Логистика. Персонал, технологии, практика

Е. В. Панасенко, 2011

Книга является одной из немногих, основанных на обширном практическом опыте директора по логистике. Теоретические основы логистики изложены простым и понятным языком, без избыточного количества формул и научных изысков, с большим количеством примеров. Обширный набор приложений позволяет применять данное издание в практической деятельности. Особое внимание уделено управлению персоналом и построению системы совершенствования качества логистических услуг. Безусловный интерес представляют разделы, излагающие опыт работы с логистическими операторами. Книга содержит советы и рекомендации по определению места логистики в компаниях, приводит наиболее распространенные ошибки на пути построения деятельности логистических подразделений. Книга предназначена руководителям компаний, специалистам и менеджерам, которые занимаются логистикой, а также студентам и преподавателям транспортных и экономических вузов.

Глава I

Технология управления запасами

1.1. Исходные условия для построения технологии управления запасами

Исходными условиями для создания оптимальной технологии управления запасами являются:

— наличие структурированного прогноза продаж в количественном выражении (L);

— статистика отклонений (уровень точности) ваших прогнозов продаж (о(Е));

— наличие корпоративной политики по уровню сервиса — статистика отклонений (уровень погрешности) в цепи поставок;

— наличие математической модели для оперативных расчетов поставок.

Не создав эти условия, вы не сможете перейти к управлению запасами как таковому. Раскроем каждый пункт более подробно.

1. Наличие структурированного прогноза продаж в количественном выражении

Начинаем"плясать от печки". Мы поставляем для того, чтобы продавать. Следовательно, нам нужен прогноз продаж, составленный с учетом следующих"входных"требований:

— горизонт планирования должен быть не меньше максимального цикла поставок по продаваемым наименованиям товара (с учетом поставок сырья и материалов для контрактного производства);

— текущие корректировки плана продаж допустимы только при соблюдении ограничителей по циклам производства и доставки по каждому наименованию. Логистам не следует поддаваться нажиму со стороны продажников и визировать скорректированные"под факт"планы продаж. Иначе это уже не план и не прогноз, а фикция, которая никоим образом не способствует адекватности планирования на фирме;

— в планах продаж должны отдельно указываться объемы под акции, распродажи и т. п.;

— новинки также включаются в план продаж с указанием конкретных плановых объемов;

— отмечаются позиции, которые поставляются для особых клиентов (к примеру, сети или заказы, которые следует выполнять только при условии поступления предоплаты от покупателя);

— всем наименованиям присваюваются определенные признаки, позволяющие адекватно планировать поставки (табл. 1.1).

2. Уровень точности прогнозов продаж

Точный прогноз продаж позволит вам достичь максимальной эффективности в удовлетворении спроса ваших клиентов при минимальных затратах. Это аксиома. Какие же основные проблемы существуют в этом вопросе?

А) Прогноз строится исключительно на анализе среднего расхода прошлых периодов.

Представьте себе водителя автомобиля, который ведет машину вперед, ориентируясь только на вид в зеркалах заднего вида. Чем закончится его путешествие? Примерно такой же результат вы можете получить, если в основу планирования продаж заложены только показатели"от достигнутого".

Есть и другая крайность — маневрировать и нажимать на акселератор газа, не обращая внимание на ситуацию справа, слева и сзади… Поэтому лучше всего доверить планирование продаж не продажникам, а маркетологам! В основу планирования продаж следует закладывать не возможности, способности и личную мотивацию ваших продажников (в том числе руководителей) на данном этапе их развития, а планирование доли рынка, которую ваша компания хотела бы удержать и увеличить.

Б) Отсутствие анализа адекватности планирования в прошлых периодах.

План не догма. И по результатам прошедшего периода, естественно, производится текущая корректировка плана на будущий период. Но очень редко при этом анализируются причины существенных отклонений от плана. А если и анализируются, то, как правило, по причинам отклонений очень редко принимаются управленческие решения. В результате вы будете повторять одни и те же ошибки многократно…

В) Анализируется статистика запросов оптовых клиентов, а не потребности конечного покупателя.

Что это значит? В сложившейся еще с советских времен практике планирования продаж от дистрибьюторов к оптовым покупателям существует такое понятие как скидки на определенный объем отгруженного товара за определенный период (обычно месяц). Данная практика приводит к известному эффекту — в начале месяца объем отгрузок низкий, зато в конце месяца за 3–4 дня отгружается до 50 % ежемесячного объема. План выполнен, бонусы менеджерами получены, скидки предоставлены! Нередко при этом практикуются фактические отгрузки в первых числах следующего месяца, а дата отгрузки в отгрузочных документах — последнее число отчетного месяца! Кого же мы обманываем этими комбинациями? Ответ — только самих себя, причем не в лучшую сторону. В корне этого обмана — традиционное пренебрежение продажниками, во-первых, маркетинговыми исследованиями влияния равномерности предложения конечному покупателю на повышение спроса, во-вторых, значением логистических затрат при неравномерной нагрузке, в том числе и за счет потерь при хранении запасов. К сожалению, данный эгоистичный и корыстный подход в планировании продаж — общераспространенное явление в практике российских компаний.

К чему это приводит? Во-первых, при планировании закупок аналитику практически невозможно понять — продажи в предшествующий период — это действительно потребность данного периода или еще и потребность следующего периода? Как угадать, чем вызвана данная пила спроса в течение месяца, особенно, если она каждый месяц имеет разные характеристики? Соответственно, возникает необходимость в создании дополнительных сверхзапасов на погрешности планирования продаж. А это вновь дополнительные затраты на хранение и оплату стоимости оборотных средств.

Во-вторых, поставки сверхзапасов от дистрибьюторов аналогично отражаются и на затратах оптовых покупателей, что в результате, приводит к росту цен и, как следствие — к сужению рынка платежеспособного спроса конечного покупателя…

В-третьих, искусственное сдерживание закупок в начале месяца приводит к искусственному дефициту ассортимента товаров на полках в рознице, что опять-таки снижает объемы продаж.

В-четвертых, искусственное"перезатаривание"приводит в дальнейшем к возвратам, повышению доли"плохой"дебиторской задолженности, порчи товара и т. п.

Данные аргументы уже давно подтверждены результатами исследований как за рубежом, так и в нашей стране. Доказано, что обеспечение равномерности и беспрерывности логистической цепочки поставок до конечного потребителя позволяет, во-первых, без каких-либо затрат увеличить объемы продаж на 15–20 %, и при этом, себестоимость товарных операций сокращается на 20–30 %!

3. Статистика отклонений в цепи поставок

Без формулировки плановых показателей поставок и соответствующего накопления статистики фактических показателей, вы не сможете рассчитать количественные параметры страхового запаса по признаку"неопределенность поставок". Не ждите, когда у вас разработают и внедрят ММРП, начинайте накапливать статистику заранее. Таблицы Excell для этого вполне приемлемы. Необходимо только заранее разработать и задать их формат. В главе II приведена форма мониторинга графика поставок. Сведения из этого мониторинга могут быть использованы для расчета данного параметра товарного запаса.

4. Математическая модель для расчета поставок

А нужна ли она вообще? Существует мнение, что создать оптимальную математическую модель для оперативного расчета поставок невозможно. Основной довод, приводимый при этом, — слишком много субъективных факторов влияют на этот процесс. Ни одна модель якобы не в состоянии их учесть. Поэтому, в результате все решают компетенции и опыт закупщика. На мой взгляд, в основе этой идеи — обыкновенное человеческое лукавство. Почему же разработка и внедрение математической модели расчета поставок (ММРП) встречает сопротивление? Рискну предположить, что причины следующие:

ММРП дисциплинирует всех участников процесса управления поставками. Она потребует, как исходное условие, четкого прописания бизнес-процессов и распределения ответственности за своевременное и качественное предоставление информации (в заданном формате!) и соблюдение установленных норм. А если в фирме в данный процесс постоянно вмешиваются собственники или высшее руководство? Вы уверены, что они будут затруднять себя формами, ограничителями и нормативами? Как вы считаете, на кого при этом будет возложена ответственность в случае неудач?

ММРП снижает влияние человеческого фактора и, соответственно, уменьшает значимость конкретных работников, снимает с них защиту незаменимости. Мало того,"священным коровам"придется переучиваться. Их деятельность начнет получать оценки по соответствующим KPI и мониториться по отклонениям план-факт. Кому понравится перспектива получения оценок с неизвестным результатом?

Поскольку процесс принятия решений станет максимально прозрачным, значительно сокращается основа для внутрифирменной коррупции. Закупка излишков, завышение расценок или объемов услуг в обмен на откат мгновенно"высвечивается"соответствующими индикаторами в ММРП. А это уже посягательство на личный доход…

Резюме. Математическая модель для расчета поставок не только повышает оперативность принятия решений, позволяет экономить издержки, но и помогает обеспечивать чистоту и прозрачность процессов в компании.

На рынке существует немало предложений в данной области. Я не стану ратовать за ту или иную модель, остановлюсь только на управленческих моментах ее внедрения и применения с точки зрения директора по логистике. В главе XII приведены информационные инструменты, которые должны присутствовать в ММРП как инструментарий руководителя логистического департамента в компании. Я бы даже поставил вопрос так — все техническое задание на подготовку ММРП должно быть выстроено как дерево, в верхушке которого — набор мониторингов и отчетов директора по логистике. Таким же образом следует сформировать и план по внедрению ММРП. Очень часто эти инструменты оставляют"на потом". В результате получается ситуация, когда войско, получив"новое оружие", либо оказывается предоставленным само себе, либо успешно манипулирует своим полководцем. А он не может управлять процессом, т. к. оказывается слепым — старый инструментарий уже не поддерживается, а новый ему неподвластен, так как для него (полководца) рычагов не создано… В результате затрудняется не только руководство процессом закупок, но управление процессом внедрения ММРП.

Таким образом, процесс подготовки исходных данных для моделирования поставок разбивается на 4 подпроцесса. Рекомендую каждый из этих подпроцессов формализовать в виде соответствующих методик и утвердить их у руководства компании. Особенно это касается подготовки, согласования и утверждения планов продаж, а также корректировок к нему. Важность формализации данного процесса заключается в том, что он урегулирует отношения на стыке четырех департаментов компании:

— маркетинга;

— финансов;

— продаж;

— логистики.

1.2. Создание технологии управления запасами

Существует классическое определение составляющих данной технологии, изображенное в виде схемы на рис. 1.1.

Иными словами — для того, чтобы создать технологию управления запасами в фирме, вам необходимо отработать три блока вопросов:

БЛОК 1. Критерии оптимизации страховых запасов;

БЛОК 2. Политика управления запасами;

БЛОК 3. Методика оценки устаревших запасов.

Рис. 1.1. Составляющие технологии оптимизации товарных запасов

Первый блок. Критерии оптимизации страховых запасов

Классически страховой запас (СЗ) рассчитывается по формуле:

где к — заданный уровень сервиса по данной позиции (доступность товара к продажам);

D — объем поставок по данной позиции;

L — объем продаж;

σ(E) — погрешность планирования продаж (на плановый период продаж);

σ(L) — погрешность планирования поставок (на период цикла доставки).

Пример:

к = 0,98; D = 1500; 1_=1500; σ(Е) = 0,25; σ(L) = 0.30.

Тогда:

Т.е. при указанных планах продаж и поставок, при существующих погрешностях планирования, по данной позиции требуется создать страховой запас в количестве не менее 441 штука. При этом, доступность товара к продажам будет обеспечена на уровне 98 %. Страховой запас планируют как в штуках, так и в количестве дней, исходя из планового темпа продаж. В частности, если в данном месяце 30 дней, то плановый темп продаж равен: 1500/30 = 50 штук/день. Следовательно, в днях торговли, расчетный страховой запас равен 441/50 = 9 дней.

Данный показатель может быть задан и диррективным путем. К примеру, руководство компании особенно дорожит отношениями с неким клиентом. И, несмотря на расчетную величину СЗ равную 9 дней, требует от вас держать страховой запас не менее 30 дней. Выполните это указание, но закрепите его соответствующим документом. Ведь вам предстоит еще и рассчитать издержки на СЗ. Каждое решение имеет свою цену и свою зону ответственности. Ваш ресурс и ответственность — 9 дней…

Второй блок. Разработка политики управления запасами

Таблица 1.1

Признаки поставок по товарной номенклатуре на сезон 2010–2011 года по фирме"Омега"

Условные обозначения:

Buy — товар планируется к закупкам;

Sale — товар только продается. Закупки временно не планируются (исключаются из матрицы ММРП). Анализ продаж ведется.

X — закупки прекращены. Анализ продаж ведется на предмет возможного отнесения к устаревшим запасам.

Прежде всего определимся с категориями запасов. Традиционно, товарные запасы подразделяются по своему функциональному назначению на следующие основные группы:

— страховые — предназначены для компенсации погрешностей планирования поставок и продаж;

— текущие — определяются расчетным путем исходя из цикла поставок и темпов продаж;

— целевые — рассчитываются под конкретного клиента или маркетинговую акцию;

— сезонные — создаются на складах заранее, под сезонные продажи по согласованию с поставщиком;

— устаревшие — запасы, подлежащие продажам по особой технологии. Закупки не планируются.

Каждая категория запасов описана в литературе достаточно широко, хотя и неоднозначно. Для логистики важны конкретные рамочные определения по каждой из этих категорий для каждого наименования товара. Составьте и утвердите у руководства матрицу товарной номенклатуры, подобную табл. 1.1.

Как видите, в разделе"страховой запас"по некоторым наименованиям расчетный и утвержденный размер СЗ существенно отличаются как в плюс, так и в минус. Кроме того, руководством компании санкционировано увеличение товарного запаса на складах (сверх текущих потребностей и СЗ) за счет завоза"под сезон". Плюс дано указание завоза товара под разовые маркетинговые акции. По каждому наименованию определяется оптимальное соотношение уровня запасов и уровня сервиса. При этом, сервисы и запасы по определенным наименованиям могут фиксироваться и не подвергаться текущей математической оптимизации. На основе данных решений, во-первых, товарный запас (ТЗ) сегментируется на составляющие. Во-вторых, распределяются затраты на создание и содержание сегментов ТЗ. Это и есть элементы политики компании в области управления запасами.

Надо сказать, что вариантов аналитики и сегментирования ТЗ существует бесчисленное множество. Вышеприведенная таблица — один из примеров. Директору по логистике важно соблюсти принцип разумной достаточности и не поощрять чрезмерно энтузиазм своих аналитиков. Иначе они обрушат на вас море отчетов, таблиц, графиков и т. п. Даже изучение этой информации может отнять у вас изрядный ресурс.

Нет ничего более увлекательного и более бессмысленного, чем бесцельное изучение информации!

Главное условие при планировании поставок с помощью ММРП — политика должна быть"переведена"на язык оптимального количества конкретных цифр и показателей.

Третий блок. Методика оценки устаревших запасов

Достаточно часто эта работа проводится в компаниях в виде своеобразных набегов. При этом само понятие"устаревшие (или неходовые) запасы", как правило, определяется на эмоциональном уровне. Между тем, именно отсутствие системного подхода к работе с товаром"нижнего уровня"во многом определяет множество застарелых, трудноизлечимых проблем во многих компаниях.

Этот вопрос следует разделить на три части. Первая часть — какой товар будем считать"устаревшим"? Вторая — что делать с устаревшим товаром? И, наконец, третья составляющая — кто виноват? По второй и третьей частям в литературе имеется немало предложений.

Раскроем и формализуем первую часть — в какой момент товар из нормального,"боевого"состояния становится"устаревшим"? Существует два основных математических подхода вычисления этого момента:

— снижение темпа продаж до установленного минимального уровня;

Конец ознакомительного фрагмента.