Управление рисками в цепях поставок

Пандемия COVID-19 и все связанные с ней ограничения оказали значительное влияние на операции в цепях поставок по всему миру. 2020 год показал всем, насколько мировая экономика оказалась неготовой к карантинным мерам и как неустойчивы глобальные цепи поставок.

Самыми распространенными причинами сбоев в цепях являются природные катаклизмы, противоправные действия в киберпространстве и ошибки в ИТ-системах. Растущая частота и сила таких сбоев приводят к увеличению затрат на их нивелирование.

Для современных компаний стабильность является наиболее желательным условием для эффективного функционирования цепей поставок. Бизнес сфокусирован на двух основных задачах – рост и повышение прибыльности. Процессы и инструменты в цепочках адаптированы для работы в «нормальной» ситуации стабильности.

Данный подход к функционированию цепей поставок значительно повысил их уязвимость к серьезным инцидентам с низкой вероятностью (т.н. HILP-событиям – high impact, low probability). За последние 100 лет подобные случаи, начиная с испанского гриппа и заканчивая цунами в Индийском океане, неоднократно приводили к сбоям в логистике.

В 2021 отсутствие стабильности – это новая «нормальность». Для руководителей это означает постоянную готовность к работе в условиях сработавших рисков.

Управление рисками цепей поставок фокусируется на выявлении рисков и планировании действий по работе с ними. Глобально устойчивость цепи поставок определяет, в какой степени она может противостоять сбоям. Но оказавшись в реальности тотальной неопределенности, рынок ввел другую дефиницию, понимая под ней способность цепи непрерывно адаптироваться под постоянно меняющиеся условия ведения бизнеса.

Это новое определение устойчивости как непрерывного процесса близко по смыслу к определению управления цепями поставок, в котором колебания спроса, предложения, тарифов и других параметров являются обычным делом. Разница заключается в том, что, рассматривая устойчивость, мы под событиями в цепях, понимаем:

• краткосрочные, но экстремальные колебания спроса и предложения;
• выход из строя или недоступность целых узлов цепей поставок – производств, складов и т.п.;
• временную недоступность некоторых «плеч».

Как же определить процесс управления рисками в цепях поставок? Очевидно, он должен охватывать все элементы и звенья от поставщиков до клиентов.

1. Вероятность наступления риска:

• высоковероятные (повышение уровня моря);
• низковероятные (сильное землетрясение в Центральной России).

2. Степени воздействия:

• высокая степень воздействия (повышение уровня мирового океана);
• o низкая степень воздействия (локальное наводнение).

3. Источник происхождения:

• внешний (стихийные бедствия, забастовки, геополитические риски);
• внутренний (ограничения мощности, зависимость от источников, высокая волатильность национальной валюты, всплеск спроса).

4. Степень предсказуемости:

• по срокам

- высокая (повышение уровня моря)

- низкая (например, засуха)

• по масштабу воздействия

- широкий (пандемия)

- узкий (лесные пожары)

• по длительности воздействия

- долгосрочный (пандемия)

- краткосрочный (тропический шторм)

• по частоте возникновения

- высокая (забастовки рабочих)

- низкая (землетрясения)

Выявленные риски оцениваются, ранжируются и приоритезируются с использованием известной методологии — модели SMAUG (Seriousness, Manageability, Acceptability, Urgency, Growth):

• серьезность: относительное влияние риска;
• управляемость: относительное снижение вероятности наступления риска;
• приемлемость: степень приемлемости риска в различных терминах (политическом, экономическом, социальном и т. д.);
• срочность: срочность действий, связанных с нивелированием риска
• рост: потенциал увеличения последствий наступления риска или увеличение вероятности возникновения данного риска.

После того, как риски выявлены и оценены, определяются соответствующие нейтрализующие действия с помощью четырех Т: Terminate, Transfer, Treat, Tolerate:

• прекращение: наиболее предпочтительная опция – устранение основной причины риска,
• передача: передать риск другой стороне (например, передать финансовый риск страховой компании),
• лечение: в данном варианте принимаются необходимые меры для смягчения последствий риска на бизнес компании
• допущение: уровень риска и его потенциальные последствия считаются такими, что дальнейшие действия не требуются.

Для каждого риска определяются количественные показатели, которые постоянно отслеживаются (например, в моменте спрос растет аномально сильно). При достижении пороговых значений активируются действия, направленные на нейтрализацию рисков.

Необходимо детализировать каждое действие по управлению рисками до конкретных шагов, а также свести все активности в так называемый план обеспечения непрерывности бизнеса.

Важно обеспечить оперативное информирование всех заинтересованных сторон на регулярной основе.

Цепи поставок по-разному реагируют на выявленные риски. Это зависит от класса риска, индустрии, географии и специфики деятельности компании. Вектор большинства ответных мер – сделать цепь более гибкой в реагировании на сбой.

• созданием процессов и команды для анализа рисков и реагирования на стратегическом и тактическом уровне, а также для координации мер на оперативном уровне после наступления риска,
• поддержкой культуры делегирования полномочий для принятия оперативных решений в случае наступления риска,
• сокращением сроков выполнения заказа,
• повышением скорости предоставления и точности информации на каждом узле (включая поставщиков и клиентов).

Часто гибкость в большинстве аспектов диаметрально противоположна эффективности и стоит компании больших денег. Меры по повышению гибкости различаются как по эффективности снижения рисков, так и по стоимости. Например, для устранения рисков с более низкой предсказуемостью подходят более широкие превентивные меры (стандартизация процессов), для рисков с более высокой предсказуемостью — фокусные меры (создание страхового запаса).

Весь процесс анализа рисков в цепях поставок состоит из следующих этапов:

• понимание последствий сбоя,
• количественная оценка последствий риска с точки зрения возможных затрат на его нивелирование,
• приоритезация действий,
• масштабирование этого процесса - для всестороннего понимания рисков, как правило, необходимо проведение постоянного сценарного анализа.

Для понимания последствия сбоя необходимо определить все сценарии, которые описывают, какие ситуации могут произойти (например, какие поставщики, заводы, склады, клиенты могут быть затронуты сбоем, в какой степени, как долго и т.д.). Они служат входными параметрами для следующих шагов анализа.

Количественная оценка воздействия сценариев на всю цепочку поставок является, пожалуй, самой сложной задачей.

Во-первых, риски обычно влияют на множество узлов и процессов внутри цепи. Поэтому упрощенные подходы, например, использование Microsoft Excel, не дают полной картины. Им не удается зафиксировать и количественно оценить возможные последствия для сквозной цепочки поставок в целом. Например, выход из строя производственной линии на конкретном заводе может увеличить затраты на хранение, создать дефицит производственных мощностей и, в конечном итоге, снизить уровень клиентского сервиса.

Во-вторых, как упоминалось ранее, природа HILP-событий делает практически невозможным прогнозирование вероятности их наступления. Общая стоимость каждого сценария в цепочке поставок может быть реалистичной и нейтральной мерой для их ранжирования и определения приоритетности.

После идентификации риска и количественной оценки его последствий, необходимо выбрать наиболее адекватные меры реагирования для каждого из сценариев. Опять же самая большая проблема здесь снова заключается в ранжировании и расстановке приоритетов.

Во-первых, необходимо включить многие качественные критерии, которые обычно переводятся в баллы, чтобы их можно было количественно оценить и ранжировать. Также оцениваются дополнительные операционные (а иногда и капитальные) затраты, необходимые на период восстановления после сбоя.

Сложность воздействия каждого сценария на цепочку поставок и набор возможных ответных мер, из которых необходимо выбрать наиболее оптимальный, делают использование модели необходимостью для крупного бизнеса.

Компания, разработавшая и внедрившая стандарты по управлению рисками в цепях поставок, вероятно, сможет быстро отреагировать на потенциальные риски наиболее эффективным образом.

Однако в большинстве случаев восстановление требует времени, и впоследствии возникает дополнительная неопределенность и вариативность. Процесс необходимо контролировать и регулировать. Если, например, резервная производственная линия, которая была включена в ответ на сбой в производстве, обеспечивает меньшую производительность, чем планировалось, может потребоваться корректировка распределения продуктов по линиям/заводам в цепи, отклоняющаяся от плана обеспечения непрерывности бизнеса.

Модель цепочки поставок — это цифровое представление структуры, правил работы и материальных потоков в физической цепочке поставок для определения оптимальной структуры.

По сути, методы моделирования можно разделить на алгоритмы, основанные на оптимизации и имитации.

Оптимизационные алгоритмы выбирают наилучшие решения из множества возможных вариантов, удовлетворяя всем ограничениям в цепочке. Такие алгоритмы достигают действительно оптимальных результатов, в отличие от подходов, основанных на эвристиках, реализованных, например, все в том же MS Excel. Использование эвристик обычно приводит либо к существенно неоптимальным решениям, либо к невозможности найти решение из-за математической сложности проблемы.

Единственное ограничение подобных алгоритмов заключается в том, что входные параметры обрабатываются детерминированно, поэтому стохастический анализ реализуется за счет создания различных сценариев и сравнения их результатов.

Методы имитационного моделирования ничего не оптимизируют, а скорее симулируют работу цепочки поставок на основе заранее определенных политик (например, политик пополнения запасов). В таком случае алгоритмы позволяют включать стохастику, поэтому результат отличается при каждом запуске. Анализ цепочки поставок на предмет риска и устойчивости должен сочетать оба метода моделирования.

Типовой анализ устойчивости обычно фокусируется на очевидных объектах, таких как стратегические поставщики, наиболее крупные склады и ключевые клиенты. Но потенциальные уязвимости не всегда находятся именно там.

Главное преимущество использования модели цепи поставок — в контринтуитивных результатах, которые не видны глазу даже опытного аналитика. Например, основные угрозы работе могут быть выявлены во второстепенных узлах цепей поставок.

Еще одна ценность от использования модели – получение информации о текущем состоянии цепочки, пропускных возможностях складов или транспорта и в определении возможных узких мест при различных изменениях спроса, тарифов и так далее.

Современные цепи поставок сложны, а их элементы сильно взаимозависимы. Анализ устойчивости и рисков, выбор эффективных ответных мер на выявленные угрозы должны поддерживаться специализированным аналитическим инструментом.

• облегчает обнаружение потенциальных критических элементов, предлагая варианты изменения структуры цепочки поставок для повышения отказоустойчивости,
• позволяет протестировать производительность гипотетической новой структуры цепи поставок до того, как будут внесены какие-либо изменения будут реально имплементированы,
• позволяет определить и количественно оценить влияние рисков на сквозной цепи поставок,
• помогает выбрать наиболее подходящие мер реагирования на риски, учитывая профиль сбоя и периода восстановления после него,
• позволяет анализировать и сравнивать результаты множества сценариев, которые гибко определяются аналитиком, работающим с моделью,
• позволяет проводить анализ неограниченное количество раз,
• снижает стоимость восстановления за счет минимизации необходимых дополнительных капитальных и операционных затрат на период восстановления.

Наши эксперты реализовали более 15 масштабных проектов по моделированию и планированию цепей поставок в российских компаниях-гигантах. Мы с удовольствием ответим на ваши вопросы и поможем подготовить вашу цепь поставок к условиям глобальной неопределенности.