Опубликовано №4 (45) август 2011 г.

АВТОР: Сабаткоев Т.Р.

РУБРИКА Управление возвратными потоками (реверсивная логистика) Аналитика в логистике и SCM

 

Аннотация

В статье ставится и решается задача разработки рекомендаций, определяющих действия дистрибьютора по оптимизации возвратного потока из торговых точек. Для решения поставленной задачи используется инструмент Why-Why анализа, который позволяет выявить основные причины возникновения возвратов и обосновать рекомендации по снижению ущерба от возвратных потоков в рамках реверсивной логистики. Выявлены основные причины возникновения и с помощью инструмента Why-Why оптимизированы бизнес-процессы планирования возвратных потоков. Приведен опыт крупных зарубежных компаниях, таких как Procter and Gamble, Danone, Kraft Food, Unilever, где установлены специальные системы, позволяющие собирать статистику по причинам возврат, списаний продукции, отсутствия повторных заказов от клиентов с целью проведения анализа причин для разработки и оценки эффективных решений

Ключевые слова WhyWhy анализ оптимизация диагностика бизнеспроцессы причины возникновения возвратов


 

Когда для предприятия характерны особенности во многом определяющие цену и объем производства: стандартизированная продукция, насыщенный рынок, высокая конкуренция, замкнутый круг покупателей, повышать эффективность возможно путем оптимизации потерь в процессе закупок, производства и в процессе управления деятельностью компании, что переводит конкуренцию в область эффективности организации бизнес-процессов в компании.

 

При возникновении систематической проблемы влияющей на эффективность работы бизнеса, задача управленцев компании разработать ряд мер с целью реорганизации неэффективных бизнес-процессов.

 

Постановка задачи

 

Дистрибьюторская компания работает с 40 поставщиками, и 1000 клиентами, занимается дистрибьюцией скоропортящихся продуктов питания, что является ключевой компетенцией компании. Единица отгрузки: короб; отгрузки производятся ежедневно (с Пн по Сб), за исключением праздничных дней.

 

Риски торговой компании выражаются в качественных и количественных показателях:

 

1.)    Дефицит продукции – выражается в упущенных продаж, лояльности клиентов, выставленных штрафов крупными торговыми сетями (Ашан, Метро);

 

2.)    Избыток продукции – выражается в замороженном капитале компании, а также, в случае закупки скоропортящихся продуктов питания, в списании продукции, а также в увеличении добавочной стоимости работы склада по переработке груза (т.к. товар скоропортящийся и с увеличением товарного остатка, увеличивается одновременное количество сроков продукции на реализацию, что может привести к пересортице и увеличению возвратов)

 

При анализе материального потока выяснилось что возвраты составляют 7% от общего объема отгруженной продукции, что выливается в чистые убытки компании (см. Рис.1).

 

Рис. 1. Цепь поставок компании «ООО Биомикс»

 

Мы ставим перед собой задачу разработать ряд рекомендаций, определяющих дальнейшие действия компании по оптимизации возвратного потока в дистрибьюторской компании.

 

Для решения поставленной задачи мы воспользуемся инструментом Why-Why анализа для выявления основных причин возникновения возвратов и разработки рекомендаций по снижению возвратного потока.

 

Определение причин возвратов

 

После определение проблемы – что случилось (в нашем случае это возврат)? Why-Why анализ предполагает задавание вопросов «Почему?» до тех пор, пока не будет выявлена корневая причина возникновения возврата (см. табл.1 «Why-Why анализ возвратного потока») и таким образом не будет составлен исчерпывающий список причин вызывающий возвраты:

 

Выявлено что существует 3 причины возвратов: (1) по истечению срока годности на складе в торговой точке, клиент оформляет возврат как нереализуемое количество; (2) при приемке товара клиент делает вычерк в товарной накладной по причине «неправильные сроки годности»; (3) при приемке товара клиент делает вычерк в товарной накладной по причине «пересортица». Каждая из причин вызвана своей «подпричиной» (табл.1).

 

Таблица 1

 

 «Why-Why» анализ возвратного потока

 

Чтобы выработать наиболее эффективные рекомендации и оценить эффект от их применения, необходимо как можно точнее оценить «вес» каждой причине в возникновении возврат (колонка «Доля» в табл.1):

 

v  60% - Ошибка системы выписки товаров;

 

v  30%- Ошибка системы управления запасами;

 

v  10%- Ошибка системы хранения;

 

Таким образом, основная часть возврат вызвана некорректно составленными заказами из ТТ и неправильно отгруженными сроками годности для каждой ТТ. Следовательно основные усилия по разработке эффективных решений по оптимизации возвратного потока должны быть связаны с улучшением системы выписки товаров:

 

  1. Разработка алгоритма, отслеживающего фактические продажи (отгрузки в ТТ за вычетом возврат из ТТ по истечению срока годности);
  2. Разработка алгоритма по обработке заказов в ТТ (автоматически направляющего худший срок в ТТ с большей оборачиваемостью с учетом времени транзита до ТТ и ее загруженности);
  3. Сдвиг цикла заказа в ТТ с учетом прихода свежего товара  (в случаях если поставщик продукции с которой работает дистрибьюторская компания поставляет продукцию на склад фирмы не каждый день а реже);
  4. Увеличение цикличности заказа для ТТ (т.к. каждая торговая точка имеет свой целевой уровень товарных запасов, который состоит из трех компонент «страхового запаса», «запаса покрывающего потребность до следующей поставки», «замороженного запаса», который может быть уменьшен при более частых поставках), где это может окупить дополнительные затраты на логистику;
  5. Внедрение цикла S&OP для более эффективной организации бизнес-процесса планирования (составление более точных прогнозов продаж, более точных планов закупок и планирования складских мощностей).

 

С помощью инструмента Why-Why анализа мы разработали ряд рекомендаций по оптимизации бизнес-процесса планирования (см. табл.2).

 

Таблица.2

 

Рекомендации по оптимизации возвратного потока с проекцией на Why-Why анализ возвратного потока

 

В крупных зарубежных компаниях, таких как Procter and Gamble, Danone, Kraft Food, Unilever и т.д. установлены специальные системы, позволяющие собирать статистику по причинам возврат, списаний продукции, отсутствия повторных заказов от клиентов с целью проведения анализа причин для разработки и оценки эффективных решений.

 

Список литературы

 

  1. Сергеев В. И. Логистика в бизнесе. — М.:ИНФРА-М, 2001. —608 с.
  2. Дыбская В.В, Сергеев В. И. Корпоративная логистика. — М.:ИНФРА-М, 2008. —976 с.
  3. Зайцев  М.Г. Методы оптимизации. — М.:ДЕЛО, 2002. —304 с.
  4. Фирон Х.Е., Линдерс М.Р., Управление снабжением и запасами.- ООО «Издательство Полигон», 1999 – 768с.
  5. Слуцкин Л.Н., Курс MBA по прогнозированию в бизнесе - М.: Альпина / Бизнес Букс, 2006. - 277 с.
Понедельник, 26 Январь 2015 09:52

SCOR-моделирование

Опубликовано № 2 (49) апрель 2012 г.

АВТОРЫ: Левина Т.В.

РУБРИКА Аналитика в логистике и SCM

Ключевые слова:SCOR проектирование цепей поставок процессная модель контроллинг диагностика референтная модель реинжиниринг бизнес-процессов Business Process Reengineering бенчмаркинг Benchmarking лучшие практики

 


SCOR-модель[1] была разработана известной международной организацией - Советом по цепям поставок[2] (The Supply-Chain Council - SCC) с целью более эффективного анализа, планирования и проектирования цепей поставок.  SCOR относится к классу процессно-ориентированных моделей[3]. Общая идеология SCOR-модели заключается в сочетании принципа неразрывности товарного и информационного потоков одновременно с функциональной интеграцией. Модель объединяет три весьма популярные современные управленческие концепции/технологии – реинжиниринг бизнес-процессов (Business Process Reengineering), бенчмаркинг (Benchmarking)[4], и использование наилучшей практики (Best Practice). Реализуя подход, аналогичный используемому при реинжиниринге бизнес-процессов, SCOR-модель предусматривает фиксацию текущего состояния процессов, и устанавливает, как процессы должны выглядеть в дальнейшем (Рисунок 1).

Рисунок 1 Этапы проекта SCOR-mod

Рисунок 1 Этапы проекта SCOR-mod

Модель SCOR на сегодняшний день признается в качестве международного межотраслевого стандарта при планировании и управлении цепями поставок.  Описывая цепи поставок путем комбинации готовых составляющих процессов, модель может быть использована как для описания самых простых цепей поставок, так и для сложных комплексных сетей, используя стандартный набор определений. В результате, несопоставимые отрасли бизнеса и отдельные компании могут быть легко интегрированы в описание структуры практически любой сетевой структуры цепей поставок. Модель позволяет описать и создать основу для совершенствования цепей поставок, как для глобальных проектов, так и для специфических конкретного подразделения компании. Границы модели определяются  «от поставщиков поставщика до клиентов потребителя», т.е. модель описывает так называемую «расширенную» цепь поставок (Рисунок 2).

 Рисунок 2 Обобщенный вид SCOR-mod

Рисунок 2 Обобщенный вид SCOR-mod

В общем случае участники цепи поставок реализуют следующие укрупненные группы процессов:

  • Планирование (Plan)
  • Снабжение (Source)
  • Производство (Make)
  • Доставка (Deliver)
  • Организация возвратных потоков (Return)

для которых  в рамках модели:

  • даны характеристики последовательности и взаимосвязи процессов (по информационным потокам),
  • предложены KPI для  наиболее эффективной реализации процедур контроллинга и сравнительного бенчмаркинга,
  • приведены лучшие практики  технологий реализации процессов.

На текущий момент SCOR модель включает описание более 200 элементарных процессов, 550 лучших практик и 500 KPI (Key Performance Indicators – Ключевые показатели эффективности). Стандарт постоянно обновляется, сейчас актуальна версия 10.0.

SCOR-модель охватывает все аспекты взаимодействия с потребителями (от заказа до выставления счета), все трансакции (от поставщиков до потребителя), а также все рыночные взаимодействия (от понимания общих потребностей до исполнения конкретных заказов).  При этом в SCOR-модель не включаются такие аспекты бизнес-деятельности, как маркетинг и продажи, технологические исследования и разработки, разработки новых продуктов, обслуживание клиентов после исполнения поставки. Для описания подобных процессов существуют дополнительные модели, назначение которых и принцип использования аналогичен SCOR:

  • DCOR (Product Design) – Референтная модель разработки и проектирования продуктов
  • CCOR (Sales & Support) - Референтная модель продаж и их поддержки

Интеграция данных моделей осуществляется на третьем уровне процессов.

SCOR-модель содержит три уровня детализации процессов в цепях поставок (Рисунок 3):

Рисунок 3 Уровни декомпозиции SCOR-mod 

Рисунок 3 Уровни декомпозиции SCOR-mod

1.       Высший уровень (Типы процессов). Этот уровень определяет рамки и содержание SCOR-модели. Здесь задаются базовые цели по достижению конкурентных преимуществ.

В ходе описания цепи поставок на первом уровне дается характеристика основным предпосылкам проекта. В частности, общая характеристика деятельности контрагентов цепи поставок, в том числе на данном этапе необходимо определить и дать характеристику ключевым бизнес-процессам цепи поставок с учетом специфики выбранного объекта моделирования, а именно следующим:

  • План. Процессы, которые направлены на поддержание баланса совокупного спроса и предложения и разрабатывают последовательность действий, которая наилучшим образом отвечает политике снабжения, производства и поставок
  • Снабжение. Процессы, которые заключаются в закупке товаров и услуг с целью удовлетворения запланированного или текущего спроса.
  • Производство. Процессы, которые трансформируют продукт до его конечного состояния с целью удовлетворения запланированного или текущего спроса
  • Поставка. Процессы, которые обеспечивают доставку готовой продукции или услуг для удовлетворения запланированного или текущего спроса, как правило, включают управление заказами, транспортировку и распределение.
  • Возврат. Процессы, связанные с возвратом или приемкой возвращенной продукцией по любым причинам. Эти процессы расширяются до послепродажного обслуживания клиентов.

В рамках первого этапа проектирования осуществляется процедура сравнительного бенчмаркинга.

2.       Уровень конфигураций (Категории процессов). Цепь поставок определенной компании может быть сконфигурирована на этом уровне из ключевых категорий процессов (Рисунок 4).

На втором уровне каждый процесс SCOR-модели может быть описан через следующие типы процессов:

  • Планирование (Planning). Процесс, который распределяет имеющиеся ресурсы для удовлетворения ожидаемого спроса. Процессы планирования обеспечивают баланс совокупного спроса и предложения. Одной из важных характеристик планирования является горизонт планирования: он должен быть правильно установлен для всех видов планирования. Обычно эти процессы протекают с регулярными периодичными интервалами. Успешное планирование может повлиять на скорость реагирования цепи поставок на изменение внешней среды бизнеса.
  • Выполнение (Execution). Это процесс, который инициируется спросом (запланированным или текущим), и изменяет состояние физических продуктов. Как правило, эти процессы включают:

2.1. Графики/согласования.

2.2. Трансформация продукта и/или

2.3. Перемещение продукта к следующему процессу.

  • Обеспечение (Enable). Процесс, который готовит, поддерживает или управляет информацией или отношениями, на которых основаны процессы планирования и выполнения.

 Рисунок 4 Категории процессов 2-го уровня декомпозиции SCOR-mod

Рисунок 4 Категории процессов 2-го уровня декомпозиции SCOR-mod

3. Уровень элементов процесса (Декомпозиция процессов). Этот уровень определяет способность компании успешно конкурировать на выбранных ею рынках и состоит из:

• определения элементов процесса,

• входящей и исходящей информации элементов процесса,

• измерителей функционирования процесса,

• лучшей практики,

• системных мощностей, необходимых для поддержки лучшей практики,

• систем и инструментов.

На третьем уровне модели представлена детальная информация об элементах процесса для каждой категории уровня 2 (Рисунок 5), включая:

  • ход процесса,
  • входящие и исходящие потоки,
  • источники входящих потоков,
  • назначение исходящих потоков.

На этом уровне компании производят настройку их операционной стратегии.

Рисунок 5 Пример описания процессов третьего уровня 

Рисунок 5 Пример описания процессов третьего уровня

4. Декомпозиция элементов процесса (Технологические процессы)

5. Трансакции (Операции)

Последние 4 и 5 уровни не входят в рассмотрение модели. На данных уровнях компании внедряют специфические приемы управления цепями поставок.

Все элементы модели: показатели, процессы и лучшие практики имеют строгую иерархическую  структуру и четко прописанные «сквозные связи между собой в пределах одного уровня.

Показатели оценки функционирования цепи поставок (Таблица 1) в SCOR условно разделяются на две группы элементов:

1.    Показатели функционирования ЦП - Performance Attributes (attributes).  Показатели функционированияпредставляют собой сгруппированные метрики, используемые для установки направлений стратегии ЦП. Сами по себе показатели деятельности не могут быть измерены, они лишь задают направление стратегии.

В модели SCOR  выделяется 5 групп показателей (аспектов) деятельности:

  • Надежность поставок в цепи в обеспечении доставки: нужного продукта, в нужное время и место, в надлежащем состоянии и упаковке, нужного количества, с правильной документацией, нужному потребителю.
  • Отклик цепи поставок - скорость прохождения товара по цепи поставки к потребителю.
  • Маневренность цепи поставок - темп, с которым цепь поставок реагирует на изменения ситуации на рынке с целью получения или сохранения конкурентных преимуществ.
  • Затраты[5] цепи поставок - издержки, связанные с операциями в цепи поставок
  • Управление активами в цепи поставок - эффективность управления активами в обеспечении удовлетворения спроса (включает управление всеми видами активов: основными средствами, управление запасами, оборотным капиталом).

Аспекты деятельности условно делятся на две категории: внешние (ориентированные на клиента) и внутренние (ориентированные на бизнес-процессы фокусной компании).

2.    Метрики (система измеряемых показателей) - Metrics. Метрики предназначены для оценки возможности достижения этих стратегических решений, обозначенных в терминах показателей деятельности ЦП. Метрика – это установленный стандарт для оценки деятельности или процесса.  Метрики SCOR используются в целях диагностики проблем цепи поставок. Модель SCOR выделяет три уровня метрик (показателей):

  • Уровень 1 содержит показатели, диагностирующие общее состояние цепи поставок. Также известны как стратегические метрики или ключевые показатели деятельности (KPI - Key Performance Indicator). Сравнительный анализ данных показателей первого уровня помогает в постановке реальных целей и задач для выбранного стратегического направления. 
  • Уровень 2 включает показатели, которые в свою очередь являются диагностирующими для метрик первого уровня и помогают выявить причины отклонения запланированных значений.
  • Уровень 3 содержит показатели, которые соответственно служат для диагностики метрик второго уровня.

Таблица 1 Структура показателей функционирования ЦП

Таблица 1 Структура показателей функционирования ЦП

Все метрики с первого по третий уровень имеют иерархическую структуру. Декомпозиция помогает выделить факторы, обусловившие отклонения показателей от плановых значений, которые в дальнейшем подлежат более тщательному исследованию (Рисунок 6). 

Рисунок 6 Пример структуры параметра затрат цепи поставок

Рисунок 6 Пример структуры параметра затрат цепи поставок

Новацией версии 10.0 SCOR-mod является попытка описания навыков, необходимых сотрудникам, ответственных за реализацию определенных процессов в цепи поставок (Таблица 2).

Таблица 2 Характеристика навыков персонала (пример)

НАВЫК

HS.0011. Основы транспортного менеджмента

Характеристика

Управление транспортными операциями всех типов, в том числе отслеживания и управления всеми составляющими технического обслуживания автотранспортных средств, стоимостью топлива, маршрутизация, хранение, коммуникация, использование EDI,  терминальная обработка грузов, выбора и управление перевозчиком, бухгалтерский учет.

Процессы

sP2.1 Определение, расстановка приоритетов, обобщение условий и требований поставки
sP2.2 Определение, оценка и обобщение требуемых ресурсов для доставки
sP2.3 Сопоставление ресурсы с производственными требованиями продукта
sP2.4 Разработка планов снабжения
sEP.6 Интегрированное управление транспортировкой в цепи поставок
sES.6 Управление входящей продукцией
sEM.6 Управление транспортом (WIP)
sED.1 Управление доставкой
sED.6 Управление транспортом
sER.6 Управление возвратной транспортировкой

Способности

HA.0001 Ответственный
HA.0004 Аналитический склад ума
HA.0007 Бизнес знания и сообразительность (зависит от компании)
HA.0010 Управление изменениями
HA.0014 Компьютерная грамотность
HA.0023 Сбор, анализ информации и решение проблем
HA.0028 Использование технологий
HA.0030 Способности помощи
HA.0038 Инициативный
HA.0039 Лидер
HA.0045 Переговорщик
HA.0052 Презентативные способности
HA.0055 Совершенствование процессов
HA.0056 Процессная ориентация, системность и концептуальное мышление
HA.0065 Работа в команде и сотрудничество
HA.0072 Письменная/устная коммуникация

Опыт

HE.0023 Выбор и оценка перевозчика
HE.0046 Анализ прибыли и убытков
HE.0083 Планирования ресурсов предприятия (ERP)
HE.0116 Внешнеэкономическая деятельность (ВЭД)
HE.0159 Управление документацией 
HE.0162 Работа со спецификациями
HE.0205 Управления проектами
HE.0209 Менеджмент качества, связанный с запасами (испытание, срок годности)
HE.0230 Планирование сбыта и производства (S&OP)
HE.0236 Выбор и планирование видов транспорта
HE.0247 Управление электронными таблицами
HE.0265 Стратегические соглашения с поставщиками услуг
HE.0281 Транспортный аутсорсинг
HE.0286 Планирования транспортировки
HE.0299 Использование систем по управлению транспортом

Статья подготовлена по материалам http://www.supply-chain.org

ССЫЛКИ

[1] SCOR-mod - Supply Chain Operations Reference model - Референтная модель операций в цепях поставок.  

[2] http://www.supply-chain.org

[3] При процессно-ориентированном моделировании, деятельность организации – объекта моделирования рассматривается как совокупность «сквозных» процессов. Сквозной (или межфункциональный) бизнес-процесс – это процесс, в котором участвуют несколько структурных подразделений предприятия или независимых контрагентов (если речь идет о проектировании цепи поставок), потребляющий ресурсы внешних и внутренних поставщиков и создающий ценность для внешних клиентов. Идентификация процессов осуществляется путем привязки процессов к основным потокам.

[4]  Подробнее см. статья Бенчмаркинг, журнал «Логистика и управление цепями поставок», №6 – 2011 г.

[5] Здесь необходимо заметить, что в практике управленческого и бухгалтерского учета в России нет единого определения категории «издержки» и соотношения их с терминами «затраты» и «расходы». В практике отечественного учета «затраты» становятся «расходами» только в составе реализованной продукции (работ, услуг). До момента реализации потребленные ресурсы учитываются как затраты и отражаются в балансе предприятия как активы в виде остатков НП, ГП на складе и т.д. Признание затрат расходами минуя получение дохода, возможно в отдельных случаях, например, при признании их убытками (потреблённые ресурсы не принесут дохода). Однако в контексте данной работы принимаем, что «расходы», «затраты» и «издержки» являются синонимами (от анг. «cost»).

Опубликовано № 1 (60) февраль 2014 г.

АВТОР: Сергеев В.И., Левина Т.В. 

РУБРИКА Управление цепями поставокПланирование в цепях поставокАналитика в логистике и SCM

Аннотация

Рассмотрены проблемы стратегического планирования цепей поставок. На примере компании - дистрибьютора компьютерных комплектующих, цифровой техники и офисного оборудования показана идеология стратегического планирования с использование референтной модели операций в цепи поставок. Показаны перспективы внедрения в практику планирования интегрированной (объединенной) концепции Lean Six Sigma с референтной моделью SCOR.

Ключевые слова: стратегическое планирование проектирование цепей поставок моделирование цепей поставок диагностика SCOR LEAN Six Sigma бережливое производство референтная модель

 

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