Опубликовано №6 (41) декабрь 2010 г.

АВТОРЫ: Горшкова А.А., Демин В.В., Мищенко А.А.

РУБРИКА Знания – сила. Образование в логистике и SCM  Аналитика в логистике и SCM Планирование в цепях поставок Современные концепции и технологии в логистике и управлении цепями поставок Управление цепями поставок

Аннотация

Статья посвящена разработке деловой игры по управлению цепями поставок, предназначенной для использования в образовательных целях. Игра может быть применена для формирования практических навыков студентов путём интегрирования логистического инструментария следующих дисциплин: управление цепями поставок, управление запасами в цепях поставок в условиях неопределённости, прогнозирование. Деловая игра предоставляет возможность моделирования и исследования причин возникновения «эффекта хлыста», анализа достоинств и недостатков использования различных комбинаций сценариев моделей управления запасами, методов прогнозирования и управления рисками, оценки эффективности использования технологий взаимодействия в цепи поставок, управления и анализа многоуровневой цепи поставок при разных структурах затрат.

Ключевые слова: 

• деловая игра

• управление цепями поставок

• эффект хлыста

• bullwhip effect

Метод кейсов (case studies), активно используемый на Западе с 1924 г. и разработанный в Harvard Business School, давно доказал свою эффективность во всем мире [5] и дает возможность акцентировать внимание студентов на отдельных элементах имитируемых бизнес-процессов. Однако в настоящий момент на российском рынке наблюдается существенный недостаток деловых игр, ориентированных на Логистику и Управление Цепями Поставок. Основной фокус бизнес-игр, которые популярны в России на сегодняшний день, такие как Business Battle, Trust by Danone, L’oreal estrat game, Beergame [4-9] смещен в сторону финансов, маркетинга, производства или  управления персоналом.

Целью данной статьи является описание деловой игры по управлению цепями поставок, которая разработана выпускниками Отделения логистики ГУ-ВШЭ Горшковой А.А., Деминым В.В. и Мищенко А.А. под руководством заведующего кафедрой Управления цепями поставок ГУ-ВШЭ, д.э.н., профессора Сергеева В.И. для формирования у студентов практических навыков управления цепями поставок.

Объектом моделирования выступает цепь поставок розничной компании FMCG сектора. На сегодняшний день розничные сети наряду с потребностью снижать издержки сталкиваются с необходимостью удовлетворять, а иногда и предугадывать потребности потребителей, чтобы выжить на рынке. В связи с тем, что цепи поставок состоят из взаимосвязанных и взаимовлияющих элементов, недостаток информации от каждого из контрагентов порождает такие проблемы, как «эффект хлыста», который характеризуется возникновением вариации запасов и заказов, растущих по мере продвижения вверх по цепи поставок.

Высокая актуальность проблемы борьбы с «эффектом хлыста» в сложившихся условиях послужила весомым аргументом при выборе объекта исследования. Динамический характер учебно-методической игры позволяет моделировать различные рыночные ситуации посредством изменения таких параметров системы, как уровень взаимодействия участников в цепи поставок, методы прогнозирования спроса, модели управления запасами, а также оценить влияние различных их комбинаций (сценариев) на элиминирование и нивелирование «эффекта хлыста» с учетом управления рисками.

Описание деловой игры

В качестве объекта моделирования в деловой игре выступает короткая (прямая) цепь поставок. Горизонтальная структура моделируемой цепи состоит из 3-х звеньев, а именно розничный торговец, дистрибьютор и производитель (рис. 1). Все типы связей между бизнес-процессами относятся к типу управляемых, следовательно, фокусная компания (розничная сеть) интегрирует связи процессов с поставщиками и потребителями первого уровня и управляет ими.         

Рис. 1. Моделируемая цепь поставок

В игре выделено две роли:

• роль Администратора - устанавливает начальные параметры игры и назначает игроков на конкретные роли
• роль Игрока - непосредственно осуществляет ролевую игру за конкретного участника цепи поставок.

В рамках подготовки к игре администратор делит всех участников на группы по три человека (одна группа олицетворяет одну цепь поставок). Каждый участник такой мини-группы играет за одно из трех звеньев поставки.

1) Установка начальных параметров и запуск игры

В данной игре у администратора есть возможность выбирать и варьировать следующие начальные параметры (см. рис.3): количество периодов в игре, модель поведения спроса конечных потребителей, метод управления запасами для формирования спроса дистрибьютора и производителя, запас на начало периода, период доставки, цена закупки единицы товара, количество маркетинговых акций на период игры, процентный рост спроса как отклик на проводимую промо-акцию, минимальный размер заказа, кратность партии отгрузки, вместимость транспортного средства, входящая поставка на начало игры, входящий заказ на начало игры, издержки на размещение одного заказа, издержки на хранение единицы продукции, издержки дефицита, транспортные издержки, наличие транспортных рисков (появляются в ходе игры случайным образом).

Кроме того, администратор имеет возможность выбирать степень информационной открытости и уровень интеграции бизнес-процессов между участниками цепи поставок, что позволяет наглядно показать студентам, как это влияет на величину «эффекта хлыста» в цепи поставок. По умолчанию в игре реализуется первый уровень информационной открытости, когда между контрагентами цепи поставок отсутствует обмен информации. Для реализации второго варианта администратору необходимо поставить «галочку» напротив параметра «Технология CPRF» (концепция совместного планирования, прогнозирования и пополнения запасов).

Рис. 3. Демонстрация  начальных параметров игры

2) Вход участников в игру по предоставленным администратором ссылкам

После задания всех начальных параметров администратор назначает каждому игроку конкретную роль – розничный торговец, дистрибьютор или производитель.

3) Выбор участниками метода прогнозирования  и формирование плана продаж

После входа участников в игру система выводит на экран статистику продаж за  n-е число предыдущих периодов. Исторические данные о продажах розничной компании будут отражать один из трех типов поведения данных (горизонтальная, трендовая или сезонная модель спроса). Исторические данные о продажах дистрибьютора и производителя будут формироваться исходя из плана поставок, основанного на прошлых продажах их клиентов. Пользователь имеет возможность посмотреть как табличные значения, так и график по статистике продаж за предыдущие периоды. Его задача на данном этапе игры сводится к определению модели поведения данных.

На основании типа модели спроса игрок должен выбрать один из предложенных методов прогнозирования:

• Скользящее среднее
• Простая линейная регрессия
• Метод Винтерса
• Метод Кростона

После выбора всех параметров необходимых для конкретного метода прогнозирования, например, таких как, диапазон колебаний спроса, начальный диапазон данных о спросе, периодичность и размер увеличения спроса, период сезонности и диапазон коэффициента сезонности, система генерирует статистический прогноз. Результат данной генерации будет представлен на экране пользователя в табличном и графическом виде. Используя прогноз, построенный для прошлых продаж,  и их фактические значения игрок имеет возможность оценить качество выбранного им метода прогнозирования и путем изменения параметров метода подобрать наиболее оптимальный.

При загрузке данных о прошлых продаж, пользователю также выдается следующая информация о проводимых промо-акциях: период проведения акции и направление реакции потребителей на данную акцию. Проанализировав данную информацию, пользователь имеет возможность вручную откорректировать статистический прогноз в периоды проведения акций.

Результатом данного этапа является формирование плана продаж, который будет использоваться для формирования плана поставок.

4) Выбор участниками системы управления запасами и формирование плана поставок

После построения плана продаж система предлагает пользователю выбрать один из двух методов управления запасами: с фиксированным размером выполнения заказа или с фиксированным интервалом времени  между заказами. Стоит отметить, что метод расчета величины страхового запаса был модифицирован с учетом рисков, так как в противном случае данные модели показали бы свою неустойчивость при реализации всего нескольких итераций игры.

Таким образом, в начале каждого периода симулятор будет предлагать игроку разместить заказ. Размер заказа или интервал времени между заказами высчитывается автоматически, согласно выбранной системе управления запасов. Параметры моделей корректируется каждый период с учётом изменившегося объёма потребности,  при этом игрок имеет возможность изменить размер заказа с учётом  данных о грузовместимости транспортного средства, минимального размера заказа и кратности партии отгрузки.

5) Запуск игры, «проигрыш» раунда

После подсчета величины страхового запаса, система выдает план поставок, сформированный согласно выбранной системе управления запасами. Далее начинается непосредственно сама игра. Интерфейс пользователя представлен на рис. 4.

 Рис. 4. Интерфейс пользователя

В каждом раунде игроку доступна следующая информация (на момент текущего периода): входящая поставка, объем спроса (входящий заказ от клиента), объем запаса на складе на начало текущего периода, транзитный запас, величина партии отгрузки, отложенные заказы (количество товара, которое должно быть отгружено клиентам по открытым заказам).

Кроме перечисленных выше показателей игроку также доступен прогноз спроса и информация о размере заказа, который необходимо разместить согласно сформированному плану поставок.

В качестве справочной приводится информация о планируемых акциях, цене закупки товара, величине издержек хранения и издержек дефицита, стоимости размещения заказа, вместимости транспортного средства, минимальном размере заказа, кратности партии и времени выполнения заказа.

В каждом периоде происходят следующие события в указанной очередности:

1)           Приходит поставка от участника, находящегося вверх по цепи поставок, показатель объема запаса увеличивается на размер поставки.

2)           Поступает заказ от участника находящегося вниз по цепи поставок. Подтверждённое количество уменьшает объём запаса на размер отгрузки, а неподтверждённое количество увеличивает категорию отложенных заказов.  В данном случае возможны два варианта развития событий (см. рис. 5).

 Рис. 5. Возможные сценарии развития событий при обработке заказа

3)           Игроком размещается заказ участнику, находящемуся вверх по цепи поставок – в поле «исходящий заказ» автоматически подставляется размер заказа из сформированного плана поставок. Задача пользователя на данном этапе заключается в корректировке размера заказа согласно вместимости транспортного средства, минимальному размеру заказа и кратности партии единицам отгрузки. Введение данных параметров продиктовано потребностью в развитии у студентов понимания необходимости учета практических ограничений при использовании теоретических моделей. После задания размера заказа, отвечающего всем предусмотренным требованиям, заказ передается участнику, находящемуся вверх по цепи поставок. Причем в случае информационной закрытости участников, следующее звено увидит заказ, размещенный предыдущим звеном, только в начале следующего периода. При условии применения технологии CPFR заказ предыдущего звена автоматически становится доступным следующему звену в момент его размещения.

Перечень событий, обозначенных выше, является аналогичным для всех участников игры. Как только все игроки осуществили необходимые итерации, система переходит в следующий период игры, и так до момента окончания игры.

6) Окончание игры, анализ результатов

После окончания игры система выдаст на экран следующие результаты, которые позволят студентам понять влияние изменения различных параметров системы на эффективность как цепи поставок в целом, так и отдельных ее участников:

1.           Величина «эффекта хлыста», рассчитанная отдельно по каждой паре участников цепи поставок
2.           Величина «эффекта хлыста» для всей цепи поставок, рассчитанная двумя методами (как среднее арифметическое и среднее геометрическое)
3.           Вариация и график уровня запасов по каждой паре участников
4.           Величина общих издержек – данный показатель считается как для каждого участника отдельно, так и для всей цепи поставок в целом
5.           Коэффициент удовлетворения спроса – данный показатель характеризует отношение спроса, удовлетворенного из запаса к общему уровню спроса; является мерой уровня сервиса [8,9].           
6.           Ошибка прогноза

Заключение

В заключение хотелось бы подчеркнуть практическую значимость разработанной игры. На наш взгляд, использование данного симулятора в учебно-методических целях позволит в значительной мере улучшить качество образования специалистов по логистике и управлению цепями поставок с точки зрения применения теоретических знаний для решения практических задач. Являясь участником увлекательной баталии под названием «Оптимизации цепочки поставок», студент помимо углубления теоретических знаний в  предметных областях логистики (таких как прогнозирование, управления запасами, управления рисками), также получает необходимые управленческие и аналитические навыки работы.

В дополнение к развитию практических навыков у студентов, игра также может быть использована в научных целях для исследования причин возникновения «эффекта хлыста» и определения оптимальных сочетаний методов прогнозирования, управления запасами и управления рисками, позволяющих нивелировать «эффект хлыста» для конкретной цепи поставок. Исследователи имеют возможность, проводя сценарный анализ, количественно оценивать выгоды, получаемые каждым участником цепи поставок при обмене информацией об уровне запасов, объеме спроса конечных потребителей, а также уменьшении времени выполнения заказов.

Таким образом, обобщая все выше сказанное, к преимуществам научно-методической игры по управлению цепями поставок относятся следующие:

1.     Возможность оценки влияния «эффекта хлыста» на прибыльность компании;
2.     Возможность  анализа достоинств и недостатков использования различных моделей управления запасами, методов прогнозирования и управления рисками;
3.     Рассмотрение различных параметров, позволяющих  нивелировать «эффект хлыста»:

•   Улучшение качества и точности прогнозирования;
•  Увеличение прозрачности в цепи поставок;
•  Слаженность работы контрагентов в цепи поставок;
•  Повышение реактивности и надёжности в цепи поставок.

4.     Возможность управления многоуровневой цепью поставок при разных структурах затрат.

Тем не менее, как известно любой симулятор является лишь упрощенным отражением реальности, вопрос заключается в определении степени упрощенности виртуальной игры по сравнению с реальной практикой управления цепями поставок. Описанный в данной статье симулятор также является упрощением существующих цепей поставок и того объема решений, которые приходится принимать менеджерам по управлению цепями поставок.  В связи с этим логичным следующим этапом в развитии данной игры должно стать ее дальнейшее приближение к реальности за счет учета влияния внешней экономической и конкурентной среды, моделирования сетевой структуры цепей поставок, расширения диапазона принимаемых игроками решений при управлении запасами, применения модели Дюпона для анализа эффективности функционирования цепи поставок и др.

Литература

1.      Дыбская В.В., Зайцев Е.И., Сергеев В.И., Стерлигова А.Н. Логистика: интеграция и оптимизация логистических бизнес-процессов в цепях поставок / Учебник под ред. проф. В.И. Сергеева. – М.: Эксмо, 2008. – 944с. (Полный курс МВА).
2.      Иванов Д.А. Управление цепями поставок. – СПб.: Изд-во Политех. ун-та, 2009. – 660с.
3.      Логистика и управление цепями поставок: перспективы в России и Германии / Материалы российско-немецкой конференции по логистике; под ред. Д.А. Иванова, В.С. Лукинского, Б.В. Соколова, Й. Кэшеля. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2010. – 530с.
4.      Управление цепями поставок: Учебник издательства Gower / Под ред. Дж. Гатторны (ред. Р. Огулин, М. Рейнольдс); Перевод с 5-го англ. изд. под науч. ред. д.э.н., проф. В.И. Сергеева.  –  М.: ИНФРА-М, 2008. – 670с.
5.      http://begin.ru/  
6.       http://www.estrat.loreal.com/
7.      http://www.businessbattle.ru/
8.       http://www.trustbydanone.com/
9.      http://beergame.org/ 

Опубликовано № 2 (49) апрель 2012 г.

АВТОР: Сабаткоев Т.Р., Султанов Р.Р.

РУБРИКА Логистическая интеграция и координация, Информационные технологии в логистике и SCM, Современные концепции и технологии в логистике и управлении цепями поставок

Аннотация

В данной статье рассмотрены выгоды от интеграции контрагентов не только внутри отдельно взятой цепи поставок, но и между контрагентами различных цепей поставок по всему миру. На сегодняшний день не существует единого методологического подхода к интеграции с компаниями вне цепи поставок. Однако, при продуманном подходе к предоставлению своей информации все риски от интеграции между контрагентами различных цепей поставок сводятся к минимуму, а выгоды от интеграции с контрагентами из других цепей поставок дают возможность значительно улучшить эффективность каждой отдельной компании, повышая ее конкурентные преимущества. Представлена модель единой информационной системы, связывающая контрагентов различных цепей поставок для сектора FMCG.

Ключевые слова:  цепь поставок интеграция макроуровень FMCG взаимодействие контрагентов уровень запасов уровень возвратов эффект хлыста bullwhip effect рычаг логистики модель Дюпон информационная система

Представим себе актуальные вопросы  для многих современных компаний FMCG-сектора, решение которых позволило бы получить значительный экономический эффект[1]:

• Как реализовать неликвидную продукцию по максимально выгодной цене?
• Как быстро получить информацию от контрагентов по запасам в цепи поставок?
• Как оперативно получать информацию о появлении новинок продукции по всему миру?
• Как быть уверенным в надежности выбранных контрагентов цепи поставок?
• Как получить статистику популярности различных продуктов в другой стране (регионе сбыта)?
• Как побудить контрагентов своих цепей поставок повышать качество продукции и услуг?

Если у поставщика нет предварительной информации о заказах он вынужден делать прогнозы, что приводит к избытку или дефициту запасов (выраженного в замороженном капитале и дополнительных затратах на облуживание запасов или упущенных продажах и снижению лояльности потребителя, соответственно). В современном бизнесе некоторыми передовыми компаниями применяется альтернативный способ управления запасами – они обмениваются информацией по продажам, запасам и маркетинговой активности, что, в свою очередь, ведет к улучшению качества принимаемых решений. Однако среди разработанных на сегодняшний день логистических концепций и технологий по взаимодействию контрагентов в цепи поставок (PR, JIT, DDT, QR, LP, ECR, TLB, VAL, Continuous replenishment, VMI, CPFR и др.[2,3,6]) нет той, что предполагает осуществлять интеграцию контрагентов, относящихся к различным цепям поставок, поднимая интеграцию и возможности оптимизации на качественно новый уровень.

Возможности интеграции с другими цепями поставок

Каждая цепь поставок внутри одной индустрии связана с другими цепями поставок в местах совпадения интересов (пересечения потоков) своих контрагентов: идентичная закупаемая продукция или услуги. Данное утверждение высказали Райс и Хопп в своих работах по доказательству опровержения конкуренций между цепями поставок [1]. Мы сошлемся на их доводы, чтобы показать, что выгоды от интеграции возможно получить не только внутри отдельно взятой цепи поставок, но и между различными цепями поставок одной индустрии (см. рис. 1).

Рис. 1 Иллюстрация совпадения интересов контрагентов из различных цепей поставок

Далее, на примере FMCG индустрии мы покажем, как различные цепи поставок могут повышать эффективность своей деятельности за счет интеграции с контрагентами других цепей поставок.

Пример цепей поставок FMCG рынка

Производители FMCG продукции предпочитают фокусироваться на своей ключевой компетенции - производстве, заключая договоры с дистрибьюторами, которые, имея развитые каналы сбыта, занимаются дальнейшим продвижением продукции производителей на рынок. По результатам проведенного опроса характерными чертами для FMCG рынка являются:

1. Работа с неопределенным спросом.

На FMCG рынке дистрибьюторы берут на себя обязанности по прогнозированию продаж, что, как  следствие неточного прогноза и создания больших запасов,  ведет к  утилизации испорченных продуктов и, в случае  невыполнения заказов торговых сетей, к выставлению штрафов.

1. Поиск новых партнеров для поддержания и расширения бизнеса.

Для поиска партнеров на рынке компании посещают торговые выставки, например, только по FMCG рынку, в Москве участвуют до 2000 компаний в ЭКСПОЦЕНТРе. Участие в подобной выставке требует больших финансовых затрат и ограничено временем проведения выставки (как правило, две недели, раз в год).

1. Реклама и продвижение продукции.

Для повышения эффективности маркетинговых инициатив за отсутствием статистических данных по эффективности той или иной акции, дистрибьюторы вынуждены самостоятельно делать анализ эффективности инициатив или заказывать дорогостоящие отчеты у специализирующихся на этом компаниях, таких, например, как AC Nielsen.

1. 4.      Высокая доля логистических затрат в себестоимости продукции.
2. 5.      Списание неликвидов или затраты связанные с возвратным потоком.

В 2011 году одна из ведущих дистрибьюторских компаний России, специализирующаяся на скоропортящихся продуктах питания, объединила свои поставки через логистического провайдера с другой дистрибьюторской компанией, что привело к возможности сокращения размеров поставок продукции из Германии. На рис. 2 показано как дистрибьютор, закупавший товар Х из Германии целыми фурами (по 32 паллеты), после объединения поставок с другой фирмой, получил возможность увеличить оборачиваемость по данному продукту вдвое, при сохранении прежних объемов продаж (несмотря на то, что время в пути увеличилось на 1 день).

Рис. 2 Динамика запасов дистрибьюторской компании по продукту Х

Более частые поставки меньшими партиями привели к увеличению оборачиваемости запасов данного товара и увеличению «свежести» реализуемых продуктов, что в свою очередь, положительно сказалось на возвратном потоке (рис.3).

Рис. 3 Процент возврата в зависимости от оборота дистрибьютора

Создание единого информационного пространства для контрагентов цепи поставок в позволило бы основным участникам (производителю, дистрибьютору и сетевому розничному оператору) эффективно использовать информацию по запасам в цепи, исключая эффект хлыста (bullwhip effect) [3,4]. Преимущество для сетевого ритейлера заключается в оперативном получении информации по предлагаемому дистрибьютором ассортименту и качеству обслуживания, что позволяет быстро сравнивать цены и популярность продукта среди потребителей. Выгода для производителя – бесплатное получение отчетов по доле, занимаемой продуктом на рынке, отзывы от покупателей, более четкое планирование производства, вследствие имеющегося доступа к информации по запасам у контрагентов цепи поставок. На рис. 4 приведена иллюстрация того, как интеграция в единую информационную систему повлияет на стоимость компании для производителя, дистрибьютора и ритейлера.

Рис. 4 Воздействие на стоимость компании

Можно привести примеры и из других индустрий: поиск нефтяной компанией поставщиков для замены неработающего оборудования (простой которого приводит к дорогостоящим упущенным производственным возможностям); реализация перепроизведенной продукции на вторичный рынок по сниженным ценам и другие. Каждая бизнес-ситуация требует отдельного решения, что свидетельствуют о том, что сегодня отсутствует единый методологический подход к интеграции контрагентов различных цепей поставок.

Описание интегрированной системы

Идея глобальной интеграции контрагентов различных цепей поставок заключается в создании единой информационной системы для поиска и управления данными по продажам и запасам всех участвующих в системе контрагентов (рис.5 а, б).

Рис. 5а Иллюстрация работы системы на уровне одной цепи поставок

Рис. 5б Иллюстрация работы системы на уровне нескольких цепей поставок

Создание глобальной интегрированной системы предполагает решение следующих основных задач:

• Разработка методологии построения единой информационной системы для интеграции контрагентов различных цепей поставок.
• Обоснование методологических принципов формирования системы для интеграции контрагентов различных цепей поставок.
• Формирование модели и описание модулей системы интеграции контрагентов различных цепей поставок.

Для обеспечения интеграции между цепями поставок можно выделить 2 основных модуля:

1. Управление запасами - модуль содержит информацию по запасам и продажам интегрировавшихся в системе контрагентов и служит для:

а) расчета KPI по каждому контрагенту цепей поставок и выявления «узких мест»;

б) управления запасами в цепях поставок.

1. Единая информационная платформа - модуль содержит информацию по интегрируемому контрагенту, цепи поставок, к которой он относится, и служит для:

а) составления каталога фирм для поиска партнеров по каждой задаче;

б) поиск/реклама новинок продуктов по всему миру;

в) создания электронной площадки для проведения тендеров;

г) создания платформы для проведения благотворительных акций.

Для организации общего ресурса, консолидирующего на постоянной основе информацию по запасам и продажам от  каждой компании цепи поставок, необходимо выполнение следующих принципов/условий:

• участие в системе построено на бесплатной основе;
• контрагенты устанавливают разграничения по доступности информации другим контрагентам цепей поставок, как по виду информации, так и по каждому конкретному контрагенту;
• доступ к информации в системе осуществляется только после интеграции контрагента в систему (предоставления данных на ежедневной основе).

При выполнении данных условий минимизируются риски участия в подобной интегрированной системе для каждого из контрагентов.

Открытие доступа к общей базе данных контрагентам, интегрировавшимся в единую информационную систему, позволило бы разрешить актуальные вопросы многих компаний, открывая возможности по созданию новых сервисов (табл.1).

Таблица 1 Функции интегрированной системы

Перспективы проекта

В ходе проводимых интервью и анализа годовых отчетов крупных FMCG компаний за 2011 год было выяснено, что для данной индустрии характерна следующая статистика:

• Средняя маржинальная прибыль ~18%.
• Оборачиваемость запасов 18-36 дней.
• Уровень запасов без планов продаж относительно общего уровня запасов ~10%.
• Потенциальное увеличение прибыли за счет сокращения неликвидных запасов ~4%.

С учетом того, что на сегодняшний день не существует готового инструмента для интеграции контрагентов из различных цепей поставок, основными мотивами для каждого из контрагентов цепи поставок  интегрироваться в глобальную систему являются следующие (табл. 2).

Таблица 2 Основные мотивы контрагентов цепей поставок для вхождения в глобальную интегрированную систему

Таким образом, успех участия в данной глобальной системе основан не только на доверии между контрагентами, а на коммерческом интересе каждого отдельного участника цепи поставки. Создание единой информационной платформы для осуществления взаимодействия контрагентов цепей поставок и развитие данного ресурса в перспективе открывает новые возможности повышающие эффективность движения материальных потоков, создавая возможности организации новых сервисов[4]:

• Понимание потребностей покупателей благодаря опросамотносительно того, какой продукт они хотят видеть на рынке;

• Совместное использование логистических компанийдля оптимизации затрат;

• Интеграция бизнес-планов контрагентов с целью автоматического расчета финансовой надежности контрагентов цепи поставок для их кредитования;

Резюме               

При продуманном подходе к предоставлению информации в глобальную систему многие риски от интеграции между контрагентами различных цепей поставок сводятся к минимуму, а выгоды от участия в подобной системе дают возможность значительно улучшить эффективность каждой отдельной компании, повышая ее конкурентные преимущества. Использование описанных в статье инструментов интеграции контрагентов из различных цепей поставок может оказать значительное влияние на их развитие: конкуренция станет более совершенной, качество продукции и услуг увеличится.

Литературные источники

1. APICS. Supply Chain Fundamentals. APICS, 2006.
2. APICS. Building Competitive Operations, Planning, and Logistics. APICS, 2006.
3. APICS. Managing Customer and Supplier Relationships. APICS, 2006.
4. APICS. Using Information Technology to Enable Supply Chain Management and Cumulative Course Index. APICS, 2006.
5. Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов / Под общ. ред. проф. В.И. Сергеева. М.: ИНФРА-М, 2004.
6. Логистика: Учебник /В.В. Дыбкая, Е. И. Зайцев, В.И. Сергеев, А.Н. Стерлигова; под ред. В.И. Сергеева. – М. : Эксмо, 2009. - 944с. – (Полный курс MBA).
7. Gartner Research: Supply Chain Management Application Trends. 30, November 2010.

ССЫЛКИ