Архив рубрики: Жизнеспособная система управления

“Из-за чего производители недовольны своими ERP системами”. Перевод материалов блога Эли Шрагенхайма

После долгого перерыва Эли Шрагенхайм начал публиковать одну статью за другой. Статья, которой я хочу с вами поделиться, с одной стороны – рекламная, продвигающая новый проект, который связан с внедрением подходов ТОС в производство. Гораздо более глубоком и очень полезном внедрении, нежели это можно сделать просто прочитав книгу “Цель”

Похоже, что Эли нашел команду, которая готова автоматизировать ДЕСЯТИЛЕТИЯ его методических наработок в части планирования и управления производством.

И хотя в статье есть ссылки на ресурсы и, вроде бы, мне не очень хорошо публиковать “чужую” рекламу, но… Это не просто реклама, в ней просто и доходчиво объяснены основные ключевые моменты, почему ERP и APS не решают проблемы производства.

И что должно быть в настоящей производственной системе, поддерживающей принятие решений (DSS).

А еще, уже не раз бывало так, что Эли выпускал свои публикации в тот момент, когда у нас появлялось какое-то решение, которое УЖЕ содержит в себе рекомендуемые им методические подходы.

Так и в этот раз. Эли выложил свою статью 29 ноября 2023, а 15 декабря 2023 мы официально объявили о выходе производственной системы, в которой ВСЕ ЧЕТЫРЕ критических открытия, о которых пишет Эли – реализованы.

Вот ссылка:

Так что, читайте, просвещайтесь, комментируйте крутого Эли Шрагенхайма.

Как обычно, ссылка на оригинал и все медиафайлы из блога автора.

Ваш Дмитрий Егоров.

P.S.: И статья ОГРОМНАЯ и резать ее в этот раз я не стал, так что удачи в борьбе с “многабукаф”. Русские субтитры в Youtube вполне адекватны


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.

Я жду ваших комментариев здесь или здесь: on my Linkedin post.

Фундаментальный базовый разрыв

Когда я впервые сталкиваюсь с ERP системой, сначала я проверяю помогает ли она преодолеть две критических проблемы. За редким исключением, производитель, который не может справиться с этими проблемами, является хрупким, и когда он «сломается» зависит от внешних факторов.

Все организации должны брать на себя обязательства перед клиентами. Частью этих обязательств является количество продукции и предоставляемый сервис, а также их общее качество. Другая важная часть – это исполнение обязательств по срокам. Существует две широкие группы возможностей: или немедленно, как только клиент попросит, или пообещать конкретную дату исполнения в будущем.

Вот очень обобщенное описание этих двух критических проблем:

  1. ЧТО ОБЕЩАТЬ: что мы можем пообещать нашим клиентам, гарантируя высокую вероятность исполнения обязательств?
  2. 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

Учет влияния минимальной партии заказа у Поставщика

Учет размера минимальной партии – это достаточно сложный вопрос.

Иногда спрашивают: “Как поступать, если раньше закупали по 10, а сейчас можем только по 15? Но, если купим по 15, то позиция может вообще застрять и лежать на складе хотелось бы взять ее поменьше…”

То есть, в этой ситуации увеличилась минимальная партия заказа у поставщика.

Это вопрос из серии: “Как бы так и на елку влезть и жопу не поцарапать?”

Если поставщик вам будет поставлять по 15, то, вообще-то, вариантов у вас нет. Вы пытаетесь договориться с поставщиком о том, что он может вам поставить партию меньшего размера, и, если договориться с поставщиком не получается, то, к сожалению, вы можете только принять решение “рисковать или не рисковать”.

Если нам самим это дорого, то мы можем попытаться купить это на паях с товарищем – найти еще одного потребителя, который такой товар потребляет и закупать вскладчину. Этакий вариант закупочного кооператива. Но принципиально это сути не меняет.

Когда поставщик увеличивает минимальную партию – это серьезная проблема. Чем больше у вас минимальная партия закупки, тем больше у вас “холостого запаса” – запаса, который вы вынуждены хранить просто потому, что меньше вы купить не можете. В результате запас – слишком большой с точки зрения продаж.

Безусловно, это попытка поставщика переложить проблемы с оборачиваемостью вниз по цепочке поставок, но тут уже выбор за тем, кто покупает: если вам это надо – вы это покупаете, если не надо – не покупаете.

Связанный с этим вопрос: “Как устанавливать Целевой Уровень Буфера при небольших продажах, если минимальная партия у нас большая?” Когда минимальная партия у нас вагон, а потребляем мы две бочки (утрирую, конечно – ДЕ).

Такие соотношения бывают в реальных проектах, когда минимальная партия тонна, а потребление за надежный срок пополнения – 120 килограмм.

Как здесь устанавливать Целевой Уровень Буфера?

Оттолкнемся мы от первоначальной исходной посылки: мы обеспечиваем запасы для того, чтобы гарантировать высокую скорость реакции.

То есть для начала мы должны принять решение: хранить эту номенклатуру или не хранить?

Нам надо хранить номенклатуру, если клиент не готов ждать пока мы ее привезем, или готов взять один процент от минимальной партии, а мы не можем привезти и, при этом, это клиент, от которого мы не можем отказаться. Или если это какой-то компонент, без которго мы не можем производить готовую продукцию. В этих случаях, нам надо хранить эту номенклатуру и мы можем переходить к следующим шагам, иначе – возите ее “под заказ”.

Следующий вопрос, который требует ответа: “Что такое “много”, и что такое “мало”?” Сколько нам нужно хранить?

Здесь есть два способа, которыми мы можем себя повести.

Первый способ – установить ЦУБ на уровне максимального потребления и заказывать выше расчитанного ЦУБ, что назвывается в “голубое” или “овербуфер”, но это будет вызывать ненужные вопросы и внимание при анализе управления наличием.

Когда у вас немного номенклатуры, то можно помнить, что этот конкретный артикул мы закзываем так много из-за большого размера минимальной партии, но…. Когда речь идет о тысячах, десятках тысяч, а иногда и о сотнях тысяч точек управления запасами, то всего не упомнишь. И у “большого начальника”, который просто смотрит на состояние наличия, могуть возникнуть вопросы: зачем вы столько заказали?

Поэтому мне больше нравится второй способ, который мы используем в НетСтоке для автоматического расчета рекомендаций ЦУБ.

Мы рассчитываем, где бы у нас находился ЦУБ, если бы у нас не было минимальной партии. Соответственно находим желтую и красную границу, как 2/3 и 1/3 от ЦУБ. Желтая граница – это 2/3 от максимального потребления за срок пополнения, и нам этого количества почти гарантированно хватит до момента, пока приедет следующая партия заказа. И к этой рассчитанной границе желтого мы плюсуем минимальную партию заказа. У нас получается ОГРОМНАЯ зеленая зона. И при анализе наличия, мы видим, что это количество – это НОРМАЛЬНО, несмотря на плохую оборачиваемость.

Ну а дальше мы вполне можем использовать типовые механизмы Динамического управления буфером.

Запасами невозможно управлять в условиях неопределенности… Да ладно?!!!

Нам достаточно часто приходится отвечать на вопросы, как управлять запасами в условиях неопределенности. Чаще всего это звучить как-то вроде: “Это работает только в стабильных условиях, а сейчас ничего нельзя предсказать, поэтому…” А что дальше, после “поэтому”?

Принимать решения на основании интуции? Так интуиция устроена очень просто: опыт, “насмотренность” формируют некоторые наборы паттернов, которые распознаются мимо сознания. То есть интуиция – это просто опыт.

Спойлер: вне зависимости от уровня неопределенности, физика процесса управления запасами не меняется!!!

Возьмем типичный вопрос от нашего клиента: мы брали товары из Москвы и всё пополнения составлял в среднем 7-9 дней, а сейчас будем брать из-за границы и срок будет поставки 40-60 дней.

Понятно, что это огромные увеличение сроков, но что делать что клиенту делать с этим?

Когда началась СВО с этим столкнулись очень многие. Самое смешное, что меньше всего это на себе последствия ощутили те клиенты, которые и так поставляли что-нибудь из Китая.

Для них для них срок пополнения в 8 месяцев – это норма. Соответственно, месяц туда, месяц сюда – это в общем не очень большие потрясения.

А вот для тех кто возил из Европы началась весёлая жизнь.

Как мы с этим клиентом смеялись на одном из наших проектных комитетов: “Господа, добро пожаловать в наш мир!”

Когда клиент привык к европейским поставкам за 1-2 дня. Это же счастье! Ничего надо хранить! Крутые, запасами управлять не надо!

И вдруг такое!!!

Добро пожаловать в наш мир!

Что делать в этом случае?

Ну первое, естественное, – это нужно установить новые сроки. То есть определить новых поставщиков, установить новые сроки, и под этим новые сроки рассчитать целевый уровень буфера. А дальше – обычная стандартная, много раз нами описанная процедура управления запасами в соответствии с методикой.

Это главное, что нужно сделать. Когда вы говорите, что все будет непонятно, то это неправда. Совершенно точно, у вас будут удлиняться сроки – это ПОНЯТНО. Вы будете дольше везти товары, а если у вас будут удлиняться сроки – вам надо больше хранить запасов. Больше ничего не произойдет.

С точки зрения потребления может произойти проседание или кратковременный скачок. Но нужно просто следить за тем, насколько меняется потребление за новый срок пополнения.

Так что, если у вас есть НетСток, то больше вам ничего делать не надо. Остальное – это обычная рутина Динамического управления буфером из заказами.

Очень просто: посчитали новый размер буфера и сделали заказ до этого размера!

Вся проблема в том, где взять деньги на такой увеличенный заказ. Это самое сложное!

Тут уже добро пожаловать в Экономику Прохода, которая помогает выбрать самое выгодное из имеющегося, а также определить потребность в оборотном капитале.

Реплика об управлении наличием аналогов

В этой публикации я хочу поговорить об управлении наличием, когда у нас в номенклатуре есть аналоги. Это один из часто всплывающих в переговорах вопросов.

Аналоги – это номенклатура, которая с точки зрения покупателя, представляет собой одно и то же, хотя имеет разные фирменные наименования или просто по разному называется у разных поставщиков.

Дисклеймер: мы очень осторожно относимся к объединению разных номеклатур в одну в качестве аналога.

Потому что является номенклатура аналогом или нет – решает потребитель, и его основания для различения или объединения разных артикул в аналог продавцу чаще всего просто неизвестны. Поэтому, когда речь идет о готовой продукции или товарах, мы всегда рекомендуем прежде, чем объединять номеклатуру с точки зрения аналогов, поуправлять отдельно и убедится, что увеличение продаж одной номнеклатуры приводит к снижению продаж другой. Если это не так, то это НЕ АНАЛОГИ, А РАЗНАЯ НОМЕНКЛАТУРА, живущая по своим законам.

Для управления наличием сырья и компонентов у производственных компаний, использование аналогов – это рутинная практика, так как в этом случае – потребитель это вы. В этом случае целесообразно всё разнообразие взаимозаменяющих комонентов объединить в одну номенклатурную позицию и обеспечивать ее наличие.

В этом случае, мы рассчитываем потребность в основной номенклатуре, а дальше закупщик рассылает эту потребность по поставщикам, получает от них наличие, цены, условия поставки и, уже опираясь на эти данные, размещает заказы на поставку.

Важно: это работает только, если производству всё равно, сырьем какого поставщика пользоваться.

Для торговых компаний поиск аналогов – это часто задача из разряда Data Analytic, а может быть и Data Science. В любом случае требует анализа Big Data.

Такая вот получилась короткая реплика…

Чуточку подробнее об АВС-анализе. В продолжение предыдущих публикаций

Попробую поподробнее остановиться на том, как мы подходим к АВС анализу.

Классический АВС, это по сути Паретто-анализ, где вся номеклатура делится по принципу: А – это то, что дает 80% вклада в показатель, В – тут по разному подходят, кто-то берет 10%, кто-то берет 15%, ну и оставшиеся дают 5-10%%. Основной вопрос: на основе какого показателя делается АВС-анализ?И, сразу, чтобы не забыть: обычно к АВС прикручивается XYZ-анализ. Напоминаю, что XYZ анализ имеет смысл только в случае, если у вас нормальное распределение вероятности. Во всех остальных случаях он смысла не имеет. Я об этом уже писал чуть раньше.

И возвращаемся к АВС.

Первая заморока – это по какому показателю делаеть АВС анализ. Обычно его делают либо по выручке, либо по количеству. Имеет право на жизнь, но…

Основная цель компании – зарабатывать деньги. А одна и та же номенклатурная позиция может продаваться по разным ценам, давать разную выручку и приноить разное количество денег. Потому что деньги компания зарабатывает за счет разницы между ценой продажи и абсолютно-перенными затратами на ее покупку и/или создание, то есть за счет суммы Прохода (в терминологии Теории ограничений) или маржинальной прибыли (она же – маржа) в привычном управленческом сленге. Так вот, объем генерируемой маржи и определяет сколько денег компания зарабатывает, потому что дальше, мы эту маржу только тратим на условно-постоянные расходы и создание запасов/инвестиций.

Важно!!! Здесь речь идет именно о сумме маржи, а не о маржинальности, то есть проценте маржи в выручке.

Многие компании, разрабатывающие собственные решения для АВС анализа, уже дошли до этого понимания и проводят АВС анализ в том числе и по марже. Почему анализа по одной марже недостаточно?

Давайте рассмотрим ситуацию с точки зрения продажи автомобилей.

Вы можете продавать условную Ладу Гранту и условный Бентли. (Я здесь никого из производителей не хочу обидеть, просто это пример, который прост с точки зрения обывателя) Так вот, сумма годовой маржи от продажи Лады Гранты и от продажи Бентли может оказаться одинакова. То есть, с точки зрения АВС анализа по марже – это сопоставимые позиции. Означает ли это, что нам и ту и другую модель надо обязательно держать “в наличии”?

Совершенно точно – нет. Первая продается значительно (на порядки) чаще, а стоит в разы меньше, а значит запасы будут сильно дешевле, в сравнении со второй моделью.

Поэтому АВС анализа по Проходу (марже) недостаточно.

Нам нужен еще анализ по частоте продаж. И опять не XYZ относительно среднего, а именно какова частота продаж.

Здесь мы пошли самым простым путем: мы считаем частоту продаж как количество дней, когда были продажи, относительно количества дней в периоде. При этом правило 20/80 здесь работает не очень хорошо, поэтому мы сделали так для каждого места хранения считаем среднее количество дней в периоде (по умолчанию анализируем год, но это опционально). Далее, всё, что меньше среднего это группа С – она тянет среднее значение вниз. Из оставшихся 20% лучших – это группа А, остальные – группа В.

Соединяя эти два измерения, мы получаем некий список номенклатуры, которая лучше всех продается и приносит много денег: АА, АВ, ВА, ВВ (где первая буква отвечает за частоту продаж). Хотя возможны и варианты: СА, СВ (редко продается, приносит много денег, имеет смысл привозить/производить “под заказ”), АС, ВС (часто продается, приносит мало денег. Что это такое?), СС (классическая позиция “для ассортимента”, что она там делает?)

Возможно возражение: а почему вы смотрите именно на дни, а не на сами продажи/чеки?

Но чем это отличается от продажи одного Бентли? Если у вас обычно продаются небольшие объемы, но, иногда, случается крупная продажа, то вопрос, на который вам надо ответить: а вы готовы хранить запасы под такие продажи или лучше к ним заранее готовиться? Напоминаю, что запасы имеет смысл хранить, только если клиент не готов ждать. А клиент, который покупает крупную партию, как правило, знает, что таких объемов на складах поставщики не держат. И ключевой вопрос: согласен ли он подождать, пока ему привезут его объем или взять частями? Но это уже отдельная тема.

Наш подход к АВС анализу уже показал свою полезность у клиентов, помогая в том числе и в части ценовой и скидочной политики.

Например, у нас есть позиция с индексом АС, что означает: очень частые продажи, при этом с точки зрения вклада в объем маржи – она попадает в группу С. Первое, что здесь стоит проанализировать, это можно ли поднять цену на позицию? Она явно пользуется спросом, но почему-то приносит мало денег. Или компания сознательно создает “убыточного лидера продаж” для того, чтобы дополнительно заработать на взаимодополняющих товарах? Если это осознанное решение в компании – тоже хорошо.

А на этом на сегодня все. Не прощаюсь. Надеюсь было полезно.

Читая Ленина… Ограниченной полезности пост

В этот раз пост не будет заниматься вопросами логистики, управления запасами или Теории ограничений. Навеяло его прочтением книги В.И. Ленина “Развите капитализма в России”.

Есть у меня товарищ, который последние несколько лет увлекся научным коммунизмом, и я купил ему эту книгу в подарок. А поскольку дарить такие книги без прочтения “некомильфо”, то я успел за неделю прочитать ее от корки до корки. И надо сказать, что книга мне понравилась, потому что это очень большая работа со статистикой, показывающая как формировался капитализм в России в конце XIX – начале XX века.

Но не это причина для этой публикации.

Мы стараемся помогать малому бизнесу в зарабатывании денег и уже накопили достаточно наблюдений. Вот, например, наш ролик с Андреем Тонояном на эту тему: https://vk.com/video-191082764_456239088

Но когда я познакомился с характеристиками мелких капиталистов, как их фиксировал в 1890-х годах Ленин, я не мог удержаться от улыбки и узнавания. Люди не меняются.

Судите сами:

“К явлениям того же рода относится констатированное для целого ряда промыслов и имеющее положительно характер общего правила стремление мелких промышленников скрывать технические изобретения и улучшения, прятать от других выгодное занятие, чтобы не допустить «пагубной конкуренции».

Основатели нового промысла или лица, введшие в старый промысел какие-либо усовершенствова ния, всеми силами скрывают выгодные занятия от односельчан, употребляют для этого разные хитрости (напр., для отвода глаз сохраняют старые устройства в заведении), на пускают никого в свои мастерские, работают на подволоке, не сообщают о производстве даже родным детям. Медленное развитие кистовязного промысла в Московской губернии объясняют обыкновенно нежеланием существующих теперь производителей иметь для себя новых конкурентов. Говорят, что, насколько возможно, они стараются не показывать посторонним лицам своих работ, так что сторонних учеников держит у себя один только производитель…

Об известном своим металлоиздельным промыслом селе Безводном Нижегородской губернии мы читаем: «Замечательно то, что жители Безводного до сих пор (именно до начала 80-х годов; промысел существует с начала 50-х годов) тщательно скрывают свое мастерство от соседних крестьян. Не один раз они пытались сделать приговор в волостном правлении, чтобы передавшего это мастерство в другое селение подвергать наказанию; так как этой формальности им не удалось достигнуть, то приговор как бы нравственно тяготеет на каждом из них, в силу чего они не выдают своих дочерей за женихов соседних деревень и, насколько возможно, не берут оттуда девушек в замужество” (стр. 284)

А вот еще:

При зачаточных формах товарного производства конкуренция между «кустарями» еще очень слаба, но по мере того, как рынок расширяется и охватывает широкие районы, эта конкуренция становится все сильнее, нарушая патриархальное благополучие мелкого промышленника, созидаемое на его фактически монопольном положении. Мелкий товаропроизводитель чувствует, что его интересы, в противоположность интересам остального общества, требуют сохранения этого монопольного положения, и потому он боится конкуренции. Он употребляет всяческие усилия, как единоличные, так и коллективные, чтобы задержать конкуренцию, чтобы «не пустить» соперников в свой район, чтобы укрепить свое обеспеченное положение мелкого хозяйчика, имеющего определенный круг покупателей. Эта боязнь конкуренции… рельефно выясняет истинную общественную природу мелкого товаропроизводителя (стр. 283)

И еще:

Как и при всяком развитом капитализме, наблюдается и здесь, что мелкий капитал особенно давит рабочего. Крупного нанимателя простой коммерческий расчет заставляет отказаться от мелких прижимок, дающих мало выгоды и грозящих большим убытком при конфликте. Поэтому, например, крупные наниматели (нанимающие по 300-800 рабочих) стараются не отпускать рабочих через неделю и сами устанавливают цены сообразно со спросом на труд; некоторые вводят даже систему надбавок к плате при повышении цен на труд в окрестности, и все свидетельства говорят о том, что эти надбавки с лихвой вознаграждаются лучшей работой и отсутствием столкновений. Напротив, мелкий хозяин не брезгает ничем. (стр. 201)

И все эти замечания из конца XIX века подтверждаются моими личными наблюдениями: очень многие мелкие предприниматели боятся, что “конкуренты узнают…”, а также страдают приверженностью к микроменеджменту и придиркам к сотрудникам, которые “все делают не так”, не понимая, что, что по мере роста компании, люфты в управлении неизбежно накапливаются и потери становятся неизбежными.

Но… подавляющее большинство тех, кто вел себя таким образом, агрессивно и апломбом защищая собственную исключительность или разорились, или остались мелким бизнесом без перспектив к росту. И наоборот, те, кто были способны открываться и сотрудничать – росли.

Есть предположение, что способность/неспособность к открытой коммуникации может быть серьезным фактором, лимитирующим рост компании.

Просто размышляю….

Собственник VS Наемный менеджер

К видео опубликованному на Ютубе прилетел комментарий: “а не планируете сделать текстовую версию этой темы?”

Ну надо, значит надо…


В этот раз мы хотим поговорить вот на какую тему: диагностика или аудит управления запасами – то те вещи, которые так или иначе выходят на демонстрацию эффектов. Мы всегда говорим, что внедрение системы управления запасами вам принесет экономические эффекты, и мы их можем прикинуть, посчитать эффект. Но с другой стороны, это внедрение вызывает большие изменения в компании, которые далеко не одинаково хороши для разных людей в компании.

Я бы так обозначил: “собственник vs наемный менеджер”. По сути дела, эффекты, о которых мы говоим, нужны собственнику, а воплощает все в жизнь в рамках проекта – наемный менеджер. И мы видим вот разрыв, пропасть между собственником и наемным менеджером. Часто наемный менеджер задает вопрос: “А мне-то это зачем? Я не являюсь бенефициаром этих эффектов”

Если мы проанализируем все наши проекты, которые мы внедряли, то видны некоторые закономерности.

У нас есть очень успешные проекты, которые показывают удвоение прибыли, быстрый темп роста продаж, быстрый темп роста валовой прибыли и просто прибыли. Даже улучшение оборачиваемости. А есть провальные проекты, которых немного, но они есть но они есть. Их ровно два. Мы, конечно, всегда пытались разобраться, что происходит, почему так происходит, что же там такое случается. И мы начали анализировать эту историю. В результате у нас получилась некая классификация.

В этой публикации мы не будем говорить о микро- и малом бизнесе. Мы уже говорили о том, что это самые богатые люди: они могут заплатить и ничего не делать. Ровно половина из наших проектов для малого бизнеса – отваливаются. И там ситуация в том, что у человека, который занимается микробизнесом, просто нет времени: его рвут на куски, у него не хватает времени, чтобы сделать всё, что нужно. Поэтому мы сдалил для них некий вариант решения, где мы выполняем настройки и управление запасами за него.

В этой пуликации мы поговорим о компаниях с оборотом от 500 миллионов до полутора миллиардов в год. Где у нас довольно много суперуспешных проектов. У этих суперуспешных проектов есть одна важная характеристика: решение о внедрении и участие в процессе внедрения активно принимали собственники, и результаты получали собственники, и оценивали результаты тоже собственники.

И это наши суперуспешные проекты. Это компании, с которыми мы дружим. С которыми мы придумываем какие-то новые решения, они нам подкидывают какие-то идеи для внедрения. Это прямо такая большая куча компании, которые суперуспешны, и мы готовы размахивать ими как флагом, показывать и ходить в гости.

А есть слой компании, которые, во-первых, плохо продаются, хотя у нас есть опыт внедрения в компании с оборотом от 8 до 9 миллиардов обороты. И там успешный проект, и собственники не участвовали в процессе. Но это уникальный случай.

Очевидно, что нам важно понять как продавать в компании, где собственник не принимает решения и не находится в управлении. И мы начали на тему думать, смотреть: что, как, почему происходит? И в одних переговорах руководитель филиала компании задал мне вопрос: “Ну хорошо, вот эффекты, которые вы показываете: увеличение прибыли, улучшение оборачиваемости, увеличение свободного денежного потока, повышение рентабельности, – это все эффекты, которые работают для компании и для собственников. А мне, наемному менеджеру, это зачем?”

И я потерялся, не зная, что ему ответить: “А фиг его знает, товарищ майор…” Потому что, чем крупнее компании, тем либо дальше собственник от управления, либо тем более размытая структура собственников. И это люди, которые где-то в космосе находятся, в операционной деятельности участия не принимают, управляют по дашбордам, и что происходит конкретно “на земле” не понимают. И решение о том, что должно происходить “на земле”, принимают не они, а операционный руководитель. И они правы! И так и надо!

Вот только здесь сразу возникает вопрос: “А за что отвечает операционный руководитель?”. Он отвечает за выполнение своей функции. Он обвешан какими-то KPI, которые он должен выполнять. B часто улучшение для компании в целом приводит к ухудшению его персональных KPI.

Спрашивается: “Зачем мне самому себе создавать проблемы?” Все же нормальные люди: зачем себе создавать проблемы?

Второй момент. И он тоже очень важен.

Потому что кто-то же должен ответить за результат внедрения! А напоминаю вам, что у нас в европейской традиции принято, что у победы множество отцов и только поражение сирота. Если вы победили – вы молодец! И не только вы, а еще все мы здесь, кто как-то причастны.

У нас есть проект, где люди два года подряд, во время пандемии, удваивают прибыль. На что материнская компания реагирует : “Ну это вам повезло…”

Тридцать шесть месяцев подряд компания идет с прибылью, с нарастающим плюсом – и это повезло! Это невозможно, чтобы все время везло, 36 месяцев подряд! Два с половиной года непрерывно везет – это ж какие они счастливчики!!! Но при этом, когда человек, который был руководителем проекта у этого клиента, увольняется из этой компании, компания говорит: нет-нет, мы будем продолжать пользоваться инструментом, потому что у нас все было хорошо.

Но руководитель рисковал неимоверно!!!

Потому что, а если бы не получилось? Есть множество причин, почему может не получиться, или в процессе внедрения что-то может ухудшиться во внешней среде.

Другой наш проект: мы начинаем внедрять управление запасами, там пустые склады, мы начинаем наполнять буферы, и рентабельность запасов и оборачиваемость падает! У нас в два раза растет склад, в два раза ухудшается рентабельность запасов, падает оборачиваемость, но валовая прибыль растет. И это такой короткосрочный эффект, который надо пережить и психологически, и экономически, чтобы получить отложенный эффект в будущем.

И поскольку в этом проекте инициатором, по сути, руководителем проекта, был собственник компании, и мы с ним анализировали, почему это происходит вместе и дальше смотрели как это идет в динамике, то этот проект оказался успешным.На текущий момент, они закончили с рекордной прибылью, у них в полтора раза вырос объем продаж, а запасы, с момента как они удвоились, остаются на том же уровне. Но тот момент, когда это всё скакнуло вверх – это было страшно. Для всех это было страшно: и для клиента, и для нас.

И получается, когда вы наемный менеджер приходите и говорите: “Я хочу внедрить новую систему управления запасами, которая даст нам счастье”, то при этом ыы подставляетесь. Реально подставляетесь. И ответа на вопрос, как сделать так, чтобы вам не подставиться у меня до сих пор нет реально нет.

Да, есть замечательные подходы, который разработаны в рамках Теории ограничений. Есть замечательный подход, который разработал Алан Барнард, который состоит в анализе плюсов и минусов изменений. По сути классическое схема горшочка с золотом, костылей, русалки и крокодила. Кому интересно: ссылки на описание слоев сопротивления. И Алан Барнард разработал очень интересную методику, как с этим работать.

Получается, что, если мы не понимаем как защитить нашего клиента от потенциальных негативных (для него персонально) последствий, то он, конечно, не купит. Есть очень интересное западное исследование (я не могу поставить на него ссылку, потому что на него ссылается только Алан Барнард) про то, что основным конкурентом у вас являются не те, кто продают такие же товары, не производители, не поставщики. Главное, с кем вы конкурируете – это решение “не покупать”. Основная конкуренция идет между вопросами: “купить” или “не покупать”!

И когда у нас решение принимает наемный менеджер, то, во-первых, он не принимает решения покупать или не покупать. Он у него есть только решение: пойти наверх и попросить денег. Давайте мы на это потратим денеги. Давайте мы эти изменения внедрим. Ну а дальше любые нормальный руководитель ему задает вопрос: “А чем ответишь?”

И в этой ситуации многие наемные менеджеры зависают. И я их прекрасно понимаю: чего ради ему подставляться под возможный риск, когда как в мультике: “нас и здесь неплохо кормят”. Если ничего не угрожает существованию компании, то ему это делать, в общем-то, незачем.

Конечно, в таких крупных компаниях могут запускаться пилоты и, памятуя классический роман Голдратта “Я так и знал”, можно говорить руководителям филиала, что ты будешь у себя “первым на деревне” и будешь лидером, этот опыт будет интересно распространить на другие филиалы, и ты будешь первым.

Что же это возможно. По опыту внедрения мы можем говорить, что, если вы руководитель филиала, относительно самостоятельного подразделения, которое имеет собственные показатели, то в этой ситуации вы, по сути, руководитель фирмы. В этом случае, во-первых, результаты вашего филиала начнут многих удивлятью И тут уже вы будете отвечать: просто повезло… И, если вы руководите обособленным подразделением, то, наверное, для вас это шанс сделать свое подразделение лучшим, а сделав свое подразделение лучше, можно выстраивать карьеру. И для руководителей филиалов это самый правильный ответ.

А если вы функциональный руководитель: директор по закупкам, директор по логистике, я пока не могу ответить, что вам будет хорошего от вредрения. Да, вы покажете свой профессионализм, вы сделаете какую-то чудесную вещь, про которую никто не понимает, как вы это сделали, но вы можете столкнуться тем же самым: “вам повезло”. Более того, вы, скорее всего, столкнетесь с тем, что вам повезло.

А еще у вас начнется одна очень важная история: совокупный результат – это не просто результат управления запасами, это поведение продажников, это ценообразование, это принятие решений об объемах, принятие решения давать или не давать скидку. Это куча всяких вещей, которые сразу захватывается изменениями.

Одна из типичных проблем внедрения всех проектов управления запасом, когда продажники еще не привыкли к тому, что у них всегда всё есть. Классическая история: продажник на всякий случай ставит в резерв всё, что можно. Любой проджник – это хороший такой “кулак”: всё подгрести под себя.И пока они привыкли к тому, что товар всегда есть, у вас будет жуткие проблемы с резервами!!! С этим как только не борются: автоматически сбрасывают, еще чего-нибудь придумывают, но все равно продажники находят способ поставить всё в резерв.

Если вы просто закупщик, даже не директор по закупкам, а просто закупщик, то вам, конечно, становится грустно. Потому что они что-то там делают, а вы за это отвечаете.

И вот тут, к сожалению, функциональных руководителей мы не очень можем защитить.

Единственный способ, которым мы можем вам сейчас помочь, это провести сборное корпоративное обучение, собрать туда финансистов, продажников, операционных руководителей, показать, как это может управляться, показать результаты диагностики. И уже после этого выносить на верхний уровень (что там у вас: единоличный орган принятия решения, инвестиционный комитет или Совет директоров) принятие решения о необходимости или отсутствии такой необходимости для вашей компании внедрять управление запасами.

Я не вижу пока других способов. Для меня это боль. Я бы об этом думаю уже не один месяц и даже больше чем год. Единственное что нас может спасать, и что нас спасает, это то, что у нас есть свой “клиент мечты”: это малый и средний бизнес, где собственник находится в управлении, где результаты нужны ему.

И тут мы ему точно говорим: “Если ты будешь делать так, тогдаа у тебя будет все зашибись!!!”

о есть получается у нас вопрос открыт, на него, к сожалению, нет готового решения. И, наверное, я бы так наверно вот эту тему подрезюмировал” Уважаемые наши клиенты, и действующие, и потенциальные, наши подписчики, если вы разделяете взгляды и подходы в части инструментов подходов Теории ограничений, и у вас есть какие-то мысли – делитесь с удовольствием послушаем.

Потому что самый лучший способ преодоления препятствия – это услышать рекомендации со стороны тех, кто в это препятствие упирается.

Подписывайтесь. Пишите комментарии. Где бы это ни было: ВКонтакте, YouTube, Telegram, TenChat.

Качество цепочек поставок – взгляд потребителя. Часть 3: среда “поставки для наличия”

То, что мы описали в предыдущей части, не подходит для среды, когда мы управляем поставками “на склад” (она же, для простоты, среда поставки “для наличия”, есть тонкости, но мы не будем в них здесь углубляться). Потому что если мы привозим что-то на склад, то ситуация такова: мы должны очень быстро отреагировать на запрос клиента, там нет никаких сроков. Напоминаю, что мы возим на склад только в том случае, когда наши клиенты не готовы ждать, во всех остальных случаях хранить запасы нам не надо.

В этом случае показатели поставки “в срок” перестают работать, потому что у нас нет сроков, потому что мы храним запасы только для того, чтобы обеспечить мгновенную доступность: клиент обратился, мы ему отдали. Клиент еще обратился, мы ему сразу отдали.

Поэтому мы должны модифицировать эти показатели, найти что-то другое.

Для этого у нас есть показатели, которыми мы пользуемся в управлении запасами по Теории ограничений. Есть целая книжка на эту тему, где это подробно расписали (ссылка) и у нас самый большой опыт как раз именно такого рода внедрений. Здесь мы только коротенько про них по ним пробежимся.

Ключевой момент, который характеризует качество нашей логистической цепочки с точки зрения клиента – это уровень наличия. У нас есть два способа его посчитать:

Первый способ. Мы сказали, что у нас есть 100 номенклатурных позиций, которые мы хотим, чтобы всегда были в наличии. У нас на текущий момент на остатках 95 позиций. Пять отсутствуют. В целом по ассортименту наш уровень наличия 95 процентов.

Чтобы так считать, мы должны сначала определиться, что мы храним, то есть какому перечню мы обещаем наличие, и только потом уже считать процент наличия.

Второй способ. А если нам нужно посчитать какую-то одну позицию, не вообще по всей номенклатуре, а оценить какой у нас уровень наличия по той или иной позиции. Понятно что у одной позиции на одну дату есть только два состояния: она либо есть, либо ее нет. У нас других состояний нет. Но нам нужно как-то оценивать уровень наличия!

В этом случае у нас есть только один способ оценки- это оценка во времени. Принцип тот же: мы берем 100 дней (вопрос: почему 100? Считать просто!), если позиция у нас была на остатках в течение 30 дней, а 70 дней ее не было, то уровень наличия 30%. Если позиция была в наличии 95 дней, а пять дней отсутствовала, то уровень наличия этой позиции 95%.

И вот этих трех показателей, один из которых является общим, а два являются частными случаями, вполне достаточно для того, чтобы мы могли оценивать качество работы логистической цепочки с точки зрения потребителя.

Повторяемся: первый, самый главный, показатель верхнего уровня – это показатель выполнения заказов в срок и в полном объеме OTIF.

Второй: для среды поставок “под заказ” это уровень исполнения заказов в срок. (Напоминаю, что если вы что-то не поставили по заказу, то пока вы это не поставили – заказ не выполнен).

Третий: для среды поставок “для наличия” – это уровень наличия по номенклатуре в целом или по одной конкретной номенклатуре.

В зависимости от того, в какой среде вы работаете, вы будете использовать один из этих трех показателей. Если вы работаете в смешанной среде, то вам придется пользоваться всем комплектом: для каждой среды, для каждого способа управления свой.

Качество цепочек поставок – взгляд потребителя. Часть 2 – Среда “поставка под заказ”

Продолжение, начало здесь.

А теперь вспоминаем что у нас логистические цепочки работают в двух режимах это режим “под заказ” и режим “поставка на склад”, который в Теории ограничений называется управление запасами “для наличия” (там есть тонкости, о которых мы будем говорить, но на этом этапе мы не будем различать управление поставками “для наличия” и просто поставки “на склад”, на этом этапе это нам сейчас совершенно не важно). Сам показатель выполнения заказа в срок и в полном объеме универсально применим для обеих сред, но у каждой из них есть свои тонкости: при поставке “под заказ” наиболее важной характеристикой является своевременность выполнения заказ.

Напоминаю, что мы поставляем под заказ когда клиент либо готов ждать, либо у нас не хватает мощности и из всех наших клиентов мы поставляем только тем клиентам, которые готовы ждать исполнения заказа.

Взято из открытых источников

Это те “ждуны”, кто готовы дать вам время, которое нужно, чтобы выполнить заказ: скомплектовать, привести и так далее. Но что их сильно расстроит: если ваша поставка опоздает.

Они же на вас рассчитывают. Вы же договорились о каких-то сроках. И поэтому для среды управления поставками “под заказ” первым показателем, относительно которого мы меряем качество работы логистической цепочки с точки зрения нашего потребителя – это показатель уровень выполнения заказов в срок. Это половинка показателя OTIF.

И здесь есть одна ловушка, которая хорошо известна всем людям, которые выполняет проекты. В управлении проектами есть такая фраза: “Мы всегда выполняем проекты в срок, в последний, согласованный с клиентом, срок”. В процессе выполнения проекта мы его 28 раз перенесли, наконец-то договорились об окончательной дате, и вот под эту дату мы точно сделаем проект в срок.

Для логистических цепочек важно, чтобы он мерился не относительно последнего срока, а относительно первого объявленного клиенту срока.

Если вы пообещали клиенту, то вы должны привезти его заказ в срок или раньше. Привезти позже – это уже опоздание, даже если вы с клиентом договорились, позвонили и так далее. Для себя, для внутренней оценки собственных логистических цепочек, не надо себе врать: вы опоздали!

Единственное исключение, когда мы можем пересчитать обязательства относительно первичного срока, если клиент к вам обратился и сказал: “Друг, пожалуйста, у меня площадка не готова, мне некуда принять. Давай ты позже привезешь. Пусть у тебя полежит…” Вот это единственный случай, когда сдвиг сроков не влияет на показатель исполнения заказов в первый объявленный срок.

Обратите внимание, что показатель “в полном объеме” при поставках “под заказ” мы как бы берем “по умолчанию”: если у вас поставлен не полный объем, то нет смысла оценивать насколько вовремя выполнен заказ.

Если у вас возникает ситуация, когда заказ доезжает частями, то исполнение заказа мы оцениваем поо последней поставленной партии этого заказа. Не когда мы начали привозить, а когда мы закончили исполнять этот заказ.

Был у меня в опыте такой случай, когда мне поставщик говорит что у него срок 30 дней поставки. Мы на это рассчитываем, закладываемся, как обычно берем чуть больше, берем не 30 берем 45 дней, считаем под этот срок все буферы. Но выясняется, что самые ходовые позиции он поставляет не за 30 дней, а за 120. Ну а что, первая же часть этого заказа приехала за 30 дней.

Нет ребята!!!

Когда приехала первая часть никого не интересует, важно когда приехала последняя партия этого заказа, когда мы закрыли заказ. И отсюда, кстати, возникает целая куча проблем с учетом бэкордеров. Есть такая хитрость при поставках “под заказ”: мы отправили заказ поставщику, у него не все в наличии, он нам часть прислал, а про остальное сказал: это вот мы довезем в следующий раз, не создавайте нам новый заказ.

Так вот, пока последнюю партию заказа не привезли – срок заказа исполнение не наступил. Если вы ее не привезли с общим заказом, пообещали позже, то с этой даты вы просрочили заказ.

Почему?

Это ваши персональные трудности.

Итак, когда мы говорим про управление поставками “под заказ”, ключевым для нас является исполнение полного объема заказа и попадание в объявленный срок. Что значит заказ должен быть закончен срок или раньше.

Продолжение следует …

Оценка качества цепочек поставок. Точка зрения потребителя. Часть 1

В этой публикации я хочу поговорить о качестве поставок; что это такое, как померить?

Итак, что такое качественные цепочки поставок? Как померить качество цепочек поставок? С одной стороны простой, а с другой стороны – сложный вопрос.

Прежде, чем отвечать как что-то померить, хорошо бы сначала задаться вопросом: качество для кого? Потому что никто не владеет цепочками поставок индивидуально. Очень мало компаний, которые полностью владеют цепочкой поставок от начала и до конца. И то, когда я говорю “очень мало”, это о том, что я просто допускаю, что такие компании существуют, но мне неизвестны.

Подавляющее большинство компаний, которые работают с цепочками поставок, вынуждены взаимодействовать с кучей других организаций, которые оказывают транспортные, складские, юридические, финансовые и какие угодно еще услуги, в рамках которых, собственно говоря, цепочка поставок и функционирует.

И, соответственно, раз никто не владеет этими цепочками, то все их как-то используют, а значит что у нас несколько сторон для оценки качества работы цепочек поставок.

Давайте не будем усложнять, а скажем, что у нас две стороны. Первая сторона – это потребитель. Любая цепочка поставок заканчивается конечным потребителем, который потребляет все то, что мы с вами в эту цепочку запустили в самом начале. Поэтому первое, что мы должны с вами рассмотреть – это качество цепочек поставок, с точки зрения того, насколько хорошо цепочки поставок работают в отношении потребителей.

Если мы на это наложим еще одну предпосылку что вообще-то в любом месте цепочки поставок мы можем ее обрубить и сказать: вот досюда мы считаем потребителем, а дальше это уже что-то новое, новая цепочка поставок. Когда мы спрашиваем, как померить качество цепочки поставок с точки зрения потребителя, нам нужна, как обычно, одна цифра.

С одной цифрой как всегда проблема. Более того в русском языке у нас нет ни одного показателя, который бы для этого подходил. Поэтому заимствуем его наших у наших англоязычных не-друзей. У них есть хорошее понятие On Nime In Full (OTIF), которое можно перевести на русский как “в срок и в полном объеме”. Он описывает суть клиентоориентированности цепочки поставок.

Как всегда за любыми красивыми словами стоит достаточно простой набор действий. Я люблю спрашивать на обучении, что такое клиентоориентированность, и слушать ответы.

Чаще всего мне приходится слышать лозунги типа: предугадывать потребности, удовлетворять потребности и прочие благоглупости. Еще я сильно люблю фразу, которая звучит примерно так: клиент всегда прав.

Это неправильная фраза!

Клиент может быть не прав, если это не наш клиент. Когда мы что-то для кого-то делаем, мы прекрасно понимаем, для кого мы это делаем, кто является нашим (заимствуем формулировку у Алана Барнарда) клиентом мечты? То есть кому мы хотим продавать, с кем мы хотим работать? И вот это наш клиент! И для него мы делаем продукт. И наш клиент всегда прав, если он не прав – это не наш клиент.

Клиентоориентированность – это очень простая штука. Собственно говоря, чтобы быть клиентоориентированным нужно делать четыре вещи:

Первое: нужно поставлять продукт такого качества, которое нужено клиенту. Некачественный продукт клиенту не нужен, а за избыточное качество клиент, как правило, не готов платить. Поэтому любое качество выше требований клиента – за ваш счет! Поставляйте клиенту, то качество которое ему нужно. Напоминаю, что качество находится за пределами логистических цепочек. Это характеристика продукта, если у вас некачественный продукт, то никакие логистические цепочки вас не спасут. Здесь и далее мы будем говорить о продуктах достаточного качества.

Второе: поставлять в том количестве, которое нужно клиенту. Если клиенту нужна одна штука, а вы можете поставить только две коробки, то это не клиентоориентированность. Все ваши внутренние минимальные партии, экономически обоснованные партии поставки, партии производства и любые другие партии (а у производства это часто технологически обоснованный размер партии) клиента не интересуют, потому что клиенту нужно то количество, которое нужно именно ему.

Третье: поставлять в те сроки, о которых договорились. Дорога ложка к обеду. После того, как истек срок поставки, ваша продукция может быть никому уже не нужна.

Четвертое: поставлять за те деньги, о которых договорились.

Всё! Выполняем четыре пункта – мы клиентоориентированы.

Соответственно, качество логистических цепочек должно обеспечивать три из четырех пунктов клиентоориентированности. Оно должно обеспечивать нужное количество, в нужные сроки, за те деньги, о которых договорились.

Понятие On-Time-In-Full как раз об этом: в срок и в полном объеме. Считается очень просто: берем заказ, если в заказе чего-то не довезли, то ноль; если в заказе приехало что-то лишнее, то ноль; если заказ опоздал – тоже ноль. Ну а дальше очень просто: берем количество единичек и делим на общее количество заказов, которые вы выполнили. И вы получаете как раз этот самый показатель OTIF или процент заказов, которые выполняются в срок и в полном объеме.

Характеристика способности логистической цепочки выполнять все заказы в срок и в полном объеме и является характеристикой ее качества с точки зрения потребителя.

Продолжение следует ….