Участие логистов в изменении плана производства

«Разделяй и властвуй»

Однако, все эти меры - это скорее управленческие задачи, нежели логистические. Когда же все недоразумения взаимодействия между производством и отделом сбыта, а также случаи потери или неправильной приёмки-передачи заказа становятся редкими, выкристаллизовывается реальная задача для логистики - оптимизация плана производства для минимизации затрат. По-хорошему план производства должен вестись в виде графика Ганта, где каждому производственному процессу соответствует своя строчка графика, а по горизонтали откладывается время (в зависимости от минимальной продолжительности выполнения заказа в сутках, сменах, часах или минутах). Каждый из процессов имеет свою производительность, а каждый заказ имеет свой объём по каждому из процессов - в результате получаем:

где:

Vij - время прохождения i-того заказа через j-тый процесс;

Oij - объём i-того заказа по j-тому процессу;

Pj - производительность j-того процесса.

Тогда минимальное время, необходимое для выполнения i-того заказа будет равно:

При этом необходимо обязательно помнить, что заказ будет выполнен в данный срок, только если производство не занято другими заказами, и новому заказу нигде не придётся «стоять в очереди» к какому-либо из процессов. Однако, даже такая оценка лучше даты, названной наобум, так как учитывает текущую производительность всех процессов, которая может сильно меняться в зависимости от количества сотрудников производства, вышедших на работу в текущую смену, и работоспособности оборудования каждого участка..

Пример определеления времени выполнения заказа:

Внедрение же графика Ганта позволит получить быстро дату выполнения заказа уже с учётом очередей всех производственных процессов:

Из этого графика мы видим, что первый заказ мы сможем закончить через 4 смены, второй заказ - тоже через 4 смены, а третий - через 5. Однако график Ганта позволяет оптимизировать распределение производительности процессов по заказам, так, чтобы получить их как можно скорее - в результате мы получаем оптимизированный график Ганта:

В результате оптимизации окончание первого заказа произойдёт на одну смену позже (5 смен против 4), на зато второй заказ вы закончите уже через 2 смены (против 4), а третий - через 4 (против 5).

А анализ этого графика всегда покажет участок - «бутылочное горлышко», который тормозит всё производство (в данном случае мы его не видим, так как анализировали только три заказа, а такой процесс обнаруживает себя при их постоянном потоке). Это очень важно, так как, именно этот процесс будет определять минимальную партию по каждой позиции, которая будет производиться на склад готовой продукции, а не под конкретный заказ клиента. Создать подобную (иногда её называют японской) производственную модель - достаточно сложно, особенно в российских условиях, разительно отличающихся от японских. Однако её аналитическая гибкость и экономичная эффективность окупает с лихвой все трудности и затраты, которые могут возникнуть при её реализации.

Срочные заказы

Речь идет об изменении плана производства, когда отдел продаж по каким-либо причинам шлёт на производство срочные заказы (то есть без возможности поставить их в конец производственной очереди в виде плана на будущее, а с необходимостью производить их немедленно, отодвигая текущие задачи). Подобное происходит практически в любой торгово-производственной компании с нетривиальным списком производимой номенклатуры (ясно, что если компания может выпускать только одну позицию, то подобных проблем не будет). И для реализации таких решений с минимальным влиянием на график выполнения остальных заказов план производства в виде графика Ганта понадобится как никогда. Но перед тем как ставить срочный заказ в начало плана производства надо принять решение о целесообразности такого действия.

С одной стороны, вроде бы можно и даже нужно изменить план производства, ведь в результате компания получит дополнительную прибыль. Обычно продавцы делают упор именно на сумму заказа, когда пытаются убедить руководство в необходимости подобного шага («вот конкретная цифра, а если я на эту сумму план продаж не выполню, вы ведь оштрафуете меня»). Однако всегда следует помнить, что в данном случае нас интересует чистая прибыль от выполнения заказа, а не его объём. Из этого объёма надо вычесть себестоимость производства, а так же все сопутствующие продаже затраты, которые компания понесёт на транспортировку от производства до потребителя, и все бонусы, которые будут выплачены менеджеру по продажам и клиенту:

где:

D - предполагаемая прибыль;

S - сумма продажи;

C - себестоимость;

T - все переменные расходы на выполнение заказа, включая транспортные;

B - сумма всех сопутствующих сделке бонусов.

Кроме этого, коррекция плана производства, когда оно работает на полную мощность, обычно имеет и негативные последствия.

Среди них:

дефицит некоторых видов сырья и комплектующих;

нарушение плана поставки готовой продукции, что может привести к нехватке позиций, производимых на склад;

увеличение запасов по незавершенному производству;

простои оборудования и потеря времени на его переналадку;

сбой оптимальных производственные циклов.

Именно поэтому производству выгодней обрабатывать все заказы клиентов в обычном режиме, объединяя однотипные позиции в крупные производственные партии. А дай отделу сбыта волю, так они, наоборот, - каждому заказу присвоят статус «срочный» и будут настаивать на чуть ли не поштучном производстве.

У компании же есть два способа не свалиться в одно из этих крайних состояний:

административный, когда присваивать заказу статус «срочный» имеет право на всю компанию только один человек (обычно это начальник отдела продаж), способный оценить ценность каждого конкретного клиента, желающего получить свой заказ в меньшие сроки, а самое главное, способный предотвратить ситуацию, когда план производства ломается для выполнения срочного заказа, а он потом ещё две недели лежит на складе готовой продукции;

экономический, когда абсолютно любой заказ может стать срочным, но клиент будет вынужден заплатить за это некий, заранее определённый и равный для всех, процент от суммы заказа.

Роль же логиста в решении проблемы срочных заказов заключается в том, чтобы сделать в принципе предельно редкой их необходимость за счёт определения оптимальных запасов готовой продукции хранящихся на складе отдела сбыта. А для этого надо разобраться с причинами возникновения «срочных заказов» - они бывают двух типов:

заказ клиентом нестандартных позиций, которые нет смысла держать на складе, так как они понадобились в первый, и скорей всего последний раз;

заказ в больших количествах стандартных позиций, которых обычно на складе столько не храниться.

В первом случае логистика должна оценить, действительно ли позиция - не стандартная. Причём не с точки зрения нормативов, существующих в отрасли, или на производстве, а с точки зрения частоты заказов клиентами. Если «нестандартную» позицию у вас регулярно спрашивают разные клиенты, то по ней вполне можно заводить складской остаток, чтобы удовлетворять их нужды мгновенно, и при этом не ломать текущее производство. И, наоборот, для уменьшения складского неликвида, стоит переводить стандартные позиции из разряда складских в разряд производимых на заказ, в случае если их заказывают крайне редко и не стабильно. Например, хорошим критерием для попадания позиции в разряд складских можно считать наличие по ней продаж определённому количеству разных клиентов за отчётный период. Параметры необходимо подбирать индивидуально с учётом стратегии компании, но точно не должно быть так, что регулярней и чаще покупаемая позиция была бы заказной, а не стабильней и реже складской.

Во втором случае, когда наблюдается срочный заказ нестандартного количества стандартных позиций - логистика должна определить для каждой складской позиции, то количество, для которого принимается решение хранить на складе постоянно дополнительный страховой объём под крупный заказ клиента, а не делать в каждом таком случае срочные заказы на производство. Для получения этого значения можно воспользоваться тем же критерием, с помощью которого мы решали, делать позицию складской или заказной. Только в данном случае мы будем оценивать не просто количество заказов по позиции, а количество заказов на определённое количество по позиции, останавливаясь на таком объёме заказа, который проходит по этому критерию в «складские».

Когда срочный заказ становится обычным явлением

Бывает и так, что срочные заказы становятся регулярным явлением, а их количество сопоставимым с общим производством, компания может даже приобрести по ним некую своеобразную специализацию. В таком случае бывает лучше не пересчитывать каждый раз изменение плана производства, а сразу заложить в него ещё при первоначальном планировании поправку на срочные заказы. Может показаться непонятным, как можно заложить в план те заказы, которые мы ещё не получили? Однако это вполне возможно, если мы будем брать укрупнённые статистические показатели производства по срочным заказам за прошлые периоды, измеряя их в неких общих единицах, например во времени, необходимом для их производства. Время - это универсальное мерило для любой производственной сферы, однако, не всегда легко посчитать любой заказ именно в часах его производства, поэтому для разных сфер можно использовать свои меры, характеризующие объём и сложность производства…

В результате вы получите две производственных очереди:

одну обычную, а вторую срочную - разделённые во времени.

Например, по сменам, или, часам производства каждый день: 6 часов - основная работа, 2 часа - срочная, - конкретное количество часов можно посчитать, разделив среднее производство в день срочных заказов в установленной мере исчисления на мощность производства в той же мере:

где:

S - количество часов в смену, выделяемых на производство срочных заказов;

C - количество рабочих часов в смену;

VS - количество часов, потраченных на выполнение срочных заказов за отчётный период;

VО - количество часов, потраченных на выполнение обычных заказов за тот же период.

Однако на случай, если вдруг срочных заказов не будет, вам надо обязательно подстраховаться дополнительным планом основного производства. Дополнительный план - это просто план на следующую смену, то есть при таком варианте нельзя планировать работу только на одну текущую смену (что не редко для производства), нужно знать, что понадобится делать завтра, чтобы в случае отстутствия срочных заказов просто начать делать задел по завтрашнему плану. В итоге для нашего примера производственные циклы настраиваются из расчёта 6 часов работы, а в случае отсутствия срочных заказов, распространяются и на оставшиеся 2 часа рабочей смены (делая по основному плану задел на следующий день). Однако, в случае появления срочной работы - ей просто посвящаются, заложенные по плану срочных заказов, два часа, и ни основной производственный план, ни производственные циклы из-за этого не нарушаются.

Автоматизация

Все эти расчёты достаточно объёмны, однако, если сначала их нужно делать вручную, то со временем этот процесс можно заалгоритмизировать и автоматизировать. Вплоть до модуля торговой программы, в котором любой сотрудник отдела сбыта мог бы «пробить» срочный заказ клиента на его прибыльность и при необходимости назвать цену за срочность или необходимое время отсрочки. Конечно, такое решение потребует чёткого определения многих производственных норм и создание сложной автоматизированной системы взаимного информирования между подразделениями совсем на другом уровне, но зато в результате такое решение принесёт мир во взаимоотношения между производством и продажами, а компании в

Список литературы

www.upravlenie-zapasami.ru

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://logistic-forum.lv

Планирование в условиях кризиса: экстрим плану не помеха

В нынешних кризисных условиях значительно возрастает роль инструментов планирования и прогнозирования развития предприятия. Именно поэтому опыт «Пивоваренной компании “Балтика”» по созданию автоматизированной системы прогнозирования спроса и планирования продаж на наш взгляд весьма интересен.

Надо сказать, что нам очень хотелось расспросить Германа Эпштейна, CIO компании «Балтика», о применении бизнес-аналитики, о построении моделей, о прогнозировании спроса и планировании продаж в связи с задачами, поставленными экономическим кризисом… Для обмена опытом… Но он отказался.

«Если компания начала серьезно задумываться об эффективности цепочки поставок только сейчас, в трудные времена, то вряд ли ей чем то можно помочь, - сказал он. - Ничего специфически “кризисного”, в том числе в области BI, мы не делаем. Повышать эффективность работы нужно постоянно, и тогда компания не встретит кризис с раздутыми затратами и неэффективными бизнес-процессами».

Создание интегрированной системы планирования, неотъемлемой частью которой является система прогнозирования спроса и планирования продаж, в качестве стратегической задачи ИТ-дирекции была поставлена топ-менеджментом «Балтики» еще в 2007 году, по окончании очередного этапа внедрения CRM системы (об этом проекте мы писали в IE, № 7/2008). Полностью проект был завершен в конце 2008-го, и с января 2009-го началась промышленная эксплуатация.

Инициаторами этой работы явились отдел маркетинга и отдел прогнозирования и планирования продаж «Балтики». Была поставлена задача повысить качество прогнозирования спроса по всему ассортименту продукции и по всем звеньям логистической цепочки. Требовалось формировать планы отгрузки продукции на различные периоды на основании прогноза спроса, данных о фактических остатках, целевых указаний.

«Отчеты, генерируемые операционным блоком CRM системы, позволяют получать любую оперативную информацию, - говорит руководитель отдела прогнозирования и планирования продаж Павел Иванов. - Но по мере накопления данных потребовался более глубокий анализ данных за большие периоды времени (до двух лет) с разбивкой по месяцам или неделям. Небходимо было решение, которое могло бы совместить в одной системе координат различные показатели по торговым точкам. Например, дистрибуцию и долю собственной продукции на полке торговой точки».

Задача осложнялась тем, что цепочка движения продукции «Балтики» до потребителя - довольно многозвенная, поэтому чрезвычайно важную роль в аналитической системе должны играть средства взаимодействия с партнерами, со всеми членами логистической цепочки. «Пиво считается проданным, когда потребитель уносит бутылку из магазина, а не в момент отгрузки товара дистрибьютору», - поясняет Герман Эпштейн. Поэтому без актуальных данных о розничных продажах никакое прогнозирование и планирование смысла не имеет. Не менее важны данные возможностях поставщиков и условиях использования транспорта, о наличии сырья, тары, доступных производственных и складских мощностей, полуфабрикатов на разных стадиях производства и готовой продукции, о товарах в пути и т. д. Все эти вопросы требовали особого внимания в ходе проекта.

Наконец, еще одна цель проекта состояла в том, чтобы упорядочить процесс согласования планов продаж в распределённой среде, сделать его более управляемым и понятным для всех участников.

Технический аспект

С технологической точки зрения решение состоит из хранилища данных и разработанного для этой задачи BI-приложения. Оно интегрировано с ERP системой «Монолит», разработанной петербургской компанией «Монолит-Инфо» и уже более десяти лет используемой в «Балтике», и CRM системой того же вендора, внедренной в 2007 году.

Из ERP системы в систему прогнозирования спроса и планирования продаж передаются фактические данные об отгрузках продукции и о производственных ограничениях. Обратно в ERP поступают согласованные планы. Из CRM система планирования получает данные о фактических остатках на складах дистрибьюторов и о продажах на рынке.

Интерфейс системы прогнозирования спроса и планирования продаж построен по принципу панели управления: на одном экране собрана вся необходимая для принятия решения информация - текущий прогноз/план, фактические данные за прошлые периоды, разнообразная аналитика.

В основу системы положена BI-платформа Microsoft SQL Server 2005. Расчет прогноза осуществляется внешней подключаемой компонентой (в настоящий момент это система Good4Cast компании Forecsys). Требования к аналитической системе были представлены отделом прогнозирования и планирования продаж. По словам Павла Иванова основное внимание уделялось гибкости и скорости работы, так как в процесс планирования вовлечено большое количество сотрудников, которые должны в оперативном режиме анализировать фактические данные и корректировать планы в зависимости от сложившейся ситуации. Необходимо было обеспечить поддержку регламента процесса планирования, чтобы его ход стал прозрачным и можно было в любой момент времени получать информацию о статусе готовности плана. На основании этих требований был произведен выбор архитектуры и поставщика решения (компания «Монолит-Инфо»). Было решено разрабатывать специализированное приложение, так как предлагавшиеся на рынке продукты не могли удовлетворить требования бизнес-заказчика. Полученный результат в полной мере подтвердил правильность такого подхода. Сотрудники отдела прогнозирования и планирования продаж принимали активное участие в тестировании системы на стадии приемки.

Дополнительное, но очень важное достижение этого проекта, о котором нельзя не упомянуть, - интеграция в одном решении данных из ERP- и CRM систем. Это позволило установить постоянные связи между всеми участниками цепочек поставок продукции на уровне ИТ систем, и в то же время не был упущен контроль качества данных, их достоверности.

Система прогнозирования спроса и планирования продаж: основные характеристики

Функция прогнозирования позволяет рассчитывать прогноз спроса на требуемый интервал вперед (скользящее прогнозирование) с необходимой детализацией. Входной информацией для этого являются фактические данные отгрузки за прошлые периоды и данные об оценке рынка (объем в натуральном выражении) по годам, включая будущий год.

Рассчитанный прогноз может быть скорректирован аналитиком для учета внешних воздействий на рынок. В системе предусмотрена функция, позволяющая применять корректировки из прошлых прогнозов к соответствующим периодам прогноза текущего. При этом можно анализировать прогноз на соответствие целям компании, проводить сценарный анализ и создавать различные версии прогноза. Последним шагом в работе над прогнозом является его публикация. После этого он становится доступен пользователям, а также для функции иерархического ступенчатого планирования.

Функция иерархического планирования решает следующие задачи:

распределение полученного прогноза по географии продаж;

создание и согласование прогноза поставок продукции по всем звеньям логистической цепочки.

Каждый пользователь на своем уровне ответственности может вносить изменения в распределение прогноза, сравнивая при этом текущий прогноз с фактами текущего и прошлого года, с предыдущим прогнозом и прогнозом, сделанным на начало года (возможно несколько версий). Существует регламент, предусматривающий порядок действий пользователей на различных уровнях ответственности. Дополнительно в системе ведется ассортиментная матрица, задающая доступный ассортимент для каждой территории (матрица продаж) и календарь маркетинговых акций.

О прогнозных моделях

Больной вопрос практически любого BI-проекта - происхождение и реалистичность моделей, по которым выполняется прогнозирование. «Все наши модели собственные, разработанные в компании, - рассказывает Герман Эпштейн. - Больше взять их неоткуда. Ни одна стандартная европейская схема, преподносимая поставщиками решений как “лучшая практика”, работать у нас не будет. В условиях России в оптимизационную модель добавляется большое количество переменных, которые могут быть проигнорированы в Европе: это огромные расстояния, низкая плотность населения, слабое развитие транспортной сети и многое, многое другое».

Надо сказать, что некоторых топ-менеджеров общая нестабильность инфраструктуры, сильное влияние непредсказуемых факторов (например, «товар застрял на таможне на неопределенный срок» или «лед еще не встал, поэтому машины не идут») приводят к мысли, что нет и смысла налаживать планирование, когда любая подобная случайность может не только всю оптимизацию свести на нет, но и сильно осложнить положение дел. Герман Эпштейн с этим категорически не согласен. «Напротив, чем сложней ситуация и больше риски, тем тщательней нужно планировать, расставлять приоритеты, в том числе в логистике, стараясь нивелировать негативные эффекты возможных форс-мажоров», - уверен он.

Важные аспекты и потенциальные проблемные места для прогнозирования спроса и планирования продаж

Обеспечить необходимую глубину исторических данных. Чем больше эта глубина, тем точнее будет рассчитан прогноз. И тем труднее обеспечить достоверные факты с выбранной для прогнозирования детализацией.

Обеспечить чистоту исторических данных. Очистка данных состоит в корректировке или исключении той их части, которая искажена внешними воздействиями - маркетинговыми акциями по стимулированию спроса, проблемами в производстве, - в результате чего отгрузка продукции компании временно уменьшалась.

Определить горизонт прогнозирования. При этом важным фактором является возможность достоверной оценки тенденций рынка (рост/спад).

Определить текущее положение и спрогнозировать дальнейший жизненный цикл продукта.

Проанализировать профили спроса по историческим данным. Выявить периоды колебания спроса.

Выбрать адекватные методы прогнозирования и статистического анализа, методы экспертных оценок точности полученных прогнозов и уровень требуемых корректировок.

Но даже при выполнении всех перечисленных шагов переход от прогноза спроса к плану продаж осложняется дополнительными факторами.

Различная детализация прогноза спроса и плана продаж. Прогноз спроса с требуемой точностью может быть построен менее детально - например, по группам товаров и регионам. В то время как план продаж должен быть детализирован до конкретной продукции, города или точек доставки.

Различные горизонты прогнозирования/планирования и различная периодичность. Как правило, горизонт прогнозирования спроса больше горизонта планирования. Вследствие этого периоды прогнозирования спроса больше периодов планирования.

Планы должны учитывать внешние воздействия на рынок в виде маркетинговых акций.

Планы должны учитывать производственные ограничения: мощность производства, емкость складов, возможности по доставке.

Планы должны быть согласованы со стратегическими целями компании.

Количество и географическое распределение сотрудников, участвующих в цикле планирования.

Сжатые временные рамки, которые отводятся на подготовку и согласование плана.

В результате подготовка плана продаж по прогнозу спроса из расчетной задачи превращается в сложный процесс взаимодействия большого числа (до нескольких сотен) сотрудников, когда в интерактивном режиме происходит согласование плана с целями компании, текущими производственными ограничениями и планируемым воздействием на рынок.

Список литературы

http://www.iemag.ru

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://logistic-forum.lv

Дата добавления: 30.05.2013