Как сделать цепочки поставок конкурентным преимуществом для бизнеса?

В рамках статьи мы последовательно разберем:

• шаги, необходимые для создания модели;
• влияние калибровки модели на достоверность результатов, а также самое понятие калибровки;
• принципы выбора платформы моделирования.

Дизайн и моделирование цепей поставок – бесконечные темы, и по каждому пункту можно написать отдельный полноценный материал. Сегодня мы рассмотрим процесс целиком и для начала постараемся выяснить истоки самой задачи и понять, для кого особенно актуально ее решение.

Проблемы с ситуативными решениями в цепях поставок начинаются одновременно с серьезным ростом бизнеса. Стандартная практика большинства отечественных и зарубежных компаний – автоматизация отдельных функций цепей. Внедрение систем управления складами, транспортом и других логистических бизнес-систем, конечно, помогает достичь локальных целей, но при этом бизнес получает эффективные решения в неэффективной цепочке поставок.

Для решения этой задачи многие западные организации приходят к концепции planning by design («планирование через моделирование»). Суть этой концепции – в построении гибкой модели цепей поставок и применении к ней методов сценарного анализа, результаты которого потом используются при планировании на стратегическом и тактическом уровнях.

Эта концепция помогает справиться со сложностями, с которыми сталкиваются современные компании: волатильный спрос, санкционные войны между странами, несвоевременность поставок из-за изменяющихся условий. Кроме того, непрозрачность цепей поставок усложняет определение рычагов экономии, даже несмотря на прозрачные финансовые отчеты. Применение подхода planning by design дает возможность быстро оценить, насколько каждая статья расходов в цепях поставок отклоняется от текущих показателей в зависимости от структуры цепи.

Еще одна сложность, с которой сталкиваются компании, – это невозможность оценить стоимость принятия решений в цепях поставок. К примеру:

• Во сколько обойдется компании увеличение частоты поставок?
• Как скоро окупится покупка следующей единицы транспорта?
• Какие расходы понесет компания при переключении одного из плеч цепочки поставок?
• Нужно ли строить новый распределительный центр и когда это лучше всего сделать в горизонте 3–5 лет?
• Какова оптимальная доля локальных поставщиков?

И если на большую часть вопросов, влияющих на бизнес, можно ответить, создавая сложные модели в Excel, то некоторые вопросы требуют обработки настолько большого массива данных, что без специализированного программного обеспечения не обойтись.

Давайте разберем по шагам подход к моделированию цепей поставок.

На этом этапе нужно описать:

• узлы цепочек поставок (поставщики, складская инфраструктура, клиенты) и их ограничения;
• политики товародвижения (на первом плече, между складами, между складом и клиентом);
• затраты, которые несет компания на различных участках цепи (транспортные тарифы, складские операции, замороженные в товарном запасе средства, ФОТ и т.п.);
• спрос в разрезе клиентов и лет (если предполагается мультипериодная модель).

Такие данные хранятся децентрализовано, т.е. для построения модели необходимо провести трудоемкую аналитическую работу – данные следует собрать, проанализировать и привести к формату, необходимому для загрузки в модель. Также требуется тщательно задокументировать процесс сбора данных и описать процесс обновления данных в модели.

В контексте цепей поставок – это поиск необходимого и достаточного уровня соответствия результатов моделирования операционным и финансовым результатам в области затрат. Обычно это часть отчета PL, и сам процесс калибровки производится на исторических данных, к примеру, на одном из полугодий завершившегося финансового года. Как только калибровка произведена, а ее критерии задокументированы, происходят два замечательных события одновременно:

1. Появляется база для сценарного анализа.
2. Уровень доверия к результатам моделирования сильно возрастает – в определении критериев калибровки участвуют все подразделения компании, которые имеют отношение к цепям поставок.

Сценарии – это сформулированные в виде «а что, если …» вопросы к модели, которые позволяют выявить рычаги для оптимизации существующей цепочки поставок, оценить варианты ее развития, провести риск-анализ. Результаты сценарного анализа являются, на наш взгляд, ключевой ценностью моделирования.

Существуют два пути реализации концепции planning by design. Первый – использование традиционных инструментов анализа. В первую очередь речь идет об Excel. Второй способ – это использование специализированного программного обеспечения класса Supply Chain Design (SCD). Сейчас мы не будем подробно останавливаться на использовании Excel – это тема для отдельного материала, а дадим рекомендации, как подобрать более сложный ИТ-инструмент для решения текущих задач.

Формированием критериев эффективности тех или иных бизнес-решений занимаются аналитические агентства, например Gartner, но, поскольку класс решений SCD, на мой взгляд, был несправедливо обделен их вниманием, я поделюсь критериями, которые мы выработали на проектах оптимизации цепей, и которые доказали свою эффективность.

1. Обязательные, которые отвечают за основное назначение системы.
2. Дополнительные, которые облегчают работу специалисту по моделированию, добавляют удобства и сокращают время решения задач.

• движка оптимизации (design engine). Это набор алгоритмов, которые используются системой SCD при расчете Baseline-модели и сценарном моделировании.
• структур хранения данных моделей. В первую очередь реляционных баз данных. Но есть примеры систем, которые хранят данные и в плоских файлах. Если используются базы данных, то задача построения модели сводится к заполнению наборов соответствующих таблиц.
• механизмов сценарного анализа. Это главная ценность систем SCD. Механизм позволять сравнивать результаты выполнения разных сценариев.
• возможности моделирования ограничений. Например, наличие ступенчатых функций позволяют гибко моделировать особенности функционирования цепочек поставок каждой конкретной компании.
• возможности проведения мультипериодного анализа для долгосрочного планирования (ежегодно, трех-, пятилетний период и т.д.) и для тактического планирования (ежемесячно, еженедельно и т.д.).
• возможности моделирования мультиэшелонной цепи поставок. Очень часто стратегия управления цепями поставок предполагает разделение локаций хранения высоко- и низкооборачиваемых товаров в зависимости от политик хранения и структуры спроса.

 – это главная ценность, но современные системы предоставляют также очень полезные неосновные инструменты. К примеру:

• подсистемы для интеграции данных. При отсутствии подсистемы для сбора данных из источников большую часть работы нужно выполнять вручную, что влияет на общую трудоемкость шага.
• облачные сервисы. Наличие такого формата решает одновременно две задачи. С одной стороны, через SaaS возможно организовать совместную работу над моделью целой команды, где одни сотрудники занимаются ее разработкой, другие – расчетом сценариев и выгрузкой результатов, а третьи – анализом. Кроме того, из облака становятся доступны дополнительные вычислительные мощности, позволяющие сократить время расчета сценариев.
• геолокационные инструменты реализуют возможности геоинформационной системы (ГИС), позволяющие пользователям осуществлять картографирование, геокодирование, маршрутизацию и решать задачи по нахождению расстояния и времени.

Создание модели цепочки поставок – первый шаг для перехода к процессу непрерывного сокращения затрат, эффект от которого можно посчитать в цифрах. А цепочка поставок может быть вашим конкурентным преимуществом – или черной дырой, в которую, во-первых, утекают горы инвестиций, во-вторых, снижается эффект от работы традиционных корпоративных систем, поддерживающих логистику. Стоит попробовать оптимизировать этот участок, не правда ли?