Информация по выводу на рынок нового продукта (спрос, поставки, материальные запасы и обязательства перед клиентами по поставкам) должна быть видимой и наглядной. У вас есть два варианта: либо вы можете использовать для новых продуктов отдельные таблицы и графики плана продаж и операций, либо нужно отразить информацию о новом продукте в таблицах и графиках для товарной группы, к которой относится новый продукт. Это потребует введения дополнительных строк для продаж, поставок, запасов готовой продукции и обязательств перед клиентами по поставкам.
Такое наглядное представление результатов для нового продукта должно сохраняться довольно длительное время – скажем, до шести месяцев. Это зависит от характеристик продукта и отрасли.
Независимо от формы представления плана фиксируйте и отображайте допущения, которые лежат в основе прогнозов о продажах и планах поставок для нового продукта, как вы это делаете и для продуктов существующих, только, в силу большей неопределенности, с большим уровнем детализации. Как говорит профессор Кен Канн из Университета Пердью: «Прогнозирование новых продуктов все соткано из предположений»[12].
Некоторые компании делают два прогноза: верхний и нижний. Это позволяет им разработать наборы планов для поставок и материальных запасов, которые помогают в оценке рисков. Подробнее об этом – в главе 21.
Варианты плана операций: фиксированный уровень, следование за спросом или комбинированный
Часто задаваемые вопросы
Глава 4 Исходные данные для объемного планирования продаж и операций
Вход для спроса: прогнозирование продаж
Вопрос № 1: К чему заботиться о прогнозе?
Вопрос № 2: Где лучше прогнозировать?
Вопрос № 3: Кто хозяин прогноза?
Вопрос № 4: Насколько точным должен быть прогноз?
Вопрос № 5: Как часто нужно прогнозировать?
Прогнозы ограниченные и неограниченные
Такое наглядное представление результатов для нового продукта должно сохраняться довольно длительное время – скажем, до шести месяцев. Это зависит от характеристик продукта и отрасли.
Независимо от формы представления плана фиксируйте и отображайте допущения, которые лежат в основе прогнозов о продажах и планах поставок для нового продукта, как вы это делаете и для продуктов существующих, только, в силу большей неопределенности, с большим уровнем детализации. Как говорит профессор Кен Канн из Университета Пердью: «Прогнозирование новых продуктов все соткано из предположений»[12].
Некоторые компании делают два прогноза: верхний и нижний. Это позволяет им разработать наборы планов для поставок и материальных запасов, которые помогают в оценке рисков. Подробнее об этом – в главе 21.
Отчет о практике: Eli Lilly[13]
Описание компании: Eli Lilly – одна из ведущих в мире фармацевтических компаний, насчитывающая 40 тыс. работников. Eli Lilly преуспевает в деле вывода новых продуктов на рынок в самой тяжелой (с этой точки зрения) отрасли. В США взаимоотношения между фармацевтическими компаниями и Управления по контролю за продуктами и лекарствами (Food and Drug Administration – FDA) – крайне тесные. Управление должно утверждать большинство из этапов по разработке новой продукции, а это занимает много времени.
Опыт компании. В книге Джона Догерти и Криса Грэя «Планирование продаж и операций – лучшая практика» говорится: «Eli Lilly вывела на рынок с 2001 по 2005 г. десять новых продуктов, что более чем в пять раз превосходит средний показатель по фармацевтической отрасли. Более того, Eli Lilly умеет выводить новые продукты на рынок быстрее, чем другие, – менее чем за одиннадцать лет от зарождения концепции продукта до выхода на рынок (в среднем по индустрии этот показатель превосходит 14 лет)».
Эти достижения нашли свое отражение в последующем росте акционерной стоимости компании, так как ее акции выросли в цене значительно больше, чем акции большинства других фармацевтических компаний.
Джон и Крис в своей книге дальше пишут: «Eli Lilly возвела несколько производственных объектов и применила аутсорсинг как для наращивания мощности, так и для передачи субподрядчикам продуктов на поздних стадиях их жизненного цикла, – чтобы освободить место для новых продуктов. Многие из этих контрактов аутсорсинга и проектов разработки новой продукции обладают очень изменчивыми условиями и временными рамками. Это привело к сильной зависимости от принципов, организации и процессов эффективного управления с планированием продаж и операций в качестве форума, на котором решались вопросы эффективного управления изменениями».
А вот что сказал Стефан Бэнсил, исполнительный директор по производственной стратегии и цепям поставок в Eli Lilly. «Заслугой планирования продаж и операций в Eli Lilly стала способность выводить все наши продукты на рынок в очень сложной среде без значительного роста издержек, ресурсов или запасов готовой продукции. Нам удалось достичь отличного результата по уровню обслуживания клиентов, в то же время контролируя рост наших активов». Работники компании Eli Lilly гордятся своими достижениями в уровне обслуживания клиентов, который обычно близок к 100%.
Мораль этой истории. Объемное планирование продаж и операций обеспечивает значительную поддержку при выводе на рынок новых продуктов в очень разных ситуациях. Оно, вероятно, поможет и вам.
Варианты плана операций: фиксированный уровень, следование за спросом или комбинированный
Вообще говоря, есть три варианта при составлении плана операций:
• Производить (или закупать) в постоянных объемах в течение всего года (стратегия фиксированного уровня).
• Составлять план операций так, чтобы соответствовать прогнозу продаж (стратегия следования за спросом).
• Применять комбинацию двух указанных стратегий (комбинированный подход).
На практике большинство компаний используют комбинированный подход, как в случае рождественских изделий компании «Превосходные изделия». Другими словами, компания кое-где на кривой продаж следует за спросом, в то же время стремясь поддерживать относительно стабильные объемы производства.
Бережливое производство требует постоянного ритма, но только в краткосрочной перспективе. На практике многие бережливые производства обнаруживают, что спрос на их продукцию в течение года меняется, и поэтому применяют стратегию следования за спросом или комбинированную стратегию, корректируя свои выравненные графики в большую или меньшую сторону для отражения изменения объемов пошагово, месяц за месяцем. Для высокосезонных продуктов попытка поддерживать постоянные объемы производства весь год означает поддержание больших материальных запасов. Это можно будет классифицировать как потери, что находится в явном противоречии с принципами бережливого производства. Это еще один пример необходимости стратегии следования за спросом или по крайней мере комбинированной стратегии. Некоторые бережливые компании стараются «погасить» сезонность продуктами с противоположной сезонной составляющей. Иногда им удается таким путем избавиться от эффекта «сезонности», но что, если контрсезонные продукты вступают в противоречие со стратегией бизнеса? Или не хватает объема? Или это требует больших капитальных вложений?
Мы вернемся к вопросу о таблице плана продаж и операций в главе 12. Там мы рассмотрим особенности форм таблиц, формул и дополнений к тому, что мы уже увидели здесь, включая некоторые идеи о том, как показывать информацию посредством графиков в противовес использованию исключительно таблиц с цифрами, как мы показывали доселе.
• Производить (или закупать) в постоянных объемах в течение всего года (стратегия фиксированного уровня).
• Составлять план операций так, чтобы соответствовать прогнозу продаж (стратегия следования за спросом).
• Применять комбинацию двух указанных стратегий (комбинированный подход).
На практике большинство компаний используют комбинированный подход, как в случае рождественских изделий компании «Превосходные изделия». Другими словами, компания кое-где на кривой продаж следует за спросом, в то же время стремясь поддерживать относительно стабильные объемы производства.
Бережливое производство требует постоянного ритма, но только в краткосрочной перспективе. На практике многие бережливые производства обнаруживают, что спрос на их продукцию в течение года меняется, и поэтому применяют стратегию следования за спросом или комбинированную стратегию, корректируя свои выравненные графики в большую или меньшую сторону для отражения изменения объемов пошагово, месяц за месяцем. Для высокосезонных продуктов попытка поддерживать постоянные объемы производства весь год означает поддержание больших материальных запасов. Это можно будет классифицировать как потери, что находится в явном противоречии с принципами бережливого производства. Это еще один пример необходимости стратегии следования за спросом или по крайней мере комбинированной стратегии. Некоторые бережливые компании стараются «погасить» сезонность продуктами с противоположной сезонной составляющей. Иногда им удается таким путем избавиться от эффекта «сезонности», но что, если контрсезонные продукты вступают в противоречие со стратегией бизнеса? Или не хватает объема? Или это требует больших капитальных вложений?
Мы вернемся к вопросу о таблице плана продаж и операций в главе 12. Там мы рассмотрим особенности форм таблиц, формул и дополнений к тому, что мы уже увидели здесь, включая некоторые идеи о том, как показывать информацию посредством графиков в противовес использованию исключительно таблиц с цифрами, как мы показывали доселе.
Часто задаваемые вопросы
Почему таблицы «производство-на-склад» и «завершение-на-заказ» показывают только запасы готовой продукции или запасы компонентов? Как насчет сырья, материалов и незавершенного производства?
Существуют другие инструменты управления запасами сырья и материалов, а также запасами незавершенного производства: главное календарное планирование, Канбан, планирование потребности в материалах, формирование графиков поставщиков. Эти процессы получают управляющие команды – прямо или косвенно – от плана продаж и операций.
Другая причина в том, что практически невозможно привязать запасы определенного материала к определенным группам продуктов. Определенное сырье может использоваться разными группами продуктов. С другой стороны, если вы в состоянии правильно разделить данные, не будет ничего плохого, если вы в таблице в виде примечания представите и цифры по незавершенному производству и материалам. Главное, чтобы это приносило пользу, а не загромождало таблицу.
Существуют другие инструменты управления запасами сырья и материалов, а также запасами незавершенного производства: главное календарное планирование, Канбан, планирование потребности в материалах, формирование графиков поставщиков. Эти процессы получают управляющие команды – прямо или косвенно – от плана продаж и операций.
Другая причина в том, что практически невозможно привязать запасы определенного материала к определенным группам продуктов. Определенное сырье может использоваться разными группами продуктов. С другой стороны, если вы в состоянии правильно разделить данные, не будет ничего плохого, если вы в таблице в виде примечания представите и цифры по незавершенному производству и материалам. Главное, чтобы это приносило пользу, а не загромождало таблицу.
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.
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.
Несколько слов по поводу временных зон. Многие компании, использующие объемное планирование продаж и операций, ввели практическое правило, гласящее: «Текущий месяц изменениям не подлежит». Имеется в виду, что нет никакой возможности экономично менять объемы производства в текущем месяце. Вы не должны забывать, что речь идет об объемах! С номенклатурой дело обстоит иначе: гораздо легче внести изменения в близлежащие графики, чем вносить изменения в объемы производства.
Будут ли компании, использующие объемное планирование продаж и операций, менять близлежащие объемы производства в экстренном случае? Да, будут, если это оправдано с практической точки зрения и необходимо для бизнеса и если издержки изменений меньше издержек и других отрицательных последствий решения ничего не менять. Однако обычно компании стараются избегать изменений объемов в близлежащих периодах.
Мы уже приводили простой пример временной зоны. Приведем пример несколько более сложный, наподобие того, как это делается в компании Hewlett-Packard.
• Оставить как есть в текущем месяце.
• Следующий месяц (месяц 2): допустимо изменение +/-20%.
• Месяцы 3 и 4: допустимо изменение +/-30%.
• Месяцы 5 и 6: допустимо изменение +/-40%.
• Начиная с месяца 7: изменения не ограничиваются.
Для компаний, нуждающихся в таких жестких структурах временных зон, будет удобно оговорить их в политике объемного планирования продаж и операций, как это показано на примере в главе 16.
Отметьте, что люди могут принять решение о нарушении установленных временных зон. Временные зоны служат лишь ориентиром для принятия решений и помощью во избежание на заводе чрезмерной дерготни. Но главная цель фабрики – стать настолько гибкими, чтобы можно было проводить экономичные изменения уже в ближайших плановых периодах. Этим будут довольны клиенты, будут довольны руководители отделов: продаж и маркетинга, финансового и наконец, но не в последнюю очередь, – дирекция компании.
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.
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.
Несколько слов по поводу временных зон. Многие компании, использующие объемное планирование продаж и операций, ввели практическое правило, гласящее: «Текущий месяц изменениям не подлежит». Имеется в виду, что нет никакой возможности экономично менять объемы производства в текущем месяце. Вы не должны забывать, что речь идет об объемах! С номенклатурой дело обстоит иначе: гораздо легче внести изменения в близлежащие графики, чем вносить изменения в объемы производства.
Будут ли компании, использующие объемное планирование продаж и операций, менять близлежащие объемы производства в экстренном случае? Да, будут, если это оправдано с практической точки зрения и необходимо для бизнеса и если издержки изменений меньше издержек и других отрицательных последствий решения ничего не менять. Однако обычно компании стараются избегать изменений объемов в близлежащих периодах.
Мы уже приводили простой пример временной зоны. Приведем пример несколько более сложный, наподобие того, как это делается в компании Hewlett-Packard.
• Оставить как есть в текущем месяце.
• Следующий месяц (месяц 2): допустимо изменение +/-20%.
• Месяцы 3 и 4: допустимо изменение +/-30%.
• Месяцы 5 и 6: допустимо изменение +/-40%.
• Начиная с месяца 7: изменения не ограничиваются.
Для компаний, нуждающихся в таких жестких структурах временных зон, будет удобно оговорить их в политике объемного планирования продаж и операций, как это показано на примере в главе 16.
Отметьте, что люди могут принять решение о нарушении установленных временных зон. Временные зоны служат лишь ориентиром для принятия решений и помощью во избежание на заводе чрезмерной дерготни. Но главная цель фабрики – стать настолько гибкими, чтобы можно было проводить экономичные изменения уже в ближайших плановых периодах. Этим будут довольны клиенты, будут довольны руководители отделов: продаж и маркетинга, финансового и наконец, но не в последнюю очередь, – дирекция компании.
Вопрос № 3: Кто хозяин прогноза?
Кто отвечает за него? Кто фактически осуществляет прогнозирование? На такой вопрос во многих компаниях редко получишь четкий ответ. Мы слышали ответы вроде: «Это зависит от того, о каком прогнозе вы говорите». Или: «Это нельзя сказать точно». Или: «Это не важно, так как мы используем прогноз только для составления бюджета. Мы ведем бизнес на основе прошлого опыта и интуиции».
Это очень прискорбно, поскольку надежным путем одновременного увеличения уровня обслуживания клиентов и снижения уровня запасов является качественное прогнозирование. А для этого сначала надо решить, чья это работа.
Весь вопрос в том, на ком лежит ответственность. Принцип должен быть такой: люди, ответственные за разработку плана (в нашем случае прогноза, плана спроса), должны также отвечать и за его исполнение.
Вот правило 3: руководители отделов продаж и маркетинга «владеют» прогнозом продаж. Это их работа, они – эксперты касательно спроса как с точки зрения планирования, так и с точки зрения исполнения. Представители других отделов могут оказывать им поддержку, выражающуюся, например, в применении статистической системы прогнозирования или формировании необходимых данных. Но пересматривать и изменять прогноз продаж могут только люди из отделов продаж и маркетинга. В конце концов это их прогноз и их продажи[14].
Во многих компаниях продажи и маркетинг – отдельные функции. В таких компаниях специалисты отдела продаж обычно прогнозируют ближайшую перспективу, потому что они находятся в контакте с клиентами и должны знать об их планах. Эти прогнозы специалистов по продажам чаще всего – прогнозы по номенклатуре, часто на уровне SKU.
Специалисты маркетинга концентрируются на среднесрочной и долгосрочной перспективах. Они знают почти все о планах будущих продвижений, о ценах, новых продуктах и т. д. Эти прогнозы обычно объемные: на уровне товарных групп, подгрупп и т. п. Эти два типа прогноза – прогноз объемов и прогноз по номенклатуре – должны между собой согласовываться. Мы вскоре остановимся на этом вопросе.
Это очень прискорбно, поскольку надежным путем одновременного увеличения уровня обслуживания клиентов и снижения уровня запасов является качественное прогнозирование. А для этого сначала надо решить, чья это работа.
Весь вопрос в том, на ком лежит ответственность. Принцип должен быть такой: люди, ответственные за разработку плана (в нашем случае прогноза, плана спроса), должны также отвечать и за его исполнение.
Вот правило 3: руководители отделов продаж и маркетинга «владеют» прогнозом продаж. Это их работа, они – эксперты касательно спроса как с точки зрения планирования, так и с точки зрения исполнения. Представители других отделов могут оказывать им поддержку, выражающуюся, например, в применении статистической системы прогнозирования или формировании необходимых данных. Но пересматривать и изменять прогноз продаж могут только люди из отделов продаж и маркетинга. В конце концов это их прогноз и их продажи[14].
Во многих компаниях продажи и маркетинг – отдельные функции. В таких компаниях специалисты отдела продаж обычно прогнозируют ближайшую перспективу, потому что они находятся в контакте с клиентами и должны знать об их планах. Эти прогнозы специалистов по продажам чаще всего – прогнозы по номенклатуре, часто на уровне SKU.
Специалисты маркетинга концентрируются на среднесрочной и долгосрочной перспективах. Они знают почти все о планах будущих продвижений, о ценах, новых продуктах и т. д. Эти прогнозы обычно объемные: на уровне товарных групп, подгрупп и т. п. Эти два типа прогноза – прогноз объемов и прогноз по номенклатуре – должны между собой согласовываться. Мы вскоре остановимся на этом вопросе.
Вопрос № 4: Насколько точным должен быть прогноз?
Когда люди спрашивают об этом, мы вздрагиваем. Мы стараемся никогда не соединять слова «прогноз» и «точность» в одном предложении. Почему? Потому что это пахнет увольнением людей, с которых будут требовать делать прогноз.
Люди, постоянно критикующие прогнозистов за их неточность, должны бы были задать себе несколько ключевых вопросов. Во-первых: неужели вы полагаете, что если бы специалисты по продажам и маркетингу могли предсказывать будущее с большой долей вероятности, они должны были бы зарабатывать себе на хлеб, работая по сорок и пятьдесят (или даже более) часов в неделю? Конечно, нет. Если бы они могли предсказывать будущее с большой долей вероятности, где бы они были? В букмекерских конторах. А если бы букмекерские конторы вдруг закрылись? Они бы сидели дома за компьютером, торгуя акциями или спекулируя фьючерсами на свиные окорока.
Даже лучшие прогнозы почти всегда будут неточны до той или иной степени. Работа прогнозистов состоит из двух частей. Часть первая: они делают приблизительно верный прогноз, достаточно хороший для того, чтобы специалисты на производстве могли сделать полагающуюся им работу по планированию закупок и производства, спланировать мощности и т. д. Для этого обычно не требуется прогнозировать на детальном уровне. Для этой цели прекрасно подходит прогнозирование объемов – для товарной группы, подгруппы или бренда.
Вторая основная цель прогнозистов заключается в том, чтобы непрерывно совершенствоваться в снижении ошибки прогноза. Делают они это не для того, чтобы погрузиться в нирвану совершенства точного прогнозирования, а чтобы их прогнозы стабильно удовлетворяли четырем правилам: были разумны, реалистичны, часто обновлялись и отражали общий спрос.
Прогнозирование – это процесс, который имеет входы и выходы, как производственный процесс. Посмотрите на рис. 4.3, где даны входы и выходы процесса прогнозирования. Отметьте, что выходы здесь – это разумные, реалистичные, часто обновляющиеся и отражающие спрос прогнозы. Нигде нет слова «точные». Слово «точные» способно омрачить весь процесс, сделать его эмоционально напряженным. Дело – в процессе.
РИСУНОК 4.3
Правило 4: лучшие процессы дают лучшие результаты, и прогнозирование не является исключением – лучшие процессы прогнозирования дают лучшие результаты. То есть такие, которые близки к фактическому спросу, содержат меньше ошибок прогнозирования, означают меньшие воплощенные в страховом запасе материальные запасы, меньшие связанные с ускорением работ расходы, меньше внеплановых изменений на заводе и т. д. Так что, хоть мы и не говорим о точных прогнозах, мы пропагандируем «хорошие» прогнозы. Хорошие прогнозы означают, что прогнозисты исполняют процесс, применяют свои знания о клиентах, рынке, будущих планах продаж и маркетинга. И вообще – они делают максимум из того, что умеют.
Ребекка Морган из кливлендской фирмы Fulcrum Consulting Works сказала об этом, пожалуй, лучше всех: «Точность – термин, которого надо избегать. Мы используем термин качество, когда говорим о пригодности для использования и сниженной со временем вариабельности прогнозов».
Люди, постоянно критикующие прогнозистов за их неточность, должны бы были задать себе несколько ключевых вопросов. Во-первых: неужели вы полагаете, что если бы специалисты по продажам и маркетингу могли предсказывать будущее с большой долей вероятности, они должны были бы зарабатывать себе на хлеб, работая по сорок и пятьдесят (или даже более) часов в неделю? Конечно, нет. Если бы они могли предсказывать будущее с большой долей вероятности, где бы они были? В букмекерских конторах. А если бы букмекерские конторы вдруг закрылись? Они бы сидели дома за компьютером, торгуя акциями или спекулируя фьючерсами на свиные окорока.
Даже лучшие прогнозы почти всегда будут неточны до той или иной степени. Работа прогнозистов состоит из двух частей. Часть первая: они делают приблизительно верный прогноз, достаточно хороший для того, чтобы специалисты на производстве могли сделать полагающуюся им работу по планированию закупок и производства, спланировать мощности и т. д. Для этого обычно не требуется прогнозировать на детальном уровне. Для этой цели прекрасно подходит прогнозирование объемов – для товарной группы, подгруппы или бренда.
Вторая основная цель прогнозистов заключается в том, чтобы непрерывно совершенствоваться в снижении ошибки прогноза. Делают они это не для того, чтобы погрузиться в нирвану совершенства точного прогнозирования, а чтобы их прогнозы стабильно удовлетворяли четырем правилам: были разумны, реалистичны, часто обновлялись и отражали общий спрос.
Прогнозирование – это процесс, который имеет входы и выходы, как производственный процесс. Посмотрите на рис. 4.3, где даны входы и выходы процесса прогнозирования. Отметьте, что выходы здесь – это разумные, реалистичные, часто обновляющиеся и отражающие спрос прогнозы. Нигде нет слова «точные». Слово «точные» способно омрачить весь процесс, сделать его эмоционально напряженным. Дело – в процессе.
РИСУНОК 4.3
Правило 4: лучшие процессы дают лучшие результаты, и прогнозирование не является исключением – лучшие процессы прогнозирования дают лучшие результаты. То есть такие, которые близки к фактическому спросу, содержат меньше ошибок прогнозирования, означают меньшие воплощенные в страховом запасе материальные запасы, меньшие связанные с ускорением работ расходы, меньше внеплановых изменений на заводе и т. д. Так что, хоть мы и не говорим о точных прогнозах, мы пропагандируем «хорошие» прогнозы. Хорошие прогнозы означают, что прогнозисты исполняют процесс, применяют свои знания о клиентах, рынке, будущих планах продаж и маркетинга. И вообще – они делают максимум из того, что умеют.
Ребекка Морган из кливлендской фирмы Fulcrum Consulting Works сказала об этом, пожалуй, лучше всех: «Точность – термин, которого надо избегать. Мы используем термин качество, когда говорим о пригодности для использования и сниженной со временем вариабельности прогнозов».
Вопрос № 5: Как часто нужно прогнозировать?
Для формального обновления прогноза хорошей частотой можно назвать раз в месяц. Конечно, если картина спроса существенно изменяется посередине месяца, прогноз следует обновлять не откладывая. Обновление прогноза реже, чем раз в месяц, может привести к проблеме, аналогичной той, с которой столкнулись Мик, Пит и Кэрол в главе 3.
Прогнозировать чаще чем раз в месяц, может быть, и хорошо, но перед тем, как вы начнете это делать, убедитесь, что у вас есть для этого основания. Мы видели компании, обновляющие прогнозы очень часто, с тем чтобы спроецировать изменения прямо на график производства в краткосрочной перспективе. Почти всегда это бывает результатом плохой системы календарного планирования. Поэтому они манипулируют прогнозом (ожидаемым уровнем спроса), чтобы прямо воздействовать на производство, хотя оно-то как раз представляет собой поставку. Это плохой метод, и достойных результатов он почти никогда не приносит.
Компания S производит упакованные товары народного потребления с ярко выраженной сезонной неравномерностью спроса. В компании очень часто меняли свои прогнозы на очень краткосрочную перспективу. Что происходило в результате с заводами? Они сходили с ума. Были непрерывные изменения: остановите это, начните то, ускорьте одно, сократите другое.
Когда мы присмотрелись к тому, что они делают, нам стало понятно, в чем дело. Их процессы главного календарного планирования и формирования расписаний для завода остались у них с 1950-х гг. Специалисты продаж и маркетинга считали, что единственный шанс получить готовым нужный продукт – производить постоянные изменения прогноза. Это был информационный эквивалент использования пилы для забивания гвоздей.
Хорошая новость в том, что они этого уже больше не делают. Они взяли на вооружение хорошую систему планирования ресурсов и занялись реальным главным календарным планированием и формированием графиков производства. Сегодня они изменяют прогнозы гораздо реже, управляют заводом более эффективно и имеют значительно лучший уровень обслуживания, нежели раньше.
С другой стороны, есть FMCG-компании (производители ходовых потребительских товаров, Fast Moving Consumer Goods), которые меняют свои «прогнозы» несколько раз в неделю. Обычно они получают данные с точек продаж от своих крупных клиентов и тем самым могут «заглядывать» прямо в розничную сеть «сквозь» систему распределения своих клиентов. Они могут пересчитать ожидающийся от своих клиентов спрос на следующие несколько дней, перепланировать свои календарные графики выпуска продукции и начинать производство[15].
Это – за пределами возможностей для большинства компаний сегодня. Если вы действительно реально не сильны в этом или в этом нет крайней необходимости, лучше обновлять прогноз раз в месяц. Он отлично подходит для осуществления объемного планирования продаж и операций, и вы всегда сможете перейти к практике более частого обновления прогноза, если это поможет вам привести спрос и поставки в соответствие на уровне номенклатуры.
Прогнозировать чаще чем раз в месяц, может быть, и хорошо, но перед тем, как вы начнете это делать, убедитесь, что у вас есть для этого основания. Мы видели компании, обновляющие прогнозы очень часто, с тем чтобы спроецировать изменения прямо на график производства в краткосрочной перспективе. Почти всегда это бывает результатом плохой системы календарного планирования. Поэтому они манипулируют прогнозом (ожидаемым уровнем спроса), чтобы прямо воздействовать на производство, хотя оно-то как раз представляет собой поставку. Это плохой метод, и достойных результатов он почти никогда не приносит.
Компания S производит упакованные товары народного потребления с ярко выраженной сезонной неравномерностью спроса. В компании очень часто меняли свои прогнозы на очень краткосрочную перспективу. Что происходило в результате с заводами? Они сходили с ума. Были непрерывные изменения: остановите это, начните то, ускорьте одно, сократите другое.
Когда мы присмотрелись к тому, что они делают, нам стало понятно, в чем дело. Их процессы главного календарного планирования и формирования расписаний для завода остались у них с 1950-х гг. Специалисты продаж и маркетинга считали, что единственный шанс получить готовым нужный продукт – производить постоянные изменения прогноза. Это был информационный эквивалент использования пилы для забивания гвоздей.
Хорошая новость в том, что они этого уже больше не делают. Они взяли на вооружение хорошую систему планирования ресурсов и занялись реальным главным календарным планированием и формированием графиков производства. Сегодня они изменяют прогнозы гораздо реже, управляют заводом более эффективно и имеют значительно лучший уровень обслуживания, нежели раньше.
С другой стороны, есть FMCG-компании (производители ходовых потребительских товаров, Fast Moving Consumer Goods), которые меняют свои «прогнозы» несколько раз в неделю. Обычно они получают данные с точек продаж от своих крупных клиентов и тем самым могут «заглядывать» прямо в розничную сеть «сквозь» систему распределения своих клиентов. Они могут пересчитать ожидающийся от своих клиентов спрос на следующие несколько дней, перепланировать свои календарные графики выпуска продукции и начинать производство[15].
Это – за пределами возможностей для большинства компаний сегодня. Если вы действительно реально не сильны в этом или в этом нет крайней необходимости, лучше обновлять прогноз раз в месяц. Он отлично подходит для осуществления объемного планирования продаж и операций, и вы всегда сможете перейти к практике более частого обновления прогноза, если это поможет вам привести спрос и поставки в соответствие на уровне номенклатуры.
Прогнозы ограниченные и неограниченные
Этот вопрос актуален для компаний, у которых спрос практически всегда превосходит предложение. Мы говорим не об отдельных превышениях в течение месяца или двух, а о хроническом превышении спроса над предложением. Такая ситуация возникает, когда компания намеренно отказывается инвестировать в производственные мощности или же использует какой-нибудь хронически редкий, но ключевой компонент или материал. Итак:
• Неограниченный прогноз – это то, что мы могли бы продать, если бы у нас была возможность производить или приобретать столько, сколько нам надо; будущие продажи не будут ограничены дефицитом ресурсов.
• Ограниченный прогноз – то, что мы можем продать, основываясь на реальных возможностях производства.
Так какой же прогноз будет применяться для таблиц и графиков объемного планирования продаж и операций? Многие компании в такой ситуации показывают как ограниченный, так и неограниченный прогноз. Однако для расчетов будущих уровней запасов и обязательств перед клиентами по поставкам правильно будет использовать ограниченный прогноз:
Начальные запасы – Ограниченный прогноз + План операций = Конечные запасы.
Если использовать неограниченный прогноз, то прогнозные материальные запасы станут отрицательными, что бессмысленно.
Кроме того, в случае использования неограниченного прогноза компания испытает еще более серьезную трудность с финансовым прогнозом. Проще говоря, за ту продукцию, которую компания теоретически может произвести, выручка не поступит. Она поступит только за то, что будет произведено и отгружено фактически. А это и есть ограниченный прогноз.
А для чего тогда нужно понятие неограниченного прогноза? Есть две причины.
• Мотивация. Некоторые компании умышленно показывают в своих таблицах и графиках неограниченный прогноз наряду с ограниченным. Это дает людям представление о том, сколько можно было бы продать дополнительно, если бы были налажены соответствующие поставки.
• Служить важным входом для компаний с высокой изменчивостью уровня поставок. Мы осветим вопрос о том, как быть в этой ситуации, в приложении 5.
• Неограниченный прогноз – это то, что мы могли бы продать, если бы у нас была возможность производить или приобретать столько, сколько нам надо; будущие продажи не будут ограничены дефицитом ресурсов.
• Ограниченный прогноз – то, что мы можем продать, основываясь на реальных возможностях производства.
Так какой же прогноз будет применяться для таблиц и графиков объемного планирования продаж и операций? Многие компании в такой ситуации показывают как ограниченный, так и неограниченный прогноз. Однако для расчетов будущих уровней запасов и обязательств перед клиентами по поставкам правильно будет использовать ограниченный прогноз:
Начальные запасы – Ограниченный прогноз + План операций = Конечные запасы.
Если использовать неограниченный прогноз, то прогнозные материальные запасы станут отрицательными, что бессмысленно.
Кроме того, в случае использования неограниченного прогноза компания испытает еще более серьезную трудность с финансовым прогнозом. Проще говоря, за ту продукцию, которую компания теоретически может произвести, выручка не поступит. Она поступит только за то, что будет произведено и отгружено фактически. А это и есть ограниченный прогноз.
А для чего тогда нужно понятие неограниченного прогноза? Есть две причины.
• Мотивация. Некоторые компании умышленно показывают в своих таблицах и графиках неограниченный прогноз наряду с ограниченным. Это дает людям представление о том, сколько можно было бы продать дополнительно, если бы были налажены соответствующие поставки.
• Служить важным входом для компаний с высокой изменчивостью уровня поставок. Мы осветим вопрос о том, как быть в этой ситуации, в приложении 5.
Конец бесплатного ознакомительного фрагмента