла, так как они находятся «в зацеплении» с другими посдсистемами. А мы тратим время на поиск, описание и разработку методов управления для эти вариантов.

Второй страх приводит к тому, что мы стараемся предсказать будущее. Был такой советский фильм «Ах, водевиль, водевиль!!!» В нем есть заменитый музыкальный номер:

Поэтому любые варианты гадания на кофейной гуще, сюда относятся все системы прогнозирования, всегда будут пользоваться популярностью.

Потому что эти системы как раз работают с нашим страхом неизвестного. Нам кажется, что когда мы загрузим большое количество цифр, как-то их классически математически обработаем, что-то предскажем, то мы получим ответ, как это будет происходить «на самом деле», а главное — мы снимем с себя отвественность…

Одна из самых опасных менеджерских формулировок, которую мы можем получить: «Ну… Компьютер так предсказал… Ну.. Мы действовали в соответствии с прогнозом… Прогноз не оправдался…»

Давайте мы здесь несколько простых вещей пробросим.

Во-первых, все прогнозы строятся на исторических данных. Для того, чтобы сделать прогноз вам нужно загрухить исторические данные, проанализировать их, а дальше у вас есть несколько математических моделей, которые вы можете использовать: модели кластеризации и модели регрессии. Эти модели обучаются на исторических данных и дальше проверяются на исторических же данных.

Выглядит это так (я как обученный Дата-аналитик знаю о чем говорю): вы взяли какой-то объем исторических данных, отсекли каким-то случайным образом какой-то объем данных. Обычно это 20%, иногда 30%. На оставщихся 70-80%% данных обучили модель. Запустили какую-то считалочку. Эта считалочка что-то посчитала (вы даже не знаете, как она это посчитала, по какой-то математике, там за математику идет отдельная борьба) и выдала вам какой то результат.

Дальше вы проверяете, как отработала модель. Вы берете оставшиеся отложенные 20-30%% и отдаете в эту модельку. Она начинает там что-то крутить, выдает прогноз. Результаты сравнивают с реальными данными. Если отклонения плюс-минус приемлемые, то модель считается рабочей. Мы грузим в нее исторические данные и пытаемся предсказать будущее.

Так вот, как только вы выходите за пределы известных данных, у вас начинаются разъезжаться все ваши модели.

Если вы еще глубже погрузитесь в эту тему, то вы обнаружите, что первое, что от вас требуется — это очистить данные, избавиться от выбросов, то есть привести даные к статистически управляемому виду. Я не знаю где, но где-то по пути произошла опасная подмена.

Если мы возьмем гуру менеджмента Эдвардса Деминга, то у него там четко написано, что если процесс не находится в статистически управляемом состоянии, то не надо пытаться его менять. Сначала приведите процесс в статистически управляемое состояние, а потом только начинайте его менять.

С этой точки зрении, отсечение выпбросто и очистка данных имеет большой смысл, потому что мы должны понять, как этот процесс выглядит в статистически управляемом состоянии. Но… Когда вы работаете с этой штукой, то статистически управляемый процесс — это процесс, значения которого находятся в пределах «нормальных» с точки зрения шума. Когда я говорю «нормальных», я не имею ввиду нормального распределения, я говорю о статистически обычных колебаниях.

Деминг писал о том, что пока значения попадают в это диапазон, не нужно ничего с ними делать, а вот с выбросами нужно разбираться.

А теперь посмотрим, что говорил Голдратт. Голдратт говорил буквально следующее: «Не нужно заниматься оптимизацией в пределах шума».

Это означает, что вы определяете диапазон, попадание в который является нормой. И в этом состоит вся идея буферов, которые есть в Теории ограничений. Неважно, это буфер исполнения заказа, буфер запасов, диагнональный буфер в управлении проектками.

Ключевая исходная посылка: пока вы находитесь в пределах буфера, не нужно заниматься лишними телодвижениями, все хорошо.

Один этот подход снимает нагрузку с управленцев. Потому что не нужно заниматься вопросами, которые находятся в пределах нормы. Вам становятся важны толкь отклонения, то есть то, что не поместилось в буфер. Это сильно экономит время и управленческие ресурсы.

Теория ограничений исходит из следующей исходной посылки: если мы находимся в сложной среде в условиях неопределенности, то мы должны для себя определить диапазон, который обеспечиваем нам 95% надежность и, пока наша система работает с этой надежность, мы можем заниматься другими вопросами, не отвлекаясь на обычную, повседневную неопределенность.

И это ответ всем тем, кто говорит: «Это решение подходит только для развитых рынков».

Ни на каких рынках не бывает таких ситуаций, чтобы у нас было все определено!!!

Просто подходы Теории ограничений исходят из того, что мы определяем для себя диапазон, который является приемлемым. И пока наши результы находятся в этом диапазоне, мы не пытаемя заниматься микроменеджементом в условиях статистической погрешности. Потому что вы никогда не сможете определить: это результаты ваших действий или просто статистика.

Фокусируясь на отклонениях мы получаем дополнительное время, дополнительные ресурсы, и главное, мы их своевременно начинаем фиксировать.

И в этом основная сила подходов Теории ограничений.

Продолжаем разговор про виды ограничений.

Если вы находитесь в ситуации ограничения рынка, то никакие логистические ухищрения вам не помогут. Вам нужны новые продукты для старых рынков, новые рынки для старых продуктов или новые продукты для новых рынков.

Иная история, если у вас ситуация другими видами активных ограничений….

Второй тип/группа ограничений, с которым мы сталкиваемся, который описан во всех книжках, и за который все хватаются — это ограничение мощности. Это ситуация, когда у нас есть какой-либо ресурс, который не в состоянии выдать нам необходимый объем мощности.

Мощность — это суммарный объем полезной работы за какой-то период времени. Не путайте с производительностью. Производительность — это скорость, с которой вы генерируете результат. Вы можете очень быстро генерировать результат в моменте, но у вас большие перерывы и ваша суммарная мощность может быть никакая.

Разновидностей ограничений мощности огромное количество. Это может быть: нехватка станков, нехватка людей, нехватка площадей, и даже такак странная нехватка, как нехватка денег. Это всё нехватка мощности.

Это может быть просто нехватка доступных ресурсов: если вы просто не можете получить нужное количество ресурсов, сырья, материалов, комплектующих.

Как только вы попадаете в ситуацию квотирования, вы сразу попадаете в ситуацию ограниченной мощности.

И когда у вас есть ограничение мощности, то всё, что вы можете делать, — это максимально эту мощность использовать. Других вариантов у вас нет.

И третья разновидность ограничений — очень странная, но мы с ней постоянно встречаемся. И чем дальше, тем больше.

Это ограничение времени. Его определение звучит примерно так: «Если время терпение клиента короче, чем время которое нужно компании, чтобы выполнить заказ клиента, то компания находится в ситуации ограничения времени».

И если вы находитесь на рынке, для которого нормальным является ограничение времени, то есть ваши клиенты не готовы ждать, то вы можете их сколько угодно обвинять: какие они тупые, какие они нехорошие, какие они гады и т.д и т.п., но все это никому не важно. Потому что, если клиент не готов ждать, это значит, что он купит у того, у кого товар есть.Ограничение времени — это не рынок и не мощность, это ситуация, когда клиент готов ждать меньше, чем то время, которое необходимо вам, чтобы выполнить его заказ.

И ситуация ограничения времени — это единственное основание для того, чтобы хранить запасы. Запасы мы храним только потому, что наши клиенты не готовы ждать, пока мы найдем, оплатим, купим, привезем им их заказ. И отраслей, который находятся в ситуации ограничения времени огромное количество.

Только благодаря тому, что существует ограничение времени, у нас существуют дистрибьюторы. Именно на этом живет вся розница. Очевидно, что ни одно производство не готово ждать, пока закупщики найдут сырье и так далее.

Конечно, если сырья нет, то куда же они денутся. Они будут ждать. Но столько добрых слов на русском производственномя языке, сколько вы услышите от своих производственников в этой ситуации, вам вряд ли приходится часто слышать. И вам вряд ли это понравится.

Ситуация ограничения времени встречается значительно чаще, чемы об этом думаем.

Собственно говоря, как только вы подумали, не положить ли чего-нибудь на склад, не создать ли какой-нибудь запас, не купить ли чего-нибудь на всякий случай, вы воспринимаете ситуацию, как ситуацию ограничения времени.

Ну и очевидно, что эти три разных типа ограничений между собой взаимосвязаны. Если вы упёрлись в рынок, то вам ничего не остается делать, кроме как придумывать новые продукты, новые решения, либо искать новые рынки. Ваша задача в этом случае: не упустить ни одного клиента. Что означает, что вы должны знать, кто ваши клиенты и не упустить ни одного лида.

Если у вас ситуация ограничения времени, то вы должны обеспечить запасы. Добро пожаловать в решение по управлению наличием в цепочках поставок. Как только вам нужно положить запас, вы сразу попадаете в ситуацию, что запаса должно быть «много, но мало». И с ответом на этот вопрос мы точно можем вам помочь. У меня есть книжка на эту тему, у нас есть программный продукт на эту тему. Мы здесь много чего умеем. Если будет такое желание — обратитесь к нашим клиент-менеджерам, они вас на диагностику запишут, и мы вам просто покажем, как это выглядит.

В ситуации, когда вы находитесь в ограничении мощности, то вы НЕ МОЖЕТЕ создать запас! Если у вас есть ресурс, которого не хватает, чтобы удовлетворить весь спрос, который на вас сыплется, то вы неизбежно попадаете в ситуации ограничения мощности.

Если у вас есть ресурс, который не способен не способен обеспечить пиковый спрос, то вы не можете обеспечить наличие.

Исходя из этих исходных базовых посылок, мы попадаем ситуацию, когда мы вынуждены часть держать на складе, а часть привозить только под заказ. По сути отказываясь от части рынка, потому что мы решили, что для нас хранение запасов данной конкретной номенклатуры невыгодно.

Как мы это решили — это отдельный разговор.

Продолжение следует…

Еще раз немножко о понятии «ограничение», «бутылочных горлышках» и т.п.

В книжках у нас описаны относительно простые решения (не забываем, что книжки — это всегда маркетинг, это попытка познакомить мир с подходами), то чаще всего люди, которые прочитали книжки, кидаются внедрять Теорию ограничений с мыслью о том, что сейчас мы найдем «бутылочное горлышко» в системе, что-то хитрое с ним сделаем, разошьем, и сразу наступит нам счастье.

Ну, во-первых, «бутылочное горлышко» — это термин, который остался и «повис» у нас из восьмидесятых годов. Сегодня у нас используется понятие «ограничение», и оно сильно шире, чем просто понятие «самое слабое звено» или понятие «бутылочное горлышко» организации. Ограничение — это такая штука, которая заставляет нас вести себя определенным образом.

Классификация ограничений нигде не закреплена. Ее нельзя прочитать в словаре TOCICO. Но…

Если вы сталкивались с презентациями Goldratt School или нашими презентациями, то вы видели, что мы как-то договорились (далеко не факт, что все будут с нами согласны — дело, как говорится хозяйское), что все ограничения можно сгруппировать в три большие группы. Я об этом писал в своих публикациях, рассказывал в роликах, но для тех, кому долго и сложно искать сейчас быстренько напомним.

Первая группа — это такой вид ограничения, в который неизбежно упрётся любая коммерческая компания, — это ограничение рынка. Ограничение рынка — это когда компания продает свою продукцию всем, кому эта продукция нужна. Строго говоря, мы говорим о том, что ограничение рынка существует, когда компании принадлежит 50% и более рынка.

Здесь начинается куча разных ловушек, так как что такое рынок, как мы его определяем — непонятно. Для каждой компании это надо определять по своему. Мне, конечно, очень нравится подход Рави Гилани (можете найти его ролики на наших видеохостингах), который говорит: «О каком ограничении рынка вы говорите, если вам принадлежит менее 50% мирового рынка?»

Я не буду здесь с ним спорить, но… Если вы локальная компания и производите локальный продукт, то ваш рынок — это то, куда вы можете дотянуться, исходя из своих локальных возможностей.

Опираясь на это, нужно понимать, что ограничение рынка каждая компания определяет по своему.

Но при этом у того же Рави Гилани есть замечательная фраза, которая прямо таки греет мне душу, и я на нее всегда ссылаюсь: «Если вы выполняете заказы клиентов с надежностью менее 95% (есть такой показатель у наших англоязычных недрузей On Time In Full (OTIF) — в срок и в полном объеме), если ваш показатель OTIF менее 95%, то о каком ограничении рынка вы говорите? Вы просто некачествено работаете!»

Ваша логистическая система работает просто НЕКАЧЕСТВЕННО. Мы говорим о качественной работе логистической системы при показателе OTIF 95%+. Уровень 90%+ — это неплохо, твердая «четверка», 80%+ — «удовлетворительно». Но уж точно не 50% и не 70% (которые далеко не редкость). Логистическая система в этом случае не заслуживает даже оценки «удовлетворительно».

А значит вы НЕ МОЖЕТЕ говорить об ограничении рынка, если вы не выполняете свои обещания с достаточной надежностью.

Повторюсь: что бы вы ни делали, если вы будете замечательно работать, у вас будет великолепная логистика, и вы съедите всех своих конкурентов, то вы все равно упрётесь в ограничение рынка.

Из этого возникает одно важное следствие: ограничение из системы устранить нельзя! Ограничение в системе будет всегда, и нам нужно решить, где мы ХОТИМ, чтобы находилось наше ограничение.

Продолжение следует…