Производственно-экономическое планирование цепи поставок Магнитогорского металлургического комбината

Оцените материал
(2 голосов)

Опубликовано № 1 (66) февраль 2015 года

АВТОРЫ: Еремин А.А.Рузанкин В.К.Солодовников В.В.

РУБРИКА Корпоративная логистика промышленных компанийЛогистика производстваПланирование в цепях поставок 

Аннотация 

В статье рассматриваются практические аспекты организации процесса производственно-экономического планирования с использованием методов линейного программирования на одном из крупнейших российских металлургических предприятий.

Приведен анализ процесса планирования на предприятии до внедрения улучшений. Определены его основные недостатки, заключающиеся в значительном упрощении модели, отсутствии масштабируемости, отсутствии возможности по оптимизации. Сделан вывод о необходимости формализации процесса планирования, разработки экономико-математической модели цепи поставок предприятия в специализированном инструментарии с возможностью ее последующей оптимизации.

 Отмечено, что основой для формирования нового процесса производственно-экономического планирования стали собственный опыт предприятия, а также элементы концепции управления цепью поставок от Global Supply Chain Forum (GSCF). В частности были использованы элементы и принципы создания процесса управления спросом GSCF.

Рассмотрены ключевые этапы внедрения системы планирования. Отмечена высокая трудоемкость и важность проектирования и создания целостной качественной кодификации позиций планирования.

Определены технологии производственно-экономического моделирования цепи поставок и обоснована целесообразность их применения. Отмечено, что интегрированный подход к среднесрочному моделированию на основе методов линейного программирования позволяет компании формировать целостное понимание ключевых факторов, оказывающих влияние на конечный результат, своевременно выявлять возникновение неблагоприятных ситуаций и определять наилучшие альтернативы деятельности предприятия.

В заключении дано описание достигнутых результатов на металлургическом предприятии, приведено обоснование экономической целесообразности внедрения улучшений.

Ключевые слова оптимизация планов производственно-экономическое планирование математическое программирование Global Supply Chain Forum управление спросом GSCF металлургия кодирование  позиций управление заказами архитектура системы

 

Одними из ключевых стратегических задач развития Магнитогорского Металлургического Комбината (далее ММК) являются удовлетворение текущих и перспективных потребностей клиентов, расширение высококачественного сортамента производимой продукции, фокус на наиболее маржинальных/прибыльных географических рынках сбыта. Усложнение цепи поставок ММК и планы по ее  расширению определили потребность комбината в повышении эффективности процесса производственно-экономического планирования, разработки и внедрения экономико-математической модели для оптимизации сортамента производимой продукции с учетом существующих и будущих производственно-логистических ограничений.

Проект по оптимизации производственно-экономической деятельности стал одним из ключевых компонентов долгосрочной стратегии ММК, направленной на укрепление лидирующих позиций компании на российском и мировом рынках производства стали. Одной из первоочередных задач, которые ставил ММК перед проектом, была интеграция среднесрочного планирования закупок, производства, транспортировок, сбыта и финансов в рамках единой модели. Создание такой модели должно было позволить не только нивелировать риски, связанные с расширением деятельности комбината, но и поднять существующий процесс планирования на качественно новый уровень.

Проект стартовал осенью 2010 года, а уже во второй половине 2011 года система производственно-экономического планирования была успешно запущена в промышленную эксплуатацию. В рамках настоящей статьи рассматривается основные изменения в процессе производственно-экономического планирования ММК, связанные с внедрением проекта, достигнутые результаты, и приобретенный опыт. В заключении приведены выводы авторов. Материалы статьи структурированы следующим образом:

  • описание компании ММК до внедрения нового процесса планирования;
  • организация нового процесса производственно-экономического планирования;
  • внедрение системы планирования;
  • результаты;
  • выводы.

 

 

Описание компании ММК до внедрения нового процесса планирования

 

ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» входит в число крупнейших мировых производителей стали и занимает лидирующие позиции среди предприятий черной металлургии России [12]. Активы компании в России представляют собой крупный металлургический комплекс с полным производственным циклом, начиная с подготовки железорудного сырья и заканчивая глубокой переработкой черных металлов (см. Рисунок 1). ММК производит широкий сортамент металлопродукции с преобладающей долей продукции с высокой добавленной стоимостью.

Рисунок 1 - Производственно-логистическая цепь поставок ММК

На момент старта проекта по оптимизации производственно-экономической деятельности прогноз продаж компании формировался для нескольких десятков групп товарной продукции с учетом доступных ресурсов на планируемый период. На основании этого прогноза формировался производственный план продаж путем разукрупнения этих групп на группы товарной продукции по рынкам сбыта (экспорт, СНГ, Беларусь) и каналам (направлениям) продаж на внутреннем рынке. После этого создавалась  производственная программа и проводилась калькуляция себестоимости. В системе бюджетирования использовался тот же уровень детализации. Основным инструментами для планирования и калькулирования плановой себестоимости были MS Excel и корпоративная информационная система ММК. Основными недостатками данного подхода являлись: значительное упрощение модели, отсутствие масштабируемости, отсутствие возможности по оптимизации. Все вышеперечисленное определяло необходимость в формализации процесса планирования, разработки экономико-математической модели цепи поставок ММК в специализированном инструментарии с возможностью ее последующей оптимизации.

 

Организация процесса производственно-экономического планирования

 

Основная цель процесса Производственно-экономического планирования - создание среднесрочных бизнес планов предприятия, отличающихся прозрачностью, согласованностью и подотчетностью. Прозрачность достигается в том случае, когда бизнес планы понятны и приняты к исполнению всеми заинтересованными участниками процесса. Согласованность достигается путем организации эффективного процесса совместного планирования, в рамках которого участники имеют возможность предоставить для совместного обсуждения свое видение ситуации. Подотчетность подразумевает под собой ответственность участников процесса за исполнение принятого плана.

Внедрение нового процесса производственно-экономического планирования базировалась с одной стороны на накопленном опыте компании ММК в области планирования, с другой стороны учитывались лучшие практики и методология управления цепями поставок [1-5,7,11,14,15]. В частности, в рамках разработки нового процесса производственно-экономического планирования в ММК использовались подход по созданию процесса управления спросом от Global Supply Chain Forum [1,2] (см. рисунок 2).

 

Рисунок 2 – Подход по созданию процесса управления спросом от Global Supply Chain Forum

 

Также были использованы основные принципы организации процесса управления спросом от GSCF (см. рисунок 3).

 

Рисунок 3 – Основные принципы организации процесса управления спросом от GSCF

 

Как и на большинстве ведущих российских металлургических предприятий, производственно-экономическое планирование в ММК осуществляется на месячной основе и состоит из двух основных шагов: прогнозирование спроса, синхронизация спроса с имеющимися производственными мощностями.

Очень сложно переоценить важность процесса прогнозирования спроса [10,11,19]. Прогноз продаж определяет на будущее вероятностные характеристики спроса и является основой для планирования всей цепи поставок компании. 

Процесс прогнозирования спроса начинается со статистического прогнозирования будущих продаж на основании имеющейся информации об отгрузках продукции в прошлом. Прогнозы включают в себя ожидания и оценки по имеющейся сезонности, цикличности, а также по существующим трендам в спросе. 

Прогноз, полученный на этом шаге, как правило, носит предварительный характер. Участие специалистов из подразделения Сбыта, знающих потребности клиентов и текущие рыночную ситуацию,  необходимо для того, чтобы базовые статистические оценки превратились в прогноз продаж, за который Сбыт готов нести ответственность. 

В то же время другие вовлеченные подразделения, могут также внести свою лепту в формирование окончательного согласованного прогноза продаж.

Результатом этого процесса является прогноз потребностей рынка в разрезе используемых размерностей в денежном и натуральном выражении, который не ограничен имеющимися производственными мощностями. Прогноз также содержит информацию о приоритетности спроса. Прогноз продаж является ключевой исходной информацией для второго этапа процесса – синхронизация спроса с имеющимися производственными мощностями. Этот этап является краеугольным камнем всего процесса. Именно здесь спрос в виде прогноза продаж и предложение в виде производственных мощностей и запасов балансируются в соответствии с заданными бизнес целями предприятия. 

Для данного этапа особенно подходит определение процесса планирования как науки поиска и анализа альтернатив для принятия рациональных решений. Для этих целей сначала разрабатывается бизнес модель предприятия. После того как модель верифицирована на основании истории или на основании экспертных оценок, возможно ее использование для оценки результатов принятия тех или иных управленческих решений.  Отличительной особенностью применения методов математического моделирования является возможность быстрого расчета и сравнительного анализа большого количества вариантов планов. Традиционный подход зачастую едва позволяет просчитать и проанализировать в отведенное время один единственный вариант.  

Основной исходной информацией для процесса Производственного-экономического планирования являются:

  • прогноз с заданной приоритетностью в тоннах в разрезе продуктовой, потребительной и временной размерностей;
  • техкарты-маршруты производства;
  • информация о входящих запасах позиций в тоннах;
  • производительности, формулы (нормы расхода), экономические показатели;
  • выходы годного для производственных процессов;
  • график ремонтов и простоев оборудования;
  • уровни минимальных, максимальных и целевых запасов для различных местоположений;
  • приоритетность заказов исходя из коммерческих и стратегических соображений.

 

Результатом работы системы Производственно-экономического планирования является укрупненный помесячный план снабжения, производства и сбыта предприятия на скользящем горизонте планирования до 18 месяцев. Основные результаты включают в себя:

  • уровень загрузки каждого производственного ресурса;
  • план производства в запас для обеспечения бесперебойности поставок в случае ремонтов ресурсов;
  • оптимальный сортамент производства;
  • план отгрузок в разрезе продукции;
  • оценка ожидаемого выхода годного;
  • потребности в снабжении;
  • оценка запасов и незавершенной продукции на конец каждого интервала планирования в разрезе продукции и процессов;
  • план сбыта, который определяет, какой объем заказов для каждого продукта должен будет быть удовлетворен;
  • оценка финансовой составляющей планов для целей последующего сравнительного анализа альтернатив.

Следует отметить, что основная функция Производственно-экономического планирования - предоставить возможность руководству просчитать последствия принятия тех или иных управленческих решений заранее и оценить их бизнес эффект. Новый процесс планирования ММК, который основан на применении методов математического моделирования, позволяет эффективно решать эти задачи.

 

Внедрение системы планирования

 

Создание новой системы планирования осуществлялось поэтапно. При проектировании выбирались наиболее эффективные подходы к моделированию производственного комплекса предприятия, а также рассматривался опыт российских металлургических предприятий по управлению цепями поставок и международная практика применения систем планирования цепей поставок.

Одним из ключевых и продолжительных этапов при создании модели был этап подготовки исходных данных. В частности большой объем трудозатрат пришелся на проектирование и создание целостной кодификации позиций планирования.

Практический опыт показывает, что уровень детализации позиций планирования оказывает существенное влияние на эффективность и жизнеспособность системы планирования.

Продукция, полуфабрикаты и сырье в компании, как правило, для разных задач кодируется по-разному. Бухгалтерия дифференцирует позиции, исходя из задачи корректного исчисления затрат. Сбыт использует наименования позиций, которые наиболее хорошо служат для определения потребностей рынка. Подразделения планирования кодируют позиции исходя из задачи корректного моделирования маршрутов производства. Настоящим вызовом в такой ситуации становиться задача интерпретации этих позиций между различными службами, приведение их к единому знаменателю.  

В компании ММК для решения этой задачи был внедрен подход на основании лучших практик, согласно которому в компании ведется строго иерархическая структура кодирования позиций (см. рисунок 4). На вершине иерархии располагаются позиции прогнозирования. Эти позиции содержат  характеристики продукции, которые необходимы для эффективного общения покупателей и продавцов. На втором уровне иерархии находятся позиции планирования, которые соотносятся с позициями прогнозирования как многие к одному. В основании иерархии находятся позиции учета. Эти позиции также соотносятся с позициями планирования как многие к одному.    

 

 

Рисунок 4 – Иерархическая структура кодирования позиций

Проектирование позиций планирования это всегда вопрос поиска компромиссов. Детализация позиций планирования должна быть достаточной для оптимизации производства при этом не должна быть избыточной с точки зрения затрат времени и сил на ее поддержку в актуальном состоянии. В компании ММК такой уровень детализации был найден – не более 800 позиций готовой продукции. Данный уровень был определен на основании сравнительного анализа с другими ведущими металлургическими предприятиями и собственными экспертными оценками специалистов ММК.

При создании модели планирования одним из основных требований, предъявляемых к ней, являлось наличие возможности формирования оптимального портфеля заказов. Необходимо было обеспечить возможность не просто расчета объемного плана,   сбалансированного  по спросу и имеющимся производственным мощностям, а возможность подбора заказов, которые обеспечивали бы предприятию максимальную маржинальную прибыль.

Традиционным подходом при анализе маржинальности альтернативных заказов является анализ заказов на основании показателя удельной прибыли. То есть, из выручки от продаж 1 тонны продукции вычитается затраты на производство 1 тонны продукции. Результаты двух альтернативных заказов сравниваются, и выбирается заказ с наибольшей удельной маржинальной прибылью.

Для того чтобы более наглядно продемонстрировать результат применения такого подхода рассмотрим следующий пример. Имеется два заказа, каждый из которых использует один и тот же ограниченный по мощности ресурс. Первый заказ на рулон горячекатаный шириной 800 мм имеет маржинальную прибыль $ 250 за тонну, другой заказ на горячекатаный рулон шириной 1100 мм имеет маржинальную прибыль $ 225 за тонну. Оба заказа нуждаются в обработке на стане горячей прокатки и порезке на АПР, которые ограничены по мощностям. При этом производительность горячего стана и АПР для заказа на рулон шириной 800 мм – 400 тонн в час, для рулона шириной 1100 мм – 470 тонн в час. Таким образом, за один и тот же час работы стана горячей прокатки и АПР заказ на рулон шириной 800 мм принесет $ 100 000 прибыли, тогда как заказ на рулон шириной 1100 мм принесет уже $ 105 750 прибыли. Таким образом, несмотря на начальные предположения о прибыльности заказов, заказ на рулон шириной 1100 мм более выгоден с экономической точки зрения.

Существуют множество причин, стратегического и коммерческого характера, почему наиболее прибыльный сортамент не всегда идет в производство. Однако в случае благоприятной ситуации на рынке оптимизация производимого сортамента продукции становиться очень важным фактором повышения экономической эффективности компании. Оптимизация производства также важна и в случае падения спроса на рынке. В этом случае компания за счет использования оптимизационных технологий имеет возможность сократить свои издержки и тем самым предложить более выгодные условия для своих потребителей по сравнению с конкурентами. 

Исходя из всех этих соображений, в качестве основы будущей системы планирования в ММК были выбраны методы математического программирования, в частности методы линейного программирования. Эти методы уже на протяжении многих лет успешно  применяются в промышленности, сельском хозяйстве, логистике, системе здравоохранения [6,8,9,13,16-18]. Математическая модель любой задачи линейного программирования включает: целевую функцию, оптимальное значение которой (максимум или минимум) требуется отыскать; ограничения в виде системы линейных уравнений или неравенств; требование неотрицательности переменных. Ключевыми особенностями этого метода являются: детерминированность; динамичность; оптимальность.

В целом архитектуру системы планирования ММК можно представить в виде четырех взаимодействующих блоков (см. рисунок 5).

 

Рисунок 5 – Архитектура системы планирования

 

Основные функции блоков системы планирования приведены в таблице 1.

 

 


Таблица 1 Функции блоков системы планирования

 

Блок Системы

Основные функции

Блок ведения исходных данных

Ведение нормативно-справочной информации для планирования

Формирование исходных данных

Контроль исходных данных

Управление доступом на ведение исходных данных

Управление обменом данными

Блок интеграции

 

Обеспечение обмена данными

Проверка исходных данных

Хранение версий исходных данных и версий результатов планирования

Блок моделирования

Расчет плана

Сценарный анализ

Блок аналитической отчетности

Формирование аналитической отчетности

 

С запуском системы планирования на основе методов линейного программирования ММК перешел на интегрированный подход к среднесрочному планированию. Созданная модель цепи поставок ММК отражает весь производственный цикл предприятия и включает в себя собственных и внешних поставщиков сырья и материалов, агло-коксо-доменное производство, сталеплавильное производство,  прокатное производство с  дальнейшим переделом, рынки сбыта. Планирование в рамках единой модели позволяет ММК формировать целостное понимание ключевых факторов, оказывающих влияние на конечный результат, своевременно выявлять возникновение неблагоприятных ситуаций и определять наилучшие альтернативы деятельности комбината.

 

Результаты

 

Реализация проекта по внедрению системы производственно-экономического планирования позволила ММК получить важные конкурентные преимущества сразу в нескольких областях деятельности: производственной, сбытовой и финансовой.

В части сбытовой деятельности обеспечены возможности для:

  • определения оптимального варианта удовлетворения спроса в условиях существующих рыночных и производственно-технологических ограничений;
  • оптимизации сортамента производимой и реализуемой продукции на основе ее прибыльности с учетом производственных ограничений;
  • предоставления месячных квот для приема фактических заказов клиентов.

В части производственной деятельности обеспечены возможности для:

  • повышения качества планирования производства;
  • обеспечения прозрачность процесса планирования производства по всей технологической цепочке.

В части финансовой деятельности обеспечены возможности для:

  • проведения оценки себестоимости в части переменных затрат по группам и видам продукции, рынкам сбыта;
  • формирования исходных данных для процесса бюджетирования.

 

Выводы

 

На сегодняшний день одним из основных путей повышения эффективности производственно-экономического планирования является синтез высокоинтеллектуального математического  инструментария с улучшаемыми бизнес процессами. Результатом этого синтеза является комплексное улучшение в деятельности предприятия. Улучшения затрагивают производственную, сбытовую и финансовую области.

Повышение эффективности производства достигается за счет: увеличения объемов отгрузки, повышения оборачиваемости запасов, увеличении выхода годного, снижения производственных затрат. Повышение эффективности сбытовой области достигается за счет: оптимизации портфеля заказов, повышения гибкости удовлетворения запросов потребителей.

Повышение эффективности производства и сбыта неизбежно ведут к улучшению финансовых показателей компании, а именно: увеличение выручки за счет удовлетворения больших объемов и более гибкой ценовой политики, сокращение производственных затрат за счет более оптимального планирования операций.

 

 

 

ЛИТЕРАТУРА

 

  1. Croxton K.L., Lambert D.M., García Dastugue S.J., Rogers D.S. The Demand Management Process. - The International Journal of Logistics Management, Vol. 13 Iss: 2, 2002. - pp.51 – 66
  2. Lambert D. Supply Chain Management: Processes, Partnerships, Performance. 3rd Edition. – Supply Chain Management Institute, 2008. – 431 p.
  3. Supply Chain Management Fundamentals v 1.1. - APICS, 2006. – 170 p.
  4. Supply Chain Operations Reference Model v 10.0. - Supply Chain Council, 2010. – 856 p.
  5. Wallace T. Sales and Operations Planning – The How-To Handbook. – T.F. Wallace & Company, 1999. – 133 p.
  6. Wayne L. Winston. Operations research: applications and algorithms. PWS-Kent Pub. Co., 1991, 1262 p.
  7. Wight O. An Executive Guide to Integrated Business Planning. – Oliver Wight EAME LPP. -16 p.
  8. Бережная Е.В. и Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем. М.:Финансы и Статистика, 2006. – 432 с.
  9. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. — М.: Наука, 1988. 206 с.
  10. Елисеева И.И. Эконометрика: учебник. -  М.: Финансы и статистика, 2002
  11. Карминский С.А. и др. Информатизация бизнеса: концепции, технологии, системы. - М.:ФиС, 2006. – 624 с.
  12. Официальный сайт ММК http://www.mmk.ru/about/about_the_company/looking_into_the_future/ (2015)
  13. Плотников А. Д. Математическое программирование = экспресс-курс. — 2006. — С. 171. — ISBN 985-475-186-4
  14. Сергеев В.И. Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов, М.:Инфра-М, 2005. – 975 с.
  15. Сергеев В.И. Управление цепями поставок. Учебник. М.:Юрайт, 2015. - 480 с.
  16. Таха Х. Введение в исследование операций. 7-е издание.  М.:Вильямс,  2005. -912 с.
  17. Шапиро Д.  Моделирование цепи поставок. СПб.:Питер, 2006 г. -720с.
  18. Шимко П.Д. Оптимальное управление экономическими системами. СПб.:Бизнес-пресса, 2004. -240с.
  19. Электронный учебник по Статистике Statsoft [http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm] (2015)
Прочитано 5417 раз

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