Опубликовано №2 (49) апрель 2012 г.

АВТОРЫ: Эльяшевич Иван Павлович

РУБРИКА Аналитика в логистике и SCM

Аннотация 

Рассмотрен один из распространенных методических подходов к оценке вклада логистики в эффективность бизнеса компании – модель Дюпона. На конкретных примерах проиллюстрирован расчетный механизм модели стратегической прибыли применительно к оценке эффективности логистики. Показано, как влияют оптимизационные решения в логистике на изменение доходности собственного капитала компании по модели стратегической прибыли.

Ключевые слова 

 Скачать статью

Опубликовано №1 (42) февраль 2011 г.

АВТОР: Соломатин П.С.

РУБРИКА Аналитика в логистике и SCM Контроллинг Корпоративная логистика сервисных компаний

Аннотация

В статье рассмотрена возможность интеграции модели стратегической прибыли и метода анализа иерархий в логистическом контроллинге. Предложенная методология позволяет за счет интеграции двух методов установить оптимальную последовательность реализации логистических мероприятий повышения эффективности для быстрого достижения целевого прироста ROA. Методология была протестирована на немецком предприятии авиационного кейтеринга LSG Sky Chefs Catering Logistics GmbH, входящего в концерн Lufthansa. В результате применения методологии были установлены приоритеты и оптимальная последовательность реализации 3-х основных блоков логистических мероприятий - инвестиций в транспортную логистику, складскую логистику и системы прогнозирования.

Ключевые слова: интеграция модель стратегической прибыли метод анализа иерархий логистический контроллинг


 

Введение

В предыдущих статьях мы описали возможности применения модели стратегической прибыли и метода аналитических сетей в логистическом контроллинге [8; 9]. Узким местом модели стратегической прибыли является невозможность проведения ранжирования и расстановки приоритетов мероприятий логистической оптимизации. Решением может быть интеграция модели стратегической прибыли и методов теории принятия решений.

В данной статье мы представляем методологию интеграции модели стратегической прибыли и метода анализа иерархий. Метод анализа иерархий, являясь инструментом многокритериального принятия решений, позволяет оптимальным образом провести выбор и ранжирование логистических мероприятий в отношении глобальной цели повышения рентабельности активов в условиях комплексного переплетения влияющих факторов.

Тестирование разработанной методологии на немецком предприятии авиационного кэйтеринга LSG Sky Chefs Catering Logistics GmbH позволило определить актуальные проблемные пункты логистики предприятия и установить оптимальный порядок реализации блоков мероприятий повышения логистической эффективности.

Методология интеграции модели стратегической прибыли и метода анализа иерархий

Для комбинирования модели стратегической прибыли и метода анализа иерархий мы предлагаем следующую методологию:

1.   Определение возможных для реализации изменений в переменных величинах модели стратегической прибыли (в %), манипулированием которыми достигается целевой прирост рентабельности активов. Данными переменными величинами являются: продажи, себестоимость продаж, переменные издержки, запасы и дебиторская задолженность. Размах изменений переменных величин определяется, исходя из актуальной финансовой и логистической ситуации предприятия.

2.   Определение нормализованного вектора приоритетов переменных величин для встраивания его в метод анализа иерархий в качестве вектора первичных критериев. Данный вектор определяется на основе установленных в п. 1 методологии изменений каждой переменной величины в % и потенциальной силы влияния каждой переменной величины на ROA. Для определения потенциальной силы влияния первичных критериев оценим для каждой переменной величины процент прироста ROA при изменении величины на 1% (в сторону увеличения для продаж и уменьшения для остальных первичных критериев). Умножив для каждого первичного критерия потенциальную силу влияния на необходимое изменение в % из п. 1, получим ненормализованный вектор приоритетов. После нормализации данный вектор поступает в метод анализа иерархий.

3.   Определение списка проблемных пунктов в текущей логистической ситуации предприятия, влияющих на ухудшение переменных величин. Установленные проблемные пункты располагаются в иерархии на уровне общих критериев, непосредственно следующем за уровнем первичных критериев. При необходимости дальнейшей детализации  можно ввести в модель вектор частных критериев, складывающийся из более детализированных подпунктов логистических проблем.

4.   Определение списка мероприятий логистической оптимизации, которые необходимо оценить и ранжировать по важности в отношении прироста ROA.

5.   Построение иерархии принятия решения. Первичными критериями будут являться переменные величины модели стратегической прибыли с установленным вектором приоритетов относительно прироста ROA. Общими и частными критериями являются логистические проблемные пункты и подпункты, установленные в п. 3 методологии. Альтернативами являются мероприятия логистической оптимизации, установленные в п. 4 методологии.

6.   Проведение попарных сравнений элементов иерархии относительно их важности в отношении элементов вышестоящего уровня по 9-балльной шкале.

7.   Построение матриц сравнений. Вычисление приоритетов частных критериев относительно своих общих критериев методом собственного вектора.

8.   Вычисление вектора приоритетов общих критериев в отношении глобальной цели путем умножения матрицы приоритетов общих критериев справа на вектор приоритетов первичных критериев.

9.   Вычисление вектора приоритетов альтернативных мероприятий в отношении глобальной цели путем умножения матрицы приоритетов альтернативных мероприятий справа на вектор приоритетов общих критериев.

Применяемый в данной методологии подход, отталкивающийся от приоритезации актуальных логистических проблемных пунктов в отношении их негативного влияния на первичные критерии, а не от приоритезации логистических рычагов повышения эффективности в отношении их позитивного влияния на первичные критерии, соответствует требованию метода анализа иерархий к независимости элементов одного уровня иерархии [7, с. 17]. Если мы возьмем, например, классические рычаги повышения логистической эффективности - логистический сервис, издержки и запасы - и установим их на одном уровне иерархии общих критериев, то произвести их попарное сравнение для определения силы их влияния на первичные критерии будет проблематично вследствие их взаимозависимости. Так, классический компромисс логистического сервиса транспортировки и логистических издержек хранения [1, с. 45-46; 6, с. 101] основывается на взаимном влиянии данных величин друг на друга при формировании общих логистических издержек - с улучшением логистического сервиса транспортировки возрастают транспортные издержки и снижаются логистические издержки хранения, формируя в сумме общие логистические издержки. Теоретической базой метода анализа иерархий постулируется, что правильно построенная иерархия в большинстве случаев является хорошей моделью реальности, даже если возможные обратные связи игнорируются [7, с. 17]. С появлением отношений взаимозависимости и обратной связи необходимо усложнять данную методологию, применив функционал метода аналитических сетей.

В следующем разделе приведем результаты апробации данной методологии на предприятии авиационного кэйтеринга LSG Sky Chefs Catering Logistics GmbH, Франкфурт-на-Майне, Германия.

Апробация разработанной методологии на предприятии LSG Sky Chefs Catering Logistics GmbH

LSG Sky Chefs (www.lsgskychefs.com) является брендом, объединяющим в себе все компании немецкого холдинга LSG Lufthansa Service Holding AG, являющегося 100% дочерним подразделением концерна Deutsche Lufthansa AG (http://konzern.lufthansa.com). LSG Sky Chefs предоставляет комплексную кейтеринговую услугу, включающую в себя помимо производства наборов бортового питания также дизайн, организацию производства, закупки и разработку логистических решений для бортового инвентаря. Организацию и построение всей цепи поставок бортового инвентаря, начиная с дизайна, закупок материалов и заканчивая организацией аутсорсингового производства и выстраивания глобальной дистрибуционной системы, осуществляет дочерняя структура LSG Sky Chefs Catering Logistics GmbH, где автор был задействован в реализации оптимизационных проектов программы "Lufthansa Climb 2011" в 2009 году.

Сегодня компанией LSG Sky Chefs Catering Logistics GmbH предлагается широкая гамма продукции для осуществления бортового сервиса. Ассортимент продукции составляет более 400 единиц. На рисунке 1 приведены примеры продукции компании LSG Sky Chefs Catering Logistics GmbH. В верхнем левом углу изображен набор столовой посуды, применяемый авиалинией Lufthansa (www.lufthansa.de) для бортового обслуживания пассажиров эконом-класса. В нижнем левом углу изображен набор косметики для британской авиалинии Virgin Atlantic (www.virgin-atlantic.com). В правой части рисунка показана инновационная совместная разработка c канадской компанией Norduyn (www.norduyn.com) - ультралегкие тележки бортового обслуживания Quantum.

 

 Рис. 1. Примеры продукции LSG Sky Chefs Catering Logistics GmbH

Цепь поставок бортового инвентаря начинается с проектирования и дизайна новой продукции, выполняемого в центральном подразделении компании в Ной-Изенбурге. Изготовление большинства разработок и дизайнерских решений осуществляется в Азии. Подразделение в Гонконге осуществляет организацию производства и поставки готовой продукции на центральный склад под Франкфуртом-на-Майне. Оттуда продукция распределяется в локальные склады при станциях кейтерингового обслуживания аэропортов, к которым осуществляются полеты авиалиний-клиентов. Поставки продукции в кейтеринговые центры должны быть выполнены точно в установленный срок начала полетов авиалинии-клиента с новым бортовым инвентарем. В течение срока использования инвентаря поставки необходимо поддерживать для обеспечения замены вышедшего из строя инвентаря, ремонта или пополнения запасов в случае превышения расхода над запланированным уровнем. Помимо этого авиалинии часто применяют краткосрочное использование нового инвентаря приурочено к определенным событиям, например, в честь Рождества или чемпионата мира по футболу. Инвентарь с символикой актуальных событий используется для укрепления лояльности клиентов и применяется только в определенный период. Для данного вида продукции необходимы логистические решения быстрого внедрения и вывода продукции из системы. [3]

Компания LSG Sky Chefs Catering Logistics GmbH приняла участие в тестировании методологии комбинирования модели стратегической прибыли и метода анализа иерархий в логистическом контроллинге. Сильная логистическая составляющая бизнеса LSG Sky Chefs Catering Logistics GmbH делает исследование путей оптимизации логистических решений на примере именно данного предприятия обоснованным, а тестируемую методологию актуальной для внедрения в процесс стратегического управления. Опишем процесс тестирования разработанной методологии.

(1)   Анализ с помощью модели стратегической прибыли

Для нахождения необходимых изменений в переменных величинах модели стратегической прибыли (продажи, себестоимость продаж, переменные издержки, запасы и дебиторская задолженность) и установления силы влияния каждой переменной величины на целевой прирост ROA были использованы функциональные возможности пакета Microsoft Excel. На рисунке 2 показано исходное состояние модели стратегической прибыли. В целях сохранения конфиденциальности финансовой информации для наглядного описания функциональности модели в данной статье используются общедоступные данные годового отчета концерна Lufthansa [4, с. 144-147]. Синим цветом на рисунке показаны переменные величины, совместной манипуляцией которыми достигается целевой прирост ROA. В нашем случае мы поставили целью увеличить ROA на 15% c 2,718% до 3,126%.

 

 Рис. 2. Модель стратегической прибыли для Lufthansa, исходные данные (млн. евро)

По аналогии со Stapleton и др. [5], анализирующих при помощи модели стратегической прибыли американские компании-производители спортивной одежды, мы делаем в модели несколько допущений в целях проведения необходимых манипуляций в Excel. Во-первых, допущение о включении коммерческих, общих и административных расходов в категорию переменных издержек обосновывается тем фактом, что данные расходы входят в отчете о прибылях и убытках в группу операционных затрат и, как правило, изменяются вместе с изменением уровня продаж. Допущение о соответствии неоперационных расходов постоянным издержкам обосновывается включением в данную категорию таких статей расходов, как например, расходы по выплате процентов, которые по существу остаются неизменными независимо от уровня деловой активности фирмы. При калькуляции чистой прибыли обе категории расходов суммируются, минимизируя таким образом влияние данных допущений на финальный результат анализа.

Во-вторых, несмотря на то, что модель позволяет отследить влияние каждой переменной на ROA и RONW по отдельности, в реальной ситуации переменные часто зависят друг от друга. Например, изменение объема продаж вызовет также рост суммарной себестоимости продукции, переменных издержек, дебиторской задолженности и запасов. В связи с этим калькуляция себестоимости, дебиторской задолженности, переменных издержек и запасов осуществлялась в процентах от уровня продаж. Манипуляция с процентным изменением объема продаж, необходимого для достижения желаемого результата ROA, автоматически сказывалась на изменении себестоимости, переменных затрат, дебиторской задолженности и запасов.

На рисунке 3 в столбце 3 показано достигнутое целевое состояние модели стратегической прибыли после проведения необходимых манипуляций переменными величинами. Как видим, абсолютные значения манипулируемых переменных величин изменились в комплексе. Манипулированию подвергались значения 6-го столбца "Изменение, %". При этом менеджер, анализируя возможность потенциального изменения той или иной величины, исходил из актуальной ситуации предприятия и среднесрочных планов развития компании.

 

 Рис. 3. Процесс манипулирования переменными величинами

Например, планируемое проведение новых переговоров с клиентами на продление контрактов предполагает введение соглашений об уровне логистического сервиса, в зависимости от которого будет формироваться цена комплексной услуги компании. В переговорах с текущими, а также при привлечении новых клиентов предполагается предложить логистический сервис более высокого уровня и тем самым оправдать новую цену комплексной услуги. Рост продаж от продления контрактов и предложения клиенту лучшего логистического сервиса предполагается реализовать на уровне 248,7 млн. евро, или 1%.

Команда закупщиков постоянно работает над снижением закупочных цен на продукцию за счет проведения новых переговоров с текущими поставщиками или организации новых тендеров. Снижение себестоимости продаж за счет использования данных рычагов было запланировано на уровне 55,38 млн. евро, или 0,4%.

Вследствие проведения ряда оптимизационных предприятий программы "Climb 2011", инициированной подразделением пассажирских перевозок концерна Lufthansa в 2009 году, рассматриваемое нами предприятие запланировало снижение переменных издержек на 34,3 млн. евро, или 0,40%. Оптимизационные проекты Climb 2011, направленные на достижение устойчивого улучшения конкурентной позиции Lufthansa на рынке пассажирских авиаперевозок и снижение издержек на 1 млрд. евро к концу 2011 года, затронули все основные подразделения группы, в том числе и LSG Sky Chefs Catering Logistics.

За счет проведения инвентаризации в ходе модернизации системы SAP предполагается выявить и утилизировать устаревшие запасы. Данное мероприятие позволит снизить уровень запасов на 46,94 млн. евро, или 8%.

За счет предложения клиентам лучшего логистического сервиса, заключающегося в повышении быстроты и надежности поставок, а также повышении точности заполнения таможенных и платежных документов, предполагается снизить уровень дебиторской задолженности на 91,35 млн. евро или 3%.

Таким образом, целевой прирост ROA на 15% достигается за счет совместного изменения переменных величин. Необходимо отметить, что если бы в манипуляции была задействована только одна переменная, то порядок необходимых изменений данной величины был бы неприемлемо высоким, а зачастую и нереалистичным.

(2)     Определение вектора приоритетов переменных величин

Процесс оценки силы влияния переменных величин на ROA и построения вектора первичных критериев для дальнейшего применения в методе анализа иерархий показан на рисунке 4. Изменение каждой переменной величины на 1% отражается в приросте ROA, показанном в столбце 4. Данные процентные изменения ROA отражают потенциальную силу влияния первичных критериев на ROA. Как видим, запасы обладают в данной ситуации наименьшей силой влияния, а себестоимость продаж наибольшей.

 

Рис. 4. Определение вектора приоритетов первичных критериев

Чтобы определить реальную силу влияния первичного критерия на ROA необходимо перемножить его потенциальную силу влияния на установленный в пункте 1 методологии рекомендуемый процент изменений. На рисунке 4 вектор необходимых изменений, установленный в пункте 1 методологии, показан в столбце 5, а вектор реальной силы влияния первичных критериев на ROA показан в столбце 6.

Заключительным шагом подготовки вектора приоритетов первичных критериев для переноса в метод анализа иерархий будет нормализация вектора реальной силы влияния, для чего разделим каждый элемент вектора на сумму всех элементов. Нормализованный вектор приоритетов показан на рисунке 4 в столбце 7.

(3)     Определение проблемных пунктов в логистической ситуации предприятия

Для выявления проблемных пунктов в логистике предприятия, оказывающих негативное влияние на первичные критерии, был применен метод анкетирования. Структура анкеты включала в себя 11 блоков закрытых вопросов, составленных методом семантического дифференциала, и одного блока полузакрытых вопросов, также использующих функционал семантического дифференциала. Опрашиваемому необходимо было оценить по 5-балльной шкале потребность в улучшении и оптимизации определенных логистических областей. Шкала ответов на закрытые вопросы анкеты представлена в таблице 1.

Табл. 1. Шкала ответов на закрытые вопросы анкеты

1

2

3

4

5

Потребность в оптимизации постоянно

Потребность в оптимизации в краткосрочном периоде
(3-6 мес.)

Потребность в оптимизации в среднесрочном периоде
(1-2 года)

Потребность в оптимизации в долгосрочном периоде
(3-5 лет)

Потребность в оптимизации отсутствует

 Структура анкеты разрабатывалась в соответствии с воронкообразным подходом (funnel approach) к составлению анкет, согласно которому в начале анкеты помещаются вопросы, затрагивающие широкие или общие темы, а затем более узкие или специализированные. Данная стратегия позволяет подготовить респондента к узкоспециализированным вопросам и вовлечь в тематику исследования. Также на данном этапе можно сразу выявить общие области логистики предприятия с проблемным потенциалом. Составлению анкеты предшествовала исследовательская работа на месте в качестве сотрудника компании, а также анализ специальной литературы по авиационному кейтерингу [2, с. 103-124, 208-225].

Анкета включала в себя следующие блоки вопросов.

1.   Блок вводных вопросов по качеству логистики (10 вопросов)

2.   Блок специальных вопросов: логистический сервис (5 вопросов), измерение эффективности логистической системы (5 вопросов), IT-поддержка и информационные системы (5 вопросов), отношения с поставщиками (5 вопросов), маршрутизация воздушных судов и пассажиропотоки авиалиний-клиентов (5 вопросов), логистическая сеть (5 вопросов), управление запасами (5 вопросов), логистические инновации (5 вопросов), планирование, мониторинг и прогноз спроса (5 вопросов), глобальная логистика (5 вопросов)

3.   Блок полузакрытых вопросов предоставил возможность самостоятельного добавления других актуальных проблемных пунктов логистики и произведения их оценки по аналогичной шкале

При анализе анкеты основное внимание уделялось проблемным пунктам с потребностью в оптимизации постоянно или в краткосрочном периоде. Анализ анкеты выявил следующие основные проблемные пункты, актуальные для предприятия в момент опроса:

•   дефицит запасов на станциях кейтерингового обслуживания[1] (СКО):
специфика бизнеса компании предполагает постоянное поддержание заданного уровня запасов на кейтеринговых станциях при аэропортах клиентов по всему миру. Дефицит запасов того или иного вида продукции на кейтеринговой станции возникает вследствие задержки поставок либо выводом некоторой части продукции из логистической системы в целях ремонта или обновления.

•   экстренные поставки на СКО: экстренные поставки влекут за собой повышенные транспортные издержки.

•   превышение фактического потребления продукции над плановым (перерасход продукции) на станциях СКО: локальные склады на станциях СКО могут неверно прогнозировать объем потребления продукции, поток пассажиров на определенных направлениях может превысить запланированный либо мониторинг потребления продукции может быть не совсем прозрачным на некоторых станциях.

•   устаревшие запасы на центральном складе: заключение с клиентом контракта на разработку нового бортового инвентаря предполагает вывод старой продукции из логистической системы. Неактуальная продукция может скапливаться на складе, ожидая принятия оптимального решения по ее утилизации либо дальнейшему использованию в других проектах.

(4)     Определение мероприятий логистической оптимизации

В ходе предварительного анализа было выявлено 3 блока логистических мероприятий, способных устранить вышеобозначенные проблемные пункты.

1.   Инвестиции в системы транспортного логистического менеджмента:

•   улучшение системы оформления грузовой документации для поставок воздушным, морским и сухопутным видом транспорта;

•   совершенствование системы мониторинга поставок;

•   оптимизация процедур таможенной очистки для прохождения товаров через таможенные посты как можно быстрее и проще;

•   повышение быстроты складского обслуживания - управление размещением товаров на складе, ускорение процессов погрузки/выгрузки.

2.   Инвестиции в системы складской логистики:

•   внедрение системы планирования материальных ресурсов (MRP) для автоматической генерации рекомендуемых заказов на поставку;

•   оптимизация управления заказами - менеджмент и мониторинг циклов выполнения заказов на поставку;

•   управление запасами на станциях кейтерингового обслуживания - менеджмент уровней запасов, рекомендуемый размер заказа на пополнение запасов станции;

3.   Инвестиции в системы прогнозирования:

•   планирование поставок для бортовой кухни - список грузов, погрузочные ордера, отчеты о погрузках, прогнозирование спроса бортовых кухонь на основе данных о погрузках;

•   планирование бортового сервиса - разработка сервисных листов для циклов меню, подробные спецификации материалов, дополнительные листы погрузки для каждого рейса;

•   планирование графика бортового сервиса - план-график обслуживания самолетов, определяющий какая погрузка предназначена для каждого рейса, управление заказами станции по принципу "проталкивания" (push-based).

Данные блоки мероприятий далее рассматривались в качестве альтернатив, подлежащих ранговой оценке методом анализа иерархий.

(5)     Построение иерархии принятия решения

Анализ взаимосвязей глобальной цели, первичных критериев, общих критериев и альтернатив позволил построить иерархию, показанную на рисунке 5.

 

Рис. 5. Иерархия принятия решения для LSG Sky Chefs Catering Logistics

(6)     Проведение попарных сравнений

Попарное сравнение элементов нижних уровней иерархии (частные критерии) относительно их важности для элементов соседнего верхнего уровня (общие критерии) производилось в согласии с теоретической основой метода анализа иерархий по 9-балльной шкале (см. о преимуществах 9-балльной шкалы [7, с. 53]). Респондент оценивал отдельные элементы уровней иерархии попарно по 9-балльной шкале в отношении их важности и силы влияния на каждый элемент вышестоящего уровня иерархии. Для оценки использовалась следующая шкала (см. табл. 2).

Табл. 2. Шкала попарных сравнений элементов иерархии

Цена деления

Значение

9

абсолютная важность

7

значительно важнее

5

намного важнее

3

немного важнее

1

одинаковая важность

2, 4, 6, 8

промежуточные значения

(7)     Построение матриц сравнений 

После проведения попарных сравнений альтернативных мероприятий и логистических проблемных пунктов происходило построение матриц сравнений и вычисление приоритетов сравниваемых элементов иерархии методом собственного вектора. Вычисления производились в программном пакете MathCad. На рисунке 6 приведена матрица попарных сравнений для оценки влияния логистических проблемных пунктов на объем продаж.

 

 Рис. 6. Матрица попарных сравнений для объема продаж

Максимальное собственное значение данной матрицы равно ......................................................................................................................................................................................................

согласованность суждений респондента (OS ≤ 0,10 [7, с. 25]).

Аналогично происходила оценка попарных сравнений для альтернативных мероприятий оптимизации.

(8)     Вычисление приоритетов общих критериев

Для вычисления глобальных приоритетов общих критериев составим матрицу полученных векторов приоритетов логистических проблемных пунктов относительно первичных критериев (см. рис. 7).

 

Рис. 7. Матрица приоритетов логистических проблемных пунктов

При умножении матрицы приоритетов логистических проблемных пунктов справа на вектор-столбец приоритетов первичных критериев, получаем приоритеты логистических проблемных пунктов относительно их негативного влияния на ROA (см. рис. 8).

 

Рис. 8. Вычисление приоритетов проблемных пунктов относительно влияния на ROA

Таким образом приоритеты логистических проблемных пунктов относительно их негативного влияния на ROA распределились следующим образом: дефицит запасов - 0,2, экстренные поставки - 0,289, перерасход на станциях - 0,454, устаревшие запасы - 0,056. Перерасход продукции на станциях кейтерингового обслуживания наиболее негативно влияет на ROA компании.

(9)     Вычисление приоритетов логистических мероприятий

На рисунке 9 показана матрица приоритетов логистических мероприятий относительно их влияния на улучшение логистических проблемных пунктов.

 

Рис. 9. Матрица приоритетов логистических мероприятий

При умножении матрицы приоритетов логистических мероприятий справа на вектор-столбец приоритетов проблемных пунктов получаем искомые приоритеты логистических мероприятий оптимизации относительно их важности для улучшения ROA (см. рис. 10).

 

Рис. 10. Вычисление приоритетов логистических мероприятий относительно влияния на ROA

Таким образом приоритеты логистических оптимизационных мероприятий относительно влияния на улучшение ROA распределились следующим образом: инвестиции в транспортную логистику - 0,08, инвестиции в складскую логистику - 0,323, инвестиции в системы прогнозирования - 0,598. Наиважнейшим мероприятием с точки зрения улучшения ROA будет инвестирование в системы прогнозирования. Менеджменту LSG Sky Chefs Catering Logistics GmbH можно порекомендовать реализовывать мероприятия в последовательности убывания их приоритетов, что обеспечит наиболее быстрое достижение целевого прироста ROA.

Литература:

1.      Ballou, R. H. (2004) Business logistics, supply chain management - Planning, organizing, and controlling the supply chain, 5 ed., Pearson Education.

2.      Jones, P. (2004) Flight Catering, 2 ed., Butterworth-Heinemann.

3.      LSG Sky Chefs (2011) Интернет-страница LSG Sky Chefs. http://www.lsgskychefs.com/en/in-flight-equipment-and-logistics/equipment-management.html.

4.      Lufthansa (2008) Годовой отчет концерна Lufthansa за 2008 год. http://investor-relations.lufthansa.com/fileadmin/downloads/en/financial-reports/annual-reports/LH-AR-2008-e.pdf.

5.      Stapleton, D. идр. (2002) Measuring Logistics Performance Using the Strategic Profit Model. The International Journal of Logistics Management, 13(1), 89-107.

6.      Дыбская, В. идр. (2009) Логистика. Интеграция и оптимизация логистических бизнес-процессов в цепях поставок. Полный курс MBA, Эксмо.

7.      Саати, Т. (1993) Принятие решений: метод анализа иерархий, Радио и связь.

8.      Соломатин, П. (2010) Применение модели стратегической прибыли и метода аналитических сетей в логистическом контроллинге (ч.1). Логистика и управление цепями поставок, 2(37), 64-73.

9.      Соломатин, П. (2010) Применение модели стратегической прибыли и метода аналитических сетей в логистическом контроллинге (ч.2). Логистика и управление цепями поставок, 3(38), 64-73.

 

Опубликовано  №4-5 декабрь 2004 г.

АВТОР:  Сергеев В.И., Сергеев И.В.

РУБРИКА: Контроллинг 

Ключевые слова KPI система сбалансированных показателей показатели метрики рычаг логистики модель стратегической прибыли

 

 

Рассматривается методология применения системы сбалансированных показателей (ССП) для оценки эффективности логистики. Анализируется последовательность разработки ССП компании и проблема достижения баланса при выборе системы KPI. Исследуются рычаги влияния логистики (затраты, сервис, запасы, производительность инфраструктуры) на обобщенные показатели эффективности бизнеса компании: доходность активов и норму прибыли. Приводится пример использования модели стратегической прибыли для оценки вклада логистики в акционерную стоимость компании. Предлагается иерархическая структура построения ССП логистики фирмы. Исследуется процесс реализации ССП, атрибуты оценки функционирования логистики и базовые KPI. Приводятся примеры отчетных форм KPI логистики и способов их расчета.

 

 

 


 

   
Опубликовано в Контроллинг

Опубликовано № 5 (58) октябрь 2013 г.

АВТОР: Бродецкий Г.Л.Эльяшевич И.П.Мазунина О.А.

РУБРИКА СнабжениеОптимизация и экономико-математическое моделированиеУправление запасами

Аннотация

В настоящей статье авторы предлагают использовать модифицированные методы оптимизации при многих критериях для разработки решений, направленных на совершенствование закупочной деятельности в компании. Показано, что такие методы оптимизации могут быть эффективно использованы даже в случае, когда одним из частных критериев выступает максимизация рентабельности собственного капитала, вычисленная по модели стратегической прибыли. Отличие в размерности такого показателя и специфика его абсолютных значений, в формате анализируемых альтернатив, не будут являться препятствием для решения поставленных задач.

Ключевые слова оптимизация принятие решений стратегия закупок многокритериальная оптимизация модель стратегической прибыли модель Дюпон 


 

Скачать статью

Опубликовано № 4 (63) август 2014 года

АВТОРЫ: Сергеев В.И.Каталова В.С.

РУБРИКА: КонтроллингАналитика в логистике и SCM

 Аннотация 

Рассматривается проблема оценки чувствительности результирующих показателей эффективности бизнеса компаний, в частности доходности активов (ROA), по отношению к логистическим KPI. Проблема заключается в разной степени влияния рычагов логистики (сервиса, затрат, производительности
персонала службы логистики, степени использования активов и т.п.), что отражается в системе логистического контроллинга и отчетности компании с помощью KPI, на изменение доходности активов. В свою очередь, результирующим инструментом оценки эффективности любого функционала компании, в том числе и логистики, является например, модель стратегической прибыли, закладываемая в основание сбалансированной системы показателей (ССП).
Для эффективной мотивации персонала службы логистики необходимо правильно устанавливать «вес» каждого KPI в ССП, что в настоящее время делается в компаниях далеко не всегда объективно, зачастую, экспертным путем. Применение же методов теории чувствительности позволяет существенно повысить эффективность системы мотивации, за счет объективного расчета влияния логистических KPI на ROA.
В статье предложена методика определения функций и коэффициентов чувствительности ROA к изменению логистических KPI, основанная на динамической модели оценки влияния KPI на финансовые результаты деятельности компании и использовании соответствующей ретроспективной информации в виде рядов ROA/ KPI. Разработан алгоритм указанной оценки и приведен конкретный пример расчета функций чувствительности, построения ССП и изменения системы мотивации персонала службы логистики компании при учете чувствительности ROA к изменению логистических KPI.

Ключевые слова оценка чувствительности модель Дюпон KPI контроллинг рычаг логистики доходность активов ROA return on assets модель стратегической прибыли сбалансированная система показателей балансировка показателей мотивация

 Скачать

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