В час по чайной ложке перевожу и публикую статью. Сегодня третья часть (и это только треть!!! от всей статьи). Она предельно простая — это краткое изложение типового решения Теории ограничений.

Предыдущая часть здесь

Ключевые элементы решения TOC Replenishment

В данной работе решение ТОС расширяется на дистрибьюторские компании. Здесь мы обобщаем ключевые элементы, лежащие в основе этого решения.

Наиболее важный элемент – это буфер запаса. Само название уже указывает на его роль: защищать наличие товара от колебаний как спроса, так и поставок. Буферы устанавливаются для каждой товарной позиции, которая предлагается для продажи, и включает в себя доступные остатки на руках плюс запас, который еще находится в пути, включая те заказы, которые поставщик еще не отгрузил.

Размер буфера запасов остается постоянным до тех пор, пока не принимается явное решение по изменению его размера или потому, что он часто не обеспечивает защиту наличия, или потому, что слишком большой объем неоправданно долго остается на складе, что означает, что уровень буфера слишком высокий.

Поскольку буфер запасов сохраняется постоянным, каждый проданный товар должен быть пополнен как можно быстрее. Обычно суммируются продажи по каждому товару за каждый день и подается запрос на поставку этого количества, поддерживая таким образом наполнение буфера. Буфер работает как Min в решении Min-Max: как только запасы плюс уже сделанные заказы снижаются меньше Min, создается новый заказ. TOC рекомендует пополнять только до уровня Min (уровня буфера) без каких-либо минимальных партий. Иногда реальность требует наличия минимальной партии, но необходимость существования минимальной партии нужно всегда проверять.

Еще один ключевой элемент – это управление буфером (Buffer Management): постоянный контроль за уровнем запасов «на руках». В то время, как уровень буфер запасов остается постоянным, запасы «на руках» снижаются при каждой продаже и увеличиваются при пополнении склада. Его цель состоит в том, чтобы быстро обращать внимание на ситуации, когда запас настолько низкий, что нехватка товара становится неизбежной, если в ближайшее время не приедет поставка.

Управление буфером смотрит на отношение ((Размер Буфера минус Остаток «на руках»)х100/ Размер Буфера), которое показывает проникновение в буфер или какая доля его сейчас не находится в запасах «на руках». Это называется статусом буфера, который каждый день измеряется для каждой товарной позиции и места хранения. Более 67% означает что не хватает двух третей буфера, то есть статус Красный. При 33% или меньше статус Зеленый: ситуация безопасная, может быть слишком безопасная. Между ними находится Желтый статус.

В части операционной деятельности мы ожидаем попыток ускорить поставку Красных заказов на пополнения, чтобы избежать нехватки товаров.

Для цепей дистрибьюции ключевым элементом является главная роль центрального склада: основная часть товарного запаса хранится на центральном складе и работает быстрое пополнение магазинов из центрального склада. Тогда каждый магазин может держать относительно небольшие буферы, потому что время пополнения очень короткое.

Запас на центральном складе пополняется поставщиками, чье время реакции обычно больше, чем пополнение со склада в магазины или другие склады ниже по потоку. Но, поскольку центральный склад покрывает неопределенность спроса и поставок всей питаемой сети складов, то аккумулированный спрос колеблется меньше, чем спрос в любом отдельном магазине. Взаимодействие с поставщиками через центральный склад и пополнение всех магазинов на основе реальных продаж позволяет сделать управляемой обычную и ожидаемую неопределенность.

В этой работе признается огромный потенциал вышеописанного решения, но также рассматриваются некоторые ситуации, где следует прибегнуть к некоторым отклонениям. В процессе изложения мы выделим главную проблему всех цепочек поставок, с которой совершенно точно стакиваются все дистрибьюторы.

Еще один ключевой термин TOC – это «Проход», понятие схожее с термином «вклад на покрытие/маржинальная прибыль» из бухгалтерского учета: цена продажи минус абсолютно-переменные затраты. Для большинства дистрибьюторов это торговая наценка: цена продажи минус цена закупки у поставщика. В производстве и услугах «маржинальная прибыль» часто сокращается за счет других затрат, таких как транспорт, хранение и заработная плата; в TOC все затраты, которые не являются абсолютно-переменными затратами, относят в операционные расходы, и прибыль до налогообложения равна Проход минус операционные расходы.

Несколько слов о независимости. Каждое агрегирование в этом подходе, будет ли это центральный склад, обслуживающий множество других складов, или группа схожих продуктов, удовлетворяющих одну потребность, защищено частичной независимостью: нехватка товара в одном месте не означает одновременную нехватку в другом месте. В реальной жизни не существует полной независимости, также как не существует и полной зависимости; уровень зависимости не может быть вычислен и, поэтому, не нужно даже пытаться это сделать. Некоторая степень зависимости просто означает насколько меньшую защиту, насколько меньшую покажет опыт.

Продолжаю, по мере готовности, публиковать перевод статьи Эли Шрагенхайма и Майкла Демера.

Читаю и перевожу пока с наслаждением.

Начало здесь

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…

Я уже публиковал в группе ВКонтакте анонс перевода новой статьи Эли Шрагенхайма. И как там написано статья ОГРОМНАЯ: почти 15 тысяч слов. Поэтому переводить и публиковать ее я буду частями. Сегодня первая часть статьи.

Мне самому жутко интересно, что авторы там написали. Судя по вступительной части, они озадачились вопросом, как управлять наличием товаров из «хвоста» распределения. Нам при внедрении НетСтока эти проблемы тоже приходится решать и обсуждать. Так что буду очень придирчиво читать все рекомендации и не откажу себе в удовольствии комментировать предлагаемые решения.

Как обычно ссылка на оригинал, все картинки будут из публикации автора.

Управление обычной и ожидаемой неопределенностью в дистрибьюции

Важная стратегическая информация для расширения возможностей решения TOC Replenishment.

Эли Шрагенхайм (Eli Schragenheim) и Майкл Демер (Michael Demere)

Краткое содержание

Эта статья написана главным образом для компаний, которые занимаются дистрибьюцией в магазины ритейла. Большая часть из этого применимо и для других типов дистрибьюции, и в тексте указано, когда это применимо в полном объеме, а когда только частично.

Главная проблема в управлении любой цепочкой поставок – это неопределенность. Колеблется спрос, колеблются условия поставки, добавляют сложности к обеспечению надежности для клиентов и внутренние изменения в самой организации.

В розничной торговле проблема наиболее ярко проявляется в так называемом «длинном хвосте»: тысяч медленно оборачиваемых товаров, которые связывают деньги компании, занимают полочное пространство и тянут вниз рентабельность запасов. Постепенное, рациональное отсечение одного сегмента за другим, постепенно истощает выбор ассортимента, ради которого и приходят покупатели. Обычные инструменты не предлагают никакого решения: спрос на «хвост» невозможно спрогнозировать, а держать все товары в наличии – слишком накладно. Поэтому большинство дистрибьюторов управляют ими интуитивно и теряют свои позиции, даже не замечая, как это происходит.

«Хвост» распределения – это проблема неопределенности и улучшение управления этими позициями – это единственный вопрос, рассматриваемой в этой статье. Речь пойдет не о попытках устранить проблему с помощью прогнозирования или маркетинговых уловок, поговорим о том как управлять постоянно возникающими колебаниями в спросе и поставках, с которыми сталкивается каждый дистрибьютор, работая с каждой позицией в каталоге.

Существует лучший способ управления, и он уже хорошо известен. Эли Голдратт часто рассматривал решение TOC Replenishment Solution как самое мощное применение Теории ограничений и, к тому же, самое часто внедряемое.

Остается вопрос: почему?

Само по себе решение простое: держите запас в точке максимальной агрегации спрос и часто пополняйте в соответствии с фактическим потреблением. Его внедрения показали драматические результаты (лучшее наличие, меньший уровень запасов, лучший денежный поток), что Голдратт показал в своей книге «Я так и знал».

Тем не менее, эти базовые принципы оставляют без ответа один практический вопрос: обеспечивать одинаковый уровень защиты для каждой товарной позиции (SKU) экономически нецелесообразно, поэтому дистрибьютору необходима ясная стратегия насколько сильно нужно выдерживать обязательства по наличию каждого товара и практических вариантов действий, которые проистекают из этого выбора.

Реальный потенциал решения Replenishment гораздо шире. Оно становится полностью законченным в момент, когда дистрибьютор перестает воспринимать обязательное наличие, как требование по умолчанию, и начинает осознанно выбирать, насколько высокий уровень наличия следует обеспечивать для каждой товарной позиции. Ключевая идея, открывающая новые возможности, проста и несколько некомфортна: стокауты не всегда приводят к упущенным продажам. Если это правда, то постоянное наличие становится лишь одним вариантом действий из трех доступных, и решение охватывает весь каталог товаров, включая «хвост».

Ряд решений, обоснованные в этой статье, в классическом понимании относятся к маркетинговой стратегии: кого обслуживать, какой ассортимент нужен для обслуживания этих клиентов, насколько полно нужно гарантировать наличие категорий и товарных позиций. В этой статье мы рассматриваем их как стратегическую информацию, потому что они определяют поток поставок, сегментацию рынка, ассортимента и уровней запасов, а не их рекламу или продвижение.

Мы пришли к этому ответу в процессе прямого наблюдения. Решение Replenishment прекрасно работает с быстро и средне оборачиваемыми товарами и надежных цепочках поставок. Расширение этого решения на товары из длинного «хвоста» или в условиях ненадежных цепочек поставок, запасы, которые необходимы для защиты уровня наличия выглядят необоснованно высокими. Вместо того, чтобы принять это, как границы применимости решения, мы задались вопросом: как может выглядеть полное и практичное решение?

Ответ лежит в самой реальности, в которой существуют дистрибьюторы -в неопределенности. Спрос и поставки меняются, и эти колебания не являются ошибкой прогноза, которую можно было бы устранить подождав, пока появятся технологии получше, которые ее устранят. Прогноз – это диапазон, а не цифра. На практике ответом будет решение, принимаемое по каждой товарной позиции, о том, гарантия какого уровня наличия будет более выгодной, и какой порядок пополнения нужен, для ее обеспечения.

Два фактора делают этот ответ возможным.

В обоих случаях, в основе лежит отказ от дорогостоящей исходной посылки: стокаут всегда означает упущенные продажи. Обычно это не так, и как только мы это признаем, отказ от гарантия постоянного наличия для некоторых товарных позиций звучит скорее как стратегия, а не как ошибка.

Первый – это признание того, что не каждая товарная позиция требует одинакового уровня обязательств по наличию. Три указанные ниже стратегии делают этот выбор явным.

• Гарантированное Наличие (Assured Availability) означает обязательства по наличию товарной позиции, когда бы она не понадобилась клиенту, обеспечивая почти идеальное наличие для товаров, по которым было принято это обязательство.
• Разумное Наличие (Reasonable Availability) нацелено на то, чтобы товарные позиции были, как правило, доступны, за исключением случайных стокаутов, что входит в договоренности.
• Ограниченное Наличие (Limited Availability) подразумевает выборочное поддержание запасов, не подразумевающее обязательств по обеспечению наличия, применима для случаев, когда избыточный запас, сам по себе, подвергает компанию реальному финансовому риску.

Ошибка состоит не в том, что для некоторых товарных позиций выбирается неидеальная стратегия, а в том, что она не выбирается осознанно.

Этот выбор следует делать на основе системного подхода, а не интуиции.Для каждой товарной позиции, принимается четыре последовательных решения, с одним главным вопросом: что клиент покупает на самом деле? Во-первых, стоит ли вообще продавать этот товар? Некоторые товарный позиции не заслуживают своего места в ассортименте. Во-вторых, если ответ «да», следует ли нам инвестировать в практически идеальное наличие? Это стратегия Гарантированного Наличия. В-третьих, если ответ «нет», на какой уровень наличия мы нацелены? Это территория Разумного Наличия, которое подходит для ситуации, когда клиент легко может купить другой товар, вместо отсутствующего. В-четвертых, создают ли излишки товара финансовые риски сами по себе, сколько нам следует держать в наличии товара, в котором мы уверены, что он будет продан до того, как его ценность испарится? Это – Ограниченное Наличие. Каждый товар подходит под один из четырех вариантов ответа, и суть подхода заключается в том, чтобы сделать этот выбор осознанным, а не неявным.

Этот выбор не может делаться в вакууме. Варианты зависят от понимания того, кого обслуживает дистрибьютор, каковы обязательства по выполнению заказов, и каковы его возможности в плане снабжения и финансирования. Вне этого контекста, решения принимаются непоследовательно и, разумные по отдельности решения, вместе приводят к отсутствию стратегической целостности.

Второй фактор состоит в том, что обязательства по наличию совершенно не обязаны приниматься по отдельной товарной позиции. То, что покупает клиент, определяет наличие чего мы должны обещать. Тот, кто хочет купить Glenfiddich, хочет именно эту бутылку; тот, кто хочет соль, купит любую из имеющихся; тот, кому нужна пара джинс, пришел, чтобы выбрать из ассортимента. Таким образом, наличие может быть гарантировано на уровне комплектов: продуктовой группы, где один имеющийся в наличии товар удовлетворяет потребность или целиком ассортимент, , когда само богатство выбора должно быть защищено. В этом случае, буферы работают в двух уровнях: у товарных позиций, наличие которых мы поддерживаем, индивидуальные буферы, а у комплектов -–собственные буферы, и на уровне комплектов еще защищается количество позици, которые в него входят. Многие товарные позиции из «длинных хвостов», которые никогда не смогут оправдать собственное наличие сами по себе, вполне комфортно чувствуют себя в комплектах, которые предлагают клиенту выбор.

Ставки высоки. Товары из «длинного хвоста» часто составляют половину или больше от общего количества SKU дистрибьютора, однако их доля в выручке незначительна. При плохом управлении, они потребляют рабочий капитал, пространство и внимание менеджмента. При качественном управлении все меняется:  они обслуживают значимые сегменты, предлагают разнообразие и открывают возможности для новых продуктов или новых вкусов, формируя завершенное предложение для клиентов, которое поддерживает лояльность.

Не всё в этой статье является новым, и авторы тщательно различают уже известные и оригнальные моменты. Многие техники (само решение Replenishment, управление буфером, взгляд с точки зрения Прохода) разработаны в рамка Теории ограничений и используются как есть. Три момента являются новыми и закрывают пробелы, оставшиеся в разработанном решении: три стратегии обеспечения наличия и обоснования, положенные в их основу, два уровня буферов, которые обеспечивают наличие на уровне комплектов, а не индивидуальных товарных позиций, и управление ассортиментом, как рассчитанным буфером представленности (разнообразия выбора). В основной части статьи объясняется как эти подходы расширяют возможности решения Replenishment.

Дистрибьюция всегда живет в условиях неопределенности. Осознанное управление [неопределенностью — ДЕ], а не опора на прогнозы, становится преимуществом, которые лишь немногие конкуренты смогут понять.

Продолжение следует…

На конференции, организованной литейщиками в начале июня и проходившей на базе МГТУ им. Баумана, довелось выступить на секции, посвященной управленческому учету. Там же мне презентовали книгу Николаса Катко «ЛИН-финансовый директор: Архитектор системы лин-менеджмента» (изд-во Питер, 2022).

Подарил мне ее переводчик этой книги Марат Зарипов. Ознакомление с оригиналом произвело на него большое впечатление и он инциировал перевод и издание этой книги. Сам от про это говорит так:

«Я переводчик, изначально не являющийся финансовым специалистом. Нужно сказать, что раньше я даже не очень отчетливо себе представлял, чем на самом деле занимается финансовый директор, какова его истинная роль в компании и как это все на самом деле влияет на то, что мы делаем на производстве. Хотя понимал, что финансовая служба добавляет порой ненужных проблем, что, очевидно, работает не на пользу компании. Судя по проведенному мною опросу, значимая часть людей находится в том же положении, что и я тогда.»

Следовательно, я не мог ее не прочитать и прочитал с карандашом и закладками, что можно увидеть на фото:

Зеленые закладки — это мысли показавшиеся мне полезными и свежими, фиолетовые — это места где, на мой взгляд, содержатся большие методические ошибки, не сказать — чушь.

При этом источники этих ошибок понятны, традиционны и предсказуемы.

Общее впечатление от книги: типичная американская бизнес-книжка с одной мыслью на 224 страниц.

При этом честно отображает переворот в сознании финасового менеджера, вынужденного перейти от GAAP и IFRS (МСФО) к организации финансовых и нефинасовых показателей для поддержки управленческих решений. Для автора (Николаса Катко) явно открылась новая вселенная и революционные подходы. И этим прозрением он и стремится поделиться.

С точки зрения практической ценности, если вы до сих пор используете Standard Costing или ABC-costing, то знакомство с этой книгой может привести вас с подобному же «просветлению». Для тех, кто в этой «теме» давно — многие вещи лежат на поверхности.

Книга может быть полезна приверженцам ЛИН-технологий, как букварь для общения с финансово-экономическими подразделениями своих компаний.

В целом книга заслуживает «одобрямс». Особенно, если вам нужны импортные авторы, чтобы обратить внимание на ключевые моменты.

Поскольку я в теме управленческого учета довольно давно (с 2006 года), а любимая мной Теория ограничений исторически и методически появилась позже и с учетом опыта внедрения ЛИН, то многие моменты вызвают улыбку.

Вот первая цитата (стр.51):

«Реальность состоит в том, что сделать безупречный поток единичных изделий очень трудно из-за изменчивости (вариабельности), существующей в процессе. Вот три типа изменчивости, которые существуют во всех Потоках ценнности: изменчивость потребительского спроса, изменчивость времени цикла и изменчивость потерь. ЛИН-практики или устраняют эту изменчивость или управляют ею [выделение здесь и далее мое — Д.Е]»

Неопределенность — существует!!!

И будет существовать всегда. Если даже Творец всего сущего (буде он существует) на устранил неопределенность, значит таковы законы природы. Следовательно, устранить изменчивость или управлять изменчивостью, которая является случайным процессом — НЕВОЗМОЖНО.

Можно научиться работать в условиях неопределенности.

И уж менее всего возможно управлять изменчивостью потребительского спроса, если только вы не выстраиваете тоталитарную экономику распределения. При этом даже основоположник статистических подходов Эдвардс Деминг писал, что прежде, чем совершенствовать процесс надо добиться его статистической управляемости и не заниматься оптимизацией в пределах шума.

Неопределенность — как время, просто существует.

И точно также как мы сушествуем во времени, мы должны научится управлять потоками в ситуации неопределенности. И не стоит «натягивать определенность на неопределенность» (do not force certainty on uncertainty), как говорит малоизвестный афоризм д-ра Голдратта.

Следующая цитата (стр. 56):

«Время такта — это общее количество [рабочих] минутв месяц деленное на средний спрос в месяц. Это средний период времени, в течение которого на основании потребительского спроса должно быть произведено одно изделие»

И еще одна из этой же серии (стр. 133):

«Средний спрос используется потому, что производство в объемах выше потребительского спроса является потерями.»

Тут всё просто. И это типичная ошибка: использование среднего значения в ситуации, когда распределение вероятности не соответствует равномерному или нормальному распределению. Это фундаментальная ошибка.

Средние значения можно использовать или для грубых оценок, когда надо «прикинуть» ожидаемые изменения, или в условиях нормального или симметричного равномерного распределения. Во всех остальных случаях, использование средних приводит большим ошибкам. Точнее к тому, что какой-то продукции в избытке, а какой-то не хватает.

Дело в том, что плотность вероятности среднего при симметричном распределении вероятности — 50%. Что в переводе на человеческий язык означает, что в половине случаев будет больше, а в половине случаев будет меньше. Самый простой и известный пример: среднее значение игральной кости (кубика) равно 3,5. Это абсолютно точно рассчитанное среднее значение. У кого-нибудь хоть раз в жизни выпало на кубике 3,5? Годится ли эта цифра для оперативного управления?

Более того, использование средних значений снижает уровень надежности компании, потому что к росту и пиковому спросу компания оказывается не готова. Если у вас есть поглотитель колебаний в виде запасов готовой продукции, незавершенного производства, то тогда они могут выровнять эту ситуацию.

Но здесь надо учитывать, что изначально ЛИН разрабатывался для производств, где возможен поток из одного изделия, спрос достаточно ритмичный и регулярный и превышает производственные мощности. Самый известный пример: автомобильная отрасль. Как только вы выходите за эти «граничные условия» — средние значения становятся путем к проигрышу….

Следующая цитата, которая скорее удивила, чем улыбнула (стр. 67):

«Кроме того, руководителю департамента закупок нужно специально получить специальный отчет о том, сколько заплатили поставщику в прошедшем году, с сортировкой по артикулам изделий и датам закупок, причем отчет ему нужен для встречи с этим поставщиком через два часа, и все это — в середение цикла «закрытия» кредиторской задолженности в конце месяца»

Хочется сказать: переходите на 1С!

Построение оборотно-сальдовой ведомости — это вопрос минут. Но это просто акцент для отечественных читателей, которые считают, что на западе учетные и ERP системы лучше, чем у нас. С точки зрения отечественного учета — вообще не понятно в чем сложность. Если документы, конечно, своевременно заведены. Но использование ЭДО решает эту проблему. Уже давно. Так что — прикольно, какие у финдиректоров на западе проблемы. По крайней мере, были еще в 2014 году…

С фиолетовыми закладками закончили. Переходим к зеленым.

Первая цитата (стр.137):

«И, наконец, важно помнить, что здесь нет «бенчмарка» (сравнительных данных), как должны выглядеть ваши цифры производственной мощности»

Всеми конечностями — ЗА!!! Надо сравнивать свой прогресс с самими собой. Становиться сегодня лучше, чем вчера. Не забывать, что «вчерашнее решение — это сегодняшняя проблема». Очень важно отслеживать характеристики собственной компании, а не какие-то теоретические отраслевые «нормы».

Вторая цитата (стр. 183):

«Типичная цель номер один по количеству перечней материалов — оно должно соответствовать количеству готовых изделий, продаваемых компанией.»

Перечень материалов (он же Bill of Materials) — это ресурсная спецификация. Проблема многих ERP систем — это попытка планирования исходя из предположения, что план будет выполняться так, как запланировано. В ТОС есть утверждение, что «планирование и исполнение живут по разным правилам». Спецификация — это инструмент планирования, но излишняя детализация часто приводит к «эффекту хлыста». В этом смысле стратегическое размещение буферов в логистической цепочке сильно упрощает и процедуру планирования и требования к детализации.

Заканчивая обзор: книга полезна для тех, кто верует в Standard Costing, cost-per-unit и Unit экономику, чтобы вернуться в реальность.

Применение подходов, изложенных в книге может позволить найти неожиданные решения для обоснования выгодности/невыгодности тех или иных альтернатив. Но при этом, подходы, изложенные в книге, уже отстают от передовых техник сегодняшнего дня. Но ЛИН старше ТОС на 20-30 лет и только-только набрал популярность у нас в стране. Какие наши годы!