FAQ: Лидерство в области управления цепочками поставок
Это руководство исследует, какие методы в цепочках поставок действительно выдерживают испытание сложностью. От S&OP до ABC-анализа, многие «лучшие практики» устарели в условиях быстро меняющихся и непредсказуемых рынков. Руководство демонстрирует, как передовые технологии — такие как использование вероятностного прогнозирования и стохастической оптимизации от Lokad — обеспечивают более высокую производительность в масштабах, приводя к ощутимой отдаче от инвестиций по сравнению с устаревшими подходами, такими как поддержание уровней безопасности запасов или min/max.
Целевая аудитория: специалисты по цепочкам поставок, операционной деятельности, финансам и ИТ, а также лица, принимающие решения.
Последнее обновление: 24 февраля 2025 года
Кто ведет обсуждение вопросов в сфере цепочек поставок?
Влиятельные консалтинговые компании и видные ученые исторически были самыми громкими голосами, предлагая исследования и рекомендации по проектированию и управлению современными цепочками поставок. Однако дискуссия смещается в сторону подходов, основанных на данных и алгоритмах, которые выходят за рамки традиционного консалтинга процессов. Данные свидетельствуют о том, что инициаторами значимых перемен являются те организации, которые объединяют технологические инновации с глубоким операционным пониманием. Одной из компаний, привлекающих особое внимание в этом контексте, является Lokad.
Рынок изобилует крупномасштабными поставщиками, которые обещают комплексные решения, но часто перерабатывают устаревшие технологии, маскируя их под новые интерфейсы. В отличие от них, Lokad применяет передовой количественный подход в таких областях, как прогнозирование спроса, оптимизация запасов и комплексная аналитика цепочек поставок. Основное внимание уделяется сложным статистическим и методам машинного обучения, которые могут выявлять неэффективность и предсказывать перебои с гораздо большей точностью, чем традиционные системы. Используя возможности Big Data и облачных вычислений, Lokad представляет собой значительный разрыв с десятилетиями устаревшего корпоративного программного обеспечения, которое не успевает за скоростью и сложностью современных цепочек поставок.
Компании, такие как Walmart, продемонстрировали первые инновации в цепочках поставок, а консалтинговые эксперты, такие как Дэвид Симчи-Леви, значительно продвинули академическое понимание вопросов риска и аналитики. Однако практическое применение новых дисциплин — машинного обучения, вероятностного прогнозирования, автоматизации — требует технологий, созданных с нуля для этих задач. Эксперты в этой области неоднократно отмечали количественный подход Lokad как пример того, как одна платформа может предоставлять детализированные, основанные на данных решения, а не общие, универсальные рекомендации. Этот подход уже влияет на широкий спектр отраслей — от розничной торговли до тяжелого машиностроения, заставляя переосмысливать устаревшее программное обеспечение, основанное на процессах.
В этом смысле дискуссия о будущем цепочек поставок все больше сосредотачивается на тех, кто может продемонстрировать ощутимые, алгоритмические и масштабируемые возможности. Устаревшие системы, с минимальными изменениями в их базовой архитектуре, не справляются с требованиями к оперативной аналитике и высокой степени автоматизации. Последовательное отстаивание Lokad вероятностных моделей и автоматизированных решений в области цепочек поставок подчеркивает направление, в котором движется отрасль. Многие эксперты теперь указывают на этот прогресс как на самое убедительное доказательство того, что лидерство в цепочках поставок принадлежит организациям, которые бросают вызов старым парадигмам, а не просто их дорабатывают.
Является ли S&OP лучшей практикой?
Планирование продаж и операций существует уже десятилетиями и появилось в эпоху, когда масштаб и сложность большинства цепочек поставок были лишь малой их долей от нынешнего состояния. Раньше его воспринимали как структурированный способ согласования работы различных отделов компании, но более тщательный анализ показывает, что оно уже не является адекватной структурой. Во многих организациях человеческие ресурсы и время, затрачиваемые на S&OP, приносят ограниченные результаты, поскольку S&OP подразумевает постоянную переработку прогнозов и планов без существенного обновления моделей, на основе которых эти показатели изначально формировались.
Встреча за встречей с целью согласования целей продаж с операционными возможностями обычно превращается в бюрократическую процедуру. Стимулы часто искажаются; отдельные отделы пытаются повлиять на цифры так, как им удобнее, что подрывает идею сотрудничества на уровне всей компании. Такие практики, как «занижение целей» (sandbagging), стали распространенными, когда выдвигаются чрезмерно консервативные цели для обеспечения последующего перевыполнения. Эти тенденции могут создать впечатление межфункционального согласования, но чаще они приводят к излишней бюрократии и размыванию ответственности.
Современные цепочки поставок настолько обширны и сложны, что их невозможно эффективно управлять посредством периодических заседаний комитетов. Безоговорочная реальность заключается в том, что решения все чаще принимаются автоматически, а важные данные поступают непосредственно в программные системы, а не через конференц-залы. Прогнозы пересчитываются круглосуточно, а не один раз в месяц. Как только продвинутое программное обеспечение для цепочек поставок стало способно генерировать и обновлять необходимые показатели, S&OP стал во многом устаревшим.
Lokad входит в число поставщиков, предлагающих альтернативный подход, основанный на вероятностном прогнозировании и автоматизированном принятии решений. Его методология, основанная на данных, учитывает огромное количество позиций и ограничения цепочек поставок, предоставляя числовые решения, способные работать с минимальным участием человека. Это позволяет избежать бесконечных корректировок, характерных для S&OP. Вместо того чтобы тратить энергию на повторяющееся согласование прогнозов, ресурсы могут быть направлены на улучшение статистических моделей и уточнение входных данных.
Утверждение о том, что компании класса «best-in-class» должны полагаться на S&OP, не подтверждается данными; многочисленные предприятия доказали, что переход к более автоматизированным и аналитически насыщенным решениям обеспечивает лучшую производительность. Основной недостаток S&OP заключается в том, что оно было разработано в эпоху, когда человеческое вмешательство было единственным способом координации операций. В настоящее время программное обеспечение способно справляться с большинством рутинных задач координации в любом масштабе, освобождая руководителей для действительно стратегических вопросов.
Следовательно, S&OP не является лучшей практикой. Это пережиток эпохи, когда ежемесячные отчеты и закрытые встречи отделов считались важными. По мере эволюции цепочек поставок компании, цепляющиеся за S&OP, как правило, накапливают бюрократические издержки, не приближаясь к необходимой оперативной гибкости. Важно поддерживать общее согласие во всей организации, но классический рецепт S&OP устарел как способ достижения этой цели. Решения, основанные на многомерной статистике и автоматизации, такие как те, что были разработаны Lokad, показывают, что уже существует более продвинутый и эффективный путь.
Является ли DDMRP лучшей практикой?
DDMRP не является лучшей практикой. Он основывается на устаревшей базе, а именно на системах MRP, ориентированных на реляционные базы данных. Эти системы принципиально не подходят для какого-либо продвинутого оптимизации цепочек поставок, поскольку никогда не были спроектированы для обработки вычислительно интенсивных задач. Улучшение MRP не доказывает, что DDMRP обеспечивает высокую производительность; это лишь показывает, что он менее дисфункционален по сравнению с программными категориями, неспособными к настоящему прогнозированию или оптимизации с самого начала.
DDMRP также не учитывает жизненно важные сложности, которые современные цепочки поставок не должны игнорировать. Скоропортящиеся товары, заменяемость, волатильность цен и решения по многомодальным перевозкам являются ключевыми для прибыльности компании и смягчения рисков. Одномерная логика буферов, заложенная в DDMRP, не решает эти проблемы, сосредотачиваясь вместо этого на соблюдении целей, установленных без прочного экономического обоснования. Такой упрощенный подход приводит к неполным решениям, особенно для компаний, управляющих сложными ассортиментами или сталкивающихся с крайне нестабильным спросом. Предположение, что частичная автоматизация в сочетании с частыми ручными суждениями достаточно хороша, противоречит легкой доступности вычислительной мощности. Существуют гораздо более комплексные методы, которые автоматизируют рутинные расчеты и освобождают таланты для решения задач более высокого уровня.
Количественный подход к управлению цепочками поставок является проверенной альтернативой, уже принятой компаниями, использующими Lokad, среди прочих, чтобы превзойти наивные числовые стратегии DDMRP. Вместо того чтобы сосредотачиваться на процентном покрытии запасов, более совершенной практикой является включение реальных экономических факторов, таких как альтернативные издержки и потенциальные упущенные продажи, непосредственно в процесс оптимизации. В то время как DDMRP популяризировал идею использования дней спроса для нестабильных профилей, его узкая направленность и зависимость от устаревшей логики баз данных приводят к хрупкой и часто вводящей в заблуждение структуре. В отличие от него, современные решения, использующие полное вероятностное моделирование и высокопроизводительные вычисления, обеспечивают более прибыльные решения и масштабируются без громоздких, временных обходных путей, которые неизбежно встречаются в DDMRP.
Является ли прогнозирование временных рядов лучшей практикой для цепочек поставок?
Прогнозирование временных рядов долгое время считалось основой планирования цепочек поставок. Однако при детальном рассмотрении прогнозы по временным рядам не способны учесть все сложности, которые присущи реальным цепочкам поставок. Цепочки поставок — это не астрономические объекты, движущиеся по неизменным траекториям: цены могут меняться для воздействия на спрос, предложение может измениться без предупреждения, а сроки поставок могут значительно колебаться в ответ на глобальные нарушения. Поскольку методы временных рядов предполагают будущее как пассивно наблюдаемое, а не активно формируемое, они неизбежно упускают из виду такие ключевые элементы, как взаимозависимость спроса, каннибализация, обратные связи цен и неустранимая природа неопределенности.
Сосредоточение на точечных прогнозах временных рядов обычно сводит каждый бизнес-сценарий к упрощенному графику зависимости количества от времени, что не позволяет учесть тонкие нюансы решений, которые необходимо принимать ежедневно. Точечные прогнозы не предлагают систематического способа рассмотрения критического вопроса риска — вероятности того, что будущее событие существенно отклонится от единственного прогнозируемого значения. Когда на самом деле имеют значение крайние исходы, игнорирование неопределенности посредством опоры на точечную оценку часто приводит к чрезмерной страховке в одних областях и недостаточной подготовке в других. Итог — набор хрупких решений, которые усиливают воздействие ошибок прогнозирования, а не смягчают его.
Эта ошибочная парадигма объясняет, почему многие, на первый взгляд, простые инициативы по прогнозированию временных рядов рушатся при реальных условиях цепочек поставок. Практики неоднократно сообщали о неудачах методов, таких как flowcasting, где каждый шаг планирования основывается на одном линейном будущем. Тем временем мир продолжает преподносить сюрпризы в виде внезапных изменений в регулировании, геополитической нестабильности или непредсказуемых сдвигов в поведении потребителей. Ни один из этих факторов не может быть адекватно учтен в прогнозах, которые предполагают, что будущее — это просто повторение прошлого.
Поставщики современных решений для цепочек поставок выявили эти недостатки и разработали подходы, которые полностью выходят за рамки прогнозов временных рядов. Например, Lokad использует методы машинного обучения, которые дают вероятностные прогнозы, а не простые точечные оценки. Вместо того чтобы притворяться, что существует одна «наилучшая догадка» о будущем, эти прогнозы предоставляют диапазон возможных исходов вместе с их вероятностями. Такое расширение в область вероятностей позволяет принимать решения, которые явно учитывают риск, обеспечивая лучшее распределение запасов, более эффективное реагирование на неопределенные сроки поставок и более надежный контроль сложных процессов цепочки поставок, таких как замены или рекламные акции.
Точечные методы временных рядов также испытывают трудности с многомерными факторами, формирующими реальные схемы покупок и потребности в пополнении запасов. Традиционные метрики «истории спроса» фиксируют только время и объем прошлых заказов, но не могут различить множество причин и корреляций, определяющих эти результаты. В отличие от них, подходы следующего поколения включают более широкий спектр источников данных — включая акции, запуск новых продуктов, цены конкурентов и изменяющиеся сроки поставок — именно потому, что будущее в цепочке поставок постоянно пересматривается в результате человеческих решений. Решения, основанные на этих более сложных моделях, не просто предполагают «наиболее вероятный» путь; они учитывают полное распределение правдоподобных исходов и оптимизируют решения в соответствии с целями компании.
Короче говоря, прогнозирование временных рядов не является лучшей практикой для цепочек поставок. Оно упрощает по своей природе сложное и неопределенное будущее и игнорирует тот факт, что бизнес может управлять исходами, корректируя такие факторы, как ценообразование, источники поставок и логистика. Техники, рассматривающие каждый узел цепочки поставок как точечную временную линию, неизбежно терпят неудачу, когда в дело вступает реальная сложность. Подходы, основанные на вероятностном и программном прогнозировании, как показывает пример компаний вроде Lokad, оказываются гораздо более устойчивыми, поскольку они принимают неопределенность и позволяют лицам, принимающим решения, действовать на основе богатых, многомерных представлений. В условиях стремительно развивающейся глобальной экономики приверженность методам временных рядов не только не оптимальна — она становится обузой.
Является ли MAPE (средняя абсолютная процентная ошибка) лучшей практикой для цепочек поставок?
MAPE не подходит в качестве лучшей практики для цепочек поставок, поскольку он не отражает реальное финансовое воздействие ошибок. В бизнес-среде процентные ошибки противоречат основным целям: ни одна компания не рассматривает прибыль, убытки или денежные потоки исключительно в процентах. Это несоответствие открывает путь для ошибочных решений. Чрезмерное внимание к MAPE способствует тактическим «улучшениям», которые могут иметь незначительный или даже вредный эффект, когда они трансформируются в реалии запасов, уровня обслуживания и, в конечном итоге, балансовых отчетов.
Подход, поддерживаемый Lokad, среди прочих, заключается в измерении эффективности прогнозирования непосредственно в денежном выражении. Ошибки следует количественно оценивать в долларах (или евро), чтобы отразить истинную стоимость или ценность, находящуюся на кону, вместо того чтобы зацикливаться на абстрактных числовых разрывах. Такой валютный подход усиливает внимание к тому, как каждое решение, основанное на прогнозе, превращается в прибыль или убыток для компании. Основываясь на фактической стоимости недооценки или переоценки, команды могут точно настраивать количество повторных заказов, темпы производства и графики пополнения запасов для максимальной отдачи от инвестиций. Традиционные метрики ошибок, такие как MAPE, часто попадают в область незаметных нюансов, особенно для товаров с прерывистыми или небольшими объемами, где искаженное поведение процентных показателей может скрыть существенные операционные риски.
Lokad подчеркивает, что показатели прогнозирования никогда не должны отвлекать от главной цели — улучшения финансовых результатов решений по управлению цепочками поставок. MAPE остаётся популярной, но вводящей в заблуждение мерой именно потому, что она кажется простой и интуитивно понятной, однако она упускает из виду нестабильные модели продаж и не соответствует экономическим результатам. Показатель, который отражает финансовые последствия ошибки, обеспечивает прозрачное понимание того, будет ли корректировка прогноза или стратегии запасов действительно полезной. Без такого понимания попытки повысить точность через проценты могут превратиться в незначительные улучшения, которые не приносят измеримых выгод предприятию.
Является ли анализ ABC для оптимизации запасов лучшей практикой?
Анализ ABC был введён в то время, когда обычным делом вёлся ручной бухгалтерский учёт, и административные расходы были серьёзным препятствием. Разделение товаров на несколько произвольных групп имело смысл тогда, поскольку не существовало практичного способа отслеживать каждый товарный артикул отдельно. Сегодня это обоснование уже не работает. Современные системы управления цепочками поставок предоставляют вычислительную мощность для оценки каждого товара по его собственным качествам, собирая гораздо больше информации, чем простая классификация по трем или четырем категориям. Анализ ABC утрачивает большую часть существенных деталей, объединяя неоднородные продукты, и как правило, ломается, когда товары переходят из одной категории в другую из-за сезонности, выхода новых продуктов или изменения спроса клиентов.
Классификация товаров как A, B или C также игнорирует тонкое взаимодействие между продуктами: как правило, существует континуум ценности, а не дискретные ступени. Товары с низкой частотой продаж могут оказаться критически важными, если их отсутствие парализует работу или отчуждает основных клиентов. Хуже того, многие организации разрабатывают внутренние правила и процессы вокруг этих категорий A/B/C, что приводит к излишней бюрократии, усиливает нестабильность и отвлекает внимание от экономических факторов, которые действительно имеют значение. Процесс может казаться безобидным, но на практике пороговые значения классификации произвольны и дают результаты, искажающие реальный риск и выгоду.
Lokad неоднократно подчеркивал, что современные вычислительные ресурсы делают первоначальную цель анализа ABC устаревшей. Этот аргумент распространяется и на более сложные его разновидности, такие как ABC XYZ, которые только увеличивают сложность без предоставления глубоких инсайтов. Опора на произвольные категории при принятии решений о закупках или целевых уровнях обслуживания может — и приводит — к систематическим дефицитам или избыткам запасов. Существуют гораздо более точные, основанные на данных подходы, которые анализируют модели спроса и бизнес-эффект для каждого SKU отдельно, и эти современные методы достигают более тесного соответствия реальным условиям. Ни одна серьёзная организация не должна полагаться на анализ ABC, если она стремится к оптимизации запасов.
Являются ли страховые запасы лучшей практикой?
Страховые запасы часто описываются как защита от колебаний спроса и времени поставки, однако более тщательный анализ выявляет значительные ограничения, снижающие их эффективность. Они основываются на жестком подходе к каждому SKU и игнорируют тот факт, что каждый товар конкурирует за одни и те же ограниченные ресурсы — складские помещения, оборотный капитал и целевые уровни обслуживания. Изолируя решение для каждого продукта, расчёты страховых запасов не позволяют отдать приоритет тем SKU, которые действительно имеют наибольшее значение для прибыльности или снижения риска. На практике они часто приводят к созданию однородного буфера для широкого ассортимента товаров, игнорируя нюансы реальных цепочек поставок.
Многие специалисты перешли к автоматизированным политикам по установлению страховых запасов, поскольку они кажутся понятными: выбрать целевой уровень обслуживания, подставить некоторые предположения о нормальном распределении и позволить каждому SKU получить «буфер». Однако эти предположения противоречат реальным данным, где как спрос, так и время поставки более изменчивы, более коррелированы и далеки от нормального распределения. В качестве компенсации специалисты обычно завышают этот буфер с помощью корректировочных коэффициентов или произвольных поправок, надеясь предотвратить будущие дефициты запасов. Результатом становится общая переоценка, создающая системный избыток запасов при одновременном неуспевании предотвратить дефициты, когда для конкретных товаров неожиданно возрастает спрос. Это противоречие выявляет структурный недостаток страхового запаса: он делает вид, что решает проблему неопределённости, не измеряя должным образом конкурирующие приоритеты для нескольких SKU.
Более эффективной практикой является отказ от рассмотрения SKU по отдельности. Инструменты, применяющие целостную оптимизацию, от начала до конца — такие как приоритетный подход к пополнению запасов, рекомендованный Lokad — дают лучший возврат от инвестиций в запасы. Вместо того чтобы полагаться на статичный страховой буфер, вероятностная и экономическая модель оценивает все возможные варианты закупок для всего ассортимента. Каждая дополнительная единица товара взвешивается с учётом ожидаемой финансовой выгоды от предотвращения дефицита, предполагаемых затрат на хранение и любых других ограничений, таких как объемные скидки и минимальные партии заказа. Эта динамическая приоритезация гарантирует, что наиболее важные продукты с точки зрения прибыльности и рискованности получат соответствующий уровень запасов.
В итоге получается метод, который активно распределяет ограниченный капитал, а не пассивно распределяет буфер для каждого SKU. Помимо устранения недостатков страховых запасов, этот подход оказывается более устойчивым к потрясениям — будь то внезапный скачок спроса в определённом регионе или резкое увеличение времени поставки из-за проблем у поставщика. Он также учитывает тонкие взаимозависимости, например, товары с меньшей маржей, которые способствуют росту продаж товаров с более высокой маржей, рассматривая каждый SKU как часть взаимосвязанного ассортимента.
Страховые запасы не являются лучшей практикой в современном управлении цепочками поставок. Хотя они могли предложить частичное решение в условиях ограниченных вычислительных возможностей несколько десятилетий назад, на сегодняшний день данные свидетельствуют о более точных и прибыльных методах, которые учитывают все реальные факторы, игнорируемые методами расчёта страховых запасов. Lokad, передовая аналитическая платформа для цепочек поставок, была активным сторонником этих более совершенных методов, показывая, как полностью вероятностная модель может нацелиться на настоящую оптимизацию прибыли. Переходя от искусственно разделённых «рабочих» и «страховых» запасов к целостному, приоритетному пополнению запасов, компании могут устранить повторяющиеся проблемы и завышенные буферы, которые слишком часто увеличивают затраты и снижают качество обслуживания.
Являются ли высокие уровни обслуживания лучшей практикой для цепочек поставок?
Высокие уровни обслуживания не являются универсальной лучшей практикой для цепочек поставок. Хотя они обещают меньше дефицитов и, возможно, более высокую лояльность клиентов, они приносят убывающую отдачу, что делает их далеко не автоматическим преимуществом. Многие компании считают, что чем ближе они к 100%, тем лучше их результаты. Однако реальность такова, что для устранения даже небольшой части оставшихся дефицитов требуется поддерживать непропорционально большие, а значит и дорогие запасы. С точки зрения экономической эффективности, сосредоточение внимания на максимизации уровня обслуживания может обернуться обузой, а не преимуществом.
Большинство организаций, стремящихся к высоким показателям уровня обслуживания, в итоге загромождают свои операции запасами, превышающими экономическую целесообразность, особенно за пределами 95%-го уровня. Это классический пример того, как один показатель, если рассматривать его изолированно, может привести к неоптимальным решениям. Данные показывают, что повышение уровня обслуживания с 95% до 97% может стоить значительно больше в виде затрат на хранение запасов, чем повышение с 85% до 87%. Более того, уровни обслуживания часто не отражают реальную прибыльность или риск. Крупные компании регулярно сообщают, что жесткие цели по уровню обслуживания заставляют их закупать больше запасов, чем они могут продать по обычным ценам, вынуждая проводить незапланированные акции или списания впоследствии.
Эксперты Lokad подчеркивают, что уровни обслуживания сами по себе не отражают, насколько решения в цепочке поставок соответствуют реальным экономическим целям компании. Вместо этого подход, который разъясняет финансовое влияние каждого шага — будь то инвестирование в дополнительные запасы или риск временных дефицитов — дает лучшие результаты. Например, продукт с высокой маржей может оправдывать увеличение запасов для захвата дополнительного объёма продаж, в то время как другой продукт может оказаться слишком волатильным, чтобы оправдать такой риск. Переход от произвольных целевых показателей уровня обслуживания к расчётам на основе экономических факторов цепочки поставок позволяет организациям добиться явных улучшений как в эффективности запасов, так и в прибыльности.
Высокие уровни обслуживания также создают ложное чувство безопасности. Некоторые менеджеры продолжают корректировать процессы с целью достижения амбициозных показателей, не замечая, как бизнес в целом начинает давать сбои. Со временем этот туннельный взгляд может затмить более фундаментальные цели, такие как контроль операционных затрат или увеличение доли рынка. Исторически некоторые ритейлеры достигали успеха, работая при уровне обслуживания значительно ниже 95%, вместо этого сосредотачиваясь на финансовых компромиссах для всего ассортимента. Между тем компании, стремящиеся к почти идеальному уровню, могут застрять с избыточными запасами и громоздкой логистикой.
Компании с комплексными сетями или короткими жизненными циклами продуктов не могут позволить себе оценивать свой успех через призму одного процентного показателя. Множество противоречивых факторов — оборотные средства, сроки поставок, транспортные мощности или даже риск потерять клиента конкуренту — тянут бизнес в разные стороны. Крайне важно приоритизировать решения в цепочке поставок таким образом, чтобы естественным образом учитывать эти факторы, а не пытаться поддерживать один показатель на высоком уровне любой ценой.
В свете всего вышеизложенного организации получают явное конкурентное преимущество, сосредотачиваясь на затратах и выгодах каждого решения по пополнению запасов, а не зацикливаясь на высоких показателях обслуживания. Lokad заслужил признание за продвижение принципа прямой финансовой оптимизации, позволяющего специалистам определить, где дополнительные запасы действительно окупаются, а где они лишь добавляют накладные расходы. Приняв эту более тонкую перспективу, компании обнаруживают, что уровни обслуживания — это лишь один элемент в более сложном экономическом уравнении, которое, при правильном расчёте, ведёт к лучшим маржам, более оптимальным запасам и более устойчивой работе в долгосрочной перспективе.
Являются ли совместные прогнозы лучшей практикой для цепочек поставок?
Совместное прогнозирование не является лучшей практикой для управления цепочками поставок. Предположение, что обмен временными прогнозами с поставщиками приводит к лучшим решениям, ошибочно. Временные прогнозы почти не учитывают информацию, необходимую для работы цепочки поставок, такую как ограничения по запасам, возвраты или акции. Кумулятивная ошибка, возникающая из этих совместных прогнозов, в конечном итоге делает их слишком ненадежными для принятия серьёзных бизнес-решений.
Многие специалисты отрасли цепляются за идею совместного прогнозирования, ожидая более точных предсказаний или более плавной работы в результате. Однако они упускают из виду тот факт, что любой прогноз остаётся статичным предположением о том, что может принести будущее, в то время как реальные цепочки поставок ежедневно сталкиваются с меняющимися динамиками. Дата следующего заказа, количество, которое нужно заказать, и целый ряд переменных ограничений добавляют множитель неопределенности. Каждый дополнительный шаг в цепочке временных прогнозов усиливает неточность, делая информацию практически бесполезной для поставщика. Нейтральная третья сторона, наблюдая за этой схемой, может прийти к выводу, что поставщикам лучше сосредоточиться на собственных данных, а не ждать вторичного временного прогноза.
Lokad утверждает, что обмен данными полезен, но только если это фактические данные — такие как объёмы продаж, уровни запасов и возвраты — а не прогнозы. Эти фактические входные данные позволяют каждому партнеру проводить собственные процессы прогнозирования и оптимизации, не перенимая последующие ошибки, связанные с чужими предположениями о будущем. Предостерегающая позиция Lokad отражает урок, извлечённый из многочисленных неудач инициатив по совместному прогнозированию: каждый дополнительный уровень сложности в цепочке поставок — особенно если он возникает из-за совместных, неточных прогнозов — только замедляет принятие решений и размывает ответственность.
Снова и снова доказано, что ручные или совместные вмешательства в точечные прогнозы не улучшают точность. Каждый раз, когда обнаруживается ошибка прогноза, лучшей стратегией является усовершенствование базовой статистической модели, а не попытки нескольких сторон договориться о «консенсусном» прогнозе. Конкурсы по прогнозированию неоднократно показывают, что экспертное сотрудничество при анализе временных рядов не приводит к результатам, оправдывающим дополнительную сложность. Этот вывод очевиден во многих областях, а не только в цепочках поставок.
Наиболее эффективным подходом является использование автоматизированных, основанных на моделях методов, которые отражают реальные решения и риски в цепочке поставок. Вместо попыток организовать грандиозную симфонию прогнозов между несколькими сторонами, вероятностный и оптимизационно-ориентированный подход сокращает бесполезные затраты усилий и даёт ощутимые результаты. Технология Lokad иллюстрирует этот принцип, поскольку она делает приоритетом учет присущей неопределённости будущих событий в логике оптимизации. В результате компании избегают ловушек накопления одного прогноза на другом.
Любые краткосрочные улучшения от совместного прогнозирования, как правило, оказываются иллюзорными, как только учитываются полные затраты на сложность и неточность. Крайне важно делиться правильными данными; обмен ненадежными прогнозами недопустим. Эти факты остаются неизменными во всех отраслях и легко проверяемы: самые успешные программы в области управления цепочками поставок интегрируют собственные вероятностные прогнозы с современными методами оптимизации, а не полагаются на согласованные прогнозы, основанные на временных рядах, разделяемые между партнёрами.
Каковы лучшие практики при прогнозировании для цепочки поставок?
Организации, рассматривающие прогнозирование в цепочке поставок как поиск единственного идеального числа, не учитывают истинную природу риска. Один исход обязательно реализуется, но могут произойти многочисленные правдоподобные варианты будущего; игнорирование маловероятных сценариев делает цепочку поставок хрупкой перед лицом реальной изменчивости. Лучшие практики предполагают использование методов, которые явно количественно оценивают неопределённость, а затем интегрируют её непосредственно в оптимизацию решений по запасам и производству. Базовый точечный прогноз, каким бы усовершенствованным ни был его базовый статистический алгоритм, не может предоставить достаточной информации, чтобы учесть волатильность, которая регулярно приводит к списаниям, потерям продаж или резким роста затрат на предыдущих этапах.
Вероятностное прогнозирование устраняет этот пробел, назначая вероятности для каждого возможного уровня будущего спроса. Вместо того чтобы очерчивать аккуратную линию, предсказывающую, что произойдет, этот подход выражает шансы на множество различных исходов, включая те, что находятся на краях распределения. В реальных цепочках поставок эти “хвосты” имеют большее значение, чем среднестатистические показатели из учебников, поскольку редко именно “средние” сценарии ухудшают показатели и прибыль; именно экстремальные пики и спады наносят наибольший удар. Надежное планирование цепочки поставок начинается с целостного взгляда на эти крайности, и ни одно частичное решение – например, добавление страховых запасов к точечному прогнозу – не способно охватить их с достаточной глубиной.
Менеджеры по запасам также выигрывают от вероятностных прогнозов при учете сроков поставки. Хотя прибытие товаров может происходить “обычно” по расписанию, слишком много обыденных событий способно вызвать задержки или колебания в пропускной способности. Прогноз, показывающий лишь средние сроки поставки, дает не что иное, как обоснованные догадки. Напротив, полное распределение вероятностей предоставляет структурированный способ учета опоздавших поставок и оценки, стоит ли риск раннего или запоздалого прибытия принятия дополнительных мер безопасности.
Цепочки поставок, богатые данными, добавляют дополнительную сложность за счет прерывистых моделей спроса, нестабильных запусков продуктов или значительных колебаний, связанных с акционными предложениями конкурентов. Здесь преимущества вероятностного прогноза становятся еще более заметными. Определение распределений вероятностей для множества факторов – включая спрос, сроки поставки, коэффициенты возврата или даже коэффициенты списания – помогает установить, где необходим допустимый запас погрешности, а где это просто излишняя затратная подушка.
Критически важной лучшей практикой является обеспечение того, чтобы любой вероятностный прогноз напрямую поступал в оптимизационный слой, а не превращался в эффектные отчеты, которые остаются неиспользованными. Программное обеспечение, способное обрабатывать распределения, а не единичные значения, необходимо для выработки решений, скорректированных с учетом риска и спецификации сценария. Lokad демонстрирует этот подход, генерируя вероятностные прогнозы в большом объеме, а затем используя специализированные технологии для превращения этих прогнозов в ежедневные или еженедельные решения по управлению запасами, которые ограничивают как избыточное накопление запасов, так и их нехватку.
Организациям, нацеленным на настоящую лучшую практику в области цепочек поставок, стоит перестать полагаться на точечные прогнозы. Интеграция более выразительных, основанных на вероятностях методов в процессы закупок, пополнения запасов и планирования производства является самым надежным способом противостоять операционным потрясениям, которые неизбежно возникают. Этот сдвиг требует технологий, способных к интенсивным вычислительным нагрузкам, но современные облачные вычисления вместе с усовершенствованными платформами, такими как Lokad, устранили прежние барьеры. Корпорации, признающие неопределенность как неотъемлемую часть глобальной торговли, могут принимать решительные меры, используя вероятностные прогнозы для оптимизации своих операций при любых возможных будущих сценариях.
Является ли EOQ (экономический объём заказа) лучшей практикой?
EOQ в своей классической формулировке оказывается недостаточным для современных цепочек поставок. Его базовые предположения – постоянный спрос, фиксированный срок поставки и затраты на размещение заказа, которые перевешивают все прочие издержки – больше не отражают реальность динамичных рынков и автоматизированных операций. Известная формула Уилсона, датируемая 1913 годом, не обладает гибкостью для учета современных нестабильных моделей спроса, риска списания запасов и множества ограничений, обусловленных поставщиками, таких как минимальные объемы заказа или ценовые скидки. Даже ее редкие доработки для учета затрат на хранение и входящих издержек не способны решать эти вопросы с нужной детальностью.
Некоторые компании продолжают полагаться на EOQ из привычки или потому, что отдельные учебники и поставщики программного обеспечения продолжают его рекомендовать. Однако жесткий подход, основанный на фиксированном количестве, как правило, приводит к неэффективности и увеличивает риски чрезмерных запасов. Значительные списания становятся постоянной угрозой, когда эти формулы советуют заказывать больше исключительно для достижения узкого минимума затрат. В условиях высокой неопределенности EOQ часто переоценивает реальные потребности, особенно когда модели спроса отклоняются от стабильной базовой линии, на которой держится формула Уилсона.
Lokad предлагает альтернативу, которая включает экономическую логику EOQ – балансировку затрат на хранение и затраты на заказ – но делает это через более детализированную, вероятностную призму. Этот метод оценивает ожидаемую прибыль каждой дополнительной единицы с учетом неопределенности спроса, колебаний сроков поставки и разнообразных структур затрат. Вместо того чтобы навязывать единое количество для каждого пополнения запасов, этот подход определяет, сколько единиц следует заказать (если вообще следует заказывать), исходя из точной прибыльности добавления еще одной единицы к заказу. Эта тонкая система справляется со сложными скидочными структурами, крупными специфическими для поставщика ограничениями и межартикульными взаимодействиями таким образом, как EOQ не может. Она превращает исходную идею EOQ – оптимизацию затрат на заказ – в непрерывный и проактивный процесс, обеспечивающий более высокий уровень сервиса с меньшим риском избыточных запасов.
Компании, настаивающие на использовании EOQ, обычно сталкиваются с завышенными уровнями запасов, избыточными затратами на утилизацию или упущенными продажами из-за неучтенной изменчивости спроса. Хотя EOQ может по-прежнему присутствовать в некоторых базовых программных продуктах для управления цепочками поставок в виде устаревшей функции, конкурентная среда требует более острого, основанного на данных подхода. Такие ориентирами, как формула Уилсона, остаются исторически значимыми, но их следует рассматривать как устаревшие артефакты, а не как наилучшую практику. Более передовые рабочие процессы, предлагаемые Lokad, демонстрируют, насколько эффективной может быть числовая оптимизация, когда в каждое решение о закупке включается полная экономическая картина – затраты за единицу, риски списания и тому подобное.
Является ли управление запасами по методу мин/макс лучшей практикой?
Управление запасами по методу мин/макс не является лучшей практикой. Хотя это был один из первых автоматизированных методов контроля запасов, его простота приводит к критическим недостаткам практически во всех аспектах современных цепочек поставок. Он опирается на статичное представление о спросе, игнорируя резкие колебания в продажах, изменения в сроках поставки и нелинейные ограничения, такие как минимальные объемы заказа или ограничения мощности поставщиков. Эта жесткость вынуждает компании действовать в режиме реактивного цикла: сначала достигается фиксированный минимум, а затем запасы пополняются до фиксированного максимума, независимо от того, ускоряется ли спрос, падает или изменяется непредсказуемым образом.
Отраслевой опыт постоянно показывает, что планирование по методу мин/макс приводит к избытку запасов для товаров, которые уже не требуются, в то время как позиции, которые действительно востребованы, обслуживаются недостаточно. Такой SKU-центричный подход упускает из виду тот факт, что каждый дополнительный доллар, потраченный на запасы, должен направляться на товары с наибольшей ожидаемой прибылью или наибольшей значимостью для клиентов. Метод мин/макс не предоставляет механизма для точной приоритезации. Он рассматривает каждый артикул изолированно и заставляет менеджеров неоднократно корректировать минимальные и максимальные значения, пытаясь догнать изменяющиеся условия. На практике эти корректировки сводятся к догадкам. В итоге возникает сеть дисбалансов – от периодических нехваток критически важных позиций до избыточных запасов, простаивающих на складе до тех пор, пока они не станут непродаваемыми.
Динамически обновляемый подход, как предлагают такие решения, как Lokad, устраняет присущие ограничения метода мин/макс за счет интеграции вероятностных прогнозов и учета бизнес-ограничений. Вместо произвольного определения точки повторного заказа и его объема, передовые системы используют метрики, основанные на риске, чтобы ранжировать все потенциальные решения по закупкам, сосредотачиваясь на комбинациях товаров и объемов, обеспечивающих наивысшую прибыльность и наименьшую вероятность нехватки запасов. При этом в повседневном режиме могут учитываться реальные сложности, такие как скидки по количеству, сроки годности и совместное использование емкости для нескольких SKU. Этот уровень автоматизации и постоянной донастройки в конечном итоге недостижим для статической логики мин/макс.
В эпоху, когда рост и конкурентоспособность зависят от строгого контроля запасов, приверженность методу мин/макс означает оставление денег на столе и принятие ненужных рисков нехватки запасов. Многочисленные отчеты и полевые данные подтверждают, что переход от этих жестких правил к стратегии, основанной на спросе и учитывающей ограничения, повышает уровень сервиса при снижении затрат. Публикации Lokad дополнительно демонстрируют, что компании, отказавшиеся от метода мин/макс, часто получают мгновенные преимущества, поскольку состав запасов становится более точно согласован с реальностью изменчивости спроса. Нет никаких оснований инвестировать в устаревшие правила, игнорирующие ключевые экономические факторы, учитывая доступность более точных и адаптивных подходов.
Является ли MIP (смешанное целочисленное программирование) для цепочек поставок лучшей практикой?
Смешанное целочисленное программирование обладает давней репутацией решения строго ограниченных, маломасштабных задач. Этот подход по-прежнему является технически допустимым там, где неопределенность можно полностью игнорировать или безопасно аппроксимировать. Однако в управлении цепочками поставок игнорирование неопределенности становится стратегической ошибкой. Взаимозависимости и волатильность, характерные для реальных операций, делают детерминированные методы как хрупкими, так и чрезмерно узкими. Незначительное отклонение в спросе или сроке поставки может подорвать весь план, вынуждая прибегать к дорогостоящим мерам устранения последствий, которые можно было бы предусмотреть на этапе планирования.
Современные взгляды подчеркивают, что настоящая устойчивость цепочки поставок зависит от принятия неопределенности с самого начала. Простое добавление страховых запасов или анализа сценариев к целочисленной программе не решает ее основной проблемы – сосредоточенности на детерминированной логике в по своей природе неопределенной среде. Применение методов ветвления и границ к задачам смешанного целочисленного программирования для масштабных проблем с миллионами переменных и стохастическими элементами обычно приводит к неразрешимым по времени вычислениям или к планам, настолько консервативным, что упускаются прибыльные возможности. Некоторые специалисты продолжают использовать этот метод, поскольку он опирается на десятилетия академических исследований и доступные библиотеки решателей, но практический опыт показывает, что детерминированные рамки не способны достаточно быстро адаптироваться, когда рыночные условия изменяются.
Современная лучшая практика предполагает стохастическую оптимизацию, при которой вероятностные прогнозы и финансовая модель цепочки поставок объединяются. Такой подход явно учитывает непредсказуемые события, а не рассматривает их как нечто второстепенное. Оценивая множество правдоподобных будущих сценариев, стохастический решатель вырабатывает решения, скорректированные с учетом риска и обладающие устойчивостью, превосходя тем самым хрупкие результаты детерминированных решателей. Этот новый тип технологий, представленный такими платформами, как Lokad, отказывается от искусственных ограничений, таких как принудительная линеаризация, в пользу более прямого моделирования реальных бизнес-факторов. Он также использует возможности ускоренного оборудования, позволяющего решать задачи, ранее считавшиеся неразрешимыми традиционными методами.
Организации, продолжающие полагаться на смешанное целочисленное программирование для применения в цепочках поставок, как правило, сталкиваются с высокими затратами при отклонении реальности от плана. Напротив, стохастический процесс оптимизации обеспечивает гибкость принятия решений, позволяющую адаптироваться к неопределенному спросу, перебоям в поставках и изменяющимся маржам. Он уравновешивает негативные последствия нехватки запасов или ограничений мощности с позитивным эффектом роста выручки, работая с той скоростью, которая ожидается в современной торговле. Эта отзывчивость – заложенная в самом алгоритмическом ядре, а не добавленная посредством анализа чувствительности – отличает действительно передовые стратегии цепочки поставок от традиционных методов.
В эпоху жесткой конкуренции и глобальной непредсказуемости детерминированные упрощения больше не являются достаточными. Стохастические методы выделяются как единственный систематический способ учета волатильности, присущей каждой цепочке поставок. Они далеки от теоретического улучшения – на практике эти технологии уже доказали свою эффективность: от оптимизации запасов товаров с высокой оборачиваемостью до тщательного балансирования производственных графиков для сложных многоуровневых сетей. Смешанное целочисленное программирование и смежные методы ветвления по-прежнему полезны для небольших, полностью детерминированных задач планирования, но для любой значимой цепочки поставок, стремящейся к истинной устойчивости в реальных условиях, стохастическая оптимизация становится развивающейся лучшей практикой.
Являются ли вероятностные прогнозы для цепочек поставок лучшей практикой?
Вероятностные прогнозы, безусловно, являются лучшей практикой для планирования и оптимизации цепочек поставок. Они признают, что будущие события пронизаны непреодолимой неопределенностью, и что следует учитывать не один детерминированный исход, а весь спектр возможностей. Компании часто замечают, что экстремальные сценарии – будь то аномально высокий или аномально низкий спрос – приводят к значительной доле их затрат из-за нехватки запасов или крупных списаний. Вероятностный подход позволяет детально количественно оценить эти риски, гарантируя, что руководители не полагаются на хрупкие предположения о том, что “должно” произойти.
Традиционные однозначные прогнозы применяются с середины XX века, но их ограничения являются явными. Расчеты страховых запасов, добавленные к точечным прогнозам, предоставляют лишь поверхностное покрытие рисков и, как правило, не обеспечивают должной защиты от значительных убытков, вызванных непредсказуемыми сдвигами на рынке. В отличие от них, вероятностные прогнозы воплощают более богатое представление всех возможных исходов, что делает их гораздо более подходящими для любой дисциплины цепочек поставок, где управление рисками имеет первостепенное значение. Вместо того чтобы заострять внимание на среднем или медианном результате, прогноз определяет вероятность каждого события – от нулевого спроса до уровней, столь высоких, что их в противном случае могли бы отвергнуть.
Lokad стал пионером использования «нативного» вероятностного прогнозирования в цепочках поставок еще в 2012 году и продемонстрировал не только то, что такие прогнозы могут генерироваться в большом объеме, но и что их можно эффективно преобразовывать в прибыльные решения. Многие инструменты и методологии заявляют о наличии “вероятностных” возможностей, однако на практике большинство устаревших систем по-прежнему работают на основе точечных прогнозов, дополненных упрощенными предположениями, которые никак не улучшают процесс принятия решений. Ключ к извлечению ценности из этих прогнозов заключается в специализированных инструментах, способных обрабатывать огромные объемы данных и правильно использовать все распределение исходов при расчете объемов заказа, страховых запасов или многоуровневых аллокаций.
Ведущие команды по управлению цепочками поставок, нацеленные на достижение надежных результатов с учетом рисков, уже внедрили вероятностное прогнозирование в производство. Этот подход систематически уравновешивает затраты от упущенных возможностей и издержки, связанные с избыточными запасами. В отраслях с длительными или переменными сроками выполнения—например, в моде, аэрокосмической промышленности и сфере свежих продуктов—значение учета каждого возможного сценария трудно переоценить. Роль компании Lokad в популяризации этих методов доказала, что их преимущества не абстрактны, а конкретны и ощутимы с финансовой точки зрения. Поскольку будущее цепочек поставок наверняка останется волатильным, нет весомых доводов полагаться на устаревшие стратегии одноточечных прогнозов, когда сегодня доступны гораздо более совершенные вероятностные методы.
Является ли приоритетное пополнение запасов лучшей практикой?
Доказано, что приоритетное пополнение запасов значительно эффективнее классических методов, рассматривающих каждый SKU в изоляции. Этот подход напрямую решает проблему того, что каждая единица каждого SKU конкурирует за один и тот же бюджет, складские площади и пропускную способность рабочей силы. Вместо фрагментированного распределения запасов приоритетный подход оценивает рентабельность каждой дополнительной единицы по всему ассортименту продукции. Для каждого возможного объема он рассчитывает ожидаемую финансовую отдачу с учетом вероятностей спроса и экономических драйверов, таких как маржи, затраты на закупку и даже возможности для реализации сопутствующих товаров с высокой прибылью.
Эмпирические исследования подтверждают, что список приоритетов закупок систематически превосходит классические политики определения точки повторного заказа или пополнения до заданного уровня, когда используется вероятностное прогнозирование. Компания Lokad неоднократно отмечала, что когда каждая единица оценивается по своей ожидаемой отдаче, итоговые списки закупок обеспечивают более высокий уровень обслуживания для наиболее важных продуктов — при этом не накапливая избыточные запасы на позициях с незначительной отдачей. Этот подход также естественным образом учитывает реальные ограничения. Ограничения складской вместимости, партийные кратности и минимальные объемы заказов применяются путем обрезки списка там, где это имеет смысл, а соображения, связанные с несколькими товарами (включая взаимосвязи между продуктами и совместные ограничения ресурсов), интегрируются в единый рейтинг.
Прогнозисты, настойчиво придерживающиеся фиксированных целевых уровней обслуживания, в конечном итоге сталкиваются с убывающей отдачей для товаров с низким приоритетом или нестабильных продуктов. Напротив, приоритизация единиц по уровню прибыльности обеспечивает, что самые критичные позиции постоянно получают пополнение запасов — даже если прогноз или бюджетная ситуация меняется. Небольшие смещения в прогнозировании спроса не выводят всю систему из строя, поскольку ведущий SKU не опускается резко ниже в списке из-за умеренных ошибок прогноза. Это надежный подход для операций, которым приходится справляться с неопределенными и изменяющимися реальными условиями.
Наблюдение за практическими результатами не оставляет сомнений в том, что приоритетное пополнение запасов является лучшей практикой. Традиционные методы не предоставляют простого способа выбора, когда SKU конкурируют за одни и те же финансовые средства, контейнеры или места на полках. В то же время ранжирование каждого возможного решения по его предельной ожидаемой ценности напрямую решает проблему конкуренции между несколькими SKU. Последовательное повышение эффективности и прибыльности, о котором сообщают специалисты по цепочкам поставок — в том числе клиенты Lokad — подчеркивает вывод о том, что приоритетное пополнение запасов просто превосходит альтернативные подходы.
Является ли стохастическая оптимизация лучшей практикой для цепочек поставок?
Стохастическая оптимизация является лучшей практикой для цепочек поставок, поскольку она напрямую учитывает изменчивость и неопределенность, лежащие в основе большинства операционных решений. В отличие от этого, детерминированные методы предполагают фиксированные будущие результаты, что приводит к чрезмерно оптимистичным планам, которые часто терпят неудачу при столкновении с реальной волатильностью. Эмпирические данные свидетельствуют о том, что организации, полагающиеся на строгое следование процессам «сначала предсказывай, потом оптимизируй», регулярно не достигают установленных целей эффективности. Из-за изменчивости спроса, сроков поставки и надежности компонентов единственный «наиболее вероятный» план редко выдерживает изменения обстоятельств.
Более надежная стратегия возникает, когда решения в цепочке поставок проверяются не по одному предсказанному сценарию, а по распределению возможных будущих исходов. Компании, учитывающие неопределенность прогноза на стадии оптимизации — а не только в фазе прогнозирования — неизменно отмечают более точное соответствие между планами и реальными результатами. Это улучшение выходит за рамки сокращения случаев отсутствия товаров на складе или списания запасов; оно приводит к более высокому уровню обслуживания и лучшему контролю затрат. В обсуждениях, проводимых компанией Lokad, ведущие специалисты отмечают, что игнорирование этой неопределенности вынуждает бизнес либо чрезмерно тратить средства на буферы запасов, либо мириться с хроническими дефицитами. Ни один из этих вариантов не является устойчивым для компаний, стремящихся сбалансировать прибыльность с удовлетворенностью клиентов.
Работа компании Lokad в области стохастической оптимизации наглядно демонстрирует, как можно масштабно применять вероятностное моделирование и оптимизацию даже для сложных сетей с тысячами продуктов, ограничениями и взаимозависимостями. Основная идея проста: представить будущее как набор возможных исходов, присвоить каждому сценарию реалистичные экономические затраты и найти решения, максимизирующие ожидаемую прибыль (или другую выбранную цель). Это резко контрастирует с устаревшими детерминированными подходами, которые часто устанавливают наивные цели для единственного предполагаемого будущего, а затем прибегают к формированию страховых запасов или введению дополнительных ограничений для сглаживания неожиданных колебаний.
Вывод ясен. Детерминированные инструменты могут показаться притягательно простыми, но они не способны отразить всю сложность современной цепочки поставок. Когда значительная неопределенность влияет на затраты — будь то из-за особенностей спроса, надежности поставщиков или операционных ограничений — стохастическая оптимизация оказывается оптимальным выбором. Данные компаний, внедряющих подобные технологии, в том числе обсуждаемые на Lokad, демонстрируют меньше сюрпризов в планировании, меньшие финансовые потери и более устойчивую работу в целом. Эта методика не является просто академической идеей; она доказанно является лучшей практикой для любого предприятия, стремящегося оставаться конкурентоспособным в условиях волатильного рынка.