Между спросом и предложением

CIO №12/2007 | Елена Некрасова

В теории и практике управления цепочками поставок существует так называемый эффект хлыста: небольшие возмущения с одной стороны логистической цепочки (в потребительском спросе) вызывают сильные колебания с другой стороны — у производителей сырья, материалов и компонентов. Основными методами минимизации этого эффекта являются обеспечение доступности информации о спросе и ограничениях в ресурсах по всей цепочке поставок для всех ее звеньев и постоянная работа над повышением точности прогнозов спроса.

Основой управления любой цепочки поставок в современном мире, ориентированного на потребителя, является получение информации о потребителях. Важность подобного рода информации не вызывает сомнения. Любой компании необходимо знать, что продавать, где, когда и в каком количестве. «Очень часто можно услышать: „У нас в компании нет планирования спроса — мы работаем только под заказ“ или „В нашем бизнесе невозможно прогнозировать спрос“. И практически всегда это оказывается неверным, — рассказывает Андрей Терехов, партнер консультационной группы АТК, официального представителя компании Adexa в России. — Планирование осуществляется всегда, но эта функция просто „размыта“ по всей структуре компании: службы снабжения делают закупки сырья и материалов под „ожидаемый“ объем производства, который составляют на основе своих экспертных оценок, финансисты подготавливают финансовые бюджеты по реализации продукции на будущее и т. д.». По мнению Бориса Меленевского, руководителя группы предпроектного консалтинга, Oracle СНГ, система планирования спроса является одним из ключевых элементов в процессах планирования: «Достаточно вспомнить о горизонте составления планов, их дискретности и периоде перепланирования. Кроме того, при планировании спроса необходимо учитывать множество параметров, например вывод на рынок нового продукта, проведение маркетинговых акций и т. д. Ошибки при планировании спроса оборачиваются огромными затратами для предприятия. Вместе с тем, планирование спроса не может существовать само по себе. Инерционность элементов логистической цепи компании может свести на нет все преимущества, обеспечиваемые благодаря более точному прогнозу. На мой взгляд, эффект может быть достигнут только за счет сбалансированности всех элементов логистической цепочки».

Предприятие должно поставить товар надлежащего качества в указанном количестве в соответствующее время — эти условия определяют понятие «идеальный заказ». Обеспечить их выполнение можно двумя способами: либо хранить заведомо завышенный запас товаров, либо знать, где и когда какой объем товаров будет востребован, и обеспечить наличие на складах оптимального резерва, необходимого для покрытия заказов клиентов. С точки зрения повышения уровня обслуживания клиентов, хранение завышенного запаса является «беспроигрышным» решением, но при этом и более затратным: товар надо приобрести (заморозить денежные средства), хранить (хранение требует денежных средств), кроме того, он может устаревать как физически, так и морально, а также иметь ограниченный срок годности. «Многие компании имеют значительные резервы, которые позволяют им оперативно реагировать на изменение спроса. Однако наличие больших запасов часто становится проблемой, например, когда компания сталкивается с сокращением объема продаж. Именно поэтому в последнее время особый интерес вызывают технологии бережливого производства (Lean Manufacturing) и управления цепочками поставок (Supply Chain Management)», — отмечает Борис Меленевский.

Наличие необходимого товарного запаса в нужном месте и в нужное время гарантируется прогнозированием и планированием сбыта с использованием алгоритмов оптимизации складских запасов. Если менеджмент компании владеет достоверной экономической информацией и необходимыми расчетами по всей цепочке деятельности предприятия, ускоряется пересмотр цен внутри компании, оперативно принимаются решения по новому уровню цен, отражающему изменения на рынке. При достаточно аккуратном прогнозе предприятие может максимально приблизиться к 100-процентному исполнению заказов клиентов, минимизировав общие логистические издержки.

Инструменты планирования

Рынок программных продуктов для решения задач управления спросом в России пока только формируется. Андрей Терехов отмечает, что большую часть прогнозного программного обеспечения можно отнести к одной из четырех категорий.

  • Электронные таблицы часто применяются для создания прогнозов. На них легко выполнить упрощенные модели, использования которых, однако, следует избегать. Электронные таблицы и реляционные БД могут являться подходящим инструментом для хранения исторических данных, отслеживания точности прогнозов и создания отчетов. Кроме того, многие прогнозные пакеты имеют интерфейс для таких продуктов.
  • Статистические пакеты широкого назначения разработаны для экспертов в области статистического анализа и содержат широкий спектр аналитических средств. Прогнозирование практически всегда доступно как дополнительная опция. Эти пакеты предполагают высокий уровень подготовки пользователей (в области количественного анализа) и предусматривают, что все строящиеся модели и утверждение решений выполняет сам пользователь.
  •  Пакеты бизнес-прогнозирования разработаны для деловых людей. Они, как правило, содержат в себе лучший набор методов прогнозирования для корпоративных данных, таких, как экспоненциальное сглаживание, анализ временных рядов Бокса-Дженкинса, модель прерывистого спроса Кростона, событийная модель и динамическая регрессия. Такие пакеты предусматривают высокую степень самостоятельности системы в выборе модели и утверждений, позволяя даже неспециалисту эффективно использовать их. Некоторые из них даже обеспечивают определение и согласование иерархических прогнозов.
  • Системы планирования спроса разработаны для автоматического создания большого количества прогнозов. Многие из подобных систем могут функционировать и независимо, и как часть единой системы управления цепочками поставок. Несмотря на схожесть с пакетами бизнес-прогнозирования в плане функциональности, они разработаны для управления задачами корпоративного масштаба.

Специализированные системы управления цепочками поставок включают в себя встроенные системы планирования спроса. Мощная функциональность этих систем предусматривает наличие множества разнообразных статистических моделей, автоматический подбор моделей, иерархическое прогнозирование, корректировку прогнозов, формирование плана восполнения запасов и наложения на него факторов риска, связанных с доставкой и таможней, отслеживание выполнения прогнозов и возможность поддержки различных сценариев прогнозов.

Таким образом, информационные системы дают возможность выработать идеальный прогноз потребностей, ввести ограничения и сформировать план, который позволит максимально удовлетворить потребности клиентов.

Прогноз на завтра

Рассмотрим подробнее основной перечень функций ИТ-решений, которые предназначены для планирования спроса. Как правило, отмечают эксперты ant Technologies группы компаний «Пилот», эти решения внедряются с целью:

  • оптимизировать товарный запас, находящийся в цепочке поставок;
  • повысить доступность запаса для конечного потребителя;
  • улучшить процессы взаимодействия с поставщиками и клиентами;
  • предоставить эффективные инструменты моделирования для стратегии «что, если…»;
  • снизить или устранить недостаток или избыток запасов;
  • сократить административные затраты в цепочке поставок;
  • измерить показатели эффективности.

Каким же набором специфических функций должно обладать ИТ-решение, чтобы оно поддерживало базовые бизнес-процессы в сфере планирования, позволяло анализировать сложные структуры спроса, распознавать и реагировать на его изменения и составлять кратко-, средне- и долгосрочные прогнозы?

Прежде всего, это средства подготовки данных для планирования и построения прогнозов спроса. Они включают в себя доступность исторической информации по продажам; генерацию прогноза с учетом определения наилучшего уровня детализации по продуктовым группам и методики прогнозирования; прогнозирование продаж для новых продуктов, регионов и клиентов; управление жизненным циклом продукции; перепланирование в реальном времени.

Средства статистического прогнозирования. Грамотно настроенная система статистической обработки данных способна сгенерировать прогноз, который можно использовать для планирования производства и закупок «в чистом виде», без последующей обработки. Конечно, в компаниях, удовлетворяющих запросы клиентов как «под прогноз», так и «под заказ», всегда будет существовать необходимость вносить экспертные корректировки в статистические прогнозы. И здесь автоматически сгенерированные прогнозы смогут значительно облегчить работу менеджеров по продажам и маркетинговых аналитиков по составлению более точных прогнозов спроса.

Средства обработки, представления и анализа многомерных данных. В целях более точного определения потребительских наклонностей, так называемых профилей спроса, необходимо сегментировать историческую информацию и, соответственно, создавать прогнозы спроса в разрезе не только продукции и филиалов, но и пользовательских групп, сегментов рынка, территории продаж. Более детальный анализ данных позволит выявить существующие закономерности и тенденции в продажах и, следовательно, улучшить качество обслуживания клиентов.

Поскольку долгосрочное, среднесрочное и оперативное планирование спроса преследует различные цели, то в процессе используются разные единицы измерения и срезы данных. Если годовое планирование спроса обычно ведется на уровне обобщенных товарных групп в разрезе территорий и в разбивке по месяцам, то среднесрочное планирование имеет дело с более детальными товарными категориями, каналами сбыта и группами клиентов. Для обеспечения «бесшовного» перетекания долгосрочных планов в среднесрочные и, далее, в оперативные необходимо, чтобы система работала с иерархическим представлением данных. Например, все товары А, товарная группа А, категория товара А, год А, квартал А, месяц А и т. д. «Помимо средств визуализации, — отмечает Андрей Терехов, — система планирования должна обладать средствами обработки иерархических данных, такими, как агрегирование (распространение изменений в данных снизу вверх по иерархии), дизагрегирование (распространение изменений в данных сверху вниз по иерархии), копирование данных из одной иерархической группы в другую и т. п.».

Средства организации совместной работы позволяют:

  • получать в режиме реального времени информацию, вводимую, изменяемую или рассчитываемую другими пользователями;
  • разделять доступ к данным и функциям системы для различных категорий пользователей, участвующих в процессе планирования;
  • создавать программные предупреждения — алерты, которые автоматически информируют определенные категории пользователей о конкретных наступивших событиях или состояниях/значениях данных;
  • обмениваться комментариями к численным данным, которые смогут увидеть другие пользователи системы;
  • давать задания группам пользователей и отслеживать, когда каждый из них выполнит либо отклонит ту или иную задачу.

Интернет-технологии. Пользователи, участвующие в процессе планирования, могут находиться не только в центральном офисе компании, но и за его пределами. Это могут быть руководители отделов сбыта филиалов, ответственные за подготовку региональных прогнозов спроса, продавцы, которые работают на выезде и которым необходимо своевременно обновить прогнозы продаж по клиентам, и даже «очень близкие», т. е. лояльные клиенты, которые могут вводить в систему прогнозы своих закупок. Как следствие, возникает необходимость организации безопасного доступа по низкоскоростным интернет-каналам, без использования специфичного клиентского приложения, что позволяет обеспечить сокращение затрат на функционирование и поддержку решения.

Иметь или не иметь?

Выбор, внедрение и использование решений планирования и прогнозирования спроса — задачи достаточно сложные. Одна из самых характерных проблем, по мнению экспертов, — трудности с определением общего бюджета проекта по внедрению системы планирования. По словам Андрея Терехова, это обусловлено тем, что лишь отдельные компании реально, «на цифрах» представляют объем потерь и упущенной выгоды, связанный с неаккуратным прогнозированием спроса. «Маркетинговые бюджеты компаний, как правило, несоизмеримы с затратами на внедрение таких систем», — отмечает Борис Меленевский.

Определенные трудности возникают в формулировании четких целей, которых компания хочет достичь после внедрения системы прогнозирования, а также задач, которые она планирует решать с их помощью.

Существенной проблемой может стать отсутствие или неточность исторических данных, которые будут использоваться для статистического прогнозирования: в компании уже должна функционировать информационная система управления в течение некоторого периода времени.

Еще один «подводный камень» на пути выбора и внедрения системы — недостаточная осведомленность бизнеса о его возможностях. В результате руководители могут долго размышлять: а какой эффект мы получим и будет ли он вообще? Можно ли обойтись существующими инструментами, например, Excel?

Остальные факторы являются общими для всех ИСУП — воля руководства к успешному завершению проекта, степень формализованности бизнес-процессов, уровень подготовки сотрудников компании и т. д.

Прибыльное дело

Какую отдачу можно ожидать от внедрения таких систем? Использование инструментов планирования и прогнозирования спроса позволяет компаниям существенно повысить качество и непротиворечивость прогноза спроса, оперативность получения планов прогнозов, сократить время на перепрогнозирование и перепланирование при резком изменении рыночной конъюнктуры. «В условиях усиления конкуренции нельзя добиться финансовой устойчивости компании, не научившись гибко реагировать на изменчивые тенденции рынка, не прогнозируя спрос, — считает Александр Гомонов, коммерческий директор i2 СНГ. — Если спрос превышает возможности производства, необходимо определить, каким потребителям следует продавать продукцию, в том числе, какие продукты производить в случае высокого спроса и нехватки мощностей и ресурсов? По каким регионам и какие цены установить в зависимости от стратегии деятельности компании на различных рынках, будь то вход на рынок, расширение присутствия, подавление конкурентов или уход с рынка. Какие маркетинговые мероприятия провести, как они повлияют на прогнозы и планы деятельности компании?

Корректный прогноз спроса является основой работы всей цепочки поставок. Он позволяет увеличить пропускную способность компании и всей цепочки деятельности, сократить время исполнения заказов и производственного цикла, уменьшить продолжительность цикла планирования не только спроса, но и деятельности в целом, уменьшить объем складских запасов и затраты на транспортные перевозки и, следовательно, на складирование и транспортировку. Благодаря наличию нужного количества продукции в нужное время в нужном месте повышается удовлетворенность клиентов». Андрей Терехин отмечает, что даже при сохранении существующего уровня обслуживания клиентов компании смогут значительно сократить следующие затраты и потери:

  • привлечение денежных средств на создание излишних запасов продукции, тары и упаковки, которые пока не нашли своего покупателя;
  • себестоимость продукции, списываемой по сроку годности;
  • себестоимость устаревших упаковочных материалов;
  • себестоимость продукции и материалов по естественной убыли и нарушению упаковки (пропорционально излишним товарно-материальным запасам);
  • стоимость расширения своих или арендуемых складских помещений;
  • себестоимость «лишних» логистических операций, в которых нет насущной потребности (транспортировка, обработка, складирование товаров и материалов, которые не будут проданы или потреблены в ближайшем будущем).

Поскольку при повышении точности прогнозирования спроса понижается вероятность отсутствия необходимого клиентам ассортимента продукции на складах, то соответствующим образом увеличиваются объемы продаж компании и получаемая ею прибыль. Эксперты ant Technologies группы компаний «Пилот» приводят примерный расчет от внедрения системы прогнозирования спроса: «Допустим, компания с годовым оборотом около 40 млн долл. содержит страховой запас 8–10 млн долл. Наша экспертная оценка показывает, что если ей удастся снизить страховой запас на 30%, то ежегодная экономия финансовых средств может составить около 300 тыс. долл. Таким образом, можно ожидать, что внедренная информационная система окупится менее чем за год».

«Вместе с тем, нельзя забывать, что информационные технологии — это только инструмент. Опыт и профессионализм специалистов играют ключевую роль в получении конкурентных преимуществ», — подчеркивает Борис Меленевский.



Версия для печати
свяжитесь с нами: +7 (495) 785 72 28