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
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.
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.
И так мы решили, что часть номенклатуры нам хранить выгодно, а часть невыгодно. Как мы принимали такое решение?
Находясь в ситуации, когда у нас есть ресурс, который не может обеспечить пиковый спрос, мы решили отказаться от части рынка. От той части списка нашей номеклатуры, где мы решили, что хранение этой номенклатуры нам невыгодно.
Мы так решили, потому что сумма Прохода, то есть разницы между ценой продажи и абсолютно-переменными затратами (обычно – это закупочная стоимсть товаров, комиссионные вознаграждения, привязанные к выручке, и стоимость материалов в производстве, больше там, как правило, ничего нет) – маленькая.
Бывают ситуации, когда сумма Прохода, который вы зарабатываете, меньше, чем сумма запасов, которая у вас лежит на складе.
А это значит, что вы еще приплатили за возможность продать!!!
Интересный, конечно, вид бизнеса, но, на мой взгляд, это больше про некоммерческие организации. Когда вы некоммерческая организация – то ваша задача создать пользу обществу, а прибыль – это условие желательное, но не обязательное.
Поэтому подавлящее большинство компаний вынуждены как-то разгребать свою номенклатуру и сортировать ее: вот этоу хранить всегда, а вот эту возить только под заказ.
Сгенерировано нейросетью Шедеврум
Пример из свежего…
Мы в январе этого (2024) года закончили делать полный аудит управления запасами у клиента. Забрали данные за год и по нашим расчетам получилось, что только 10% от всего того, что компания покупает (и, соответственно, продает) дает ей 90% годовой маржи. То есть мы получаем даже не правило Паретто 20/80, а 10/90.
Под какой-то публикацией, где я рассказывал как считать Целевой Уровень Буфера, мне задали вопрос: “А что делать, если поставщик квотирует поставки?” То есть поставщик не поставляет вам столько, сколько вы хотите купить.
Давайте посмотрим с точки зрения того, что я уже много раз рассказывал.
Очевидно, что это типичное ограничение мощности. Поставщик поставил вас в ситуацию, когда у вас возникает ограниченный ресурс. Количество ресурса, которое вы можете купить, лимитировано поставщиком.
Исходя из этого, обеспечить наличие по рыночным ценам – вы не в состоянии.
Не потому, что вы такие плохие, а потому что вам поставщик не дает.
И если нет поставщика, который имеет аналог, точно такой же, и вам остается рассказать рынку, что такая же полезная штука, то ваш поставщик является держателем эксклюзивного ресурса, то вы попадаете в очень грустную ситуацию, потому что обеспечить наличие вы не можете и, соответственно, всё, что свяазано с обеспечение наличия – вам не помогает.
И в этой ситуации обеспечивать наличие, стараться не упустить клиента – нереально!
Это очень похоже на ситуацию, которую мы будем иметь, например, в торговле вином.
Сгенерировано нейросетью Шедеврум
У нас есть массовые столовые вина, которые называются одинаково, год от года отличаются, но пользователь покупает вино из некой ценовой категории, и главное, чтобы там чего-нибудь было.
Ну например, никого не хочу обидеть, первое, что пришло в голову из часто встречающихся вин, которые можно увидеть почти во всех магазинах, это Монтепульчано. Недорогое столовое, как правило, сухое красное вино. Никто там не будет разбираться какого оно года, с какого склона и так далее.
Здесь главное обеспечить наличие. В этой категории есть бутылка красного вина Монтепульчано, оно неплохо продается, его покупают, пусть она будет всегда.
А есть вина коллекционные, для которых характерна одна простая вещь – ограниченный урожай.
Это ограниченный объем ресурса, который вы будете продавать на рынке.
Можете ли вы здесь обеспечить наличие?
Нет!
Здесь мы должны подходить с такой же позиции, с какой мы подходим к управлению ограничения мощности, – чем больше загружена наша мощность, тем выше должна быть цена.
Поэтому, если вы работаете в ситуации, когда поставщик вас квотирует, то вы как компания имеете перед собой одну очень важную задачу: с этой квоты заработать максимум денег.
И с точки зрения Теории ограничения, у вас, формально, есть две стратегических позиции:
Первая стратегическая позиция: сразу поднять цену. Может быть даже выше рынка, чтобы у вас квота не закончилась слишком рано, и чтобы с каждой единицы проданного товара вы получили больше денег, чем конкуренты. А если у вас останется “хвостик”, то вы егом можете распродать со скидкой. А если он не останется – то и счастье вам до следующей поставки. Какая у вас квота: месячная, квартальная, годовая, – это уже вопрос переговоров.
То есть первый способ – это торговать “выше рынка”, продавая медленнее, зарабатывая больше.
Возможно возражение, что мы будем будем терять долю рынка…
Не забывайте, что ваша задача, как коммерческой компании, не только держать долю рынка, но и собрать с этой доли максимальное количество денег. Если поставщик вас квотирует, то нравится вам это, или не нравится, но вам надо с этого ограниченного количества заработать максимум денег. Поэтому лучше продавать медленее.
Как это посчитать можно посмотреть в книжке “Управленческий учет на стероидах“, где я заимствовал у И.В. Липсица кусочек про расчет безубыточного изменения объема продаж. Почитайте. Мне кажется будет полезно.
Вторая стратегическая позиция состоит в том, что вы начинаете продвать по рыночной цене, постепенно поднимая цену по мере того, как у вас остается меньший остаток. Каждую последующую порцию продавая по более высокой цене. Регулируя ценой скорость потребления и обеспечивая себе заработок с ограниченного ресурса.
Обратите внимание, мы здесь уже не говорим про управление наличем. Мы говорим про управление ограниченным ресурсом, то есть мы находимся в ситуации ограничения мощности.
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.
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.
Теория ограничений – это подход, который разработан израильским физиком Элияху Моше Голдраттом. И он был разработан в рамках сотрудничества доктора Голдратта с компанией своего старшего брата, которая разрабатывала IT решения для управления производством. Было это в 1984-1986 годах. В июле 2011 года доктора Голдратта не стало, но его яркая личность оставила очень большой след на всех подходах, разработках и высказываниях о Теории ограничений.
И до сих пор можно во многих источниках, сообществах и публикациях увидеть и услышать высказывания: “Голдратт говорил…” И часто со стороны это выглядит как некое поклонение доктору Голдратту, но – нет. Теория ограничений основана на научных подходах, ее автор по образованию физик, он был DPh в области физики и разработал Теорию ограничений в процессе работы над сложным планированием производства.
Именно поэтому принято говорить, что ТОС родилась в производственном цеху.
По состоянию на двадцатые годы XXI века в рамках Теории ограничений существуют решения в трех основных областях. Это те решения, которые можно обозначить как “готовые” решения.
Это решения для производства. С чего, собственно говоря, все и начиналось. Причем, в первую очередь – это решение для производства под заказ, с которого все и начиналось.
Это решения для управления проектами. Critical Chain Project Management (CCPM) – управление проектами методом критической цепи.
И решение, которое в словаре TOCICO называется “Replenishment”, то есть “Пополнени”. Внутри него есть разновидности и может случится, что вы увидите не решение “Replenishment”, а решение, которое может называться “Производство для наличия (МТА)”, “Дистрибуция для наличия (DTA)” или “Закупки для наличия (РТА)”. Это все аббервиатуры от английских “make”, “distribute” или “purchase”, а окончание там “ТА”, то есть “to availability” – “для наличия”. Есть некоторые различия между “производством на склад” и “производством для наличия”, то это тонкости для тех, кто в них хорошо разбирается. Для “простых смертных” “производство на склад” – это и есть “производство для наличия”.
Это что касается собственно “готовых решений” Теории ограничений.
При этом, не смотря на то, что мы все ссылаемся на Голдратта, идет развитие этих решений. Например, в области управления проектами появилась очень интересная тема, которая называется “Agile CCPM” – это сочетание подходов гибкой разработки с методами критической цепи.
Появляются подходы и решения о том, как можно одновременно на одном предприятии работать и “для наличия”, и “под заказ”. Это большая проблема, потому что подходы для управления “для наличия” и “под заказ” отличаются, там разные буферы и внедряют их, как правило, отдельно. Но предприятий, которые работают строго в одном режиме в мире практически нет. Вероятность того, что у вас предприятие работает в одном, “чистом” режиме стремится к нулю, если вы только не магазин. Если вы розничная торговая точка, тады – ой!, Тогда вы торгуете из наличия. Да и то, с появлением интернет-заказов, это всё выглядит не однозначно.
И все эти “готовые” решения – это то, что легкой руки доктора Годратта, принято называть “движетели” или “двигатели” (это как передведете с английского слово “engines”) ТОС. Они позволяют компаниям быстро получать эффекты. Основная прелесть решений ТОС – это то, что эфффекты от решений получаются на достаточно коротких отрезках времени, что позволяет компаниям зарабатывать деньги.
Но это маленькая часть Теории ограничений.
Кроме этого есть еще большой раздел, который, по меткому высказыванию Эли Шрагенхайма, относится к понятию “Big TOC” – “большая” Теория ограничений.
Это подходы, связанные с мыслительными процессами, с разработкой новых решений, разработкой предложения ценности или решений для ситуаций, когда к системе предъявляются проитворечивые требования.
Это все называется “Мыслительные процессы”. Там тоже появляются новые разработки, как это ни кажется удивительным. Долгое время в этом разделе были только те мыслительные процессы, которые были описаны Голдраттом.
Но сегодня это развивается. Например, на нашем канале можно найти запись интервью с Иваном Абашкиным, который нас погрузил в новый мыслительный инструмент ТОС, который называется “Волшебные друиды”.
Зачем я вас гружу всей это объемной историей?
По очень простой причине: для подавляющего большинства людей, которые приходят в Теорию ограничений, путь начинается с книжки Голдратта “Цель”. Они открывают книжку. Она их впечатляет. Они могут потом прочитать “Цель – 2”, “Цель-3”. И вдохновившись этой историей, они кидаются искать искать ограничения: “Мы сейчас найдем ограничение, разошьем его (что собственно говоря, уже неправильно – Д.Е.), и наступит нам счастье!!!”
Я хочу всех разочаровать.
Да, Теория ограничений строится вокруг понятия “ограничение”. И это понятие является ключевым в рамках ТОС. Но поиск ограничений – это далеко не самое ценное и самое важное и того, что у нас есть в рамках Теории ограничений.
На мой взгляд, имея за плечами уже 13 лет работы с Теорией ограничений, я бы сказал, что самое ценное и самое важное в ТОС – это работа в условиях высокой неопределенности и высокой сложности систем.
В 2023 году дочь Эли Голдратта Эфрат Голдратт-Ашлаг выпустила книгу “Правила потока Голдратта”, которая посвящена особенностям работы в мультипроектной среде.
Книга написана в привычном для книг Голдратта стиле бизнес-романа, где в художественную новеллу вплетены основные идеи решения, разработанного для применения в условиях, когда в вашей компании существует множество проектов.
Естественно, если вы успеваете завершать свои проекты в срок и вполном объеме, не срываете даты окончания, обещанные клиентам, не согласовываете с клиентами перенос дат окончания, то для вас эта книга и изложенные в ней подходы будут не актуальны.
А если вы тонете в потоке задач, то это для вас.
Сгенерировано с помощью Шедеврум от Яндекса
Естественно, переводом я заниматься здесь не буду: авторские права. Книжка доступна на Амазон, но придется помучатся с ее получением. Ко мне она ехала больше полугода.
С одной стороны, для любого, кто занимается Теорией ограничений, подходы, изложенные в книге будут знакомыми. Но с другой стороны: сколько нас таких, глубоко занимающихся решениями ТОС?
Основные идеи, которые изложены в книге:
Многозадачность – главный враг. Даже, если у вас множество проектов, которые вы уже стартовали – предпринимайте максимум усилий для снижения дурной многозадачности.
Контроль Незавершенного Производства – наше всё! Известный в производстве закон Литтла и в управлении проектами работает: чем больше незавершенных проектов, тем меньше скорость их выполнения.
Если вы уже “наоткрывали” проектов – проведите “триаж”. Рассортируйте проекты по приоритету и заморозьте как можно больше проектов (до половины!!!)
Проверьте требования к содержанию (спецификации). Разделите их на обязательные (must-have) и желательные (nice-to-have) и концентрируйтесь сначала на обязательных характеристиках.
Не совершайте ошибок “раннего начала”: кажется, что чем раньше начнете работать над проектами, тем быстрее будете двигаться. На самом деле, вы просто увеличите объем незавершенного производства и дальше см. п.п. 1 и 2.
Обеспечивайте “полный комплект” (full-kit). Если вы приступили к задаче, не имея всего необходимого для ее завершения, то скорее всего вы будет вынуждены остановиться. Чтобы не простаивать, вы начнете другие задачи, что приведет к многозадачности и дальше по списку. Определите срок до начала проекта, когда надо начинать определять full-kit.
Синхронизация задач: не нужно начинать слишком рано. Все задачи в проекте должны быть привязаны и синхронизированы с самой длинной задачей в проекте.
Доска со стикерами: Начато, В работе, На паузе (нет full-kit), Завершено, прекрасно решает задачу контроля незавершенного производства.
Дозировка (dosage) – выделение достаточного времени на задачи в проекте, чтобы обеспечить глубокое погружение в тему. Не надо “размазывать” время на мелкие кусочки.
Анализируйте ошибки и стандартизируйте проекты. Импровизация в проектах неизбежна, но ее нужно минимизировать. Импровизация – это очень дорого.
Обеспечивайте доступность экспертов и руководителей. У них должно быть время на поддержку проектов. Не совмещайте работу экспертов с работой руководителей проектов.
Устанавливайте приоритеты с помощью “диагонального буфера”. Обратите внимание, что в мультипроектной среде расчет цепи, установление буфера – это последний пункт!!!
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.
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
Включите субтитры, если вы хотите смотреть это видео без звука
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.
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».
В управлении буфером проникновение в красную зону инициирует мероприятия по экспедированию конкретного заказа на производство (и связанных с ним заказов на производство). Когда количество КРАСНЫХ заказов, тех, которые попали в красную зону, резко возрастает -–возникает настоящее «бутылочное горлышко» (Рисунок 1)
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.
Тенденция изменения Плановой загрузки ресурса с ограниченной мощностью (CCR) – это индикатор того, станет ли CCR «бутылочным горлышком» или все еще сохраняется значительная защитная мощность (Рисунок 2).
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.
Включите субтитры, если вы хотите смотреть это видео без звука
Финальная часть перевода статьи Эли Шрагенхайма и Альберта Понстина. Начало здесь, продолжение здесь.
4. Установление приоритетов на этапе исполнения. Основанных на фактическом потреблении буферов
В этом разделе мы углубимся в критически важную роль установления приоритетов и управления буферами во время этапа исполнения проекта. Мы подчеркнем рамки, которые накладывает на нас использование только буферов времени, и выступим в защиту подхода использования в реальном времени двойного буфера, который отслеживает как время, так и мощность.
Важная роль единой системы приоритетов.
Преодоление сложности мультипроектной среды требует единой системы приоритетов. Эта система служит единственным источником истины для принятия решений и действует на основании информации о потреблении буферов в реальном времени, обеспечивая экономичное использование ресурсов.
В мультипроектной среде унифицированная система приоритетов – незаменима. Она предоставляет стабилизирующий способ действия и помогает избежать ловушек стремления к иллюзорному «оптимальному» решению, концентрируясь на том, что достижимо в реальной практике.
Отслеживание состояния многих буферов позволяет определить ситуацию, когда вся схема защиты может сломаться
Результативность буферов опирается не просто на сам факт их существования, но также и на их мониторинг и адаптацию. По мере развития проектов должны развиваться и буферы, которые их защищают, что означает, что часть из них уже израсходована непредвиденными задержками, случившимися в прошлом. Однако, при внедрении системы управления буферами концентрация тольо на отдельных проектах или процессах может оказаться недальновидной. Для снижения рисков и предотвращения потенциального каскада неудач необходим более широкий и всесторонний взгляд на схему защиты. Нам необходимо ранее оповещение, что система может сломаться.
Отслеживание буферов
В контексте управления неопределенностью в мультипроектной среде отслеживание буферов неразрывно связано с «диагональным буфером», используемым в Управлении проектами методом Критической цепи (CCPM). Диаграмма «диагонального буфера» графически отображает потребление буфера в сравнении с завершением задач проекта. За счет регулярного отслеживания потребления этих буферов (неважно относятся ли они ко времени, ресурсам или финансам), организации могут получать в реальном времени понимания о состоянии и прогрессе своих проектов. Этот визуальный инструмент в сочетании со скорость потребления буфера дает ясную картину состояния выполнения проекта. Если диаграмма показывает, что буфер расходуется слишком быстро в сравнении с завершением задач, то это служит предупреждающим сигналом, указывающим на существование потенциальных проблем, и позволяет менеджерам проактивно изменять свои стратегии или назначать ресурсы, гарантируя таким образом оптимальный результат проекта.
Современная версия диагонального буфера с использованием инфографики от Epicflow
Скрытый риск: полагаться только на буферы времени
Буферы времени, часто представленные в виде цветовых статусов, могут оказаться ошибочными индикаторами в мультипроектной среде. Хотя они хорошо сигнализируют о потенциальны проблемах в одиночных проектах, они не могут отразить системные риски. Несколько проектов ставшими из «зеленых» «красными» могут казаться независимыми проблемами. Однако, когда много проектов становятся «красными», это может сделать хрупкой всю систему и запустить каскад неудач. В этой точке корректирующие действия обычно уже слишком сильно запоздали, чтобы избежать широкомасштабных сбоев.
Недостающее звено: буферы мощности
Проблемы с мощность, если их игнорировать, приводят к серьезным препятствиям в управлении проектами. Если этими вопросами не занимаются должным образом, то в результате они приводят к тому, что называется «бутылочное горлышко» – перегруженной точке, где скапливаются задачи, что неизбежно приводит к задержкам. Например, если определенная команда инженеров загружена до предела, то все проекты, которые зависят от этой команды, будут опаздывать. Поскольку мощности не привязаны к конкретному проекту, а используются совместно, то их дефицит влияет сразу на множество проектов.
Отслеживание уровня доступной мощности обеспечивает недостающий уровень защиты. Оно предупреждает менеджмент, что совместно используемые ресурсы могут сорвать множество проектов одновременно. Пренебрежение отслеживанием мощности может сделать систему уязвимой для непредвиденных сбоев, что делает подход с использованием двойных буферов обязательным требованием к целостному проектному управлению.
Наиболее действенная стратегия управления буферами включает в себя как буферы времени, так и буферы мощности. Этот двойной подход предоставляет детальный, многомерный взгляд на состояние проекта, делая возможными проактивные меры, чтобы избежать как неудач отдельного проекта, так и системных сбоев.
Понимание динамики буферов мощности для планирования будущего будет неполным без учета исторических данных о производительности ваших команд. Эти данные – не просто отражение прошлого, но еще и инструмент предсказания будущего, извлечения уроков из прошлого для того, чтобы обогатить будущие стратегии планирования.
Предположим, что в план инженеру поставлены четыре задачи по 8 часов, при 40-часовой рабочей неделе. Если постоянно выполняются только три задачи, то становится очевидным разрыв между планируемым и фактическим результатом. Эта повторяющаяся картина – не является разовой аномалией, но указывает на необходимость переоценки и адаптации оценок длительности задач или планирования мощности.
Включение исторических данных гарантирует, что будущие стратегии хорошо проработаны, сочетают тренды прошлой производительности и адаптивной реакции на неопределенность. Эти данные служат не просто для фиксации фактов, но как инструмент предвидения, с учетом уроков прошлого для обеспечения адаптивности и устойчивости в будущем.
В случае, когда постоянно выполняются только три из четырех запланированных задач, это указывает на существенную разницу между плановой мощностью и реальным результатом. Такие открытия ведут к переоценке нормативных показателей мощности. На основании исторических данных можно привести в соответствие оценки с реальными трендами. Этот основанный на данных подход создает надежность и адаптивность, обеспечивая результативность и экономичность проектных планов. Он готовит команды к непредвиденным вызовам, повышая гибкость и способность организации реагировать на изменения.
Исторические данные о производительности в Epicflow
Заключение
Хотя буферы времени являются ценными инструментами, их польза может быть серьезно снижена, если игнорировать буферы мощности. Двойная система буферов, которая включает отслеживание в реальном времени как времени, так и мощности существенно облегчает преодоление сложности мультипроектной среды. Этот подход предлагает комплексную систему обеспечения безопасности как для отдельного проекта, так и для общей устойчивости организации.
5. Более общее открытие: мы должны оценивать величину обычной и ожидаемой неопределенности как разумно обоснованный диапазон
Понятие «разумной обоснованности» – субъективно и меняется от ситуации к ситуации. Однако, при использовании его для прогнозирования, требование быть «разумным» предполагает, что мы при вынесении суждений мы будем полагаться как на данные, так и на опыт. Слишком часто мы видим прогнозы предоставляющие одно значение, одну цифру, что создает иллюзию уверенности, которая приводит к ошибкам. По правде говоря, термин «разумно обоснованный» не означает стремления к предельной точности, а лишь обоснование наших ожиданий в реальности.
Не перестраховывайтесь от очень редких событий
Планирование на случай крайне маловероятных событий, вроде цунами, обрушившегося на вашего поставщика, в большинстве сценариев нерационально. Избыточная подготовка к таким отклонениям может заблокировать ресурсы и ухудшить экономичность. Ключевая задача подготовится к наиболее вероятным событиям. Например, если поставщик обещает выполнить заказ за два месяца, разумно обоснованный буфер может быть планирование ожидания в полтора раза больше: три месяца. Это позволяет подготовится к «ожидаемой неопределенности», не размазывая ресурсы слишком тонким слоем.
Используйте инструменты управления рисками, чтоб оценить высокие риски, имеющие низкую вероятность
Для «черных лебедей», которые маловероятны, но могут привести к катастрофическим последствиям, лучше подходят другие механизмы типа страхования или схемы государственной поддержки. Такие механизмы используются отдельно от повседневных буферов и защищают против больших потрясений.
Главное понимание: не прогнозируйте ОДНУ цену, всегда используйте диапазон!
Прогнозы всегда должны быть представлены в виде диапазона, а не единичной точки. Диапазон не только дает более реалистичную картину, но также позволяет лучше спланировать размещение ресурсов.
Собираем все вместе: необходимость «разумно обоснованного диапазона»
Когда дело доходит до принятия решений не важно: прогнозирование ли это продаж на следующий месяц или планирование проекта, нам необходимо перенять практику использования «разумно обоснованных диапазонов». Диапазон предоставляет нам подушку безопасности, предлагая защиту без того, чтобы разбазаривать ресурсы. Это критически важно не только в решения в цепочках поставок, но и в маркетинг, производстве и управлении человеческими ресурсами.
Бюджеты должны отражать реалистичные буферы
Во многих организация бюджеты имеют узкие буферы, обычно называемые «резервами», иногда они не более 5%. Обычно этого недостаточно для того, чтобы справляться с неожиданными изменениями или возможностями. Бюджеты должны быть более динамичными, с большими резервами, которые можно будет использовать, когда это будет действительно необходимо.
Прогнозы, используемые как цели: обоюдоострый меч
Многие организации используют прогнозы для установления целевых значений, что может приводить к непредвиденным последствиям. Например, если вы устанавливает целевой показатель для проекта равным двум неделям, вы можете быть практически уверены, что он не будет завершен раньше, что является сутью закона Паркинсона. Люди часто будут «использовать по полной» отведенное время, иногда фокусируясь на ненужных деталях. Целевые значения должны быть гибкими, допускающими как перевыполнение плана, так и непредвиденные обстоятельства.
Системы показателей должны отражать реалистичные ожидания
Точно также, как в университетских системах оценки, где оценка 84% не означает, что студент действительно отработал лучше, чем другой студент, набравший только 80% и хуже, чем студент, набравший 88%, нам нужна система показателей на рабочем месте, которая отражает более широкие категории. Вместо того, чтобы зацикливаться на небольших числовых различиях, концентрируйтесь на том, что «достаточно хорошо», что «отлично», а что «неприемлемо».
Когда дело касается прогнозирования и планирования, всегда важно думать в терминах диапазонов, а не конкретных цифр. Это обеспечивает более гибкий и реалистичный шаблон для принятия решений и назначения ресурсов. «Разумно обоснованный» не означает чрезмерно осторожный, это означает продуманный и гибкий. По мере того, как мы становимся более опытными, наше понимание того, что является «разумно обоснованным» станет более точным и позволит нам стать более результативными и экономичными во всех аспектах бизнеса.
