КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ЦЕПОЧКА ПОСТАВОК ВКРАТЦЕ (РЕЗЮМЕ ЛЕКЦИИ 1.2)

Хотя количественная цепочка поставок (КЦП) и традиционные инициативы обе стремятся генерировать лучшие бизнес-решения (и финансовые результаты), первая отличается от второй несколькими существенными моментами. Эти отличительные черты, изложенные в Манифесте цепочки поставок Lokad, обобщают основные принципы, которыми руководствуется подход Lokad к оптимизации цепочки поставок. Помимо вмешательства программного обеспечения, КЦП пропагандирует переосмысление менталитета — такое, которое сосредотачивает внимание на более важных, хоть и не столь явно заметных, факторах, которые на самом деле оказывают наибольшее влияние на цепочку поставок.

Посмотреть лекцию

Все возможные будущие

По определению, инициатива в области цепочки поставок представляет собой попытку выявить и удовлетворить будущий спрос. Проблема в том, что будущее (во всех контекстах) по своей природе является внутренне и неразрешимо неопределённым; существует чрезвычайно широкий спектр возможных исходов будущего, каждый из которых обладает своей вероятностью наступления. Суть в том, что не каждый исход имеет равную вероятность. То же самое относится и к цепочкам поставок, однако традиционные решения проблемы неопределенности спроса, такие как прогнозы на основе временных рядов, просто игнорируют неопределенность. Вместо этого традиционные решения сосредотачиваются на получении единственного значения будущего спроса, которое затем подкрепляется заранее определённой формулой резервного запаса.

Такой подход в корне игнорирует множество возможных значений будущего спроса, оставляя бизнес полностью подверженным риску, если спрос не соответствует ожиданиям. Однако КЦП принимает неопределенность и определяет все возможные значения будущего спроса (с ненулевыми вероятностями). Это понимание является результатом вероятностного прогнозирования спроса, которое само по себе является основой КЦП и предоставляет гораздо более детальную картину будущего спроса, чем классический анализ временных рядов.

Все осуществимые решения

В своей основе бизнес — это сумма поразительного множества решений и ограничений. Что касается решений, то бизнес сталкивается с выборами как на макро-, так и на микроуровне; перенос производства ближе к дому — значимое макроуровневое решение, в то время как выбор увеличить или уменьшить количество закупаемого на единицу товара представляет собой рутинное микроуровневое решение. Каждое решение имеет свою альтернативную стоимость — один и тот же доллар нельзя потратить дважды — и последствия, то есть как оно влияет на бизнес напрямую и косвенно.

В общем, специалист по цепочке поставок сталкивается с гораздо большим количеством микроуровневых решений, чем макроуровневых. Эти микроуровневые решения часто являются самыми обыденными, однако они создают тревожный уровень сложности, который усиливается, когда бизнес учитывает свои ограничения (не говоря уже об ограничениях поставщиков и клиентов). Это могут быть минимальные объемы заказа (MOQ), экономически обоснованные объемы заказа (EOQ), размеры партий, доступное место на полке, сроки годности и т.д. При наличии такого множества параметров и угрозы будущей неопределенности понятие идеального решения для цепочки поставок в лучшем случае является мечтательным.

Вместо этого КЦП стремится определить все осуществимые решения. В данном контексте решение считается «осуществимым», если оно можно немедленно реализовать, то есть полностью соответствует ограничениям бизнеса. Составление рейтинга этих осуществимых решений (в поисках наиболее оптимального) требует не только глубокого понимания ограничений бизнеса, но и очень детального знания его экономических драйверов.

Экономические драйверы

В целом, КЦП отдает приоритет сокращению сумм ошибок, а не повышению точности прогнозирования. Хотя это может показаться противоинтуитивным, более точный прогноз сам по себе не обязательно приводит к увеличению прибыли или улучшению бизнес-показателей. Например, можно обеспечить уровень обслуживания в 99,99% просто заказав значительно больше запасов, чем реально можно продать. С точки зрения удовлетворенности клиентов, бизнес будет успешным. Однако такая политика приведет к колоссальным списаниям, негативно отразившись на финансовых результатах компании.

Таким образом, в какой-то степени существует неизбежный компромисс между высоким уровнем обслуживания и экономической отдачей. КЦП не только сосредотачивается на сокращении сумм ошибок, но и применяет более детальный экономический анализ, учитывая как драйверы первого порядка, так и второго. Драйверы первого порядка — это сразу очевидные и обычные показатели, которые можно найти в бухгалтерских книгах и стандартных ERP-системах: стоимость материалов, валовая прибыль, стоимость запасов и т.д. Драйверы второго порядка более тонкие, менее непосредственные и полностью отсутствуют в традиционном программном обеспечении. Эти драйверы отражают эффекты второго порядка от принятых решений и являются более абстрактной категорией.

Рассмотрим последующие эффекты дефицита товара. В B2B-контексте у компании могут быть контрактные штрафы за подобные ситуации, что служит ясным финансовым стимулом избегать несоблюдения целевых показателей уровня сервиса. В B2C-контексте такие стимулы гораздо менее очевидны. Между бизнесом (например, супермаркетом) и его клиентами отсутствует явное соглашение об уровне сервиса, поэтому традиционного механизма для измерения воздействия дефицита товара нет. Это может привести к тому, что некоторые специалисты будут недооценивать – или полностью игнорировать – негативные последствия нехватки молока на полках.

Однако КЦП утверждает, что дефицит некоторых SKU имеет неожиданно высокие финансовые последствия, и они непропорционально велики по отношению к их прямому вкладу в маржу. Иными словами, некоторые товары, например холодильники, обычно покупаются отдельно. Другие же, такие как молоко и хлеб, обычно приобретаются в связке, то есть в сочетании с другими товарами. Таким образом, отсутствие некоторых SKU может повлиять на общие решения покупателя относительно покупок.

Например, человек может с готовностью дождаться, пока в наличии появится предпочитаемая модель холодильника, но отсутствие молока в магазине может заставить того же человека уйти и совершить покупки в другом месте. Эти последние SKU, хотя, возможно, не являются значимыми драйверами маржи в прямом смысле, обладают значительной ценностью с точки зрения запасов благодаря их косвенному значению: они способствуют продаже других товаров. Таким образом, в этом примере штраф за дефицит молока распространяется не только на само молоко, но и включает потерю всех остальных товаров в связке.

В КЦП эта менее очевидная ценность выражается как покрытие дефицита (стимулирующий драйвер) и учитывается в приоритетных политиках инвентаризации¹.

Контроль требует автоматизации

После того как компания определила все возможные значения будущего спроса, рассмотрела осуществимые решения и ранжировала их с учетом всех экономических драйверов, следующим шагом в КЦП является полная автоматизация процесса принятия решений в цепочке поставок (или, как минимум, автоматическое формирование рекомендуемых решений). Эта автоматизация кардинально противоречит обычной практике, а именно отделам клерков с электронными таблицами.

На самом деле, цепочка поставок представляет собой плотно распределенную систему действующих лиц (например, оптовиков, поставщиков, клиентов), ограничений (например, сроков поставки, бюджета, уровней обслуживания) и внешних сил (например, сезонности, природных катастроф, цен конкурентов). Ожидать, что человеческий разум (или даже команда умов) справится со всеми этими переменными, даже для одного SKU, просто нереально, не говоря уже о каталоге из тысяч SKU для нескольких магазинов.

Более того, любая попытка внедрения инноваций в такой системе обречена на бюрократизацию и дорогую переподготовку, что приводит к задержкам и неэффективности. С другой стороны спектра, КЦП стремится реализовать сквозной числовой алгоритм, который генерирует все тривиальные, рутинные решения цепочки поставок для операционного управления. Именно такие решения отнимают слишком много долларов внимания и отвлекают ресурсы от гораздо более важных задач.

Таким образом, КЦП рассматривает цепочку поставок не как расход, а как актив; это процесс, который следует оптимизировать (и автоматизировать), чтобы извлечь из него максимальную ценность².

Специалист по цепям поставок

Программное обеспечение для цепочки поставок, как бы оно ни было впечатляющим, не может само себя управлять, не говоря уже о том, чтобы брать на себя ответственность за получаемые результаты. Эффективность числового алгоритма, на самом деле, ограничена уровнем экспертизы data scientist, который его внедряет и контролирует. В компании Lokad эту роль выполняет специалист по цепям поставок (SCS).

Задача SCS, помимо прочего, заключается в обработке данных для инициативы КЦП и в принятии на себя ответственности за успешное внедрение числового алгоритма. Установление корректной семантики данных (что на самом деле означают данные) требует значительных навыков, поскольку успех КЦП зависит не только от обработки данных, но и от понимания их сути с самого начала. Несмотря на все достижения в области ИИ, этот процесс по-прежнему возглавляет человек.

Например, анализ простых исторических данных о продажах может показаться достаточно простым, однако этот набор данных может вводить в заблуждение из-за множества вложенных и незамеченных факторов. Данные могут непреднамеренно содержать акции, вследствие чего они не отражают истинный спрос на товары по полной цене. Кроме того, в истории могут присутствовать возвраты, что даёт ещё одно ложное представление о спросе. Термин количество в день также подвержен множеству интерпретаций: он может отражать день, когда была совершена продажа, или время, когда был принят предварительный заказ, или когда был получен платёж от клиента. И это не говорит ничего о дополнительной сложности, которую система ERP может внести в процесс.

Всё это говорит о том, что понимание данных является сложной задачей и требует участия высококвалифицированного специалиста по цепям поставок, который возьмет на себя руководство процессом, а также контроль за ежедневной работой числового алгоритма³.

Примечания