Планирование в условиях рисков и неопределенности: Сценарный анализ

Сценарный анализ – это основной инструмент сценарного планирования.

Концепция сценарного планирования как части стратегического планирования известна еще с середины 60-х годов прошлого века. С тех пор она претерпела немало методологических изменений, обросла отраслевыми и функциональными особенностями, поскольку оказалась универсальным инструментом. Применяется практически в любом масштабе – от функционального департамента компании до государства и даже международных объединений.

Ключевой принцип сценарного планирования остается неизменным – получение пула решений, которые соответствуют различным вариантам развития событий в условиях рисков и неопределенности.

Для проведения анализа необходимо сформулировать сценарии – определить те факторы, которые максимально отражают риски и неопределенности, формирующие альтернативное развитие ситуации. Один из способов это сделать – задать вопрос «что если?» (от этого и происходит другое название сценарного анализа – what if анализ).

Сценарный анализ в стратегическом планировании цепей поставок имеет свои особенности, связанные с функциональной спецификой.

Можно выделить три основные группы сценариев, исходя из способов их формулирования и целей анализа:

Подробнее разберем, каким целям соответствуют эти группы сценариев и какие результаты можно ожидать.

Целью проектирования идеальной цепи поставок является определение уровня операционных затрат, ниже которого невозможно опуститься при использовании тех или иных технологий. Расчёт такого сценария дает возможность понять ориентиры по затратам, а также показывает, насколько текущие затраты отличаются от минимально возможных. Кроме расходов, такой сценарий позволяет определить, насколько текущая инфраструктура отличается от идеальной – по количеству, мощностям и географическому положению.

Анализ чувствительности по смыслу наиболее близок к классическому what if анализу с точки зрения формулирования. Он дает ответы на вопрос, что будет, если ситуация начнет развиваться не так, как в базовом прогнозе. Соответственно, цели анализа чувствительности близки к классическим: определение набора оптимальных решений по изменениям в цепях поставок, соответствующих различным вариантам развития ситуации.

Один из важных результатов анализа чувствительности – нахождение устойчивых решений и определение приоритетов изменений в цепях поставок. Компания понимает, какие меры необходимо реализовывать при любом развитии ситуации, какие параметры наиболее сильно влияют на конфигурацию и на какие индикаторы необходимо обращать внимание, чтобы определить следующие шаги.

Проверка гипотез нужна для поиска решения, наиболее близкого к оптимальному, но имеющего какие-то преимущества, которые крайне сложно оцифровать и учесть в модели, например, внутренняя политика компании, договоренности с местными властями. Кроме того, целью проверки гипотез может быть построение дорожной карты изменений, позволяющей в рамках общего стратегического решения определить приоритеты шагов, которые дают разный экономический эффект и имеют разную сложность внедрения.

Особенность сценарного анализа в цепях поставок заключается в том, что его можно применять не только на стратегическом, но и на тактическом горизонтах. Например, при определении оптимальной цепочки прохождения товара от поставщика или производства до клиента. Компания выбирает лучший вариант не только с точки зрения экономического эффекта, но и с учетом сложности имплементации и контроля исполнения.

Рекомендовать использование сценарного анализа можно всем, для кого актуально долгосрочное, а в некоторых случаях и среднесрочное планирование.

Небольшие компании, у которых нет сложной мультиэшелонной цепи поставок с развитой инфраструктурой, могут проводить сценарное планирование, комбинируя экспертное мнение с другими методами, например, со SWOT-анализом или Balanced Scorecard.

С повышением сложности цепей поставок и объемов закупок, производства и перемещения товара по логистической сети цена ошибки при принятии решения значительно возрастает. В этом случае качественный расчет сценариев без использования математического моделирования почти невозможно, поскольку не может обеспечить учет всех параметров и ограничений для определения глобального оптимума затрат.

Крайне важное значение сценарный анализ в цепях поставок приобретает при принятии решений, касающихся значительных инвестиций. Например, при расширении производства, открытии новых складов, закупке автотранспорта или сделке M&A. Ошибки при принятии таких решений могут стоить сотни миллионов рублей в год. Здесь немаловажную роль играет безрисковая среда, которую обеспечивает математическое моделирование. Таким образом при минимальных затратах можно просчитать любой сценарий и проверить любую гипотезу, не затрагивая работающую бизнес-модель.

Особую роль сценарный анализ играет в условиях повышенной неопределенности, когда встает вопрос, а как вообще жить дальше. В идеальном случае наступление такого момента просчитывается заранее с помощью того же сценарного анализа. Но зачастую такие редкие и неожиданные события («черные лебеди») настолько маловероятны, что практически никто не рассматривает их в качестве одного из сценариев.

С другой стороны, кризис — время возможностей. Определить их и оценить потенциальные слабые места, которые на первый взгляд неочевидны, тоже помогает сценарный анализ. В такие периоды набор вариантов возрастает многократно, но и результаты могут открыть значительно больше возможностей.

Производитель и дистрибьютор алкогольных напитков премиум-класса для оптимизации цепей поставок использовал сценарный анализ, комбинируя проверку гипотез с разными переменными параметрами.

На первом уровне проверки гипотез компания выбрала оптимальную конфигурацию складской инфраструктуры, обеспечивающей дистрибуцию. На втором уровне – проверка различных вариантов доставки в крупные торговые сети в разных регионах. Компания сформировала восемь сценариев развития цепей поставок.

В результате определили оптимальную конфигурацию складской инфраструктуры, для которой в рамках гипотез второго уровня определили приоритеты по изменениям работы с торговыми сетями. В совокупности это позволило достичь до 15% экономии операционных затрат.

Один из крупнейших российских ритейлеров столкнулся с необходимостью изменений в цепях поставок в одном из регионов присутствия. Компания использовала в качестве распределительного центра 3PL-оператора, срок договора с которым подходил к концу. Собственный же РЦ имел ограничения по емкости и пропускным мощностям.

Наша команда разработала для розничной сети математическую модель, с помощью которой сначала были определены потенциальные локации для РЦ, а затем – оптимальная конфигурация цепей поставок в заданном регионе. При этом в качестве потенциальных распределительных центров рассматривались как новые объекты, подразумевающие строительство с оптимальной конфигурацией складских зон и пропускных мощностей, так и существующие с фактическими ограничениями.

Проводили сценарный анализ для поиска альтернативной конфигурации РЦ в регионе, наиболее близкой по операционным затратам к оптимальной, но с использованием уже существующих объектов для минимизации капитальных инвестиции в сложных экономических условиях. Мы просчитали восемь сценариев с различным набором и расположением, с инвестициями в новые объекты и с использованием существующих. Наиболее оптимальный с точки зрения затрат сценарий позволял получить экономию до 23% по операционным затратам на один короб, однако он требовал значительных инвестиций, что в текущих условиях для компании создавало другие риски.

В текущих условиях в наиболее выгодном положении оказались те компании, которые используют сценарный анализ в стратегическом планировании на регулярной основе. Даже если бизнес не просчитывал сценарии под нынешнюю экономическую ситуацию, то как минимум оценивал варианты переориентации входящих и исходящих товаропотоков с учетом альтернатив использования внешней инфраструктуры (портов, пограничных переходов, транзитных стран и т.п.). Сейчас это дает понимание, какой экономический эффект будет от переориентации на текущей инфраструктуре. Например, как изменятся транспортные, складские и производственные затраты, какие инфраструктурные решения могут снизить негативный эффект.

Существенное преимущество для сценарного анализа имеет математическое моделирование. Имея математический двойник цепей поставок, можно оперативно реагировать на изменения и получать сразу несколько решений в течение короткого времени – от нескольких часов до нескольких дней в зависимости от сложности задачи и наличия необходимых данных по каждому сценарию.