Прогнозировать или нет?

Автор: Рудольф Буркхард (Rudi Burkhard)

Вопрос стоит так: что лучше, прогнозировать или нет?

Человек всегда использовал прогнозы

Возможно, только Адам и Ева не делали прогнозы, когда Бог удостоверился, что в Райском саду все идеально. Однако, как только Бог изгнал их из своего сада, Адам и Ева столкнулись с проблемами. Они были вынуждены добывать пищу, чтобы выжить. Кажется бесспорным, что если Адам и Ева добывали много продовольствия в течение долгого времени, они расслабились и решили (прогноз?), что еды хватит надолго. Помимо этого, они также должны были узнать, где искать добычу, и когда созревают фрукты и овощи. Они скоро стали опытными добытчиками и использовали свой опыт для прогнозирования и планирования своих будущих действий.

Время шло, жизнь стала более сложной. Люди стали специалистами в различных областях — фермер, мастер по изготовлению колес, плотник и т.д. Все они стали зависеть друг от друга. Все они должны были понять свои потребности на другие товары и спрос на свой товар — прогнозировать спрос. Люди начали обменивать свои товары на деньги или на другие товары, необходимые для их профессиональной деятельности или личной жизни. И тогда люди начали страдать от излишков и дефицита. Прежде чем появилась математическая статистика и компьютеры, люди вовсю предсказывали — потребность в хрустальном шаре родилась очень давно!


Прогнозировать или нет? (tocpeople.com)

Сегодня мы, конечно, все еще полагаемся на прогнозы для разных целей. В том числе, что произвести или поставить на склад прямо сейчас. Нам также нужны прогнозы для определения, что и сколько мы должны купить, чтобы удовлетворить спрос будущего года, особенно, когда срок выполнения заказа достаточно продолжительный.

Всем нам ежедневно приходится отвечать на вопрос: «Что я должен сделать прямо сейчас?». Иногда на него просто ответить, потому что наше решение не имеет большого значения. Но часто неправильное решение может иметь очень серьезные последствия. Эта проблема не существовала бы, если бы мы могли заглянуть в будущее.

Точность прогноза

Общеизвестно, что реальность постоянно доказывает нам неправильность наших прогнозов. Тем не менее, прогнозы используются вполне успешно во многих областях. Страхование — одна из таких областей. У вашей страховой компании нет информации, потребуется ли вашему автомобилю дорогостоящий ремонт после аварии или нет. Они также понятия не имеют, проживете ли вы 20 или 100 лет. Да им и не нужно заботиться о вашей персональной вероятности несчастного случая или смерти. Что они действительно должны знать, так это число несчастных и смертельных случаев в общей сложности. Это — статистическое число, которое страховщики легко могут узнать. И они знают с достаточной точностью, скажем на 95%, сколько произойдет несчастных случаев, и сколько людей на миллион умрет преждевременно. Они знают это, потому что обобщенные данные о многих тысячах застрахованных людей делают страхование в целом вполне предсказуемым. И это не смотря на то, что вероятность наступления несчастного случая для каждого отдельно взятого человека предсказать практически невозможно.

По той же причине производитель кофе очень хорошо знает, что потребление кофе стабильно изо дня в день. Это справедливо и для глобальных продаж одежды, автомобилей, стирального порошка, аспирина и т.д. и т.п. Все это верно, пока не случится некое внешнее событие, которое нарушает нормальную тенденцию. Например, рецессия 2008 года. Кроме событий, которые мы не можем предсказать (упомянутая рецессия), мы можем делать довольно хорошие прогнозы на глобальном уровне.

К сожалению, большая часть бизнеса происходит на локальном уровне, где относительная неопределенность намного выше. Спрос на кофе на локальном уровне одного магазина (относительно) намного более переменчив, чем глобальный спрос на кофе по всей стране. То же самое мы можем наблюдать на заводах, которые производят много сотен или тысяч различных наименований продукции. Совокупный спрос на продукцию завода может быть довольно стабильным, но неопределенность спроса на каждую отдельную позицию, конечно, намного выше. Точность прогноза на одну позицию завода или на один сорт кофе на уровне магазина очень плоха относительно прогноза на уровне страны.

К сожалению, у нас нет выбора. Магазины должны закупать и хранить множество различных продуктов, и производство должно запланировать и произвести множество отдельных наименований продукции. Производственники должны запланировать, произвести и продать каждую из позиций — обобщить здесь не получится. Или получится?

Другие факторы, усложняющие прогнозирование и производство

Есть установившиеся практики, которые снижают неопределенность на заводе. Например, дистрибьюторские компании устанавливают размер минимального заказа, чтобы минимизировать стоимость доставки. Магазины (клиенты) покупают (намного) больше, чем им нужно, чтобы получить более низкую цену. Оба эти варианта регулирования спроса не отражают реальный потребительский спрос. Большая часть того, что заказано, становится запасами, которые лежат без дела, ожидая клиента. Поэтому поставщик чувствует, что спрос искажен — он кажется намного более изменчивым, чем реальный потребительский спрос.

Магазины, дистрибьюторы и склады не сообщают сразу о продажах или потреблении. Если бы сотрудники делали это, возможно, им некогда было бы заниматься своими прямыми обязанностями. Они ожидают, пока не будет достигнут определенный уровень для размещения повторного заказа, и затем заказывают сразу достаточно большое количество. Вся информация о продажах (или потреблении) между моментом пополнения запасов и до точки повторного заказа не доступна производству, пока заказ наконец не сделан. В результате завод достаточно часто получает неожиданный заказ сразу после того, как они произвели и поставили последнюю производственную партию. Новый неожиданный заказ должен либо ожидать, пока продукт вновь не поступит в производство, или будет запущен вне очереди. Как следствие, другие заказы будут задержаны (возможно, фатально).

Время между пополнением и точкой повторного заказа содержит ценную (реальную и свежую) информацию о спросе, которая часто просто не используется. Из-за того, что множество статистических алгоритмов прогнозирования придают наибольший вес свежей информации (потому что ближайшее будущее, вероятно, будет очень походить на ближайшее прошлое), кажется очевидным, что люди, занимающиеся управлением спросом и планированием производственного графика, пропускают важную информацию.

Эти факторы создают эффект накопления, в результате чего довольно плавное и постоянное отображение спроса на уровне фабрики преобразовывается в нечто скачкообразное (так называемый эффект кнута). Одновременно реальное изображение спроса между пополнением и точкой повторного заказа скрыто от планировщиков спроса и производственного графика. Когда менеджеры говорят о времени пополнения, они часто имеют в виду время производства плюс время транспортировки. Однако задержка заказа (время между пополнением и точкой повторного заказа) является почти всегда безусловно самой длинной частью времени пополнения.

Еще рекомендуем:  На пути улучшений

Возможности современных ERP, компьютеров и систем связи

Мы все испытали силу современной связи и компьютерных систем. Когда вы отправляете сообщение, чтобы восстановить пароль к некоторой сетевой службе, новая информация о доступе мгновенно появляется у вас в виде электронного письма. Это — красивое доказательство, что сегодня информация может быть мгновенно доступна в любой точке мира.

Точно так же, ERP (и другие подобные) системы содержат практически всю информацию о подавляющем большинстве более или менее значительных компаний во всем мире. Для любого поставщика вполне возможно знать (практически в режиме реального времени) продажи или потребление его продукта по всем значительным клиентам. Поставщик может знать состояние запасов своего продукта(-ов) на всех складах: своем собственном, у своих дистрибьюторов и их клиентов. В результате он будет знать, у каких клиентов есть срочная потребность в продуктах, а у кого — излишки запасов.

Технически такое сотрудничество легко осуществить. Могут быть трудности с политикой предприятий, которые запрещают посторонним доступ к своей ERP-системе. Но проблемы, связанные с такими политиками, могут быть преодолены.

Нет никаких технических ограничений, которые бы не позволяли поставщику управлять своими запасами на всех складах: своем собственном, у своих дистрибьюторов и их клиентов. Так почему бы не использовать эти возможности?

Тактика для клиентов, дистрибьюторов и региональных складов

Потребуйте, чтобы менеджеры во всем мире обобщали, чтобы упростить задачу прогнозирования. Прогнозы делаются на уровне группы продуктов (например), а затем переносятся на уровень одного артикула, на основании его исторического процентного содержания в ассортименте продукции. Это — возможный способ, но легко понять, что он может привести к значительным ошибкам. Тем не менее, агрегация — важная и ключевая тактика.

Если мы предполагаем, что у наших региональных складов (и дистрибьюторов) всегда есть все продукты в запасе, магазин должен хранить ровно столько товара, чтобы только покрыть очень короткое и надежное время пополнения. Если время пополнения составляет 1 день, то 5-дневного запаса должно быть более чем достаточно, чтобы покрыть неопределенность спроса. Магазины могут заказывать ровно столько, чтобы заполнить полки (или они могут расширить ассортимент). Магазин должен делать прогноз всего на 1 неделю вперед (а все мы знаем, что ближайшее будущее предсказать проще, чем отдаленное).

Мы знаем, что ближайшее будущее будет очень похоже на ближайшее прошлое. Если региональный склад или дистрибьютор пополняют то, что продалось, каждый день, то эти пополнения отражают фактический спрос. Бесспорно, это — очень безопасный способ управлять магазином или любой другой точкой потребления в течение сезона. В начале и конце жизненного цикла продукта менеджмент должен сделать некоторые предположения (или прогнозы).

Дистрибьютор или региональный склад крайне озабочены доступностью продукта. Как помните, мы предположили, что на их складах всегда есть запасы всех продуктов, когда они потребуются клиенту.

Но вы скажете, что у магазина будет слишком много непопулярных товаров, а популярные могут закончиться даже с частым пополнением. Так как владелец магазина обычно ежедневно контролирует уровни запасов, он знает, что популярно и что нет. Он может легко увеличить или уменьшить целевые уровни запасов, чтобы устранить риск дефицита или излишков. Если у поставщика есть доступ к остаткам запасов клиентов или магазинов, он может заранее пополнять нужный объем ежедневно или с другой согласованной частотой.

Чего мы достигли, так это агрегации на уровне дистрибьютора или регионального склада. Магазинам нужно намного меньше запасов, чем они традиционно хранят. Запасы теперь хранятся на региональном складе как буфер для всех магазинов. Из-за агрегации у дистрибьютора или регионального склада можно поддержать превосходную доступность продукта при значительно меньших запасах.

В течение сезона прогноз заменен актуальной оперативной информацией об уровнях запасов.

Клиенты, которые не хотят предоставить доступ к информации о своих запасах

Некоторые клиенты могут быть слишком маленькими для такого сотрудничества. Другие могут отказаться из соображений безопасности. Во всех случаях потребуется время, чтобы построить сотрудничество, и это не произойдет быстро. Поэтому потребительские заказы могут все еще вызвать более высокую неопределенность спроса для региональных складов.

Однако клиенты обычно заказывают с достаточным временем исполнения, чтобы дать своим поставщикам достаточно времени, чтобы отреагировать. Подтвержденные заказы, которые вы зарегистрировали в своем журнале заказов, являются реальным спросом на ваши запасы. Однако не только заказ будет в вашей базе, но и запасы, необходимые для выполнения этого заказа, также все еще находятся в вашей базе. Они будут удалены со склада после того, как счет будет оплачен, и заказ отгружен. Поэтому уровни запасов на сегодня не точно отражают состояние запасов на несколько дней вперед/назад.

Также производство, возможно, уже переместило продукцию [или часть] на склад, но еще не завершило весь производственный заказ. Ваши цифры запасов будут обновлены, только когда кто-то оприходует продукцию на складе. Да, вы можете знать, что физически они уже там, но перемещение запасов пока еще не зарегистрировано. По бухгалтерскому учету вы не должны проводить то, что еще не произошло. Но у вас нет никаких причин не использовать эту краткосрочную информацию в своих интересах. Если компьютерные системы и ERP так мощны, почему бы не сделать эту информацию доступной для планировщиков производства и спроса?

Окончание читайте здесь.

Руди Буркхард
(Rudi Burkhard)
Business Development Director, VISTEM GmbH & Co.

1 комментарий “Прогнозировать или нет?

Давайте обсудим...

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *