После долгого перерыва Эли Шрагенхайм начал публиковать одну статью за другой. Статья, которой я хочу с вами поделиться, с одной стороны – рекламная, продвигающая новый проект, который связан с внедрением подходов ТОС в производство. Гораздо более глубоком и очень полезном внедрении, нежели это можно сделать просто прочитав книгу “Цель”
Похоже, что Эли нашел команду, которая готова автоматизировать ДЕСЯТИЛЕТИЯ его методических наработок в части планирования и управления производством.
И хотя в статье есть ссылки на ресурсы и, вроде бы, мне не очень хорошо публиковать “чужую” рекламу, но… Это не просто реклама, в ней просто и доходчиво объяснены основные ключевые моменты, почему ERP и APS не решают проблемы производства.
И что должно быть в настоящей производственной системе, поддерживающей принятие решений (DSS).
А еще, уже не раз бывало так, что Эли выпускал свои публикации в тот момент, когда у нас появлялось какое-то решение, которое УЖЕ содержит в себе рекомендуемые им методические подходы.
Так и в этот раз. Эли выложил свою статью 29 ноября 2023, а 15 декабря 2023 мы официально объявили о выходе производственной системы, в которой ВСЕ ЧЕТЫРЕ критических открытия, о которых пишет Эли – реализованы.
Вот ссылка:
Так что, читайте, просвещайтесь, комментируйте крутого Эли Шрагенхайма.
Как обычно, ссылка на оригинал и все медиафайлы из блога автора.
Ваш Дмитрий Егоров.
P.S.: И статья ОГРОМНАЯ и резать ее в этот раз я не стал, так что удачи в борьбе с “многабукаф”. Русские субтитры в Youtube вполне адекватны
После того, как вы инвестировали сотни тысяч в свою собственную ERP систему, понятно, что вы не захотите узнать, что на рынке существуют значительно лучшие альтернативы. К счастью, для малого и среднего бизнеса заменить свою ERP не просто, а крупные клиенты ненавидят эту идею еще больше. Но репутация компании-поставщика ERP важна для новых внедрений, и способность добавить ценности существующим клиентам за счет включения новых нужных возможностей или решить существующую проблему.
Простая истина состоит в том, что большинство ERP систем необходимы для работы бизнеса, но все они неуспешны в попытке получить в полном объеме ожидаемую клиентами ценность: качественно контролировать поток, который генерирует выручку.
Я жду ваших комментариев здесь или здесь: on my Linkedin post.
Фундаментальный базовый разрыв
Когда я впервые сталкиваюсь с ERP системой, сначала я проверяю помогает ли она преодолеть две критических проблемы. За редким исключением, производитель, который не может справиться с этими проблемами, является хрупким, и когда он «сломается» зависит от внешних факторов.
Все организации должны брать на себя обязательства перед клиентами. Частью этих обязательств является количество продукции и предоставляемый сервис, а также их общее качество. Другая важная часть – это исполнение обязательств по срокам. Существует две широкие группы возможностей: или немедленно, как только клиент попросит, или пообещать конкретную дату исполнения в будущем.
Вот очень обобщенное описание этих двух критических проблем:
- ЧТО ОБЕЩАТЬ: что мы можем пообещать нашим клиентам, гарантируя высокую вероятность исполнения обязательств?
- КАК ВЫПОЛНИТЬ СВОЕ ОБЕЩАНИЕ: как только мы взяли на себя обязательства перед клиентом, как мы можем обеспечить выполнение в срок и в полном объеме?
Может показаться, что если у вас есть хороший ответ на первый вопрос, то и выполнение достаточно неплохо гарантировано. Вспомним закон Мэрфи: «Если что-то может пойти не так, оно обязательно пойдет не так» Мы сталкиваемся с большой неопределенностью, поэтому выполнение плана, как запланировано, – это не простая задача, вам придется иметь дело со множеством вещей, которые пойдут не так, как ожидалось, но это не означает, что вы не можете исполнить свои обязательства. Это значит лишь то, что вам необходимо быстро определить проблему и иметь способы их устранения, не меняя первоначальных обязательств.
Эта статья концентрируется на производственных компаниях, хотя дистрибьюторы имеют схожие потребности. На самом, деле большинство компаний, оказывающих услуги, имеют схожие проблемы с принятием и исполнением обязательств перед клиентами.
Потенциальная ценность для производства любой ERP – это предоставление необходимой информации, основанной на фактических данных, которая позволит производству сделать то, что необходимо для выполнения всех заказов в срок и в полном объеме без генерирования слишком высоких затрат. Другими словами: ERP должна поддерживать ровный и быстрый поток товаров, лучше всего во всей цепочке поставок или, по меньшей мере, управлять потоком от непосредственных поставщиков к непосредственным клиентам компании.
При правильном моделировании и применении современные ERP системы предоставляют ответственным за планирование легкий доступ ко всем данным по каждому открытому заказу на производство и уровню запасов каждой SKU. Данные также охватывают время обработки и переналадки для каждого рабочего центра (опять же, при условии, что они правильно заполнены пользователем). Таким образом, расчет мощности может быть выполнен при существующих технологиях.
Вопрос к разработчикам ERP:
Каким образом, этот огромный объем данных, уже собранный вашей ERP, помогает преодолеть две критические проблемы ваших клиентов?
Если этот вопрос кажется слишком риторическим, я призываю производителей поделиться своим опытом того, как они приспособились работать в условиях этого разрыва, после того как он возник в компании после установки выбранной ERP системы.
Производственные компании выглядят очень сложными. Хотя описание всего процесса от подтверждения заказа клиента до его исполнения – задача нетривиальная, инструменты ERP достаточно хорошо справляются с таким уровнем сложности. Но синхронизация всех запущенных заказов на производство, которые конкурируют за мощность ресурсов – это большая проблема. Следовательно, несмотря на то, что выполнение одного конкретного заказа с высоким приоритетом не является проблемой, достижение высоких показателей OTIF (on-time, in full – в срок и в полном объеме) кажется очень сложным.
Поэтому, чтобы справиться с этими двумя проблемами, необходимо хорошее управление мощностью наших ресурсов.
Обещайте, а потом выполняйте
Отслеживание показателей мощности – задача также нетривиальная. Только необходимость иметь дело с переналадками значительно усложняет ситуацию. В 90-е годы с появлением мощных компьютеров, способных обрабатывать миллионы записей данных, появилась идея создания оптимизированного расписания, которое бы учитывало все открытые заказы, все технологические маршруты, доступную мощностью на любой момент времени, которая привела к появлению волны программных продуктов, которые были названы APS (advanced planning and scheduling systems – продвинутые системы планирования и построения расписания). Предполагалось, что эти системы позволят обеспечить идеальное планирование, что означало бы что его можно выполнять просто, обеспечивая достижение всех задач плана. Если бы это сработало, то была бы решена и вторая проблема.
Однако, системы APS на практике в конечном итоге потерпели неудачу. Некоторые утверждают, что их по прежнему можно использовать для исследования сценариев «что-если». Проблема в том, что они могут вам показать только то, что точно не будет работать, например, из-за нехватки мощности всего одного ресурса. Но APS потерпели неудачу в попытках предсказать надежные подходы к исполнению всех обязательств перед клиентами, поэтому из основная ценность была, в лучшем случае, весьма ограниченной.
Причина неудачи всех APS систем в том, что кроме сложности управления мощностью множества ресурсов, существует значительная неопределенность, и любая возникшая проблема испортит ваш оптимальный план.
В сравнении с APS, разработка ERP систем была направлена на интеграцию множества приложений, использующих одну базу данных, без учета лимитов мощности и без стремления к безусловно оптимальному решению. Некоторые ERP системы расширили возможности моделирования все большей и большей сложности, другие по прежнему сохраняют базовую структуру.
Даже когда у нас есть данные отличного качества и эффективные инструменты ERP, управление неопределенностью – очень тяжелая задача. Она всегда тяжелая, вне зависимости от типа производства или отрасли, из-за сложности отслеживания прогресса по очень большому количеству заказов на производство. Каждый руководитель производства борется с постоянной необходимостью принять решение, какой заказ на производство должен быть обработан прямо сейчас. Это также означает, что обработка других заказов на производство будет отложена. При колебаниях рыночного спроса, возникновении проблем с поставками материалов или отсутствии на рабочем месте оператора станка, руководителю производства необходим четкий набор приоритетов и определенная гибкость в отношении времени, запасов и мощности, чтобы быть способным немедленно отреагировать на любую новую проблему. Цель при этом остается прежней: выполнение всех обязательств в соответствии с обязательствами перед клиентом.
Обратите внимание, если мы предложим решение для второй проблемы (2. Как выполнить наши обещания), то мы также сможем лучше понять, что на самом деле устанавливает пределы для нашего предложения (и обязательствам) для рынка. Как только мы это поймем, мы сможем предложить работающую схему планирования, где каждое обещание, сделанное нашими продажниками, будет достаточно надежным.
Здесь нам на помощь приходят открытия Теории ограничений (TOC).
Ключевое открытие № 1:
Очень небольшое число ресурсов, обычно всего один, на самом деле лимитируют результат системы.
Признание этого утверждения упрощает отслеживание потока. В TOC мы называем это ресурс «ограничение». Конечно, мощность ограничения должна тщательно мониториться. Следует отслеживать некоторое количество других ресурсов просто для того, чтобы неожиданное изменение в ассортименте не переместило «слабое звено» на другой ресурс. Подавляющее большинство других ресурсов влияют значительно слабее, потому что у них есть некоторая избыточная мощность, которая может быть использована для исправления ситуаций, когда Мэрфи вызывает локальное нарушение потока.
Еще одно дополнительное понимание, следующее из этого ключевого открытия: лимитированная мощность ограничения, которая может быть использовано для предсказания надежных сроков для исполнения обязательств. Позднее это будет объяснено подробнее.
Ключевое открытие № 2:
Эффективный план должен включать буферы для защиты самых важных целей плана.
Буферы могут быть времени, запасов, избыточной мощности, избыточных способностей или денег.
В производстве мы различаем производство под заказ (make-to-order (MTO)) и производство на склад (make-to-stock (MTS)). Подавляющее большинство производственных компаний производят как под заказ, так и на склад, иногда в рамках одного заказа на производство находится объем, который был обещан к определенной дате (MTO) в то время, как производственная партия включает в себя и объем продукции, предназначенный для покрытия будущего спроса (MTS). Это создает большую путаницу и делает жизнь руководителя производства, которому необходимо найти все элементы для конкретного заказа клиента, в непрекращающийся кошмар.
Вы будете удивлены, но даже самые популярные ERP системы не делают различий между MTO и MTS. Если вам интересно, почему компания, совершенно очевидно работающая в среде MTS, управляет своим производством в режиме MTO, проверьте настройки по умолчанию в их ERP системе (и посмотрите мое видео, где я подробнее это объясняю).
Моя команда обнаружила одну ERP систему – Odoo, которая четко различает MTO и MTS. Это делает Odoo сильным претендентом на то, чтобы стать платформой, на которой можно разработать необходимый функционал, который поддержит ключевые открытия ТОС. Мне не терпится увидеть как эти функции уже отвечают на два критических вопроса, и я жду, чего еще мы можем достичь в будущем. Вообще говоря, эти возможности реализуемы и на других ERP системах.
Каждый заказ в среде MTO имеет дату, которая является нашим обязательством перед клиентом. Учитывая неопределенность, необходимо дать производство достаточно времени для того, чтобы справится с различными случайными инцидентами, которые могут случиться в процессе исполнения заказа, включая временные пики загрузки не-ограничений, проблемы с качеством, задержки в поставках и многое другое. Это означает запуск производства с достаточным запасом времени, чтобы быть уверенным, что заказ будет завершен вовремя. Этот запас времени, предоставляемый производству, называется буфер времени, и в производственной среде он включает в себя чистое время производства, потому что в подавляющем большинстве производственных сред отношение чистого времени производства ко времени исполнения заказа составляет менее 10%. Таким образом, дата запуска заказа в производство считается как дата окончания минус буфер времени (в днях). Мы настоятельно рекомендуем не запускать заказы в среде MTO раньше этого времени, так как в противном случае будут возникать значительные временные пики на не-ограничениях.
Производство на склад требует поддержания буфера запасов. Определение буфера запасов включает в себя запас «на руках» плюс открытые заказы на производство для этой продукции. Таким образом, если продажи автоматически запускают создания заказа на производство этого SKU, то поддерживается и буфер запасов.
Ключевое открытие № 3:
Статус буфера предоставляет ОДНУ четкую схему приоритетов!
В TOC мы называем это «Управление буфером». Идея состоит в том, чтобы определить статус буфера как процент его остатка. Как уже упоминалось, в производственной среде чистое время обработки «тач-тайм» (touch time) заказа – это очень маленькая часть фактического времени производства (production lead time). Большая часть времени производства тратится на ожидание того, когда рабочий центр закончит работать над предшествующими заказами. Таким образом, если конкретный заказ становится высокоприоритетным, время ожидания для такого заказа будет значительно сокращено, а значит и время производства тоже сократится.
Заказы в среде MTO используют буферы времени, тогда как заказы в среде MTS используют буферы запаса. В идеале мы должны отслеживать как заказы MTO, так и заказы MTS orders в одной очереди, как показано на рисунке 1 ниже. Когда до даты поставки остается только треть или меньше буфера времени или на руках только треть или меньше буфера запаса, статус буфера этого заказа рассматривается как КРАСНЫЙ, что означает, что заказ имеет наивысший приоритет. Как только красный приоритет получает максимальный приоритет, время ожидания редко сокращается. Руководитель производства столкнувшись со списком из нескольких красных заказов, может решить меры по их ускорению, чтобы обеспечить быстрый поток красных заказов, что все они были завершены к дате отгрузки.
Для среды MTS статус буфера – это процент запаса, оставшегося на руках в сравнении буфером запаса, который включает в себя еще и незавершенное производство. Следование одной схеме приоритетов, использующей как буферы запаса, таки буферы времени значительно улучшает вероятность достижения высокого уровня исполнения обязательств. Это возможно главным образом тогда, когда существует некоторый уровень избыточной мощности, даже на ограничении, и еще больше на небольшом числе других относительно сильно загруженных ресурсов. Однако, когда спрос растет, то в какой-то момент времени число заказов в КРАСНОМ резко возрастает. Когда эта ситуация происходит, это подает сигнал: не существует способа выполнить свои обязательства без значительного увеличения мощности. Мы можем назвать оповещение такого типа «слишком много в Красном».
Ключевое открытие №4:
Отслеживание размера и тенденции Плановой загрузки ограничения и нескольких других сильно загруженных ресурсов
Плановая загрузка конкретных критических ресурсов – это общее количество часов, необходимых для обработки всех подтвержденных заказов клиента. Это делается просто обрабатывая список заказов и добавления часов, требуемых от этого рабочего центра для обработки этих заказов. Ожидается что самое большая загрузка на обработку заказов в часах будет на самом критически важном ресурсе – ограничении. Плановая загрузка может быть представлена как дата, в которую мы ожидаем окончания обработки всего подтвержденного спроса.
Обратите внимание на два критически важных преимущества, которые дает Плановая загрузка, которые приносят пользу и синхронизируют производство и продажи:
1. Мы получаем точный прогноз времени исполнения нового заказа!
Когда появляется новый заказ, в большинстве случаев он будет обработан критическим ресурсом только после того, как будет обработан весь существующий спрос (подтвержденные заказы). Когда мы добавляем к плановой загрузке какое-то дополнительное время (обычно половину буфера времени этого заказа), охватывая время обработки на ограничении и прохождение остального процесса обработки, мы получаем дату, которую мы можем надежно обещать.
2. Наблюдение за тенденциями Плановой загрузки обеспечивает нас сигналами об общих тенденциях на рынке
Плановая загрузка должна пересчитываться каждый день. Отличие сегодняшней плановой загрузки от завтрашней состоит в том, что заказы, обработанные ресурсом сегодня, исчезают из расчета, а поступившие сегодня новые заказы – добавляются. Когда плановая загрузка ограничения растет (см. правый экран на Рисунке 2), это означает, что поступает заказов поступает больше, чем ограничение способно обработать. Если эта тенденция продолжится в течение какого-то времени, это может означать: появляется «бутылочное горлышко». Вы или окажетесь неспособны выполнять заказы в срок (и страдать от неудовлетворенности клиентов) или будете вынуждены увеличить сроки исполнения заказов (и, следовательно, потерять часть доходов, если ваши конкуренты смогут работать быстрее). Если тенденция показывает снижение (как показано на левом экране на Рисунке 2), это означает, что мы получаем меньше заказов и можем их исполнять быстрее.
В зависимости от сложившейся тенденции, компания должна запустить соответствующую управленческую инициативу:
- либо увеличить мощность ограничения, а также, возможно, мощность одного или большего количества критически важных ресурсов, если мы не хотим, чтобы они стали «бутылочным горлышком»,
- или найти способы привлечь больше заказов и больше новых клиентов. Обратите внимание, менее загруженное ограничение означает более короткое время исполнения заказов. На рынках, где время отклика поставщика и его надежность имеют большое значение, более короткое время исполнения заказов притягивает новые заказы. Это значит что, если действия подразделений продаж и производства синхронизированы, любое снижение спроса будет временным.
Тщательная балансировка между спросом и мощностью
Сочетание мониторинга «красных» заказов и плановой загрузки дает ценную информацию о стабильности организации в таком чувствительном вопросе, как баланс между спросом и мощностью. Преимущество управления буфером в том, что его использования не зависит от качества подавляющего большинства данных в ERP системе, важен только расход времени или запасов. Преимущество плановой загрузки в возможности более быстрого, по сравнению с управлением буфером, предоставления менеджерам информации, что дает менеджерам больше времени на реагирование, включая вариант с временным добавлением мощности.
Ценность сочетания управления буфером и плановой загрузки была тщательно проверена с помощью разработанного мной в 90-е симулятора MICSS, который был разработан для проверки различных политик в отношении производства и их влияния на бизнес. Когда рыночный спрос начинает расти, то через какое-то время неожиданно увеличивается количество «красных» заказов. Существующие на тот момент показатели исполнения заказов все еще остаются адекватными ситуации. Но если продолжить симуляцию еще в течение одной-двух недель, то ясно видна катастрофа с исполнением заказов. Я надеюсь и желаю, чтобы реальность вашего предприятия была значительно лучше такой ситуации!
Эти четыре ключевых открытия могут быть использованы для значительного увеличения ценности и улучшения ROI любой современной ERP системы, при этом сохраняя большинство возможностей и алгоритмов оригинальной ERP.
Я и моя команда в Enterprise Space, Inc. полны решимости добавлять новые алгоритмы и визуализацию данных в ERP системы, которые позволят менеджерам концентрироваться только на действительно важных вопросах.
Следующий этап ценности для потребителей будет детально описан в следующей статье, посвященной тому, как поддерживать принятие решений при оценке новых инициатив по продажам, предсказывая общее влияние этих решений на финансовый результат компании, принимая во внимание выручку, затраты, мощность и уровень неопределенности.