Опубликовано №6 (41) декабрь 2010 г.

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

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

Аннотация

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

Ключевые слова: 


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

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

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

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

Описание деловой игры

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

 

Рис. 1. Моделируемая цепь поставок

В игре выделено две роли:

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

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

1) Установка начальных параметров и запуск игры

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

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

Рис. 3. Демонстрация  начальных параметров игры

 

2) Вход участников в игру по предоставленным администратором ссылкам

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

3) Выбор участниками метода прогнозирования  и формирование плана продаж

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

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

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

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

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

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

4) Выбор участниками системы управления запасами и формирование плана поставок

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

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

5) Запуск игры, «проигрыш» раунда

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

 

 Рис. 4. Интерфейс пользователя

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

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

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

В каждом периоде происходят следующие события в указанной очередности:

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

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

 Рис. 5. Возможные сценарии развития событий при обработке заказа

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

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

6) Окончание игры, анализ результатов

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

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

Заключение

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

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

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

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

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

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

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

Литература

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

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