Денис Салтыков, ведущий консультант практики Distribution компании Columbus
Как повысить показатели эффективности
Перечисленные в предыдущей статье показатели эффективности можно улучшить путем применения ряда управленческих методик и подходов. Степень влияния каждого из подходов зависит от множества факторов, но выполнение любого из них приблизит компанию к оптимуму товарных запасов:
- Выбор оптимальной стратегии поставки
- Повышения качества процессов прогнозирования спроса и точности прогноза
- Эффективное управление частотой поставок
Рассмотрим каждый из пунктов подробнее.
Выбор стратегии поставок: поставка «на склад» и поставка «под заказ»
В идеальном мире клиент хочет получать все и сразу, а компания стремится минимизировать издержки и сокращать запасы продукции. Поиск разумного компромисса является целью определения стратегии поставок – поставки на «склад» или поставки «под заказ» для каждой номенклатурной позиции.
Популярные товары, продукция, широко представленная у конкурентов, специально продвигаемые товарные позиции должны быть в постоянном наличии на складе отгрузки. Это продукция, поставляемая «на склад». Ее характеризует нулевое время ожидания клиента, постоянное поддержание запаса и контроль свободного наличия на складе отгрузки.
Менее популярные товарные позиции, уникальные предложения, не имеющие аналогов, любая продукция, отгрузку которой клиент готов ждать на протяжении всего цикла поставки, – продукция, поставляемая «под заказ». В этом случае процесс поставки на склад запускается только после размещения клиентского заказа или даже после предварительной оплаты заказа.
Часто применяются и более «сложные» стратегии поставки. Например, одно из предприятий лакокрасочной отрасли использует распределительный центр и несколько региональных складов-филиалов, которые пополняются с центрального склада. Реализация продукции осуществляется со всех складов. При этом товар «А» является товаром, поставляемым «на склад» и на складе-распределителе, и на складах-филиалах. Товар «В» является поставляемым «на склад» на складе-распределителе, но поставляемым «под заказ» на складах-филиалах (операция поставки на склад-филиал в данном случае осуществляется посредством заказа на перемещение со склада-распределителя). А товар «С» является поставляемым «под заказ» и на складе-распределителе, и на складах-филиалах:
Распределитель
Филиал
Товар «А»
Поставка «на склад»
Поставка на «склад»
Товар «В»
Поставка «на склад»
Поставка «под заказ»
Товар «С»
Поставка «под заказ»
Поставка «под заказ»
Если абстрагироваться от конкретного предприятия, то каков критерий выбора стратегии поставки для товаров «А», «В» и «С»? На этот вопрос нет однозначного ответа, все зависит от широты ассортиментного перечня, наличия развитой конкурентной среды, стратегий и планов продвижения новых товаров и массы других факторов.
Один из самых простых статистических критериев нам предоставляет закон Парето. В соответствии с АВС-классификацией по частоте размещения заказов (не объемов отгрузок, а именно частоте спроса) наиболее популярные позиции должны быть всегда представлены на складе. Наименее популярные позиции могут поставляться строго под заказ. Промежуточные варианты подходят под стратегию товара «В» из нашего примера.
Применяя данный принцип, мы оптимизируем запасы, поддерживая запас только по наиболее популярным товарным позициям. Такой подход вряд ли применим на заводах пищевой отрасли (вся продукция, как правило, должна быть представлена на складе). Но, например, для изготовителей товаров для ремонта (ЛКМ, сухие смеси, кафель и т.п.), продажи и дистрибуции автозапчастей, мебели и сантехники – это очень хороший метод, позволяющий сбалансировать ассортимент по товарному наличию.
Пример из практики
Производитель и дистрибутор деревянных оконных систем (позаказное производство по размерам заказчика) значительно расширяет свой ассортимент за счет запуска нового товарного направления – дверных блоков из массива и сопутствующей продукции – дверная фурнитура, наличники, плинтуса. С учетом широкого модельного ряда, различных вариантов стандартных типоразмеров, цветов и используемых пород дерева, общий ассортимент продукции приближается к 20000 вариантам изготовления.
На высококонкурентном рынке материалов для строительства и отделки желаемый срок ожидания клиента стремится к нулю. С другой стороны, невозможно поддерживать на складе весь ассортимент готовой продукции во всех цветовых комбинациях и типоразмерах.
Компания провела предварительный анализ рынка для выявления наиболее популярных моделей, материалов (дуб, сосна) и цветов (беленый, коньячный и оригинальный цвет дуба, окраска сосны под ценные породы древесины – темный дуб, орех, венге). Варианты дверей из массива ольхи, бука и ореха, а также «экзотическая» отделка с применением техник патинирования, браширования и т. п., предлагаются клиенту «под заказ», с фиксированным сроком ожидания, необходимым для полного цикла производства. При этом весь запас сырьевых компонентов и фурнитуры постоянно поддерживается на производственном складе для минимизации времени ожидания.
За счет грамотной стратегии поставки общий перечень номенклатур, поставляемых «на склад», составил порядка 150 вариантов дверных блоков (4 варианта типоразмера, 6 вариантов цветов, 3 «глухих» модели, 3 модели с типовым остеклением), 30 сопутствующих номенклатур (дверные коробки, 2 ширины дверных доборов, наличники и плинтусы) и около 120 единиц дверной фурнитуры. Продукция, отгружаемая со склада, составила более 80% от оборота в новом товарном направлении. Управление запасом данной продукции происходило на базе настроек Минимум и Максимум в ERP-системе Microsoft Dynamics AX. В ходе сводного планирования система сравнивает текущий свободный запас со значением Минимум, если запас опустился ниже минимального значения, то дается команда на его пополнение до уровня Максимум.
На основании данных о фактических предпочтениях клиентов и планов по продвижению новой продукции, перечень номенклатуры, поставляемой «на склад», пересматривается 1 раз в квартал.
ERP-система Microsoft Dynamics AX 2012 позволяет использовать любые из перечисленных стратегий поставок и еще более сложные варианты в случае собственного производства. Например, производство продукции «под заказ» одновременно с поставкой запасов сырья для этой продукции «на склад». А в случае использования стратегии поставки «на склад» система поддерживает несколько базовых вариантов управления товарными запасами: поставка под прогноз спроса и страховой запас, поставка по статистической точке заказа, поставка по принципу «минимум/максимум».
Повышение качества процесса прогнозирования спроса
Случаи, когда поставка продукции «на склад» осуществляется на основании прогноза спроса, распространены повсеместно. Прогноз спроса является источником информации о будущем спросе и позволяет планировать поставку продукции с требуемой частотой, создавая запас заблаговременно с учетом требуемого уровня оборачиваемости.
При этом большинство компаний отмечает низкую точность прогнозирования, что негативно сказывается на уровне сервиса и влечет рост страховых запасов. Наряду с правильно выбранными стратегией поставки, горизонтами прогнозирования и детализацией прогноза, важной составляющей процесса прогнозирования спроса является оценка и анализ отклонений.
Выделяют два типа отклонений. Первый тип – это случайные ошибки прогнозирования. В этом случае менеджмент, как правило, стоит перед выбором: либо наращивать страховые запасы, либо менять стратегию поставки в пользу «поставки под заказ».
Второй тип отклонений – системные ошибки прогнозирования, то есть отклонения от факта в одну и ту же сторону на протяжении нескольких итераций прогнозирования. Системные ошибки наиболее вредоносны и часто обусловлены системным фактором, влияющим на ход расчета прогноза спроса. Например, менеджер отдела продаж заинтересован занижать прогноз для перевыполнения планов и получения дополнительных премий. А товарный логист вынужден завышать прогноз для формирования излишнего запаса в качестве подстраховки. Любая системная причина должна быть выявлена и устранена из процесса прогнозирования.
Аналитические отчеты, формируемые на базе информации о планируемом и фактическом спросе в ERP-системе Microsoft Dynamics AX 2012, позволяют бороться с отклонениями системного характера. Кроме того, внутри системы существует встроенный инструмент прогнозирования спроса, основанный на статистике продаж и алгоритмах расчета на базе временных рядов. Он позволяет учитывать сезонные зависимости, исключать атипичные всплески или падения спроса, обеспечивая высокую точность статистического прогнозирования.
Управление частотой поставок
Если данные о будущем спросе известны на достаточно продолжительный период времени или точность прогнозирования спроса находится на допустимом уровне, появляется возможность управлять частотой поставки. Под термином «поставка» подразумевается достаточно широкий спектр операций. Это может быть закупка товаров от поставщика, перемещение с центрального склада на склад отгрузки, либо речь может идти о собственном производственном выпуске или закупке сырья и материалов для нужд собственного производства. Во всех случаях менеджер по запасам решает один немаловажный вопрос: как часто пополнять запас конкретной продукции на конкретном складе?
Сразу хочу предостеречь от одной распространенной ошибки. Частота поставки напрямую влияет на товарную оборачиваемость и очень слабо связана с циклом поставки. Например, продукция с циклом поставки 1 день может планироваться к поставке на еженедельной основе. И наоборот, продукция с длительным циклом поставки, например, 45 дней, поставляется с частой 2 недели. Как же определить оптимальную частоту поставки?
В этом вопросе все зависит от ресурсных ограничений предприятия. Какой тип ресурса наиболее критичен в данный момент времени и на перспективу планирования поставок – складские площади, складской персонал и оборудование или финансовое обеспечение? Если нет возможности расшить узкое место, планируйте поставку таким образом, чтобы наиболее критичный ресурс имел максимальную оборачиваемость в использовании.
В случае ограничения площадей хранения или финансовых активов, частота поставки продукции и, как следствие, товарная оборачиваемость должны быть максимальны. В случае ограничения мощности производственных ресурсов, складского персонала или оборудования частоту поставок необходимо снижать, увеличивая размеры партий поставки.
При наличии большого ассортимента нет необходимости повышать частоту поставок одновременно для всех товарных позиций. В соответствии с правилом Парето достаточно управлять наиболее ходовыми позициями, которые дают большую часть оборотов, чтобы управлять состоянием всего товарного запаса.
В зависимости от того, какой ресурс наиболее критичен – складские площади или финансовые активы, целесообразно проводить товарный АВС-анализ, оценивая объем отгрузок в единицах хранения склада (паллетоместах) или в денежном выражении по себестоимости отгружаемой продукции соответственно. Товары класса «А» должны иметь максимальную оборачиваемость и частоту поставок. Товары класса «С» могут оборачиваться значительно медленнее, так как не сильно влияют на использование ограниченного ресурса.
Например, в случае ограничения складских площадей принято решение по всем товарам класса «А» планировать поставку с частотой 1 неделя, по товарам класса «В» – с частотой 2 недели, а товары класса «С» с частотой 45 дней. На практике вряд ли найдется такое предприятие, менеджмент которого признает, что ему в первую очередь важен ресурс склада или финансовое обеспечение операций. Как правило, при построении эффективной системы управления запасами требуется учесть оба фактора одновременно. Как быть?
Решение заключается в одновременном использовании сразу нескольких АВС-классов. В нашем случае одновременно проводится АВС-классификация по объемам отгрузок в паллетоместах и в себестоимости отгружаемой продукции. На выходе имеем вот такую двойную АВС-матрицу (пример):
Себестоимость→
Класс «А»
Класс «В»
Класс «С»
Паллетоместа↓
Класс «А»
≈ 5% SKU
≈ 40% оборота
≈ 2% SKU
≈ 10% оборота
≈ 5% SKU
≈ 5% оборота
Класс «В»
≈ 3% SKU
≈ 10% оборота
≈ 10% SKU
≈ 15% оборота
≈ 15% SKU
≈ 5% оборота
Класс «С»
≈ 5% SKU
≈ 5% оборота
≈ 15% SKU
≈ 5% оборота
≈ 40% SKU
≈ 5% оборота
Каждая товарная позиция относится к одному из пересечений данной таблицы. Далее можно установить длительность частоты поставки для каждого из пересечений и соответствующего товарного множества, например:
Себестоимость→
Класс «А»
Класс «В»
Класс «С»
Паллетоместа↓
Класс «А»
3 дня
7 дней
21 день
Класс «В»
7 дней
21 день
45 дней
Класс «С»
21 день
45 дней
90 дней
Из таблицы следует, что все товары классов «АА», «АВ» и «ВА» должны оборачиваться максимально быстро, так как объемы отгрузки данных товарных позиций велики как в единице измерения склада, так и в финансовом выражении. Товары «ВС», «СВ» и «СС» вносят наименьший вклад в объемы, поэтому их оборачиваемость абсолютно не критична и не повлияет на общую картину. Такие товары могут поставляться с крайне низкой частотой.
По сути мы имеем очень просто сформулированную тактику работы для цепи поставок. В ней не фигурируют конкретные товарные позиции, а в случае необходимости изменения товарной оборачиваемости параметры частоты поставок можно переформулировать сразу для всего подмножества номенклатур, относящегося к конкретной комбинации АВС-классов.
Пример из практики
Крупная лакокрасочная компания выпускает собственную продукцию и реализует товары, закупаемые у других предприятий холдинга. Общий товарный ассортимент насчитывает более 2500 номенклатур. Средняя оборачиваемость запасов на складе готовой продукции составляет 42 дня. Руководство торгово-производственного холдинга решило повысить операционную эффективность.
После проведения «двойной» АВС-классификации выяснилось, что 65% долю в обороте занимает 5% самых ходовых продуктовых позиций собственного производства и еще 8% покупных товаров. Сокращение в ERP-системе Microsoft Dynamics AX параметров частоты поставки по данным товарным позициям в 2 раза (в основном с 28 до 14 дней) дало общее увеличение оборачиваемости с 42 до 35 дней. Нелинейная зависимость оборачиваемости от частоты поставок вызвана наличием дополнительных факторов – необходимости поддержания страхового запаса для минимизации ошибок прогнозирования спроса, ограничении по минимальным партиям выпуска изготавливаемой продукции и неравномерности спроса внутри месяца.
Дальнейшие работы по повышению качества прогнозирования (поиск и исключение системных ошибок), работы по обеспечению меньших партий производственного выпуска (производственные мощности не были загружены полностью даже в период высокого сезона) привели к сокращению оборачиваемости товарного запаса до 31 дня при неизменном уровне сервиса. При этом работа велась только по ограниченному перечню продукции «АА», составляющей 13% от общего ассортимента товарных позиций.
Таким образом, мероприятия по повышению эффективности сократили период использования дополнительных складских площадей в «высокий» сезон с 5 до 3 месяцев и высвободили ранее замороженные в товарных запасах денежные средства.
Практически в каждом проекте внедрения ERP-системы требуется функциональность АВС-классификации. Важно не только проводить подобного рода классификацию по различным критериям, но и отражать управленческое решение в виде настроек стандартных параметров планирования частоты поставки на базе значений АВС-классов. Подобные механизмы реализованы в ходе внедрения функциональности сводного планирования ERP-системы Microsoft Dynamics AX 2012 на предприятиях с большим количеством товарных позиций.
Вместо заключения
Внедрение ERP-системы считается хорошим поводом для пересмотра имеющихся бизнес-процессов и подходов к управлению компанией в сторону повышения операционной эффективности. Функционал ERP-системы Microsoft Dynamics AX 2012 – хороший инструмент для выстраивания эффективной системы управления запасами. Но во многом успех в решении данной задачи зависит от того, на сколько четко она формализована. Это, в свою очередь, зависит от способности менеджмента организации договариваться между собой, формулировать оптимальную стратегию и иметь отработанные способы оценки ее оптимальности с учетом имеющейся ресурсной, продуктовой и рыночной специфики.
