Роберт Сталь - Планирование продаж и операций: Практическое руководство Страница 13

Глава 4 Исходные данные для объемного планирования продаж и операций

Существуют два основных массива исходных данных для объемного планирования продаж и операций – это спрос и поставки. Нужны именно эти цифры, поскольку одной из наиболее важных функций объемного планирования продаж и операций является достижение баланса между спросом и поставками и поддержание этого баланса.

Вход для спроса: прогнозирование продаж

Для многих компаний самая трудная задача в процессе внедрения объемного планирования продаж и операций – преодоление антипатии к прогнозированию. Давайте рассмотрим пять фундаментальных вопросов, связанных с этой проблемой.

Вопрос № 1: К чему заботиться о прогнозе?

Как ни странно, нам до сих пор приходится слышать такой вопрос. Часто он исходит от тех же людей, которые говорят: «В нашем бизнесе прогнозировать бесполезно».

Наш ответ этим людям: «Не говорите глупостей». В бизнесе всегда можно прогнозировать – пусть не совсем точно, но можно. В реальности почти любой бизнес активно занимается прогнозированием. Те, кто может себе позволить не заботиться о прогнозах, – это компании, у которых время, отводимое на выполнение заказа, превосходит суммарное время, требующееся на приобретение материалов и на производство продукта, и при этом они не нуждаются в финансовом планировании. Видели ли вы такие компании?

Проблема многих компаний в том, что люди в операционных подразделениях «прогнозируют» по умолчанию, т. е. они заказывают материалы, которые невозможно быстро доставить, и выпускают продукцию, которую невозможно быстро произвести. Не имея прогноза, они вынуждены гадать. К сожалению, эти люди далеки от клиентов и рынков, они не знают о планах продвижения товаров, изменениях цен, мероприятиях по стимулированию продавцов, они не понимают генеральной линии развития своей отрасли и т. п. Поэтому они опираются на прошлое, а не на оценку будущего своего рынка. Когда дела начинают идти плохо, они утверждаются в своей вере и говорят: «Вы не сможете прогнозировать в этом бизнесе. Видели, что получилось? Я же вам говорил».

Таким образом, получаем правило 1: прогнозирование осуществляется практически в любой компании. Вопрос лишь в том, кто им занимается, на каком уровне и насколько часто. Давайте рассмотрим второй вопрос: на каком уровне делается прогноз.

Вопрос № 2: Где лучше прогнозировать?

Мы не имеем в виду, в каком офисе нужно прогнозировать, как в следующей фразе: «Нужно ли нам собраться для прогнозирования у Джоан или у Дуга? У Джоан лучше вид из окна, а у Дуга лучше кофе». Нет, мы имеем в виду, на каком уровне структуры продукта надо прогнозировать. Возможные варианты представлены на рис. 4.1.

РИСУНОК 4.1

Как насчет того, чтобы прогнозировать на самом верху пирамиды? Очевидно, прогнозирование всего одного элемента – компании в целом – не даст нам ничего. Этого совершенно недостаточно для того, чтобы хоть как-то сориентировать производство и другие службы.

Как насчет того, чтобы прогнозировать в низу пирамиды? Прогнозирование по единицам хранения запасов, SKU (Stockkeeping Unit) по клиентам и по адресу дает максимум детальной информации и дает вам возможность комбинировать и обобщать данные так, как вам будет удобно. Но не торопитесь с выводом, что это лучший вариант. Слишком мелко и слишком детально – тоже нехорошо. Прогнозирование на низшем, наиболее детальном уровне дает большую ошибку прогноза, а не меньшую. Прогнозирование на низшем уровне лишает нас преимущества закона больших чисел, который утверждает, что большие числа прогнозировать легче. Кроме того, прогнозирование на этом уровне значительно более трудоемко.

Одна компания, поставщик винно-водочных изделий, убедилась, что прогнозирование на низшем возможном уровне непродуктивно. Слишком много ненужных деталей. Например, бутылки «Old Loudmouth Bourbon», 750 мл, идущие в Пенсильванию, – это один SKU, а такие же бутылки, идущие в Огайо, – другой, потому что на ящиках – разные ярлыки. Компания поняла, что ей не следует прогнозировать на уровне SKU, а достаточно прогнозировать на уровне бренда/размера упаковки.

Давайте еще немного задержимся на этом примере, чтобы осветить другую сторону вопроса: поставки. Завод отпечатывал свои ярлыки практически с нулевой длительностью цикла. Если выполнялся заказ для Огайо, то печатались ярлыки для Огайо. Это очень хороший пример того, как эффективность производства – в данном случае сверхкороткая длительность цикла – облегчает жизнь прогнозистам. Тут все получилось по принципу: «Планируйте объемы, управляйте номенклатурой». Когда вы можете доделать продукт очень быстро, формируя различие между продуктами в конце производственного цикла, вам можно не прогнозировать номенклатуру и сосредоточиться на прогнозировании объемов.

Так что не надо стремиться прогнозировать на низшем возможном уровне. Часто чем выше, тем лучше. С другой стороны, хранить фактические результаты лучше на самом нижнем возможном уровне, что для некоторых компаний значит хранение данных отдельно по каждому SKU по каждому клиенту и отдельно по каждому адресу. В этом случае данные позволяют наблюдать особенности спроса по отдельным клиентам и при необходимости прибегать к использованию такой детальной информации.

Например, если мы знаем, что в штате Огайо с апреля по июнь ожидается агрессивная акция по продвижению «Old Loudmouth Bourbon», 750 мл, и объем продаж прогнозируется на уровне 300% относительно обычного объема продаж в этот период, мы можем учесть эту информацию в формализованной системе прогнозирования в адекватной и управляемой форме.

Так что вопрос прогнозирования сводится к дилемме: прогнозировать в объемах или прогнозировать на детальном уровне? Наш ответ здесь – да. И это приводит нас к обсуждению того, что некоторые люди называют «лучшим другом прогнозиста».

Граница во времени при планировании

Граница во времени при планировании (Planning Time Fence – PTF) – это некоторая точка в будущем, до которой детали играют роль и являются для нас важными. Она вычисляется как общая длительность цикла, т. е. сумма времени на поставку материалов и времени на производство готового продукта из этих материалов плюс еще небольшое время на планирование и формирование заказов.

Для многих компаний граница во времени при планировании находится на временном отрезке между 4-й и 8-й неделями. Для компаний с бережливым производством PTF может составлять одну неделю или даже меньше. Конечно, это не в том случае, когда материалы закупаются в дальних странах. В таких случаях даже у компаний с бережливым производством PTF будет 8 недель или более.

Таким образом, мы получаем правило 2А: внутри PTF вы должны прогнозировать в детальном виде, по номенклатуре.

Внутри PTF вам нужна детальная картина: вам надо купить конкретные необходимые материалы и компоненты. Вам надо произвести конкретную продукцию.

И здесь же мы подходим к правилу 2В: за пределами PTF прогнозировать надо в объемах, за исключением редких случаев.

Информация за пределами PTF должна носить направляющий характер, и объемы как раз предоставляют такую информацию. Важно знать, каковы будут необходимые объемы в будущем, через 6-12 месяцев, а может, даже и позже, для каждого ресурса (для производственной линии, для предметно-замкнутого участка, для рабочего центра, для субподрядчика и т. д.).

Совершенно неважно, какой SKU будет производиться на линии 11 на 3-й неделе седьмого месяца, считая с нынешнего дня. Даже если у вас есть такая информация, какая от этого польза? Конечно, никакой. Планы за 7 месяцев еще сто раз успеют поменяться, поскольку изменятся прогнозы, заказы, материальные запасы и т. д. Сегодняшний прогноз завтра устареет.

Теперь давайте рассмотрим оговорку в правиле 2 В «за исключением редких случаев». О чем тут идет речь?

Представим, что мы используем редкое сырье, которое растет только в дождевых тропических лесах дальней оконечности острова Борнео. Назовем его RM 999. Время на сбор урожая, транспортировку, начальную переработку, дальнейшую транспортировку, окончательную обработку и доставку RM 999 на нашу фабрику – 5 месяцев. Но наша PTF установлена в размере 6 недель. Что нам делать?

Это просто: составьте прогноз и главный календарный план для продуктов, использующих это сырье, на 6 месяцев или более. Но... не сдвигайте PTF для всех продуктов на 6 месяцев. Сделайте это только для продуктов, использующих данное сырье. Посмотрите на рис. 4.2 и отметьте, что продукт, использующий RM 999, прогнозируется за пределами PTF.

РИСУНОК 4.2

Теперь многие из вас, наверное, задумались над тем, каким путем рассчитать загрузку различных ресурсов без детального прогноза? Наш ответ: есть такой путь. Подробнее – позже в этой главе и в главе 14.