Excel против сложной логистики: почему привычный инструмент перестает давать результат
Дмитрий Красилов
Генеральный директор LAMACON
Excel – самый распространенный инструмент анализа, в том числе в управлении цепями поставок. Его используют практически в каждой компании: от небольших сетей до международных корпораций. Таблицы помогают считать логистические расходы, анализировать продажи, строить прогнозы, распределять запасы и даже планировать развитие инфраструктуры.
В этом смысле Excel стал своеобразным «универсальным калькулятором» для бизнеса. Он доступен, понятен большинству специалистов и позволяет быстро собрать аналитическую модель без привлечения разработчиков.
Проблема в том, что в логистике Excel работает хорошо ровно до того момента, пока система остается относительно простой. Как только сеть поставок становится сложной – увеличивается количество складов, клиентов, продуктов и параметров – таблицы начинают сталкиваться с фундаментальными ограничениями. И дело не в квалификации аналитиков. Ограничения заложены в самой природе инструмента.
Excel стал стандартом в аналитике по нескольким причинам.
- Во-первых, он универсален. Один и тот же инструмент можно использовать для бюджетирования, финансового анализа, прогнозирования спроса и логистических расчетов.
- Во-вторых, порог входа относительно низкий. Большинство специалистов умеют работать с таблицами, а значит, компания может быстро настроить аналитику без сложных внедрений.
- В-третьих, Excel до определенной степени гибок. Различные макросы, формулы и надстройки расширяют арсенал возможностей аналитика.
Поэтому, если цепочка поставок не слишком сложна, Excel действительно закрывает большинство задач управления логистикой. Но по мере роста компании преимущества превращаются в ограничения.
Проблемы использования Excel для анализа сложных цепей поставок
Excel не ищет глобальный оптимум
Ключевая проблема Excel заключается в том, что он не предназначен для решения сложных оптимизационных задач. Большинство расчетов в Excel фактически представляет собой перебор вариантов. При небольшом количестве параметров это работает, но в реальных цепях поставок количество комбинаций огромно.
Excel содержит инструмент поиска решений, который использует симплекс-метод, однако на практике его возможности сильно ограничены:
- требует большого объема ручной настройки;
- трудно работать с большим количеством переменных;
- сложные ограничения практически невозможно корректно задать.
Поэтому этот встроенный функционал чаще применяется для решения локальных задач, например, распределения объемов между несколькими складами, но не для оптимизации всей логистической сети.
Невозможность контринтуитивных решений
Excel работает только в рамках заданной аналитиком структуры. Это означает, что инструмент не может предложить решения, которые не были заранее предусмотрены.
Например, Excel не предложит открыть новый распределительный центр в городе, который не был включен в анализ. Если эксперт не рассматривал этот вариант, Excel просто не сможет его найти. В результате из решений может «выпасть» целый набор ответов, где бизнес мог бы найти экономию.
Сложность сценарного анализа
В стратегическом планировании цепей поставок важна возможность сравнивать сценарии:
- где открыть новый распределительный центр;
- как изменятся расходы при росте спроса в конкретном регионе;
- как повлияет изменение транспортных тарифов;
- какие склады следует закрыть или расширить;
- с кем из поставщиков лучше работать.
В Excel сценарный анализ реализуется вручную. В результате сложно отслеживать версионность данных, трудно понять, какие входные данные использовались в конкретном расчете, нет прозрачной истории изменений. Сравнение сценариев становится трудоемким и часто вызывает споры о корректности исходных данных.
Недостаточная скорость получения ответов
Из-за отсутствия специального функционала для расчета сценариев, любое изменение параметров требует длительного пересчета. Это становится особенно заметно в ситуациях, когда руководство хочет быстро проверить несколько вариантов и принять решение «здесь и сейчас».
Кроме того, по мере роста сложности Excel начинает работать медленно. Файлы становятся тяжелыми, расчеты занимают много времени, а при большом количестве формул книга может просто зависнуть.
Ограниченный объем данных
Технические ограничения Excel становятся особенно заметны при работе с большими наборами данных. Одна таблица может содержать максимум 1 048 576 строк. Для анализа цепочек поставок это ограничение достигается очень быстро.
Достаточно рассмотреть комбинации:
- продукт
- клиент
- период
- склад
- транспортный маршрут
Даже для среднего бизнеса число таких комбинаций может превышать заданный лимит.
В результате аналитики вынуждены агрегировать данные, например, считать не по клиентам, а по регионам или не по SKU, а по товарным категориям. Однако не для всех задач такой уровень агрегирования допустим без искажения результата.
Качество данных + человеческий фактор
В управлении цепями поставок данные поступают из множества источников: ERP-систем, транспортных систем, складских систем и внутренних отчетов. Аналитикам нередко приходится вручную собирать данные из разных подразделений. Это приводит к дублированию, ошибкам и устаревшим версиям информации.
А если вспомнить, что Excel-модели представляют собой сложные наборы формул и взаимосвязанных листов, где легко опечататься, и нет встроенных инструментов диагностики ошибок, станет ясно, почему ошибки могут остаться незамеченными и исказить управленческие решения.
Ограничения в постановке задачи и решении
Excel плохо работает с задачами, требующими сложной оптимизации. Реальные цепочки поставок включают множество ограничений:
- дискретность транспорта;
- тарифные ступени;
- выбор маршрутов;
- штрафы за нарушение сроков поставки;
- ограничения мощностей складов.
Такие задачи требуют использования целочисленных переменных и сложных логических условий, которые сложно формализовать в Excel. В результате аналитики часто упрощают модель, сознательно сокращая количество параметров. Но чем сильнее упрощена модель, тем выше вероятность упустить экономически выгодное решение.
Потеря преемственности
Еще одна проблема Excel – зависимость от конкретного специалиста, который создал и таблицу и ведет в ней расчеты.
Сложные таблицы обычно создаются одним экспертом и имеют собственную внутреннюю логику. Если этот специалист покидает компанию, новым сотрудникам бывает трудно разобраться в структуре файла. В результате анализ, на который могли уйти месяцы, оказывается практически неиспользуемым.
Ограниченные возможности визуализации
Для обсуждения решений со стейкхолдерами важна наглядность. Excel предоставляет базовые инструменты визуализации, но они редко подходят для:
- сравнения сценариев;
- анализа сети поставок;
- презентации сложных решений руководству.
Часто приходится дополнительно готовить презентации или переносить данные в другие инструменты для создания наглядных дашбордов.
Недостаток специализированной аналитики
Excel не содержит специализированных инструментов анализа цепей поставок, таких как:
- гравитационный анализ спроса;
- последовательная оптимизация сети;
- анализ полной стоимости цепочки в разрезе клиентов и продуктов (cost-to-serve).
В результате многие задачи либо решаются вручную, либо вообще не рассматриваются.
Когда возможностей Excel недостаточно
Excel остается полезным инструментом для оперативной аналитики и отдельных расчетов. Однако при росте масштаба бизнеса его ограничения становятся все более заметными.
Когда компания сталкивается с задачами:
- оптимизации всей сети поставок;
- анализа большого количества комбинаций данных;
- моделирования большого числа сценариев;
- поиска оптимальных решений в сложных системах,
табличных инструментов оказывается недостаточно.
В этот момент компании начинают переходить к специализированным инструментам оптимизационного моделирования, которые позволяют рассматривать цепочку поставок как единую систему и находить решения, недоступные при использовании табличных методов анализа.
Подпишитесь на обновления в блоге
Когда появится новый полезный материал, мы сразу отправим вам его на почту!
