Array
(
    [0] => WP_Term Object
        (
            [term_id] => 5
            [name] => Блог
            [slug] => news
            [term_group] => 0
            [term_taxonomy_id] => 5
            [taxonomy] => category
            [description] => 
            [parent] => 0
            [count] => 656
            [filter] => raw
            [cat_ID] => 5
            [category_count] => 656
            [category_description] => 
            [cat_name] => Блог
            [category_nicename] => news
            [category_parent] => 0
        )

)

Управление запасами на предприятии: ТОП 6 ключевых метрик

Управление запасами на предприятии: ТОП 6 ключевых метрик

Статья посвящена ключевым метрикам, которые отражают эффективность управления товарными запасами в производстве и дистрибуции. Перед тем, как раскроем более подробно показатели эффективности, которые рекомендует использовать методология DDMRP, напомним, что это за подход, где его истоки и корни. Как вы знаете, любая методология не генерируется с нуля, она является логическим продолжением и уже существующими на рынке квинтэссенцией прошлых идей. Исторически сложилось, что есть два основных подхода к управлению запасами:

  • push методологии — выталкивание
  • pull методологии — вытягивание

Выталкивание – это классические системы, базирующиеся на прогнозе. Благодаря спецификациям мы знаем взаимосвязи и зависимости между сырьем, полуфабрикатами, готовой продукцией, коэффициенты перехода. Вместе со знанием lead-time всех этих компонентов, мы можем распланировать, в каком количестве, до каких дат нужно пополнить, произвести продукцию или получить материалы от поставщика. Таким образом, в системе происходит синхронизация по датам и по количеству.

Но проблема в том, что высокая точность прогноза в динамической нелинейной среде мира почти недостижима, и прогноз оправдывает себя только на агрегированном стратегическом уровне. Но когда уже спускаемся к уровню sku, натуральному выражению или конкретным дням, становится очень трудно достичь реальных показателей. Прогнозы и реальность отличаются между собой, и это было подмечено еще в 60-е годы.

Как альтернатива, рынку были предложены так называемые вытягивающие методики: Бережливое производство, Теория Ограничений. Они фокусируются не на том, как сделать прогноз более точным, а на том, как направить свои усилия, чтобы оперативно реагировать на изменения в среде.

Но здесь существует обратная сторона медали, компании эффективны на операционном уровне, пополняют все, что использовали, но с другой стороны, выходя на определенный долгосрочный горизонт, или имея колебания спроса более 30% (такими колебаниями могут быть обычные акции, сезонность и т.п.), сталкиваются с тем, что не имеют действенного инструмента в этих методологиях для того, чтобы справиться.

Поэтому эти два подхода имеют свои недостатки и методология DDMRP, которая была сравнительно недавно разработана, пытается нивелировать эти минусы и учесть все лучшие достижения и уже существовавшие до нее идеи.

Оптимальное управление запасами. Компоненты методологии DDMRP

ключевые показатели эффективности

  • Из классического планирования потребности в материалах (MRP) было заимствовано использование прогноза на стратегическом уровне, а также использование спецификации, которые помогают передать спрос дальше от готовой продукции компонентам
  • Из классического управления дистрибуцией, DRP систем, были заимствованы логика позиционирования в дистрибуции
  • Из Бережливого производства — фокусировка на потоке, на скорости реакции на изменения
  • Из Теории Ограничения были заимствованы термины: буфер, его трехцветная визуализация, критический путь, узкое место и т.д.
  • Из 6 Сигм – фокус на отклонениях и простота, прозрачность в том, как построить собственную аналитику и отчеты

Все эти компоненты объединяет блок инноваций, помогающий данным идеям сосуществовать и давать эффект. На выходе мы имеем DDMRP, являющуюся методологией планирования, моделирования и управления цепью поставок на производстве и дистрибуции, цель которой обеспечить равномерный поток релевантных материалов и информации.

  • Моделирование означает связь стратегического, тактического и операционного уровня для достижения целей;
  • Планирование означает формирование заказов и пополнение;
  • Управление означает наше поведение, действия в тех случаях, когда что-то идет не по плану

Управление запасами, какие существуют ключевые показатели эффективности?

В этом пункте мы опишем, какие существуют показатели эффективности (метрики), как их рассчитывать и отслеживать. Какую динамику считать положительной, на что следует обратить внимание и сфокусироваться производственным и дистрибуционным компаниям.

1 метрика — Буфер запаса

Управление производственными запасами и оценку этого управления следует начать с базового показателя, такой как целевой запас. То есть сколько, на какой локации и какого SKU нам нужно поддерживать на остатке для того, чтобы с одной стороны не нарастить излишков (не замораживать избыточные средства), а с другой – обеспечить высокий уровень наличия.

В методологии есть такое понятие, как буфер запаса, являющийся основой для расчета пополнения для SKU, которые решили держать на остатке. Особенностью буфера является то, что он динамически меняется под влиянием внешних факторов и это его основная функция: быстро и оперативно адаптироваться ко всем происходящим изменениям.

ключевые показатели эффективности

Буфер запаса предусматривает три зоны, которые автономны, рассчитываются независимо друг от друга, под влиянием своих факторов, и имеют свое назначение.

Желтая зона – это запас, который нужно держать на месте хранения для того, чтобы на время пополнения было что потреблять, что отгружать, реализовывать нашим клиентам на время пока, например, этот товар будет в производстве или пока он уезжает от поставщика. Желтая зона зависит от lead time и от динамики спроса (под спросом мы можем понимать как исторические продажи, фактическое прошлое потребление, так и прогнозируемые продажи и среднее между ними)

Красная зона – это страховой запас, безопасность потока, которая нужна для того, чтобы погасить вариабельность потребления и поставок. То есть, если поставщики опаздывают или есть какие-то пиковые заказы от клиентов, то красная зона должна это покрыть. Она зависит от lead time, спроса и стабильности потребления SKU. Если некоторые SKU стабильно и равномерно потребляются, то красная зона должна быть минимальной. Если SKU характеризуется нестабильным поведением, отгрузки отклоняются от среднего, то нужно положить больше на остаток для того, чтобы перестраховаться.

Зеленая зона – это регулятор потока, она включает в себя логистические ограничения, без которых невозможно обойтись: минимальные партии производства, минимальное количество до заказа, частота пополнения у поставщика. Она определяет, сколько в среднем заказывать производственных запасов и как часто.
Отличием буфера в DDMRP от классического из Теории Ограничений является то, что там все зоны буфера равны между собой, по 33%, но DDMRP — это более прогрессивная методология, и эти зоны рассчитываются автономно, не зависят одна от другой, не обязательно должны быть равны между собой.

От MRP систем буфер DDMRP отличается тем, что динамически меняется, поскольку обновляется не реже, чем раз в сутки, а в MRP эти процессы (такие как расчет и установление нормативов, перерасчет страховых запасов) более инертны, проходят не так часто (раз в неделю, месяц или даже квартал).

Так как мы отметили, что красная зона должна расходоваться только когда есть определенные колебания: например, пиковые заказы или опоздание поставщиков. А зеленая зона определяет, сколько в среднем необходимо заказывать, поэтому диапазон колебания остатка при работе по методологии рассчитывается от красной (как минимальной зоны) до красной + зеленой зоны (определяет, сколько в среднем будет заказано).

То есть диапазон колебания остатка – от красной до красной + зеленой, а не от нуля до верха буфера, как привыкли думать. При этом средний запас или целевой составляет красную + половину зеленой зоны.

Заказ всегда производится к вершине буфера с учетом сальдо потока. Сальдо потока – это текущий остаток производственных запасов + открытые заказы на поставку – открытые заказы на отправку или на отгрузку.

 

ключевые показатели эффективности

То есть это наш подходящий спрос, это реальные заказы клиентов, которые имеют конкретную дату и количество, которые нужно отгрузить в пределах настроенного горизонта видимости. Мы можем регулировать, например, что заказы на этой неделе мы уже учитываем, будем использовать в расчетах, а заказы, которые нам нужно отгрузить через месяц, не учитываем.

Таким образом формируются заказы, но следует отметить, что от того, в какой зоне буфера находится сальдо потока, также определяется приоритет пополнения запасов.

Этот приоритет бывает критичен и высок, в том случае если сальдо потока находится уже в Красной зоне. Это SKU, имеющие риск дефицита, их нужно срочно восполнять. Также есть средний приоритет, когда сальдо потока находится в желтой зоне, и по этим SKU уже наступила точка заказа, их тоже нужно пополнять. Для них система автоматически рассчитывает количество заказа.

Существует еще более низкий приоритет, когда сальдо потока находится в Зеленой зоне. По этим SKU еще не возникла необходимость в пополнении.

И последний приоритет – это излишки (сальдо потока выше зоны буфера), которые ниже опишем более подробно.

Кроме цветового приоритета, рассчитывается процент заполненности буфера как соотношение между сальдо потока и полной величиной буфера. Он показывает, насколько этот SKU востребован, а также степень обеспечения SKU.

Приоритет и процент представляют собой относительные показатели, справедливые для сырья, полуфабрикатов, готовой продукции, SKU, которые вы производите, закупаете, распределяете для центрального, регионального или локальных складов. Они рассчитываются одинаково и являются достаточно объективным критерием. Этим они отличаются от абсолютных критериев, то есть от логики отгрузки по дате заказа или от неформализованных критериев.

Только так в методологии рекомендуется обрабатывать эти заказы: сначала сортировать пополнение по приоритетам из критического до низкого, затем по проценту наполненности буфера.

Следует отметить, что методология управления цепями поставок DDMRP отличается от MRP тем, что снижает зависимость от точности прогноза. Поскольку, например, в MRP системах, мы надеемся на точное совпадение с прогнозируемым значением и если этого не происходит, то это приводит к триггерным изменениям по всей системе, таким как «эффект кнута».

В DDMRP мы управляем диапазонами, а не конкретным прогнозируемым значением, и поэтому если мы не угадали с ним (например, продажи пошли более интенсивно), тогда для этого есть красная зона, и о разорении буфера нам известит критический приоритет.

Кстати, в методологии нет такого правила, что все SKU и локации должны быть буферизированы и запас должен быть везде. Напротив, это стратегическое решение, определяющее, какой уровень инвестиций в запасы компания может себе позволить. Какие рекомендации есть в методологии относительно того, где размещать буфер, описываем в следующей метрике.

2 метрика — Стратегическое позиционирование запаса

В методологии управления цепями поставок DDMRP есть три четких критерия относительно того, стоит ли размещать запас или нет, и где это лучше сделать (в спецификации, на производстве или в дистрибуции):

  1. Буфер запаса должен уменьшать вариабельность, т.е. защищать вашу цепь поставки от рыночной волатильности, и не передавать ее дальше по спецификации или цепи поставок;
  2. Запас должен сокращать время на изготовление заказа или его доставку;
  3. Размещение буфера запаса должно повышать показатель возврата на инвестиции (ROI)

На примере ниже разберем кейс, вы узнаете как размещать запас внутри цепи поставок и как следовать этим трем критериям.

  1. Для того чтобы определить глобально, где стоит разместить запас, нужно посмотреть на отчет в системе, где видны SKU и количество спецификаций, в которое они входят. Если из одного сырья производство производит много единиц готовой продукции, то теоретически там следует разместить запас. Проверим это на примере этих SKU.

Это пример в дистрибуции. На рис. ниже, на каких складах и в каком количестве SKU продается продукция, которая не хранится на складе завода. Возьмем в качестве примера SKU FPE, который продается на 10 складах, но на заводе буфера запаса этого SKU нет.

ключевые показатели эффективности

Стоит отметить, что каждый заказ из региона является заказом в производство, это именно та вариабельность, о которой выше отмечалось.

2. Следующее, на что нужно обратить внимание, это сколько средств по всей системе, целевой запас составляет почти 412 тысяч.

ключевые показатели эффективности

3. И последнее, это lead-time, составляющий 36 дней (30 дней на производство и 6 дней на доставку).

Что произойдет с цепью поставок после установки буфера на данный SKU?

  1. После размещения запаса произошло сокращение lead-time в 6 раз. Теперь в регионах продукцию ожидать необходимо не 36 дней, а 6, поскольку завод будет отгружать из остатка.
  2. Целевой запас теперь составляет 340 тысяч, так как произошло сокращение инвестиций в системе на 25% благодаря тому, что на регионах теперь не нужно поддерживать месячный запас от заказа до поставки с завода и остаток. Таким образом, денег в системе и на всех складах суммарно стало меньше. В таком случае продажи могут в будущем расти за счет большего наличия запасов (поскольку не будет времени ожидания от производства). Это означает, что показатель ROI будет расти.
  3. Защита системы от наружной вариабельности. Теперь заказы из регионов не приводят к заказам в производство, а те, в свою очередь, агрегируются в зеленую зону и поступают только тогда, когда опускается сальдо потока.

Размещение буфера запаса в данном кейсе оправдало все три критерия: уменьшение вариабельности, сокращение времени на выполнение заказа и возврат на инвестиции. Таким образом, после стратегического размещения запаса вы можете более эффективно планировать производство и делать оптимальные партии, и система будет более стабильной и защищенной. Не стоит размещать запас, если решение о стратегическом размещении не отвечает этим критериям.

3 метрика – излишки

Все клиенты, с которыми мы сотрудничали, отмечают одну из главных проблем в управлении товарными запасами на предприятии – это излишки или чрезмерные запасы, оверстоки, неликвиды. Если бы их не назвали, но те проблемы и последствия, которые они несут для бизнеса, являются критическими, а именно:

  • Замедление оборачиваемости (заморозка денег), что может привести к недостатку для того, чтобы расширить ассортимент, модернизировать производство, выйти на новые рынки, поддерживать ходовые позиции в достаточном количестве и т.д.
  • Излишки могут провоцировать расходы, связанные со списанием (если у SKU уже истекает срок годности), или с распродажей, поскольку нужно стимулировать спрос с определенными маркетинговыми активностями. Следствие – мы недополучаем прибыль из-за того, что снизили цену.

Относительно работы с излишками есть два основных шага:

  1. Для более эффективного управления неликвидными запасами нужно, в первую очередь, понять, что такое излишки, как их идентифицировать, какова будет методология их расчета и оцифровать их. В методологии управления цепями поставок DDMRP, излишки – это любой запас, который выше буфера. В начале статьи мы описывали, что если сальдо потока находится выше зоны буфера, то приоритет пополнения избыточным. Поэтому эти SKU не нужно пополнять, а наоборот, делать все возможное, чтобы уменьшить их.
  2. После этого необходимо проанализировать структуру излишков. Определить причины их возникновения и дальнейшие действия по их уменьшению.

В системе Intuiflow есть отчет, показывающий структуру излишков. Он демонстрирует, на каких складах, в каких категориях или в запасах каких поставщиков законсервированы самые большие излишки. Также благодаря этому отчету можно выявить наиболее проблемные SKU как в натуральном, так и в денежном выражении. Данный отчет полезен тем, что он помогает минимальным усилиям достичь значительных результатов для оптимального управления запасами.

Принцип Паретто тоже работает в этом случае, 80% излишков генерируется небольшой группой поставщиков, категориями товаров или менеджерами.

ключевые показатели эффективности

 

При управлении запасами в логистике всегда всплывают определенные закономерности, например:

  • Поставщики, привозящие вам больше, чем вы заказали;
  • Группа менеджеров, которым свойственно перестраховаться и они привозят больше, чтобы нарастить запасы;
  • Новая категория товаров, которая не оправдала ваши надежды на интенсивность продаж;
  • Определенные недостатки планирования и т.д.

Этот отчет важен, чтобы понять, где вы сейчас, с чего вам нужно начинать, и дальше в динамике отслеживать показатель по излишним запасам для более оптимального управления запасами.

Управление неликвидными запасами: что делать с ними или как бороться?

  1. Если мы видим, что избыточные запасы обусловлены количеством в пути (то есть открытые заказы на поставку), то следует рассмотреть возможность их закрытия или сокращения их количества.
  2. Если видим, что излишки — это уже текущий остаток (т.е. это произошедший факт), то есть следующие методы: возврат поставщику, или на центральный склад. По возможности можно сделать маркетинговые активности по стимулированию спроса (распродажи, акции) и перераспределить эти излишки по сети между складами.
    Например, в системе управления товарными запасами INTUIFLOW можно отфильтровать один SKU по всей сети, чтобы увидеть обеспеченность товарными запасами на всех локальных, региональных или центральных складах. Далее зафиксировать, на каких складах есть потребность в пополнении (приоритет критический, являющийся риском дефицита) или средний, что означает, что наступила точка заказа. Тогда в обычном режиме нужно их пополнить.

ключевые показатели эффективности

А на некоторых складах или локациях, наоборот, есть излишки. Переместив их на нуждающиеся склады, мы сможем покрыть их дефицит и сэкономить деньги компании, поскольку не будем размещать внешний заказ поставщику.

Если вам разрешают обстоятельства и условия, если это транспортно выгодно и возможно с юридической точки зрения, то в уменьшении излишков кроется большой потенциал для оптимизации запасов вашей компании.

Очень важным фактом является то, что наблюдать за структурой излишков необходимо не сиюминутно, а постоянно. Для того, чтобы понять тенденцию, улучшаются ли показатели по излишкам или, наоборот, ухудшаются. Об этом подробнее описываем в следующей метрике.

Закажите демонстрацию INTUIFLOW

Наш менеджер свяжется с нами для уточнения удобного для вас времени

Запросить презентацию

4 метрика — График буфера

В классической парадигме оборачиваемость запасов – это достаточно распространенный показатель, оценивающий многие компании, примерно раз в месяц. Но, по нашему мнению, он не дает полного понимания структуры запасов. Поэтому следующий отчет, который мы опишем в статье, – это метрика График буфера, более современный, динамичный и объективный по сравнению с оборачиваемостью запаса в днях.

Данная метрика позволяет оценить глобально все запасы компании по всему SKU. График буфера показывает в процентах сколько SKU и в каком приоритете находятся. Сколько процентов излишков, сколько SKU в зеленой, желтой и красной зонах.

В начале проектов, как правило, мы видим у клиентов 30% и более излишков и столько же дефицитов. А в целевом состоянии находится незначительное количество SKU.

Благодаря графику буфера можно просмотреть в динамике, какова текущая ситуация со структурой запаса. Поскольку в среднем, в днях запасы оценивать не совсем правильно, потому что у каждого SKU разные lead time, поставщики, нуждающиеся и в разном количестве дней запаса. А в отчете все сведено к одной простой истине, буфер запаса уже включает в себя lead time, вариабельность, логистические ограничения, мин. партии. График позволяет увидеть положение сальдо потока, благодаря которому понятно структуру запаса и динамику, то есть становится лучше ситуация с запасами, или хуже.

График буфера позволяет увидеть, как целевой запас колеблется относительно текущего и каков потенциал высвобождения оборотных средств имеет компания. Отчет достаточно гибок и его можно просматривать в разных разрезах: по менеджерам, складам, типам материалов, номенклатуре, по разным периодам.

Как правило, в проектах мы видим следующую динамику: на старте проекта есть много красных SKU и излишков у компании-клиента, в процессе работы по системе их тенденция идет на сокращение. Таким образом, структура запаса становится более здоровой.

Избавиться от всех красных SKU и излишков невозможно, но если у вас было примерно 30% SKU в Красной зоне, а в процессе работы снизилось до 5%-10%, это даст хороший потенциал для роста продаж компании и более оптимального управления запасами предприятия. Тенденция по уменьшению излишков тоже приводит к положительным результатам, например, к высвобождению оборотных средств, а также сопутствующим эффектам, как освобождение места на складах.

На графике буфера положительные результаты видно в разрыве между текущим и целевым запасом: он должен быть небольшим, текущий запас должен динамически колебаться около целевого в случае правильной работы с производственными запасами.

5 метрика — Уровень сервиса

Анализировать излишки, запасы, их структуру очень полезно, но это будет всегда однобоко, если делать это в отрыве от анализа и оценки уровня сервиса, который мы предоставляем нашим клиентам. Потому что это один из важнейших метрик эффективности в управлении запасами предприятия, оценивающий, насколько качественно мы удовлетворяем потребности и выполняем обязанности перед нашими клиентами.

Неудовлетворительный уровень сервиса может привести к риску проиграть конкуренту и недополучить прибыль.
Конечно недовольство нашей целевой аудитории – это репутационные риски и штрафные санкции (например, у нас есть определенные обязательства перед нашими клиентами и они законтрактованы, но по факту мы их не соблюдаем).

Уровень сервиса при управлении запасами предприятия оценивается по-разному, в зависимости от сектора экономики. Например, в ритейле есть  показатель, потерянные продажи (Lost sales или Out Of stock) и есть обратный показатель, показывающий наличие товара на полке. Ритейлеры отслеживают, например, за неделю, сколько дней не было товара на остатке, умножают это на среднедневные продажи и на цену продажи. Таким образом, получают величину утраченных продаж, которую в дальнейшем смотрят в понедельной динамике.

При этом в ритейле состоянием потерянных продаж можно считать не только остаток 0, но и если он зашел в так называемый буфер безопасности (это, например, красота полки или презентабельность витрины, выкладка). И если на остатке 10 штук, а красота полки 50 штук, то считается, что мы ее уже не придерживаемся и нарушили. И хотя формально остаток не 0, но компания уже имеет состояние утраченных продаж.

Для дистрибьюции и производства этот показатель будет нерелевантен, так как в данной сфере необходимо оценивать, насколько качественно выполняются именно заказы, которые адресовали клиенты.

Часто при общении с компаниями мы сталкиваемся с утверждением: у нас удовлетворительный уровень сервиса, почти 100%. Но когда мы начинаем глубже погружаться и разбираться, как компании его оценивают, понимаем, что это далеко от реальности. Именно такие искажения или ошибки описываем в данном пункте для того, чтобы вы смогли их избежать в оценке своей деятельности.

  1. Компания не фиксирует первоначальный заказ, то есть настоящий спрос клиента и в товароучетную систему вносит определенное скорректированное количество на имеющийся остаток на складе.
    К примеру, первоначальный заказ от клиента было 100 штук, но на остатке имеют только 80, поэтому в ERP систему вносят именно такое количество. Затем отгружается 80; далее сравнивают эти две цифры и делают вывод о 100% уровне сервиса, но это совсем не так, и эти 20 штук остаются вне анализа. Это случай, когда компания даже не может оценить свой уровень, величину и масштаб утраченных продаж. В практике такая ситуация достаточно часто встречается.
  2. Заказ и отгрузка оценивается в целом, а не позиционно.
    Опять же есть, например, заказ 100 единиц товара А и B по 50 штук. Отгрузили А и Б по 30 штук, затем докомплектовали еще косвенным аналогом этих товаров (который отличается определенной характеристикой: цветом или вкусом, упаковкой и тд) С в количестве 40 штук. С общим количеством все хорошо, уровень сервиса считается высоким, но при этом будет ли наш клиент доволен таким уровнем выполнения своего заказа? Нет, особенно в долгосрочной перспективе, это обернется для нас репутацией ненадежного поставщика и партнера, всегда старающегося схитрить и отправить что-то не то.
  3. Компании учитывают полноту отгрузок, но не своевременность.
    Часто слышим факт, что у компаний очень высокий уровень сервиса, все всегда отгружается, лишь иногда подводят клиентов по срокам. То есть заказали 100, отгрузили столько же, но спустя месяц. Поскольку в то время, когда потребовалось клиенту, не было на остатке необходимого товара, поэтому нужно было дозакупить, привезти, доразработать, докомплектовать и тогда уже имели возможность этот заказ отгрузить в полном объеме. На самом деле это тоже серьезная проблема, это большая потеря для уровня сервиса компании и для имиджа как поставщика.
  4. Установка разного уровня сервиса для разных позиций. Например, согласно ABC или XYZ матрицам.
    Этот принцип исходит из классического подхода, когда есть прямая и линейная зависимость между уровнем сервиса и уровнем остатка. То есть, чем выше уровень сервиса мы хотим получить, тем больше нам нужно положить на остаток. Такие ограничения есть в классической парадигме. Логично, что клиенту очень дорого весь свой ассортимент иметь на остатке в 100% объеме, поэтому начинаются всяческие уловки. К примеру, есть категория С, она высоко вариабельна, но не очень ходовая, поэтому мы согласимся и сделаем предположение, что если у 75% кейсов эта категория будет на остатке, то нам этого хватит.

Но согласившись на такой уровень сервиса, мы отказываемся от определенного процента прибыли. Это все есть последствия классической парадигмы и если изменить подход к управлению запасами предприятия, то результаты могут быть другими.

В наших проектах мы, наоборот, показываем динамику, при которой уровень сервиса растет, при этом общий уровень запасов у компании снижается.
Для того чтобы не допускать искажений в расчетах, рекомендуем использовать показатель On Time In Full, демонстрирующий количество заказов или количество строк в этих заказах, которые одновременно были выполнены как своевременно, так и в полном объеме.

Как показывает исследование, проведенное американским филиалом MacKinsey, 79% компаний пользуются этим показателем, 17% рассчитывает этот показатель отдельно, то есть отдельно On Time и отдельно In Full, и 4% до сих пор не знают, что это за показатель.

Еще один из индикаторов, на который следует обратить внимание при управлении производственными запасами, и который может дать большое количество инсайтов, это показатель lead time. То есть количество дней, которые вы тратите на то, чтобы выполнить заказ вашего клиента. Этот показатель полезно отслеживать, особенно если вы будете сравнивать его с рыночным lead time или lead time конкурентов. Это даст много информации относительно того, каково ваше текущее положение или какие зоны роста.

Некоторые компании отслеживают своевременность, некоторые полноту отгрузок, в общей сложности есть 4 варианта и комбинации развития событий.

  1. Когда заказ выполняем своевременно, не в полном объеме
  2. Своевременно в полном объеме
  3. Не своевременно в полном объеме
  4. Несвоевременно, не в полном объеме

Показатель OTIF лежит на пересечении одновременного выполнения двух условий: и своевременного, и полного выполнения заказа.

Но анализ отдельно показателя On Time, и отдельно In Full, тоже может предоставить полезную информацию. На диаграмме ниже видим ситуацию за год: с начала января по декабрь, когда компания имеет заказы, которые отгрузились несвоевременно и заказы, которые были невыполнены.

ключевые показатели эффективности

Летом, когда у компании наступил сезон и количество заказов значительно возросло, с объемом отгрузки компания справлялась, но не своевременно. К примеру, были обязательства отгрузить за 7 дней, а делали это дольше. Это происходит из-за того, что компания плохо подготовилась к сезону, например, не сделала предсезонные накопления или prebuild, и поэтому сейчас производственные мощности не справляются со спросом.

А зимой, в начале декабря или в конце ноября, есть другая картина. Если сейчас заказ не отгрузим, то позже не будет необходимости. Например, пришел период определенной акции, распродажи, черной пятницы или праздника. Если сейчас заказа не выполним, то в будущем клиентам продукция будет уже не нужна, у нас нет люфта. Мы не можем себе позволить выполнять эти заказы позже, и потому проседаем по объему. Но это уже другая причина: компания некачественно подготовилась к подобным событиям.

То есть, если мы анализируем отдельно On Time или In Full, то видим структуру причин, проблемы и влияние сезонов, акций.

Но если компания планирует разработать определенный интегральный показатель, комплексно оценивающий эффективность работы предприятия, рассчитываться ежемесячно и динамично отслеживаться на регулярной основе, то более четким и качественным показателем выступает полный On Time In Full.

Но надо помнить, OTIF – это ретроспективный показатель, оценивающий насколько качественно мы работали в прошлом.

В нашей деятельности, при управлении запасами в цепях поставок, мы стараемся сделать так, чтобы в конце месяца этот показатель был высоким, поэтому в течение месяца фокусируемся на всех действиях по обеспечению высокого уровня наличия:

  • нужно своевременно и в полном объеме делать заказ
  • оперативно реагировать на все происходящие отклонения
  • максимально оцифровывать все события, которые могут повредить высокому уровню наличия

Надо заранее вносить в систему сезоны, акции, тендерные заказы, которые вас ожидают; остановки на производстве, каникулы поставщика, то есть все, что может действительно поколебать этот уровень.

6 метрика в управлении запасами – Индекс потока

Этот показатель рассчитывается как зеленая зона (это минимальная партия или цикл заказа) разделена на среднесуточное потребление. Как и для расчета буфера, этот показатель может быть статистическим, прогнозируемым или средним между ними.

Ниже отчет из системы, который это демонстрирует: количество SKU по вертикали, и количество недель потребления по горизонтали.

ключевые показатели эффективности

Если поставить определенное SKU в производство или заказать у поставщика, важно отметить, что нет четкой цифры, что индекс потока должен быть на уровне 20 недель, например. Нет, здесь следует работать с «хвостами». Например, есть основная масса SKU, а есть по 50, по 20 SKU, которые потребляются долго. Поэтому нужно стараться максимально сократить это количество позиций. Так же и с другой стороны, с этим тоже нужно работать.

Опишем, что может быть не так из-за этого:

  1. Производство. Если поставить в производство достаточно большую партию, то теоретически ее можно выработать эффективно, поскольку и переналадок будет меньше, и нагрузка на оборудование соответствующая. Но следует учитывать, что сам процесс производства – это замороженные средства.
  2. Сырье. Если вы используете только одно сырье для нескольких видов продукции, и производите крупную партию одного вида, то на другой вид продукции может не хватить необходимого сырья.
  3. Мощности. Если производство будет занято реализацией только того, что должно хватать на несколько лет, то не будет времени производить то, что нужно сейчас. И наоборот: если вы довольно часто, например, раз в неделю ставите в производство SKU, то теряете время на переналадках и прибавляются сопутствующие расходы (запуск станка, дополнительная упаковка; первые единицы партии – бракованные и тд)
  4. Закупки. В этом процессе все выглядит не так критично, но наблюдается тенденция замороженных средств и нехватки места на складе. Все же заказ поставщику – это не только присланное письмо, это и подготовка документов, прием на складе, транспортировка и тд. Поэтому на процесс закупок тоже следует обращать внимание и работать над их улучшением.

Надеемся, статья помогла вам найти ответы на то, какие существуют основные 6 метрик для оптимального управления товарными запасами, управления неликвидными запасами, управления складскими запасами, и теперь вы сможете более комплексно оценивать эффективность управления запасами на вашем предприятии.

Детальнее о ТОП 6 ключевых показателях эффективности на практике:

 

Авторы статьи: Алина Дорош и Александр Нечаевский – эксперты по управлению запасами, с опытом ведения более 20 проектов, компания ABM Cloud.