Архив рубрики: Управление производством

Обоснование метода “Упрощенный Барабан-Буфер-Канат”

Прежде, чем продолжить говорить про использование подхода “Упрощенный Барабан-Буфер-Канат” в управлении поставками, стоит сделать небольшое отступление.

Изначальный вариант решения для производства, который появился во всех книжках, называется “Барабан-Буфер-Канат” (Drum-Buffer-Rope). В этом решении было два буфера: один буфер, который измерялся во времени, защищал работу ограничения, а второй буфер защищал наши обязательства перед клиентом.

Буфер ограничения – это некий запас работы перед ограничением, который защищает ограничение от простоя. Потому что простой ограничения – это самое страшное, что может быть в нашей системе. Именно в ограничении мы зарабатываем деньги. Но после ограничения часто остается еще какой-то хвостик каких-то операций, которые нам нужно сделать для того, чтобы выполнить заказ. Поэтому там возникал второй буфер, который защищал наши обязательства перед клиентом. В системе было два буфера, опираясь на состоянии этих буферов, мы определяли приоритеты заказов.

Так продолжалось довольно долго, пока во второй половине 90-х годов эта конструкция не была поставлена под сомнение.

Чем мне нравится Теория ограничение это тем, что правила постановки под сомнение тех или иных рассуждений зашиты в самом подходе. С чего вы взяли что это верно? С чего вы взяли, что ситуация не поменяется и вы сделали единственно правильный способ? Это вопросы, которые мы себе задаем.

Итак, во второй половине 90-х правило двух буферов было поставлено под сомнение. И Эли Шрагенхайм обосновал подход, который сейчас называется “Упрощенный Барабан-Буфер-Канат”. Идея этого подхода состояла в том, что клиентам все равно, где находится наше внутреннее ограничение. Никого из наших клиентов не интересует, где находится наше внутреннее ограничение.

А если у нас два буфера в системе, то эти буферы каждый по-своему определяет приоритет. И у нас возможна ситуация, когда сигналы от этих буферов будут нас путать.

Напоминаю, что у буфера есть несколько функций, которые он должен выполнять. Во-первых, буфер – это прогноз это прогноз. Если мы говорим о поставке под заказ или производстве под заказ и, любое что под заказ, то буфер это прогноз сроков: мы говорим, что сделаем это к этой дате или раньше.

Вторая функция – это предоставление обратной связи о том, насколько мы угадали. Потому что в реальности все может меняться. Может оказаться, что что-то пошло не так. Чаще всего в реальности что-то идет не так. Поэтому буфер нам должен своевременно сообщать об этом.

Третья функция буфера – это предоставление сквозной системы приоритетов. Когда к Голдратту пристали с вопросом, как описать Теорию ограничений в пяти предложениях то, со слов его дочери, он сказал, что мне не нужно пять предложений, хватит одного слова – фокусируйтесь, сконцентрируйтесь на самом главном и делайте только то, что сегодня является самым главным.

Получается, что, если у нас в системе два буфера в одном потоке, то какой из них главный?

И в книге “Синдром стога сена”, эта ситуация рассматриваетс, но надежного ответа – нет. В книге описана необходимость создания каких-то сложных защитных связей между ограничениями.

Эли Шрагенхайм начал это копать и сформулировал: давайте будем честными с самими собой: первичным ограничением любой компании является рыночный спрос, и первое, и главное, что мы должны защищать, – это наши обязательства перед нашими клиентами. То есть он сказал, что нам буфер ограничения не нужен. Нам нужен буфер, который защищает наши обещания. Если мы пообещали клиенту, то буфер должен защищать наши обещания по отгрузке, а как мы это будем внутри делать – это уже наши персональные трудности.

Это была революционная история!

И первое, где эту штуку применяли, это производство под заказ. При этом Эли Шрагенхайм проанализировал соотношение технологического времени и времени. которое мы обещаем клиенту. В результате выяснилось, что в подавляющем большинстве производственных компаний, соотношение технологического времени ко времени выполнения заказов, которое мы обещаем клиентовсоставляет меньше 10 процентов. Это важный момент: реально производством компания занимается там не больше 10 процентов от всего этого времени.

Вопрос: а зачем она берет столько времени на исполнение заказа?

Это предельно понятно: у нас никогда не бывает пустого производства, там уже есть какие-то заказы, нам часто не хватает сырья и комплектующих, которые надо купить, мы пытаемся это все запихнуть в тот же сток и, соответственно, в результате обещаем некий срок исполнения, на самом деле выполняя заказ менее 10 процентов времени от всего этого срока.

Это очень хорошо связывается с тем же бережливым производством, где идеальное бережливое производство – это поток из одного изделия. У нас есть одна штука изделия, и она двигается по потоку. При этом, если мы запускаем партию в 100 штук, то на самом деле 99 процентов времени с заказом ничего не происходит, он просто лежит и ждет, когда мы будем его обрабатывать. Называется это время пролеживания, мы его в принципе из производственного времени исключаем.

Но чтобы это работало, нужна еще одна дополнительная штука: мы должны знать сколько мы уже на напринимали заказов. То есть в дополнение к буферу заказа нам нужно добавить еще обязательный механизм: контроль загрузки нашей мощности. Для производства критически важно, потому что если мы напринимали заказов и, грубо говоря, мы обещаем клиенту 10 дней, и у нас технологическое время один день, и одновременно у нас уже принято 10 заказов, то, когда мы пообещаем клиенту время исполнения закза, а на самом деле мы точно будем опаздывать. Потому что пока очредедь дойдет до этого заказа, мы уже опоздаем. Поэтому применение метода “упрощенный Барабан-Буфер-Канат” на производстве требует одновременного использования контроля загрузки мощности.

О необходимости контроля мощности

Мы уже не один раз говорили о том, что обеспечение высокого уровня наличия требует значительной защитной мощности. С практической точки зрения это означает, что мы не должны допускать возникновения активного внутреннего ограничения мощности.

В своем вебинаре 2018 года, посвященном использованию динамического моделирования, доктор Алан Барнард показывал, как сокращение защитной мощности приводит к возникновению хаоса в детерминированной (то есть управляемой жесткими функциональными зависимостями, а не вероятностными связями) системе.

В уже упоминавшейся книге «Управление цепями поставок с невероятной скоростью» Эли Шрагенхайм предлагает очень полезный механизм контроля за мощностью — метод Планируемой загрузки (Planned Load). Суть его состоит в том, что мы учитываем технологическое время, необходимое для производства всех заказов (в нашем случае — на пополнение склада) и сравниваем его со стандартным сроком производства (пополнения). Пока суммарное технологическое время по открытым заказам много меньше, чем срок пополнения, у нас все в порядке, но… Как только у нас появляется ресурс, планируемая загрузка по которому начинает достигать 80% от срока пополнения — это сигнал, что у нас потенциальные проблемы с мощностью и нужно предпринимать дополнительные усилия по поиску возможностей дополнительного увеличения мощности за счет вывода дополнительных смен, сверхурочных, поиска контрагентов и т.п. Я рекомендую ознакомиться с материалом на эту тему[1].

Какие мощности нам важны в первую очередь с точки зрения управления запасами в цепочках поставок:

  1. Достаточность оборотного капитала. Необходимо постоянно мониторить достаточность оборотных средств для поддержания необходимого уровня запасов в цепи поставок. Нехватка или ограничение оборотного капитала способны похоронить любые перспективы. Это параметр следует постоянно держать под контролем. Если вы попадаете в ситуацию с нехваткой оборотного капитала, то первое, что вы должны делать — это предпринимать максимум усилий по выходу из этой ситуации. Это очень опасная и нежелательная ситуация.
  2. Производственная мощность. Это способность выпустить требуемый ассортимент в разумные сроки.
  3. Складская мощность. Если на ваших складах невозможно разместить хотя бы половину ваших буферов, то, скорее всего, проблемы с наличием вам гарантированы.
  4. Транспортная мощность. Ее дефицит часто не сразу заметен, но между тем он также способен подорвать уровень наличия в цепочках поставки.

Это неполный перечень потенциальных ограничений мощности, с которыми может столкнуться компания, использующая в своей повседневной практике решения Теории ограничений по обеспечению наличия.


[1] Эли Шрагенхайм. Важная информация, лежащая в основе метода планируемой загрузки. http://egorovde.ru/archives/1635

Еще раз про DDMRP и сравнение с подходами НЕТ Сток Про

Причиной, побудившей меня написать этот пост, стал комментарий к моему посту про сравнение решений управления наличием Теории ограничений и DDMRP, который (судя по его содержанию) оставили наши друзья-коллеги-конкуренты из Украины, которые занимаются продвижением этой методологии на территории РФ и пост-советского русскоязычного пространства.

Я некоторое время размышлял: разрешить этот комментарий к публикации или удалить. В силу его явной рекламной направленности я его все-таки удалил (хотя если кто-то хочет заплатить мне за рекламу – это уже совсем другой разговор), но поводом еще раз озвучить свое мнение по поводу этой методологии он вполне себе послужил.

Итак, методология DDMRP была разработана Кэрол Птак (Carol Ptack) и Чэдом Смитом (Chad Smith), которые сегодня являются со-президентами Института DDMRP. Оба являются выходцами из Теории ограничений, Кэрол – соавтор нескольких основополагающих методических книг в области решений Теории ограничений по управлению наличием в цепях поставок и интегрированными цепочками поставок. Почему и как они приняли решение развивать самостоятельный бренд – мне неизвестно. Но конфликта между DDMRP Institute и TOCICO нет, Кэрол выступала на ежегодной конференции 2020 года, которая прошла онлайн.

ОФФТОП: с 2020 года стоимость членства в TOCICO для россиян составляет $97 в год, вместо $275 в год, как было раньше, и дает доступ к огромному массиву видеоматериалов и записей вэбинаров, в том числе можно посмотреть и выступление Кэрол Птак в 2020 году

На картинке можно посмотреть на плечах каких “гигантов” стоят разработчики DDMPR:

Этот слайд я использую в курсе “Глобальная закупочная логистика”, которую преподаю магистрам в Высшей школе управления и бизнеса в Политехе.

На этом же слайде видно, где находятся наши программные продукты NET Stock Pro (система управления наличием в цепях поставок) и NET Operations (система поддержки принятия решений для производства в “смешанной” среде), которые мы относим к классу DSS – Decision Support Systems и обозначаем как ViableDSS – жизнеспособная система поддержки принятия решений.

Помимо сравнения, которое можно найти по ссылке, дополнительно в 2020 году моя магистрантка при защите магистерской диссертации также выполняла сравнение наших методов и методов DDMRP.

Для тех, кому лень ходить по ссылкам, коротко повторю основные выводы:

  1. При длинных сроках пополнения и достаточно больших минимальных партиях поставки решение DDMRP выигрывает у “классического” решения ТОС.
  2. Адаптированное нами решение управления наличием показывает чаще всего лучшие или сопоставимые результаты с DDMRP.
  3. В DDMRP “из коробки” нет решений для управления в среде “под заказ”, в этом случае, все передается на откуп алгоритмам MRP.

Если вы обратите внимание на картинку, то можно увидеть пунктирную стрелку, которую я провел от DDMRP к нашему программному продукту NET Operations.

В отличие от TOCICO в DDMRPI есть система сертификации ПО, на предмет соответствия методологии DDMRP. И мое погружение в методологию было связано с тем, что мы рассматривали возможность получения compliance DDMRP для нашего NET Stock Pro.

В ходе общения с Чэдом Смитом и изучения требований и методики было принято решение, что мы не будем УХУДШАТЬ возможности программного продукта, чтобы пройти по формальным критериям соответствия методике.

Но в методологии DDMRP есть очень полезный алгоритм для принятия решений о том, где в цепи поставок целесообразно размещать буферы, обеспечивающие наличие, а где производить/поставлять под заказ.

И вот этот механизм мы обязательно будем использовать в программном продукте NET Operations, вне зависимости будем мы в дальнейшем получать compliance или нет.

И второй момент из DDMRP, над использованием которого я продолжаю размышлять, это изменение правил для проведения ЖЕЛТОЙ границы буфера и величины ЗЕЛЕНОЙ зоны. Потому что в подходах DDMRP есть полезная смысловая интерпретация этих величин.

А в области управления наличием наша безымянная адаптированная методика, которую мы теперь будем называть VDSS, продолжает выигрывать.

И я приоткрою “мааааленький” секрет почему – Кэрол и Чэд так и не решились отказаться от использования средних значений. Поэтому они остались в рамках проклятия “Среднестана” (как его называл Нассим Талеб), а мы рискуем ходить в “Крайнестан” и возвращаться оттуда с добычей.

Но это уже отдельный большой разговор…

Видео-отзывы наших клиентов. Часть 3. Компания “ПИР”

Это завершающий 2019 год пост в моем блоге. Поэтому я решил опубликовать видео-отзыв, который дала нам Екатерина Еселева, коммерческий директор компании “ПИР”, производящей снэки.

С наступающим 2020 годом всех вас и повышения эффективности ваших бизнесов в новом году.

До встречи в новом 2020 году!

У меня еще много чего есть, чем стоит поделиться :))

Ваш Дмитрий Егоров

Видео-отзывы наших клиентов. Часть 2. Компания “Стройком” Санкт-Петербург

Продолжаю публиковать отзывы наших клиентов.

С Андреем Михайловичем Ледовских мы познакомились на проекте в компании “СтройКом”. Теперь он работает исполнительным директором в компании РемСтройГрупп и продолжает использовать наработки, которые нам удалось получить в процессе проекта.

Проект был тяжелый, но полезный для всех сторон, участвовавших в этом проекте.

Слово клиенту:

Представляю решение для управления производством NET Operation

У нас с партнерами есть правило, которое выглядит сегодня быть может сильно старомодным, но… Мы сначала делаем, потом об этом рассказываем.

Мы наконец-то готовы рассказать об еще одном программном продукте, который существует в нашей линейке помимо Программно-методического комплекса NET Stock, который предназначен для управления наличием в цепях поставок.

Это решение, которое поддерживает алгоритмы Теории ограничений для смешанной среды в производстве.

И мы готовы представить его на суд публики. Для этого мы создали отдельный плейлист на Ютубе. Он влючает в себя 15 видео роликов с кратким обзором возможностей нашего продукта.

А первое видео из этого плейлиста я размещаю здесь: