Повышаем эффективность выполнения заказов, сокращая излишки запасов

Лидеры цепочек поставок везде переопределяют, что означает достижение «устойчивости» — и это выходит далеко за пределы накопления запасов и реагирования на риски. В أعقاب пандемии COVID-19 и других сбоев устойчивые цепочки поставок на самом деле процветают в хаосе и, что критически важно, предлагают лучший клиентский сервис, чем раньше.

Чтобы сделать концепцию устойчивости осязаемой, давайте свяжем её с чем-то, что мы как профессионалы цепочек поставок все понимаем: запасами. Запасы, оптимизированные для достижения уровней обслуживания клиентов, — это не повышение страховочных запасов, а совсем наоборот. Некоторые планировщики во время пандемии повысили общие уровни сервиса на 3–5%, одновременно снизив общие уровни запасов на 10–30%. Как и большая часть теории цепочек поставок, это кажется контр интуитивным. Многие планировщики естественно предполагают, что уровни запасов должны расти для повышения уровней сервиса.

Коэффициент выполнения строк заказа

Чтобы разобрать это противоречие, нам нужно отличать способность обслуживать совокупный спрос от способности выполнять заказы клиентов. Здесь я повторю мантру, которую говорю всем своим клиентам: выполнение заказа — или коэффициент выполнения строк заказа (OLFR) — это метрика, которая имеет значение, когда речь идет о достижении целевых уровней сервиса. Клиенты заботятся только о том, получили ли они свои заказы вовремя, а не о том, был ли точен ваш совокупный прогноз спроса.

Но разве точный прогноз не является основным индикатором способности цепочки поставок выполнять заказы? В этом и кроется недопонимание. Высокая точность прогноза может хорошо смотреться на панели руководителя, но она ничего не говорит о коэффициенте выполнения заказов. Почему? Потому что точность прогноза, измеряемая большинством инструментов планирования, относится только к общему спросу, а не к способности выполнять отдельные заказы.

Вот простой пример. Допустим, вы получаете 10 заказов в месяц на одну LED-лампу для отгрузки в 10 разных частей страны в разные дни. Конечно, выполнение этих заказов требует совершенно другого плана, чем заказ на 10 ламп для отгрузки в одно место. Однако совокупные прогнозы не делают различия между этими двумя случаями. Именно так планировщики и складские работники приходят к уровню сервиса 99%. Пока на складе есть только по одной единице каждого товара, 100% продуктов «доступны». Но достаточно одного заказа на 10 LED-ламп, чтобы бросить систему в беспорядок. Не очень устойчиво!

Я не могу достаточно сильно подчеркнуть, насколько важно в нашу текущую эпоху высокой неопределенности устанавливать политики запасов, обеспечивающие высокие OLFR. Согласно исследованию McKinsey «Адаптация клиентского опыта во время коронавируса», во время последнего рецессии те компании, которые предлагали лучший клиентский опыт, достигли в три раза более высоких доходностей, чем их конкуренты.

Так как же планировать для высоких OLFR? Спойлер: это не ABC-сегментация. Этот подход, разработанный в 1960-х, не работает для современной сложности продаж, объема и разнообразия портфелей SKU. Планировщики, использующие ABC, в итоге применяют одну и ту же политику запасов к совершенно разным сценариям, как в двух примерах с LED-лампами выше, и в итоге получают недопустимые излишки и дефициты. ABC-сегментация была подходяма в свое время для управления уровнями запасов, но никогда не для оптимизации.

Оптимизация структуры запасов

В отличие от ABC, который сегментирует SKU на три категории на основе «бизнес-ценности», оптимизация структуры запасов устанавливает единую политику запасов для каждого SKU. Оптимизация структуры запасов сегментирует товары по «классу сервиса», а затем назначает уникальный уровень сервиса и политику запасов каждому отдельному SKU. Эти более клиентоориентированные категории должны быть релевантны для продаж и маркетинга — например: «аксессуары», «товары с высокой маржой», «частные марки», «ценные бренды» и «критические запасные части». Группируя товары способами, значимыми для клиентов, вы устанавливаете политики запасов для каждого, соответствующие ожиданиям сервиса.

Оптимизация структуры запасов зависит от использования передовых планировочных программ для применения кривых «запас-к-сервису» для оптимизации уровней сервиса и страховочных запасов для каждого местоположения SKU. Кривая запас-к-сервису показывает взаимосвязь между желаемым уровнем сервиса (OLFR) и средним необходимым уровнем запаса, учитывая необходимые уровни контроля (страховочный запас, запас на повторный заказ). Основной принцип оптимизации структуры запасов — назначить более низкий уровень сервиса определенным классам сервиса — таким как товары «длинного хвоста», которые редко продаются и которые клиентам не срочно нужны.

David Lubinski Ltd., единственный импортер автомобилей Citroën и Peugeot в Израиле, переключился на интеллектуальную планировочную систему для оптимизации своих запасов примерно из 20 000 деталей, 75% из которых — медленно движущиеся товары. Хотя эта устоявшаяся семейная компания была прибыльной с планированием запасов по ABC, она подозревала, что устойчивость и уровни сервиса могут быть улучшены.

Для проверки перехода от ABC-сегментации и таблиц к новой системе, ориентированной на оптимизацию структуры запасов, Lubinski провел побочное сравнение обоих подходов. Результаты были однозначными. Lubinski сократил запасы на 25%, уменьшил срочные авиаперевозки на треть и значительно сэкономил на утилизации и устаревании. Все это было достигнуто при сохранении значительно выше среднего общих уровней сервиса 95–96% и предоставлении индивидуальных уровней сервиса, адаптированных к потребностям каждого продукта. Это позволило компании вернуть 1,5 млн евро в чистую прибыль только за счет экономии на запасах.

Производительность планировщика также выросла. Новая система Lubinski теперь почти полностью автоматизирована. Сегодня один человек тратит меньше рабочего дня на управление процессом, поэтому команда планирования теперь может сфокусироваться на более важной, клиентоориентированной работе. Единственное, что планировщик запасных частей Lubinski сожал накануне пенсии — что они не внедрили новую систему раньше.

Дэвид Бартон — генеральный менеджер ToolsGroup NA.