Опубликовано  №1 (78) февраль 2017 г.

АВТОР:  ДУДИНСКАЯ М.В.   - аспирант, Национальный Исследовательский Университет Высшая Школа Экономики (Россия, Москва)

РУБРИКА   Неопределенность и риски в цепях поставок Надежность и устойчивость цепей поставок

Аннотация 

Функционирование цепей поставок компаний на российском рынке в сильной степени зависит эффективной реакции на риски, связанные как с внешней, так и внутренней средой, волантийность которых с каждым годом все увеличивается. Сложившаяся практика управления рисками в таких компаниях обычно ограничена страхованием, а также созданием избыточных мощностей и поддержанием высоких уровней запасов. Актуальность методических разработок в сфере управления логистическими рисками в цепях поставок отечественных предприятий обеспечивается высоким уровнем ущербов и затрат, связанных с наличием логистических рисков   на фоне ограниченной практики применения ими современных методов управления рисками.

В статье предложена процедура разработки системы контроля и мониторинга логистических рисков, базирующаяся на концепции управления событиями в цепях поставок (SCEM), раскрыты особенности наиболее критических моментов, которые необходимо учитывать при ее разработке, отдельные этапы продемонстрированы на примере контура Downstream цепи поставок металлургической компании. 

Особое внимание в статье уделено проблеме идентификации событий, а так же подходу к оценке ущербов от наступления рисковых ситуаций.

Электронная версия

Ключевые слова: 

 

 

ВВЕДЕНИЕ

Многочисленные международные исследования последних лет отмечают беспрецедентное увеличение неопределенности и рисков в глобальных цепях поставок. Так, представители Chartered Institute of Procurement & Supply (2014, 2017) - Рисунок 1, отмечают, что начиная с кризиса 2013 года, когда индекс риска в цепях поставок (CIPS RISK INDEX) составил 82.4 пункта, его оценка не опускалась ниже 79 баллов, достигнув максимального значения в 4м квартале 2016 г.  (Index = 82.64).

 

Рисунок 1 Динамика индекса риска в глобальной цепи поставок  - CIPS RISK INDEX (Chartered Institute of Procurement & Supply, 2014)

 

Многие известные ученые в области управления цепями поставок, например, Christopher и Lee (2004), Ivanov, Tolkacheva  and et. (2006) отмечают, что в глобальных цепях поставок транснациональных корпораций и холдингов, а также в сложных и сильно взаимосвязанных производственных системах различного рода возмущения, вызывающие   риски, становятся неизбежным элементом их функционирования. В связи с этим менеджмент крупных корпораций должен быть готов к снижению возможных негативных последствий от возникновения рисковых событий и повышению устойчивости и надежности цепей поставок. Перед промышленными компаниями металлургической отрасли стоит стратегическая цель повышения устойчивости и надежности, как базовых характеристик управления логистическими рисками в их цепях поставок. Как следствие, актуальнейшей задачей становится формирование методики оценки рисков (в том числе логистических) на основе устойчивости/надежности цепи поставок, в основе которой должна находится адекватная система контроллинга для расчета соответствующих KPI и проведения процедуры бенчмаркинга. Особенно остро данная проблема стоит перед российскими вертикально-интегрированными компаниями, степень внедрения концепции управления цепями поставок в которых крайне незначительна по сравнению с торговыми компаниями или глобальными компании сектора FMCG. Данная задача осложняется не только особенностями цепей поставок таких компаний, но и отсутствием доступных методических разработок по внедрению концепции и технологий управления рисками в цепях поставок. Несмотря на крайне высокую актуальность данной проблемы для российских компаний, разработки в данной области практически отсутствуют. С учетом особенностей цепей поставок промышленных вертикально-интегрированных компаний и специфики логистических рисков как объекта управления, организация единого централизованного органа управления логистическими рисками в цепях поставок затруднено, при этом современная теория управления цепями поставок предлагает в качестве альтернативы концепцию управления событиями в цепях поставок (Supply Chain Event Management - SCEM) как методическую основу и комплекс программного обеспечения для реализации децентрализованного контроля и управления на основании исключений. Анализ ряда публикаций, формирующих теоретическую базу данной концепции (Иванов,  2009, Archie & McCormack, 2001; Brandau &Tolujevs, 2012;  Hauser, 2003; Wilson, 2010 и др.) позволяет предложить следующую последовательность проектирования системы управления событиями в цепях поставок   - Рисунок 2.

 

Рисунок 2 Основные этапы проектирования системы мониторинга событий в цепях поставок

 

Далее будут раскрыты особенности наиболее критических моментов, которые необходимо учитывать при разработке  системы управления событиями в цепях поставок, на примере контура Downstream цепи поставок металлургической компании, в качестве фокусного звена которой выбрано предприятие по производству медной продукции, включающее операции от медерафинировочного производства до производства готовой продукции: медных порошков и порошковых изделий, медной катанки, проката цветных металлов и т.д.  Субъектами выступают Управляющая компания (УК), выступающая в роли координатора входящих и исходящих материальных потоков, а так же информационную поддержку внешних информационных потоков, и непосредственно Производственное предприятие (далее БЕ - бизнес-единица).

i. Определение границ и участников системы мониторинга событий (СМС) влияет на масштаб и сложность СМС. Основные объекты и субъекты СМС, учитывая перспективу автоматизации системы сбора данных, могут формироваться исходя из структуры SCOR-модели. В первую очередь, это принятие решений относительно  

- длины цепи поставок (составе звеньев и участников внешних или внутренних),

- наборе бизнес-процессов,

- глубине охвата уровней принятия решений (стратегический, тактический, операционный),

- уровне в иерархии управления цепи поставок: управляющая компания, бизнес-единица, функция, подразделение, участок (звено цепи поставок),

- будет ли информационная база формироваться исключительно сотрудниками фокусной компании, или в формировании и использовании СМС будут принимать участие сторонние контрагенты: поставщики, клиенты, логистические операторы.

ii. На этапе моделирования логистических бизнес-процессов рекомендуется использование известных нотаций IDEF для проектирования функциональных моделей и EPC для моделирования операций (аналогично п.v). 

iii. Диагностика  логистических бизнес-процессов должна осуществляться исходя из перспективной задачи формирования СМС. На первоначальном этапе в качестве инструмента могут быть использованы модели зрелости процессов, например модель зрелости  управления эффективностью (Performance Management Maturity Model). В результате данного этапа должны быть выявлены и устранены причины потенциальной дисфункциональности процессов.

Так, в рассматриваемом участке ЦП информационное обеспечение учетно-контрольных операций осуществляется децентрализовано. Подразделения УК используют корпоративную информационную систему класса ERP, в которой содержатся основные справочники контрагентов и реестры договоров, формируются заказы на изготовление продукции БЕ, отгрузочные документы, отчеты по движение ТМЦ.  Подразделения БЕ используют системы оперативного учета, поддерживающие процессы производства на уровне цехов, оперативное движение готовой продукции на складах цехов и складе готовой продукции предприятия, а также оперативные процессы отгрузки продукции клиентам. Схема информационного обеспечения движения  материальных и сопутствующих информационных потоков представлены на рисунке 3.

 

Рисунок 3. Схема информационного обеспечения движения  материальных и сопутствующих информационных потоков

 

Основным катализатором логистических рисков в данном контуре цепи поставок являются характеристики системы управления логистическими процессами:

-     отсутствие замкнутого цикла планирования логистики, неформализованный и не автоматизированный процесс планирования, многовариантность исполнения процессов (формирование заданий на отгрузку и сопроводительных документов различными подразделениями в зависимости от вида продукции, адресата: экспорт или внутрироссийские поставки, вида транспорта: автомобильный или железнодорожный, собственный, привлеченный или клиента - внутреннего или внешнего),

-     независимые базы данных и многообразие неинтегрированных продуктов, которые эксплуатируют участники логистических процессов, множественная переброска информации, искусственное «разбиение» пакета отгрузочных документов,

-     отсутствие практики мониторинга событий: ограниченное использование системы штрихового кодирования (только для контроля отгрузки по количеству), отчетность о движении запасов на основе бумажных документов и пр.

При реализации большинства задач роль информационных систем, используемых для сопровождения логистических процессов, сводится к накоплению информации, необходимой исключительно для оформления документов, связанных с поставками (как «на входе», так и «на выходе», а так же фактического учета понесенных расходов на закупку и транспортировку.

Анализируя описание процессов на операционном уровне, заложенное в основу должностных инструкций, необходимо отметить:

-       частичную регламентацию процессов, не учитывающих многовариантность их исполнения (при наступлении различных событий)

-       нарушение последовательности и логики части операций, или частичное их представление

-       дублирование документации и функций

-       нерациональное распределение полномочий, обоснованное в т.ч. и факторами, перечисленными выше

 

iv. Кроме независящих от отрасли стандартных направлениях совершенствования логистических процессов, определенных на предыдущем этапе, в металлургических компаниях критическим фактором, ограничивающим реализацию концепции управления цепями поставок  и негативно сказывающимся на основных параметрах функционирования цепи поставок является организационная структура управления логистикой в компании, которая относится к линейно-функциональному типу с элементами продуктовой специализации в распределении полномочий между сотрудниками управления сбытом УК. Функции логистики децентрализованы, представлены фрагментарно. В частности задачи управления запасами не сконцентрированы в рамках одного подразделения, как и планирования перевозок. Координационные связи осуществляются только на 1-м уровне иерархии между коммерческими директорами УК и БЕ. Отсутствие единого центра ответственности  за организацию и контроль логистических процессов и единого информационного пространства приводит к недостаточной мобильности в процессах принятия логистических решений, низкой эффективности планирования и контроля логистических процессов, в частности учета логистических рисков, отсутствию должного контроля за формированием логистических затрат. Практика внедрения концепции управления цепями поставок и, в частности, управления событиями и рисками, в отраслях со схожими характеристиками процессов в цепях поставок и первоначальным уровнем развития логистики - нефтегазовой и химической отраслях, показывает, что, несмотря на высокую степень диверсификации, географического разброса бизнес-единиц, сложности конфигурации и высокой интенсивности материальных потоков, создание централизованных департаментов, реализующим функции управления цепями поставок на стратегическом уровне (уровне управляющих компаний) как центра планирования, контроллинга и развития компетенций (проектных офисов), является экономически оправданным.

v. См. п.п. ii

vi. Любое рисковое событие в цепи поставок определяется как событие, которое невозможно с уверенностью предсказать заранее, в то время как собственно риск определяется как потенциальный вред, который может быть нанесен контрагентам цепи поставок в будущем под влиянием определенных процессов, протекающих в настоящее время, или определенных будущих событий (Hauser, 2003).  Разновидности событий в цепи поставок и их разделение на «негативные» и «положительные» приведено на  Рисунке 4.   

 

Рисунок 4. Концепция анализа событий в SCEM (Иванов и Иванова, 2008)

 

Использование SCEM для металлургических компаний в настоящее время затруднено в силу низкого уровня развития логистического контроллинга и интегрированного планирования. Для ситуации, когда отсутствует связь нормируемых показателей эффективности операционного, тактического и операционного уровня необходима для выявления отклонений масштабное проектирование иерархической системы показателей эффективности процессов в цепи поставок, например, на основе ССП (Системы сбалансированных показателей - Balanced Scorecard, BSC) и показателей SCOR. Кроме того, применение традиционных средств идентификации рисков, связанных с построением иерархической модели факторов-событий носит во многом субъективный характер, и достаточно трудоемко. Также отсутствует однозначный подход к классификации событий в цепях поставок, оценке области допустимых отклонений параметров (KPI) и их привязки к объектам управления, определению набора параметров и т.п.  Так, для целого ряда процессов, связанных с функционированием объектов производственной и логистической инфраструктуры в цепях поставок металлургических компаний, «негативным» может быть признано любое отклонение от плана. Кроме того, нестабильность материальных потоков приводит к повышению неравномерности загрузки объектов логистической инфраструктуры, что, в свою очередь, увеличивает вероятность сбоев или вызывает необходимость создания резервных мощностей, что негативно отражается на показателях оборачиваемости и доходности компаний.

Этот пункт критически важен для решения еще одного спектра задач - оценки ущерба от наступления рисковых ситуаций и, как следствие, оценки эффективности управления рисками в цепях поставок. Для реализации задач управления и выделения логистических рисков, с которыми связаны наибольшие экономические потери, необходима разработка методики оценки возможного ущерба от рисков. Обычной практикой в этом случае является определение вероятности наступления рисковых событий и оценка ущерба на основе некоторого обобщенного показателя затрат или потерь (например, потери от простоя транспортного средства, сбоев в производственном цикле и т.п.). Использование в качестве критерия оценки потерь (ущерба) от рисков показателя общих логистических затрат наталкивается на известные трудности в его определении, подробно рассмотренные в работах профессора В.И. Сергеева (2013):

  • Отсутствие управленческого учета и отчетности компаний в отношении операционных логистических затрат.
  • Недостаток дифференциации бухгалтерского и управленческого учета по факторам / параметрам / объектам логистики. Слабое внедрение АВС (ФСА) – анализа.
  • Проблема выявления скрытых операционных логистических затрат в цепи поставок.
  • Проблема бенчмаркинга и нормирования при оценке величины затрат. Необходимость создания и ведения баз данных по логистическим операционным и трансакционным затратам.
  • Потери от иммобилизации средств в запасах, как составляющая общих логистических затрат, очень редко контролируется и учитывается службой логистики, так как во многих компаниях это относят к прерогативе финансовых департаментов, при том что обоснование определенного уровня запасов (особенно страховых запасов, что непосредственно связано с управлением логистическими рисками), - предмет постоянных межфункциональных конфликтов.
  • 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.

Анализ подходов к классификации логистических затрат (Бродецкий, Гусев и Елин, 2010;   Соколов, Бородулина, 2015; Стерлигова, 2008; Уваров, Григорьев и Долгов, 2015) с целью определения их применимости к оценке ущербов от логистических рисков позволил сделать вывод о  целесообразности разработки структуры обобщенной модели издержек, связанных с управлением логистическими рисками, включающей как финансовую оценку непосредственных последствий рисковых событий, так и мер, направленных на их выявление, страхование и пр., позволяющей формировать различные комбинации элементов затрат в рамках оценки ущербов от логистических рисков.

Для формирования модели ущербов рассмотрим основные элементы логистических процессов во взаимосвязи с затратами на их осуществление - см. Рисунок 5, на котором выделены следующие основные элементы логистических процессов.

 

Рисунок 5. Формирование суммы ущерба от наступления рисковой ситуации

 

  • Основной материальный поток (ОМП) - поток сырья, материалов, готовой продукции, перемещение и / или трансформация которого - основная цель логистического процесса металлургической компании.
  • Вспомогательный материальный поток (ВМП) - поток вспомогательных материальных ресурсов (MRO), необходимых для выполнения логистических операций, направленных на перемещение и / или трансформацию основного материального потока. Например, средства упаковки, маркировки, оборотная тара. «На выходе» - это дополнительные результаты процесса, генерируемые в результате преобразования основного материального потока, например, транспортные средства после разгрузки или порожняя транспортная тара.
  • Основной информационный поток (ОИП) - поток информации, сообщений в любом виде - документы бумажные и электронные (например, транспортные и товаросопроводительные документы), сигналы о начале операций над основным материальным потоком (например, задание на выполнение погрузки/разгрузки, отбор и комплектацию, комплектовочный лист, маршрутный лист), заявки, заказы и пр.
  • Вспомогательный информационный поток (ВИП) - поток информации, необходимый для выполнения отдельных операций и координации между ними, например, информация о загрузке техники и оборудования, отчеты об инвентаризации за прошлый период и т.п., или, если выступает «выходом» процесса - сообщения и отчеты о выполненных операциях, расходе ресурсов и др.
  • Регулятор (Р) - информационный поток, определяющий правила, регламенты, порядок (расписание), нормативы выполнения логистических операций.
  • Техника и оборудование (ТО) - материальный поток техники, оборудования, инструмента, применяемого при осуществлении логистических операций, направленных на переработку и / или трансформацию основного материального потока.
  • Информационная система (ИС) - программное обеспечение, используемое для автоматизации операций и/или проведения части трансакций.
  • Персонал (П) - люди: работники, выполняющие логистические операции вручную и/или с использованием техники, оборудования и информационной системы.
  • Непродуктивный запланированный материальный поток (НПМП) - поток материальных ресурсов, генерируемый в результате переработки основного материального потока, не являющийся целью логистических процессов, не имеющий ценности для потребителя, но величину которого можно спрогнозировать с достаточной степенью определенности. Он не является следствием наступления рисковых событий, но связан с текущим технологическим уровнем логистических операций: отходы, остатки. Также с целью определения общей суммы затрат, связанных с материальными потоками «на входе» и «выходе» логистического процесса, сюда необходимо отнести запланированные трудно устранимые потери материальных ресурсов и естественную убыль, несмотря на то что выделение их физической формы, составляющей материальный поток в натуре, затруднено.
  • Непродуктивный незапланированный материальный поток (ННМП) - поток материальных ресурсов, генерируемый в результате преобразования основного материального потока, не являющийся целью логистических процессов,  не имеющий ценности, как результат рискового события. Это материальные ресурсы с нарушенными качественными характеристиками, дальнейшее использование которых затруднено (требуют дополнительных операций по восстановлению свойств) или невозможно, а также незапланированные потери, связанные с кражами.

Соответственно, для определения прямых ущербов, связанных с возникновением логистических рисков, необходимо определить доли всех затрат, связанных с «входящими» материальными и информационными потоками, приходящимися на «исходящий» непродуктивный незапланированный материальный поток  (У). Косвенные ущербы определяются как превышение затрат на основные ресурсы (ТО, П, ИС), а также управляющие воздействия (Р), связанные с нарушением временных параметров материальных и информационных потоков, плюс затраты, связанные с восстановлением безвозмездно утраченных материальных ресурсов. На сумму ущерба методом прямого счета переносятся затраты, связанные с основным и вспомогательным материальными потоками. Для определения доли затрат, связанных с ресурсами (техника, оборудование и персонал) и управляющими воздействиями, приходящимися на непродуктивные выходы логистических процессов, необходимо реализовать процедуры ФСА; частично, прямые затраты – оплата труда сдельная и затраты ГСМ - можно определять методом прямого счета (нормативными методами).

С прохождением через звенья в цепи поставок стоимость единицы материальных ресурсов увеличивается на сумму затрат, связанных с трансформацией и продвижением материальных потоков на предыдущем звене цепи поставок, приведенных на единицу материальных ресурсов. Отдельные составляющие суммы ущерба будут условными величинами, т.е. иметь или не иметь место при различных вариантах развития событий. Таким образом, сумма ущерба от рискового события, связанного с повреждением материальных ресурсов, может быть рассчитана с использованием дерева риска, пример построения которого представлен на  Рисунке 6.

 

Рисунок 6. Определение размера ущерба от логистических рисков с использованием «Дерева рисков» (фрагмент)

 

vii. Определение технологии сбора первичных данных о событиях заключается в выборе момента измерения статуса объекта, данных, которые необходимы для идентификации событий и определения их статуса, а так же оборудование, необходимое для сбора информации (сканеры, весы, датчики, навигационное оборудование и т.п.), методы сбора первичной информации (ручной, автоматический, автоматизированный), а так же методы и инструменты их верификации: контроля полноты, объективности и точности. Т.е. с учетом уровня развития контроллинга проект внедрения системы управления событиями в цепях поставок металлургических компаниях включает в себя так же и задачу масштабного развертывания системы управления мастер-данными (Master Data Management - MDM).

viii. На данном этапе осуществляется определение границ ответственности персонала, использующих результаты мониторинга событий при принятии решений, а так же условия передачи принятия решений на более высокий иерархический уровень управления при выявлении новых, ранее незарегистрированных событиях, превышение показателей допустимых для данного уровня компетенций пределов или ненормальное увеличение частоты или продолжительности событий (эффекта)

ix.  Формируются принципы принятия решений - алгоритмизируется поведение сотрудников при наступлении тех или иных событий, принимается решение о степени автоматизации алгоритмов (бизнес-правил), определяется набор и форма представления данных, необходимых для принятия решений, средства визуализации и система оповещения. Данный этап является основой для разработки технического задания на доработку/ внедрение информационной системы, необходимой для реализации функции управления событиями.

Пункты vii-ix могут быть визуализированы с применением нотации BPMN, атрибуты и функционал которой как нельзя более подходят для моделирования и последующей автоматизации системы управления событиями - Рисунок 7.

 

Рисунок 7. Процесс «Получение, ввод и проверка заказа» (фрагмент)

x.  Оценка эффективности СМС, как и всего проекта по внедрению системы управления событиями, является крайне сложной задачей. В первую очередь это связано с тем, что непосредственный эффект на первом периоде эксплуатации может быть скрытым, улучшение показателей эффективности будет связано с задачами, которые сопутствовали внедрению СМС: реинжиниринг бизнес-процессов, в т.ч. реорганизация структуры управления, устранение причин дисфункциональности процессов, внедрение системы управления мастер-данными и т.п. Признание системы управления событиями   неэффективной может быть связано с замедлением реакции на рисковые события, высокой трудоемкостью принятия решений, низким качеством мастер-данных, высоким количеством незарегистрированных событий, сохранением негативных тенденций показателей эффективности цепи поставок, связанных задачами управления рисками и другими качественными характеристиками системы управления рисками.

xi. Пересмотр системы управления событиями осуществляется или в целях устранения недостатков системы, выявленных в процессе эксплуатации (п. xii), или в силу естественных изменений в цепи поставок: смена или добавление контрагента/ звена ЦП, изменение процессов, изменение характеристик материальных потоков, изменение факторов внешней среды, потребность в переходе системы на более высокий уровень/ масштаб, и может затрагивать как отдельные элементы, так и требовать кардинального пересмотра СМС.

Управление событиями в цепях поставок обычно представляется частью исполнения цепей поставок, то есть операций. Тем не менее, его функции могут также быть служить стратегическим и тактическим целям, таким образом, SCEM реализуется персоналом различного уровня в иерархии управления, а в случае вертикально-интегрированных компаний и работающих в разных бизнес единицах. Прежде всего, SCEM используется для отслеживания и контроля, что подразумевает наблюдение за процессом доставки и транспортировки, грузопереработки с использованием известных технологий автоматической идентификации любых материальных объектов, которыми, кроме традиционных транспортных средств и грузов, могут выступать и документы в их вещественной форме. Накопленная статистика по основным событиям в цепи поставок и их последствиям позволит повысить обоснованность применения тех или иных методов управления рисками в цепях поставок.

 

ЛИТЕРАТУРА

Бородулина, С.А. и Соколов, В.К. (2015), «Классификация затрат при построении логистических цепей доставки», Логистика и управление цепями поставок, № 2 (67), С. 44-52

Бродецкий, Г.Л., Гусев, Д.А. и Елин,  Е.А (2010), Управление рисками в логистике, Издательский центр «Академия»,  Москва, Россия

Иванов, Д.А. (2009), Управление цепями поставок, Изд-во Политехн. ун-та, Санкт-Петербург, Россия

Иванов, Д.А. и Иванова, М.А (2008), «Управление Событиями в Цепях Поставок», Логистика и управление цепями поставок, №6 (29) , С. 14-21

Сергеев, В. И. (2013), Корпоративная логистика в вопросах и ответах, ИНФРА-М, Москва,  Россия

Уваров, С. А., Григорьев, М. Н. и Долгов, А. П. (2015), Логистика,  3-е изд., Юрайт, Москва, Россия

Archie M., Lockamy, K. and McCormack, K. (2001), «Supply Chain Event Management in the B2B Extended Supply Chain: A proposal for a statistical best practice study», Benchmarking: An International Journal, no. 56, pp. 34-35

Brandau A. and Tolujevs  J.  (2012), «Logistics Event Management – an overview of concepts to interpret logistical real time data», Proceedings of the 12th  International Conference “Reliability and Statistics in Transportation and Communication” (RelStat’12), 17–20 October 2012, Riga, Latvia, p. 171-178.  ISBN 978-9984-818-49-8 Transport and Telecommunication Institute, Lomo№sova 1, LV-1019, Riga, Latvia

Chartered Institute of Procurement & Supply (2014), «CIPS RISK INDEX: A Global Retrospective», available at https://www.cips.org/en/cips-for-business/supply-assurance/cips-risk-index/ (Accessed 10 Jan  2017)

Chartered Institute of Procurement & Supply (2017), «CIPS Risk Index 2016»,  available at https://www.cips.org/en/cips-for-business/supply-assurance/cips-risk-index/ (Accessed 10 Jan 2017)

Christopher, M. and Lee,  H.L.  (2004), «Mitigating supply chain risk through improved confidence», International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, no. 34 (5). pp 388–396

Ivanov, D., Tolkacheva, V., Arkhipov, A. and Sokolov B. (2006), «Stability analysis in the framework of decision making under risk and uncertainty», In: Proceedings of the 7. International Conference on Virtual Enterprises, edited by L. Camarihna-Matos, Springer, 2006 http://dl.ifip.org/db/conf/ifip5-5/prove2006/Iva№vATS06.pdf (Accessed 16 Sep 2016 )

Hauser, L.M. (2003), «Risk-adjusted supply chain management», Supply Chain Management Review, v. 7, no. 6 , pp. 64-71

Wilson, K. (2010), SAP Event Management, SAP's Best Kept Secret, GeniePress, Boston, USA  

Опубликовано  №6 (77) декабрь 2016 г.

АВТОР:  Дудинская М.В. - аспирант, Национальный Исследовательский Университет Высшая Школа Экономики (Россия, Москва)

РУБРИКА  Неопределенность и риски в цепях поставок Надежность и устойчивость цепей поставок

Аннотация 

В последнее время интерес к проблемам управления логистическими рисками увеличивается. Растет количество публикаций, связанных с проблемами оценки последствий наступления рисковых событий  и эффективности управления логистическими рисками в цепях поставок - проблем надежности, устойчивости и другими близкими по значению терминов. При этом  до сих пор не сформирован единый подход к структуризации и систематизации этих терминов, понимание сущности которых необходимо для формирования подхода к оценке эффективности управления логистическими рисками в цепях поставок и диагностике цепей поставок с целью их [рисков] идентификации. В данной статье предпринята попытка систематизации основных элементов понятия «устойчивость цепи поставок», классифицированы виды и характер реакции ЦП на возмущающие воздействия, выявлены основные направления оценки устойчивости ЦП, предложена и продемонстрирована процедура идентификации логистических рисков в цепях поставок металлургической компании. 

Ключевые слова: 

 

С целью определения сходства и различий терминов и определений, а так же выявления характерных признаков реакции цепи поставок на рисковые события, были составлена оценочная таблица, ознакомиться с которой можно на сайте журнала[1].

На основе первичного анализа терминов были выделены по столбцам основные наиболее часто встречающиеся составные элементы определения, которые можно условно разделить на три группы, которые, считаем, должны были бы в полной мере освящать содержание свойства, характеризующего реагирования на рисковые события в цепи поставок -  Рис. 1

 

 

Рис. 1 Укрупнённая структура термина, описывающего реакцию на рисковые события, как свойство ЦП

 

Группа 1 - Условия и факторы внешней или внутренней среды, а так же активности (воздействия), провоцирующие события, дестабилизирующих ЦП;

Группа 2 - События в ЦП, под влиянием или в ответ на которые проявляются свойства ЦП, их определение;

Группа 3 - Реакция ЦП, т.е. или действия, предпринимаемые контрагентами  для воздействия на факторы риска или потенциальное воздействие, в ответ на события, или бездействие (что так же может  характеризовать ЦП), непосредственно последствия событий - изменение свойств ЦП и описание природы и последствий данных изменений;

Группа 4 - Цели действий контрагентов в ЦП, которые могут быть направленны на предотвращение, снижение негативного эффекта событий в ЦП или реализации свойств ЦП, перевода их на качественно иной уровень.

В результате анализа терминов и определений, характеризующих реакцию ЦП на рисковые события, были сделаны следующие выводы:

  1. Все анализируемые термины описывают вид (характер) реакции ЦП поставок на события, набор действий для реализации свойств ЦП, при этом 5 из 30 не определяют условия, в которых проявляется то или иное свойство ЦП и только 9 из 30 определяют цель предпринимаемых действий
  2. В характеристике событий и условий, относительно которых проявляется свойство ЦП, нарушен принцип дуализма, т.е. свойство ЦП проявляется только в одной из возможных ситуаций, при этом термина, который соответствует находящимся за рамками определения событиям, при анализе специальной литературы   выявлено не было. Часть терминов обладают избыточными характеристиками, т.е. включают оба противоположных значения (Рис. 2 - см. вложение внизу страницы). Однозначно выделить различия в рамках данного анализа возможно только для двух групп терминов: адаптивность, динамичность и гибкость как свойства ЦП поставок проявляются в условиях меняющейся среды, надежность - при заданных, постоянных режимах эксплуатации.
  3. Анализируя сущность самого свойства ЦП, т.е. вид  и характер реакции на события следует отметить большое количество близких по содержанию характеристик, а так же их разноуровневость, при этом одному и тому же термину могут соответствовать разные характеристики, или одна характеристика соответствует нескольким разнородным терминам.

Выстраивая логические взаимосвязи между упоминаемыми эффектами, упорядочивая и дополняя необходимыми, с нашей точки зрения, элементами, можно предложить следующую схему, классифицирующую виды и характер реакции ЦП на возмущающие воздействия - Рис. 3.

 

 

 

Рис. 3 Виды и характер реакции ЦП на возмущающие воздействия

В результате анализа подходов к определению свойств ЦП с точки зрения ееВ реакции на рисковые события, считаем нецелесообразным противопоставление терминов «надежность» и «устойчивость», предлагая под надежностью подразумевать количественную оценку восприимчивости ЦП к рисковым событиям и результативности управляющих воздействий в формате показателя «Совершенный заказ» (Perfect Order - PO).

Под «устойчивостью» будем понимать комплексную качественную характеристику ЦП, формируемую в рамках контура стратегического и тактического планирования  ЦП, и содержащую множество параметров оценки, которые в своей совокупности влияют не только на значение показателя надежности, но и другие показатели эффективности функционирования ЦП: стоимость и производительность активов, длительность логистических циклов, и, как следствие общие затраты ЦП. А именно: скорость реакции системы администрирования на незапланированные события или изменения в процессах, вызванные данным событием (п.1.и п.2 на Рис. 4), длительность цикла принятия решений (п.3 на Рис. 4), доступность - наличие и скорость привлечения ресурсов и резервов, необходимых для предотвращения негативного влияния событий на процессы (п.4 на Рис. 4), целесообразность создания резервов, связанные с резервированием затраты, превышение оперативных затрат, управленческие затраты.

 

Рис. 4 Направления оценки устойчивости ЦП

При реализации цикла управления логистическими рисками отправной точкой является идентификация и оценка рисков. И именно в этой области сохраняется целый ряд проблем методического характера.

В частности, относительно цепей поставок получила распространение концепция Управления событиями в цепях поставок (SCEM - Supply Chain Event Management). Базовым понятием в рамках данной концепции является «событие»  и классификация событий на «негативные» и «положительные» -  Рис. 5

 

Рис. 5 Концепция анализа событий в SCEM (Иванов и Иванова, 2008)

 Основные положения, на которых базируется SCEM, впервые представленные российской аудитории в 2008 г. (Иванов и Иванова), с тех пор не претерпели существенных изменений в работах современных исследователей проблем управления рисками в цепях поставок, и подразумевают достаточно высокие требования к системе администрирования в цепях поставок, а именно информационным технологиям: наличию информационных систем для считывания и передачи актуальной информации о протекании процессов в цепи поставок, высокой степени детализации планов в цепи поставок (для реализации методов управления по исключениям) и принятие решений на основе событийного моделирования. Использование данной технологии в цепях поставок металлургических компаний затруднено в силу низкого уровня развития систем логистического контроллинга и интегрированного планирования. Кроме того, использование традиционных средств идентификации рисков связанных с построением иерархической модели факторов-событий носит во многом субъективный характер, и достаточно трудоемок при отсутствии гарантий получения качественного результата. Так же отсутствует однозначный  подход к определению и классификации событий, определения области «негатива» и «позитива», и их привязки к объектам управления в цепях поставок,  к набору параметров, и установке «идеальных» значений и их возможной вариативности.  Так, для целого ряда явлений, особенно связанных с работой объектов производственной и логистической инфраструктурой, «негативным» может быть признано любое отклонение от плана, в большую или меньшую сторону. Кроме того, нестабильная интенсивность материальных потоков приводит к повышению неравномерности загрузки объектов логистической инфраструктуры, что, в свою очередь, увеличивает вероятность сбоев или обосновывает создание резервных мощностей, и как следствие негативно отражается на показателях производительности активов и персонала.

С учетом ограничений, связанных с получением достоверной и актуальной информации о протекании логистических процессов в цепях поставок металлургических компаний, а так же оценки последствий наступления рисковых событий, предлагается в качестве первичных индикаторов логистических рисков использовать параметры, характеризующие интенсивность материальных потоков: динамика уровня запасов материальных ресурсов, динамика прихода/ отгрузки материальных ресурсов в привязке к звеньям логистической сети в сравнении плановых и фактических показателей и с учетом средних значений - Рис. 6.

 

Рис. 6 Предлагаемая концепция анализа событий в цепи поставок металлургических компаний

К аномальным событиям, которые подлежат дальнейшему анализу: построению цепочек причинно-следственных связей и оценки последствий, относятся:

  • Отклонение фактического уровня запасов от запланированного (например, Зt=1,2,6,7)
  • Отклонение фактического уровня запасов от среднего уровня (например, Зt=2)
  • Отклонение планового уровня запасов от средних значений (например, Зt=4, 6, 7)

На следующем этапе анализа оценке подлежат экономические последствия выявленных аномалий. В частности, оценка надежности операций в цепи поставок, анализ причин и следствий.

Далее осуществляется оценка эффективности логистических функций, связанных с генерацией и трансформацией материальных потоков и определяются резервы для ее  [эффективности] повышения. Общая схема анализа представлена на Рис. 7.

 

Рис. 7 Процедура анализа цепи поставок металлургической компании

Идентифицированные рисковые события считаем необходимым классифицировать, кроме как по признакам, представленным в статье «Анализ логистических рисков в цепях поставок металлургических компаний»  (Сергеев и Дудинская, 2016), на три группы:

- разовые (единичные)

- системные (периодические, постоянные)

  • характерные для одного объекта оценки: материального ресурса, контрагента, звена ЦП, маршрута и т.п.
  • характерные для большинства (или всех) объектов оценки, сгруппированных по функциональному,  географическому, иерархическому и другим признакам

Все множество факторов, связанных с конфигурацией и состоянием объектов логистической сети и содержанием материальных потоков условно можно разделить на три группы, представленные на Рис. 8, там же выделены параметры, необходимые для их оценки.

Анализ факторов внутренней среды, связанных с логическими процессами осуществляется в соответствии со стандартной схемой диагностики бизнес-процессов с использованием технологий и инструментов реинжиниринга бизнес-процессов: SCOR, нотаций IDEF, EPC, BPMN, проектирования и анализа организационных структур управления, бенчмаркинга, функционально-стоимостного анализа, бережливого производства, моделей зрелости процессов, оценки функциональности информационного обеспечения и уровня логистического контроллинга.

Для оценки возможности прогнозирования, выявления и своевременного реагирования на риски, а так же оценка резервов повышения эффективности функционирования ЦП требуется проведения всех факторов, которые определяют уровень устойчивости ЦП. Так, в статье Сергеева и Кольчугина (2015)  в результате анализа множества иностранных источников были выделены следующие элементы устойчивости, наиболее часто ассоциируемых с данным свойством ЦП: 1) (ре-) инжиниринг ЦП (supply chain (re-)engineering); 2) сотрудничество (collaboration) ; 3) осведомлённость о рисках (risk awareness); 4) динамичность (agility); 5) адаптивность (adaptability); 6) выравнивание, распределение (alignment); 7) обозримость ЦП (visibility); 8) быстрота (velocity); 9) робастность, прочность (robustness); 10) гибкость (flexibility); 11) резервирование (redundancy); 12) доверие (trust); 13) интеграция (integration); 14) координация (coordination); 15) обмен информацией (information sharing); 16) управление рисками (risk management); 17) управление знаниями (knowledge management).

 

Рис. 8 Группы факторов логистических рисков (ФР), связанных с конфигурацией и состоянием объектов логистической сети и содержанием материальных потоков

Упорядочивая данные варианты различной реакции на рисковые события в ЦП, можно выделить три направления оценки устойчивости ЦП:

1) Факторы внутренней среды, обеспечивающие скорость отклика (реакции) на возмущающие воздействия: уровень управленческого учета, степень автоматизации операций, уровень информационной интеграции

2) Факторы внутренней среды, обеспечивающие гибкость ЦП - способность менять конфигурацию ЦП или увеличивать интенсивность материальных потоков -  наличие резервов логистических мощностей, в т.ч. возможности привлечения логистических посредников,  запасов, альтернативных источников ресурсов и маршрутов

3) Факторы внутренней среды, обеспечивающие эффективность управленческих решений, направленных на прогнозирование, планирование и нивелирование рисков ЦП - организационная структура управления, распределение обязанностей и полномочий, система планирования логистики в компании, политика управления рисками компании.

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Аникин, Б.А. (ред.) (2002), Логистика, 3-е изд., ИНФРА, Москва, Россия

Бочкарев, А. А. (2009), «Теория и методология процессного подхода к моделированию и интегрированному планированию цепей поставок», дисс. на соиск. уч. степ. докт. эк. н., Экономика и управление народным хозяйством: Логистика, СПбГИЭУ, Санкт Петербург, Россия

Бауэрсокс, Дональд Дж. и Клосс, Дейвид Дж. (2001), Логистика: интегрированная цепь поставок, 2-е изд., перевод с англ., Олимп-Бизнес, Москва, Россия

Григорьев, М. Н. и Уваров, С. А. (2011), Логистика, Юрайт,  Москва, Россия

Зайцев, Е.И. и Шаравин, Л.В. (2016) «Использование стандартов для количественной оценки характеристик надежности логистических услуг», Логистика и управление цепями поставок, №3 (74), С. 28-37

Иванов, Д.А. (2009), Управление цепями поставок, Изд-во Политехн. ун-та, Санкт-Петербург, Россия

Иванов, Д.А. и Иванова, М.А (2008), «Управление Событиями в Цепях Поставок», Логистика и управление цепями поставок,  №6 (29) , С. 14-21

Лукинский, В.С. и Чурилов, Р.Л. (2012), «Проблемы оценки надежности цепей поставок», Логистика и управление цепями поставок, №2 (49), С. 15-24

Лукинский, В.С. и Чурилов, Р.Л. (2013), «Оценка надежности цепей поставок», Логистика,  №4, С. 36-39

Мотовилов, М. И. (2008), «Методы оценки и повышения надёжности транспортно-складских систем»: Автореф. дис. на соиск. уч. ст. канд. эк. наук, Экономика и управление народным хозяйством: Логистика, СПбГИЭУ, Санкт Петербург, Россия

Плетнева Н.Г. (2014), Управление рисками в логистике, Изд-во СПбГЭУ, Санкт Петербург, Россия

Сергеев, В.И. и Дорофеева, Е.А. (2010), «Терминологические аспекты понятия «устойчивости» цепей поставок в фокусе логистической интеграции», Логистика и управление цепями поставок, № 3(38), С. 8 – 27

Сергеев, В.И. и Кольчугин, Д.М.  (2015), «Теоретические аспекты устойчивости цепей поставок», Логистика и управление цепями поставок, № 3 (68), С. 54-66

Шульженко, Т. Г. (2010), «Оценка надежности складских систем с использованием логических моделей отказов», Логистика и управление цепями поставок, № 6 (41), С. 31–40

Шульженко,  Т. Г. и Шурпатов, И. Г. (2010), «Методы формирования модели надежности складских процессов»,  Вестник ИНЖЭКОНа. Серия Экономика, Вып. 2 (37), С. 255–263

Christopher, M. and Peck, H. (2004), «Building the Resilient Supply Chain», The International Journal of Logistics Management, no. 15 (2), pp. 1 – 14.

Council of Supply Chain Management Professionals (2013), Supply Chain Management: Terms and Glossary,  available at: https://cscmp.org/imis0/CSCMP/Educate/SCM_Definitions_
and_Glossary_of_Terms/CSCMP/Educate/
SCM_Definitions_and_Glossary_of_Terms.aspx
  (Accessed 21 Sep 2016)

Ponis, S.T. and Koronis, E. (2012), «Supply chain resilience:  definition  of concept and its formative elements», The journal of applied business research, no. 28 (5), pp. 921-930

Ponomarov, S.Y. and Holcomb, M.C. (2009), «Understanding the concept of supply chain resilience», International Journal of Logistics Management, no. 20 (1), pp. 124-143

Rice, J.B. and Caniato, F. (2003), «Building a secure and resilient supply network», Supply Chain Management  Review, no. 7 (5), pp. 22-30

Sheffi, Y. and Rice, J.B. Jr. (2005), «A supply chain view of the resilient enterprise», MIT Sloan Management Review, no. 47 (1), pp. 41-48

Swafford, P. M., Ghosh, S., and Murthy, N. (2006), «The antecedents of supply chain agility of a firm: scale development and model testing», Journal of Operations Management, no. 24 (2), pp. 170-188

 



[1] Таблица размещена по ссылке  http://www.lscm.ru/images/PDF/1.pdf

Опубликовано  №5 (76) октябрь 2016 г.

АВТОРЫ:  

Сергеев В.И.

Дудинская М.В. - аспирант, Национальный Исследовательский Университет Высшая Школа Экономики (Россия, Москва)

РУБРИКА  Корпоративная логистика промышленных компаний Неопределенность и риски в цепях поставок Терминология в логистике и SCM

 

Аннотация 

В статье проанализированы современное состояние металлургической промышленности России, оценена эффективность, выявлены и проанализированы факторы внешней и внутренней среды, определяющие конкурентоспособность российских металлургических компаний на глобальном и внутреннем рынке. С целью выявления дополнительных резервов повышения эффективности российских металлургических компаний был произведен анализ логистических стратегий компаний и средств их реализации, проанализированы факторы внутренней среды, повышающие уязвимость цепей поставок металлургических компаний к логистическим рискам, определены основные проблемные области их функционирования и перспективные направления развития

В результате анализа   существующих исследований в сфере управления логистическими рисками в  цепях поставок, управления событиями в цепях поставок, принципах системного подхода была предложена классификация логистических рисков в цепях поставок, на базе которой предлагается осуществлять процедуры идентификации рисков, разработки политики управления рисками и проектирования системы логистического контроллинга.

Ключевые слова: 

 

Опубликовано № 2 (61) апрель 2014 г.

АВТОР: Бутрин А.Г.

РУБРИКА Аутсорсинг, Корпоративная логистика промышленных компанийСнабжениеУправление цепями поставок

Аннотация

В условиях нарастающих интеграционных процессов объективно возникает необходимость пересмотра приемов и методов управления в логистической системе промышленного предприятия в концепции ресурсосбережения, направленных на снижение затрат, потерь, обеспечение конкурентоспособности.

Ключевые слова контроллинг KPI ресурсосбережение аутсорсинг MatLab логистические затраты материальные затраты логистический риск дистрибьюция

 

Опубликовано в Снабжение

Опубликовано № 5 (64) октябрь 2014 года

АВТОР: Левина Т.В.

РУБРИКА Аналитика в логистике и SCMКорпоративная логистика промышленных компанийНеопределенность и риски в цепях поставокНадежность и устойчивость цепей поставок

Аннотация 

В статье обоснован выбор модели зрелости процессов в качестве эффективного инструмента диагностики факторов уязвимости логистических процессов, дана характеристика концепции зрелости процессов и представлена типология моделей зрелости, применяемых в логистике и управлении цепями поставок. Так же описаны основные этапы разработки модели зрелости логистических процессов, предложенная методика продемонстрирована на примере разработки модели зрелости для оценки уязвимости отечественных строительных организаций относительно логистических рисков.

Ключевые слова модель зрелости уровень зрелости диагностика уязвимость логистический риск надежность устойчивость


Низкая степень адаптивности логистики к изменениям внешней среды и смены приоритетов стратегии компании, отсутствие практики реинжиниринга логистических процессов ведет к низкому уровню их надежности и  высокой длительности логистических циклов, что, в свою очередь, снижает устойчивость цепей поставок, замедляет скорость реакции на наступление рисковых событий, приводит к снижению оборачиваемости запасов  и к росту логистических затрат, а так же напрямую негативно отражается на сроках, качестве и рентабельности производственных процессов. При этом  использование приемов диагностики, основанных на количественных оценках, затруднено в силу низкого уровня развития систем контроллинга российских предприятий [3, 4]. Кроме того, большая часть подходов к диагностике процессов ориентированы на улучшение количественно измеримых показателей эффективности (Рис. 1) – производительности и результативности процессов, при том, что боле сложный для анализа критерий рациональности в данных подходах не оценивается.

Рис.1 Составляющие эффективности

Разрешить вышеперечисленные проблемы возможно, используя процедуры бенчмаркинга (Benchmarking), направленного на поиск источников повышения эффективности бизнеса посредством анализа деятельности компании в сравнении с передовыми управленческими и технологическими практиками.  Однако фактор культуры управления в России накладывает определенные ограничения на применение тех или иных видов бенчмаркинга. Например, в строительстве как наиболее «закрытой» отрасли это:

  • Низкий уровень развития систем контроллинга современных строительных предприятий
  • Сложности процедуры сопоставления факторов, влияющих на формирование показателей
  • Неудовлетворительные экономические результаты большей части возможных партнеров
  • Разнородность факторов, влияющих на формирование показателей
  • Общий уровень развития процессов и технологий для логистических подразделений строительных компаний
  • «Закрытость» информации
  • Отсутствие в России некоммерческих организаций в сфере логистики строительства. Существующие профессиональные объединения отрасли не ставят своей целью совершенствование логистических процессов участников
  • Отсутствие отраслевых референтных моделей

С учетом данных ограничений, единственным приемлемым вариантом бенчмаркинга, проведение которого не потребует от компании больших временных и финансовых затрат, и при этом обеспечит выполнение требований, предъявляемые к процедурам диагностики процессов – это внешний индивидуальный процессный бенчмаркинг, основанный на анализе отраслевых и вне отраслевых лучших практик[1] (Рис. 2).

 

Рис. 2. Виды бенчмаркинга

Реализацию такого вида бенчмаркинга предлагается производить на основе концепции зрелости процессов. Уровень зрелости процесса – степень их определенности и управляемости. При достижении очередного уровня зрелости повышается процессный потенциал организации (предсказуемость, определенность, стабильность, контролируемость, точность и продуктивность),  что выражается в уменьшении различий и отклонения между целевыми и фактическими результатами процессами, улучшаются результаты процессов (сокращаются затраты, повышается производительность и качество) – Рис. 3.

 

Рис.3  Зависимость параметров процессов от уровня зрелости

Каждый уровень является основой для более рациональной и эффективной реализации процессов на последующих уровнях. Хотя организации и могут использовать методы и технологии, рекомендуемые для процессов более высоких уровней, однако потенциал процессов не будет реализован в полной мере или эффект будет краткосрочным и потребует больший объем ресурсов.

Концептуальную основу модели составляют характеристики 5-ти[2] уровней зрелости процессов [2]. Процессы первого уровня зрелости характеризуются хаотичностью, реактивностью, непредсказуемостью. Организации, находящиеся на данном этапе развития, могут производить довольно качественные продукты, однако при этом, как правило, превышается бюджет и временные характеристики процессов: т.е. качественные продукты данных организаций производятся не за счет устойчивых и отлаженных процессов. На данном этапе очень тяжело предсказать производительность процессов, протекающих в организации. На втором уровне зрелости основные процессы описаны, управляемы, они планируются, выполняются, измеряются и контролируются. Однако процессы все же имеют некоторую долю реактивности. На данном уровне контролируются требования заказчиков и промежуточные продукты, а также установлены основные практики управления. Эти средства позволяют управлять процессом, однако дают фрагментарное представление о нем. Фактически, производственный процесс можно представить последовательностью черных ящиков и реальное видение процессов присутствует лишь на промежуточных этапах. На третьем уровне зрелости процессы определены в масштабах всей организации, установлены их стандарты. Присутствует более детальное описание всех процессов, в котором лучше раскрываются связи и зависимости, знание которых позволяет улучшить управление. На этом уровне становится видимой внутренняя сторона наших черных ящиков. Это внутренняя структура отражает способ, применения стандартного производственного процесса организации. Четвертый уровень зрелости – количественно-управляемый уровень. На данном этапе достигнуты все цели предыдущих уровней. Выбраны субпрактики, которые при использовании статистических методов и других количественных техник позволяют контролировать качество выполнения процессов. Самое главное отличие этого этапа от предыдущего заключается в предсказуемости эффективности процессов и возможности ею (эффективностью) управлять. Пятый уровень зрелости – уровень постоянного улучшения (оптимизации) процессов. Имеются точные характеристики оценки эффективности процессов, что позволяет постоянно и эффективно улучшать процессы путем развития существующих методов и техник и внедрения новых.

С точки зрения оценки уязвимости процессов относительно логистических рисков можно выделить несколько типов реакции на наступление рисковых событий (Рис. 4).

 

Условные обозначения:

Q (quality/quantity) – количественные и/или качественные параметры первичного выхода процесса; Qнорм – область допустимых значений Q; Qц - целевое значение Q; R (resources) – ресурсы, необходимые для выполнения процесса (сырье и материалы/ оборудование/ персонал), расходы на которые формируют затраты, связанные с реализацией его функции (на создание и хранение запасов сырья и материалов, на энергию, заработную плату); T (time) – время (Т0-Тn – период наблюдения); Твозм– возмущающее воздействие (момент времени); Твосст– восстановление (момент времени); Трег– регулирующее воздействие (момент времени)

Рис. 4  Изменение параметров процессов под воздействием рисковой ситуации

А) Процесс надежен и устойчив, т.е. при наступлении рисковой ситуации (Твозм), его работоспособность сохраняется, качественные и количественные характеристики основного выхода процесса соответствуют целевому значению, как и затраты ресурсов.

Б) Характеристики качества процесса аналогичны случаю (А).  Устойчивость процесса достигается за счет внутренних резервов: расход ресурсов отклоняется от целевого значения, существует вероятность того, что, если сила и/или длительность возмущающего воздействия будут больше, затраты превзойдут нормальные значения  (например, привлечение дополнительных исполнителей, работа в сверхурочное время, использование страховых запасов сырья), или произойдет сбой процесса  - отклонение от целевых значений (В), или отказ – отклонение от допустимых значений (Г, Д).

В) Качество основных результатов процесса, хоть и находится в пределах допустимых значений, не стабильно. Если отклонения прогнозируемы, то изменение затрат ресурсов так же может быть запланировано и обеспечено соблюдение нормальных значений. Однако показатели производительности процесса могут быть неудовлетворительны, в т. ч. по причине непродуктивного расхода ресурсов (например, на операции, не добавляющих ценность результату – создание межоперационных заделов, дополнительный контроль качества, исправление ошибок).

Г) Качество основных результатов процесса не устойчиво, при наступлении рисковых событий (Твозм) происходит отклонение от допустимых значений, увеличиваются затраты, связанные с выполнением процесса. Нормализация работы не возможна без дополнительных регулирующих воздействий (Трег) и привлечения дополнительных ресурсов.

Д) Система продолжает функционировать, но ее параметры под воздействием рисковой ситуации изменены безвозвратно.

Данные состояния системы соответствуют общепринятым категориям рисковых ситуаций:

Сбой –  (А, Б, В) – для устранения достаточно внутренних ресурсов (резервов) процесса (или объекта). Последствия сбоя могут проявляться как в пределах целевых значений, так и их нарушении. Главное отличительная черта – ликвидация последствий сбоя не требует управленческих воздействий, которые будут направлены только на восполнение резервов.

Отказ -  (Г) – достижение целевых параметров функционирования требует управляющих воздействий, выражающихся в привлечении дополнительных ресурсов, корректировки планов. Катастрофический отказ соответствует изображению (Д).

Соответственно с повышением уровня зрелости процессов снижается их уязвимость относительно рисков: повышается надежность процессов, снижается вероятность отказов, реакция на события различной силы воздействия предсказуема, для обеспечения надежности процесса затрачивается меньшее количество ресурсов или снижается время восстановления нормального хода процесса, увеличивается скорость реакции на наступление рискового события, необходимо меньшее количество ресурсов и времени для восстановления и т.п.

Изначально концепция зрелости процессов была предложена для повышения управляемости и снижения рисков процессов разработки и внедрения программного обеспечения (Capability Maturity Model Integration - Комплексная модель производительности и зрелости), однако за прошедшие полвека получила распространения и в других областях бизнеса. Так, в зарубежной практике научно-исследовательскими и консалтинговыми организациями активно разрабатываются модели зрелости процессов в цепях поставок по следующим направлениям - Рис.5.

 

Рис.5 Группы моделей зрелости процессов в цепях поставок

Универсальные модели цепей поставок - наиболее общие модели зрелости имеют достаточно высокий уровень обобщения и могут применяться предприятиями любых отраслей экономики, зачастую не детализированы и дают общее представление о стратегии и процессах организации, используются основном для (меж-) отраслевых исследований. Это распространенный формат моделей, самые известные из них - Модели зрелости цепей поставок IBM [11] и Booz Allen Hamilton [5], Модель зрелости логистики в цепях поставок Токийского технологического института [10],  Модель зрелости для оценки производительности цепей поставок [9], Модель зрелости управления цепями поставок [13], Экспресс-оценка зрелости цепей поставок [13]. Также представлены, но ограничено, модели зрелости отдельных функциональных областей логистики или логистических технологий: управления запасами [12], взаимодействия с 3PL [8], складирования [16], снабжения [17],  планирования продаж и операций [6], управления рисками [18]. Последнее время активизировалась работа по разработке отраслевых моделей зрелости логистики, например [7], имеющих максимальную степень детализации. К примеру, если универсальные модели содержат в среднем до 50-ти параметров оценки, то модель оценки зрелости логистики государственных учреждений [15] – около 200. Так же в отдельный класс можно выделить модели, учитывающие масштаб предприятий, например [10]. Однако для диагностики логистики конкретной компании зачастую требуется доработка существующих моделей зрелости (например, комбинация параметров оценки общих и функциональных моделей), или разработка модели с «нуля», особенно если речь идет, например, о такой  отрасли как строительство, в которой, с одной стороны, логистические процессы имеют свою уникальную специфику, с другой – существенные ограничения на внедрение «лучших практик», являющихся приемлемыми для организаций других отраслей.

Существует несколько подходов к разработке моделей зрелости процессов (Рис. 6). Первый подход (А)– наиболее популярный и сводится исключительно к выбору варианта наиболее точно описывающий ситуацию, сложившуюся в компании. Однако эффективность применения данного подхода во многом зависит от выбранной структуры объектов оценки. Разработка моделей зрелости в рамках второго подхода (Б) требует знания (исследования) корреляционных связей между признаками, параметрами их оценки и эффектом от достижения того или иного уровня зрелости, и не подходит для отраслей, в которых уровень раскрытия информации, администрирования процессов, внедрения передовых межотраслевых практик, отклик на исследовательские инициативы низок для превалирующей части участников рынка.

 

Рис.6 Подходы к разработке моделей зрелости процессов

Для определения структуры модели (объектов диагностики), количества, характеристик уровней зрелости, а так же признаков, характеризующих объекты исследования на различных стадиях развития необходимо изучение логистических процессов группы предприятий - представителей отрасли реализующих различные корпоративные стратегии, но при этом желательно одного масштаба деятельности. Необходимо осуществить анализ  реализации функциональных стратегий и оценить факторы влияния логистики на их эффективность. Выявленные «критичные факторы успеха» задают структуру модели (набор объектов исследования), а анализ отраслевых «лучших практик» как среди предприятий-респондентов, так и их конкурентов на отечественном рынке, лидеров отрасли на глобальном рынке определят содержание других атрибутов модели. Направление и содержание такого исследования должно быть задано назначением проектируемой модели зрелости.

Так, для разработки модели зрелости для оценки уязвимости отечественных строительных организаций[3] относительно логистических рисков были отобраны четыре компании, которые осуществляют (и/или выполняют функции генерального подрядчика) работы полного цикла в сфере промышленного, инфраструктурного, коммерческого и гражданского строительства, исходя из следующих условий: каждая компания представляет определенную отрасль строительства, масштаб компании: численность сотрудников – более 500 человек, выручка – более 500 млн/год, наличие собственной логистической инфраструктуры, показатели рентабельности активов от 0 (деятельность убыточна) до 5,3%. Исследование проводилось  на основе факторной модели рентабельности активов и анализа логистических систем данных предприятий (Рис.7).

Рис.7 Факторная модель рентабельности активов строительных предприятий

В условиях высокой степени неопределенности спроса, усиления ценовой конкуренции между участниками рынка, роста цен на сырье и материалы, стратегическими ориентирами компаний является повышение гибкости (адаптивности), повышение качества работ, сокращение длительности производственных циклов, повышение надежности процессов, экономия затрат. Каждая из компаний-респондентов реализует одну из заявленных стратегий[4]. В ходе анализа реализации данных стратегий было выявлено, что целевые значения показатели эффективности в большинстве случаев достигнуты не были.

Связано это и с механизмом реализации заявленных стратегий, и с влиянием факторов внешней среды, но в первую очередь с тем, что система администрирования компаний не была адаптирована к новым условиям функционирования. И в итоге, положительные результаты по целевым показателям были нивелированы или сглажены ухудшением нецелевых показателей и последствиями наступления рисковых ситуаций, частота и ущерб от наступления которых превысили ожидания. В таблицах 1 и 2 и на Рис.8. продемонстрированы основные этапы анализа на примере одного из респондентов, реализующего стратегию аутсорсинга.

Таблица 1 

Тенденции изменения основных факторов, влияющих на рентабельность активов, по сравнению с 2012 г.%

  

Рис. 8 Причинно-следственные связи факторов внешней среды,  мероприятий, реализуемых Респондентом 1 в рамках стратегии аутсорсинга, и их последствий

Таблица 2

Влияние мероприятий, реализуемых компаниями, направленных на повышение рентабельности и внешних факторов, на основные показатели эффективности


Традиционными приоритетами при регулировании прибыльности строительного бизнеса остаются увеличение объема работ и снижение их себестоимость. Методы, направленные на снижение себестоимости – это в первую очередь, снижение затрат на закупку за счет прямых закупок у производителей, увеличения размера партий для получения скидок и экономия на транспортировке, привлечение субподрядных организаций на основе тендеров, не говоря уже о недобросовестных методах, напрямую отражающихся на качестве работ: замена материалов на аналоги с более низкими показателями качества и меньшие по цене, завышение фактического расхода материалов и т.п. В большинстве случаев крайне недооценена роль таких «рычагов» повышения рентабельности как повышение эффективности оборотных активов – в первую очередь, мероприятий, направленных на снижение уровня материальных запасов. В строительных организациях крайне остро стоят проблемы, связанные с высоким уровнем и низкой оборачиваемостью запасов. Сложность управления запасами строительных организаций связана с широчайшей номенклатурой материальных ресурсов и высокими рисками образования неликвидов. Вызвано это может быть следующими причинами:

-      высока доля материальных ресурсов, подверженным процессам естественной и технологической убыли;

-      подверженность механическим повреждениям, атмосферным воздействиям, органическим повреждением;

-      необратимое ухудшение свойств в процессе хранения.

Образование повышенного уровня запасов может являться следствием политики в области снабжения, «консервативного» подхода в управлении оборотными активами компании, недостатков контрольно-учетных технологий, низкого уровня системы управления мастер-данными в компании, длительных циклов снабжения.

Так же одним из критических показателей, негативно воздействующих на рентабельность строительства – это уровень незавершенного производства, доля которого превалирует в структуре оборотных средств строительных предприятий. Увеличение объемов незавершенного производства связано в первую очередь с нарушением сроков и качества выполнения работ.

Основными причинами низкой эффективности логистики для всех компаний:

-      Отсутствие согласованности функциональных стратегий

-      Отсутствие/недостаточный уровень системы контроллинга

-      Отсутствие/недостаточный уровень практики сценарного планирования

-      Отсутствие/недостаточный уровень автоматизации процессов планирования и организации логистики

-      Отсутствие/недостаточный уровень системы управления запасов

-      Дисфункциональность процессов администрирования

-       Отсутствие/недостаточный уровень информационной интеграции с контрагентами

-      Низкий уровень квалификации персонала, выполняющего логистические задачи

Таким образом, была определена структура модели зрелости. Ввиду низкого уровня развития логистики строительных компаний, было принято решение ограничиться тремя уровнями зрелости. Структура модели зрелости и пример характеристики уровней представлены в таблицах 3 и 4 соответственно.

Применение модели оценки к анализу логистических систем анализируемых компаний позволит систематизировать факторы уязвимости к логистическим рискам  и причины неудовлетворительных показателей эффективности функционирования компаний, а так же разработать программу мероприятий, направленных с одной стороны повышение устойчивости, с другой – на повышение рентабельности компаний.

Таблица 3

Структура модели уровней зрелости логистических процессов строительных предприятий


 Таблица 4

Модель оценки уровня зрелости логистических процессов строительной организации (фрагмент)

Список литературы

  1. Левина Т. В. Бенчмаркинг // Логистика и управление цепями поставок. 2011. № 47. С. 88-93.
  2. Паулк Марк, Куртис Билл и др. Модель зрелости процессов разработки программного обеспечения/ М.: Изд. Интерфейс-Пресс - 256 с.
  3. Сергеев В. И. Исследование состояния логистического контроллинга на российских предприятиях (часть 1) // Логистика и управление цепями поставок. 2013. № 4. С. 27-36.
  4. Сергеев В. И. Исследование состояния логистического контроллинга на российских предприятиях
  5. Baker, Sue. Assessing Supply Chain & Industrial Base Risks. The Supply Chain Maturity Model/ Booz Allen Hamilton. Supply Chain & Logistics Team - October 2011
  6. Barrett, J., Uskert, M. Sales and Operations Planning Maturity: What Does It Take to Get and Stay There?/ Gartner RAS Core Research Note G00207249,  1 November 2010
  7. Battista, C., Schiraldi, M.M. (2013). The Logistic Maturity Model: Application to a Fashion Company,  International Journal of Engineering Business Management, Vol. 5, n° 7, pp. 67-77
  8. Capgemini (2007). The State of Logistics Outsourcing. Third-Party Logistics. Results and findings of the 12th annual study.
  9. Garcia, Heriberto, "A Capability Maturity Model to Assess Supply Chain Performamce" (2008). FIU Electronic Theses and Dissertations. Paper 191.[http://digitalcommons.fiu.edu/etd/191]
  10. GS1 Hong Kong (2008). Improving Supply Chain Operation. A Practical Guide for Self-Assessment and Improvement Using a Supply Chain Maturity Reference Model [www.gs1hk.org]
  11. IBM (2005). Follow the leaders. Scoring high on the supply chain maturity model. IBM Global Business Services, through the IBM Institute for Business Value
  12. Heinmann Michail, Klein Marco (2011). Focus topic Paper. Strategic Multi-Stage Inventory Allocation in the Process Industry/ CAMELOT management Consultants
  13. Netland, T.; Alfnes, E. (2008)A practical tool for supply chain improvement - Experiences with the Supply Chain Maturity Assessment Test (SCMAT), in Proceedings of EurOMA/POMS Tokyo, 5.-8.8.2008
  14. Önkal D., Aktas E. (Eds.) Supply Chain Management: Pathways for Research and Practice.- InTeOpP, 2011. – 245 p.
  15. Reay, James H., Colaianni, A. Jeffrey, Harleston, Evelyn F., Maletic, A., Marcus, John G. Logistics Maturity Evaluator. LMI Research Institute. Report IR509R1. 2006. – 92 p.
  16. Van den Berg, J.. Integral Warehouse Management: The Next Generation in Transparency, Collaboration and Warehouse Management Systems. Management Outlook, 2007.
  17. Weele, Van, A.J., (2005). Purchasing and Supply Chain Management: Analysis, Planning and Practice. Thomson International, London.
  18. http://www.scrlc.com (дата обращения: 01.06.2014)

[1] Подробнее о бенчмаркинге: понятии, видах и этапах см. [1]

[2] Количество уровней зрелости в различных моделях варьируется от 3-х до 7-ми

[3] В данном случае для предприятий различного масштаба должны использоваться разные по содержанию модели. Исследование проводилось исключительно для крупных предприятий

[4] конечно, такое количество респондентов не достаточно для того, чтобы гарантировать системность и достоверность модели, однако может послужить основой для дальнейших исследований

Опубликовано № 4 (63) август 2014 года

АВТОРЫ: Левина Т.В.

РУБРИКА Неопределенность и риски в цепях поставокОбзоры и аналитика, Терминология в логистике и SCM  

Аннотация

В статье проанализированы основные тенденции управления логистическими рисками в цепях поставок, научные подходы к определению категории логистических рисков с позиции отечественных и зарубежных исследователей, основные принципы идентификации факторов (источников) рисков в цепях
поставок. Так же автором были выявлены перспективные направления развития научно-методической базы совершенствования логистических систем и повышения эффективности управления логистическими рисками.

Ключевые слова логистический риск риски цепи поставок классификация терминология управление рисками система управления рисками


 

Важность проблемы логистических рисков (или рисков в цепях поставок)[1] трудно переоценить. Так, результаты исследования, выполненного по инициативе корпорации Oracle [13], в России больше компаний-респондентов (77%) страдает от непредсказуемых сбоев (большая часть которых имеет искусственную природу) в «цепях создания ценности», чем в Европе (63%). При этом показатель производственных и строительных компаний – один из самых высоких (2-е место после транспортной отрасли, разделенное с предприятиями финансового сектора). Их российских респондентов лишь 29% заявили о том, что на их предприятии производится комплексная оценка рисков. Компании, которые сталкивались со сбоями в функционировании стоимостной цепочки в течение последних 12 месяцев, тратили в среднем 63 дня на то, чтобы восстановить нормальную работу после инцидента. Расходы компаний составляли в среднем 520 тыс. евро за инцидент и включали затраты, которые были связаны с потерянным сбытом и клиентами, отзывом товара с рынка, а также с мерами, предпринятыми для восстановления цепочки. В России эти расходы составляли 290 тыс. евро за инцидент, что ниже, чем в среднем по региону. Конечно, результаты такого исследования могут вызывать сомнения с точки зрения качественного состава респондентов (одинаковую анкету заполняли представители различных подразделений компании). Так же возникают вопросы по поводу вероятности различной интерпретации терминов и взаимосвязи параметров оценки. Однако  подобные результаты подтверждает еще одно исследование [2], которое показало, что 75% респондентов не имеют полной информации о рисках и нарушениях в своей цепи поставок, причем это показатель сохраняется на протяжении нескольких лет.

Необходимо подчеркнуть, что приведенные выше исследования в основном ориентировались на изучение внешних, макро-рисков в цепях поставок. Альтернативные опросы выделяют в отдельную категорию риски связанные с операциями в цепях поставок. Так, в результате глобального исследования группы страховых компаний Allianz [1], проведенного в конце 2012 г., наиболее критичной из десяти важнейших рисков в бизнесе 2013 года была признана именно эта категория (Рисунок 1).

Рисунок 1 Top-10 бизнес-рисков 2013 года [1]

Такие результаты подтверждает исследование Deloitte [8]. Опрос осуществлялся по группам рисков в цепи поставок[2]. Наибольшую обеспокоенность респондентов вызывают риски, связанные с взаимодействием с партнерами по цепи поставок (63%), и «внутренние» риски, если суммировать результаты по важности рисков основных и обеспечивающих процессов в цепи поставок, реализуемых непосредственно фокусной компанией (46%+35%) – Рисунок 2. Наиболее часто отмечают проблемы, связанные с неопределенностью спроса и поведением конкурентов, и так же – ошибки при выполнении заказов и дефицит со стороны контрагентов (партнеров и поставщиков) в цепи поставок.

 

Рисунок 2 Ранжирование рисков в цепи поставок по степени значимости [8].

Большинство респондентов отмечают увеличение частоты (48% - рост, и 31% - незначительное увеличение/постоянство) и затрат (53% - рост, и 31% - незначительное увеличение/постоянство), связанных с наступлением рисковых событий. Здесь важно отметить еще один важный результат исследования: несмотря на то, что две трети компаний имеют программу по управлению рисками цепей поставок, только половина из их представителей считают ее эффективной. Связывают это в первую очередь с:

  • отсутствием приемлемой межфункциональной координацией, 
  • высокой стоимостью реализации стратегии управления рисками цепочки поставок,
  • недостатками системы контроллинга, не позволяющей оценить последствия наступления рисковых событий в сравнении с возможными эффектами от мероприятий по управлению риском,
  • отсутствием/ограниченностью информации в цепи поставок,
  • отсутствием «владельцев» процесса управления рисками в компании на стратегическом и тактическом уровне
  • отсутствием целостного/системного определения риска в цепях поставок

То, что даже лидеры глобального рынка не всегда эффективно управляют рисками в цепях поставок, свидетельствует еще одно исследование. По оценкам PWC [15] за 2012 г. более 60% крупнейших глобальных компаний (из 209 исследованных) в результате сбоев в цепи поставок ухудшили показатели эффективности своей деятельности более чем на 3% (Рисунок 3).

 

Рисунок 3 Процент компаний, в цепях поставок которых сбои привели к ухудшению показателей эффективности более чем на 3% [15]

Целевых исследований рисков в цепях поставок, в т. ч. логистических рисков, компаний в России не проводится. Так, в ежегодном исследовании, «Развитие логистики в России: современная ситуация, прогноз, ключевые задачи и приоритеты компаний» вопрос о проблеме управления логистическими рисками не поднимается вообще. Косвенно проблеме контроля логистических рисков было посвящено «Исследование логистического контроллинга на российских предприятиях», выполненного в 2012-13 гг. Международным центром подготовки кадров в области логистики НИУ ВШЭ [25]. В данном исследовании принимали участие и строительные организации (4%). На фоне высокой значимости задач  контроля/снижения издержек, повышения уровня сервиса и скорости реакции логистики в компании, более чем в половине компаний система контроллинга отсутствует (54%), 31% компаний только делают первые шаги в данном направлении, при этом задачи по внедрению данной системы для оценки эффективности внутренней и внешней логистики отнюдь не являются приоритетными, занимая 9-е и 12-е места в «рейтинге» ключевых вопросов логистики (из 13). Кроме того, влияние управления логистическими рисками для улучшения основных показателей эффективности функционирования логистики в компании недооценено, о чем свидетельствует низкая важность таких целевых установок контроллинга как прозрачность логистических издержек и процессов, подготовка информации для принятия решений и минимизация рисков снабжения (Рисунок 4).

 

Рисунок 4 Важность целевых установок логистического контроллинга [26]

Первоочередными задачами управления рисками является идентификация и оценка рисков. Успешность решения данной задачи определяет эффективность всех последующих активностей: планирования реагирования на риск, мониторинга (измерения риска), реализации мероприятий (реакции на риск) и контроля. В связи с этим высокий уровень научно-методической базы управления рисками, и в первую очередь принятой терминологии и таксономии, во второй – методик идентификации причин и последствий риска, являются основным фактором повышения эффективности управления рисками в бизнесе.

Термин «логистический риск» за последнее десятилетие все чаще встречается в  российской научной и аналитической литературе и уже прочно вошел в  профессиональную лексику. Однако общепринятый подход к определению и таксономии данной категории, ее соотнесению с другими уже устоявшимися категориями рисков в бизнесе отсутствует. Зачастую такие понятия как «логистический риск», «риски в логистике», «риски (в)  логистических систем (-ах)», «риски (в) логистической деятельности» и «риски (в) цепей (-ях) поставок» используются как синонимы. При попытках классификации логистических рисков рисковые ситуации в различных классификационных группах дублируются, классификационные признаки для выделения групп не выдерживаются, по одной или нескольким группам рисков могут быть отнесены и факторы, и источники, и причины риска,  сама рисковая ситуация и ее последствия. Так же за редкими исключениями, не указываются и не обосновываются причины, побудившие авторов применять те или иные принципы классификации (Приложение).

Так, в работе [31, С.37-38] риски в логистике определяются как «внешние факторы, влияющие на надежность системы. Сюда входят риски по надежности управления, надежности оперативного календарного планирования входящих и исходящих потоков, риски по оценке страховых (или нормативных) запасов».

Автор [21] определяет риск логистической деятельности (логистический риск используется в тексте как синоним) как ситуацию «возникновения потенциальных отказов (несоответствий) в бизнес-процессах по установленным событиям, критичность последствий которых, с позиции субъекта управления, исключает получение планируемого результата либо, наоборот, позволяет его превзойти при наличии альтернативных возможностей».

При рассмотрении проблемы рисков в теории логистики часто применяют существующие разработки риск-менеджмента, ориентируя популярные классификации экономических рисков к области исследования – конкретным участникам/звеньям логистических систем: поставщикам/ потребителям, провайдерам логистических услуг, производственным и торговым предприятиям, объектам производственно-логистической инфраструктуры, подразделениям. Так, по одному из мнений «логистические риски объединяют в себе различные виды рисков всех составляющих звеньев и элементов как в процессе изменения материальных, финансовых и информационных потоков, так и в процессе собственно управления рисками, возникающими в логистической системе» [28].

Авторы [19] определяют границы логистических рисков в рамках совокупности коммерческих рисков, ограничивая их состав таможенными рисками, рисками срыва поставок, ущербами при выполнении логистических операций для каждого звена цепи поставок и т.д.. Так же выделяют специальные логистические риски, которые подразумевают страхование перевозок особо ценных грузов и поэтому оговариваются в особых условиях договора страхования. При этом вне группы «логистические риски» выделяются «транспортные риски»,  которые, в свою очередь, разделяются на риски «каско» (источником риска являются транспортные средства) и «карго» (источником риска являются грузы, перемещаемые с помощью транспортных средств), которые некоторые авторы относят к категории логистических рисков (см. Приложение). Так же авторами [19] был предложен подход к классификации рисков предприятия, основанный на логической цепочке «поток – процесс - системная характеристика - субъективный фактор» - основных составляющих экономической системы.

Попытка выделить «логистический риск» в отдельную категорию, дать определение этому термину и систематизировать виды логистических рисков в отечественной научной литературе была впервые предпринята в [24]. Так для формирования модели рисков логистики предлагается проводить работу по их выявлению на основе исследования технологии протекающих процессов в функциональных областях логистики и на разных уровнях логистического менеджмента с учетом разделения рисков на логистические и нелогистические. По мнению автора [24] «логистические риски – это риски выполнения логистических операций транспортировки, складирования, грузопереработки и управления запасами и риски логистического менеджмента всех уровней, в том числе риски управленческого характера, возникающие при выполнении логистических функций и операций».

Автор [32] настаивает на вводе в научную базу логистики новой функциональную области логистики, а именно «логистику риска как теорию и практику управления потоками рисков на основе системного подхода» [32, с.74]. При этом рисковый поток определяется как «группа случайных ситуаций, возникновение которых связано с движением материальных или иных потоков и оказывающих влияние на характер потоковых процессов» [32, с.73]. Риски в цепях поставок (и/или риски в логистических системах) классифицируются по «центрам риска», которыми выступают функциональные подсистемы (например, «складирование и хранение» и «сервис»), объекты инфраструктуры, ресурсы [32, с.81-82], а так же «в соответствии с процессным подходом» по уровням: операции, инфраструктура, звенья/узлы цепи поставок, логистическая система, окружение (см. Приложение). Автором предложено использовать определение рисков в системах поставок[3] как«фактор деятельности, характеризующийся определенными условиями возникновения, силой действия и ресурсного потенциала, выступающий одновременно индикатором, интегратором и регулятором состояния системы поставок. Риск представляет собой источник дополнительных возможностей, способ повышения конкурентоспособности системы поставок и ее субъектов путем устранения узких мест и концентрации на ключевых факторах успеха» [33].

Отечественными исследователями активно разрабатываются проблемы, касающиеся отдельных видов рисков, связанных с логистикой: транспортных (по видам транспорта, например, характерных для логистических предприятий, аутсорсинга логистики, снабжения, кадровых, управления запасами, складирования и пр. например, [18, 20, 22, 27, 29, 30] Для зарубежных исследователей данный этап уже пройден [16] – Рисунок 5. В большинстве научных и исследовательских работах используется термин «риск цепей поставок» (supply chain risk), а не «логистический риск» или его вариации, аналогичные рассмотренным выше. Различия в подходах зарубежных и отечественных исследователей можно объяснить точки зрения стадий развития концепций логистики и управления цепями поставок, характерных для научных центров и компаний разных стран.

 

Рисунок 5 Фокус исследования рисков в цепях поставок

Можно выделить два основных подхода к определению категории «риск цепей поставок»:

1)      незапланированное изменение или нарушение потоков информации, материалов, продукции, денег между участниками цепи поставок (например, [5, 10]);

2)      незапланированное ухудшение параметров функционирования (эффективности) цепи поставок (например, [11, 12])

Т.е. вопрос различия терминов заключается в определении того, что является рисковым событием, что фактором риска, что его последствием. В зависимости от принятого определения выделяются и различные факторы (группы)/источники  рисков цепей поставок. Предложенные классификации рисков цепей поставок призваны определить границы категории риска цепи поставок и выделить ее из множества других рисков в бизнесе.

Классификация рисков осуществляется исходя из воздействия факторов внешней и внутренней среды цепей поставок на тот или иной тип потока в цепях поставок:

  • Риски, связанные с материальным потоком - физическим потоком (сырья и материалов, полуфабрикатов, готовой продукции, товаров и услуг) внутри и между компаниями, - включают риски задержки (или отсрочки) поставки, включающие отклонения времени поставки, а так же получение продукции не должного качества или в неполном объеме, что может быть вызвано, например, сбоями при выполнении транспортных операций,  таможенных процедур, негибкостью/сбоями производственных процессов, дефицитом запасов, форс-мажорными обстоятельствами: стихийными бедствиями, терроризм, забастовками и т.п.
  • Риски, связанные с финансовым потоком (потоки наличных и безналичных денежных средств между контрагентами - внутри и между организациями, в т.ч. распределение затрат и инвестиций) – это нарушение обязательств по взаиморасчетов между контрагентами или ошибки в управлении инвестициями, которые могут быть вызваны с дестабилизацией системы расчётов, рисками изменения курсов валют, финансовой неустойчивостью, действиями контрагентов.
  • Риски, связанные с информационным потоком, упоминаются в двух проекциях: во-первых, риски информационных систем и технологий (сбои в работе информационных систем, ошибки обработки данных, нарушение информационной безопасности, недостаточная эффективность информационных систем, несоответствие их функционалов целям и задачам контрагентов), во-вторых, риски искажения информации, вызванные информационными барьерами в цепях поставок и рисками прогноза – т.н. «эффектом Форрестера» (лаг времени  поступления информации об уровне спроса, доступность качественной информации, длина цикла выполнения заказа), эффектом стимулирования продаж,  сезонностью товаров и т.п.

Некоторые исследователи [3] относят проблемы искажения информации, наряду с  решениями контрагента об изменении условий договора (в т.ч. повышение цен на продукты/услуги), о разрыве договора и смене потребителя, нарушения условий поставки сторонами, вовлеченными в процесс снабжения или распределения, к другой категории рискам в цепях поставок – рискам координации (взаимодействия между подразделениями компании, компанией и ее поставщиками, потребителями и другими контрагентами с целью обеспечения производства и доведения продукта до конечного потребителя  по цепи поставок с максимальной выгодой для всех участников. Так же выделяются «инновационные риски» - риски сквозных процессов взаимодействия между фокусной компанией, ее поставщиками и клиентов, направленные на изыскание перспективных способов развития и обеспечения продаж продуктов или услуг. К данной категории относят риски выбора рынка/ рыночной стратегии, появления новых технологий, как производства основной продукции, так и сопутствующего логистического обеспечения (новые преимущества конкурентов по управленческим методам, операционным технологиям и затратам).

Согласно одной из классификаций рисков цепей поставок (Рисунок 6), основанной на первой предпосылке, источники рисков делятся на управляемые (на которые может оказывать влияние фокусная компания) и неуправляемые.

 

Рисунок 6 Источники риска цепей поставок [4]

Внешние риски:

  • Риски спроса – потенциальные или реальные нарушения в потоках продукта, информации или наличных денежных средств в сети распределения фокусной компании: незапланированное изменение спроса или отказ звеньев в сети распределения
  • Риски поставок – потенциальные или реальные нарушения потока продуктов или информации внутри сети снабжения фокусной компании (риски, связанные с поставщиками первого и нижеследующих уровней): нарушение обязательств поставщиков в следствие аварий, дефицита (некачественных процессов планирования поставщика), нарушений качества поставляемых продуктов или оказываемых услуг, параметров логистического сервиса.
  • Риски внешней среды – влияющие как на фокусную компанию, так и на ее поставщиков и потребителей: природные катаклизмы, социально-политические события и т.п.

Внутренние риски:

  • Риски процессов – риски, связанные с изменчивостью процессов фокусной компании операционного уровня (например, риски изменения показателей производительности инфраструктуры фокусной компании, надежность операций грузопереработки)
  • Риски контроля связаны с соблюдением правил, процедур, регулирующих, каким образом осуществляется управление процессами, а так же качество этих правил, адекватность допущений, на которых они строятся. Например, это количество и размер партий товаров, политика управления запасами, методы расчета страховых запасов. Такие риски включают:

- Систематические ошибки прогноза в результате некорректного планирования продаж и операций (или отсутствия такой практики)

- Низкая точность и актуальность моделей управления запасами

- Неадекватные или необоснованные методы планирования, которые могут привести к неточному выполнению обязательств перед клиентами

- Ошибки бухгалтерского учета и финансового контроля, в т.ч. контроля платежей, необходимых для осуществления деятельности компании

- Некорректное информационное обеспечение (качество данных и алгоритмов, производительность информационной инфраструктуры)

- Несоблюдения юридических норм, законодательства, экологической и социальной ответственности

В отличие от приведенной классификации факторов риска, в [17] кроме рисков со стороны спроса и рисков со стороны предложения, рисков внешней среды (катастрофические риски), аналогичных обозначенным выше, в отдельные категории  выделяются:

  • Нормативные, правовые и бюрократические риски
  • Риски инфраструктуры – нарушения работы объектов  инфраструктуры (в т.ч. информационной), которая используется фокусной компанией для осуществления операций в цепи поставок в результате неисправностей и поломок оборудования, сбоев в энергообеспечении или водоснабжения, а так же негативные последствия действий работников или третьих лиц: саботаж, вандализм, забастовки, кибер- и вирусные атаки.

В [6] выделены следующие категории рисков в цепи поставок:

  • Сбой (Disruptions) – события «с малой вероятностью, но глобальными последствиями», вызванные, например, стихийными бедствиями, забастовками, войнами, банкротством поставщика и связанные с  зависимостью от единственного источника поставки так же как способности и живого отклика альтернативных поставщиков
  • Задержка (Delays) – риски, связанные с низкой степенью гибкости процессов в цепи поставок, неравномерной производительностью и низким качеством операций в различных звеньях цепи поставок
  • Риски, связанные со сбоями в информационной системе
  • Риски, связанные с неопределенностью спроса: ошибки в прогнозах, вызванные длительным временем цикла выполнения заказа, сезонности и разнородности продукта, коротких жизненных циклов продукта и эффектов «хлыста»
  • Нарушение прав интеллектуальной собственности
  • Риски снабжения (связанные с долгосрочностью контрактов, обеспечения из единственного источника, изменения валютных курсов)
  • Риск увеличения дебиторской задолженности
  • Риски, связанные с запасами
  • Риски, связанные с производительностью и мощностью объектов инфраструктуры

В исследовании [16] в результате обобщения различных подходов к определению и классификации рисков цепей поставок были выделены следующие критерии классификации рисков цепей поставок и их категории:

  • Риски, связанные с эксплуатационными особенностями ЦП - параметры цепей поставок, которые не соответствуют требованиям (спросу) и возможностям (поставкам) или нарушают функционирование цепей поставок и провоцируют сбои в потоках сырья и материалов, продуктов и информации. Например, сбои поставок, ограниченные возможности производства, общее состояние и безопасность, опасные природные явления, терроризм и политическая нестабильность
  • Риски, связанные с характеристиками рынка, вызванные непредсказуемыми (или ошибочно спрогнозированными)  колебаниями рынка. К факторами риска в данной категории относят изменение цен, поведения и ожиданий потребителей, поведение конкурентов, курсы валют, экологические риски и бедствия.
  • Риски, связанные с особенностями бизнеса/ стратегии - определенные особенности бизнеса, сектора, стратегий компаний и окружающей среды, определяющие возникновение рисков в цепи поставок. Это риски, присущие таким стратегиям, как аутсорсинг, снабжение из единственного источника, «бережливое» производство, неэффективная конфигурация цепей поставок, ошибки прогноза, недостаток и искажение информации и недостаточная координация.
  • Риски, связанные с особенностями продукта - специфические свойства продуктов, которые делают цепь поставок уязвимой для риска и неопределенности - короткие жизненные циклы продукта, сложности дизайна и производства продукта, спрос на многофункциональные продукты.
  • Прочие риски – не вошедшие ни в одну из вышеупомянутых категорию или требующих особого внимания (оказывающих комплексное воздействие на риски 1-4): форс-мажор, политические риски, риски потери имиджа, информационная безопасность, социальные риски, экологические риски и т.д.

В рамках второго подхода к определению рисков цепей поставок как нарушения параметров функционирования (эффективности) компаний-партнеров по цепи поставок при классификации рисков используется функциональный подход. Примером может служить методика оценки рисков, предложенная компанией Deloitte [7] - Рисунок 7.

 

Рисунок 7 Основные категории рисков в цепях поставок [7]

Вообще исследованиям последних лет характерно расширение типов рисков в рамках категории рисков в цепях поставок, так, классификация Supply Chain Risk Leadership Council (SCRLC)[4] включает более 30 категорий и 200 подкатегорий рисков в цепях поставок, в рамках следующих групп:

  • Риски внешней среды
  • Риски поставщиков (внешних, внутренних, контрактных производителей)
  • Риски распределения (складирования и транспортировки)
  • Внутренние риски предприятия (фокусной компании)

Однако в ряде трудов (например, [14]) обосновывается необходимость сужения области исследований проблем рисков в связи с глобальностью понятия цепей поставок, как с точки зрения объектного (множество заинтересованных участников), так и процессного подходов, а так же из-за необходимости учета большого количества разнородных факторов, оценка влияния которых на всю цепь поставок затруднена в связи с мультиразмерностью данной задачи. Выделение категории «логистический риск» в рамках рисков цепей поставок может способствовать упрощению восприятия сложных взаимосвязей между различными событиями в цепях поставок, обеспечить измеримость риска, его факторов и последствий наступления рисковой ситуации, связанной с нарушением параметров потоков, как основных объектов исследования и управления в логистике. Так, акцентируя внимание на подобие терминов «логистика» и «управление цепями поставок» с точки зрения объектного представления, исследователи [9] определяют логистический риск как - непредвиденное, нежелательное событие, приведшее к отсутствию необходимого материала в нужное время соответствующего качестве в правильном месте по запланированной цене. Классификацию (а затем и идентификацию) логистических рисков предлагается осуществлять в трех перспективах: источники рисков, факторы рисков и стратегическая важность продукта. Источники риска подразделяются на внутренние (материальный и информационный потоки) и внешние (поставщик, потребитель и внутренняя среда). Факторы – человеческий, технический, организационный, форс-мажор. Стратегическая важность продукта по показателям объем, ценность, уникальность, потребность в специальных режимах определяют классификацию рисков по масштабу последствий и вероятности возникновения.

Резюмируя вышесказанное, необходимо отметить следующее. Как в зарубежной, так и отечественной теории и практике логистики отсутствует единый общепринятый подход к определению терминов «логистический риск», «риски в логистических системах» и «риски цепей поставок», их соотношения. В связи с высокой актуальностью данной проблемы в условиях меняющейся агрессивной среды в зарубежном научном сообществе активно ведутся исследования, направленные на разработку концепции управления рисками в цепях поставок. Однако считается целесообразным локализации области исследований в связи с глобальностью понятия цепей поставок и мультиразмерностью задачи управления рисками  в масштабах бизнеса всех участников цепи поставок, в частности, посредством ввода термина «логистический риск» и определения границ исследования логистических рисков в рамках концепции управления цепях поставок. Так же необходимо отметить, что развитие теории и практики управления логистическим риском невозможно без совершенствования логистических систем современных предприятий в целом, в частности в рамках цикла управления рисками и проектирования эффективных логистических систем, считается актуальным решение следующих задач:

  • Совершенствование подходов к идентификации логистических рисков: определить факторы и источники логистического риска, рисковые события, а так же эффекты и последствия наступления рисковых ситуаций.
  • Развитие подходов к проектированию логистических систем, в частности, к идентификации и определения границ логистических процессов, разработка отраслевых и функциональных референтных моделей логистических процессов
  • Совершенствование подходов к разработке систем логистического контроллинга
  • Совершенствование методик бенчмаркинга, как функции управления логистическими рисками, так и логистических систем в целом

Взаимосвязь данных задач продемонстрирована на Рисунке 8.

 

Рисунок 8 Основные направления развития управления логистическим риском

Список литературы

  1. Allianz SE (2013, January). Allianz Risk Pulse – Focus: Business Risks 2013
  2. BCI (2013). 5th Annual Survey Supply Chain Resilience. Business Continuity Institute (BCI), Zurich Insurance Group, Chartered Institute of Purchasing and Supply (CIPS)
  3. Cavinato, Joseph L. (2004). Supply chain logistics risks; From the back room to the board room. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management; 34, 5; ABI/INFORM Global,  pp. 383-387.
  4. Christopher, M. (2003). Understanding Supply Chain Risk: A Self-Assessment Workbook. Department for Transport-Crantield University, Cranfield University – 54 P.
  5. Christopher, M., & Lee, H. (2004). Mitigating Supply Chain Risk Through improved Confidence. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 34(5), pp. 388-396.
  6. Chopra, S., and Sodhi, M.S. (2004). Managing Risk to Avoid Supply-Chain Breakdown. MIT Sloan Management Review 46, no. 1, pp. 53–62.
  7. Deloitte (2013). Supply Chain Resilience: A Risk Intelligent approach to managing global supply chains.
  8. Deloitte (2012). The ripple effect: How manufacturing and retail executives view the growing challenge of supply chain risk.
  9. Fuchs H., Wohinz J. W. (2009) Risk Management in Logistics Systems, Advances in Production Engineering & Management. - 4, pp. 233-242.
  10. Juttner, U. (2005). Supply Chain Risk Management Understanding the Business Requirements from a Practitioner Perspective, The International Journal of Logistics Management, 16(0957-4093), pp. 120-141.
  11. Juttner, U., Peck, H., & Christopher, M. (2003).  Supply Chain Risk Management: Outlining an agenda for future research, International Journal of Logistics: Research and Applications, 6 (4), pp.197-210
  12. Manuj, I. & Mentzer, J.T. (2008). Global Supply Chain Risk Management Strategies, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 38(3), pp. 192-223.
  13. Oracle (2013, March). Managing the Value Chain in Turbulent Times. Dynamic Markets Limited. Independent Market Research Report Commissioned by  Oracle.
  14. Peck, H. (2006). Reconciling supply chain vulnerability, risk and supply chain management, International Journal of Logistics Research and Applications, vol. 9, no. 2, pp. 127-142.
  15. PwC (2013). Making the right risk decisions to strengthen operations performance: PwC/MIT Forum for Supply Chain Innovation. Research study
  16. Singhal, P., Agarwal, G., & Mittal, M.L. (2011). Supply chain risk management: review, classification and future research directions/ International Journal of Business Science and Applied Management, Volume 6, Issue 3, pp. 15-42 
  17. Wagner, S. M., & Bode, C. (2006). An Empirical Investigation into Supply Chain Vulnerability. Journal of Purchasing and Supply Management, 12, pp. 301-312.
  18. Бродецкий Г.Л. Управление запасами //Высшее экономическое образование. Учебное пособие Изд-во "ЭКСМО", Москва, 2007. 400 c.
  19. Бродецкий Г.Л. Управление рисками в логистике / Бродецкий Г.Л., Гусев Д.А., Елин Е.А.. – М.: Издательский центр «Академия», 2010. – 192 с.
  20. Дыбская В.В. Логистика складирования. Москва: ИНФРА – М, 2011. 559 с.
  21. Кичаева Т. Ю. Управление логистическими рисками сети дистрибьюторов молочной продукции: автореф. дис. ... канд. экон. Наук. -  Самара 2013. 24 с.
  22. Кононова Г.А., Григорян М.Г. Кадровые риски, возникающие в процессе формирования и функционирования логистической системы// Логистика и управление цепями поставок, № 3, 2009. С. 33-37
  23. Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов/ Под общ. и науч. редакцией профессора В.И. Сергеева. – М.: ИНФРА-М, 2008. 976 с.
  24. Плетнева Н.Г. Анализ рисков логистики и цепей поставок: подход к классификации и алгоритм принятия решений // Вестник ИНЖЭКОНа. Сер. Экономика. Вып.4(13). СПб.: СПбГИЭУ, 2006. – с. 213-220
  25. Сергеев В. И. Исследование состояния логистического контроллинга на российских предприятиях (часть 1) // Логистика и управление цепями поставок. 2013. № 4. С. 27-36.
  26. Сергеев В. И. Исследование состояния логистического контроллинга на российских предприятиях (часть 2) // Логистика и управление цепями поставок. 2013. № 5. С. 5-15.
  27. Сергеев В.И., Эльяшевич И.П. Логистика снабжения. - Москва: Рид Групп, 2011. 416 с.
  28. Стерлигов К. Механизмы управления рисками в логистике// «Логистика&система», № 4 (апрель) 2006. C.49-55
  29. Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок. Учебник. – М.: Инфра-М, 2008. – 730 с. – (Высшее образование)
  30. Троилин В.В. Тыртышный Н.Н. Логистические риски в сфере перевозок грузов морским транспортом в Российской Федерации// Управление экономическими системами: электронный научный журнал. - http://www.uecs.ru/logistika/item/1200-2012-03-30-07-31-02
  31. Эффективность логистического управления: Учебник для вузов / Под общ. ред. д. т. н., проф. Л.Б. Миротина. — М.: Издательство «Экзамен», 2004. - 448 с.
  32. Яхнеева И.В. Организация управления рисками в цепях поставок/ в кн. Экономическая система XXI века:  новые подходы к управлению предприятиями, отраслями, комплексами/ [А. В. Бурков и др.]: под ред. А. В. Буркова. – Йошкар-Ола: Коллоквиум, 2012. – 186 с.
  33. Яхнеева  И.В. Теория и методология управления рисками в системах поставок: автореф. дис. ... докт. экон. наук. -  Самара 2013. – 41 с.


[1] Проблемы терминологии в данной сфере и соотнесения категорий «логистический риск» и «риски цепей поставок» будут освещены далее.

[2] подробнее о классификации см. далее

[3] Система поставок -  единый комплекс бизнес-процессов и хозяйствующих субъектов, взаимодействующих между собой относительно создания потребительской ценности и выполняющих операции по изменению и перемещению материального потока [33]

[4] http://www.scrlc.com

Контакты

Работа с авторами 

Левина Тамара

моб. 8(962) 965-48-54

E-mail: levina-tamara@mail.ru

Распространение

Алямовская Наталия

моб. 8(916) 150-07-21

E-mail: nalyamovskaya@mail.ru

Адрес 

125319, Москва, ул. Черняховского, д.16

тел./факс (495) 771 32 58

ISSN 2587-6775

Издается с 2004 г.

Включен в перечень ВАК с 2008 г.

ИНДЕКСИРОВАНИЕ ЖУРНАЛА