Математический подход в информационной поддержке контроллинга
Опубликовано №4 (69) август 2015 г.
АВТОР: Колесников С.Н. - к.ф-м.н., доцент, Механико-математический факультет, Московский Государственный Университет им. Ломоносова (Россия, Москва)
РУБРИКА Контроллинг
Аннотация
Современные технологии позволяют поставить вопрос об изменении подходов в анализе деятельности предприятий, применяя вместо традиционных, сильно упрощенных, подходов, современную математику.
Для этого необходимо изменить точку зрения на экономику как набор статических методик планирования и анализа, преобразовав ее в систему математического моделирования. Настоящая статья показывает потенциальную готовность контроллинга и управленческого учета и связанных с ним методик к данной трансформации.
Ключевые слова: математический подход информационная поддержка контроллинг управленческий учет система сбалансированных показателей SCOR бюджетирование качественный анализ теория бифуркаций
Введение
Для любого предприятия критически важно получать достоверную информацию о своей деятельности, сравнивать ее с данными о конкурентах и принимать на ее основе обоснованные решения о дальнейшем развитии.
Для решения этой задачи каждое предприятие организует у себя систему контроллинга , и должно поддерживать ее в актуальном состоянии. Как замечательно четко написано В.И. Сергеевым [1]: «Контроллинг соединяет учет, планирование, регулирование, информационную поддержку логистических бизнес-процессов в единую самоорганизующуюся систему… информационной основой контроллинга является система показателей управленческого учета, ориентированная на потребности высшего управленческого звена фирмы. Центральным элементом контроллинга в этой схеме является система мониторинга, которая использует соответствующие информационные технологии корпоративной информационной системы компании».
Особенно существенным для дальнейшего обсуждения является то, что в связи с прогрессом информационных технологий, позволяющих нынче даже не очень крупным компаниям вести операции и анализировать деятельность в режиме on-line, потребовалось новое осмысление и формализация методологии управления глобальным бизнесом, а также разработки соответствующих инструментов, позволяющих оцифровать максимальное количество данных о бизнесе. Одним из таких инструментов, как мы увидим далее, и является модель управленческого учета компании. Использование управленческого учета в рамках автоматизированной системы существенно увеличивает значение данных как исходного материала для анализа, под которым в свою очередь понимается, прежде всего, математический анализ, реализуемый в системах компьютерного интеллектуального анализа (BI системах). То есть речь идет по сути об инновационном подходе к учету на предприятии.
Контроллинг и управленческий учет - «зеркало бизнеса»
Пока же постараемся ответить на вопрос, почему же контроллинг приобретает такое большое значение? Здесь необходимо отметить следующую особенность современного бизнеса: если раньше главным звеном цепи поставок выступали производители, оказывавшие решающее влияние на весь процесс производства и распределения продукции, то сейчас вес решительно смещается в сторону потребителя, который диктует основные «условия игры». Производители должны удовлетворять растущие требования к дизайну/функциям продукции, быстроте выполнения заказа, скорости доставки, и так далее. Особое значение приобретает маркетинговая и PR-активность компании, которые ранее вообще практически не подлежали учету.
Уровень качества продукции, ранее выступавший главным конкурентным преимуществом, после переноса производства в «третьи страны», сейчас становится приблизительно одинаковым у большинства производителей в каждой ценовой категории и существенно утратил роль ключевого конкурентного преимущества. На первый план в конкурентной борьбе выходит именно удовлетворение специфических требований клиента. Поэтому успеха смогут добиться только те компании, которые будут совершенствовать управление стоимостью этих процессов. Данные анализа структуры и размера издержек показывают значительный разрыв в уровне издержек между компаниями-лидерами по эффективности управления издержками и компаниями, находящимися на среднем уровне по отрасли.
Удовлетворение потребностей клиента – весьма сложный процесс, поскольку компаниям приходится сталкиваться с необходимостью удовлетворять растущие потребности, будучи при этом ограниченными в ресурсах и вынужденно оставаясь на уровне допустимых затрат. Чтобы достичь баланса между высоким уровнем клиентского сервиса и приемлемым уровнем затрат, организации должны определить для себя, на каких участках их цепи поставок являются неконкурентоспособными, какие опции продукта являются излишними, а какие – необходимыми. И на основании этого составить четкое представление о «формуле» продукта и сопутствующих сервисов, установить цели необходимых изменений и оперативно осуществить эти изменения.
Проблема заключалась в том, что до недавнего времени стандартный способ измерения эффективности бизнеса, особенно в нефинансовых измерениях фактически отсутствовал. Производители не могли использовать такой способ оценки, как бенчмаркинг, в целях совершенствования своего бизнеса. Более того, отсутствие стандартов в описании, скажем, процессов предприятия, приводило к еще одной серьезной проблеме – делало выбор информационных систем для управления производством и логистикой слишком сложным и дорогостоящим, и что, главное, – зачастую неэффективным [4,5]. Вместо того, чтобы инвестировать в необходимые инструменты для повышения конкурентоспособности, компании часто вкладывали значительные средства в программное обеспечение, не отвечающее конкретным потребностям их бизнеса.
Более того, известны случаи, когда логистические процессы приходилось буквально насильственным образом подстраивать под особенности информационной системы.
Но самая сложная ситуация сложилась в области управления производством. Производственное управление базируется и так на достаточно сложной математике, в результате чего изменение методов планирования и диспетчирования не может происходить быстро и безболезненно, к тому же программные продукты предлагают весьма ограниченный набор методов поддержки производственных процессов. Переход в этой ситуации к массовому использованию методов партионного планирования оказался серьезным вызовом как для бизнеса, так и производителей программных продуктов, и до настоящего времени эта задача остаётся нерешенной.
Управленческий учет как методология математического моделирования экономики.
Из вышесказанного следует, что для предприятия важнейшей задачей является построение системы «оцифровки» повседневной деятельности и, на ее основе – построение системы анализа, планирования и прогнозирования бизнес-задач. То есть, по сути – построение математической модели деятельности предприятия. Не является удивительным, что система, позволяющая решать такие задачи, имеется в стандартной практике бизнеса, хотя и не использует терминологию, характерную для математики. В данной статье мы восполним этот пробел.
Согласно определению американской ассоциации IМА (Колесников С.Н. [7], Аверчев И.[8]):
Управленческий учет — это процесс идентификации, измерения, накопления, анализа, подготовки, интерпретации и предоставления информации, необходимой управленческому звену предприятия для осуществления планирования, оценки и контроля хозяйственной деятельности, оптимального использования ресурсов предприятия и контроля полноты их учета. Помимо этого, на основании имеющихся данных производится выбор наилучшей стратегии отчетности компании.
Рассмотри более подробно компоненты данного определения. При этом будем иметь в виду конечную цель – построение математической модели бизнеса. Заметим, что видимо, впервые целью построить именно математическую модель озаботился из наиболее авторитетных классиков Дж.М. Кейнс, которого мы далее будем неоднократно цитировать, ссылаясь на классическую работу «Общая теория занятости, процента и денег» [9]. К сожалению, во времена Кейнса математический аппарат еще не был готов к построению неравновесных моделей, поэтому ему пришлось ограничиться общими методическими замечаниями. В настоящее время развитие математического аппарата, особенно таких разделов, как стохастическая теория, качественная теория динамических систем, теория бифуркаций, неархимедова математика и других, дает основания для нового взгляда на экономику.
Итак, рассмотрим, как концепция управленческого учета представляет, по сути, алгоритм создание математической модели экономики предприятия.
Идентификация – «Определение и оценка хозяйственных операций и других экономически значимых событий для выработки соответствующей учетной процедуры»
Для того чтобы дать математическое описание бизнес-обьектов, их необходимо формализовать. При этом подразумевается, что формализация делается в целях последующей математической обработки, в частности – построения математической модели. Стандартным способом математической формализации в экономике является построение равновесной модели механистического характера. В более современных вариантах – это колебательные модели с устойчивым поведением. Несмотря на то, что еще А.Маршалл [10] фактически указал на существование неустойчивых конфигураций, анализ в экономике к ним не адаптирован. Сошлемся на основоположника современной экономической теории – Дж.М.Кейнса [9]: «Я приведу доказательства того, что постулаты классической теории применимы не к общему, а только к особому случаю, так как экономическая ситуация, которую она рассматривает, является лишь предельным случаем возможных состояний равновесия. Более того, характерные черты этого особого случая не совпадают с чертами экономического общества, в котором мы живем, и поэтому их проповедование сбивает с пути и ведет к роковым последствиям при попытке применить теорию в практической жизни».
Например, с одной стороны, цена товара в классической теории предполагается определяемой рынком, то есть, считается изменяемой, однако при оценке доходов она обычно предполагается фиксированной. С другой стороны, в результате этого, необходимость изменить цену, оказавшуюся неадекватной, часто вызывает ступор у менеджмента, поскольку требует изменения параметров, утвержденных на более высоком уровне, нежели их служебные компетенции.
Измерение – «Количественное представление данных, в том числе и предположительная оценка, о хозяйственных операциях или других произошедших экономически значимых событиях либо прогнозирование операций, которые могут произойти»
Собственно в данный момент и происходит математизация экономического объекта. При этом подчеркивается, что модель должна иметь прогностический характер, а не только описывать постфактно происшедшие экономически значимые события. Здесь мы во весь рост встречаемся с фактором «механицизма» в экономике. Фактически единственной методологической основой для описания бизнес-объектов остается подход, описанный еще в 1687 году сэром Исааком Ньютоном, тогда – применительно к механике.
И опять – процитируем, Дж.М.Кейнса: «Тот факт, что единицы измерения, которыми обычно пользуются экономисты, неудовлетворительны, можно проиллюстрировать на примерах концепции национального дохода, запаса реального капитала и общего уровня цен». Т.е вопрос измерения экономических понятий не так прост, как кажется на первый взгляд, даже если мы говорим о финансовых понятиях, оценка которых видится очевидной.
Например, несомненно, важной задачей является повышение конкурентоспособности компании. Но как измерить этот показатель? Что является ключевыми параметрами конкурентоспособности? Объем продаж — доля рынка? Доход от целевых рынков? А может быть, доход от одного клиента?
Чтобы этим показателем можно было управлять должны определяться не только «прошлые» достижения, но и целевой результат за период. При этом, опять же, что делать в условиях краха рынка, кризиса или санкций? Если такое случается очень редко, то это можно рассматривать как форс-мажор, но ведь последние лет 15 что-то подобное случается с завидной регулярностью.
Накопление – «Методики упорядоченного и последовательного отражения и классификации в учетных регистрах соответствующих хозяйственных операций и других экономически значимых событий»
Тут все достаточно просто. Какие и из каких документов нужно получить данные, характеризующие критерии конкурентоспособности? Есть ли необходимые поля в уже существующих документах или их следует добавить? Кто, когда и в какие учетные регистры должен вносить новые данные? Существенным моментом является накопление исторических данных для последующего анализа. И тут нас подстерегает проблема, а какие внешние данные нужно накапливать, чтобы потом, спустя годы, попытаться определить, что повлияло на экономику? И не будет ли этих данных слишком много, можем ли мы их спрогнозировать сегодня?
Анализ – «Определение пользователей и задач для реализации отчетной деятельности и выявление ее взаимосвязи с другими экономически значимыми событиями и ситуациями с целью более адекватного предоставления отчетной информации»
Здесь, не приводя никакой конкретной цитаты из Кейнса, укажем однако на то, что, по сути, вся его книга посвящена как раз таком анализу основных факторов, влияющих на деятельность основных участников экономического процесса. И очень выпукло показывается, как может меняться восприятие этих факторов от роли участника и его целей.
Например, отчет о продажах должен выглядеть совершенно по-разному, когда он предоставляется коммерческому, финансовому, исполнительному директору или начальнику отдела продаж. Так, в одном из этих отчетов необходимо сравнение с конкурентами, в другом — динамика изменения «среднерыночных» цен, в третьем — динамика курса доллара. И опять же, эти данные кто-то должен собрать, измерить и подготовить. И уж совсем иное – это представление этих же данных потенциальному инвестору или совету директоров. И снова, какие факторы нужно учитывать, чтобы правильно понять динамику продаж как в оперативном разрезе, так и в историческом.
Подготовка и интерпретация – «Целенаправленное согласование учетных и/или плановых данных для предоставления логически связанной и обоснованной информации, включая, если это уместно, аналитические и прогнозные заключения на основе этих данных»
Дж.М.Кейнс: «Хорошо известный, но неизбежный элемент нечеткости, заведомо содержащийся в понятии общего уровня цен, делает самый этот термин совершенно неудовлетворительным с точки зрения анализа причинно-следственных связей — анализа, который должен быть точным».
Итак, данные собраны, введены в математическую модель, и теперь нужно представить результаты этой модели. Очевидно, что, как и в естественных науках, важнейшая задача – прогноз и представление ситуации в будущем. В том же высказывании Кейнса указана одна из весьма сложных задач – адекватное представление информации о конкурентных ценах и факторах их возникновения.
Обмен информацией – «Предоставление «сырой» или подготовленной, осмысленной информации управленческому звену и другим потребителям для внутреннего и внешнего использования»
И еще один элемент управленческого учета, который, на первый взгляд, прост и очевиден – предоставление управленческой и прочей отчетности, так в практике бизнеса. Но с точки зрения математического моделирования данный пункт весьма сложен и неочевиден. Ведь для адекватного понимания результатов моделирования необходимо четкое понимание всех факторов и исходных предположений, учтенных в ходе моделирования. Также необходимо понимание примененных методов анализа, их ограничения и особенности, что может оказаться крайне сложным для понимания тех же менеджеров, не имеющих соответствующего образования и квалификации. Поэтому обычно предоставляются только результаты анализа, что, в свою очередь, предполагает полную ответственность аналитиков за полученные результаты. И это тоже, к сожалению, трудно реализуемо, так как объем и разнообразие исходной информации делает ее «трудноперевариваемой» человеком, не находящимся на нужной ступени руководящей лестницы. Отсюда столь распространенные грубые ошибки в, казалось бы, «строго научном» маркетинговом анализе.
Поэтому подчеркнем, что ключевым в этом пункте является осмысленность информации, поскольку обмен бессмысленной информацией – бессмысленен.
Частные математические модели в контроллинге и смежных дисциплинах.
Общеизвестной является задача калькулирования себестоимости продукции или, скажем логистического сервиса. Для этой цели обычно рассматриваются такие категории затрат, как переменные (зависящие от объема выпуска) и постоянные (не зависящие от выпуска). То, что постоянные затраты реально практически не встречаются, хорошо известно, почему они и заменяются обычно на практике такими категориями как условно-постоянные или пошагово-переменные. Гораздо менее известно, что переменные затраты, иллюстрируемые обычно линейной функцией, проходящей через ноль, в действительности – сложная нелинейная функция, а прямая – всего лишь ее очень условная аппроксимация, причем далеко не во всех случаях возможна аппроксимация прямой, проходящей через начало системы координат. Линейная аппроксимация переменных затрат хорошо работает при больших объемах выпуска, то есть при товарном или массовом производстве, но может давать критические ошибки уже при средних размерах партий, и летальные для бизнеса – при мелких партиях. В то же время, современные информационные системы вполне в состоянии поддерживать калькуляцию переменных затрат по полной модели и необходимый для этого первичный учет.
Традиционный анализ экономической эффективности инвестиционных проектов неявно, но вполне однозначно предполагает непрерывное развитие бизнеса, причем в рамках как ни странно статической модели на каждой фазе расчета. Но реальность диктует, во-первых, динамическую модель изменений в бизнесе, тем более молодом и быстро развивающемся, а, во-вторых, бифуркационную модель изменений в бизнесе. И, конечно же – это особенно актуально в условиях кризисов и политической нестабильности. При этом автоматически возникает понятия сценариев развития и анализ сводится в конечном итоге к определению диапазонов значений параметров, при которых будет реализовываться тот или иной сценарий. При этом исключается или сильно ослабляется влияние случайности при выборе сценарной ситуации, обычное при стандартном сценарном палнировании. Та же самая ситуация наблюдается в бюджетировании.
По сути, решение каждой из перечисленных выше задач означает построение математической модели анализа и\или принятия решений с (желательно) дружественным интерфейсом для менеджмента предприятия.
Серьезное развитие идея математического моделирования получила в концепции ССП (система сбалансированных показателей – BSC, Каплан Р., Нортон Д. [2])
А.М.Гершун [3] пишет, по следам Нортона и Каплана: «Система показателей служит своего рода системой координат, в которой ставится цель в виде желаемых значений показателей, а план действий отражается как траектория движения к цели, развернутая во времени».
Так называемое «равновесие» в концепции сбалансированной системы показателей имеет многоплановый характер, охватывая связи между финансовыми и нефинансовыми показателями, стратегическим и операционным уровнями управления, прошлыми и будущими результатами, а также между внутренними и внешними аспектами деятельности предприятия».
Таким образом, практически явно указана идея построения траектории движения в «экономическом пространстве», реализуемая через сложно связанные взаимоотношения между различными показателями. Но идея «сбалансированности», которая плохо понятна в русском языке, но очевидна в английском – это идея равновесной системы, аналогичной, скажем, весам, с учетом динамического характера равновесия реальных весом, в отличие от идеальных.
Как показывает теоретическое исследование возможностей математического моделирования взаимосвязей экономики предприятия, в этом процессе должны быть особенности, связанные с принципиальными различиями моделей различных предприятий. И это должно быть отражено в различении моделей для разных предприятий. И действительно, такие различия легко находятся, хотя скажем в контроллинге или управленческом учете они не являются очень явными.
Прежде всего, это различные методы калькуляции себестоимости продукции, различные методы производственного планирования и даже различные подходы к оценке незавершённых затрат в налоговом учете. Но наиболее ярко и выпукло как само наличие различных моделей, так и их дифференциация проявились в референтной модели управления цепочками поставок (SCOR model) (Сергеев В.И. [6]).
В SCOR-модели различаются следующие варианты организации цепей поставок, которые привязаны к различным способам организации производственного процесса как ключевого элемента (ввиду сложности) цепи:
- Производство на склад (Make To Stock, MTS).
- Комплектация на заказ (Complete-To-Order, CTO).
- Сборка на заказ (Assemble-To-Order, ATO).
- Производство на заказ (Make-To-Order, MTO).
- Разработка на заказ (Engineer-To-Order, ETO).
В зависимости от вида производства будут меняться не только собственно производственные показатели, но и показатели продаж, снабжения и общих процессов планирования, финансирования и пр., то есть, показатели системы производства оказывают ключевое влияние на всю модель деятельности предприятия и, конечно же, – на математическую модель его экономики.
Заключение.
Таким образом, можно уверенно утверждать, что вся экономика предприятия представляет собой некоторую математическую модель, на основании которой формируются стандартные механизмы контроллинга или управленческого учета – планирование, учет затрат и калькулирование себестоимости продукции, инвестиционное планирование. Но ввиду сложности аппарата математического моделирования, вместо четкого описания модели, пользователи инструментария управленческого учета получают только выводы, без надлежащего описания исходных условий и ограничений модели. Это было оправдано в прошлом веке и ранее, в условиях очень ограниченных вычислительных возможностей и неразработанности математического аппарата, необходимого для моделирования. Но в современных условиях представляется целесообразным изменить этот подход и перейти к более корректному использованию математических моделей и использованию более сложного, инновационного аппарата при их построении.
Литература
- Сергеев В.И., Контроллинг в логистических системах (часть 1), «Логистика и управление цепями поставок» #3, 2005
- Каплан Р., Нортон Д., Организации, ориентированные на стратегию. Как в новой бизнес-среде преуспевают организации, применяющие сбалансированную систему показателей. Пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес, 2003.
- Гершун А. Разработка сбалансированной системы показателей [Текст]: практическое руководство с примерами А. Гершун. – М.: Олимп-Бизнес, 2005.
- Колесников С.Н., Касьянова Г.Ю., Управленческий учет по формуле «три в одном». Иерархия систем управленческого учета, или «не все измеряется деньгами», http://consulting.ru/econs_art_305425943, [Электронный ресурс], (дата обращения 03.10.2014).
- Колесников С.Н., Касьянова Г.Ю., «Управленческий учет по формуле «три в одном». – М., Издательско-консультационная компания «Статус-Кво 97», 1999
- Сергеев, В.И. «Управление цепями поставок». Учебник для бакалавров и магистров. – М.: Юрайт, 2014.
- Колесников С.Н. «Экономический учет», или Что такое «управленческий учет» в современном понимании: «Управление компанией» №8 2002, http://cima.ru/?q=node/2 , [Электронный ресурс], (дата обращения 03.10.2014).
- Аверчев И. Положения по управленческому учету IMA. Определение и цели управленческого учета http://consulting.ru/art0068, , [Электронный ресурс], (дата обращения 03.10.2014).
- Кейнс Дж.М. Общая теория занятости, процента и денег. М.: Прогресс, 1978.
- Маршалл А. Принципы экономической науки: Пер. с англ. Т.1–3. – М.: Прогресс: Универс, 2008
Операционное планирование позаказных производств в цепях поставок (на примере ООО «РМЗ «ГАЗПРОМНЕФТЬ – ОНПЗ»)
Опубликовано №4 (69) август 2015 г.
АВТОР: Белов Л.Б., Григорьев Л.Ю.
РУБРИКА Корпоративная логистика промышленных компаний Логистика производства Планирование в цепях поставок Современные концепции и технологии в логистике и управлении цепями поставок
Аннотация
Хотя на поверхности бюджетирование видится как главный процесс, в настоящее время среди факторов его результативности на первое место выходит тесно связанный с ним процесс формирования годового операционного плана. Значение этого процесса особенно возрастает с учетом современных тенденций перехода от массового и серийного производства к позаказному. Таким образом, обоснованно осуществить бюджетирование деятельности можно лишь в том случае, если предварительно осуществить точное планирование операционной деятельности в натуральных единицах измерения. Весь вопрос в том, какой уровень агрегирования данных мы можем позволить себе на стадии планирования операций и необходимо ли осуществлять их календарное планирование на стадии операционного (тактического) управления?
В настоящей статье сформулирован подход к структуризации операционной деятельности на основе современных организационных технологий, предложена методология формирования операционного годового плана предприятия, рассмотрена необходимость и возможности календарного планирования выполнения заказов на годовом горизонте управления для предприятий с высокой степенью диверсификации производства в условиях наличия заказов разной сложности и длительности исполнения.
Ключевые слова: архитектура предприятия портфель заказов планирование продаж и операций логистика бюджетирование оперативное планирование позаказное производство S&OP Sales and Operations Planning
Проблема определения баланса «затраты/уровень обслуживания» для целей стратегического планирования логистики
Опубликовано №5 (46) октябрь 2011г.
АВТОР: Сергеев В.И.
РУБРИКА Аналитика в логистике и SCM Управление логистическим сервисом Планирование в цепях поставок
Аннотация
Рассмотрены проблемы оценки качества логистического сервиса. Проанализировано влияние логистического сервиса на эффективность бизнеса компании. Предложена схема построения ожиданий потребителей логистических услуг и определены компоненты измерения качества сервиса. Адаптирована Gap-модель Зейтгамла оценки качества сервиса к задачам логистики. Рассмотрена методика построения зависимости логистического сервиса (процента идеально выполненных заказов) от суммарных операционных затрат. Предложена модель аппроксимации фактических данных динамики затраты/уровень обслуживания» для нахождения баланса и построения бюджета службы логистики.
Ключевые слова баланс логистические затраты уровень обслуживания логистический сервис стратегическое планирование Gap-модель модель Зейтгамла бюджетирование
Уровень качества логистического обслуживания (уровень логистического сервиса) – это результат деятельности логистики, который отражает ее эффективность для организации бизнеса с точки зрения полезности времени и места каждого продукта. Уровень логистического обслуживания потребителей непосредственно влияет на рыночную долю компании, на ее общие логистические издержки и, в конечном счете, на рентабельность и доходность бизнеса, определяя не только лояльность уже имеющихся потребителей, но и то, сколько ее потенциальных потребителей станут фактическими. Обслуживание потребителей является интегрированным процессом, в котором участвуют все функциональные области бизнеса фирмы: снабжение, производство и дистрибьюция, призванные поддерживать лояльность клиентов. Развитие логистического сервиса помогает интегрировать отношения в пределах цепи поставок и при правильно установленных стандартах обслуживания значительно увеличить объем продаж.
Существует несколько причин, объясняющих, почему компании должны фокусироваться на обслуживании потребителей. Во-первых, удовлетворенные потребители обычно лояльны к компании и повторно совершают в ней покупки, причем в больших объемах. Во-вторых, считается, что привлечь нового потребителя намного дороже, чем удержать одного прежнего. В-третьих, потребители, принявшие решение прекратить с вами взаимодействие, скорее всего, поделятся причинами своего недовольства с другими людьми. В-четвертых, гораздо прибыльнее продавать больше продукции уже существующим потребителям, чем отыскивать новых потребителей, готовых покупать ваши товары и услуги в таком же объеме. В связи с этим важно определить запросы потребителей и установить уровни (стандарты) их логистического обслуживания, чтобы на основе этого менеджеры могли сопоставить компромиссные варианты эффективности продаж и общих логистических издержек.
Сами по себе показатели степени удовлетворения потребителей недостаточны, чтобы «продать» ценность логистики внутри и вне компании. Поэтому важно сопоставить уровни показателей обслуживания потребителей и связанные с этим затраты с соответствующими потоками поступлений и расходов. Если служба логистики не сможет этого сделать, менеджеры высшего уровня будут замечать только логистические издержки и не учитывать возможностей логистики по увеличению объема продаж/прибыли благодаря отличному обслуживанию потребителей.
К сожалению, заявления некоторых фирм о целях обслуживания клиентов (в частности в логистике) формулируются с недостаточной конкретизацией задач, определяющих каким образом эти цели должны быть достигнуты. Это является серьезной проблемой, так как если задачи или стандарты обслуживания клиентов не сформулированы в конкретных терминах/показателях, они могут быть проигнорированы исполнительским персоналом или быть слишком неопределенными для того, чтобы обеспечить какое-либо реальное руководство. К тому же служба логистики может стать «козлом отпущения» для отделов маркетинга и продаж. Если новый товар терпит неудачу на рынке, отдел маркетинга может обвинить логистику в том, что внедрение нового товара на рынок провалилось из-за того, что стандарты логистического обслуживания потребителей были очень низкими. Без конкретных ориентиров персонал службы логистики не сможет доказать, что обслуживание клиентов поддерживалось на должном уровне.
Обслуживание потребителей, обеспечиваемое логистикой, может оказывать существенное влияние на объем продаж и на удержание потребителей. Хотя в целом рассчитать точно зависимость между уровнем логистического сервиса и объемом продаж невозможно, можно воспользоваться результатами многочисленных исследований, в которых указывается наличие положительной зависимости между этими аспектами бизнеса. Высокий уровень логистического сервиса (в показателях надежности и оперативности) повышает вероятность удержания клиентской базы. Имеющиеся свидетельства позволяют высказать предположение, что более высокий уровень удержания потребителей приводит к большему объему продаж.
Обычно рассматриваются три основных направления улучшения логистического сервиса, связанные, а именно: улучшение использования ресурсов, эффективность и дифференциация. Лучшее использование ресурсов - это такая организация предоставления логистических услуг, которая позволяет снизить затраты потребителя, т.е. уменьшить логистические издержки в ЛС. Прямым следствием этого является снижение цены товара и сопутствующих услуг по сравнению с конкурентами. Эффективность логистики проявляется в лучшем удовлетворении требований потребителей к качеству товара и услуг на основе таких показателей, как гарантированное качество продукта при доставке, наличие требуемого запаса продукта в нужном месте, время выполнения заказа, удобство пользования продуктом, послепродажный сервис, инновации в обслуживании, позиция на рынке (имидж).
Дифференциация по отношению к логистике означает увеличение доли рынка (количества покупателей) за счет исключительного логистического сервиса. Примером такого сервиса является использование концепции «Value added logistics» – «Логистика с добавленной стоимостью».
Существуют понятия общего потребительского сервиса «до сделки» (предпродажный сервис», «в период сделки» (сервис во время продажи) и «после сделки» (послепродажный сервис). Элементы обслуживания потребителей в этой классификации показаны на рис.1.
Рис.1. Элементы потребительского сервиса
Обслуживание потребителей является интегрированным процессом. Во-первых, все функциональные области бизнеса фирмы: снабжение, производство и распределение должны работать вместе, чтобы поддерживать лояльность клиентов. Во вторых, развитие специальных отношений между поставщиком и покупателем в течение некоторого периода времени помогает интегрировать отношения в пределах логистических каналов. Один из примеров - это обеспечение штриховыми кодами грузовых единиц (пакетов, картонных коробок), что делает обращение с ними и учет более легким для всех сторон в цепи поставок. Другой пример - это, размещение коробки (поддона или тележки) в той же самой последовательности, в которой клиент желает использовать или разгружать ее. Третий пример - это наличие системы отслеживания состояния заказа, так что любая сторона в логистической цепи может получить незамедлительную и точную информацию относительно состояния и местонахождения заказа.
Интеграция действий контрагентов в ЛС усиливает связи между продавцами и их клиентами. При этом поставщики должны изменить свои способы становиться предпочтительными продавцами в новом мире стратегических возможностей.
Измерение качества логистического сервиса должно основываться на критериях, используемых покупателями логистических услуг. Когда покупатель оценивает качество логистического сервиса, он сравнивает некоторые фактические значения “параметров измерения” качества с ожидаемыми им величинами этих параметров, и если эти ожидания совпадают, то качество признается им удовлетворительным. Схема построения ожиданий потребителей при оценке качества логистического сервиса приведена на рис. 2.
Рис. 2. Схема построения ожиданий потребителей логистических услуг
Для каждого параметра измерения качества логистического сервиса имеются две величины (условные): первая - измеряется ожиданиями покупателя; вторая - измеряет восприятие покупателя по отношению к данному параметру. Разница между этими двумя величинами называется расхождением (рассогласованием) и оценивает степень удовлетворения покупателя в данном параметре качества сервиса. В западной экономической литературе это расхождение часто называют термином “Gap” (“разрыв”).
Качество логистического сервиса будет определяться совокупным ожиданием покупателя в смысле минимальных расхождений между ожиданиями и фактическими параметрам, хотя, конечно, оценка расхождения и самих измерений будет субъективна. Наиболее важными компонентами (параметрами) измерения качества сервиса согласно схеме (рис. 2) являются следующие:
- осязаемость - та физическая среда, в которой представлен логистический сервис, удобства, оргтехника, оборудование, вид персонала и т.п.
- надежность - последовательность исполнения “точно в срок”, т.е., например, доставка нужного товара в нужное время в необходимое место. Также надежность информационных и финансовых процедур, сопровождающих логистические функции;
- ответственность - желание помочь покупателю, гарантии выполнения стандартов качества логистического сервиса;
- законченность - обладание требуемыми навыками и компетентностью, знаниями для выполнения логистических услуг;
- доступность - легкость установления контактов с поставщиками логистических услуг, удобное для покупателя время оказания услуг;
- безопасность - свобода от опасности, риска, недоверия. Например, сохранность груза при доставке;
- вежливость - поведение поставщика логистических услуг, корректность, любезность контактного персонала;
- коммуникабельность - способность разговаривать на языке, понятном покупателю;
- взаимопонимание с покупателем - искренний интерес к покупателю, возможность для контактного персонала войти в роль покупателя и знать его нужды (требования).
Построение потребительских ожиданий (удовлетворения требований покупателя) к качеству логистического сервиса строится на основе использования следующих ключевых факторов (см. рис. 2):
- речевых коммуникаций (слухов), т.е. той информации, которую покупатели узнают от других покупателей о логистическом сервисе, который они собираются приобрести;
- личных потребностей (нужд). Данный фактор относится к персональной личности покупателя, его запросам, его представлению о качестве логистических услуг, исходя из его характера, политических, религиозных, общественных и других представлений;
- прошлого опыта, т.е. использования такого же или подобного логистического сервиса в прошлом;
- внешних сообщений (коммуникаций) - информации, получаемой от поставщиков логистического сервиса посредством радио, телевидения, прессы (рекламы в средствах массовой информации).
Для формирования рационального управления стандартами логистического обслуживания необходимо научиться, во-первых, определенным образом измерять параметры качества сервиса; во-вторых, построить управление параметрами качества логистического сервиса таким образом, чтобы свести к минимуму расхождения (“gaps”) между ожидаемым и фактическим уровнями качества предоставляемых услуг. В этом смысле используются различные методы оценок, такие, например, как анкетные опросы покупателей, экспертные оценки, статистические методы и т.п. Сложность заключается в том, что большинство параметров качества логистического сервиса нельзя измерить количественно, т.е. получить формализованную оценку. Чаше всего приходится пользоваться соотношениями типа: “лучше - хуже”, “доступнее - недоступнее” и т.п.
В задачах построения и анализа ЛС большое значение имеет проблема отыскания причин неудовлетворенности потребителей качеством логистического сервиса. Для этого используют различные экспертные и логико-математические модели, позволяющие хотя бы на качественном уровне исследовать сформулированную проблему. Одной из таких моделей является “Gap-модель Зейтгамла”1, иллюстрирующая путь реализации ожиданий потребителя в качестве логистического сервиса и причины возможного неудовлетворения. Возможные причины неудовлетворенности потребителей могут быть сформулированы как разрывы (“gaps”) между выходом процессов поставок и входом процесса потребления услуг (рис. 3).
Рис. 3. Адаптированная Gap-модель оценки качества логистического сервиса
Рассмотрим согласно модели (рис. 3) возникновение и способы уменьшения “разрывов” между соответствующими ЗЛС и процессами прохождения услуг в ЛС. На схеме выделено пять причин и соответствующих уровней возникновения неудовлетворенности покупателя в качестве сервиса дистрибьюции при организации логистических процессов в ЛС.
Gap 1: расхождение между ожиданиями покупателя в качестве сервиса дистрибьюции и восприятием высшим менеджментом службы логистики компании этих ожиданий.
Это расхождение (и как следствие, неудовлетворенность покупателя в качестве логистического сервиса) возникает вследствие того, что высшее руководство логистикой фирмы недостаточно четко понимают, что покупатель считает высоким качеством логистических услуг в процессе доставки товара. В то же время знание (прогнозирование) запросов покупателей в качестве сервиса на ее конечном звене цепи поставок (организации продаж) является ключевым моментом, критическим шагом в организации логистического процесса в ЛС, конечно, наряду с обеспечением высокого качества изготовленного товара.
Возможными причинами возникновения Gap 1 являются:
- недостаточность маркетинговых исследований;
- неадекватность используемых оценочных параметров измерения качества логистического сервиса;
- недостатки в информационных каналах учета спроса на логистические услуги и методов оценки параметров качества логистического сервиса;
- слишком большое количество ЗЛС (уровней логистического менеджмента) в ЛС.
Gap 2: расхождение между восприятиями персонала службы логистики компании ожиданий потребителей и спецификациями, определяющими качество логистического сервиса.
Данное расхождение вызвано тем, что даже полное знание потребительских нужд в смысле качества логистического сервиса иногда бывает недостаточным, так как исполнители в службе логистики фирмы недостаточно адекватно трансформируют ожидания покупателей в спецификации качества сервиса. Этот разрыв является (как показывает опыт) достаточно широким для многих компаний из-за трудностей немедленного реагирования на изменения требований клиентов к логистическому обслуживанию.
Возможные причины этого разрыва следующие:
- неадекватное отношение высшего менеджмента компании к параметрам качества логистического сервиса;
- неадекватная трансформация ожиданий потребителей в спецификации параметров качества;
- недостаточный уровень исполнительской дисциплины в ЛС компании;
- недостаточный уровень стандартизации параметров качества логистического сервиса;
- отсутствие целевых установок (инструкций) по спецификации параметров качества логистического сервиса (системы логистических KPI).
Gap 3: разрыв между спецификациями качества и “доставкой” логистических услуг.
Даже, если высший персонал службы логистики компании правильно понимает потребительские нужды и ожидания и адекватно проводит спецификацию качества логистических услуг, иногда “доставка” (продвижение) услуг не отвечает ожиданиям покупателя. Разница возникает из-за того, что исполнители на данном этапе логистического процесса (в соответствующих звеньях логистических цепей) не способны или не могут привести состояние параметров качества сервиса в соответствие со спецификациями (стандартами логистического сервиса компании).
Причинами подобного несоответствия могут быть:
- преувеличенные амбиции исполнителей, конфликт с высшим руководством службы логистики;
- конфликтные цели и пути продвижения сервиса в ЗЛС (у логистических посредников и фокусной компании цепи поставок);
- недостаточная исполнительская и технологическая рабочая дисциплина персонала службы логистики;
- несоответствие систем контроля качества сервиса и исполнительской дисциплины;
- недостатки приемочного и выборочного контроля качества параметров логистического сервиса;
- недостатки подбора логистических посредников, персонала, участвующего в ЛС (цепи поставок).
Gap 4: расхождение между “доставкой” логистических услуг и внешними сообщениями потребителю о “доставке”.
Этот разрыв есть разница между тем, что фирма обещает в системе продвижения по поводу уровня логистического сервиса в цепи поставок и что действительно “доставляется” потребителю.
Аккуратные и точные сообщения в СМИ фирмы и логистических посредников о качестве продукта и сервиса в цепи поставок, реклама и “public relations” должны адекватно сопровождать “доставку” логистических услуг, чтобы покупатель действительно получил тот уровень обслуживания, который ему обещают.
Возможные причины расхождения следующие:
- неадекватные горизонтальные коммуникации среди оперативного персонала ЛС в цепи поставок и персонала отдела маркетинга;
- предрасположенность к преувеличению достоинств (качеств) логистического обслуживания в рекламе;
- завышенные объявленные стандарты показателей логистического обслуживания, нарушаемые в процессе реального предоставления услуг.
Gap 5: разрыв между ожиданиями покупателей и полученным сервисом. Этот разрыв определяет ценность товара (услуги), полученной от поставщика (продавца) в процессе логистического обслуживания (доставки, выполнении заказа).
Хорошее качество логистического сервиса - это такое комплексное качество, которое совпадает с ожиданиями покупателя. Чтобы удовлетворить ожидания покупателей, необходимо уметь измерять соответствующие параметры качества логистического сервиса и прогнозировать их при организации и управлении логистическими процессами в цепи поставок. Мнение о высоком или низком уровне качества логистического сервиса в цепи поставок зависит от того, как покупатель представляет себе (ожидает) требуемый качественный сервис. Этим процессом можно в определенной степени управлять, т.е. формировать (например, с помощью рекламы, “public relations”) у покупателей нужное представление о качестве логистического сервиса.
Удовлетворение покупателя с точки зрения качества товара и логистического обслуживания в процессе его продвижения является основной задачей всех организаций бизнеса, которые хотят сохранить или увеличить свою долю рынка.
Рассмотренная “Gap-модель” Зейтгамла позволяет определить “узкие” места в цепи поставок и ориентировать персонал службы логистики на принятие правильных решений по оценке и управлению качеством логистического сервиса.
В последнее время все более ясным делом для многих руководителей компаний и логистических топ-менеджеров стала концентрация усилий в логистике на достижении баланса «затраты/сервис». Уровень качества логистических услуг значительно влияет на объемы продаж (производства) и другие ключевые показатели эффективности бизнеса. В общем случае, чем выше уровень логистического сервиса, тем больше необходимые для его поддержания затраты. При нахождении баланса «затраты/сервис» требуется установить зависимость между параметрами баланса, что само по себе сложно из-за отсутствия формализованных моделей перевода показателей логистического обслуживания в финансовые результаты бизнеса.
Достижение в стратегическом планировании реального компромисса между уровнем логистического обслуживания клиентов и затратами на это обслуживание является в настоящее время достаточно сложной проблемой. Сложность ее объясняется не только отсутствием информации о конкурентах и трудностью сбора данных для определения баланса, но и отсутствием приемлемых аналитических моделей описания влияния качества обслуживания в логистике на связанные с ним затраты и выручку компании.
Понятно, что в подавляющем большинстве случаев при росте уровня логистического обслуживания затраты также будут расти, что объясняется инвестированием в квалифицированные кадры, информационные системы высокого уровня, поддерживающие высокую точность и надежность выполнения операций, логистическую инфраструктуру. Так как показателей качества логистического обслуживания достаточно много, для оценки баланса «затраты/сервис» в стратегическом разрезе необходимо пользоваться интегрированными показателями качества сервиса, наиболее распространенным из которых является в настоящее время показатель - процент идеально выполненных («совершенных») заказов (PerfectOrder – PO), т. е. доля идеально выполненных с первого раза заказов клиента в общем объеме отгруженных заказов. Его составляющими являются своевременность доставки, точность выполнения заказа по атрибутам «количество ассортиментных позиций в заказе», «объем по каждой ассортиментной позиции», место доставки груза, точность оформления товарно-транспортных документов и сохранность груза в пути. Максимальное значение этого показателя, соответствующее идеальному сервису, равно 100 %.
В целях стратегического планирования баланса необходимо построить зависимость между общими операционными[1] логистическими затратами (СS) и процентом «совершенных заказов» (РО). Если такая зависимость построена, то она в среднем отражает реальные затраты конкретной компании на достижение фактического уровня логистического сервиса, и может быть использована для стратегического бюджетирования логистики. Однако при этом за бортом остается вопрос – насколько конкурента достигнутая компанией позиция, как по уровню сервиса, так и по бюджету логистики, затрачиваемому на достижение этого уровня? Поэтому нужно иметь информацию о парах показателей (СS / РО) в отрасли, где работает анализируемая компания и, в частности, по конкурентному окружению.
Если эти показатели собраны, например, в течение одного отчетного года по репрезентативной выборке компаний определенной отрасли или конкурентного окружения, то можно построить уравнение регрессии СS = f (РО) за анализируемый год (рис. 4).
Рис. 4. Кривая баланса «затраты/сервис», полученная за один год по отрасли (конкурентному окружению) - пример
Как видно из графика (рис. 4), уравнение регрессии - кривая СS = f (РО)[2] стремится в асимптотике к РО=100%, а ее вид чаще всего аппроксимируется экспоненциальной зависимостью. По данным многих аналитических и консалтинговых фирм, специализирующихся на проблемах логистики, большинство компаний всех отраслей работают в диапазоне 75 – 95% идеального заказа. При этом в диапазоне от 70 до 90% РО затраты возрастают практически линейно, а далее наблюдается резкое нелинейное нарастание затрат. Диапазон линейности кривой СS = f (РО) интересен для целей стратегического планирования тем, что имея две точки затрат СS в ретроспективном периоде, можно планировать бюджет логистики для достижения определенного среднего уровня логистического обслуживания при РО £ 90% (см. рис. 4).
Разброс точек (СS,РО) вокруг уравнения регрессии позволяет определить границы пространства компромисса «затраты/качество сервиса» и осуществить бенчмаркинг компании по этому параметру. Нижняя граница пространства компромисса (рис. 4) является «лучшей практикой», к которой должны стремиться компании в логистике. Если позиция (точка СS, РО) конкретной компании лежит над кривой баланса, то ее уровень логистического сервиса достигается с большими затратами в среднем по отрасли, чем у конкурентов. Это должно стимулировать компанию к тщательному анализу и экспертизе (реинжинирингу) логистики с целью повышения производительности имеющейся инфраструктуры, персонала, поиску внутренних резервов снижения затрат без ухудшения качества обслуживания. Достижение реальной компанией нижней границы пространства компромиссов при заданном уровне РО говорит об исчерпании ресурсов увеличения производительности. Если в стратегическом плане компания захочет повысить достигнутый уровень идеально выполняемых заказов, то она должна быть готова к повышению затрат в направлении уравнения регрессии СS = f (РО).
При наличии исходной ретроспективной информации за ряд лет о соотношениях (СS,РО) для представительной выборки компаний в анализируемой отрасли возможно построить динамическую модель изменения пространства компромисса «затраты/уровень логистического сервиса». С ее помощью можно более адекватно оценить конкурентоспособность конкретной компании данной отрасли по параметру баланса «затраты/сервис».
Проблема использования пространства компромиссов {СS,РО } и кривой баланса в стратегическом бенчмаркинге, планировании и бюджетировании логистики осложняется в России практически полным отсутствием информации о соответствующих показателях конкурентов и отрасли в целом. Поэтому компаниям часто приходится ориентироваться на достигнутый уровень (СS,РО) и планировать эти показатели в соответствии с их фактической динамикой.
Аппроксимируя фактический ряд точек {СSi,РОi}, i = 1 . . . n, подходящей кривой (рис. 5), можно применить ее для стратегического планирования затрат и уровня обслуживания, оцениваемого интегральным показателем РО. Следует, однако, заметить, что этот график можно использовать только для укрупненного планирования бюджета логистики (при полном отсутствии информации о конкурентах). Показатель же РО и его составляющие должны планироваться дифференцированно по клиентам (особо выделяя VIP клиентов), по заказам, по номенклатурным группам, дивизионам продаж и т.д. Обобщенный и осредненный показатель РО в кривой баланса имеет смысл в разрезе позиционирования компании по уровню логистического сервиса в рыночной среде (с использованием процедуры бенчмаркинга) и для прогнозирования укрупненного операционного бюджета фирмы на логистику.
Рис. 5. Аппроксимация фактических данных динамики {СSi,РОi} для нахождения баланса «затраты/уровень обслуживания» и целей бюджетирования логистики, пример
При коротких временных рядах {СSi,РОi} или отсутствии достаточной ретроспективной информации о затратах и уровне РО можно воспользоваться обобщенным видом кривой баланса «затраты/сервис». Линейность зависимости СS = f (РО) в диапазоне 70 -90% РО позволяет практически по двум точкам (А, В) укрупнено оценить бюджет для планируемого уровня логистического обслуживания, например, 85% (рис. 5).
При известной динамике общих операционных затрат в зависимости от комплексного логистического обслуживания можно попытаться найти оптимальный уровень РО, соответствующий максимуму маржинальной прибыли. Для этого необходимо на плоскости параметров {СSi,РОi} нанести кривую нормированного маржинального дохода. В общем случае при увеличении уровня логистического сервиса выручка и, соответственно, маржинальный доход будут возрастать, так как повышается лояльность клиентов к компании и привлекаются новые клиенты. Однако это нарастание постепенно замедляется и прекращается вовсе, что обусловлено практической неразличимостью для клиента уровня сервиса, близкого к 100%, (рис. 5). Максимальная разница между кривой маржинального дохода и зависимостью общих затрат СS = f (РО) даст проекцию кривой на ось абсцисс, что и будет соответствовать оптимальному значению РО (в нашем примере – балансу 88,5%).
Рассмотренный пример иллюстрирует способ нахождения баланса «затраты/уровень логистического обслуживания» в общем случае и может быть использован при стратегическом бенчмаркинге логистики компании среди конкурентного окружения. Для управленческих целей и текущего контроллинга качества логистической деятельности необходимо рассчитывать баланс «затраты/сервис» дифференцированно: по клиентам, типам заказов, товарным группам, регионам продаж и т.п.
Литература
- Кристофер М. Логистика и управление цепочками поставок. Пер. с англ. – Спб.: Питер, 2004. - 316с.
- Сергеев В.И. Логистика в бизнесе. – М.: ИНФРА-М, 2001. – 608 с.
- Сергеев В.И. Процедура оценки качества логистического сервиса // Логистика сегодня, №1(37), 2010.
- Сергеев В.И. Контроллинг в логистических системах // Логистика и управление цепями поставок, № 3, 2005. – С.56–69.
- Сергеев В.И. Новое видение системы контроллинга логистических бизнес-процессов в цепи поставок // Логистика и управление цепями поставок, № 5, 2007. – С.9–22.
- Сток Дж.Р., Ламберт Д.М. Стратегическое управление логистикой. Пер. с англ. 4-е изд. – М.: ИНФРА-М, 2005. - 797с
1 Zeithaml V.A., Parasuraman A. Delivering Quality Service: balansing customer perceptions and expectations – The Free Press. A Division of Macmillan, Inc. New York, 1990.
[1] Иногда используется сумма операционных, административно-управленческих и трансакционных затрат.
[2] По оси ординат откладываются удельные затраты, т.е. сумма годовых операционных логистических затрат, деленная на годовой объем продаж.
Логистика и управление цепями поставок – антикризисные инструменты менеджмента
Опубликовано № 1 (66) февраль 2015 года
АВТОРЫ: Сергеев В.И.
РУБРИКА Знания – сила. Образование в логистике и SCM
Аннотация
Обозначена роль логистики и управления цепями поставок как важного потенциала повышения устойчивости компаний, позволяющего элиминировать негативные последствия экономического спада и поддержать бизнес в кризисной ситуации. Показаны тренды усиления роли логистики как в организациях бизнеса, так и в общенациональном масштабе. Подчеркивается значение создания и управления базой знаний персонала компаний в области логистики и SCM как источника устойчивого конкурентного преимущества.
Учитывая, что в настоящее время предложение квалифицированных логистов на российском рынке труда чрезвычайно ограничено, предлагаются направления дифференциации программ дополнительного образования для расширенной подготовки и переподготовки персонала компаний. Приводится пример Международного центра логистики НИУ ВШЭ в части реализации спектра программ профессиональной переподготовки и повышения квалификации логистов.
Рассмотрены основные пути повышения эффективности бизнеса компаний в условиях экономического кризиса при использовании инструментария логистики и SCM: использование принципа общих затрат; управление и оптимизация уровней запасов в цепях поставок; развитие системы контроллинга логистики; повышение надежности и устойчивости цепей поставок и др.
Ключевые слова кризис инструменты менеджмента антикризисное управление обучение персонала логистика управление цепями поставок логистические затраты бюджетирование повышение квалификации Master of Arts профессиональная переподготовка управление знаниями управление запасами контроллинг надежность устойчивость интеграция координация
Не успев выйти из одного экономического кризиса, мы плавно «перетекли» в другой, грозящий российской бизнес-среде гораздо более серьезными негативными последствиями. Вполне естественно, что перед основной массой компаний остро стоит вопрос о поиске путей удержания своего бизнеса наплаву в период рецессии.
Конечно, основная проблема – это стратегия компаний в ситуации экономического кризиса. Сегодня большинство предприятий, работающих на российском рынке, видят лишь один способ поддержки бизнеса в кризисной ситуации, а именно: уменьшение затрат. При этом многие хозяева и топ-менеджеры компаний явно недооценивают возможности логистики и Supply Chain Management (SCM) – «Управления цепями поставок», как инструментов уменьшения общих издержек, оптимизации баланса «затраты/уровень обслуживания», сосредотачиваясь, зачастую, только на сокращении любой ценой операционных логистических затрат. Между тем, инструменты интегрированной логистики и SCM специально предназначены для оптимизации ресурсов компаний и цепей поставок в целом, в частности за счет синхронизации планирования, повышения надежности и устойчивости цепей поставок, применения новейших технологий логистической интеграции и управления запасами в условиях риска и неопределенности внешней среды.
Несмотря на сложившиеся объективно причины отставания России в развитии логистики и SCM по сравнению с промышленно развитыми странами, в последние годы наблюдаются явные тренды в усилении роли логистики как в организациях бизнеса, так и в общенациональном масштабе:
- быстрое увеличение количества компаний, имеющих выделенные организационные структуры управления логистикой и SCM;
- понимание бизнесом привлекательности аутсорсинга логистических услуг;
- развитие логистического аутсорсинга (рынка 3PL-провайдеров);
- динамичное развитие логистической инфраструктуры промышленных и торговых компаний, рост инвестиций в строительство складов и логистических центров международного уровня;
- рост интереса топ-менеджмента компаний к внедрению концепции и технологий управления цепями поставок.
Как показывает практика лидирующих компаний, они связывают дальнейшее развитие своего бизнеса и укрепление конкурентоспособности с внедрением интегрированной логистики и SCM. В организационных структурах управления передовых компаний, работающих на российском рынке, появились первые SCM-департаменты, а также соответствующие должности персонала, например, такие как менеджер по планированию цепи поставок, интегральный SCM-менеджер, супервайзер по контролю и мониторингу цепей поставок и т.п. Кризис показал, насколько важным является умение компаний не только сокращать затраты, но и находить новые инновационные решения для сохранения устойчивости бизнеса в непростых и плохо предсказуемых макроэкономических условиях. Те фирмы, которые смогли правильно оценить ситуацию и вовремя перестроиться на новые рельсы интеграции и координации, как внутренних бизнес-процессов, так и взаимоотношений с контрагентами в цепях поставок, смогли не только удержать свои позиции, но и добиться значительных результатов в повышении конкурентоспособности и упрочнения рыночных позиций.
Очевидно, что создание и управление базой знаний персонала компаний в области логистики и SCM является решающим успешного применения современных концепций и технологий в этих областях бизнеса и одним из базовых источников устойчивого конкурентного преимущества. Именно поэтому передовые организации бизнеса прилагают значительные усилия по повышению эффективности функционирования цепей поставок, ориентируясь на активное привлечение логистических провайдеров, глобализацию размещения производственных и логистических мощностей и внедрение принципов бережливого производства при выстраивании процессов в рамках всей цепочки. Сложившаяся экономическая ситуация диктует те условия, в которых интегрированная логистика и SCM для российских компаний должны превратиться в стратегический ресурс, требующий высокого уровня разнообразных и глубоких знаний персонала. Поэтому, программы подготовки и переподготовки персонала компаний, в частности в области логистики, не только не должны свертываться, что происходит практически повсеместно, а наоборот наращиваться.
В условиях нового спада экономики компании должны ясно осознавать возможности логистики и управления цепями поставок, как антикризисных инструментов менеджмента. Ни в коем случае нельзя сворачивать бюджеты на подготовку и переподготовку персонала в части овладения современными концепциями и технологиями интегрированной логистики и SCM. Стало уже банальным говорить о том, что инвестиции в базу знаний компании имеют наибольшую отдачу, а без образованного персонала организации бизнеса невозможно успешно функционировать на современных рынках, особенно в условиях экономического кризиса. Высокие требования, предъявляемые сегодня бизнесом к квалификации персонала в области логистики и SCM, обусловливают необходимость формирования многоступенчатой корпоративной структуры подготовки и переподготовки логистов. Дипломированные логисты, имеющие также знания в области SCM, сегодня являются критическим ресурсом для многих российских компаний. Учитывая, что в настоящее время предложение квалифицированных логистов на российском рынке труда чрезвычайно ограничено, представляется очень важным реализовать расширенную подготовку и переподготовку высококвалифицированных специалистов в рамках целого спектра программ. Непростая экономическая ситуация требует все большей дифференциации программ дополнительного образования в указанных областях профессиональных знаний
В связи с этим Международный центр подготовки кадров в области логистики (МЦЛ[1]) НИУ ВШЭ подготовил цикл новых программ повышения квалификации и профессиональной переподготовки персонала компаний по логистике и SCM в период весеннего набора этого 2015 года (с марта). Программы данного цикла направлены на овладение логистами, а также другими категориями персонала компаний разных сфер бизнеса (промышленных, торговых, сервисных компаний, в том числе, логистических) передовыми бизнес-практиками и технологиями антикризисного управления в разрезе применения современных методов интегрированной логистики и SCM.
Блок программ профессиональной переподготовки, наряду с уже хорошо зарекомендовавшей себя на рынке образовательных услуг Программой Master of Arts (MA) «Логистика и управление цепями поставок» с европейской сертификацией на уровень «ES Log» - «Сеньор логистики», включает эксклюзивную базовую программу переподготовки персонала компаний MA «Антикризисное управление логистическими затратами и формирование бюджета логистики».
Программа, разработанная в МЦЛ совместно с ведущей мировой консалтинговой и аналитической компанией «Accenture» (США), не имеет аналогов в России и нацелена на подготовку и переподготовку топ-менеджеров по логистике (а также других функциональных областей бизнеса) компаний в области антикризисных инструментов управления логистическими затратами и принципов гибкого бюджетирования.
Блок программ повышения квалификации включает 5 новых программ, цель реализации которых заключается в системной подготовке всех уровней управления персонала служб логистики и других функциональных областей менеджмента компаний к эффективному использованию бизнес-практик и технологий антикризисного управления в направлении применения передовых методов оптимизации логистических решений в цепях поставок. В этот блок вошли программы, представленные в табл. 1.
Таблица 1 Перечень программ повышения квалификации
№п/п |
Наименование программы |
Партнеры |
Дополнительные опции |
1 |
Логистика и управление цепями поставок для организаций бизнеса Интенсивная форма . |
Европейский сертификационный комитет в области логистики |
Возможность дистанционного обучения. Европейская трехуровневая сертификация логистов. |
2 |
Интегрированная логистика: Бережливое производство + Шесть сигм |
Международный университет «Лин Шесть Сигм». Компания «Accenture» - один из мировых лидеров по SCM |
Международная сертификации в университете «Лин Шесть Сигм» на уровень «Желтый пояс». Европейская трехуровневая сертификация логистов. |
3 |
Аутсорсинг в логистике: 3PL и 4PL провайдеры, контроль уровня логистического сервиса |
Национальная логистическая ассоциация. Гильдия логистических операторов ТПП Москвы. |
Европейская трехуровневая сертификация логистов. |
4 |
Сбалансированная система показателей (KPI) в контроллинге и аудите логистики |
Компания GENERIX (Франция) – один из лидеров мировой практики в области контроллинга и IT-решений по логистике и SCM |
Европейская трехуровневая сертификация логистов. |
5 |
Современные технологии интегрированного планирования и управления запасами в цепях поставок |
Международная консалтинговая и аналитическая компания «Делойт и Туш». |
Европейская трехуровневая сертификация логистов. |
6 |
Оптимизация оборотного капитала компаний при управлении запасами |
APICS - мировой ассоциацией операционного менеджмента (Московское представительство) |
Европейская трехуровневая сертификация логистов. Международная сертификация Certified Supply Chain Professional - CSCP - (Сертифицированный профессионал в области управления цепями поставок). |
Программы реализуются в основном в формате мастер-классов, бизнес-кейсов, деловых (ролевых) игр лучшими преподавателями факультета логистики и МЦЛ НИУ ВШЭ, ведущими тренерами-консультатами и аналитикам базовых кафедр факультета логистики «Делойт и Туш» и «Аксенчер» -.мировых лидеров по логистике и SCM. Кроме того, в программах принимают участие ключевые бизнес-тренеры партнеров МЦЛ: Института «Лин Шесть Сигм», Гильдии логистических операторов, Международной ассоциации операционного менеджмента APICS, учебного кампуса Немецкой ассоциации логистики (BVL), университета логистики Кюна (Гамбург), университета прикладных наук bbW (Берлин), компаний: «EY (Эрнст и Янг)», КPМG, PWС, Logistics Field Audit, P&G, Первая грузовая компания, Роснефть, Сибур, Itella/NLC, FM Logistic, GEFCO, НМЛК, Эльдорадо, SAP AG, IBM, FIT, SCM Engineering и др.
Конкретные экономические результаты в период рецессии, получаемые компаниями всех сфер бизнеса при формировании новых компетенций персонала и использовании лучшей практики по логистике и SCM, содержащейся в блоках предлагаемых программ МЦЛ, укрупненно сведены в табл. 2.
Таблица 2 Новые и улучшенные компетенции персонала, позволяющие получить конкурентные преимущества в кризисный период
Блок программ Master of Arts (профпереподготовки) |
|
«Логистика и управление цепями поставок» с европейской сертификацией на уровень «ES Log» - «Сеньор логистики» |
«Антикризисное управление логистическими затратами и формирование бюджета логистики» |
Ожидаемые результаты |
Ожидаемые результаты |
Повышение общего уровня компетенций персонала компании в области интегрированной логистики и управления цепями поставок |
Построение адекватной специфике бизнеса компании системы управленческого учета логистических затрат. |
Овладение современными технологиями интегрированное управления логистическими бизнес-процессами в цепях поставок. |
Дифференциация бухгалтерского учета затрат. Освоение АВС/ФСА (Activity-based Costing) анализа для калькулирования статей затрат по видам логистической деятельности. |
Освоение практических инструментов логистической координации и управления конфликтами между функциональными отделами компании. Умение находить экономические компромиссы с использованием методов балансировки «затраты/сервис». |
Объективная количественная оценка и адекватное прогнозирование составляющих общих логистических затрат: операционных, административно-управленческих, трансакционных, потерь от иммобилизации средств в запасах, недополученной прибыли (упущенных продаж). |
Умение формировать логистическую стратегию компании в разрезе баланса «затраты/сервис» и минимизировать общие логистические издержки. |
Овладение методами оптимизации операционных затрат (транспортных, складских, на управление заказами, таможенных) в условиях экономического кризиса. |
Получение навыков работы с современными технологиями и программными средствами интегрированного планирования и управления запасами в цепях поставок (S&OP, VMI, CPFR, ECR, QR и др.) |
Способность применять модели определения рациональных уровней запасов и оборотных средств, вложенных в запасы (методы АВС и ХYZ анализа, модифицированные системы управления запасами в условиях кризиса). |
Способность выстраивать систему контроллинга логистики в составе сбалансированной системы показателей, устанавливать перечень необходимых логистических KPI и рассчитывать их нормативные значения. |
Освоение новейших методов прогнозирования логистических затрат с учетом факторов экономической динамики и временной стоимости денег. Повышение достоверности прогнозирования. |
Применять на практике локальные системы информационной поддержки операционной логистики (WMS, TMS), а также программные контуры SСM КИС ERP-класса. |
Овладение практическими навыками бенчмаркинга и Balanced Score-Card (BSC) при установлении стандартов и мониторинге логистических затрат в системе KPI компании |
Освоение методических инструментов принятия решений «инсорсинг/аутсорсинг» в логистике и оценки инвестиционных логистических проектов. |
Освоение современных принципов ценообразования на логистические услуги и построения бюджета логистики. Применение практики гибкого бюджетирования. |
Блок программ повышения квалиификации |
|
Ожидаемые результаты |
|
Овладение современными технологиями логистики производства и сферы услуг «Бережливое производство + Шесть сигм» (Lean Production + 6σ). Устранение узких мести и потерь ресурсов в производственном процессе. Минимизация себестоимость производства/операций. Улучшение качества логистического сервиса в производственном/операционном менеджменте. |
|
Освоение передовых технологий интегрированного планирования и управления запасами в цепях поставок: S&OP, CPRF, VMI, ECR и др. Повышение точности и достоверности планирования продаж, операций и логистической деятельности. Эффективная увязка планов со спросом, гибкое планирование. Минимизация капитальных и операционных затрат, связанных с запасами. Оптимизация всех видов ресурсов компании. |
|
Оптимизация решений «Инсорсинг/аутсорсинг» в логистике в условиях экономического кризиса. Повышение эффективности контроля уровня собственной операционной деятельности и качества услуг логистических провайдеров. Овладение методическими подходами к адекватному требованиям рынка выбору провайдеров логистических услуг и требуемому уровню интеграции логистической деятельности при аутсорсинге. Оптимизация выбора решений по аутсорсингу в транспортировке и складировании. Повышение эффективности контроля за деятельностью логистических посредников в период рецессии. Освоение принципов создания системы управления качеством логистического сервиса в компании. Установление стандартов качества логистических услуг (набора KPI сервиса) на основе использования идеологии сбалансированной системы показателей. |
|
Овладение методами и практическими приемами расчета и оптимизации общих затрат, связанных с созданием и содержанием запасов товарно-материальных ценностей. Повышение эффективности управления оборотным капиталом компании за счет использования адекватных инструментов управления запасами с учетом факторов макро- и микроэкономической динамики в период кризиса. Освоение современных методических приемов управления запасами и оборотным капиталом компании для минимизации потерь продаж (в вариантах «Out-of-Stock & Out-of-Shelf»). Оптимизация уровня запасов в цепях поставок при организации интегрированного взаимодействия контрагентов. Минимизация рисков содержания излишних запасов в цепи поставок и потерь от дефицита. |
|
Овладение основными приемами оценки влияния логистики на эффективность бизнеса компании: модели стратегической прибыли, акционерной стоимости, общих затрат и т.д. Освоение методики и программных средств построения сбалансированной системы показателей (ССП) логистики фирмы для повышения эффективности контроля и мониторинга логистических KPI. Получение практических навыков и умений формирования адекватной системы логистических KPI, балансировки финансовых и нефинансовых показателей. Способность использовать в практической деятельности международный межотраслевой стандарт «SCOR-модель» для целей контроллинга логистики компании и повышения эффективности логистических бизнес-процессов. Умение строить стратегическую карту цепи поставок и анализировать «разрывы» логистических KPI. Овладение методическими подходами к логистическому анализу и аудиту для оценки эффективности логистики в период экономического кризиса и рецессии. |
|
Ориентировочные количественные результаты: |
|
v увеличение прибыли от 5% до 25%; v увеличение доходности вложенного капитала от 3% до 9%; v сокращение общих логистических издержек от 10% до 15%; v уменьшение стоимости и времени обработки заказов от 20% до 40%; v сокращение времени выполнения заказов клиентов и вывода товаров на рынок от 15% до 30%; v сокращение затрат на закупку от 5% до 15%; v уменьшение складских запасов в цепи поставок от 20% до 40%; v повышение оборачиваемости активов, связанных с логистикой от 1,5 до 4 раз.
|
Рассмотрим более детально основные пути повышения эффективности бизнеса компаний в условиях экономического кризиса при использовании инструментария логистики и SCM.
1. Использование принципа общих затрат для оптимизации логистических решений в цепях поставок.
Согласно средним оценкам уровень затрат на логистику в России составляет около 20% от ВВП страны, и превышает примерно в 2,5 раза общие логистические затраты лидеров мирового рынка Германии и США (соответственно, 8,3% и 8,5% от ВВП в 2013 году). Приведенные цифры говорят о низкой эффективности логистических операций в России. Соответственно, для изменения ситуации необходимо разработать стратегию оптимизации логистических издержек в различных отраслях экономики нашей страны, что даст возможность вложить высвободившиеся средства в развитие логистической инфраструктуры, в частности на транспорте.
Многие ученые и специалисты по логистике и SCM сходятся во мнении, что критерий общих затрат или, как часто его называют критерий TCO (Total Cost of Ownership), является наиболее адекватной оценкой вклада логистики в эффективность бизнеса компании. Наиболее распространенная структура общих затрат приведена на рис.1.
Рис. 1. Структура общих логистических затрат
Очевидно, что основываясь на точной оценке общих логистических затрат можно формировать долгосрочные стратегии и концепции развития страны (региона, области), прогнозировать соотношение затрат между основными логистическими функциями, связанные с транспортировкой, складированием, хранением запасов и другие. На уровне предприятий оценка общих логистических затрат позволяет оптимизировать процесс учета логистических затрат и повысить эффективность принятия управленческих решений. Наряду с традиционным делением затрат по экономическими элементам и калькуляционным статьям, а также способам отнесения на единицу выпускаемой продукции, общие логистические затраты могут быть декомпозированы на следующие группы:
- операционные логистические затраты, т.е. затраты на выполнение логистических операций/функций (перевозки, хранения, складской грузопереработки, приема и обработки заказов и т.п.);
- затраты, связанные с администрированием логистики (управленческие и трансакционные затраты);
- затраты на компенсацию (элиминирование) логистических рисков (страхование грузов, ответственности перевозчика/экспедитора, страхование запасов, ущербы от дефицита товаров у потребителя, связанные с логистикой, например, потенциальная потеря продаж от отсутствия товаров на полке магазина – в зарубежной терминологии они называются потери от «out-of-stock» или «out-of-shelf»);
- капитальные затраты, связанные с замораживанием оборотного капитала в запасах.
Критерий общих логистических затрат (ТСО) сегодня выступает является наиболее адекватным измерителем эффективности логистики в цепях поставок, однако недостаточно четко осознается персоналом топ-менеджмента компаний как с позиций учета соответствующих групп издержек, так и использования его в качестве инструмента оптимизации логистических решений.
Снижение (оптимизация) уровня логистических затрат может быть достигнуто путем уменьшения объема запасов (т.е. за счет ускорения их оборота); рационализации транспортировки (за счет оптимизации выбора транспортных средств и маршрутов); механизации и автоматизации складских процессов; совершенствования управления логистическими процессами (администрирования); применения современных информационных систем, повышающих эффективность управления логистическими бизнес-процессами и другими способами.
Большое внимание в настоящее время в мировой практике уделяется вопросам учета, калькуляции и применения механизмов снижения трансакционных логистических затрат. Трансакционные логистические издержки в цепях поставок охватывают издержки принятия решений, выработки планов и организации предстоящей логистической деятельности, ведения переговоров о ее содержании и условиях, когда в деловые отношения вступают двое или более участников цепи поставок; издержки по изменению планов, пересмотру условий сделки (логистического аутсорсинга) и разрешению спорных вопросов, когда это диктуется изменившимися обстоятельствами; издержки, вызванные соблюдением достигнутых договоренностей всеми участниками. Трансакционные издержки включают также любые потери, возникающие вследствие:
- неэффективности совместных решений, планов, заключаемых договоров и созданных структур в цепи поставок;
- неэффективных реакций на изменившиеся условия;
- неэффективной защиты соглашений между контрагентами цепей поставок.
Классификация трансакционных издержек, осознание причин их возникновения, факторов, влияющих на их величину в системе поставок, позволяет обоснованно подойти к поиску способов их снижения. Управление трансакционными издержками в цепях поставок предполагает идентификацию и снижение (с высокой степенью вероятности) издержек экономического взаимодействия между хозяйствующими субъектами. При этом должны рассматривается трансакционные издержки на уровне бизнес-процессов, функциональных областей логистики и цепи поставок в целом.
Оптимизация логистических затрат должна рассматриваться в рамках цепочки ценностей, отражающей взаимосвязи фокусной компании цепи поставок с поставщиками и потребителями, оптимизируя которые цепь поставок может иметь преимущества в конкурентной борьбе. Концепция цепочки ценностей заключается в структурировании действий по стратегически важным видам экономической деятельности в цикле от получения исходного сырья до продажи готовой продукции конечным потребителям. В рамках каждой фирмы цепи поставок обычно реализуется только часть этапов в системе формирования ценностей. Цепочка ценностей (стоимостей) для каждой фирмы уникальна. Организации, связанные одной и той же цепочкой ценностей, так или иначе, постоянно взаимодействуют между собой. Если хотя бы одна из них будет терпеть убытки и окажется на грани банкротства, это отразится на всех организациях этой цепочки и поэтому нерациональное использование ресурсов и замораживание оборотных средств становятся первостепенными проблемами как для каждого звена, так и для цепи поставок в целом.
Использование критерия TCO для обоснования инвестиционных проектов, а также стратегических решений по инсталляции и реинжинирингу логистических бизнес-процессов в цепях поставок представляется достаточно естественным, однако в практической (расчетной и учетной плоскостях) наталкивается на серьезные трудности. При, казалось бы, простой логике суммирования составляющих TCO его использование для расчета и обоснования логистических решений в цепях поставок связано со следующими проблемами учета, контроля и оценки его составляющих[2].
Операционные затраты.
- Отсутствие управленческого учета и отчетности компаний в отношении логистических затрат.
- Агрегированность бухгалтерского учета. Недостаток дифференциации бухгалтерского и управленческого учета по факторам / параметрам / объектам. Слабое внедрение АВС (ФСА) – анализа.
- Проблема выявления скрытых операционных затрат в цепи поставок.
- Проблема нормировки и бенчмаркинга при оценке величины затрат. Необходимость создания и ведения баз данных по операционным логистическим затратам.
Потери от иммобилизации средств в запасах.
Потери от иммобилизации средств в запасах – это косвенные затраты, связанные с отвлечением и замораживанием финансовых средств, вложенных в запасы. Другими словами - это недополученный доход от возможного использования замороженных в запасах средств для инвестирования контрагентов цепи поставок.
В настоящее время эта составляющая общих логистических затрат очень редко контролируется и учитывается службой логистики, так как во многих компаниях это относят к прерогативе финансовых департаментов.
Распространенным вариантом расчета потерь от иммобилизации средств в запасах является произведение среднего объема инвестиций в запасы за определенный период времени на ключевую ставку.
Ущербы от логистических рисков.
Представляют собой затраты на компенсацию (элиминирование) логистических рисков (страхование грузов, ответственности перевозчика/экспедитора, страхование запасов, ущербы от дефицита товаров у потребителя, связанные с логистикой, например, потенциальная потеря продаж от отсутствия товаров на полке магазина – потери от «out-of-stock» или «out-of-shelf»).
Расчет ущербов от логистических рисков, в частности потерь от упущенных продаж очень часто представляет собой сложную аналитическую задачу, требующую обработки большого объема информации и достаточно продвинутой методологии.
2. Управление знаниями персонала компаний в области логистики и SCM.
Чтобы логистическое мышление утвердилось и развивалось, необходимо целенаправленно и систематически мобилизовать, интегрировать знания, распределенные по различным сферам, и обмениваться ими. Чтобы выработать способность к развитию, необходимо создать прозрачность действий и их последствий в цепи поставок. В сквозных логистических бизнес-процессах неформальная коммуникация занимает место формальной, что обеспечивает необходимую гибкость и эффективность логистики в цепи поставок. Это также создает условия для свободы действий для межфункциональной и межорганизационной логистической координации. Топ-менеджеры компаний также должны найти подход к системам стимулов, чтобы повысить мотивацию и готовность к обучению логистов и поощрять решение нетривиальных логистических проблем. Эти интегративные способности персонала службы логистики можно выработать с помощью следующих основных мер:
- Более широкая квалификация: полученные способности и знания сотрудников должны выходить за рамки узкой специальной квалификации (например, операционной логистики, поскольку необходимо добиваться саморегуляции логистической деятельности. Чем шире образование сотрудников, тем быстрее у отдельных сотрудников возникнет понимание, какая информация и потребность в согласовании с другими исполнителями заданий или группами необходимы для совместного решения проблем. Широкая квалификация повышает гибкость логистов, так что их можно задействовать и в других сферах.
- Ротация кадров служит знакомству с различными сферами деятельности на предприятии благодаря обмену задач между сотрудниками как внутри службы логистики, так и между различными службами компании. Эта смена деятельности способствует развитию индивидуальных способностей к интеграции. Каждый логист, таким образом, приобретает новое понимание задач, новые перспективы, идеи и личные контакты.
- Концепции постоянного повышения квалификации. Благодаря программам профессиональной переподготовки, мастер-классам, корпоративным тренингам, дискуссионным форумам, которые проводятся с сотрудниками различных сфер бизнеса контрагентов цепи поставок, появляется возможность познакомиться с перспективами и проблемами других участников и обсудить свои взгляды.
- Система мотивации логистов должна быть ориентирована на более гибкие кооперационные и организационные формы, которые должны поощрять индивидуальные достижения, не противопоставляя их коллективному сотрудничеству на протяжении всей цепи поставок, создавать стимулы для кооперации и работы в команде.
3. Управление и оптимизация уровней запасов в цепях поставок.
Как известно, основными целями создания запасов в компании (цепи поставок) являются:
1. Повышение эффективности производства (снижение или ликвидация простоев оборудования, полное использование ресурса времени работы оборудования, уменьшение издержек производства, связанных с привлечением дополнительного оборудования, рабочих и т.п.).
2. Обеспечение обслуживания потребителей (запасы позволяют компенсировать сезонные колебания спроса и поставок, а также возможный рост продаж).
3. Страхование сбоев поставок, возникающих из-за срыва сроков, изменения объемов, неудовлетворительного качества и т.п.
4. Экономия на оптовых скидках (закупка по сниженным ценам позволяет не только защититься от повышения закупочных цен, но и компенсировать затраты на хранение и снизить транспортные расходы).
Несмотря на достаточно большое количество материалов, публикуемых в логистической периодике по проблемам, связанным с управлением товарными запасами, эта тема продолжает оставаться, пожалуй, самой популярной и острой. На наш взгляд, это связано с определяющей ролью, которую играет функция «управления запасами» в координирующей деятельности логистики. Именно наличие полномочий по управлению запасами позволяет подразделению логистики компании любого профиля реально осуществлять координацию смежных служб (производства, маркетинга, продаж и т.д.) по оптимизацию уровня запасов в цепи поставок и сокращению тем самым общих логистических затрат. Кроме того, рациональное управление запасами способствует, как известно, достижению баланса «затраты/сервис» в рамках стратегического и тактического планирования логистической деятельности организациями бизнеса.
Правильное управление запасами включает деятельность по планированию, управлению и координированию, а также целостной оптимизации логистических процессов в пределах логистической системы, цепи поставок или функционального цикла предприятия: снабжение-производство-распределение с целью своевременного предоставления товаров нужного качества в нужном месте и объеме для удовлетворения запросов клиентов.
Методология логистики и SCM предполагает оптимизацию используемых логистической системой (цепью поставок) ресурсов. Любая компания имеет ограниченные ресурсы для ведения бизнеса, достижения своих стратегических, тактических или оперативных целей. Проблема оптимизации ресурсов при реализации логистического процесса и формировании соответствующих управляющих воздействий в цепи поставок во многом заключается в правильном определении размера и периодичности пополнения товарных запасов в соответствующих звеньях цепи.
4. Развитие системы контроллинга логистики на основе построения адекватной сбалансированной системы показателей (системы KPI).
Для оценки эффективности функционирования служб логистики компаний необходимо наличие и эффективная поддержка процедуры контроллинга. Измерение результатов управления логистическими бизнес-процессами в процессе контроллинга является необходимым условием достижения целей логистической стратегии, так как обеспечивает обратную связь, необходимую для эффективного менеджмента. В этом смысле контроллинг логистики имеет два аспекта: во-первых, установление определенной системы мер (количественных и качественных показателей - KPI, критериев, шкал отношения и предпочтения); во-вторых, непосредственно измерение результата принятия логистических решений. Сегодня лишь немногие российские компании уделяют достаточно времени вопросам мониторинга логистической деятельности, выявлению возможных отклонений и проведению мероприятий по предотвращению потенциальных проблем с логистикой в будущем.
Проблема построения адекватной системы показателей является из важнейших проблем контроллинга и оценки эффективности управления логистическими бизнес-процессами в цепях поставок. Эта задача является неотъемлемой частью любых стратегических решений, в частности касающихся реинжиниринга логистики и цепей поставок в целом. Сбалансированная система показателей (ССП) позволяет контролировать процессы цепи поставок, следить за текущими логистическими операциями и чутко реагировать на возможные сбои или изменения окружающей среды бизнеса. Наконец, грамотно составленная система показателей облегчает задачу построения системы мотивации персонала, что крайне важно для логистики и управления цепями поставок, так как эта сфера деятельности очень чувствительна к личной отдаче и энтузиазму менеджеров и исполнителей.
Набор базовых измерителей (метрик) ССП зависит от стратегических целей цепи поставок и проецируется на тактические и оперативные уровни логистики с помощью процедуры каскадирования. Для большинства цепей поставок промышленных и торговых компаний этот набор базируется на следующих метриках:
- степени удовлетворения потребителей в качестве логистического сервиса;
- эффективности использования инвестиций в логистическую инфраструктуру;
- полных и операционных логистических издержках;
- длительности логистических циклов;
- производительности/продуктивности элементов инфраструктуры и персонала логистики контрагентов цепи поставок.
Указанные измерители содержат основные требования к более детальным шкалам показателей, учитываемых в системе логистического контроллинга.
Метрика «качество логистического сервиса» является центральной с позиций определения стратегического баланса «затраты/сервис». Уровень качества логистических услуг значительно влияет на объемы продаж (производства) и другие ключевые показатели эффективности бизнеса. В общем случае, чем выше уровень логистического сервиса, тем больше необходимые для его поддержания затраты. При нахождении баланса «затраты/сервис» требуется установить зависимость между параметрами баланса, что само по себе сложно из-за отсутствия формализованных моделей перевода показателей логистического обслуживания в финансовые результаты бизнеса.
5. Повышение надежности и устойчивости цепей поставок.
Усложнение рыночных отношений и усиление конкуренции в настоящее время приводят к трансформации цепей поставок, выражающейся в следующих основных моментах:
1. Возрастает скорость, интенсивность и сложность материальных и информационных потоков. Усложняются информационные и финансовые взаимоотношения между контрагентами цепей поставок.
2. Сокращается число звеньев и уменьшается количество организационно-экономических отношений в цепях поставок, но сложность их возрастает.
3. Уменьшается надежность цепей поставок, так как минимизируются запасы в производстве и каналах распределения.
Следствием этих тенденций является увеличение потенциальной неустойчивости цепей поставок. Для повышения устойчивости и надежности цепей поставок необходима системная кооперация контрагентов цепей в разрезе операционной, информационной и организационной интеграции.
Устойчивость может быть определена как способность цепи поставок восстанавливаться, возвращаться в исходное состояние после какого-либо возмущения внешней среды, которое проявляется в отклонении значений параметров функционирования цепи. Данный принцип может быть проинтерпретирован как снижение устойчивости при повышении интенсивности проходящих через цепь поставок материальных и информационных потоков, что тем самым увеличивает нагрузку на все звенья цепи, повышая коэффициент использования их мощности. Потеря устойчивости одного звена цепи может привести не только к нарушению заданных параметров функционирования (KPI) данного звена, но и всей цепи поставок. В рамках SCM это может быть выражено в ситуации, когда у компании, например, отсутствуют альтернативные поставщики, производственные или логистические мощности (например, распределительные центры), – в такой ситуации выход из строя данного звена может привести к нарушению функционирования всей цепи поставок.
Под надежностью, в общем смысле понимается свойство системы сохранять значения установленных параметров функционирования в определённых пределах, соответствующих заданным режимам и условиям использования, технического обслуживания, хранения и транспортирования. Таким образом, надежность цепи поставок может быть определена как ее свойство сохранять заданные параметры в соответствии со стандартами KPI или же их варьирование в определенном интервале (допуске) при нормальных условиях функционирования. При этом цепь поставок можно рассматривать как сложную систему, где существует несколько работоспособных состояний за счет наличия альтернативных вариантов логистических и производственных мощностей, что определяет ее гибкость и адаптируемость к изменяющимся условиям внешней среды.
В основу оценки устойчивости и надежности могут быть положены некоторые показатели из базовой структуры KPI, предложенной Советом по цепям поставок[3] в стратегической карте SCOR-модели [5, 11, 12], которые в свою очередь разбиты на 4 метрики в соответствии с выделенными составляющими устойчивости цепи поставок: надежность (Reliabilty), скорость реакции (Responsiveness), гибкость (Flexibility), адаптивность (Adaptability).
Сегодня устойчивость и надежность стали важнейшими параметрами функционирования цепей поставок, наряду с предоставляемым уровнем логистического сервиса и затратами. При этом данные характеристики достаточно тесно взаимосвязаны между собой и, если снижение логистических затрат и увеличение продаж может быть достигнуто за счет локальной оптимизации, то именно устойчивость и надежность выступают в качестве основных критериев эффективности всей цепи поставок. Другими словами, повышение устойчивости и надежности цепи поставок и снижение ее уязвимости должно стать одной из приоритетных целей SCM в условиях экономического кризиса. Несмотря на, казалось бы, очевидную необходимость в повышении устойчивости и надежности цепей поставок, число компаний, которые уделяют внимание данной проблеме в России, пока еще незначительно.
Четкое понимание персоналом компаний важности повышения устойчивости и надежности, как базовых характеристик функционирования цепи поставок, вызывает необходимость формирования системы стратегического планирования и контроллинга, которая бы позволяла определять уровень устойчивости той или иной цепи поставок, а, следовательно, и проводить на основе полученных данных сравнение с основными конкурентами в отрасли. В этом плане участились примеры использования методов и моделей структурной теории надежности, а также функций алгебры логики в расчетах надежности и устойчивости цепей поставок.
Большое значение для повышения устойчивости и надежности цепей поставок в нынешних условиях является создание единого информационного пространства, т.е. среды интегрированного планирования и управления взаимодействиями контрагентов в цепи. К основным составляющим единого информационного пространства цепи поставок сегодня относятся: система планирования (Supply Chain Planning), оперативного управления (Supply Chain Execution) и электронный документооборот (EDI). Система планирования базируется, как правило, на системах классов ERP, а система управления – на системах классов APS, SCM и Workflow-системах (Supply Chain Event Management). В настоящее время именно состояние информационных технологий во многом определяет возможности компаний для организации кооперационных отношений как основы повышения устойчивости цепей поставок.
В последнее время большой интерес вызывает практика создания динамичных цепей поставок, в которых реализуется идея повышения устойчивости цепей поставок в условиях нестабильного спроса и удлинения цикла доставки продукции потребителю. При этом понятие устойчивой цепи поставок получает новое измерение: динамичность или способность цепи к адаптации или быстрой реакции на изменяющиеся условия. Для построения динамичной цепи часто используется методика моделирования (чаще всего имитационного) так называемого «эффекта хлыста» в цепи поставок, Методика предоставляет возможность моделирования и исследования причин возникновения «эффекта хлыста», анализа достоинств и недостатков использования различных комбинаций сценариев моделей управления запасами, методов прогнозирования и управления рисками, оценки эффективности использования технологий взаимодействия в цепи поставок, управления и анализа многоуровневой цепи поставок при разных структурах затрат. В результате можно получить модель цепи поставок с заданными параметрами надежности при ограничениях затрат, связанных с запасами.
6. Внедрение технологий интегрированного планирования, координации и управления запасами в цепях поставок.
С развитием бизнеса непрерывно повышается уровень интеграции логистической деятельности в цепях поставок. Сущность интегрального подхода в логистике заключается в рассмотрении логистического процесса как единого целого в цепи поставок для более эффективного достижения целей бизнеса. Данная концепция отражает современное понимание бизнеса, где отдельные фирмы, организации рассматриваются как звенья общей цепи поставок, прямо или косвенно связанные в едином интегральном процессе управления материальными и информационными потоками для наиболее полного и качественного удовлетворения покупателей. Целостное рассмотрение и оптимизация цепей поставок (цепей создания ценности) на практике приводит к лучшим результатам, чем изолированная оптимизация таких функциональных областей, как снабжение, производство/операции или распределение. Интеграция в цепях поставок способствует более прозрачному обмену информацией, и как следствие, устранению нерационального расходования ресурсов, оптимизации уровней запасов, ликвидации «узких мест», последовательной ориентации на оптимизацию баланса «затраты/сервис» в цепи поставок.
В интегральном подходе к логистике, а затем и к SCM, наряду с информационно-технологическими мерами должны применяться меры физической и организационной интеграции. К физическим мерам интеграции относится реорганизация логистической сети или тенденция к пространственному сведению (консолидации) логистической деятельности в технопарках и логистических центрах. Организационными мерами являются попытки внедрять менеджеров процесса, т.е. Supply Chain менеджеров, которые отвечают за координацию всей цепи поставок. На многих предприятиях, работающих на российском рынке, с той же целью создаются Supply Chain департаменты.
Сегодня уже никто не оспаривает тот факт, что наилучших результатов в бизнесе добиваются те компании, которые используют концепцию интегрированной логистики и SCM, позволяющую объединить усилия управляющего персонала фирмы, ее структурных подразделений и логистических контрагентов в сквозном управлении товарными и информационными потоками в интегрированной структуре бизнеса: «проектирование - закупки – производство - распределение – продажи - сервис». Принципы и методы интегрированной логистики направлены на получение оптимальных решений, в частности, минимизацию общих логистических издержек фирмы. Сокращение всех видов издержек, связанных с управлением материальным потоком, затрат на транспортировку, складирование, управление заказами, закупками и запасами, упаковку, уменьшение логистических рисков позволяет фирме высвободить финансовые средства на дополнительные инвестиции в складское оборудование, информационно-компьютерные системы, рекламу, маркетинговые исследования и т.д. Оптимальные логистические решения могут быть получены менеджментом фирмы не только по критерию минимума общих затрат, но и по таким ключевым показателям как время исполнения заказа и качество логистического сервиса.
Топ-менеджмент компаний по логистике все чаще играет роль межфункциональных координаторов и в качестве таковых рассматривают функциональные области логистики как ресурсы, которые необходимо интегрировать в единую систему управления цепями поставок. Повышение организационно-экономической устойчивости фирмы на рынке реализуется персоналом служб логистики компаний в процессе координации, позволяющей устранить конфликты между функциональными подразделениями компании и обеспечить интегрированное взаимодействие с логистическими партнерами по бизнесу в цепи поставок.
В настоящее время принято выделять межфункциональную логистическую координацию – разрешение службой логистики конфликтов функциональных подразделений фирмы (производства, продаж, финансов, закупок и т.д.) для достижения общих корпоративных целей, и межорганизационную логистическую координацию - согласование действий фокусной компании цепи поставок с ее контрагентами (в том числе по разрешению конфликтных ситуаций, связанных с параметрами логистики) для достижения запланированных целей цепи поставок. С развитием и укреплением идеологии интегрированной логистики и SCM во многих компаниях полномочия по урегулированию конфликтных ситуаций и поиску компромиссов стали передаваться службе логистики. Как показала практика передовых компаний, передача службе логистики роли арбитра в конфликтных ситуациях и использование при этом расчетной схемы экономического компромисса, при котором достигается оптимальное расходование ресурсов, явилось существенным фактором укрепления авторитета логистики и оптимизации общих затрат.
Сводка основных технологий интегрированного планирования и управления запасами в цепях поставок приведена в табл. 3.
Таблица 3 Технологии интегрированного планирования и управления запасами в цепях поставок
CPRF |
Collaborative Planning, Replenishment and Forecasting |
Совместное планирование, пополнение запасов и прогнозирование |
VMI/ SMI |
Vendor-Managed Inventory Supplier-Managed Inventory |
Управление запасами клиента продавцом/поставщиком |
SCMo |
Supply Chain Monitoring |
Мониторинг цепи поставок |
DCC |
Demand and Capacity Collaboration |
Взаимодействие по управлению спросом и мощностями |
CSRP |
Customer Synchronized Resource Planning |
Планирование ресурсов, синхронизированное с запросами потребителей |
S&OP |
Sales and Operation Planning |
Планирование продаж и операций |
ECR |
Efficient Consumer Response |
Эффективная реакция на запросы потребителей |
Исчерпывающее описание указанных в табл. 3 концепций и технологий, а также примеры их практического использования даны в работе [5].
В качестве примера рассмотрим использование концепции ECR (“Efficient Consumer Response”) – «Эффективная реакция на запросы потребителей». В рамках этой концепции производители и торговые компании сотрудничают как партнеры, чтобы рационально и эффективно организовать цепочку создания ценности, ориентированную на потребности клиента. ECR включает два основополагающих аспекта: с одной стороны, благодаря интеграции в цепи поставок между производителями и торговлей должны быть реализованы эффективные логистические и SCM-решения. С другой стороны, благодаря кооперации в маркетинге должен быть реализован так называемый категорийный менеджмент («Category Management»). Таким, образом, в основе ECR-концепции лежит ориентация на логистические и маркетинговые процессы, которая ставит целью целостную оптимизацию деятельности в цепи поставок
Идеей применения ECR в области логистики стали факторы неэффективности, вызванные несогласованностью процессов между отдельными частями цепи поставок. Эта несогласованность проявляется в увеличивающемся времени хранения товаров и информации, в ненужных резервных запасах при одновременных ситуациях дефицита на всех уровнях цепи. Цель ECR – посредством нового интегративного мышления контрагентов в цепи поставок трансформировать субоптимальные решения отдельных контрагентов цепи создания стоимости в общий оптимум всей цепи поставок, включающей в себя множество предприятий.
Список литературы.
- Виноградов А.Б. Управление межфункциональными конфликтами, связанными с логистической деятельностью // Логистика и управление цепями поставок, №4, 2008.
- Гришуткина Д., Сергеев В.И. Применение концепция управления поставщиком запасами потребителя (VMI) в логистической системе распределения запасных частей // Логистика и управление цепями поставок, № 3, 2007.
- Дыбская В.В. Управление складированием в цепях поставок. – М.: Издательство «Альфа-Пресс», 2009. – 720с.
- Дыбская В.В., Зайцев Е.И., Сергеев В.И., Стерлигова А.Н. Логистика: интеграция и оптимизация логистических бизнес-процессов в цепях поставок / Учебник под ред. проф. В.И. Сергеева. – М.: Эксмо, 2008. – 944с. (Полный курс МВА).
- Корпоративная логистика в вопросах и ответах. Под общей и науч. ред проф. В.И. Сергеева. Изд. 2-е пер. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2013. - 634с.
- Модели и методы теории логистики: Учебное пособие. 2-е изд. / Под ред. В.С. Лукинского. – СПб.: Питер, 2007. – 448с. (Серия «Учебное пособие»).
- Моисеева Н.К. Экономические основы логистики. Учебник под ред. проф. В.И. Сергеева. – М.: ИНФРА-М, 2008. – 528с. – (Высшее образование).
- Сергеев В.И. Контроллинг в логистических системах // «Логистика и управление цепями поставок», №№3-4, 2005г.
- Сергеев В.И. Новое видение системы контроллинга логистических бизнес-процессов в цепи поставок // Логистика и управление цепями поставок, №5, 2007г.
- Сергеев В.И. Разработка системы сбалансированных показателей логистики промышленной компании // «Логистика и управление цепями поставок», №4-5, 2004г.
- Сергеев В.И. Рекомендуемая модель операций в цепях поставок – SCOR-модель // «Логистика и управление цепями поставок», №2, 2005г., №№ 1-2, 2005.
- Сергеев В.И. Управление цепями поставок: учебник для бакалавров и магистров. – М.: Изд-во Юрайт, 2014. – 479с.
- Сергеев В.И., Албегов В.В. Концепция/технология совместного планирования, прогнозирования и пополнение запасов (CPFR) как пример интеграции партнеров в цепи поставок // Логистика и управление цепями поставок, №3, 2008.
- Сергеев В.И., Гранкин Е.Д. Развитие интеграции в цепи поставок на основе технологии S&OP – «Планирование продаж и операций» // Логистика и управление цепями поставок, №4, 2008.
- Сергеев В.И., Эльяшевич И.П. Логистика снабжения. Учебник для бакалавров и магистров / Под общей ред. В.И. Сергеева. – 2-е изд. перер. и доп. – М.: М.: Издательство «Юрайт», 2014. – 528с. – Серия : Бакалавр и магистр. Академический курс.
- Управление цепями поставок: Учебник издательства Gower / Под ред. Дж. Гатторны (ред. Р. Огулин, М. Рейнольдс); Перевод с 5-го англ. изд. под науч. ред. д.э.н., проф. В.И. Сергеева. – М.: ИНФРА-М, 2008. – 670с.
[1] Информация о новых программах обучения размещена на сайте МЦЛ НИУ ВШЭ – www.mclog.hse.ru.
[2] Подробнее см. Сергеев В.И., Зинина Д.И. Анализ международной практики учета и классификации логистических затрат в цепях поставок // Логистика и управление цепями поставок, №6, 2014. – С.21-37.
Инновационные подходы к механизмам калькуляции прибыли системного логистического интегратора (на примере дистрибьютора Макдоналдс, компании Рулог)
Опубликовано № 2 (55) апрель 2013 г.
АВТОР: Капков С.
РУБРИКА Корпоративная логистика розничных компаний, Провайдеры логистических услуг, Контроллинг
Аннотация
Статья посвящена описанию методологии выстраивания принципов кооперации между компанией Макдоналдс и ее логистическим провайдером, компанией Хави Лоджистик Россия и фокусируется в первую очередь на эволюции подходов к принципам формирования прибыли логистической компании и влиянии данного процесса на качество предоставляемого сервиса и уровень затрат. Главным новшеством является разработка и внедрение системы «Pay for Performance» или «Оплата за качество сервиса», при которой часть прибыли (ранее начислявшейся автоматически по принципу «открытых книг) стала напрямую зависеть от результатов работы провайдера в отношении уровня сервиса и качества выполнения проектов. Примененные новой методики позволило достичь качественного прогресса в обслуживании ресторанов Макдоналдс, что позитивно отразилось в показателях KPI, а также серьезной экономии логистических затрат в результате внедрения ряда уникальных инновационных проектов. Разработанные практики позволили еще больше увеличить конкурентоспособность логистической структуры Макдоналдс, в результате чего компания с большим преимуществом является лидером на рынке в своем сегменте.
Ключевые слова: HoReCa Макдоналдс логистический провайдер ведущий логистический оператор Lead Logistics Provider LLP 3PL эффективность логистики KPI метрики вознаграждение распределение прибыли Pay for Performance взаиморасчеты бюджетирование
Текущий уровень интеграции процессов российских компаний таков, что зачастую конкурируют не сами компании, а цепочки их поставок и в выигрыше оказываются те, что выстроил свою логистическую структуру наиболее эффективным образом. Компания Макдоналдс является лидером на российском рынке питания вне дома в секторе так называемых ресторанов быстрого обслуживания. На сегодняшний день компания оперирует более чем 360 ресторанами в России, при этом ежегодные темпы роста составляют 45 и более новых ресторанов в год.
На глобальном уровне Макдоналдс работает с двумя логистическими провайдерами, которые локально специализируются исключительно под требования Макдоналдс и являются системными логистическими интеграторами. Один из них - это группа ХАВИ, сотрудничество которой с Макдоналдс в Европе началось в 1981 году в Германии. В дальнейшем география кооперации расширялась, и в настоящее время ХАВИ обсуживает практически все европейские рынки, где присутствует Макдоналдс, за исключением нескольких стран (Франция, Великобритания, Греция), которые, вследствие принятой в компании политики диверсификации, переданы второму крупнейшему логисту Макдоналдс - компании Martin Brower.
В России, где компания открыла свой первый ресторан в 1990 году на Пушкинской площади, и который до сих пор является крупнейшим в мире по объему продаж и по числу транзакций (другими словами - гостей), до 2008 года Макдоналдс имел собственный департамент логистики. За несколько лет до этого было принято решение о передаче всех логистических процессов на аутсорсинг, по аналогии с Европой. По итогам проведенного конкурса, данное право выиграла компания ХАВИ, которая представлена в России своей дочерней компанией - юридическим лицом ООО Рулог или Хави Лоджистик Россия.
По принятой классификации логистических провайдеров, компанию ХАВИ можно отнести к так называемым «ведущим логистическим операторам» - Lead Logistics Provider - LLP), и данная концепция является уникальной для российского рынка, где до сих пор наиболее развитой и популярной является схема 3PL. На рис. 1 изображен основной функционал компании ХАВИ в формате LLP.
Рис. 1. Основной функционал компании ХАВИ
ХАВИ является не просто логистическим посредником как таковым, но и выступает в качестве дистрибьютора для всех поставщиков продукции для Макдоналдс, т.е. договорные отношения с поставщиками возникают не у Макдоналдс, а у компании ХАВИ, которая закупает продукцию, осуществляет функции доставки от поставщиков, хранения, грузопереработки, доставки и продажи в рестораны Макдоналдс. В России ХАВИ оперирует семью распределительными центрами, собственным и арендованным транспортным парком и является системным логистическим интегратором для Макдоналдс в вопросах управления цепями поставок.
Разделение функций между ХАВИ и Макдоналдс выглядит следующим образом: Макдоналдс оставляет за собой функции закупок, классифицируемые как «Purchasing», что включает в себя поиск поставщика, согласование с ним цен, базисов и условий поставки. ХАВИ (Рулог) выполняет функцию «Procurement», т.е. непосредственно заказывает продукцию у поставщика, обеспечивая поддержание нормативного запаса по каждому наименованию на собственных распределительных центрах, а также на складах поставщиков, контролирует производственные планы поставщиков в соответствии с прогнозами продаж Макдоналдс, а также историческими трендами. На рис. 2 представлена схема разделения функций между Макдоналдс и ХАВИ, а также основные принципы работы ХАВИ.
Рис.2 Распределение функционала между Макдоналдс и ХАВИ
Помимо этого, ХАВИ выполняет для Макдоналдс множество различных сервисов и проектов (многие из которых являются уникальными для российского рынка). Идеология взаимоотношения ХАВИ и Макдоналдс являет собой весьма интересный пример реально работающей модели, которая обеспечивает максимальную эффективность логистики, одновременно оптимизируя затраты системы.
Краеугольным камнем взаимоотношений двух компаний является принцип «открытых книг», при котором бюджет дистрибьютора полностью прозрачен и контролируется со стороны Макдоналдс, при этом маржа прибыли дистрибьютора зафиксирована на согласованном уровне. По сути, имеет место система «cost plus» калькуляции прибыли дистрибьютора и оценки влияния данного процесса на качество сервиса и в свою очередь на повышение конкурентоспособности логистики Макдоналдс.
Нужно отметить, что компании Макдоналдс и ХАВИ не являются аффилированными между собой, при этом взаимоотношения базируются на принципах долгосрочного сотрудничества. Первоначальные базовые договоренности относительно уровня прибыли, зафиксированные на формальном уровне ценовым протоколом, представляли собой исчисление прибыли дистрибьютора, как фиксированный процент от годовых затрат компании на осуществлении всего спектра услуг для ресторанов Макдоналдс на каждом рынке. Данный согласованный процент был существенно меньше нормы прибыли провайдеров, работающих на открытом рынке и поэтому вынужденных закладывать в свою прибыль соответствующий уровень рисков. В нашей модели относительно невысокий процент прибыли компенсировался отсутствием рисков для дистрибьютора и стабильными долгосрочными отношениями с Макдоналдс.
Описанная схема действовала в России в течение двух лет и в общем виде зарекомендовала себя положительно. Однако, наряду с очевидными плюсами, имели место и слабые места, выраженные не вполне явно, однако игравшие роль своеобразной «мины замедленного действия» для поступательного движения вперед в части оптимизации затрат и повышения общей эффективности.
Во-первых, как уже было отмечено, прибыль являлась производной от затрат, что в общем виде не мотивировало дистрибьютора к тому, чтобы эти затраты сокращать. Несмотря на всю философию полной открытости и прозрачности, имевшаяся на то время схема расчета прибыли приводила к противоречиям в целях Макдоналдс и ХАВИ, поскольку дистрибьютор являлся по сути заложником обстоятельств, которые вынуждали максимизировать собственную прибыль единственно возможным путем - наращиванием затрат.
Вторым немаловажным аспектом, побудившим к внедрению инновационного подхода, была абсолютная гарантия получения дистрибьютором прибыли независимо от качества предоставляемого сервиса. При этом, между Макдоналдс и ХАВИ многие годы были согласованы несколько десятков KPI, с помощью которых осуществлялся перманентный мониторинг уровня логистического сервиса, однако не существовало никакой привязки уровня достигнутых показателей KPI к прибыли дистрибьютора, что нивелировало саму идею использования подобных индикаторов.
Спустя два года после образования Рулог и мониторинга его операционной деятельности необходимость системных инноваций стала очевидной. В 2009 году был разработан новый механизм исчисления прибыли, получивший название «Pay for Performance» ( PfP) или «Оплата за качество сервиса». Автору этой статьи довелось стоять у истоков разработки данной системы на уровне «Макдоналдс Европа» и дальнейшего применения на рынках Восточной Европы, прежде всего в России и Украине.
Новый подход заключался в том, что теперь лишь 80% от прибыли дистрибьютора гарантировались ему по умолчанию, а остальные 20% необходимо было заработать, продемонстрировав качественный уровень сервиса и проектной работы, исходя из ожиданий, установленных со стороны клиента.
В первой редакции новой системы вариативная часть прибыли, составлявшая 20%, была разбита на две составляющих, единые для всех рынков Макдоналдс . Первые 4% составляли базовые показатели качества сервиса, т.е. два основных KPI дистрибьютора, а именно «Delivery reliability» (процент доставок в рестораны, осуществленных безошибочно и с надлежащим качеством) и «On time delivery» (процент доставок в рестораны, осуществленных вовремя, т.е. в отведенные временные диапазоны для каждого блока ресторанов, исходя от их географической удаленности от распределительного центра ХАВИ).
Для каждого из показателей были определены референсные значения, а также плавающая шкала зависимости процента прибыли от достигнутого результата. В данном разрезе принцип объективности оценки очевиден, поскольку результат калькулировался обезличенным способом, исходя из цифр официальной отчетности по итогам года. Остальные 16% переменной части прибыли отдавались на усмотрение локальных рынков, и могли включать в себя наиболее актуальные цели и задачи для дистрибьютора, характерные для каждой страны.
В России это блок был назван «Проекты и контроль затрат». Выполнение каждой задачи данного блока оценивалась в процентном отношении, также при наличии дифференцированной шкалы. В данной части мы также постарались сделать будущий результат максимально прозрачным, однако по некоторым целям финальная оценка уровня достижений оставались за Макдоналдс (например, по проектам, которые сложно однозначно оцифровать). Во избежание возможной предвзятости, было достигнута договоренность о процедуре подведения итогов на общем собрании, которому предшествовала самооценка со стороны дистрибьютора.
В итоге, модель была настроена таким образом, что дистрибьютор мог заработать от 0 до 30% вариативной части прибыли, что суммарно составляло от 80% до 110% общей прибыли. Важным фактором являлось то обстоятельство, что по согласованию с Макдоналдс, с самого начала действия новой методики, каждая цель PfP была зеркально отображена в индивидуальных целях директоров соответствующих департаментов Рулог, и была завязана на бонусную систему, что обеспечивало абсолютную корреляцию целей компании и личных целей менеджмента.
Несомненными плюсами новой системы являлся уровень мотивации дистрибьютора за выполнение поставленных задач и, тем самым, за увеличение как общей прибыли компании, так и личного вознаграждения сотрудников по итогам года. Макдоналдс, в свою очередь, получил качественно новый уровень сервиса, и, при относительно небольших дополнительных затратах на добавочную прибыль, смог добиться экономии, превышающей затраты во много раз. Таким образом, эффект синергии целей сработал весьма гармонично.
По итогам первого года работы, показатель заработанной дистрибьютором прибыли составил даже меньше базового значения ( 18,45% против 20%), что привело к отрицательному общему результату по прибыльности по сравнении с прежним принципом расчета. Тем не менее, имела место определенная ментальная перезагрузка менеджмента Рулог, повлекшая за собой четкую расстановку приоритетов и формирование нацеленности всей команды на результат. В табл. 1 показана схематическая модель калькуляции составляющих PfP для Рулог на 2009 год, а также полученные результаты.
В дальнейшем тренд итогов результатов PfP изменился, и в 2010 году Рулог уже получает 20,3% переменной части прибыли и впервые выходит в плюс против прежней методики (100,3% общей прибыли). В 2011 году это значение составило уже 105,2%.
При этом, наиболее интересным моментом явилось расширение функционала второй части модели, и блок «проекты и контроль затрат», регулировавший 16% прибыли, включил в себя в 2010-2011 годах такие проекты как: контроль уровня бюджетных затрат, управление уровнем рабочего капитала посредством оптимизации сумм, иммобилизованных в товарном запасе, открытие новых распределительных центров в Казани и Ростове, внедрение проекта Ecosima, оптимизирующего складские процессы в ресторанах Макдоналдс, управление промо-программами, авиа-доставки продукции с короткими сроками годности ( овощи) в удаленные рестораны, обеспечение обратных загрузок транспорта после доставок в рестораны и многие другие.
Каждый из этих проектов позволил не только увеличить качество обслуживания ресторанов, но и добиться суммарной экономии в несколько сотен миллионов рублей. Важно, что модель PfP не является фиксированной, а может совершенствоваться из года путем двустороннего диалога. Так, например, начиная с 2012 года, принцип 80%+20% был изменен на 100+/-10%. Блок KPI был расширен до 8 показателей, наиболее полно описывающих все аспекты сервиса дистрибутора. В добавлении к «Delivery Reliability» и «On time delivery» были введены «Unreliability caused by DC» (уровень невыполнения заказов по каждому РЦ), «Warehouse productivity» (производительность сборщиков заказов), «Trucks occupancy based on time» (процент нахождения машин на маршруте от общего времени), «Fuel Consumption» (расход топлива), «Shrinkage&Damage» (процент поврежденной складом продукции от общего оборота), «Administration efficiency» (количество транзакций на одного сотрудника офиса).
Блок “Проекты” включил в себя до десяти показателей, каждый со своим удельным весом и в том числе и абсолютно уникальные инновационные решения, как, например, проект «Restaurant Order Proposal iOPS», цель которого смоделировать математико-аналитическими методами необходимый объем заказа для каждого ресторана и посредством специального интерфейса сделать ресторану предложение по заказу по каждому наименованию.
Каждый из проектов получил пять возможных уровней выполнения ( 0%-25%-50%-75%-100%), которые сопровождаются определенной величиной начисления прибыли ( -10%, -5%, 0 %, 5%,10%). Все KPI и проекты оцениваются отдельно по дифференцированной шкале от минус 10% до плюс 10%, далее выводится общий процент начисленной прибыли.
Постоянно совершенствуя свою работу, в 2012 году Рулог достиг исторического максимума в отношении результатов PfP равного 106,2% прибыли. За последние 3 года динамика основных показателей эффективности (KPI) Рулог значительно выросла, достигнув Европейских показателей, а по некоторым значениям даже превзошла их. И очевидно, что вклад системы PfP в указанные достижения весьма велик.
На рис. 3 можно проследить тренд основных KPI Рулог за период с 2008 по 2012 годы.
Рис. 3 Динамика основных KPI Рулог за 2008-2012 г.г.
Отрадно, что и Макдоналдс и дистрибьютор одинаково позитивно оценивают инструмент PfP, что позволяет постоянно модернизировать систему и посредством этого влиять на бизнес компании.
Другим инновационным шагом, в добавление к системе PfP, является новый способ формирования базовой прибыли дистрибьютора. Теперь, вместо привязки к затратам, прибыль зависит от тоннажа продукции, отгружаемой в рестораны Макдоналдс (в руб. за кг). Данный подход был реализован в 2011 году, и первым шагом было моделирование потенциальной величины прибыли по старой системе и выработка значения оплаты за кг, таким образом, чтобы абсолютная величина прибыли оставалась на сопоставимом уровне с прежней моделью в базовом году. Это было важным условием, для того, чтобы дистрибутор не понес потерь в переходный период.
Помимо отсутствия связи прибыли и затрат, новая схема в перспективе гораздо более интересна для ХАВИ, так как бизнес Макдоналдс, выраженный в тоннаже продукции, потребляемой ресторанами растет на 12-15% в год и, соответственно, в той же пропорции ежегодно растет и величина прибыли Рулог. Кроме этого, Макдоналдс в Восточной Европе решил дополнительно стимулировать дистрибьютора и ввел принцип ежегодной индексации ставки прибыли за килограмм на коэффициент, равный среднегодовому повышению цен меню в ресторанах Макдоналдс за каждый прошлый год. Таким образом, прибыль Рулог имеет прямую корреляцию как с ростом бизнеса Макдоналдс, так и дополнительно корректируется в зависимости от уровня потребительской инфляции.
Описанный инициативы привели к несомненному качественному прогрессу в обслуживании ресторанов, серьезной экономии логистических затрат и помимо этого, смогли задать планку взаимного уровня доверия между Макдоналдс и дистрибьютором на уровне, позволяющем совместно решать самые высокие задачи для того, чтобы обеспечивать еще больший отрыв от конкурентов, чем это было на начальном этапе. В результате компания Макдоналдс с огромным преимуществом является лидером на рынке в своем сегменте.
Логистическая модель производственного казначейства и робастного управления рисками
Опубликовано № 3 (56) июнь 2013 г.
АВТОР: Щербаков Д.С.
РУБРИКА Неопределенность и риски в цепях поставок, Корпоративная логистика промышленных компаний
Аннотация
В статье рассмотрены системные проблемы корпоративного управления бюджетами и рисками высокотехнологичных проектов. Предложен логистический подход к управлению финансовыми потоками наукоемкого предприятия на принципах проактивного проектного менеджмента. В рамках данного подхода построена модель производственного казначейства и робастного управления рисками, характеризующая будущее состояние высокотехнологичного проекта и обеспечивающая оптимальное использование финансовых и материальных ресурсов.
Ключевые слова: финансовый поток управление проектами производственное казначейство робастное управление рисками Модель адаптивного бюджетирования DriverBased Budgeting НИОКР наукоемкое производство бюджетирование
Корпоративной формой разработки и производства новых видов продукции являются наукоемкие предприятия, комплексно реализующие научно-исследовательские, опытно-конструкторские и производственно-сбытовые функции в рамках единого экономического организма. Сложный характер динамики процессов в функциональных подсистемах жизнеспособного наукоемкого предприятия обусловливает специфику протекающих в нем финансовых потоков, которые объективно нуждаются в действенном управлении. При этом финансовый поток следует трактовать как целенаправленное, синхронное и асимметричное движение финансовых средств, циркулирующих внутри организации, между организациями и внешней средой, необходимых для обеспечения результативного исследования, конструирования, испытания, производства, и сбыта наукоемкого продукта.
В 21 веке, в связи с бурным развитием информационных технологий, произошло радикальное ускорение трансформации финансовой функции в корпорациях. Теперь, для ее успешного выполнения необходима информация реального времени о фактических поступлениях и расходовании денежных средств по ретроспективе с выделением финансовых потоков высокотехнологичных проектов по операциям и действиям; о проектах финансовых планов на текущий период и на перспективу и согласованной системе отчетности об их выполнении. Кроме того, все чаще топ-менеджмент глобальных корпораций требует, чтобы их финансовая функция была ориентирована на добавление ценности высокотехнологичным проектам [3]. Тем не менее, отечественная практика корпоративного управления свидетельствует, что процедуры бюджетирования и планирования, до сих пор, отличаются сложностью и не отражают производственную реальность. Данное обстоятельство не только противоречит здравому смыслу, но и элементарно затягивает бюджетный процесс.
Модель адаптивного бюджетирования (Driver-Based Budgeting) [1] представляет собой не только новый подход к составлению бюджета, но и целостный подход к стратегии управления, планированию полей бизнеса, постановки целей, динамического прогнозирования на основе фундаментальных показателей системной инженерии: время такта процесса, цикл производства, время задержки бизнес-процесса. Исходя из предположения, что корпорации, как и живые организмы, имеют жизнеобеспечивающие системы, данные показатели позволяют осуществлять опережающую диагностику состояния основных функциональных подсистем и принятия стратегических управленческих решений. В модели производственного казначейства и управления рисками высокотехнологичного проекта стратегический анализ носит факторный характер, выявляя коренные причины изменений стратегических контрольных параметров (Рис. 1.). При этом выделяются факторы, зависящие от наукоемкого предприятия и носящие регулируемый характер – степень использования ресурсов, оптимизация продуктовой программы и организационной структуры, уровень организации производства. К слаборегулируемым факторам относятся производственная мощность, инфо-коммуникационная среда, технический уровень производства и другие условия, обладающие значительной инерцией, во многом определяемые историей функционирования предприятия, требующие значительных затрат, усилий и времени для их изменения.
Рис. 1. Место производственного казначейства и риск-менеджмента в системе целеполагания высокотехнологичного проекта
Управление финансовыми потоками в системе «исследование – конструирование – производство – сбыт» осуществляется на принципах проактивного проектного управления [5]:
1. фокусирование на процессах с высокой добавленной стоимостью;
2. использование хорошо структурированных методологий реализации проектов;
3. снижение рисков и сложности проектов в целях достижения максимальной результативности;
4. устранение системных ограничений, которые могут препятствовать или задерживать ход выполнения процессов;
5. стимулирование творческой реализации персонала;
6. стремление к постоянному совершенствованию при разработке наукоемких продуктов.
Реализацию принципов проактивного проектного управления на конкретном наукоемком предприятии следует осуществлять в рамках продуктовых программ. Такие программы призваны интегрировать показатели всех научно-исследовательских и производственных подразделений в целях обеспечения целей наукоемкого предприятия в целом и выполнения его миссии. Развитый проактивный проектный менеджмент предполагает широкое использование корпоративного бюджетирования, то есть системы адаптивных моделей бюджетов НИОКР, технологической подготовки, закупок, цеховых работ, взаимоувязанных с горизонтами прогнозирования времени выполнения бизнес-процессов (Табл. 1-4).
Таблица 1
Бюджет технологической подготовки производства
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
||
Операция 1 |
… |
Операция n |
|||||||
Проект |
Процесс 1 |
Мин. |
… |
Мин. |
Мин. |
Мин. |
Шт. |
Мин. |
Мин. |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
Процесс n |
Мин. |
… |
Мин. |
Мин. |
Мин. |
Шт. |
Мин. |
Мин. |
1. шифр проекта;
2. наименование технологического процесса;
3. время выполнения технологической операции;
4. цикл технологической подготовки;
5. доступное машинное время;
6. потребное кол-во деталей в операционной модели;
7. технологический такт;
8. время задержки выполнения операции.
Таблица 2
Бюджет цеховых работ
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
||
Действие 1 |
… |
Действие n |
||||||
Проект |
Работа 1 |
Мин. |
… |
Мин. |
Мин. |
Мин. |
Мин. |
Мин. |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
Работа n |
Мин. |
… |
Мин. |
Мин. |
Мин. |
Мин. |
Мин. |
1. шифр проекта;
2. номенклатура работ;
3. время выполнения действия;
4. фонд рабочего времени;
5. время задержки выполнения действия;
6. время такта производства;
7. цикл производства.
Таблица 3
Бюджет НИОКР
1 |
2 |
3 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
|||
4 |
5 |
6 |
7 |
|||||||
Проект |
Тема 1 |
Руб. |
Руб. |
Руб. |
Руб. |
Мин. |
Инноваций/ Мин. |
Мин. |
Мин. |
Мин. |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
Тема n |
Руб. |
Руб. |
Руб. |
Руб. |
Мин. |
Инноваций/ Мин. |
Мин. |
Мин. |
Мин. |
1. шифр проекта;
2. полное наименование темы;
3. нематериальные статьи затрат по проекту;
4. статья затрат «Зарплата»;
5. статья затрат «Контрагенты»;
6. статья затрат «Командировочные расходы»;
7. статья затрат «Прочие нематериальные расходы»;
8. время раннего вовлечения заказчика в НИР и ОКР;
9. продуктивность НИОКР, инноваций/мин.
10. такт НИОКР;
11. время задержки научно-исследовательских процессов;
12. цикл НИОКР.
Таблица 4
Бюджет закупок
1 |
2 |
3 |
4 |
8 |
9 |
10 |
||
5 |
6 |
7 |
||||||
Проект |
Группа 1 |
Руб. |
Руб. |
Руб. |
Руб. |
Руб. |
Руб. |
Мин. |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
Группа n |
Руб. |
Руб. |
Руб. |
Руб. |
Руб. |
Руб. |
Мин. |
1. шифр проекта;
2. группа МТР;
3. сумма затрат (с НДС);
4. материальные статьи затрат по проекту;
5. статья «Материалы»;
6. статья «Оборудование»;
7. статья «Бюджетные субсидии»;
8. транспортно-заготовительные расходы (ТЗР);
9. сумма затрат (с ТЗР);
10. время задержки цикла закупки.
Поток материалов через цех наукоемкого предприятия, контролируемый по системе канбан – это последовательное единичное перемещение изделий с одной операции на другую. Комбинирование времени задержки и канбан заставляет оператора производственной системы постоянно двигать все запасы. Канбан формирует небольшие межоперационные заделы, размер которых постоянен и ограничен (Рис. 2.).
Рис. 2. Схема управления запасами наукоемкого предприятия
Таким образом, задачей каждого рабочего центра становится формирование запасов в количестве, определяемом размерами сигнала канбан. Когда производственный задел, который в идеале должен быть равен одной единице изделия, безопасен, рабочий центр, создавший его, останавливается, а если размер задела равен единице, то очередь перед каждым рабочим центром вдоль производственной линии равна нулю. Рабочий центр начинает работу только тогда, когда следующий по технологической цепочке рабочий центр забирает произведенное изделие.
Важнейшей частью корпоративного бюджетирования является разработка адаптивных моделей, которые идентифицируют финансовые потоки и результаты осуществления высокотехнологичных проектов, суммируемые по времени выполнения бизнес-процессов. Процедуры адаптивных бюджетов тесно взаимоувязаны с матричным представлением рисков высокотехнологичных проектов, предполагая отражение взаимосвязи между стадиями жизненного разработки нового продукта и соответствующими рисками, возникающими на каждой стадии (Рис. 3.).
Рис. 3. Модель робастного управления рисками высокотехнологичных проектов
В политике управления рисками высокотехнологичных проектов приводится внутрикорпоративное определение риска и закладывается принципы определения, измерение, дизайна, анализа, совершенствования и контроля снижения операционных рисков. На основании информации о рисках и результатах их оценки формируются диапазоны приемлемости индикаторов риска и механизмы распределения временных ресурсов по проектам с тем, чтобы вынести обоснованное суждение об их значимости. Разработка механизмов снижения рисков высокотехнологичных проектов с ориентацией на нужды клиента обеспечивает четкое понимание места контрольных процедур в процессе стратегического управления, глубокое понимание объектов проверки, способствует вовлечению проверяемых подразделений в анализ рисков и перераспределению нагрузки на объекты проверки. По результатам детального анализа контрольные процедуры встраиваются в бизнес-процессы и выступают средствами поддержки процесса принятия стратегических управленческих решений. Информация о рисках способствует совершенствованию ключевых процедур контроля с целью повышения результативности разработки новых продуктов. Стратегия высокотехнологичного проекта разрабатывается с учетом рисков, а процесс инвестиций и стратегического контроля совершенствуется методами сетевого планирования и управления. С целью формирования единого и всеобъемлющего понимания вероятности и степени негативных воздействий на систему «исследование – конструирование – производство – сбыт» применяются ключевые индикаторы рисков (KRI). Показатели KRI используются в качестве сигналов раннего оповещения для мониторинга и отслеживания возможных рисков и осуществления контрольных мероприятий. Отобранные показатели служат основанием для сбора соответствующих данных и информации. Выбор показателей KRI осуществляется с использованием профессиональных суждений относительно затронутых областей бизнеса. Показатели KRI отражают возможные улучшения средств контроля рисков, а также рост степени подверженности рискам в силу усложнения научно-технической деятельности или увеличения объемов операций.
В целом, модель производственного казначейства и робастного управления рисками высокотехнологичных проектов предполагает изучение внутренних управляемых факторов с целью выработки мер по адаптации наукоемкого предприятия к изменяющимся условиям внешней среды. При этом вся внутренняя архитектоника бизнес-процессов, отдельные функциональные подсистемы и компоненты рассматриваются как стратегический ресурс технологического развития организации. Опережающая диагностика проблемной ситуации внутри наукоемкого предприятия, характеризующая будущее состояние высокотехнологичных проектов и обеспечивающая оптимальное использование финансовых и временных ресурсов, позволяет выделить ключевые факторы успеха и долгосрочной конкурентоспособности предприятия. Все это открывает пути решения широкого круга задач системного анализа и финансовой инженерии [4]: сценарного планирования проектно-ориентированных систем, микроэконометрики, динамического моделирования организационного развития, системной инженерии управленческих решений, аналитических задач структурирования иерархий систем управления проектами и т.д.
Литература
1. Barrett R. Planning and budgeting for the agile enterprise: a driver-based budgeting toolkit. MA: Butterworth-Heinemann, 2007. – 231 с.
2. Guerard J. Corporate financial policy and R&D management. NY: John Wiley and Sons, 2005. – С. 54.
3. Meyers R. Complex systems in finance and econometrics. NY: Springer, 2010. – 910 с.
4. Royer P. Project risk management: a proactive approach. VA: Management Concepts, 2001. – 116 с.