Производственные компании, прицел которых находится на мишенях «повышение прибыльности предприятия» и «увеличение ROI», просто не могут обходить стороной процессы управления запасами. Обеспечение прозрачности потока компонентов, деталей, комплектующих и своевременное выполнение заказов — цель №1 для топ-менеджмента производственной компании. Ведь простой мощностей, бракованная продукция и переполненный склад — ночной кошмар, несущий убыток любому предприятию. Как же организовать деятельность таким образом, чтобы обеспечить 100% выполнение заказов в срок и иметь на складе только необходимые запасы?
Существует множество практик по оптимизации производственных процессов. Вспомним Генри Форда, который произвел революцию в машиностроении, сформировав отраслевой стандарт конвейерного производства. Таити Оно взял за основу фордовский подход к оптимизации производственных процессов, усовершенствовал его, добавив японской философии, и выстроил уникальный стиль управления предприятием, фокусирующийся на устранении потерь. Данная система успешно трансформировалась в целостную методологию Lean, которая по сей день внедряется и совершенствует производительность многих предприятий. Существенного прорыва также достигло применение теории ограничений, предложенной Элияху Голдраттом в 1980-х годах. Предприятия взяли курс на увеличение производительности, работая над постепенным поиском ограничений и их использованием по максимуму.
Применяя отдельные подходы к оптимизации процессов предприятия, возможно достичь определенных эффектов, однако перед современными компаниями стоит все больше вызовов: для их разрешения одного инструмента может быть недостаточно.
Сегодня производителям необходимо удовлетворять потребности клиентов, выполняя вовремя заказы, и разумно расходовать материалы, не перегружая склады. Директор по производству вместе с коммерческим директором поставлены перед дилеммой: с одной стороны, компания должна максимально гибко реагировать на поступление новых заказов и держать складские запасы на достаточном для их выполнения уровне, но с другой стороны финансовый директор вовсе не приходит в восторг от идеи заморозить денежные средства в потенциально востребованных деталях и материалах.
Как можно разрешить эту дилемму?
В конце1960-х годов как венец совершенствования концепций появились MRP-системы, позволяющие планировать оптимальное количество требуемых ресурсов для производственных предприятий. Однако, со временем компании поняли, что, несмотря на то, что MRP-системы выполняют конечную цель (а именно, планируют достаточное количество материалов), постоянно обрабатывая огромные массивы данных, они в своей сущности являются довольно громоздкими и неповоротливыми. Для внедрения и эксплуатации подобных программных монстров необходимо было задействовать целый ряд сотрудников. Кроме того, такие системы не имели возможности быстро реагировать на изменения спроса и внезапно возникающие рыночные тренды.
Рассмотрим такую ситуацию: компания-производитель, положившись на шестимесячный прогноз MRP-системы, запланировала закупить материалы на ближайший период. Однако вследствие внезапной перемены экономической ситуации или запуска конкурентом нового продукта спрос на продукцию резко уменьшился (или наоборот произошел скачек вверх). И вот производитель пытается в суматохе выбрать меньшее из зол: платить штрафы поставщикам за нарушения объемов поставок, перепроизводить и загружать склады ненужным товаром, или отказываться от заказов, упуская возможность получить прибыль.
Почему не сработала MRP-система? Ответ кроется в том, что для определения необходимого количества материальных потребностей она использует прогнозы. Вспомните последний раз, когда вы видели прогноз, который оказался хотя бы отдаленно точным? Вне зависимости от вида — прогноз погоды, продаж, покупок или производственный — все они значительно неверны, потому что используют историю в качестве основания для будущего. И серьезно: если бы кто-либо умел точно предсказывать, мы бы уже все озолотились, вложившись в акции на фондовом рынке.
Как же оптимально планировать материальные ресурсы?
В 1975 году увидела свет книга Джозефа Орлики Material Requirements Planning («Планирование материальных потребностей»), которую называют «евангелием производителей». Затем Керол Птак и Чед Смит предложили обновленный взгляд на управление производственными потребностями и подготовили на основе классического «евангелия» книгу «Планирование материальных потребностей по Орлики», третье издание которой вышло в 2011 году. Авторы новой версии Material Requirements Planning пришли к заключению, что мощным MRP-системам тяжело идти в ногу с динамикой и логикой процессов современных предприятий.
В настоящий момент компаниям необходим гибкий, простой, интуитивно понятный подход, даже если речь идет об автоматизации производства. Авторы книги рассказывают о новой концепции — Demand Driven MRP (спросоориентированной системе планирования материальных ресурсов), которая помещает MRP в настоящую реальность.
В центре системы DDMRP находится производственный и информационный поток. Это концепция, которая предлагает новый метод ведения бизнеса с разумным подходом к управлению производством. Методология DDMRP включила в свой арсенал главные инструменты известных концепций: от Lean — фокус на устранении потерь, от 6 sigma – учет колебаний, от теории ограничений – пропускную способность, от MRP – управление технологическими картами, от DRP – управление дистрибуцией.
Методология DDMRP фокусируется на анализе производственного процесса и определении стратегических точек хранения запасов. Динамическое регулирование данных позиций с учетом колебаний спроса обеспечивает стабильность потока. Здесь подход к управлению запасами смещается от принципа «выталкивания», основанного на прогнозе и зависимостях в цепи поставок, к принципу «вытягивания», основанном на фактическом потреблении продукции.
Все больше компаний в различных отраслях промышленности и странах используют DDMRP, чтобы получить конкурентное преимущество через быструю реакцию на потребительские ожидания. С помощью применения алгоритмов Demand Driven, компании достигают достаточно впечатляющих улучшений сервисного обслуживания, до 100%, при этом время выполнения заказа уменьшается на 50-85%, способствуя росту продаж. Кроме того, более низкие уровни запасов (часто более чем 50-процентное сокращение количества запасов) приводят к высвобождению оборотного капитала.
В отличии от громоздких MRP-систем, DDMRP предлагает простое и интуитивно понятное решение для управления производственными запасами, тем самым завоевав популярность в западных компаниях.
Как на практике работает методология DDMRP?
Одним из первых, кто использовал инновации в сфере производства в свою пользу, стал крупнейший производитель продукции сухой заморозки из США. Это предприятие постоянно пересматривает ассортиментную политику, внедряет инновационные производственные технологии, запускает новые продукты. При этом она должна быть постоянно быть готовой к нерегулярно поступающему спросу, так как главный канал сбыта продукции — оборонная сфера, и в момент проведения военных операций многократно возрастает объем заказов, которые приходится обрабатывать.
Первым шагом к оптимизации процессов на этом предприятия стало внедрение принципов теории ограничений. В результате удалось уменьшить размеры партий и сократить запасы на предприятии, улучшив показатель поставок в срок. Но в скором времени, вместе с экстенсивным развитием, компания ощутила потребность в стабилизации динамики цепочки поставок и начала работать по методологии DDMRP. Она определила стратегические точки хранения запасов, а также установила буферы, осуществляющие динамическое управление запасами. И вот результаты:
- С июля по октябрь до внедрения DDMRP: 1164 отгрузок, 245 опозданий по отгрузкам.
- С июля по октябрь после внедрения DDMRP: 1697 отгрузок, 11 опозданий.
- Рост продаж: на 20%.
- Сокращение запасов: на 60%.
- Показатель закрытия клиентских заказов вырос с 79% до 99,6%.
- 100% заказов отгружаются в срок.
- Запасы сократились на $2 млн.
Владимир, спасибо за вопрос. Методология DDMRP определяет в цепи поставок стратегические точки для поддержания в них оптимального количества запасов с помощью динамически регулируемых буферов. Данные точки выявляются посредством анализа структуры производственного процесса и цепочки поставок и устанавливаются в наиболее проблемных местах. Точки могут располагаться как в начале любого звена цепи поставок, так и на определенном этапе производства отдельного продукта. Что это дает? Нет зависимости от «эффекта хлыста» и сжимаются сроки поставки.
Чем отличается от ТОС? В ТОС зоны буферов устанавливаются в пропорциях по 33 % и динамически изменяются на размер одной зоны, в DDMRP фокус на том где в цепи поставки находится буфер, а когда он устанавливается, размер зон зависит от конкретных факторов (партия, вариабельность, время до поставки), где главный склад зависит от структуры цепи поставки клиента и условий рынка, в котором он работает.
Коллеги, благодарю за комментарии и вопросы. Цель данной статьи — сделать краткий обзор исторически сложившихся концепций к управлению производственными запасами, а также рассказать о новой методологии планирования материальных ресурсов на производстве, которая позволяет гибко управлять потоком правильных материалов и информации в масштабе всей цепи поставок и уже эффективно применяется в западных производственных компаниях как Unilever, LG International, Oregon Freeze Dry и других. Пример, приведенный в этой статье —реальный кейс, выполненный американскими коллегами -авторами методологии DDMRP, которые владеют спецификой ведения отдельных этапов кейса.
Современные методологии управления производством направлены на совершенствование потока и каждая следующая концепция включает в свой арсенал лучшие инструменты предыдущих, только представьте, что вам в работе помогают все от Адама Смита до Элияху Голдратта. Как писал сер Исаак Ньютон, в своем письме Роберту Гуку 1676 года – «Если я видел дальше других, то потому, что стоял на плечах гигантов».