Опубликовано №6 (71) декабрь 2015 г.

АВТОР: Конвичка Д., Солодовников В. В. 

РУБРИКА  Планирование в цепях поставок Логистика производства Корпоративная логистика промышленных компаний Информационные технологии в логистике и SCM

Аннотация

В статье рассматриваются особенности современных систем Инновационного планирования и составления графиков работы оборудования (Advanced Planning and Scheduling - APS). Приводятся различные определения этого класса систем. Указывается, что анализ опыта внедрений рассматриваемых систем позволяет сделать вывод о ряде недостатков, которые не позволяют им решать определенный спектр задач в условиях комплексных сред планирования. Систематизируются ключевые характеристики комплексных сред планирования, наличие которых ограничивает возможность эффективного внедрения стандартных APS систем, включая: уникальность технологических процессов; масштаб и комплексность; сложность формализации и непредсказуемость; волатильность и чувствительность к изменениям. Формализуются ключевые особенности, позволяющие классифицировать новое поколение рассматриваемого класса систем. Предлагается определение для APS систем нового поколения. Приводится сравнительный анализ систем планирования нескольких поколений: MRP II, APS I, APS II. В заключении приводятся примеры внедрений APS систем нового поколения в таких компаниях как: Trinicke Zelezarny, Чехия; TimkenSteel, США; Корпорация ВСМПО-АВИСМА, Россия.  

Ключевые слова: 


APS системы хорошо известны среди профессионалов во всем мире [6,8,13,15-17,23]. Существует множество примеров успешных внедрений этого типа систем в разных индустриях, результатом которых стала высокая ценность бизнеса для данных предприятий [3,13]. В то же время, можно выделить некоторое количество проектов, где стандартные APS технологии не привели к ожидаемым результатам и даже ухудшили ситуацию [7,9,10,13]. Авторы статьи предлагают объяснение, согласно которому многие из этих ошибок связаны с характеристиками/недостатками стандартных APS систем, которые неспособны решать ряд задач.

Недавний опрос авторов представляет специфические особенности внутренней среды предприятий, наличие которой ограничивает возможности эффективного использования стандартных APS систем в отдельных случаях. Чем больше специфических особенностей можно выделить во внутренней среде компании, тем больше ограничены возможности применения APS систем для эффективного планирования. Для внутренней среды, которая значительно зависит от подобных характеристик, авторы предлагают использование термина «комплексные среды планирования».

В этой статье авторы анализируют стандартные APS технологии (далее они будут называться «первое поколение APS») и их недостатки по сравнению с возможностями использования комплексных сред планироваия.

Также анализируются характеристики нового поколения APS систем и предлагаются отличительные признаки обновленного определения APS. В статье приводится сравнительный анализ технологий планирования. В конце работы рассматриваются практические примеры внедрения нового поколения APS систем.

Первое поколение APS

Существует множество различных определений APS систем.

APS – это набор технологий, бизнес-процессов и метрик производительности, которые позволяют производственным компаниям более эффективно конкурировать на мировом рынке. Эти технологии включают в себя компьютерное программное и аппаратное обеспечение, которое позволяет компании изменить процесс планирования, составления графиков, прогнозирования и распределения, а также взаимодействовать с клиентом и поставщиками [12].

APS – это система, которая является своего рода «зонтиком» над всей цепью поставок, позволяя таким образом получать информацию в режиме реального времени, с помощью которой считается реалистичный план, способный обеспечить быстрое реагирование на запросы клиента [14].

Согласно словарю APICS [2], APS система определяется следующим образом: Технологии, которые позволяют осуществлять анализ и планирование логистики и производства в течение краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного периода. В качестве APS системы можно рассматривать любую компьютерную программу, которая использует развитый математический алгоритм и/или логический узел для того, чтобы выполнить оптимизацию или симуляцию планирования хода производства,   снабжения, планирования капиталовложений, ресурсов, прогнозирования, управления спросом и т.д. Эти технологии одновременно учитывают ряд ограничений и регламентирующих правил, чтобы обеспечить планирование и составление графиков в режиме реального времени, поддержку принятия решений, доступность запасов и возможность изготовления товара к определенному сроку. Чаще всего APS система обрабатывает и оценивает многофакторные сценарии.

Согласно Ivert [11], использование большого количества определений для описания APS системы создает проблемы, связанные с формированием единой концепции, например для долгосрочного планирования и оптимизации (APO), планирования цепи поставок (SCP) и сотрудничества в цепях поставок. Кроме того, многие подходы перекрывают друг друга: в результате, становится затруднительным получить четкую картину о функционале и назначении каждого элемента. Например, модули APS системы зачастую объединены с модулями ERP системы, поэтому определить, какие модули относятся к каждой из систем, достаточно сложно. Другое объяснение неопределенности, связанной с описанием APS систем, являются следующим: поставщики программного обеспечения называют свои решения APS, но при этом функциональность этих решений серьезно отличается у разных поставщиков. Что касается ERP систем, крупные разработчики успешно достигли адекватного уровня функциональных возможностей, что помогло им занять лидирующие позиции на рынке. Небольшое количество специалистов в области цепи поставок смогли не отставать от поставщиков ERP систем и предлагают подобное программное обеспечение.

Все это приводит к выводу, что не всегда легко определить современные особенности APS систем в сравнении с предыдущими вариантами с использованием существующих определений. Именно поэтому одним из распространенных способов описания современных APS систем является рассмотрение их в свете общеизвестных недостатков их предшественников. Одним из ключевых факторов отличия APS от предыдущих систем можно рассматривать следующее:

В отличие от прошлых систем (комментарий автора: ERP/MRP II), APS одновременно планирует и составляет график производства, основываясь на доступных материальных, трудовых ресурсах и производительности предприятия [1,4].

Это описание хорошо отражает суть характеристик APS систем. Важно подчеркнуть, что наряду с производительностью возможно отследить и трудовые ресурсы – таким образом, можно сказать, что планирование происходит совместно с учетом доступных материалов и мощностей. Также необходимо отметить, что в предложении выше слово «совместно» в основном относится к анализу материалов и пропускной способности, а не к планированию и составлению графиков.

Вышеуказанное определение не покрывает те области, где недостаточно рассматривать только доступные материальные ресурсы и пропускную способность. В пример можно привести такие сферы, в которых важную роль играют особые ограничения, имеющие как технологическое, так и любое другое происхождение. Первое поколение APS технологий не имеет возможности рассматривать данные ограничения. Соответственно, создаваемый план, не учитывающий подобные условия, будет иметь меньшую ценность (как с точки зрения выполнимости, так и с точки зрения связанных выгод).

Пример: Производители сортовой стали работают с сотнями различных групп прочности [5,18,19,21], которые варьируются благодаря их химическому составу. Таким образом, химический состав стали является важным ограничением с серьезным влиянием на планирование материального потока в целом. Если подобная компания будет рассматривать только доступность материалов и пропускную способность, план не будет в достаточной мере применим как средство управления без дальнейших корректировок.

Невозможность работы с особыми ограничениями не является единственным недостатком первого поколения APS систем. Теперь отметим, что комплексные среды планирования – это те, в которых первое поколение APS систем не достигло нужных результатов. Оставляя без внимания «субъектный» аспект приведенного кейса (указанного по причине готовности компании к изменениям процессов, качеству APS системы и возможностей команд внедрения инвестора и поставщика), это будет производственная среда со следующими характеристиками:

1. Высокий уровень уникальности 

Это касается сфер, в которых помимо доступности материалов и/или производственных мощностей, значительную роль играют другие ограничения. Это сферы, где требования к расчетам, которые рассматриваются APS системой, настолько уникальны, что не могут быть адекватно учтены таким образом, чтобы было возможно осуществить параметризацию алгоритмов планирования, которыми снабжены APS система. Как следствие, необходимо наличие возможности изменять алгоритмы планирования или создавать новые. Таким образом, авторами определено первое условие, которое связано с комплексными средами планирования: это наличие возможности осуществлять значительные изменения в алгоритмах планирования или создавать новые специальные алгоритмы.

Другая сложность связана с тем, что природа подобных ограничений требует использования нескольких методов решения.

2. Высокая степень сложности и широкая область применения

Как следствие высокой степени сложности и масштабов среды, может появиться необходимость использовать несколько блоков планирования (с поддержкой возможности планирования со стороны нескольких пользователей). Особенно подобная необходимость возникает в случае, когда существует крайне низкая степень уверенности в том, что один блок планирования сможет справиться со всеми составляющими и/или областью применения. Это также касается случая, когда дополнительный блок планирования приносит большое количество важной информации, возможностей и ноу-хау в процесс планирования (которые не могут быть приняты в расчет без данного блока).

3. Ограниченные возможности описания и низкая возможность прогнозирования

Следствием данного недостатка является рост объема планирования, осуществляющегося вручную. Соответственно, возможность достичь высокого уровня автоматизации ограничена и роль сотрудника отдела планирования растет, поскольку увеличивается количество действий, совершаемых им. Таким образом, растет роль эффективной поддержки принятия решений с акцентом на возможности настройки, динамические характеристики и эффективность рабочей среды планировщика.

4. Высокая непредсказуемость и чувствительность к изменениям 

Результатом данного недостатка является необходимость наличия возможности быстрого перепланирования. Однако, быстрое изменение планов обуславливается достижением высокого уровня детализации модели планирования (в данном случае, это в первую очередь касается возможности включать особые ограничения среды в модель – см. пункт 1 выше) и высоким уровнем интеграции всех процессов планирования. Помимо этого, в некоторых случаях существует необходимость включения многовариантых алгоритмов и построения высокоэффективной команды планировщиков.

Представляется, что чем больше характеристик комплексных сред планирования связаны с рассматривающейся средой планирования, тем более ограниченных результатов можно достичь в данных условиях с помощью первого поколения APS cистем.

В таблице 1 (вторая колонка) представлены краткие комментарии, указывающие на то, как вышеперечисленные потребности рассматриваются и удовлетворяются в рамках стандартных APS технологий, используемых в комплексных средах  планирования.

Таблица 1- Требования комплексных сред планирования

Потребность, существующая в комплексной среде планирования

Как потребность удовлетворяется стандартными APS технологиями

Возможность осуществлять значительное количество изменений алгоритмов планирования и создавать новые алгоритмы

Изменение и создание кастомизированных алгоритмов обычно невозможно

 

Использование более, чем одного метода осуществления расчетов для плана/графика

Такая возможность не является распространенной: обычно у APS системы есть 1 метод, который подходит для решения ограниченного круга проблем (например, для планирования материалов и мощностей в соответствии с их доступностью)

Необходимость включения многовариантых  алгоритмов в рамках осуществления процесса планирования

Если APS система предусматривает возможность одновременного использования несколькими пользователями, это обычно приводит к скрытым конфликтов в рамках процесса планирования и, как следствие, к снижению ценности плана

Необходимость возможности кастомизации и создания эффективной рабочей среды

Индивидуализация (как с точки зрения индивидуальной установки, так и для отдельного планировщика) обычно ограничена параметризацией. Существенные изменения инструментов или включение дополнительных инструментов, как правило, невозможно.

Возможность достичь высокого уровня автоматизации и интеграции всех этапов процесса планирования

В сложной среде, где нельзя обойтись одним решением для осуществления процесса планирования, чаще всего используется концепция построения системы планирования посредством комбинации узкоспециализированных продуктов для планирования и/или составления графиков. Однако, данный подход серьезно ограничивает достижимый уровень автоматизации и интеграции

Необходимость высокоэффективной команды планировщиков

Стандартные APS технологии не связаны с поддержкой управления командой планировщиков

 

APS системы нового поколения и отличительные признаки обновленного определения APS

Примем за данность, что APS технологии продолжат развиваться и что APS останется термином, используемым для технологий планирования, которые на данный момент отличаются своей эффективностью. Однако, для того, чтобы термин «APS» продолжал использоваться для большинства эффективных систем планирования, невозможно обойтись без предложения другого определения, кроме созданных для APS систем. Необходимо отметить, что APS системы нового поколения должны обеспечивать по-настоящему эффективные технологии планирования даже для комплексных сред планирования. Они должны обеспечивать технологии, которые смогут удовлетворить все потребности (указанные в таблице 1) комплексных сред планирования.

Кроме того, наступает момент, когда необходимо отразить разницу между поколениями APS систем в отличительных признаках обновленного определения. Предлагается следующее описание:

В отличие от первого поколения APS систем, новое поколение поддерживает эффективное планирование и составление графиков процесса удовлетворения спроса, принимая во внимание важные ограничения.

Можно перечислить следующие изменения (в сравнении с первоначальным определением):

A) Значимые ограничения вместо доступных материалов и производственных мощностей

Первоначальная фраза «планы… доступные материалы, трудовые ресурсы и производственные мощности» заменена на «принимая в расчет важные ограничения». Несмотря на то, что материальные ресурсы и производственные мощности является ограничениями, существующими в большинстве производственных процессов, многие предприятия также обременены некоторым количеством других ограничений. В то же время, некоторые из них могут быть настолько значимыми, что пока они не принимаются в расчет в течение осуществления процесса планирования, они могут сделать конечный план неприменимым.

«Значимость» является относительным понятием. Невозможно объективно определить, что является значимым, а что нет. Однако, справедливо, что чем более совершенным должен быть финальный план, тем более полный набор существующих ограничений необходимо рассматривать, начиная от самых важных и заканчивая самыми незначительными.

B) Эффективный вместо одновременно

Слово «одновременно» является важной характеристикой первого поколения APS систем. Тем не менее, оно больше относится к технической части планирования, нежели к его ценности. Допускается, что когда ограничения рассматриваются одновременно, это является гарантией достижения наилучшего результата из возможных.

Тем не менее, целью является создание плана с наибольшей ценностью. И другие факторы, помимо способа рассмотрения ограничений, могут помочь в ее достижении. В частности, пути достижения более высокой ценности плана, могут быть связаны с более эффективным использованием информационных ресурсов или с лучше поддержкой определения и проигрывания сценариев «что, если…» и т.п. Но даже если искать возможности улучшения только в способе рассмотрения ограничений, жесткое следование принципу одновременного их анализа не всегда приводит к наилучшему результату из возможных – например, это касается сфер с неоднородными проблемами (проблемы, которые не могут быть решены с помощью просто применения одного из известных смоделированных методов). В этом случае лучшие результаты могут быть достигнут с помощью решения, основанного на нескольких взаимодействующих алгоритмов решения и итерациях, что также означает сдерживание возможности одновременного рассмотрения ограничений.

C) Процесс удовлетворения спроса вместо производства

Хотя производство обычно является основной составляющей процесса удовлетворения спроса, чаще всего это не единственный фактор, который необходимо учитывать. На многих предприятиях, материальные ресурсы должны приобретаться в интересах выполнения заказа (то же самое касается полуфабрикатов и различных компонентов). Очевидно, что управление закупками отличается от управления производством, хотя оба эти процесса взаимосвязаны. В других компаниях, важную роль в удовлетворении спроса могут играть другие области. Подобные особенности могут играть очень важную роль, влияя на то, насколько эффективно компания может удовлетворить спрос.

Технологии планирования и их достаточность для эффективного управления

Как было указано выше, использование первого поколения APS систем в некоторых сферах приводит к хорошим результатам; однако, в других результаты могут быть не столь впечатляющими. В этой связи, очень важно понимать, насколько комплексной является среда планирования.

Давайте попробуем осуществить простое сравнение ценности технологий планирования в зависимости от комплексности рассматриваемой среды планирования.

Как было отмечено выше, комплексные среды планирования характеризуются следующими положениями: уникальностью, сложностью, масштабом, волатильностью, чувствительностью к изменениям, непредсказуемостью и ограниченными возможностями описания. Также, предположим, что для целей это статьи координата «0» оси комплексности среды планирования будет связана со средой, где достаточно учета производственной мощности и доступности ресурсов для создания очень реалистичной модели планирования (примечание: оценка того, насколько реалистичной является модель представляет собой ограничение достижимого качества плана для рассматриваемой системы планирования).

Теперь давайте рассмотрим, что будет считаться ценностью для целей управления при сравнении технологий планирования. Для наших целей, мы предлагаем, чтобы ценность для процесса управления складывалась из следующих аспектов:

  • Осуществимость плана, который может быть получен в результате использования рассматриваемой технологии.

Если план может быть реализован со всеми его деталями (независимо от того, насколько выгодным он является) несмотря на объективные факторы, являющиеся препятствием к этому, он является полностью осуществимым. Чем больше деталей плана не может быть реализовано в связи с объективными причинами (например, из-за слишком большой загрузки производственных мощностей в некоторые временные периоды), тем менее осуществимым он является.

  • Выгоды, являющиеся результатом использования плана

Уровень того, насколько выгодным является план, связан с тем как план использует объективные факты в конкретной ситуации для того, чтобы соответствовать целям компании максимально эффективно (в данном случае, это максимально возможный уровень обслуживания для клиентов и максимально возможная операционная эффективность).

  • Достаточность используемой технологии для создания плана

Достаточность растет вместе с возможностью управления с помощью результатов, полученных в процессе использования систем планирования без необходимости последующей их корректировки и обработки вне системы (например, вручную, используя инструментарий Excel или другие дополнительные инструменты)

 

 

Рисунок 1 Ценность систем планирования в зависимости от комплексности среды

Давайте начнем с концепции MRP II (планирование производственных ресурсов), используемой практически в любой ERP системе. Ценность данной системы ограничена достаточно низкой осуществимостью планов или ограниченном уровне выгод от использования плана. Как следствие, система MRP II является адекватной только для предприятий с не комплексной средой планирования (см. рисунок 1), которая, помимо этого, не находится под влиянием значительного конкурентного давления. Как только среда усложняется даже простой составляющей, ценность MRP II для целей планирования быстро уменьшается; планы приходится корректировать вручную, в большинстве случае используя возможности настольного калькулятора. Даже в средах планирования со средней комплексностью, ценность MRP II является незначительной, а говорить о ценности данной системы в по-настоящему комплексных средах вообще не приходится.

Первое поколение APS (которые далее будут называться APS I) справляется несравнимо лучше в не комплексных средах планирования. Благодаря их характеристикам в точке 0 по оси комплексности, они могут достигать максимальной ценности для управления. Когда комплексность среды растет (а именно, возрастает уникальность и другие отличительные особенности подобных средств), APS I начинает терять ценность при использовании. Это происходит по причине того, что APS I не способна справляться с комплексными проблемами – данное поколение систем не видит отдельные ограничения, неприменимо в средах с высокой сложностью и масштабами и т.д. (см. сравнительную таблицу, колонку «Как потребность удовлетворяется стандартными APS технологиями). Как следствие, ценность APS I быстро снижается как только мы приближаемся к по-настоящему комплексным средам – таким средам, где комплексные характеристики распространены повсеместно.

Ценность нового поколения APS (которое далее будет называться APS II) будет очень высокой, по причине того, что подобные системы имеют возможность принимать во внимание все характеристики комплексных сред планирования (уникальность, сложность и т.п.). APS II обеспечивают более высокую ценность, чем другие технологии в рассматриваемой среде. Очевидно, что изменения в не комплексных средах будут небольшими, но с ростом комплексности, разница с другими технологиями (в том числе с APS I). Будет серьезно расти. Таким образом, APS II будет единственной технологией, способной обеспечить высокую ценность плана даже в комплексных средах планирования.

Примечание:   Давайте отметим, что единственная характеристика, которой не удовлетворяют системы APS II, является низкая способность к описанию. По вполне понятным причинам, это не может быть рассмотрено как недостаток данной технологии. Описание ограничений в любой среде – это та задача, которая должна выполняться человеком. Практический опыт показывает, что даже люди не всегда способны адекватно описать правила, действующие в рассматриваемой среде Это может быть сложно получить необходимую информацию на данном предприятии (большее количество людей должны будут провести встречи, чтобы получить необходимые знания, но они даже могут не знать друг о друге) или такая информацию может до сих пор не существовать в компании (знание не достигаемое, данный предмет является своего рода черным ящиком).

Но учитывая, что речь идет о производственных предприятиях, мы принимаем, что неизвестные составляющие ограничены, даже в очень комплексных средах – это также является причиной, почему голубая линия на диаграмме не достигает нуля в комплексных средах планирования.

Принимем во внимания, что эта диаграмма основана на неточных оценках и является приблизительной, основанной на вышеописанных возможностях технологий планирования. Она иллюстрирует адекватность использования для целей управления. Переменные (ценность для управления, комплексность среды планирования) не являются точно измеримыми и могут быть использованы только для сравнения меньше/выше, более комплексный/более простой уровень и т.д. Также необходимо отметить, что отдельные системы планирования могут демонстрировать различную ценность в своих категориях (MRP II, APS I, APS II).

Новое поколение APS систем на практике

В последнее время, было несколько успешных проектов внедрения нового поколения AOS  в комплексных средах планирования. Ниже представлены некоторые из них.

Внедрение элементов нового поколения APS в компании Trinecke Zelezarny [22]. Trinecke Zelezarny – это чешский завод по производству сортовой стали и является одним из ведущих производителей стали в Европе.

Самое большое внедрение нового поколения APS в компании TimkenSteel [20]. Это Американская компания-производитель сортовой стали: очевидно, что она функционирует в рамках комплексной среды планирования. В прошлом, эта компания использовала А-класс первого поколения APS. Данный проект является хорошей возможностью для сравнения двух поколений APS технологий (в том числе благодаря факту, что команда этого предприятия в течение проекта состояла из тех же людей, которые работали с предыдущей системой). Результаты очень впечатляют. Представленная ниже диаграмма отражает развитие показателя своевременности доставки после внедрения технологии APS II.

Рис.2.  развитие показателя своевременности доставки после внедрения технологии APS II

В 2015 году российская корпорация ВСМПО-АВИСМА начала проект, связанный с новым поколением APS. Данная компания является самым большим в мире производителем титановых сплавов с полным производственным циклом от переработки сырья до готовой продукции с высоким уровнем автоматизации. Корпорация поставляет свою продукцию на рынки 50 стран, которая широко используется в глобальной аэрокосмической промышленности, а также является стратегически важным поставщиком для многих компаний.

Можно предположить, что вскоре новое поколение APS систем, которое будет покрывать требования комплексных сред планирования, займет значительную долю рынка. Основной причиной этого является тот факт, что цепи поставок современных компаний продолжают развиваться и становятся более сложными день ото дня. При этом, уровень конкуренции между ними растет.

 Список литературы

  1. Advanced planning and scheduling http://en.wikipedia.org/wiki/Advanced_planning_and_scheduling (14.5.2014)
  2. APICS Dictionary. In: JR, J.H.B. (ed.) APICS Dictionary. 13th ed. Chicago. APCIS The Association of Operations Management, 2011
  3. Bermudez, J. (1996). “Advanced Planning and Scheduling Systems: Just a fad or a breakthrough in manufacturing and supply chain management”, The report on manufacturing, Advanced Manufacturing Research, Inc. (expectation)
  4. Bubenik P. Advanced Planning System in Small Business. Applied Computer Science Volume 7, Number 2, 2011
  5. Degner M. and others. Steel Manual. – Dusseldorf:Steel Institute VDEh, 2008. – 185 p.
  6. Dickersbach J.T. Production Planning and Control with SAP ERP 2nd Edition. SAP Press, 2010. – 525 p.
  7. Fontanella, J. (2001). “The Overselling of Supply Chain Planning Suites – 60 Manufacturers Speak Up, AMR Research Report.
  8. Günther H.-O., van Beek P.  Advanced Planning and Scheduling Solutions in Process Industry. GOR Publications, 2003. ISBN 978-3-540-00222-2
  9. Hamilton, S. (2003). Maximizing your ERP system a practical guide for managers, The McGraw Hill Companies, Inc, New York
  10. Hvolby, H.A, and Steger-Jensen, S.J. (2010). ”Technical and industrial issues of Advanced Planning and Scheduling (APS) systems”. Computers in Industry, Vol. 61, No. 9, pp. 845-851.
  11. Ivert L.K. Use of Advanced Planning and Scheduling (APS) systems to support manufacturing planning and control processes. Thesis for PhD. Göteborg, Sweden, 2012
  12. Naden, J. (2000). “Have a successful APS implementation”, IIE Solutions, Vol. 32, No. 10, pp.10.
  13. Stadtler H., Kilger Ch. Supply Chain Management and Advanced Planning. Third Edition. Berlin:Springer, 2004. – 512 p.
  14. van Eck, M. (2003). “Is logistics everything, a research on the use(fullness) of advanced planning and scheduling systems”, BMI paper, University of Amsterdam, Amsterdam.
  15. Vollman T. Berry W., Whybark D.C., Jacobs F.R. Manufacturing planning and control systems for Supply Chain Management: The Definitive Guide for Professionals. 5th edition. McGraw-Hill Education, 2004 - 598 p.
  16. Zagidullin R. Managing discrete production with the use of MES, APS, ERP. Monography. 2015 – 372 p. ISBN: 978-5-94178-272-7 (In Russian)
  17. Karminsky S. Business informational support: concepts, technologies, systems. - M.:F&S, 2006. – 624 p. (In Russian)
  18. Konvicka D., Solodovnikov V. customer service and operational efficiency improvement at special steel maker through improvement of order fulfilment planning. – Logistics and Supply Chain Management, №4(63), 2014. (In Russian)
  19. Konvicka D., Solodovnikov V. Strengthening competitive advantages of steelmaker through quality improvement of melt shop and caster scheduling– Logistics and Supply Chain Management, №6 (65), 2014. (In Russian)
  20. New generation planning at TimkenSteel http://www.logis.cz/pdf/ru/LOGISNews2014.pdf (14.5.2014) (In Russian)
  21. Oeks G. Steel production. - M.: Metallurgy, 1974. - 440 p. (In Russian)
  22. Advanced planning at Trinicke Zelezarny http://www.logis.cz/pdf/ru/LOGISNews2009.pdf (30.06.2009) (In Russian)
  23. Sergeev V. Supply Chain Management. Tutorial. M.:Uright, 2015. - 480 p. (In Russian)
  24. Titan giant “VSMPO-AVISMA Corporation” improves customer service http://www.metalinfo.ru/ru/news/80734 (25.08.2015) (In Russian)

Опубликовано №4 (69) август 2015 г.

АВТОР: Колесников С.Н. - к.ф-м.н., доцент, Механико-математический факультет, Московский Государственный Университет им. Ломоносова (Россия, Москва)

РУБРИКА Контроллинг 

Аннотация

Современные технологии позволяют поставить вопрос об изменении подходов в анализе деятельности предприятий, применяя вместо традиционных, сильно упрощенных, подходов, современную математику.

Для этого необходимо изменить точку зрения на экономику как набор статических методик планирования и анализа, преобразовав ее в систему математического моделирования. Настоящая статья показывает потенциальную готовность контроллинга и управленческого учета и связанных с ним методик к данной трансформации.

Ключевые слова: математический подход информационная поддержка контроллинг управленческий учет система сбалансированных показателей SCOR бюджетирование качественный анализ теория бифуркаций

 

Введение

Для любого предприятия критически важно получать достоверную информацию о своей деятельности, сравнивать ее с данными о конкурентах и принимать на ее основе обоснованные решения о дальнейшем развитии.

Для решения этой задачи каждое предприятие организует у себя систему контроллинга , и должно поддерживать ее в актуальном состоянии. Как замечательно четко написано В.И. Сергеевым [1]: «Контроллинг соединяет учет, планирование, регулирование, информационную поддержку логистических бизнес-процессов в единую самоорганизующуюся систему… информационной основой контроллинга является система показателей управленческого учета, ориентированная на потребности высшего управленческого звена фирмы. Центральным элементом контроллинга в этой схеме является система мониторинга, которая использует соответствующие информационные технологии корпоративной информационной системы компании».

Особенно существенным для дальнейшего обсуждения является то, что в связи с прогрессом информационных технологий, позволяющих нынче даже не очень крупным компаниям вести операции и анализировать деятельность в режиме on-line, потребовалось новое осмысление и формализация методологии управления глобальным бизнесом, а также разработки соответствующих инструментов, позволяющих оцифровать максимальное количество данных о бизнесе. Одним из таких инструментов, как мы увидим далее, и является модель управленческого учета компании. Использование управленческого учета в рамках автоматизированной системы существенно увеличивает значение данных как исходного материала для анализа, под которым в свою очередь понимается, прежде всего, математический анализ, реализуемый в системах компьютерного интеллектуального анализа (BI системах). То есть речь идет по сути об инновационном подходе к учету на предприятии.

Контроллинг и управленческий учет - «зеркало бизнеса»

Пока же постараемся ответить на вопрос, почему же контроллинг приобретает такое большое значение? Здесь необходимо отметить следующую особенность современного бизнеса: если раньше главным звеном цепи поставок выступали производители, оказывавшие решающее влияние на весь процесс производства и распределения продукции, то сейчас вес решительно смещается в сторону потребителя, который диктует основные «условия игры». Производители должны удовлетворять растущие требования к дизайну/функциям продукции, быстроте выполнения заказа, скорости доставки, и так далее. Особое значение приобретает маркетинговая и PR-активность компании, которые ранее вообще практически не подлежали учету.

Уровень качества продукции, ранее выступавший главным конкурентным преимуществом, после переноса производства в «третьи страны», сейчас становится приблизительно одинаковым у большинства производителей в каждой ценовой категории и существенно утратил роль ключевого конкурентного преимущества. На первый план в конкурентной борьбе выходит именно удовлетворение специфических требований клиента. Поэтому успеха смогут добиться только те компании, которые будут совершенствовать управление стоимостью этих процессов. Данные анализа структуры и размера издержек показывают значительный разрыв в уровне издержек между компаниями-лидерами по эффективности управления издержками и компаниями, находящимися на среднем уровне по отрасли.

Удовлетворение потребностей клиента – весьма сложный процесс, поскольку компаниям приходится сталкиваться с необходимостью удовлетворять растущие потребности, будучи при этом ограниченными в ресурсах и вынужденно оставаясь на уровне допустимых затрат. Чтобы достичь баланса между высоким уровнем клиентского сервиса и приемлемым уровнем затрат, организации должны определить для себя, на каких участках их цепи поставок являются неконкурентоспособными, какие опции продукта являются излишними, а какие – необходимыми. И на основании этого составить четкое представление о «формуле» продукта и сопутствующих сервисов, установить цели необходимых изменений и оперативно осуществить эти изменения.

Проблема заключалась в том, что до недавнего времени стандартный способ измерения эффективности бизнеса, особенно в нефинансовых измерениях фактически отсутствовал. Производители не могли использовать такой способ оценки, как бенчмаркинг, в целях совершенствования своего бизнеса. Более того, отсутствие стандартов в описании, скажем, процессов предприятия, приводило к еще одной серьезной проблеме – делало выбор информационных систем для управления производством и логистикой слишком сложным и дорогостоящим, и что, главное, – зачастую неэффективным [4,5]. Вместо того, чтобы инвестировать в необходимые инструменты для повышения конкурентоспособности, компании часто вкладывали значительные средства в программное обеспечение, не отвечающее конкретным потребностям их бизнеса.

Более того, известны случаи, когда логистические процессы приходилось буквально насильственным образом подстраивать под особенности информационной системы.

Но самая сложная ситуация сложилась в области управления производством. Производственное управление базируется и так на достаточно сложной математике, в результате чего изменение методов планирования и диспетчирования не может происходить быстро и безболезненно, к тому же программные продукты предлагают весьма ограниченный набор методов поддержки производственных процессов. Переход в этой ситуации к массовому использованию методов партионного планирования оказался серьезным вызовом как для бизнеса, так и производителей программных продуктов, и до настоящего времени эта задача остаётся нерешенной.

 Управленческий учет как методология математического моделирования экономики.

Из вышесказанного следует, что для предприятия важнейшей задачей является построение системы «оцифровки» повседневной деятельности и, на ее основе – построение системы анализа, планирования и прогнозирования бизнес-задач. То есть, по сути – построение математической модели деятельности предприятия. Не является удивительным, что система, позволяющая решать такие задачи, имеется в стандартной практике бизнеса, хотя и не использует терминологию, характерную для математики. В данной статье мы восполним этот пробел.

Согласно определению американской ассоциации IМА (Колесников С.Н. [7], Аверчев И.[8]):

Управленческий учет — это процесс идентификации, измерения, накопления, анализа, подготовки, интерпретации и предоставления информации, необходимой управленческому звену предприятия для осуществления планирования, оценки и контроля хозяйственной деятельности, оптимального использования ресурсов предприятия и контроля полноты их учета. Помимо этого, на основании имеющихся данных производится выбор наилучшей стратегии отчетности компании.

Рассмотри более подробно компоненты данного определения. При этом будем иметь в виду конечную цель – построение математической модели бизнеса. Заметим, что видимо, впервые целью построить именно математическую модель озаботился из наиболее авторитетных классиков Дж.М. Кейнс, которого мы далее будем неоднократно цитировать, ссылаясь на классическую работу «Общая теория занятости, процента и денег» [9].  К сожалению, во времена Кейнса математический аппарат еще не был готов к построению неравновесных моделей, поэтому ему пришлось ограничиться общими методическими замечаниями. В настоящее время развитие математического аппарата, особенно таких разделов, как стохастическая теория, качественная теория динамических систем, теория бифуркаций, неархимедова математика и других, дает основания для нового взгляда на экономику.

Итак, рассмотрим, как концепция управленческого учета представляет, по сути, алгоритм создание математической модели экономики предприятия.

Идентификация – «Определение и оценка хозяйственных операций и других экономически значимых событий для выработки соответствующей учетной процедуры»

Для того чтобы дать математическое описание бизнес-обьектов, их необходимо формализовать. При этом подразумевается, что формализация делается в целях последующей математической обработки, в частности – построения математической модели. Стандартным способом математической формализации в экономике является построение равновесной модели механистического характера. В более современных вариантах – это колебательные модели с устойчивым поведением. Несмотря на то, что еще А.Маршалл [10] фактически указал на существование неустойчивых конфигураций, анализ в экономике к ним не адаптирован. Сошлемся на основоположника современной экономической теории – Дж.М.Кейнса [9]: «Я приведу доказательства того, что постулаты классической теории применимы не к общему, а только к особому случаю, так как экономическая ситуация, ко­торую она рассматривает, является лишь предельным случаем воз­можных состояний равновесия. Более того, характерные черты этого особого случая не совпадают с чертами экономического общества, в котором мы живем, и поэтому их проповедование сбивает с пути и ведет к роковым последствиям при попытке применить тео­рию в практической жизни».

Например, с одной стороны, цена товара в классической теории предполагается определяемой рынком, то есть, считается изменяемой, однако при оценке доходов она обычно предполагается фиксированной. С другой стороны, в результате этого, необходимость изменить цену, оказавшуюся неадекватной, часто вызывает ступор у менеджмента, поскольку требует изменения параметров, утвержденных на более высоком уровне, нежели их служебные компетенции.

Измерение – «Количественное представление данных, в том числе и предположительная оценка, о хозяйственных операциях или других произошедших экономически значимых событиях либо прогнозирование операций, которые могут произойти»

Собственно в данный момент и происходит математизация экономического объекта. При этом подчеркивается, что модель должна иметь прогностический характер, а не только описывать постфактно происшедшие экономически значимые события. Здесь мы во весь рост встречаемся с фактором «механицизма» в экономике. Фактически единственной методологической основой для описания бизнес-объектов остается подход, описанный еще в 1687 году сэром Исааком Ньютоном, тогда – применительно к механике.

И опять – процитируем, Дж.М.Кейнса: «Тот факт, что единицы измерения, которыми обычно пользуют­ся экономисты, неудовлетворительны, можно проиллюстрировать на примерах концепции национального дохода, запаса реального капи­тала и общего уровня цен». Т.е вопрос измерения экономических понятий не так прост, как кажется на первый взгляд, даже если мы говорим о финансовых понятиях, оценка которых видится очевидной.

Например, несомненно, важной задачей является повышение конкурентоспособности компании. Но как измерить этот показатель? Что является ключевыми параметрами конкурентоспособности? Объем продаж — доля рынка? Доход от целевых рынков? А может быть, доход от одного клиента?

Чтобы этим показателем можно было управлять должны определяться не только «прошлые» достижения, но и целевой результат за период. При этом, опять же, что делать в условиях краха рынка, кризиса или санкций? Если такое случается очень редко, то это можно рассматривать как форс-мажор, но ведь последние лет 15 что-то подобное случается с завидной регулярностью.

Накопление – «Методики упорядоченного и последовательного отражения и классификации в учетных регистрах соответствующих хозяйственных операций и других экономически значимых событий»

Тут все достаточно просто. Какие и из каких документов нужно получить данные, характеризующие критерии конкурентоспособности? Есть ли необходимые поля в уже существующих документах или их следует добавить? Кто, когда и в какие учетные регистры должен вносить новые данные? Существенным моментом является накопление исторических данных для последующего анализа. И тут нас подстерегает проблема, а какие внешние данные нужно накапливать, чтобы потом, спустя годы, попытаться определить, что повлияло на экономику? И не будет ли этих данных слишком много, можем ли мы их спрогнозировать сегодня?

Анализ – «Определение пользователей и задач для реализации отчетной деятельности и выявление ее взаимосвязи с другими экономически значимыми событиями и ситуациями с целью более адекватного предоставления отчетной информации»

Здесь, не приводя никакой конкретной цитаты из Кейнса, укажем однако на то, что, по сути, вся его книга посвящена как раз таком анализу основных  факторов, влияющих на деятельность основных участников экономического процесса. И очень выпукло показывается, как может меняться восприятие этих факторов от роли участника и его целей.

Например, отчет о продажах должен выглядеть совершенно по-разному, когда он предоставляется коммерческому, финансовому, исполнительному директору или начальнику отдела продаж. Так, в одном из этих отчетов необходимо сравнение с конкурентами, в другом — динамика изменения «среднерыночных» цен, в третьем — динамика курса доллара. И опять же, эти данные кто-то должен собрать, измерить и подготовить. И уж совсем иное – это представление этих же данных потенциальному инвестору или совету директоров. И снова,  какие факторы нужно учитывать, чтобы правильно понять динамику продаж как в оперативном разрезе, так и в историческом.

Подготовка и интерпретация – «Целенаправленное согласование учетных и/или плановых данных для предоставления логически связанной и обоснованной информации, включая, если это уместно, аналитические и прогнозные заключения на основе этих данных»

Дж.М.Кейнс: «Хорошо известный, но неизбежный элемент нечеткости, заве­домо содержащийся в понятии общего уровня цен, делает самый этот термин совершенно неудовлетворительным с точки зрения анализа причинно-следственных связей — анализа, который должен быть точным».

Итак, данные собраны, введены в математическую модель, и теперь нужно представить результаты этой модели. Очевидно, что, как и в естественных науках, важнейшая задача – прогноз и представление ситуации в будущем. В том же высказывании Кейнса указана одна из весьма сложных задач – адекватное представление информации о конкурентных ценах и факторах их возникновения.

Обмен информацией – «Предоставление «сырой»  или подготовленной, осмысленной информации управленческому звену и другим потребителям для внутреннего и внешнего использования»

И еще один элемент управленческого учета, который, на первый взгляд, прост и очевиден – предоставление управленческой и прочей отчетности, так в практике бизнеса. Но с точки зрения математического моделирования данный пункт весьма сложен и неочевиден. Ведь для адекватного понимания результатов моделирования необходимо четкое понимание всех факторов и исходных предположений, учтенных в ходе моделирования. Также необходимо понимание примененных методов анализа, их ограничения и особенности, что может оказаться крайне сложным для понимания тех же менеджеров, не имеющих соответствующего образования и квалификации. Поэтому обычно предоставляются только результаты анализа, что, в свою очередь, предполагает полную ответственность аналитиков за полученные результаты. И это тоже, к сожалению, трудно реализуемо, так как объем и разнообразие исходной информации делает ее «трудноперевариваемой» человеком, не находящимся на нужной ступени руководящей лестницы. Отсюда столь распространенные грубые ошибки в, казалось бы, «строго научном» маркетинговом анализе.

Поэтому подчеркнем, что ключевым в этом пункте является осмысленность информации, поскольку обмен бессмысленной информацией – бессмысленен.

Частные математические модели в контроллинге и смежных дисциплинах.

Общеизвестной является задача калькулирования себестоимости продукции или, скажем логистического сервиса. Для этой цели обычно рассматриваются такие категории затрат, как переменные (зависящие от объема выпуска) и постоянные (не зависящие от выпуска). То, что постоянные затраты реально практически не встречаются, хорошо известно, почему они и заменяются обычно на практике такими категориями как условно-постоянные или пошагово-переменные. Гораздо менее известно, что переменные затраты, иллюстрируемые обычно линейной функцией, проходящей через ноль, в действительности – сложная нелинейная функция, а прямая – всего лишь ее очень условная аппроксимация, причем далеко не во всех случаях возможна  аппроксимация прямой, проходящей через начало системы координат.  Линейная аппроксимация переменных затрат хорошо работает при больших объемах выпуска, то  есть при товарном или массовом производстве, но может давать критические ошибки уже при средних размерах партий, и летальные для бизнеса – при мелких партиях. В то же время, современные информационные системы вполне в состоянии поддерживать калькуляцию переменных затрат по полной модели и необходимый для этого первичный учет.

Традиционный анализ экономической эффективности инвестиционных проектов неявно, но вполне однозначно предполагает непрерывное развитие бизнеса, причем в рамках как ни странно статической модели на каждой фазе расчета. Но реальность диктует, во-первых, динамическую модель изменений в бизнесе, тем более молодом и быстро развивающемся, а, во-вторых, бифуркационную модель изменений в бизнесе. И, конечно же – это особенно актуально в условиях кризисов и политической нестабильности. При этом автоматически возникает понятия сценариев развития и анализ сводится в конечном итоге к определению диапазонов значений параметров, при которых будет реализовываться тот или иной сценарий. При этом исключается или сильно ослабляется влияние случайности при выборе сценарной ситуации, обычное при стандартном сценарном палнировании. Та же самая ситуация наблюдается в бюджетировании.

По сути, решение каждой из перечисленных выше  задач означает построение математической модели анализа и\или принятия решений с (желательно) дружественным интерфейсом для менеджмента предприятия.

Серьезное развитие идея математического моделирования получила в концепции ССП (система сбалансированных показателей – BSC,  Каплан Р., Нортон Д. [2])

А.М.Гершун [3] пишет, по следам Нортона и Каплана: «Система показателей служит своего рода системой координат, в которой ставится цель в виде желаемых значений показателей, а план действий отражается как траектория движения к цели, развернутая во времени».

Так называемое «равновесие» в концепции сбалансированной системы показателей имеет многоплановый характер, охватывая связи меж­ду финансовыми и нефинансовыми показателя­ми, стратегическим и операционным уровнями управления, прошлыми и будущими результатами, а также между внутренними и внешними аспектами деятельности предприятия».

Таким образом, практически явно указана идея построения траектории движения в «экономическом пространстве», реализуемая через сложно связанные взаимоотношения между различными показателями. Но идея «сбалансированности», которая плохо понятна в русском языке, но очевидна в английском – это идея равновесной системы, аналогичной, скажем, весам, с учетом динамического характера равновесия реальных весом, в отличие от идеальных.

Как показывает теоретическое исследование возможностей математического моделирования взаимосвязей экономики предприятия, в этом процессе должны быть особенности, связанные с принципиальными различиями моделей различных предприятий. И это должно быть отражено в различении моделей для разных предприятий. И действительно, такие различия легко находятся, хотя скажем в контроллинге или управленческом учете они не являются очень явными.

Прежде всего, это различные методы калькуляции себестоимости продукции, различные методы производственного планирования и даже различные подходы к оценке незавершённых затрат в налоговом учете. Но наиболее ярко и выпукло как само наличие различных моделей, так и их дифференциация проявились в референтной модели управления цепочками поставок (SCOR model) (Сергеев В.И. [6]).

В SCOR-модели различаются следующие варианты организации цепей поставок, которые привязаны к различным способам организации производственного процесса как ключевого элемента (ввиду сложности) цепи:

  1. Производство на склад (Make To Stock, MTS).
  2. Комплектация на заказ (Complete-To-Order, CTO).
  3. Сборка на заказ (Assemble-To-Order, ATO).
  4. Производство на заказ (Make-To-Order, MTO).
  5. Разработка на заказ (Engineer-To-Order, ETO). 

В зависимости от вида производства будут меняться не только собственно производственные показатели, но и показатели продаж, снабжения и общих процессов планирования, финансирования и пр., то есть,  показатели системы производства оказывают ключевое влияние на всю модель деятельности предприятия и, конечно же, – на математическую модель его экономики.

Заключение.

Таким образом, можно уверенно утверждать, что вся экономика предприятия представляет собой некоторую математическую модель, на основании которой формируются стандартные механизмы контроллинга или управленческого учета – планирование, учет затрат и калькулирование себестоимости продукции, инвестиционное планирование. Но ввиду сложности аппарата математического моделирования, вместо четкого описания модели, пользователи инструментария управленческого учета получают только выводы, без надлежащего описания исходных условий и ограничений модели. Это было оправдано в прошлом веке и ранее, в условиях очень ограниченных вычислительных возможностей и неразработанности математического аппарата, необходимого для моделирования. Но в современных условиях представляется целесообразным изменить этот подход и перейти к более корректному использованию математических моделей и использованию более сложного, инновационного аппарата при их построении.

Литература

  1. Сергеев В.И., Контроллинг в логистических системах (часть 1), «Логистика и управление цепями поставок» #3, 2005
  2. Каплан Р., Нортон Д., Организации, ориентированные на стра­тегию. Как в новой бизнес-среде преуспевают организации, при­меняющие сбалансированную систему показателей. Пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес, 2003.
  3. Гершун А. Разработка сбалансированной системы показателей [Текст]: практическое руководство с примерами  А. Гершун. – М.: Олимп-Бизнес, 2005.
  4. Колесников С.Н., Касьянова Г.Ю., Управленческий учет по формуле «три в одном». Иерархия систем управленческого учета, или «не все измеряется деньгами», http://consulting.ru/econs_art_305425943, [Электронный ресурс], (дата обращения 03.10.2014).
  5. Колесников С.Н., Касьянова Г.Ю., «Управленческий учет по формуле «три в одном». – М., Издательско-консультационная компания «Статус-Кво 97», 1999
  6. Сергеев, В.И. «Управление цепями поставок». Учебник для бакалавров и магистров. – М.: Юрайт, 2014. 
  7. Колесников С.Н. «Экономический учет», или Что такое «управленческий учет» в современном понимании: «Управление компанией» №8 2002, http://cima.ru/?q=node/2 , [Электронный ресурс], (дата обращения 03.10.2014).
  8. Аверчев  И. Положения по управленческому учету IMA. Определение и цели управленческого учета  http://consulting.ru/art0068, , [Электронный ресурс], (дата обращения 03.10.2014).
  9.  Кейнс Дж.М. Общая теория занятости, процента и денег. М.: Прогресс, 1978.
  10.  Маршалл А. Принципы экономической науки: Пер. с англ. Т.1–3. – М.: Прогресс: Универс, 2008
Опубликовано в Контроллинг

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