00:00:07 Значимость сроков поставки в управлении запасами.
00:00:50 Разбор технических аспектов процессов поставок.
00:02:56 Измерение сроков поставки для оптимизации цепочки поставок.
00:04:12 Анализ этапов сроков поставки для оптимизации.
00:06:59 Разбивка сроков поставки для точных измерений.
00:08:02 Неопределенность в сроках поставки и алгебра распределений.
00:10:03 Пример из реальной жизни: улучшение сроков поставки.
00:12:37 Объяснение неожиданных задержек бизнес-процессов.
00:13:02 Неэффективность склада, вызывающая задержки: пример.
00:15:00 Решение проблем в примере со складом.
00:16:16 Формирование пирамиды из коробок на конвейере.
00:17:26 Заключительные мысли.
Резюме
В этом интервью Киран Чэндлер и Жуаннес Верморель обсуждают важность сроков поставки в оптимизации цепочки поставок. Верморель подчеркивает необходимость точного измерения сроков поставки на разных этапах, от производства до готовых для клиента товаров. Разбивая сроки поставки на отдельные компоненты, компании могут лучше оценить общую длительность сроков поставки и выявить узкие места. Верморель также отмечает преимущества сокращения сроков поставки, такие как улучшенное планирование и уменьшение временных окон прогнозирования. Они рассматривают реальный пример, когда неэффективные складские процессы, такие как обработка заказов по методу LIFO и короткий конвейер, приводили к задержкам, подчеркивая влияние мелких деталей реализации на эффективность цепочки поставок.
Расширенное резюме
В этом интервью Киран Чэндлер и Жуаннес Верморель, основатель Lokad, обсуждают важность сроков поставки в оптимизации цепочки поставок и управлении запасами. Сроки поставки часто недооцениваются компаниями, которые вместо этого уделяют внимание прогнозированию запасов. Верморель объясняет, что понимание сроков поставки имеет решающее значение для успеха бизнеса, и их игнорирование может привести к неточным прогнозам.
Сроки поставки представляют собой более технический аспект процесса цепочки поставок, требующий внимания к деталям и знаний о производственных и транспортных процессах. Они могут быть не столь захватывающими, как фокус на будущем спросе, но их влияние на управление запасами значительно. Более длинные сроки поставки, как правило, требуют большего уровня запасов.
Первый шаг к улучшению управления сроками поставки — это точное их измерение. У компаний часто наблюдаются неточные измерения сроков поставки, поскольку это не считается жизненно важным для функционирования цепочки поставок. Однако, для целей оптимизации, крайне важно иметь точные измерения для каждого этапа процесса цепочки поставок.
Верморель предлагает, чтобы компании измеряли сроки поставки на различных этапах, таких как производство, транспортировка от порта до порта, транспортировка от порта до склада и время, необходимое для размещения товаров на полках для клиентов. Эти измерения не обязательно должны быть чрезвычайно детальными, но наличие чёткого разделения между различными этапами цепочки поставок может служить прочной основой для прогнозирования и оптимизации сроков поставки.
Точное измерение сроков поставки позволяет компаниям выявлять потенциальные узкие места или задержки, которые могут быть случайными или ненужными. Например, при 13-недельных сроках поставки для импорта товаров из Азии может возникнуть двухнедельная задержка из-за процесса принятия решения о повторном заказе товаров. Выявляя и устраняя такие проблемы, компании могут повысить эффективность цепочки поставок и лучше управлять уровнем запасов.
Верморель объясняет, что изменчивость сроков поставки обусловлена несколькими факторами. Например, транспортировка может зависеть от погодных условий, из-за чего груз из Азии может прибыть на несколько дней позже или раньше, чем ожидалось. Кроме того, таможенные процедуры в портах могут случайным образом добавить дополнительную неделю задержки. Более того, сроки производства могут меняться, поскольку поставщики могут быть заняты обслуживанием других клиентов или не быть полностью посвящёнными одному заказчику. Эти факторы способствуют случайным колебаниям сроков поставки.
Для управления этими колебаниями предлагается разбить сроки поставки на отдельные части, такие как производство, транспортировка, таможенное оформление и принятие решений, среди прочих. Хотя это может добавить сложности, Верморель утверждает, что это единственный разумный способ измерения сроков поставки. Разбив сроки поставки на их фундаментальные компоненты, компании могут лучше понять каждый сегмент и получить более точную оценку общей длительности сроков поставки.
Однако каждый из этих отдельных факторов имеет свой собственный диапазон неопределённостей и вероятностей. Чтобы с уверенностью прогнозировать сроки поставки, Верморель предлагает использовать алгебру распределений для комбинирования этих вероятностных переменных. Хотя добавление переменных может увеличить неопределённость, общая неопределённость сроков поставки не взлетает до небес, поскольку каждый отдельный процесс оценивается более точно.
В реальном примере Верморель описывает, как, когда компания начинает точно измерять свои сроки поставки, она часто обнаруживает случайные задержки, которые можно устранить с помощью автоматизации. Это может привести к значительным улучшениям в процессах цепочки поставок компании и общей эффективности.
Интервью подчеркивает важность понимания изменчивости сроков поставки и преимущества их разбиения на отдельные компоненты. Это позволяет компаниям более точно оценивать и управлять сроками поставки, что приводит к улучшению оптимизации цепочки поставок и общей эффективности.
Верморель подчеркивает, что сокращение сроков поставки может оказать значительное влияние на эффективность цепочки поставок. Постоянно перемещая товары вместо того, чтобы оставлять их на месте в течение длительного времени, компании могут сократить сроки поставки и эффективнее использовать свои ресурсы. Более короткие сроки поставки не только помогают сократить количество запасов, которые необходимо хранить, но и делают всю цепочку поставок более эффективной различными способами.
Одно из ключевых преимуществ сокращения сроков поставки состоит в том, что они позволяют лучше планировать. Когда компании могут сократить свои сроки поставки, им не нужно прогнозировать так далеко в будущее. Например, если компания может сократить срок поставки с двенадцати недель до восьми, ей нужно прогнозировать спрос только на следующие восемь недель, а не на двенадцать. Такое сокращение временного горизонта прогнозирования приводит к более точным прогнозам, поскольку предсказание спроса в краткосрочной перспективе по своей природе точнее, чем попытки прогнозировать его на более длительный срок.
Кроме улучшения планирования, более короткие сроки поставки могут помочь компаниям избежать неожиданных задержек. Хотя в идеале бизнес должен иметь полное представление о каждом этапе процесса цепочки поставок, Верморель отмечает, что неожиданные задержки все же могут возникать, зачастую из-за упущения мелких деталей. Он приводит пример со склада, который он посетил несколько лет назад, где электронные заказы на товары печатались на бумаге, чтобы сотрудники могли обрабатывать их вручную. Из-за настройки принтера заказы падали в коробку, что вызывало ненужную задержку в их обработке.
Верморель описывает процесс работы склада одной компании, где накапливался стопка заказов. Проблема заключалась в том, что заказы обрабатывались по принципу «последним пришёл — первым ушёл» (LIFO) вместо «первым пришёл — первым ушёл» (FIFO). Сотрудник всегда брал самый последний заказ из вершины стопки, в результате чего заказ внизу оставался там до тех пор, пока не были обработаны все остальные заказы. В периоды повышенной нагрузки это могло приводить к тому, что некоторые заказы оставались внизу неопределённо долго, возможно, на несколько дней.
Проблема LIFO возникала из-за того, что заказы печатались и складывались в стопку. Интересно, что аналогичная проблема произошла дальше по цепочке поставок из-за слишком короткого конвейера. Сотрудники забирали товары и размещали коробки на конвейере. Однако конвейер управлялся вручную и имел длину всего около 10 метров, что было недостаточно для объёма коробок. В результате конвейер заполнялся, и сотрудники начинали складывать коробки на землю перед ним.
Поскольку конвейер оставался заполненным, перед ним формировалась пирамида из коробок. Когда конвейер наконец снова начинал двигаться, сотрудники брали коробки с вершины пирамиды, что снова приводило к ситуации LIFO. Самая старая коробка возвращалась на конвейер только после того, как вся пирамида была разобрана.
Полная версия транскрипта
Kieran Chandler: Сегодня на Lokad TV мы постараемся понять, почему сроки поставки так важны для успеха бизнеса, а также обсудим, почему, если вы не относитесь к ним всерьёз, можно просто использовать генератор случайных чисел для прогнозирования. Итак, Жуаннес, я думаю, что это, вероятно, одна из самых простых тем, которые мы обсуждали на Lokad TV. Почему мы сегодня об этом говорим?
Joannes Vermorel: Я бы сказал, что сроки поставки — это не слон в комнате, а нечто чуть меньшее, скажем, лошадь в комнате, которую игнорируют. Слон в комнате, который игнорируется, — это просто вероятностный характер самого прогноза спроса. Спрос подвержен неопределённости, и с этим приходится считаться. Но лошадь в комнате, находящаяся рядом со слоном, заключается в том, что сроки поставки тоже имеют некоторую неопределённость и требуют правильного прогнозирования.
Сроки поставки — это более технический аспект; это несложно, но нужно учитывать все мелочи вашего процесса поставок. Вам необходимо точно знать, что происходит на производственной стороне, как происходит транспортировка, и если у вас есть несколько вариантов транспортировки, например, морским или воздушным путём, нужно это учитывать. Это множество мелких деталей, и необходимо уделять им внимание, чтобы правильно понять ситуацию. Возможно, это не так впечатляет, как фокус на будущем спросе, но реальность такова, что поскольку сроки поставки оказывают линейное влияние на запасы, если ваши сроки поставки в два раза длиннее, вам нужны запасы в два раза больше. Это часто недооценивается, потому что это более технический аспект, как бы.
Kieran Chandler: Вы упомянули о сложности этого подхода. Какой первый шаг следует предпринять, если кто-то захочет улучшить свой подход к срокам поставки?
Joannes Vermorel: Первый шаг — это измерение. Очень часто измерение сроков поставки оставляет желать лучшего. Измерение сроков поставки не считается критически важным для функционирования цепочки поставок, но если вы хотите оптимизировать, вам необходимы качественные измерения. В идеале вы хотите измерять каждый отдельный этап. Теоретически можно погрузиться в невероятную детализацию, измеряя каждую минуту в течение нескольких недель, чтобы точно знать, где именно застревают товары. Но реальность такова, что большую часть времени товары просто не движутся.
Не вдаваясь в такую крайность, если вы уже можете чётко различать время производства, время транспортировки от порта до порта, время транспортировки от порта до склада и время, которое требуется, чтобы после поступления товаров на ваш склад они оказались на полках и были готовы к выдаче клиентам, — это отлично. Чтобы все эти измерения проводились правильно, речь не идет о миллионах измерений; достаточно примерно полудюжины, которые дадут вам хорошую отправную точку для прогноза сроков поставки и их оптимизации. Первое, что вы поймете, это то, что, возможно, некоторые задержки являются случайными, и из 13 недель сроков поставки для импорта из Азии, две недели — это просто задержка, необходимая для принятия решения о том, сколько заказывать повторно.
Kieran Chandler: Давайте поговорим об этой изменчивости. Какие ключевые факторы способствуют такой изменчивости сроков поставки?
Joannes Vermorel: Сам процесс транспортировки тоже имеет некоторую изменчивость. Например, в зависимости от погодных условий груз из Азии может прибыть на пару дней больше или меньше, чем ожидалось. Это не суперточно. Затем, если вам приходится проходить таможню в порту, сама таможня может случайным образом добавить дополнительную неделю задержки. Прежде чем транспортировать товары, их нужно произвести, и ваш поставщик мог получить другие заказы от других клиентов, над чем вы не имеете контроля. Таким образом, загруженность вашего поставщика в конкретный момент времени выходит за рамки вашего контроля. Даже если, теоретически, производство 1,000 единиц занимает ровно одну неделю, если этот производственный блок уже занят обслуживанием другого клиента, это может занять больше времени. Так что производственные сроки поставки варьируются, потому что поставщики не работают исключительно на вас. Существует множество причин, которые могут вызывать случайные колебания сроков поставки.
Kieran Chandler: То есть, вы говорите, что вместо того чтобы рассматривать весь срок поставки как единое целое, следует разбивать его на отдельные части. Разве это не добавляет слишком много сложности?
Joannes Vermorel: Это действительно добавляет сложности, но это также единственный способ получить разумное измерение вашего времени выполнения. Если вы хотите понять свои времена выполнения, вам нужно разобрать их на их фундаментальные составляющие. Да, в итоге вы разбиваете процесс на, возможно, полдюжины временных сегментов, таких как задержки производства, задержки при транспортировке грузом до порта, задержка при транспортировке грузовиком от порта до вашего склада, задержка при отгрузке с вашего склада конечным клиентам, задержка на принятие решения о том, сколько необходимо повторно заказать, и, возможно, задержка между повторными заказами. Так что, да, вам нужно разбивать, но реальность такова, что если вы хотите получить разумное измерение своих времен выполнения, альтернативы нет. Проблема не исчезнет просто потому, что вы решите её игнорировать.
Kieran Chandler: Кажется, что с каждым из этих отдельных факторов возникает множество неопределённостей, с реальным диапазоном вероятностей того, что может произойти. Как можно быть уверенным в том, что вы правильно предсказываете время выполнения?
Joannes Vermorel: Вот почему обычно требуется алгебра распределений, которая позволяет комбинировать ваши переменные и вероятностные переменные. У Lokad есть такая, но существуют и другие варианты. В конечном итоге, да, у вас будут вероятностные измерения для каждого шага процесса, представляющие переменное количество дней, и вам придется их объединять, что по сути является сложением: эта задержка плюс та задержка, только у вас складываются вероятностные переменные. Вы должны понимать, что статистический шум на самом деле не накапливается. Так что, да, неопределённость увеличивается при добавлении переменных в плане общего разброса возможных значений, но это не означает, что неопределённость времени выполнения взлетает до небес только из-за добавления этапов. В конечном счёте, вы разбиваете большую задержку на меньшие части, которые можно оценить более точно, потому что они представляют собой отдельные процессы.
Kieran Chandler: Подытожим, приведите пример из реальной жизни. Можете ли вы привести пример, когда один из ваших клиентов улучшил свой подход к времени выполнения, и как это повлияло на их бизнес-процессы?
Joannes Vermorel: Да, когда вы начинаете измерять время выполнения, самое классическое открытие заключается в том, что вы обнаруживаете, что у вас есть задержки, которые абсолютно случайны.
Kieran Chandler: Вы просто осознаёте, что товары прибывают в какое-то место, проводят там пять дней, ничего не происходя, а потом снова перемещаются. И эти пять дней можно сократить до нуля, если вы решите, что вместо того чтобы ставить их на полки и ждать пять дней без дела, вы будете постоянно их перемещать. Таким образом, а также лучшие прогнозы помогут вам сократить количество запасов, которые вам нужно хранить. Но более короткое время выполнения делает это намного эффективнее.
Joannes Vermorel: Если бы вы смогли сократить все свои времена выполнения до нуля, вам вообще не понадобились бы запасы. Если бы вы могли просто сказать, что всякий раз, когда клиент запрашивает единицу, вы мгновенно производите её и доставляете клиенту, это было бы как система just-in-time, и вам не нужны были бы запасы, никакое планирование и прочее. Таким образом, сжатие времен выполнения оказывает положительное влияние на всю цепочку поставок. Кроме того, дело не только в сокращении запасов, но и в том, что если у вас короче времена выполнения, вам не нужно планировать так далеко, как раньше. Если вы можете сократить 12-недельное время выполнения до 8-недельного, это означает, что вам нужно прогнозировать спрос только на 8 недель вперёд вместо 12. А реальность такова, что чем дальше в будущее, тем менее точны прогнозы. Так что, если вы можете прогнозировать только краткосрочно, а не долгосрочно, ваши прогнозы по своей природе становятся более точными, что упрощает всё и делает вашу цепочку поставок более эффективной, потому что вам не нужно заглядывать так далеко в будущее.
Kieran Chandler: И вы упомянули неожиданные задержки. Это, наверное, весьма удивительно для многих наших зрителей. Ведь бизнес, естественно, должен хорошо понимать каждый этап этого процесса. Так как же могут возникать эти неожиданные задержки?
Joannes Vermorel: Иногда дьявол кроется в деталях. Чтобы привести пример, я несколько лет назад посещал склад: они получали электронные заказы на доставку товаров. Система на складе фактически печатала полученные электронные заказы. Идея заключалась в том, что они печатали запрос, и сотрудник подходил, забирал напечатанный на бумаге запрос, затем занимался комплектацией и отправкой товаров. Это были дорогие товары, поэтому вполне разумно было использовать относительно ручной процесс комплектации на складе. Но дело было в том, что способ настройки принтера заключался в том, что заказы на отгрузку, полученные в электронном виде, печатались, а затем лист бумаги падал в коробку, и затем…
Kieran Chandler: Joannes, можете ли вы объяснить конкретную проблему, возникшую в процессе цепочки поставок?
Joannes Vermorel: Да, конечно. Проблема была связана с системой укладки заказов. Когда заказ получали и печатали, его клали на верх стопки. Однако проблема заключалась в том, что сотрудники всегда брали последний заказ, полученный электронным путём. Это означало, что если существовала стопка заказов, тот, что внизу, оставался там до полного опустошения стопки. Таким образом, в периоды пиковой нагрузки заказы скапливались, и последний элемент стопки задерживался неопределённо.
Kieran Chandler: А, понимаю. То есть, вместо того чтобы следовать принципу “первым пришёл — первым обслужен” (FIFO), они непреднамеренно внедрили систему “последним пришёл — первым обслужен” (LIFO). Верно?
Joannes Vermorel: Именно. Они невольно внедрили систему LIFO, потому что сотрудники брали последний полученный заказ, который оказался напечатанным наверху стопки. Это произошло потому, что обработка заказов осуществлялась на стороне принтера. Но та же проблема возникла дальше по потоку из-за короткой конвейерной ленты.
Kieran Chandler: О, я понимаю. Так что же случилось с конвейерной лентой?
Joannes Vermorel: Ну, конвейерная лента была слишком короткой для объёма заказов. В результате, когда она заполнилась, сотрудники не могли положить на неё больше ящиков. Поэтому они стали складывать ящики на землю перед конвейерной лентой. Но когда они возвращались, обнаруживали, что лента не сдвинулась, и ставили ещё ящики на землю. Это привело к образованию пирамидальной стопки ящиков. Когда конвейерная лента вновь заработала, они брали ящики с вершины пирамиды, начиная процесс сначала.
Kieran Chandler: Звучит как сложная ситуация. Кажется, что они вновь невольно внедрили систему LIFO из-за физической организации и короткой конвейерной ленты.
Joannes Vermorel: Да, именно так. Интересно, как мелкие детали реализации могут создавать неожиданные ситуации в цепочке поставок. Иногда даже небольшие несовершенства в физической организации могут иметь серьёзные последствия. Поэтому я бы порекомендовал инвестировать в более длинную конвейерную ленту и, возможно, внести корректировки, например, сделать отверстие в нижней части ящиков, чтобы избежать проблем со штабелированием.
Kieran Chandler: Отличное предложение, Joannes. Удивительно, насколько важны эти, на первый взгляд, мелкие детали. Ладно, на этом всё на этой неделе. Спасибо, что присоединились к нам, и мы вернёмся на следующей неделе с новым выпуском. До скорой встречи, спасибо за просмотр!
