Продолжаю, по мере готовности, публиковать перевод статьи Эли Шрагенхайма и Майкла Демера.
Читаю и перевожу пока с наслаждением.
Главный вызов в дистрибьюции
Управление обычной и ожидаемой неопределенностью
Роль дистрибьютора состоит в создании мостика между тем, что клиенты хотят купить, и тем, что поставщики могут поставить, причем обе стороны существуют в условиях значительной неопределенности. Чаще всего дистрибьютор должен угадать спрос на конкретные продукты, учитывая срок поставки, причем как спрос, так и время поставки постоянно колеблются. Управление этим разрывом для тысяч товаров во множестве торговых точках, когда в каждой торговой точке нужно управлять спросом на каждую товарную позиции, это действительно серьезный вызов.
Онлайн-торговля несколько облегчает эту задачу, но вынуждает клиентов ждать, перекладывая на них часть неопределенности. Потребность практически немедленной покупки, по-прежнему, сохраняет потребность в физических магазинах.
Главный инструмент в управлении цепочками поставок – это прогноз. Не важно, получен ли он алгоритмами ИИ или экспертными оценками, прогноз определяет объем спроса, что позволяет принимать решения на основе количественных данных.
Тем не менее, прогнозы из одной цифры ненадежны, даже если не рассматривать редкие события, типа войны, перекрывшую маршруты поставки. Обычная и ожидаемая неопределенность затрагивает только обычные, постоянно происходящие мелкие события, не оказывающих драматического воздействия на потребительские предпочтения, сроки поставки и качество продукта. Определяющая черта такой неопределенности: иногда различные флуктуации складываются, а иногда компенсируют друг друга.
Управление обычной и ожидаемой неопределенностью – это серьезный вызов, нарушающий связь между спросом и поставкой. И в этом заключается реальная возможность: обеспечить значительно лучший по сравнению с конкурентами уровень сервиса, не принимая на себя высоких рисков.
Сказанное ни в коем случае не является критикой того, как дистрибьюторы управляли до сих пор. Неопределенность – это сложно, и цель состоит в том, чтобы назвать ее своим именем и как-то структурировать. Дистрибьютор, который открыто признает наличие неопределенности, оценивает решения с учетом условий, в которых они принимались (а не только по конечному результату), и управляет рисками более осмотрительно, чем конкуренты, превращает фактор, с которым сталкиваются все, в реальное преимущество.
Какова область применения подходов, описанных в этой статье
В этой работе понятие «дистрибьюция» используется в широком смысле: покупка товаров и обеспечение их наличия для любого, кому они необходимы, без внесения изменений в сам продукт. Согласно этому определению, сетевой ритейл является дистрибьюцией. Точно также как поставщики промышленного оборудования и материалов, аптеки, продавцы запасных частей и оптовые поставщики производственных компаний. Эта работа написана преимущественно для дистрибьюции в ритейл, где число точек управления (пересечения номенклатуры и мест хранения/реализации) делает управление неопределенностью наиболее трубным, но большая часть изложенного применима для любой области, где покупаются и продаются товары.
Исходя из этого определения, читатели узнаю себя в одной из двух ситуациях, и разницу между ними нужно проговорить на старте.
В первом случае, выбор делает клиент. Когда кто-то покупает шляпу, книгу или бутылку вина, его потребность могут удовлетворить несколько продуктов, и сам по себе выбор – это то, что покупает клиент. Дистрибьютор, обслуживающий таких клиентов, должен принять решение, какой ассортимент предлагать, а риск отсутствия товара состоит в том, что клиент не найдет ничего для себя ничего подходящего.
Во втором случае, выбор клиентом уже сделан. Производитель, который сертифицировал один компрессор для своего холодильника, не примет другой. Контрагент, который стандартизировал определенную ленту для заклеивания картонных коробок, хочет именно эту ленту, а не идентичную от другого производителя. В этой ситуации нет выбора, которым надо управлять. Задача дистрибьютора иметь конкретный товар в любом момент, когда он понадобится, и риски от отсутствия товара в том, что мы вообще не сможем обслужить нашего клиента.
Большинство дистрибьюторов существуют одновременно в обеих ситуациях, просто в разных пропорциях. Для сетей, торгующих продуктами, работают в первом типе, поставщики товаров для промышленности – преимущество во втором, но в деятельности каждого присутствуют элементы обоих случаев. Именно это соотношение определяет, какие разделы будут наиболее ценными для данного конкретного читателя. Например, Разумное наличие (Reasonable Availability) является обычным для ритейла и редким для других сред, тогда как схожие продуктовые группы и ассортимент лучше подойдет для ситуаций, где клиенты выбирают товары-заменители.
Что не зависит от этого соотношения, так это набор решений, которые должны быть приняты. В обеих ситуациях колеблются так, что никакой прогноз не может устранить неопределенность. В обоих случаях необходимо решать, какой объем запасов поддерживать с учетом этих колебаний и оправданы ли затраты на их хранение той отдачей, которую приносит товар. В обоих случаях, наличие – это обещание клиенту, и обещание полного наличия ассортимента стоит достаточно дорого, и это заслуживает, чтобы это было результатом решения, а не привычного поведения. В тех случаях, когда раздел за пределами ритейла применим лишь частично, это специально оговаривается в тексте.
Чего эта статья не касается
Этот подход применим, главным образом, для стратегии дистрибьюции, которые предполагают пополнение продаваемых товаров, а не для стратегий, когда проданный продукт больше никогда не заказывается. Два известных примера делают эти границы более четкими. Некоторые ритейлеры из мира моды (наиболее известный — Zara), закупают модель один раз, распродают ее и переходят к следующим. Некоторые свежие фрукты и овощи ведут себя таким же образом: они доступны в короткий период времени, а затем заменяются чем-то другим. Мы не даем здесь оценок этим стратегиям, они просто построены на иных принципиальных посылках.
Это структурная граница. Каждый механизм, описанный на этих страницах (буфер запаса, управление буфером, пополнение в соответствии с потреблением) предполагает, что буфер запаса восполняется. Там, где нет намерения делать повторные заказы, не может быть буфера для управления: решение будет однократная закупка, без постоянных обязательств по обеспечению наличия.
Такие стратегии выходят за рамки управления уровня товарной позиции. Ритейлер, который никогда не пополняет конкретный артикул одежды, все равно управляет богатством того, что представлено на вешалках, постоянно освежая его разными товарными позициями. Это обязательства на уровне ассортимента и разделы про группы схожих продуктов и управлению ассортиментом применимы для этой стратегии напрямую.
За рамками этой работы находятся некоторые решения, которые относятся к среде дистрибьюции, но не связаны с вопросом неопределенности. Она не касается классификации ассортимента по глубине и ширине или этапа жизненного цикла продукта: продукт выходит на рынок, находится на пике или приближается к концу своего жизненного цикла. Не рассматриваются вопросы рыночной сегментации, выбора того, каких клиентов мы будем обслуживать. Также не предлагается методика определения того, какие именно товары должны быть включены в ассортимент, или когда следует выводить из него неликвидные позиции — товары, на которые исчез спрос и вряд ли восстановится в будущем; авторы исходят из того, что подобные решения необходимы, и оставляют их принятие специалистам, непосредственно работающим с рынком. Это важные с точки зрения практики вопросы, входящие в компетенцию мерчендайзеров и категорийных менеджеров, которые обычно знают, как их решать. Что не может быть решено в рамках этих компетенция, так это вопрос как работать с обычной и ожидаемой неопределенностью, сопутствующей любому сформированному ассортименту. Этом и только этому посвящена эта работа.
Прогнозы – это диапазон
Реальная проблема в управлении цепочками поставок состоит не в том, чтобы лучше прогнозировать, а в том, как управлять неопределенностью. Неопределенность – это факт жизни, улучшенный прогноз ее слегка уменьшает, но не устраняет. Сейчас многие руководители ожидают, что ИИ решит эту проблему, и действительно ИИ улучшает точность учета запасов, аналитику поставщиков и краткосрочные прогнозы. Это реальная польза. Однако, когда ИИ применяется для прогнозирования, он, по-прежнему, выдает прогноз из одной цифры: мы оптимизируем ошибочный подход, а не устраняем его ошибки. Одна цифра не дает никакого представления о том, насколько сильно фактический спрос может вполне предсказуемо отклоняться, а это именно та информация , которая нужна нам для принятия решения для оценки объема запасов. Одна цифра, рассчитанная более замудренным способом, это все еще одна цифра. Потенциал от таких улучшений низкий. Предел улучшений определяется парадигмой, а не математикой: пока существует обычная и ожидаемая неопределенность, даже самый продвинутый ИИ-прогноз дает более качественный неправильный ответ, а не качественно другой ответ.
Мы часто этого не замечаем. Организации используют прогноз так, как будто это и есть спрос, а не его оценочное среднее значение. На этой цифре строятся планы, относительно этой цифры оценивается эффективность. Когда фактический спрос оказывается другим, основная реакция – предъявлять претензии тому, кто делал прогноз, вместо того, чтобы поставить под сомнение исходную посылку, что спрос можно выразить одним единственным числом.
Эту ошибку легко продемонстрировать. Отдел продаж прогнозирует спрос на товар в следующем месяце на уровне 1200 единиц; система управления цепочками поставок принимает цифру 1200 за план, и операционное подразделение формирует запасы в соответствии с ней. Фактический же спрос мог составить 798 или 1426 единиц. Прогноз не был ошибочным: 1200 — это лишь среднее значение в диапазоне, который на самом деле варьировался от 750 до 1650. А поскольку на складе было всего 1200 единиц и все они были распроданы, более высокий уровень спроса даже не был зафиксирован. Конкретное число выглядит убедительно, но почти всегда оказывается неверным. Специалисты по прогнозированию вовсе не сработали плохо — просто то, что они пытались спрогнозировать, не является числом. Это диапазон.
Эли Голдратт постоянно и настойчиво на это указывал. Правильно понятый прогноз описывает наибольшую вероятность в диапазоне возможных исходов. Фактический спрос окажется где-то внутри этого диапазона, и задача организации быть готовой отреагировать на любой исход в рамках этого диапазона, а не предсказать точное значение.
Форма диапазона имеет значение. Чем дальше прогноз от момента фактического потребления, тем шире диапазон прогноза: прогноз на неделю, отстоящую от текущего момента на двенадцать месяцев, будет иметь более широкий диапазон, чем прогноз на следующую неделю. Такая форма определена характером поведения спроса, а не пределами возможностей технологий прогнозирования. Сужение диапазона не является строго монотонным: диапазон прогноза на завтра может быть шире, чем на предстоящую неделю, потому что ежедневные флуктуации складываются и усредняются на нескольких днях. Внутри любого окна прогнозирования соответствующая неопределенность зависит от того, как колебания агрегируются.
Именно поэтому, время реакции имеет такое большое значение. Организация, которая быстро реагирует на фактическое потребление, действует в узком диапазоне прогнозирования, где неопределенность остается управляемой. А организация которая фиксирует план из одной цифры заранее, функционирует в широкой части диапазона, когда обязательства не совпадают с тем, что происходит в реальности. Более высокое качество прогноза не закрывает этот разрыв, а быстрая реакция – закрывает.
В связи с этим возникает вопрос о горизонте прогноза. Прогноз на три месяца может выглядеть более надежным, чем прогноз на две недели. Но, когда надежное время пополнения составляет две недели, пополнение должно реагировать на фактическую неопределенность, и прогноз на три месяца не помогает принять решение, которое нужно принять прямо сегодня.
Таким образом, понимание неопределенности означает отказ от прогноза из одной цифры и переход к использованию прогнозируемым диапазонам на горизонте времени, совпадающем со временем реакции. Вопрос меняется с «каким будет значение спроса?» на «в каком диапазоне будет фактический спрос, и насколько быстро мы сможем на среагировать на его фактическое значение?» Это изменение взгляда делает возможными реализовать все аргументы, приводимые в этой работе.
Полезный способ работы с неопределенностью – это открыто признать ее существование, понять вероятные исходы и наметить рациональные варианты [действий]. Ни одно решение не должно оцениваться без понимания того уровня неопределенности, в которой это решение принималось. Выгода состоит в достижении нового уровня успеха за счет более успешной, чем конкуренты, работе с неопределенностью.
Проблема неопределенности не может быть устранена
Организации часто подходят к будущему спросу, особенно в том, что касается «длинного хвоста», как к проблеме, которая должна быть решена: с помощью более качественного прогноза, более изощренных алгоритмов, исходя из скрытой исходной посылки, что достаточный объем данных и вычислительной мощности могут снизить неопределенность до приемлемого уровня.
Это допущение ошибочно для всех товаров, а особенно для товаров из «хвоста» распределения. Неопределенность это не временное состояние, которое нужно преодолеть, это постоянная характеристика низкого спроса. Никакая изощренная аналитика не скажет вам, будет ли специализированный компонент, который дважды продался в прошлом квартале, в следующем квартале будет продан три раза или ни разу. Данные не содержать ответ на этот вопрос.
Признание этого факта меняет постановку задачи. Вопрос не в том, «как нам предсказать спрос на конкретный товар в конкретном месте?», а в том «как нам принимать качественные решения о заказах, особенно для товаров из «хвоста» распределения, несмотря на неустранимую неопределенность?» Организации которые стремятся к точности предсказания растрачивают ресурсы на недостижимую цель, а те организации, которые принимают существование неопределенности и выстраивают с ее учетом процесс принятия решений, достигают реального прогресса.
Продолжение следует…