Опубликовано №3 (92) июнь 2019 г.

АВТОРЫ:  

ГОРЯЧЕВА И.А. - д.э.н., профессор, Кафедра Экономической безопасности и управления инновациями, Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А. (Саратов, Россия)

ТРЕГУБОВ В.Н. - д.э.н., профессор, Кафедра Коммерции и инжиниринга бизнес-процессов, Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А. (Саратов, Россия)

РУБРИКИ:  Надежность и устойчивость цепей поставок Неопределенность и риски в цепях поставок Терминология в логистике и SCM

Аннотация 

 В условиях современной бизнес-среды наблюдается рост многообразия и степени влияния возмущающих воздействий на процессы функционирования цепей поставок, снижающих их устойчивость и надежность, что требует своевременной реакции на возмущения различного рода с учетом изменений сегментообразующих свойств рынка. При этом высокие темпы изменений внутреннего и внешнего характера приводят к необходимости оперативно внедрять новые технологические, технические и информационные решения для осуществления базовых процессов  с целью достижения сбалансированности и повышения результативности деятельности. Актуальность исследования определяется необходимостью принципиально новой направленности процессов управления цепями поставок в условиях действия потока возмущений, основанной на применении концепции уязвимости с целью своевременного выявления уязвимых мест, возмущающих воздействий, влияющих на устойчивость функционирования цепи и формирование превентивных управляющих воздействий многоуровневого характера по нивелированию возмущений. Необходима постоянная диагностика факторов и причин возникновения уязвимости цепи поставок, которая определена как  чувствительность цепи к вероятностной возможности конфигурационного совпадения соответствующей угрозы и уязвимого (слабого) места цепи, приводящая к возникновению риска при композиционном соответствии силового поля воздействия в точке приложения. Особый акцент в исследовании (статье) делается на формировании адаптивной модели управления цепями поставок на основе концепции уязвимости, что даст возможность идентифицированной оценки вероятности возникновения уязвимости цепи с рейтинговой оценкой значимости и степени опасности на основе структурированного подхода (FMEA-анализ) к выявлению уязвимостей цепи и потенциальных угроз, которые могут влиять на устойчивое функционирование и безопасность цепи поставок обеспечивая достижение области целевых установок

Электронная версия

Ключевые слова: 

 

Опубликовано № 1 (48) февраль 2012 г.

АВТОР: Столяр Е.

Логист компании «Европак»

РУБРИКА Надежность и устойчивость цепей поставокНеопределенность и риски в цепях поставокТерминология в логистике и SCM 

Аннотация

Показана актуальность сохранения надежности и устойчивости цепей поставок в связи с повышением турбулентности экономической внешней среды. Проанализированы терминологические аспекты понятий надежности и уязвимости цепей поставок. Рассмотрены основные причины снижения надежности, в частности, глобальные внутренние причины повышения уязвимости и возникновения неопределенности. Определена сфера влияния неопределенности в цепях поставок и идентифицированы возможные меры по воздействию на ее сокращение. Проанализирована уязвимость, как причина снижения надежности и появления негативных последствий рисков. Рассмотрен вариант декомпозиции цепи поставок с целью выявления уязвимых участков.

Ключевые слова: неопределенность риски цепи поставок уязвимость надежность гибкость


Опираясь на идеи больших циклов  Николая Кондратьева и Йозефа Шумпетера,  Карлота Перес насчитала  за последние 200 лет пять больших волн развития. Каждая такая волна включала в себя последовательно технологическую революцию,  финансовый пузырь, экономический коллапс и золотой век промышленности.  «Пузырь» лопнул  3-4 года назад, коллапс мы наблюдаем сегодня. Хотя цикличность экономики не вызывает сомнений, все же каждый финансовый кризис приходит внезапно и приносит огромные финансовые потери.

Возросшее количество постоянных катаклизмов,  резкое изменение политической и экономической ситуации,  обострение конкуренции удлинение каналов снабжения и распределения в цепи поставок, ориентация на рынок продавца, рост количества  участников цепи, все это  усложняет процесс контроля по всей цепи поставок и снижает ее надежность и устойчивость. А также, глобализация рынков, сокращение производственного  цикла  и увеличение количества участников цепи поставок, приводит к сложным отношениям внутри цепи поставок. Примером глобализации рынков и усложнения структуры цепи поставок является компания Applе. Один из ее товаров (iPhone) разрабатывается в США, но полный  производственный цикл осуществляется в девяти странах, что сильно повышает уязвимость цепи поставок и приводит к появлению рисков.

В связи с повышением турбулентности экономической внешней среды вопрос о сохранения надежности и устойчивости цепей поставок стоит как никогда актуально.

В стремлении сократить логистические издержки,  многие компании внедряют концепции оптимизации потока, запасов, времени и соответственно, издержек. Использование  таких концепций как Quick Response, Just-in-Time (JIT), Just-in-Sequence,  Vendor Managed Inventory (VMI), приводит к снижению надежности и устойчивости цепи, так как возрастает фактор уязвимости и возможности  появления возмущающих воздействий и отклонений.  Одним из результатов внедрения подобных концепций является полное отсутствие складов   (JIT,  Just-in-Sequence)  или перемещение запаса вверх по цепи (VMI) , что в свою очередь приводит к снижению безопасности и повышению уязвимости цепи поставок. Такие  концепции как CPRF, ECR, ориентированы на информационную интеграцию предприятий с целью синхронизации и актуализации данных о потребностях и запасах в цепях  приводят к повышению сложности  логистических бизнес-процессов.

В табл. 1  приведены примеры внедряемых концепций и возможные факторы снижения надежности цепей поставок.

Таблица 1 Факторы снижения надежности цепи поставок при внедрении логистических концепций

Таблица 1 Факторы снижения надежности цепи поставок при внедрении логистических концепц

Внедряя концепции оптимизации и сокращая один вид логистических издержек, компании попадают в зависимость  от контроля над процессами и функциями. Сбои, нарушения графика, несвоевременные операции  могут приводить к потерям продаж, доли на рынке, сокращение прибыли. Руководство компании, принимая решение о внедрение той или иной технологии для достижения поставленной цели, должно понимать, что  затраты (как временные, организационные и материальные) на  систему контроля и аудита возрастут в несколько раз. Соответственно, надежность системы, а в первую очередь ее безопасность  становятся уязвимы и зависимы.

Определение надежности и связанных с нею понятий в отечественной литературе практически не представлено.  В свою очередь  в иностранной  литературе проблема надежности цепей поставок представлена довольно широко. Но все же, это скорее работы по управлению  рисками и событиями в цепях поставок, определения важности повышения надежности, определение устойчивости и гибкости цепи поставок.

Совет по цепям поставок[1], описывая основные метрики SCOR-модели, определяет надежность одним  из главных факторов, метрик первого уровня, и дает следующие определение надежности: «Надежность - это возможность выполнять поставленные задачи  оправдав ожидания. Измерение надежности  сфокусировано на прогнозирование  результата процесса.  Надежность - одна из метрик, которая ориентирована  на клиента».

В первую очередь надежность - это показатель функционирования цепей поставок, учитывающий постоянные изменения во внешней и внутренней среде, – один из важнейших и результирующий.

Общее определение надежности технических систем звучит следующим образом: «Надежность -  это свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования»[2]

Исходя из  общего определения надежности, применительно к цепи поставок можно определить надежность как свойство сохранять заданные параметры в соответствии с показателями эффективности или же их варьирование в определенном интервале (допуске) при воздействии внешних или внутренних возмущающих воздействий.

То есть первым шагом на пути к установлению надежности является создание точной системы измерений всех процессов и определение допустимых граничных норм показателей цепи поставок при сохранение ее жизнедеятельности. Сложность такого подхода к пониманию надежности цепи поставок заключается в значительных трудностях определения  интервала вариативности параметров (KPI), при возникновении сбоев, отклонений или проявлений влияния внешней (внутрифирменной) среды.

Понятие надежности тесно связано с понятием устойчивости. Устойчивость системы можно определить, как способность системы восстанавливаться, возвращаться в исходное состояние после какого-либо возмущающего воздействия, которое проявляется в отклонении значений параметров функционирования системы.  Причем,  в SCOR модели понятие надежности цепи поставок, четко разграничено с понятиями скорости ответной реакции (Responsiveness) и понятиями гибкости (Agility, flexibility).

Понятие скорости реакции  (Responsiveness) измеряется временными рамками исполнения заказа потребителя (может быть измерена в длительности цикла исполнения заказа, длительности производственного цикла, длительности логистического цикла). Понятие гибкости (agility, flexibility) намного глубже и сложнее. Гибкость цепи поставок можно определить, как способность сохранять устойчивость (заданные параметры) при постоянных изменениях внешней среды.  Вопросу гибкости посвящено много работ зарубежных ученных.  «Гибкую» цепь поставок воспринимают скорее как, эволюцию, логическое продолжение или расширение концепции «бережливого» производства.  Сравнивая  «lean»  и  «agile» выделят следующие преимущества гибкой цепи поставок: бесперебойное функционирование в условиях изменений внешней среды, сокращение производственного цикла,  увеличение маржи,  сокращения времени хранения и количества запасов.

Также, в зарубежных источниках используется множество терминов сопоставимых с понятием устойчивости цепи поставок. Это и гибкость, и устойчивое развитие, прочность, жизнестойкость, адаптивность, скорость реакции [1].

Касаясь проблемы надежности в цепях поставок необходимо определить основные причины  и источники снижения надежности.  Одной из главных причин снижения надежности можно назвать увеличение неопределенности в цепях поставок:  неопределенность спроса,  процессов снабжения, конторллинга, внутрипроизводственных процессов, отношений с контрагентам.

Неопределенность является одной из основных проблем, изучаемых в управлении цепями поставок. Именно снижение неопределенности явилось одним из отправных пунктов к появлению концепции управления цепями поставок как таковой на основе интенсивно развивавшихся в 80-е гг. XX  в.  методов и моделей управления запасами на межорганизационном уровне. Источниками неопределенности могут служить колебания спроса, ошибки прогнозов,  выход из строя ресурсов,  неточность данных,  неверные  решения менеджеров,  передача информации и интерпретация тех или иных событий,  а также такие крайние случаи,  как изменения политических или природных условий, сроки поставок, уровни товарных запасов и заказов, производственные возможности, время транспортировки, природные и человеческие факторы.  Неопределенность в цепях поставок  проявляется в ситуациях  принятия решений, когда существует неполнота информации  или ее полное отсутствие о внешней среде  или  процессе, объекте; недостаточная обработка информации; невозможность точно спрогнозировать влияние процессов на изменения в цепи поставок; или недостача эффективного контроля.

Для конкретизации причин возникновения неопределенности необходимо указать источники. Источники неопределенности можно классифицировать по четырем категориям: неопределенность внешней среды (внешняя политическая и экономическая ситуация,  природные катаклизмы), неопределенность  в самой цепи поставок (неверные решения менеджеров, сбои в поставках, устаревание системы контроллинга), неопределённость,   порождаемая нечёткостью мышления и знаний человека,  и  факторы,  обусловленные противоречивостью накопленных знаний,  неопределённостью тех или иных процедур.   (рис.1).

Рис.1. Факторы неопределенности в цепях поставок
Рис.1. Факторы неопределенности в цепях поставок

Неопределенность неотрывно связана с риском. Риск можно оценить, спрогнозировать и просчитать его влияние. Вероятность неопределенности, в свою очередь,  практически невозможно просчитать и определить степень ее влияния. В определении Ф. Найта [8], риск является измеримой неопределенностью, последствием возникновения неопределенности.

Прогресс в изучение управления цепями поставок повлек за собой заинтересованность в вопросе изучения неопределенности цепей поставок. Изучение неопределенности явилось логическим продолжением  научных разработок по вопросам интеграции в цепях поставок, создание «бесшовного» материального потока, «бережливого производства», так  как основной целью и необходимым условием функционирования этих концепций было уменьшение неопределенности в ЦП. Неопределенность (недостаточность информации) возникает на протяжение всей цепочки создания ценности.

Рассмотрим неопределенность основных функциональных областей организации бизнеса. Условно можно выделить четыре основные сферы возникновения неопределенности: производственные процессы (бизнес-процесы), снабжение, спрос (распределение) и контроллинг. Такая декомпозиция  позволит охватить всю цепочку создания ценности продукта и своевременно предотвращать появление неопределенности. Появление неопределенности  в производственных процессах компании оказывает влияние на способность организации выполнять доставку продукции в срок. Уровень неопределенности может быть задан на основе понимания выходных параметров процессов и ожидаемых сроков выполнения операций (доставки). Также, если процесс доставки определенного продукта конкурирует с другими добавляющими ценность процессами за ресурсы, то взаимодействие между данными процессами должно быть изучено и описано.

Снабжение в условиях неопределенности сопряжено  с проблемой  неэффективности работы поставщика и таким образом  добавляет стоимость продукту в  цепочке создания ценности. Уменьшить неопределенность в процессе снабжения можно путем тщательного контроля  действий поставщика.  Определение и координация  время доставки, контроль  периодичности  поставок,  определение периодичности пополнения запасов сырья.

Неопределенность спроса состоит в вероятности существенного различия между реальным конечным спросом потребителей и заказами, которые выполнила компания. Неопределенность спроса можно вычислить по тому, насколько качественно компания  удовлетворяет спрос. Примером последствия неопределенности могут стать невыполненные вовремя заказы, не идеально выполненные заказы, не выполненные заказы. Прогноз продаж дает предварительные оценки будущего спроса в течение функционального цикла. Даже при хорошем качестве прогноза, реальный спрос зачастую отклоняется от предсказанного уровня, в связи с отсутствием информации или ее неточностью.

Контроллинг логистических процессов в условиях неопределенности касается того, каким образом компания преобразовывает запросы клиентов в производственные цели и заказы сырья у поставщиков.  Уровень  контроллинга в условиях неопределенности можно определить, сравнивая запросы потребителей, запросы поставщиков и планы производств в один и тот же период.  Причиной неэффективного контроллинга логистических процессов часто становится недостаточность информации и несоответствие получаемой информации фактам. При вычислении основных KPI процессов точность и достоверность информации и данных становится критическим фактором оценки эффективности и производительности процессов в цепи поставок.

В табл. 2 представлены  типичные причины возникновения неопределенности в цепях поставок при рассмотрении четырех функциональных областей. Соответственно, указаны возможные последствия от возникновения и проявления причин  – различные отклонения, неполнота информации, вариативность процессов.

Таблица  2 Возможные последствия возникновения неопределенности

 

 Возможные последствия  (отклонения)

Сфера возникновения неопределенности

Причины возникновения неопределенности

Проблема раскрытия информации

Неполнота информации

Неточность информации (ошибки)

Дополнительные задержки

Вариативность процессов

Производственные процессы

Не измерена эффективность процессов

 

 

 

 

Реактивное (а не проактивное) техническое обеспечение

 

 

 

 

Произвольное проектирование цеха завода

 

 

 

Изменения в цепочке создания ценности

 

 

 

Снабжение

Неполная информация  об изменениях  запросов клиентов

 

 

 

Превышение времени выполнения заказа

 

 

 

 

Соперничество между поставщиками

 

 

 

Невозможность измерить эффективность деятельности поставщика

 

 

 

 

Спрос

Недостаток  информации о запасах у потребителя

 

√ 

 √

 

 

Соперничество между потребителями

 

 

 

 

Поставки большими партиями с большим интервалом во времени

 

 

 

 

Непрерывная модификация продукции из-за  морального устаревания

 

 

 

 

Контроль

Недостаточный мониторинг состояния запасов

 

 

 

 

Недостаточная синхронизация смежных процессов

 

 

Не создан механизм реагирования на возмущающие воздействия

 

 

 √

 √

 Не достаточно проработана система  KPI

 

 

 

 
В свою очередь возникновения таких отклонений ведет к появлению неопределенности и снижению надежности. Устранение неопределенности в цепи поставок приводит к более ясному пониманию процесса создания ценности, определению «узких» мест.  Внедрение  ряда оптимизационных  мероприятий по снижению неопределенности  позволит снизить количество буферных запасов (или перераспределить объемы) уменьшить операционные затраты (общие затраты), увеличить долю на рынке и прибыльность компании (или цепи поставок) в целом (см. табл. 3). Основной идеей оптимизационных действий является усиление контроля над процессами  и повышения видимости и наглядности.

Таблица 3 Влияние сокращения неопределенности в цепи поставок

Неопределенность

Действия по снижению неопределенности

Влияние сокращения неопределенности в цепи поставок.

 

Запасы

Затраты

Доля на рынке

Прибыльность

 
 

Снабжение в условиях неопределенности

Отслеживания уровня запасов и графика поставок у поставщика в реальном времени.

Сокращение буферных запасов

Снижение  затрат на аренду, затрат на запасы, снижение транспортных издержек

Внедрение концепций  интеграции поставщика в процесс  принятия решений позволит компаниям повысить свою долю на рынке

Постоянный контроль во всей цепи поставок позволяет сократить количество отклонений, и общие расходы на управление и контроль

 

Неопределенность спроса

Отслеживание процессов в  канале сбыта в реальном времени позволит реагировать на изменениях в спросе, коньюктуре рынка и в ситуации морального устаревания запасов.

Сокращение буферных запасов

Снижение  затрат на аренду, затрат на запасы, снижение транспортных издержек

Создание дополнительных объемов продаж путем сбалансированного  размещения запасов в соответствии с системой распределения

Постоянный контроль во всей цепи поставок позволяет сократить количество отклонений, и общие расходы на управление и контроль

 

Контроллинг логистических процессов в условиях неопределенности

Согласованность  прогноза и реального спроса позволит снизить проактивность управления снабжением, запасами и  изменениями в графиках поставки.

 Целостное управление цепи поставок приведет к сокращению денежного цикла

Повышение надежности ведет к снижению операционных затрат

Упущенные продажи  из-за неконтролируемого  снижения  уровня запасов

Увеличение показателя ROA (оборотности активов)

 

Производственные процессы  в условиях неопределенности.

 Полнота информации по производственному циклу позволит управлять временем выполнения заказа.

Прогнозирование  периода выполнения заказа (включая производство) снижает  уровень запасов

Ответственное, стабильное выполнение графика  производства ведет к уменьшению сбоев и количества дефектов

 Целостное управление циклом выполнения заказа ведет к повышению надежности и увеличению доли на рынке

Повышение надежности ведет к увеличению маржи

 

Неопределенность - системный фактор негативного влияния на всю цепочку создания ценности. Систематизируя информацию (табл. 3), можно определить некие общие рекомендации по уменьшению неопределенности в цепи поставок:

  • улучшение  координации  и информационного обмена для повышения качества,  своевременности и доступности актуальной информации для всех участников цепи поставок (например, прогнозов спроса); 
  • введение системы мониторинга и регулирования цепи поставок в случае возникновения нарушений и отклонений от плана;
  • создание точных, расширенных должностных инструкций для всех сотрудников.

Одной из основных причин снижения надежности является повышение уязвимости цепи поставок. Существует несколько взглядов на определение понятия уязвимости. Уязвимость можно определить как степень подверженности (незащищенности) цепи поставок воздействию возмущающих факторов как внешней, так и внутренней среды. То есть, речь идет о возможности влияния на цепь поставок и уровне готовности цепи ответить на очередное возмущающие воздействие. Существуют и другие взгляды на определение понятия уязвимости, к примеру, Swensson формулирует понятие уязвимости как непосредственное наличие (существование) случайных  возмущающих воздействий которые приводят к отклонениям  от нормальных, ожидаемых или запланированных показателей в цепях поставок, и как следствие, к негативным последствиям, как для производителя,  так и для  контрагентов (Swensson 2000).

 В литературе по  кризис-менеджменту, реагированию и предотвращению стихийных бедствий  уязвимость определяется, как способность  человека (группы людей) предвидеть, преодолевать сопротивление, и оправляться от воздействия стихийных бедствий. Это определение граничит с понятием  устойчивости цепи поставок. Как было указано выше, устойчивость можно характеризировать как способность системы восстанавливаться, возвращаться в исходное состояние после какого-либо возмущения, которое проявляется в отклонении значений параметров функционирования системы. Но уязвимость скорее определяет степень подверженности или вероятность, а не способность восстанавливаться.   Главной причиной актуальности проблемы уязвимости цепи поставок является тот факт, что посредством определение  более уязвимых участков цепи, можно предотвратить появление серьезных рисков, спрогнозировать условия возникновения рисков, обозначив участок цепи поставок и возможные последствия риска, соответственно, опередив возможные потери.

Также, другие исследователи определяют некоторые причины (драйверы), которые влияют на степень уязвимости цепи поставок,  такие,  к примеру, как построение длительных взаимоотношений и  интеграции между участниками цепи поставок, что может сглаживать или уменьшать количество отклонений  в цепях поставок (Peck 2006).

В большинстве научных  работ по уменьшению уязвимости цепей поставок главной проблемой определяются способы, методы и факторы, влияющие на передачу информации между звеньями цепи. Так, Sheffi (2005-a), Suo и Jin (2004)  определяют причину повышения уязвимости цепи поставок - появления «эффекта хлыста», когда незначительные отклонения спроса конечного потребителя приводят к значительным изменениям спроса и соответственно, объемов производства в начале цепи. Swensson для оптимизации управления и выявления уязвимости предлагает объектную декомпозицию цепи поставок:   частичную уязвимость (отдельного звена, элемента, процесса цепи поставок) и целостную уязвимость (всей цепи поставок).  Некоторые  характеристики цепи поставок  могут влиять на уязвимость цепи поставок, вызывая негативные последствия.  Например, факторы, которые повышают уязвимость цепи поставок: зависимость от  поставщика,  зависимость от  потребителя, уменьшение числа поставщиков и развитие отношений только с выбранным количеством  поставщиком. В таком случае компания теряет возможность переключиться на резервного поставщика в ситуации возмущающего воздействия. 

Построение взаимоотношений только с одним поставщиком является экстремальной, крайней формой сотрудничества с поставщиками. Стратегия, позволяющая уменьшить уязвимость цепи поставок, заключается в диверсификации базы поставщиков, а также в наличии резервных производственных мощностей, распределительных центров. Таким образом, компания сможет себя уберечь в случае внезапного прекращения деятельности одного из поставщиков или отказа от сотрудничества  одного из потребителей. Причинами повышения уязвимости в ситуации глобального сорсинга (глобализации цепи поставок) выступают недостаточная предсказуемость и контролируемость. Иными словами, чем сложнее, глобальнее цепь поставок тем  более склонна она  к влиянию возмущающих воздействий, тем  больше  возникает возможностей отклонений от заданных параметров функционирования.

Уязвимость цепи поставок можно описать как  предрасположенность к благоприятным условиям для возмущающих воздействий, которые могут привести к негативным последствиям (риску). Уязвимый элемент цепи становится «благодатной почвой» для возникновения риска, что может привести к дополнительным издержкам. Уязвимость способствует развитию рисков, а риск в вою очередь может нанести ущерб. На рис.2 представлена схема развития событий от катализаторов (драйверов) уязвимости до наступления негативных последствий связанных с риском.

Рис. 2.  Влияние увеличения уязвимости цепи поставок на возникновение негативных последствий
Рис. 2.  Влияние увеличения уязвимости цепи поставок на возникновение негативных последствий
Для определения уязвимого элемента, участка цепи поставок, наиболее эффективным подходом может стать уровневая декомпозиция  цепи. Ведь определить участок, который наиболее всего подвержен влиянию рисков, безусловно, важно, но в то же время достаточно сложно. Хелен Пек [5] предлагает уровневую декомпозицию цепи поставок для выявления и анализа уязвимости и подверженности рискам. При этом выделяются четыре уровня в цепях поставок,  классифицируются природа уязвимости и объекты анализа.

На первом уровне анализу подвергается цепочка создания ценности. Популярные сегодня идеи бережливого и гибкого производства делают основной акцент на оптимизацию именно цепочки создания ценности посредством устранения  действий, не добавляющих ценности продукту. Делая производство бережливым, мы тем самым подвергаем его большей уязвимости (см. табл. 1).

На втором уровне  цепь поставок рассматривается как материальный поток от одного звена цепи до следующего. Объектом анализа выступает уязвимость элементов логистической инфраструктуры.

На третьем уровне  основным источником уязвимости определяется взаимоотношение между контрагентами цепи. Здесь надо рассматривать и проводить глубокий анализ взаимоотношений на уровне интра-логистики и управления цепями поставок.

На четвертом уровне источниками возникновения уязвимости становится внешняя среда,  ряд  изменений внешней среды: политическая обстановка, социальные изменения, природные катастрофы, нестабильное экономическое состояние. Объектом анализа является степень подверженности цепи  изменениям внешней среды.

Создание четырехуровневого восприятия цепи поставок позволяет систематизировать  процесс выявления уязвимых участков и элементов цепи, понять природу снижения надежности и появление рисков.
Рис.3 Уровневая декомпозиция цепи поставок
Рис.3 Уровневая декомпозиция цепи поставок
Резюмируя, можно сказать, что надежность цепей поставок выступает одним из  основных показателей ее деятельности. Мы рассмотрели основные причины снижения надежности, остановившись на глобальных внутренних причинах – повышении уязвимости и возникновении неопределенности. Определили сферу влияния неопределенности и возможные меры по воздействию на ее сокращение.   Проанализирована уязвимость, как причина снижения надежности и появления негативных последствий рисков. В статье рассмотрен вариант декомпозиции цепи поставок с целью выявления уязвимых мест и участков.
 

Литературные источники

  1. Сергеев В.И., Дорофеева Е.А., Терминологические аспекты понятия «устойчивости» цепей поставок в фокусе логистической интеграции // Логистика и управление цепями поставок, №3, 2010. С.4-22.
  2. Иванов Д.А. Управление цепями поставок - СПб: Издательство СПбГПУ, 2009.- 660с.
  3. Edmund Prater, Markus Biehl, Michael Alan Smith, (2001) "International supply chain agility - Tradeoffs between flexibility and uncertainty", International Journal of Operations & Production Management, Vol. 21 Iss: 5/6, pp.823 – 839.
  4. Francesco Longo, Tuncer Ören (2008) "Supply chain vulnerability and resilience: a state of the art overview " , International Journal of Logistics Management, pp, 527-533.
  5. Martin Christopher, Helen Peck, (2004) "Building the Resilient Supply Chain", International Journal of Logistics Management, The, Vol. 15 Iss: 2, pp.1 – 14.
  6. Chapman, P., M. Christopher, U. Juttner and H. Peck, 2002. “Identifying and managing supply chain vulnerability”, Logistics Transport Focus, 14: 17-17.
  7. Göran Svensson, (2000) "A conceptual framework for the analysis of vulnerability in supply chains", International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 30 Iss: 9, pp.731 – 750.
  8. Knight, F.H.  Risk, Uncertainty, and Profit. Boston, MA: Hart, Schaffner & Marx; Houghton Mifflin Company.
  9. Martin Christopher, Hau Lee, (2004) "Mitigating supply chain risk through improved confidence", International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 34 Iss: 5, pp.388 – 396.
  10. Peck, Helen (2005), “Drivers of Supply Chain Vulnerability: An Integrated Framework,” International Journal of Physical Distribution and Logistics Management, Vol. 35 Issue 4,p 210-232.
  11. Steve Geary, Paul Childerhouse,Denis Towill (2002),  “Uncertainty  and the seamless supply chain”  Supply chain management review, pp.51-62.
  12. Vasco Sanchez Rodrigues, Damian Stantchev, Andrew Potter, Mohamed Naim, Anthony Whiteing, (2008) "Establishing a transport operation focused uncertainty model for the supply chain", International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 38 Iss: 5, pp.388 – 411.

ССЫЛКИ

Опубликовано № 5 (64) октябрь 2014 года

АВТОР: Левина Т.В.

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

Аннотация 

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

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


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

Рис.1 Составляющие эффективности

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

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

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

 

Рис. 2. Виды бенчмаркинга

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

 

Рис.3  Зависимость параметров процессов от уровня зрелости

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

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

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

 

Условные обозначения:

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

Рис. 4  Изменение параметров процессов под воздействием рисковой ситуации

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

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

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

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

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

Данные состояния системы соответствуют общепринятым категориям рисковых ситуаций:

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

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

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

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

 

Рис.5 Группы моделей зрелости процессов в цепях поставок

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

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

 

Рис.6 Подходы к разработке моделей зрелости процессов

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

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

Рис.7 Факторная модель рентабельности активов строительных предприятий

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

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

Таблица 1 

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

  

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

Таблица 2

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


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

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

-      подверженность механическим повреждениям, атмосферным воздействиям, органическим повреждением;

-      необратимое ухудшение свойств в процессе хранения.

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

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

Основными причинами низкой эффективности логистики для всех компаний:

-      Отсутствие согласованности функциональных стратегий

-      Отсутствие/недостаточный уровень системы контроллинга

-      Отсутствие/недостаточный уровень практики сценарного планирования

-      Отсутствие/недостаточный уровень автоматизации процессов планирования и организации логистики

-      Отсутствие/недостаточный уровень системы управления запасов

-      Дисфункциональность процессов администрирования

-       Отсутствие/недостаточный уровень информационной интеграции с контрагентами

-      Низкий уровень квалификации персонала, выполняющего логистические задачи

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

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

Таблица 3

Структура модели уровней зрелости логистических процессов строительных предприятий


 Таблица 4

Модель оценки уровня зрелости логистических процессов строительной организации (фрагмент)

Список литературы

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

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

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

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

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

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