Уровень сервиса против насыщения спроса

00:00:07 Введение в насыщение спроса и уровни сервиса в цепочке поставок.
00:00:37 Различие между насыщением спроса и уровнями сервиса.
00:02:09 Пример с книжным магазином: насыщение спроса и уровни сервиса.
00:03:59 Обсуждение оптимальных процентов уровня сервиса и насыщения спроса.
00:05:27 Реализация насыщения спроса и уровней сервиса в ERP-системе.
00:07:23 Сложности в измерении уровней сервиса и насыщения спроса.
00:09:42 Оптимизация бизнеса с помощью метрик уровня сервиса и насыщения спроса.
00:10:43 Пример IKEA: ограничения уровня сервиса.
00:12:52 Измерение насыщения спроса и связанные с этим проблемы.
00:13:46 Введение в экономические факторы измерения цепочки поставок.
00:15:25 Важность экономических факторов для высокого показателя насыщения спроса.
00:16:40 Пример IKEA: экономические факторы в управлении запасами.
00:17:45 Определение затрат для клиентов и анализ лояльности.
00:19:18 Сложности использования экономических факторов в управлении запасами.
00:20:56 Аргументы в пользу экономических факторов в управлении запасами.
00:23:35 Лояльность менеджеров цепочки поставок и ограничения ERP-систем.
00:25:02 Входной уровень сервиса против выходного, обратное проектирование.
00:25:29 Изменение настроек уровня сервиса в организациях.
00:26:22 Управление уровнями сервиса, трудности в изменении процессов.
00:27:28 Миссия бизнеса, экономическая ценность в количественной оценке результатов.
00:28:51 Обеспечение альтернатив при оптимизации уровня сервиса.

Резюме

В интервью основатель Lokad, Жоаннес Верморель, выделил разницу между уровнями сервиса и насыщением спроса в управлении цепочками поставок. Он подчеркнул, что высокий уровень сервиса не всегда означает высокий коэффициент выполнения заказов, и наоборот. Верморель предположил, что оптимальные уровни сервиса уравновешивают затраты на запасы и затраты на обслуживание клиентов. Он отметил, что точное измерение спроса представляет собой сложную задачу. Он утверждал, что уровни сервиса недостаточно точно отражают влияние на бизнес и предложил вместо этого учитывать экономические факторы.

Расширенное резюме

Киран Чандлер начинает интервью с введения темы дня: насыщение спроса и уровни сервиса – два часто используемых инструмента в управлении цепочками поставок. Жоаннес Верморель, основатель Lokad, призван разъяснить эти термины и их ключевые различия. Он объясняет, что определения этих понятий могут различаться в зависимости от организации, но в академическом контексте уровень сервиса представляет вероятность выполнения входящего запроса, тогда как коэффициент насыщения спроса – это процент от общего спроса, который может быть удовлетворен. Верморель подчеркивает разницу, отмечая, что высокий уровень сервиса не обязательно означает высокий коэффициент насыщения спроса, и наоборот.

Чтобы проиллюстрировать эту мысль, Верморель приводит пример книжного магазина. Предположим, что в магазине есть одна книга, представляющая интерес для его посетителей, и магазин привлекает два типа клиентов: студентов, которые просят по одному экземпляру книги, и профессора, который заказывает сразу двадцать экземпляров. В этом примере, если в наличии имеется 20 единиц товара и обслуживаются 20 студентов (по одной книге каждому), а затем магазин не может удовлетворить запрос профессора на 20 книг, уровень сервиса составит более 95% (из 21 запроса обслужено 20), но коэффициент насыщения спроса – всего 50% (из 40 единиц спроса удовлетворено 20).

Когда его спрашивают об идеальном уровне сервиса или коэффициенте насыщения спроса, Верморель объясняет, что простого ответа не существует. Стремление к 100% в любом из этих показателей не обязательно является наилучшей стратегией, поскольку высокий уровень сервиса требует больших запасов, что увеличивает затраты на их хранение и риск обесценивания. Теоретически, достижение 100% уровня сервиса означало бы наличие бесконечных запасов, что нереалистично. Он утверждает, что идеальный уровень сервиса является компромиссом между затратами на запасы и затратами на неоказание обслуживания клиентам.

Верморель поясняет, что одной из основных проблем является точное измерение спроса. Например, если клиент заказывает 1000 единиц товара, но поставщик не может выполнить заказ, на следующий день тот же клиент может вернуться с подобным запросом. Тогда возникает вопрос, следует ли считать эти запросы двумя отдельными заказами по 1000 единиц или одним заказом. Проблема становится еще более сложной, если запросы клиента слегка различаются: например, в один день клиент заказывает 1000 единиц, а на следующий — 1001 единицу, или 800 единиц, если он приобрел 200 у другого поставщика. Это делает измерение спроса расплывчатым и сложным процессом.

Обсуждается также уровень сервиса, который измеряет процент клиентского спроса, удовлетворяемый за счет немедленной доступности товара. Хотя эта метрика может дать полезную информацию, Верморель утверждает, что она не в полной мере отражает влияние на клиентов и бизнес. Например, она не учитывает различия в последствиях отсутствия товара в наличии для товаров с высоким спросом по сравнению с менее значимыми позициями. Приводя в пример IKEA, Верморель объясняет, что отсутствие в наличии кровати имеет гораздо больший негативный эффект, чем отсутствие лампы, поскольку кровать, скорее всего, является основной целью визита клиента. Кроме того, уровень сервиса не отражает бизнес-издержек, поскольку поддержание высокого уровня сервиса может привести к избытку запасов, что дорого для компании.

Верморель предлагает, что более эффективным подходом будет учет экономических факторов цепочки поставок, таких как затраты на запасы, маржа, получаемая при успешном обслуживании единицы товара, и затраты, связанные с неоказанием обслуживания (штраф за неоказание услуги). Этот штраф, по его мнению, фактически представляет собой издержки для компании, поскольку клиенты могут начать искать альтернативных поставщиков, если им постоянно не предоставляют требуемые товары, что приводит к потере лояльности.

Верморель начинает с того, что уточняет: высокий коэффициент насыщения спроса, означающий меньшую вероятность дефицита товаров, не обязательно приводит к более оптимизированной цепочке поставок. Он предупреждает, что определение «хорошего» коэффициента насыщения спроса не является простым, так как это зависит от различных факторов, в первую очередь от экономических факторов, влияющих на цепочку поставок. Он иллюстрирует это на примере продажи клубники, где более низкий коэффициент насыщения спроса приемлем из-за скоропортящегося характера продукта, что требует ежедневного обновления запасов для избежания потерь.

На вопрос о том, как экономические факторы работают на практике, Верморель обсуждает понятия затрат на хранение и затрат, связанных с устареванием. Он объясняет, что эти факторы имеют ключевое значение при определении того, теряет ли продукт свою стоимость со временем, например, продукт, связанный с определенным событием, таким как чемпионат мира. Сложность возникает при оценке затрат для клиента в случае отсутствия товара, особенно в ситуациях B2C, когда отзывы клиентов не всегда доступны. В таких случаях для определения влияния дефицита используются корреляционный анализ и здравый смысл.

Чандлер выдвигает контраргумент, подразумевая, что экономические факторы могут также зависеть от личного мнения или «интуиции». В ответ Верморель признает, что процесс может быть произвольным, но утверждает, что это более стратегический подход. Сосредотачиваясь на экономических факторах, менеджеры цепочек поставок лучше оснащены для приближения экономической модели своей цепочки поставок, а не для следования произвольным уровням сервиса. Верморель подчеркивает, что подход, основанный на экономических факторах, направлен на приближение «чего-то, что является примерно правильным, а не точно неправильным». Он добавляет, что конечная цель экономических факторов – перевести все в денежные выражения, предоставив ограниченный диапазон для оценок потерь и относительного баланса между продуктами.

Далее Верморель обсуждает приверженность менеджеров цепочек поставок устаревшим методам, таким как коэффициент насыщения спроса и уровни сервиса, объясняя это простотой их внедрения и организационной инертностью. Он отмечает, что многие системы планирования ресурсов предприятия (ERP) имеют встроенные настройки для уровней сервиса, что делает их удобными в использовании, но не обязательно точными или эффективными. Разница между целевым и фактическим уровнем сервиса часто приводит к процессу обратного проектирования, что способствует культуре минимизации расхождений между ними. В результате компании оказываются втянутыми в сложные процессы, из-за которых изменение этих устаревших методов становится затруднительным.

В заключительном сегменте Верморель дает рекомендации по переходу к подходу, основанному на экономических факторах. Он советует бизнесу сначала определить свою основную миссию и экономическую ценность своей цепочки поставок. Этот шаг является ключевым для установления отправной точки оптимизации цепочки поставок. Верморель подчеркивает необходимость мыслить в терминах экономической ценности – в долларах или евро, так как это основа любой эффективной оптимизации цепочки поставок.

Полная стенограмма

Киран Чандлер: Сегодня на Lokad TV мы разъясним, что это такое, а также обсудим, что можно сделать для уменьшения дефицитов и, в конечном итоге, для удовлетворения ваших клиентов. Итак, Жоаннес, эти два инструмента часто путают на рынке. Возможно, будет неплохо начать с того, чтобы вы объяснили, что это такое и в чем заключаются их ключевые различия.

Жоаннес Верморель: Да, знаете, определений для этих двух понятий – уровней сервиса и коэффициента насыщения спроса – можно найти почти столько же, сколько компаний. Но давайте придерживаться академических определений этих двух концепций. Уровень сервиса представляет вероятность возможности выполнить входящий запрос. То есть, когда вы говорите: “У меня уровень сервиса 90%”, вы имеете в виду, что девять из десяти раз, когда клиент, которым может быть внутренний заказчик компании, просит доставить товар, вы можете выполнить этот запрос. Именно это и есть уровень сервиса.

Коэффициент насыщения спроса отличается. Это процент от общего объема спроса, который вы можете удовлетворить. То есть, когда вы говорите, что у вас коэффициент насыщения спроса составляет 90%, это означает, что, скажем, из ста требуемых единиц товара вы смогли удовлетворить 90. Вы можете задаться вопросом, существует ли разница, но на самом деле она может быть значительной в зависимости от ситуации.

Киран Чандлер: Понятно, что академический подход не всегда столь однозначен. Можете ли вы привести пример, чтобы проиллюстрировать это?

Жоаннес Верморель: Допустим, книжный магазин продает книгу, представляющую интерес для его посетителей, и у нас есть два типа клиентов. Есть студенты, которые заходят в магазин и просят один экземпляр книги, и время от времени профессоры, которые заходят и просят сразу 20 экземпляров. Предположим, что в среднем студентов в двадцать раз больше, чем профессоров. Что касается уровня сервиса, представим, что в магазине на полке находится 20 единиц товара.

Сначала заходит 20 студентов, каждый из которых просит по одной книге. Так как в магазине имеется 20 единиц на складе, все они могут быть обслужены. Затем заходит профессор и просит 20 книг. К сожалению, магазин не может выполнить запрос профессора. Таким образом, в этом случае уровень сервиса составляет более 90% – из 21 запроса обслужено 20.

Что касается коэффициента насыщения спроса, он составляет всего 50%. Почему? Потому что общий спрос составил 40 единиц – по одной книге на студента плюс 20 книг для профессора. Итак, из 40 единиц спроса было обслужено только 20, поскольку на складе было лишь 20 единиц товара. Таким образом, коэффициент насыщения спроса составляет 50%, а уровень сервиса – более 95%. Это и есть разница между тем, как часто вы можете обслужить клиента, и тем, какой объем общего спроса вы способны удовлетворить.

Киран Чандлер: Так как же понять, какой коэффициент насыщения спроса или какой уровень сервиса является оптимальным, к чему следует стремиться? Какой процент выбрать?

Жоаннес Верморель: На этот вопрос нет простого ответа, и более высокие показатели не всегда означают лучшее.

Киран Чандлер: Нет простого ответа на этот вопрос, и более высокие показатели не всегда лучше. Можете пояснить это подробнее?

Жоаннес Верморель: Безусловно, существует одно распространенное заблуждение, что лучший уровень сервиса – это 100%. Но это не так. Дело в том, что для достижения более высокого уровня сервиса необходимо больше товара на складе, что увеличивает затраты на его хранение и риск обесценения запасов. С математической точки зрения, 100% уровень сервиса означает бесконечные запасы, поскольку это подразумевает, что независимо от маловероятности спроса, вы всегда сможете его удовлетворить. Таким образом, если вы хотите быть абсолютно уверены, что у вас всегда будет достаточно товара, вам понадобится что-то, подобное бесконечным запасам, что нереалистично. По сути, ваш уровень сервиса – это компромисс между затратами на запасы и затратами на неоказание обслуживания клиентам. Так можно прийти к оптимальному уровню сервиса.

Киран Чандлер: Это часто реализуется в ERP-системах. Так как же это на практике воплощается? Как это работает?

Joannes Vermorel: Интересно то, что на практике существует несколько подходов к этому. Один из них — просто измерение, и тут всё становится достаточно запутанным. Теоретически уровень обслуживания учитывает, сколько раз вам удалось обработать запрос. Но во многих случаях вы не обязательно фиксируете каждый отдельный запрос. Например, если вы управляете гипермаркетом, вы не запишете, что кто-то искал бутылку молока и не смог её найти на полке. Вы просто зафиксируете факт дефицита, потому что ваш электронный учет запасов показал ноль в конце дня. Вы точно не узнаете, сколько клиентов вы упустили. В ситуациях, когда вы не регистрируете фактические клиентские запросы, что часто бывает в бизнесе B2C, уровень обслуживания обычно приближается к процентному соотношению товаров, отсутствующих на складе, к общему количеству товаров в наличии. Это несколько произвольно, ведь ассортимент может быть очень разнообразным, и некоторые товары могут быть намного важнее других. Существуют трудности в установлении такого показателя.

Даже в случае B2B, когда вы обслуживаете предприятия и, возможно, фиксируете запросы, вы можете столкнуться с множеством странных артефактов. Например, клиент заказывает 1 000 единиц, вы не можете обслужить этого клиента, но фиксируете, что не смогли отдать 1 000 единиц. Однако на следующий день тот же клиент, чей заказ на 1 000 единиц так и не был выполнен, возвращается и снова запрашивает 1 000 единиц. Вопрос в том, считать ли эти два запроса как дважды по 1 000 единиц или это на самом деле один и тот же запрос, когда клиент просто заказывал 1 000 единиц, вам отказали, он обращался к другим поставщикам, которые также отказали, и теперь тот же клиент возвращается с тем же запросом?

И всё становится еще сложнее в реальном мире. Клиент в первый день заказывает 1 000 единиц, а во второй – 1 001. Почему? Потому что им нужно что-то немного иное, возможно, из-за повышенного расхода запасов, и теперь они нуждаются в большем количестве, чем первоначально запрашивали. Или, может быть, на следующий день они вернутся к вам с запросом, скажем, на 800 единиц, а на деле им удалось получить 200 единиц у другого поставщика, но им всё равно не хватает 800. Ситуация может оказаться довольно неопределённой.

Kieran Chandler: Кажется, что измерения могут быть довольно простыми, и поэтому многое может ускользать от внимания. Есть ли лучший способ иллюстрации подобных проблем?

Joannes Vermorel: Я бы сказал, что наличие точных измерений — первый шаг к качественной оптимизации. Первый шаг — действительно подумать, что именно вы измеряете и является ли это самым подходящим показателем для вашего бизнеса. Уровень обслуживания и коэффициент пополнения запасов (fill rate) интересны, но у них есть явные ограничения в применении. Основная проблема уровня обслуживания в том, что он плохо отражает ту боль, которую испытывают ваши клиенты. Возьмём, к примеру, магазин IKEA. У вас есть два этажа. На одном вы находите красивую мебель, которую ищете, а на другом – что-то вроде базара с множеством дешёвых товаров. Если люди ищут новую кровать, а её нет в наличии, это болезненно для клиента и для IKEA, ведь кровать — дорогой товар. С другой стороны, если отсутствует дешевая лампа на втором этаже, клиент может вообще этого не заметить, так как изначально он туда не заходил за этим товаром. Уровень обслуживания не отражает удовлетворённость клиента или ваши собственные издержки, ведь можно иметь высокий уровень обслуживания и при этом огромные запасы.

Kieran Chandler: Итак, получается, что коэффициент пополнения запасов немного лучше, чем уровень обслуживания. Есть ли что-то ещё, что могло бы быть даже лучше и что нам, возможно, следует измерять?

Joannes Vermorel: Да, лучше всего начать с внедрения понятия экономических драйверов. Вам действительно нужно отслеживать стоимость запасов, маржу, которую вы получаете, и экономические факторы, влияющие на вашу цепочку поставок. Коэффициент пополнения запасов дает оценку общего спроса, который вы могли бы удовлетворить при неограниченных запасах, что имеет коммерческий интерес, поскольку это как максимально возможный рынок, который можно обслужить при безупречном исполнении цепочки поставок. Но недостаток в том, что коэффициент пополнения запасов довольно трудно измерить, и его нельзя измерить без какого-либо прогноза.

Kieran Chandler: Кажется, что коэффициент пополнения запасов немного лучше, чем уровень обслуживания. Есть ли что-нибудь ещё, что могло бы быть даже лучше и что нам, возможно, стоит измерять?

Joannes Vermorel: Да, внедрение понятия экономических драйверов — это лучший подход. Вам нужно отслеживать стоимость запасов. Экономическими драйверами, влияющими на вашу цепочку поставок, являются стоимость запасов, маржа, которую вы получаете при успешном обслуживании одной единицы (что может быть непросто, если это внутренний запрос на сайте, если только это не производственная единица), но она существует. Есть также штраф за дефицит или неоказание услуги, то есть экономический ущерб, который вы наносите клиенту за неоказание товара. Это в конечном итоге превращается в ваши издержки, ведь в конечном итоге, если клиент теряет деньги из-за вас, он найдёт другого поставщика, что приведет к потере лояльности. Сосредоточившись на этих драйверах, вы сможете измерять показатели в долларах или евро, что даст вам нечто более управляемое для оптимизации вашей цепочки поставок.

Проблема в том, что даже если у вас есть очень точное измерение коэффициента пополнения запасов, это не обязательно приводит к чему-то, что вы могли бы улучшить. Это возвращается к вашему вопросу о том, какой коэффициент пополнения запасов является хорошим. Обычно ответ таков: мы просто не знаем. Коэффициент пополнения запасов выражается в процентах; его можно увеличивать или уменьшать. Но пока вы не учтёте экономические драйверы, вы не сможете точно определить, нужно ли его улучшать.

Например, даже если у вас коэффициент пополнения запасов 80%, в некоторых ситуациях это совершенно приемлемо. Попытки превысить этот показатель могут привести к огромному риску списания запасов. Если вы продаёте клубнику в гипермаркете, коэффициент пополнения запасов в 60% может быть допустимым. Фактически, вы будете стремиться к дефициту почти каждый день, потому что если вы не продадите клубнику в тот же день, на следующий день товар испортится, и его стоимость резко упадет.

Kieran Chandler: Возвращаясь к вашему примеру с IKEA, как бы работали эти экономические драйверы в этом случае? Как они будут работать для сопутствующих товаров?

Joannes Vermorel: Что касается затрат на хранение, то речь идет об определении, теряет ли ваш товар ценность со временем. Это очень специфично. Есть ли у вас затраты на устаревание? Входит ли в расчет какой-либо модный фактор? Является ли товар долговечным? Например, автомобильные тормоза могут храниться на полке пару лет, не теряя заметной стоимости. Напротив, футболка для следующего Чемпионата мира очень быстро потеряет свою ценность по мере приближения или даже после проведения турнира.

Эта часть затрат обычно измерима, хотя и не проста. Вы можете выдвинуть обоснованные гипотезы, обладая достаточным уровнем экспертизы в своей области. Что же сложнее — определить стоимость для клиентов. Здесь решение часто заключается в том, чтобы спросить, если представляется возможность. В бизнесе B2B вы спрашиваете, станет ли проблема, если товар отсутствует. В B2C это гораздо сложнее, поскольку возможности задать вопрос просто нет. Тогда приходится проводить анализ лояльности и с помощью корреляции выяснять, действительно ли отсутствие конкретного товара влияет на ваших клиентов или нет. Но также имеет значение здравый смысл. Один из самых критичных товаров на рынке — подгузники. Если подгузников нет в наличии, это критически важный товар для молодых родителей. Обычно у большинства компаний есть какое-то интуитивное понимание того, какие товары действительно являются критичными. Задача состоит в том, чтобы организовать все эти элементы так, чтобы их можно было количественно оценить.

Kieran Chandler: Позвольте сыграть роль адвоката дьявола. Даже при использовании ваших экономических драйверов всё равно присутствует элемент личного мнения. Всё равно будет ощущение интуитивного понимания, своеобразное чутье. Кто может сказать, что подход, основанный на экономических драйверах, поскольку он всё-таки базируется на чьем-то мнении, лучше, чем просто использование уровня обслуживания или коэффициента пополнения запасов? Почему он лучше?

Joannes Vermorel: Да, это произвольно, но лишь до определённой степени. Возьмем другой пример. Когда говорят: «Давайте стремиться к 95%-му уровню обслуживания», почему это даже считается хорошей целью? Возможно, раньше выбирали 95%, потому что так сложилась традиция. Но почему именно так? Вопрос немного перевернут. Это довольно произвольно — управлять цепочкой поставок, стремясь к заданному уровню обслуживания, по сравнению с ориентацией на конкретные бизнес-драйверы. Да, в обоих случаях это произвольно.

Так чем же можно различить эти два подхода? Я утверждаю, что экономические драйверы лучше, потому что, по крайней мере, вы пытаетесь провести расчет, соотносящийся со стратегическим видением цели вашей цепочки поставок. Почему это лучше? Потому что, по меньшей мере, вы стремитесь приблизить нечто, что представляет собой экономическое моделирование вашей цепочки поставок.

Возможно, ваше приближение будет супер crude, но я бы сказал, что лучше быть примерно правильным, чем абсолютно ошибаться. И суть уровня обслуживания в том, что стремление к произвольному уровню обслуживания абсолютно произвольно. Нет ничего, что могло бы его обосновать, кроме традиций. По крайней мере, когда вы используете экономические драйверы, в конечном итоге вы все равно пытаетесь перевести все показатели в доллары. Вы можете обсуждать, насколько точны эти долларовые оценки, и корректировать их по мере необходимости. Но они не могут быть произвольно безумными.

Например, какова стоимость дефицита подгузников на открытом рынке? Допустим, упаковка подгузников стоит около 30 евро, а в среднем вы продаете 20 упаковок в день. Таким образом, можно сказать, что потеря, если смотреть на маржу в 10%, составит 60 евро в день. Допустим, можно считать, что из-за потери лояльности у нас будут клиенты, которые не вернутся на этот открытый рынок. Возможно, потери составят в 10 раз больше маржи, то есть 600 евро.

Такая оценка имеет смысл. Если вы скажете, что потеря в тысячу раз превышает маржу, это бессмысленно. Может ли потеря быть меньше маржи? Это нелогично, ведь если бы товар был на полке, мы бы заработали именно эту сумму. Таким образом, получается диапазон, где 60 евро, что соответствует марже, является минимальными потерями, а 10-кратная маржа — не максимальными потерями, но уже начинает быть значительной и отражает разумную оценку потенциальных убытков. Одно из преимуществ подхода с экономическими драйверами в том, что не имеет первостепенного значения абсолютная точность. Важно, чтобы пропорции между товарами оставались относительными, были сбалансированными. Это то, чего легче добиться — просто установить баланс между продуктами.

Kieran Chandler: Хорошо, давайте обсудим экономические драйверы. Меня всегда удивляет, сколько систем и менеджеров по цепочке поставок остаются верными техникам, которые, возможно, уже устарели. Почему, по-вашему, они так преданы таким метрикам, как коэффициент пополнения запасов? Может, потому что их проще внедрить? Почему они до сих пор их используют?

Joannes Vermorel: Да, во многих ERP-системах есть встроенные настройки для управления запасами на основе уровней обслуживания. Это означает, что вы можете установить для своих артикулов, или SKU (единицы складского учёта), уровень обслуживания в 95%, и система будет стремиться поддерживать этот уровень в части пополнения запасов. Однако первый нюанс заключается в том, что, хотя система позволяет установить цель в 95%, она не гарантирует, что вы её достигнете.

Это может оказаться запутанным, потому что во многих системах, которые мы проверяли, вы часто сталкиваетесь с нелепыми уровнями обслуживания, например, 99,5%, когда на деле компания достигает 97%. Существует значительный разрыв между установленным уровнем обслуживания и фактическим результатом. Это приводит к тому, что внутри компании происходит процесс обратного инжиниринга для создания настроек, которые обеспечат желаемый уровень обслуживания, даже если он отличается от первоначального.

Kieran Chandler: Почему так происходит?

Joannes Vermorel: Под капотом системы находится прогноз спроса и оценка риска или неопределенности, связанной с этим прогнозом. Обычно это включает резервный запас, но не вдаваясь в подробности, приверженность этой системе начинается с установки уровня обслуживания, а затем с формирования собственной культуры, которая компенсирует тот факт, что установленное значение не совпадает с фактическим.

Это требует значительных усилий и организации, и в конечном счёте вся организация оказывается запутанной в наследии процессов. Значительная часть этих процессов направлена на микроменеджмент этих псевдоуровней обслуживания, которые вы задали в ERP-системе, в надежде достичь лучших показателей.

Со временем это требует большого количества времени, усилий и организации, и вокруг этого выстроено множество процессов. Дело тут не столько в преданности, сколько в том, что если вы захотите изменить эту систему, это станет крупной инициативой внутри компании и затронет множество аспектов. Изменить статус-кво — дело непростое.

Kieran Chandler: Это хорошее место для завершения. Если компания запуталась в этих процессах, насколько легко что-то изменить? Каковы были бы первые шаги для перехода к подходу экономических драйверов?

Joannes Vermorel: Первый шаг — отойти назад и увидеть общую картину того, что вы пытаетесь оптимизировать. Понять основную миссию бизнеса и как можно оценить, насколько хорошо вы справляетесь со своей задачей. Я также посоветовал бы начать мыслить в терминах долларов или евро.

Наша концепция такова: если вы не можете измерить свою деятельность с точки зрения экономической ценности, вы не сможете провести никакую оптимизацию цепочки поставок. Это требование, и другого выхода нет. Поэтому отойдите назад, попробуйте взглянуть с экономической стороны, а затем проверьте, соответствуют ли ваши усилия по модернизации цепочки поставок KPI уровня обслуживания, который является для вас подходящим инструментом. Скорее всего, это не так, и я считаю, что эти высокоуровневые идеи являются хорошей отправной точкой для нахождения лучшей альтернативы.

Kieran Chandler: Придётся пока на этом остановиться, но спасибо за ваше время сегодня, Joannes.

Joannes Vermorel: Спасибо.

Kieran Chandler: Это всё на этой неделе. Большое спасибо, что присоединились, и увидимся в следующий раз. Пока.