Тест эффективности цепочки поставок

Рентабельность инвестиций (ROI) инициативы в области цепочки поставок зависит от производительности программного обеспечения и навыков людей, которые реализуют саму инициативу. Однако ROI также сильно зависит от текущей эффективности цепочки поставок, поскольку более низкая эффективность предоставляет больше возможностей для улучшения. Ниже мы предлагаем простой тест, который можно выполнить за несколько минут для оценки текущей эффективности цепочки поставок вашей компании. Несмотря на простоту этого теста, мы считаем, что он предоставляет более точную перспективу по сравнению с большинством глубоких бенчмарков и аудитов цепочки поставок, доступных на рынке. Это займет около 5 минут вашего времени.

Эффективность вашей цепочки поставок в 12 вопросах

1. Может ли ваша цепочка поставок работать без Excel?
2. Считаете ли вы ABC-анализ устаревшим?
3. Документируют ли команды по цепочке поставок все необходимые данные?
4. Фиксируете ли вы исторические уровни запасов?
5. Контролируют ли команды по цепочке поставок качество своих данных?
6. Прогнозируете ли вы сроки поставок?
7. Предотвращаете ли вы ручное вмешательство в прогнозы?
8. Управляете ли вы операционными ограничениями, например, MOQ, как данными?
9. Оцениваете ли вы стоимость сбоев в цепочке поставок?
10. Могут ли ваши системы принятия решений работать без присмотра в течение недели?
11. Можете ли вы пересчитать все решения в течение одного часа?
12. Приоритезированы ли все решения относительно друг друга?

1. Может ли ваша цепочка поставок работать без Excel?

Если команды по цепочке поставок используют Excel-таблицы для принятия рутинных решений — таких как определение закупаемых количеств, — то операционную деятельность действительно можно считать проводимой через Excel. Хотя время от времени использование Excel для изучения данных или исследования проблемы в цепочке поставок, которая ранее получала мало внимания, является вполне оправданным, постоянное участие Excel в повседневном процессе принятия решений недопустимо. Excel не является подходящим инструментом для генерации тысяч или даже миллионов решений в день, когда компания стремится обеспечить надежный процесс цепочки поставок. Если решения по цепочке поставок зависят от Excel, это на практике означает, что они далеки от оптимальных.

2. Считаете ли вы ABC-анализ устаревшим?

ABC-анализ сводится к классификации тысяч продуктов, которые продает ваша компания, на 3–5 категорий, определяемых на основе их недавнего объема продаж. Однако эти классы ABC не добавляют никакой новой информации. Вместо этого они лишь отражают исторический спрос — пусть и в грубом виде, поскольку большая часть исходных данных теряется. ABC-анализ и все его варианты представляют собой слабый метод анализа, который пытается снизить сложность вашей цепочки поставок посредством весьма приблизительных оценок. Если решения по цепочке поставок основываются на правилах с участием классов ABC, то их можно улучшить, просто отказавшись от классов ABC и введя более детализированные ответы на прогнозируемый будущий спрос.

3. Документируют ли команды по цепочке поставок все необходимые данные?

Главное в этом вопросе — кто составляет документацию. Часто документация по данным цепочки поставок представлена в ограниченном объеме или отсутствует вовсе, включая, среди прочего, историю продаж, историю закупок, уровни запасов и каталог продуктов. Однако даже когда такая документация существует, ее могут составлять не сами команды по цепочке поставок, а ИТ-команды. Документация должна быть написана с точки зрения цепочки поставок, иначе гарантированно будут упущены многие тонкости, связанные с процессами цепочки поставок компании. Отсутствие документирования данных затрудняет многие, если не большинство, попыток устранить длительные и текущие сбои в цепочке поставок. На практике эти сбои обычно связаны с крайними случаями, которые можно было бы правильно обработать, разработав точные правила для работы с конкретными ситуациями. Однако из-за отсутствия точной документации, ориентированной на цепочку поставок, компания систематически не справляется с внедрением этих исправлений.

4. Фиксируете ли вы исторические уровни запасов?

Нельзя оптимизировать то, что не измеряешь; и чем точнее измерения, тем проще оптимизация. Для обеспечения эффективной работы цепочки поставок необходимо хранить множество исторических наборов данных: историю продаж, историю закупок, историю движения запасов и т.д. Однако слишком часто исторические уровни запасов фиксируются ненадлежащим образом. Хотя поставщики ERP / MRP / WMS могут утверждать, что эти данные перегружают их системы, запись таких данных в настоящее время едва ли представляет проблему благодаря современным возможностям хранения данных. Поэтому, если ваши системы цепочки поставок не фиксируют исторические уровни запасов, то, скорее всего, практически нет механизмов для борьбы с отклонениями, вызванными самими уровнями запасов.

5. Контролируют ли команды по цепочке поставок качество своих данных?

Снова, главное в этом вопросе — кто осуществляет контроль. Качество данных цепочки поставок является критически важным для бесперебойной работы процессов поставок. Однако слишком часто команды по цепочке поставок не располагают средствами для контроля качества своих данных и своевременного реагирования, когда ключевые показатели начинают отклоняться от установленных норм. Ценность определяется наблюдателем. Задачу контроля качества данных цепочки поставок и проактивного устранения возникающих проблем нельзя поручать ИТ-командам. Это, скорее, должна быть одна из основных обязанностей цепочки поставок. Когда цепочка поставок не принимает на себя эту ответственность, многие сбои остаются незамеченными и неизбежно перерастают в дорогостоящие — хоть и разрозненные — ошибки для компании.

6. Прогнозируете ли вы сроки поставок?

Хороший прогноз спроса ничто без качественного прогноза сроков поставок. На самом деле, чтобы закупить или произвести нужное количество продукции в нужное время, компании необходимо не только правильно предвидеть будущий спрос, но и точно рассчитать временной интервал. Сроки поставок варьируются, и, как и спрос, демонстрируют множество статистических закономерностей, таких как сезонность и неопределенность. Например, Китайский Новый год увеличивает сроки поставок при производстве в Китае. Когда сроки поставок не прогнозируются, цепочка поставок плохо реагирует на их изменение, поскольку такие вариации не планируются. Статистический прогноз сроков поставок непосредственно решает эту задачу, чтобы максимально использовать прогнозы спроса, которые должны строиться на основе прогнозов сроков поставок.

7. Предотвращаете ли вы ручное вмешательство в прогнозы?

Если статистический прогноз оказывается неверным, необходимо исправить соответствующую статистическую модель. Если в модели не хватает каких-либо критически важных данных, которые доступны специалисту по цепочке поставок, эти данные должны быть внесены в систему. Если модель не способна использовать эту дополнительную информацию, её следует заменить на более подходящую, которая сможет учитывать эти данные. Нет никаких оснований терпеть ручное вмешательство в прогнозы или даже в модели прогнозирования: это не только значительная трата времени, но и отвлекает специалистов от решения основных проблем, послуживших причиной необходимости вмешательства.

8. Управляете ли вы операционными ограничениями, например, MOQ, как данными?

Помимо транзакционных данных, таких как история продаж, для принятия решений в цепочке поставок важны и многие другие наборы данных: MOQ (минимальные объемы заказа), транспортные расходы, максимальные объемы контейнеров, ценовые скидки поставщиков, коммерческие квоты, договорные штрафы и т.д. Учитывая, что рутинные операции цепочки поставок зависят от этих данных, ими следует пользоваться как производственными данными. Однако слишком часто большинство вышеупомянутых данных не отслеживается должным образом в основных ИТ-системах. Вместо этого эти данные обычно хранятся в Excel-таблицах или базах данных Access, которые практически неизвестны ИТ-отделу. Отсутствие этих данных в составе основных ИТ-систем, как правило, свидетельствует о том, что производство опирается на ненадежные источники данных, такие как те же Excel-таблицы или базы данных Access. В результате цепочка поставок не оптимизирована для эффективного управления описанными ограничениями.

9. Оцениваете ли вы стоимость сбоев в цепочке поставок?

Цепочки поставок регулярно терпят неудачи: дефицит товаров происходит постоянно, равно как и возникновение избыточных запасов. Хотя несомненно, что снижение частоты и масштаба таких сбоев не только желательно, но почти всегда возможно, идеал недостижим. Некоторая степень сбоев в цепочке поставок всегда будет иметь место, поскольку стремление к совершенству — то есть к нулевым сбоям — обойдется значительно дороже самих сбоев. Необходимо найти баланс между затратами на содержание запасов и затратами, возникающими при их отсутствии. Если экономические затраты, связанные со сбоями в цепочке поставок, не оценены, невозможно понять, принимает ли компания слишком маленький или слишком большой риск. На практике это означает, что компания не оптимизирует риски, связанные с цепочкой поставок, должным образом.

10. Могут ли ваши системы принятия решений работать без присмотра в течение недели?

Еженедельно в любой крупной цепочке поставок принимается миллионы решений. Хотя ИТ-системы могут поддерживаться командами цепочки поставок, последние не могут разумно контролировать каждое отдельное решение — их просто слишком много. В результате все современные цепочки поставок работают с использованием определенной степени автоматизации, возможно, посредством таких грубых концепций, как инвентарь по Min/Max. Если системы принятия решений в цепочке поставок не могут работать без присмотра в течение недели, это означает, что они, безусловно, генерируют неадекватные решения, наносящие ущерб вашей компании. На практике это также подразумевает, что эти «неадекватные» решения принимаются постоянно, просто потому что часто некому вручную их корректировать. Таким образом, если ваша компания не доверяет собственной автоматизации для поддержания бесперебойной работы в течение недели, многое можно выиграть, устранив «неадекватные» элементы автоматизации цепочки поставок.

11. Можете ли вы пересчитать все решения в течение одного часа?

Гибкость является критически важной для любой цепочки поставок. Деловая ситуация меняется, и сценарии «что если» необходимо постоянно анализировать. Часто нет смысла ожидать мгновенного отклика систем при изменении ключевой гипотезы, например, выбора между воздушной и морской транспортировкой. Однако когда речь заходит о моделях цепочки поставок, крайне важно получить ответ примерно в течение часа. Управление цепочкой поставок должно, по крайней мере с точки зрения моделирования, получать обратную связь в тот же день относительно подхода, который планируется протестировать. Поскольку симуляции обычно требуют нескольких попыток для достижения правильных настроек — если все модели не могут быть перезапущены в течение одного часа — нет шансов получить обратную связь в течение дня. Компании, не способные регенерировать все решения цепочки поставок с учётом различных гипотез, не могут полноценно исследовать все доступные варианты. Таким образом, огромный потенциал остается не использованным.

12. Приоритезированы ли все решения относительно друг друга?

Многие традиционные системы цепочки поставок уделяют большое внимание изоляции: решения принимаются локально, без учета общей картины. Например, если склад испытывает нехватку определенного продукта, лучше обеспечить, чтобы оставшиеся несколько единиц запасов были распределены между теми магазинами, которым они нужны больше всего. Когда решения принимаются изолированно, один магазин может сделать большой заказ на пополнение продукта, что приведет к дефициту на складе, хотя на самом деле в данный момент потребность в таком объеме отсутствует. Компании, принимающие решения по цепочке поставок изолированно, систематически упускают общую картину, забывая, что большинство решений имеют нелокальные последствия. Поэтому, если ваши решения по цепочке поставок еще не приоритезированы относительно друг друга, существует потенциал для повышения эффективности за счет внедрения такой приоритезации.