Зачем нужно использовать моделирование в планировании цепей поставок

Мы привыкли говорить о планировании и исполнении операций в цепях поставок как о двух китах, на которых держится все управление цепями поставок. Однако о третьей дисциплине – моделировании – часто думают как о том, что, если и происходит, то крайне редко.

Тем не менее постоянно возникающие изменения в бизнесе в результате внутренних и внешних факторов требуют большей скорости принятия решений от руководителей и большей адаптивности от цепочек. Для этого необходима определенная гибкость бизнес-процессов, которая в цепях поставок большинства компаний весьма ограничена.

C недавнего времени некоторые дальновидные компании начали использовать методы моделирования в своих процессах планирования и даже исполнения операций в цепях поставок. Благодаря доступности вычислительных мощностей сквозное планирование цепей поставок практически в режиме реального времени стало реальностью. Это помогает организациям управлять бизнесом с очень высокой скоростью.

Однако одно из ограничений традиционных систем планирования заключается в том, что они не подвергают сомнению фундаментальные предпосылки в цепочках поставок. По этой причине, даже с учетом высокой скорости планирования, выигрыш в гибкости практически не заметен. Более того, качество планирования со временем может ухудшаться, так как лежащие в его основе предпосылки устаревают и теряют свою актуальность. Отсюда напрашивается простой вывод: скорость без необходимой гибкости может быть вредной. Возможным решением проблемы может стать включение принципов моделирования в процессы планирования.

Давайте посмотрим, каким образом этого можно добиться.

Моделирование в цепях поставках требуется для поддержки принятия управленческих решений двух типов. Первый тип – решения о структуре цепей поставок. С помощью модели цепи поставок можно определить, где и когда разместить новый распределительный центр или производственную линию. Второй тип связан с потоком товарно-материальных ценностей и связанными с этим потоком политиками. Политики определяют уровень страховых запасов на складах, частоту пополнения, использование транспорта, логистическую привязку клиентов к распределительным центрам и т.п.

Примечателен тот факт, что многие наши заказчики ассоциируют моделирование в цепочках только с первым типом. Они предполагают, что вопросы, связанные с потоками и политиками, находятся в зоне ответственности систем планирования. Однако такое предположение является в корне неверным. Именно в связи с необходимостью принятия управленческих решений второго типа и объясняется важность использования моделирования в процессах планирования.

Давайте подробно рассмотрим сначала вопросы о структуре цепи поставок. Некоторые из читателей могут подумать, что подобные вопросы связаны с большими инвестициями и, следовательно, должны быть достаточно редкими. Но со все увеличивающимся трендом на «уберизацию» перевозок и складирования, компании могут более динамично изменять структуру своей цепи поставок по необходимости, превращая капитальные затраты, связанные со строительством, в переменные, эксплуатационные расходы.

Представим себе типичную компанию FMCG-сектора. Спрос на ее продукцию подвержен значительной сезонности со всплесками в период новогодних и гендерных праздников. Эти всплески вынуждают компанию заранее накапливать запасы готовой продукции и размещать ее в том числе на арендованных площадях. Более динамичные изменения в паттернах спроса (а именно это сейчас и происходит в индустрии FMCG), в которых внешние факторы играют все более важную роль, превращают некогда весьма предсказуемый бизнес в довольно изменчивый. В свою очередь это превращает весьма редкие в прошлом решения о структуре цепи поставок в гораздо более частые, работающие в тандеме с планированием.

Вернемся к управленческим вопросам о потоках и политиках. Рассмотрим достаточно показательный, на мой взгляд, пример. Крупный химический холдинг разработал модель своей цепи поставок и проанализировал регионы присутствия по стоимости их обслуживания (так называемый cost-to-serve) и объему потоков. Проведенный анализ выявил, что Филиппины занимают 4-е место по затратам и всего лишь 65-е по объему потоков. Излишне говорить, что компания в такой ситуации просто теряла деньги, обслуживая клиентов на Филиппинах. Дальнейший анализ показал, что компания доставляла продукцию одному из своих ключевых клиентов на Филиппинах авиационным транспортом в течение последних нескольких лет. Когда с этим клиентом только начали работать, его первый заказ был срочным и был доставлен ему самолетом. И после этого никто так и не поменял этот самый дорогой способ доставки. Система планирования просто считала, что доставка по воздуху является единственно возможным видом доставки и удовлетворяла спрос клиента на основе этого ошибочного предположения. Хотя система планирования и помогала достичь целевых показателей по уровню сервиса, прибыль при этом существенно страдала. Подобный анализ, основанный на моделировании, выявили несколько аномалий, что побудило компанию внести соответствующие корректировки в политике обслуживания клиентов.

Конечно, приведенный пример далеко не единственный и существует большое количество других вариантов использования технологий моделирования в процессах тактического и даже операционного планирования. Но также и существует большое количество компаний, которые просто планируют и исполняют операции в своих цепях поставок, основываясь на политиках и предпосылках, которые никогда не обновляются. Такие компании могут получить большую выгоду от использования технологий моделирования за сравнительно небольшой срок, выявив значительное количество улучшений в своих цепочках. А как часто анализируется эффективность выбранных политик в вашей компании?

В текущих условиях, при которых ведение бизнеса становятся все более сложным, моделирование больше не может быть разовым упражнением. Оно должно использоваться совместно с планированием и гораздо чаще, чтобы обеспечить необходимую гибкость цепочек. Я очень люблю следующее сравнение моделирования и планирования: «Планирование пытается сыграть лучшими розданными картами, в то время как моделирование помогает перетасовать колоду, выбирая лучшие карты». Быть одновременно крупье и игроком, согласитесь, довольно заманчивая перспектива. А ведь именно этого можно добиться, совмещая моделирование и планирование.