Динамическое управление буфером (DBM) – прорывная идея и несколько проблем, которые необходимо решить

Динамическое управление буфером (DBM) – прорывная идея и несколько проблем, которые необходимо решить

Источник

Наиболее распространенная процедура для поддержания запаса товаров использует прогнозирование. Прогноз переносится на средние ежедневные продажи / потребление, и рассчитывается фиксированное количество дней продажи со склада или определяется минимальное и максимальное количество дней продажи. Это количество дней (или недель) продажи устанавливается единой политикой для целой категории товаров, определенной в целом по времени поставки (время выполнения заказа на производстве плюс время транспортной доставки).

Эта общепринятая процедура приводит к значительным отклонениям от определенных уровней запасов в обоих направлениях, что приводит к дефициту и огромным излишкам одновременно.

Вот основные ошибки в обосновании этой процедуры:

  1. Общая процедура отслеживает колебания спроса и на его основе делает прогноз на будущее. Но она игнорирует неопределенность времени поставки. При расчете уровня складских запасов необходимо учитывать и спрос, и неопределенность поставок.
  2. Текущий метод прогнозирования основан на предсказании среднего спроса, но игнорирует оценку уровня неопределенности (ошибку прогнозирования). Таким образом, информация относительно запаса, который необходим для удовлетворения постоянно колеблющегося спроса, отсутствует.
  3. Частое прогнозирование увеличивает «шум» в системе.
  4. Использование min-max способствует увеличению партий и более редкому пополнению, что увеличивает влияние неопределенности.

Ключевые идеи TOC для управления запасами:

  1. Учитывать не только запасы в наличии на складе, но и товары «в пути», то есть все открытые заказы на поставку должны быть частью механизма обеспечения наличия товара. Целевой уровень определяет буфер запасов, включающий и запасы в наличии, и открытые заказы.
  2. Целевой уровень не изменяется до тех пор, пока не будет получен четкий сигнал, что он неприемлем.
  3. Быстрые и частые пополнения по целевым уровням.
  4. Управление буфером используется для создания одной системы приоритетов для перемещения запаса из одного места в другое.
  5. Необходимо отслеживать поведения буферов, чтобы решить, является ли целевой уровень слишком низким или слишком высоким. Это цель алгоритма DBM.
  1. Идея заключается в том, чтобы проверить сочетание двух различных источников неопределенности:
    1. Спрос на рынке – он взлетает и падает!
    2. Время пополнения – у него свои взлеты и падения, включая влияние частоты пополнения.
  2. Нет смысла вносить МАЛЕНЬКИЕ изменения.
  3. Сигнал для увеличения буфера – слишком длительное пребывание и слишком глубокое проникновение в красную зону запасов в наличии.
  4. Сигнал для уменьшения буфера – слишком длительное пребывание в зеленой зоне.
Еще рекомендуем:  Надежность поставщика – или ее отсутствие

Прорывная идея DBM заключается в мониторинге эффективности механизма защиты, а не постоянный перерасчет размера буфера. И спрос, и время пополнения ведут себя непредсказуемым образом, который трудно описать. Основная трудность заключается в частых изменениях в окружающей среде, которые изменяют ключевые параметры: спрос и время поставки. Такие события, как появление нового конкурента или полемической статьи в средствах массовой информации, изменение в экономике или правилах регуляторов, все это может привести к значительному изменению рыночного спроса.

Время пополнения во многом зависит от оперативного управления поставщика и соотношения его загрузки и имеющихся мощностей. Изменения в обоих факторах могут привести к значительным изменениям времени пополнения.

Пересчет буферов при возникновении такого резкого изменения является проблематичным, поскольку расчеты основываются на прошлых результатах. Но если вы понимаете фактическое состояние механизма защиты, вы можете быстро предпринять действия на основе наиболее актуальной информации из недавнего прошлого. Быстрый ответ не пытается определить точный размер изменения – только его направление: вверх или вниз. Голдратт рекомендует увеличивать или уменьшать буфер, если DBM сигнализирует о такой необходимости, на 33%.

Динамическое управление буфером довольно сильно влияет на деятельности организации. Неправильные сигналы DBM могут обойтись очень дорого. Для настройки алгоритма DBM под конкретную реальность, особенно для выявления ситуаций, которые требуют иной реакции, необходимо постоянное обучение.

Если причина глубокого и длительного проникновения в красную зону заключается (временно) в невозможности пополнения, например, когда поставщику не хватает запасов или мощностей, то DBM не следует увеличивать буфер.

Концептуальной проблемой является соответствующее изменение буферов. Не имеет значения, увеличение это или уменьшение. Может оказаться, что изменения были внесены, но через некоторое время реальность покажет, что не было никакой необходимости для изменения. Например, через короткий промежуток времени после увеличения буфера поступает сигнал к его уменьшению. Тем не менее, если мы используем 33% для любого изменения, то мы остановимся примерно на 90% буфера до увеличения. Проблема заключается в том, что трудно объяснить это несоответствие.

Идея, предложенная Дмитрием Егоровым: тщательно проверить поведение немедленно после такого увеличения буфера, чтобы удостовериться, что оно действительно необходимо. Результатом увеличения буфера является то, что статус (состояние) буфера окажется в красном еще глубже относительно нового размера буфера. Если через очень короткое время буфер поднимется в желтую зону, это должно быть сигналом к возвращению к прежнему размеру.

Еще рекомендуем:  Практическая реализация производства на вытягивающей основе

Похожее поведение должно быть принято после уменьшения буфера. Этот шаг временно приведет к тому, что уровень запасов в наличии будет выше новой зеленой линии. Если статус буфера очень быстро опустится в желтую зону, DBM должно рекомендовать увеличить буфер обратно к предыдущему размеру.

Связанной проблемой является асимметрия алгоритма DBM между увеличением и уменьшением буфера. Для увеличения буфера алгоритм учитывает глубину проникновения в красную зону. Для уменьшения буфера глубина проникновения в зеленую зону не рассматривается. На самом деле это хорошая причина, чтобы быть гораздо более консервативным [осторожным] в вопросе уменьшения буферов, чем их увеличения.

Использование времени пополнения, как части алгоритма DBM, интересует меня, потому что алгоритм ТОС не отслеживает это время, и его уместность для решения сомнительна. Идея состоит в том, что DBM отслеживает сочетание спроса и времени пополнения. Единственная важная причина учитывать время пополнения в алгоритме DBM – остановка дальнейшего увеличения буфера, пока последствия установки нового размера не будут оценены. Тем не менее, это можно сделать с помощью отслеживания конкретного заказа, генерируемого при увеличении буфера. Алгоритм для увеличения буфера может быть основан на продолжительности пребывания в красной зоне с учетом глубины проникновения. Для уменьшения буфера нет никакой необходимости касаться времени пополнения. Все, что требуется для уменьшения, это слишком длительное пребывание в зеленой зоне.

Динамическое управление буфером работает подобно прогнозам, в том смысле, что оно обращается в прошлое, чтобы сделать выводы о ближайшем будущем. Тем не менее, DBM рассматривает только очень недавнее прошлое и рассматривает только реальное состояние запасов в наличии.

Должны ли мы использовать прогнозы в качестве дополнительной информации?

Идея заключается в том, чтобы НЕ изменять буфер, пока не поступит четкий сигнал, что буфер является неприемлемым. Дополнительная информация на основе прогноза, который учитывает дополнительные параметры по сравнению с DBM, будет грубой оценкой того, является ли текущий буфер определенно слишком большим или слишком маленьким. Учет сезонности, знание изменений в экономике или появления новых продуктов могут добавить достоверную информацию для принятия решения о необходимости изменить буферы, а также дать примерное представление о том, насколько. Когда прогноз указывает на незначительное изменение буфера, менее чем на 20%, размер буфера не должен быть изменен.

Еще рекомендуем:  Управление дистрибуцией по ТОС

Вышеуказанные проблемы, на мой взгляд, являются главными для разработки в целом более эффективного способа управлять буферами запасов. Я всегда предпочитаю, чтобы окончательное решение осталось за людьми [а не за алгоритмом], но чтобы они это сделали, им нужно дать самую актуальную информацию. Когда миллионы буферов запасов поддерживаются по всей длине цепи поставок в различных местоположениях, и 1-2% буферов в любой день кажутся неприемлемыми, людям практически очень трудно рассмотреть изменения для такого множества буферов. В этом случае возникает необходимость позволить DBM (в сочетании с прогнозами или без них) автоматически изменять буферы. Это означает, что эффективность DBM напрямую влияет на финансовые и стратегические результаты организации.

Динамическое управление буфером достаточно важно, чтобы побудить экспертов TOC сотрудничать для разработки эффективных спецификаций DBM, которые смогут использовать компании-разработчики программного обеспечения. Полное и детальное решение должно получить широкое применение. TOC однозначно против каких-либо «черных ящиков» в алгоритмах.

Эли Шрагенхайм
Eli Schragenheim,
CEO of Elyakim Management Systems (1992) Ltd


Читайте наши статьи в соцсетях или подпишитесь на рассылку

Рассылка «Управляй будущим»
Я принимаю условия «Соглашения на обработку персональных данных» и даю согласие на обработку моих персональных данных

49 комментариев “Динамическое управление буфером (DBM) – прорывная идея и несколько проблем, которые необходимо решить

  1. Николай Баранов
    Николай Баранов

    Вот и Дмитрий Егоров удостоился упоминания ) Вместе с тем, нельзя не отметить шаткость позиций статьи в части критики «общепринятых процедур», а именно:

    «Но она игнорирует неопределенность времени поставки.»

    Разве что в самых «классических» вариантах, как в книжках по управлению запасами прошлого века написано. В жизни все не так, на практике используются несколько вариантов доставок (долгий, средний, быстрый) и решения принимаются по совокупности параметров. Наиболее частый — итоговая доходность конкретной сделки.

    «Текущий метод прогнозирования основан на предсказании среднего спроса, но игнорирует оценку уровня неопределенности (ошибку прогнозирования).»

    С точностью до наоборот, запасы создаются с целью преодоления неопределенности спроса/возможности поставок в будущем, исходя из прогнозов, достоверность которых сомнительна — это факт, но выбора может и не быть. Хорошо работать по JIT в Японии, кто бы спорил. Но вот в России JIT не работает, увы. Расстояния знаете ли не те, неопределенность сроков доставки зашкаливает.

    «Частое прогнозирование увеличивает «шум» в системе.»

    Эм… для того чтобы понять о чем речь, было бы неплохо определиться с термином «шум в системе». Если у вас сезон на товар короткий, а сроки поставки велики, то абсолютно все равно что у вас показывает DBM в текущий момент. Решения все равно придется принимать на основе прогноза. В любом случае DBM явно не пример того, когда «прогнозирование» делается реже.

    «Использование min-max способствует увеличению партий и более редкому пополнению»

    Снова ерунда. Более редкому пополнению и увеличению партий способствует не min-max, а ошибочное стремление к точечной оптимизации транспортных расходов. Min-max в большинстве случаев ничем не хуже DBM. А самой лучшей системой всегда остается система 2-1-0, просто потому что это просто, понятно и тупо работает повсеместно и вчера, и сегодня, и завтра.

    Тем самым, не отрицая достоинств DBM в части автоматизированности расчетов размера буфера, и стремления к наиболее частому восполнению на всех точках, в части исходных посылок автор слегка сгущает краски. Да и сакраментальная вера в «спасительное» изменение размера буфера на 33% уже порядком надоела. Ну и что с того, что так говорил Заратустра (Голдратт)?

      Цитировать  Ответить

    1. Виктор Вальчук

      Николай Баранов:
      нельзя не отметить шаткость позиций статьи в части критики «общепринятых процедур», а именно:

      «Но она игнорирует неопределенность времени поставки.»

      Разве что в самых «классических» вариантах, как в книжках по управлению запасами прошлого века написано. В жизни все не так, на практике используются несколько вариантов доставок (долгий, средний, быстрый) и решения принимаются по совокупности параметров. Наиболее частый — итоговая доходность конкретной сделки.

      Не думаю, что Шрагенхайм пишет про то, что в книжках написано. У него достаточный опыт (точно не меньше Вашего) работы с «живым» бизнесом. Я, кстати, тоже еще не встречал компаний, у которых припасены несколько вариантов доставок. А вот «итоговая доходность конкретной сделки» — другое дело. Но большой вопрос, как именно она считается. Увеличение транспортных расходов считается легко, конечно. А вот учитывается ли ROI, тут я сомневаюсь. И учитывается ли влияние решения на дефицит и продажи — тоже сомневаюсь. Так что «итоговая доходность конкретной сделки» вряд ли спасает ситуацию.

      «Частое прогнозирование увеличивает «шум» в системе.»

      Эм… для того чтобы понять о чем речь, было бы неплохо определиться с термином «шум в системе». Если у вас сезон на товар короткий, а сроки поставки велики, то абсолютно все равно что у вас показывает DBM в текущий момент. Решения все равно придется принимать на основе прогноза. В любом случае DBM явно не пример того, когда «прогнозирование» делается реже.

      Речь идет о том, что учет случайной величины (шума) в прогнозе увеличивает ошибку (шум). Это известный эффект, подробно описанный Демингом. Учитывать нужно тенденции изменения потребления, а не случайные отклонения. А то, что у DBM есть ограничения, в ТОС четко оговорено. Он не работает на временах, меньших времени пополнения. Точка. Зачем вы постоянно в этом укоряете метод? Никто не призывает использовать его в условиях, в которых он заведомо не работает. В отличие от других методик, ТОС всегда четко оговаривает, в каких условиях работают его решения. По крайней мере, когда их видит. В этом конкретном случае видит. И четко предупреждает.

      «Использование min-max способствует увеличению партий и более редкому пополнению»

      Снова ерунда. Более редкому пополнению и увеличению партий способствует не min-max, а ошибочное стремление к точечной оптимизации транспортных расходов. Min-max в большинстве случаев ничем не хуже DBM. А самой лучшей системой всегда остается система 2-1-0, просто потому что это просто, понятно и тупо работает повсеместно и вчера, и сегодня, и завтра.

      Бывает, что «ошибочное стремление к точечной оптимизации транспортных расходов» ведет к min-max. Но бывает и по — другому. Лично наблюдал, что min-max происходит от тупого следования книжным рекомендациям: товара на складе должно быть на месяц продаж. При этом срок доставки — две недели, частота доставки товара — два раза в неделю. Еще раз: Шрагенхайм пишет о реально существующих бизнесах, в которых это наблюдается. О чем вы спорите?

      Между нами: Употреблять слово «ерунда» по отношению к 70 — летнему специалисту…. Который своей целью ставит просто доносить суть решений ТОС до людей, мягко говоря, некрасиво. Я понимаю, если бы вы были с ним знакомы лично, может быть он бы вам это и позволил. Он хороший человек, скромный. А мне вот как то — неприятно это читать.

      сакраментальная вера в «спасительное» изменение размера буфера на 33% уже порядком надоела. Ну и что с того, что так говорил Заратустра (Голдратт)?

      Изменение буфера на 33% не является сокраментальной в ТОС. Не вводите в заблуждение других людей. Используйте, если видете в этом смысл, другие значения. Значение 33% подчеркивает тот факт, что не нужно управлять на уроне шума. А вы, по-видимому не осознаете еще этой опасности. Перечитайте Деминга. Если вы уловили тенденцию, спрос растет — не нужно увеличивать по чуть — чуть, есть опасность расшатать систему. Увеличивая на величину, сравнимую с самим буфером (33%), вы тем самым увеличиваете время реакции, уменьшая эту опасность — вы начинаете реагировать на тенденцию, а не на шум. Но НИКТО не запрещает вам поэкспериментировать — берите другие значения и вперед. Может остановитесь в конце концов на 26,5%, не исключено 🙂

        Цитировать  Ответить

      1. Роман

        Виктор Вальчук,

        У меня тоже возникли вопросы к этим моментам, но я предположил, что либо это перевод, либо Шрагенхайм не очень четко выразился — в итоге мы не понимаем что он сказал.

          Цитировать  Ответить

      2. Николай Баранов
        Николай Баранов

        Виктор Вальчук: Я, кстати, тоже еще не встречал компаний, у которых припасены несколько вариантов доставок.

        А я встречал. И даже более того, сознательно разрабатывал их и применял в действии! Но это ровным счетом ничего не меняет.

        Виктор Вальчук: А вот «итоговая доходность конкретной сделки» — другое дело. Но большой вопрос, как именно она считается. Увеличение транспортных расходов считается легко, конечно. А вот учитывается ли ROI, тут я сомневаюсь. И учитывается ли влияние решения на дефицит и продажи — тоже сомневаюсь. Так что «итоговая доходность конкретной сделки» вряд ли спасает ситуацию.

        Отдельная тема. Специально обученный директор по финансам разработал спецформу, в которую заносятся все входные параметры (сколько нам будет стоить привезти/создать) требуемое количество товара/услуг, сколько мы планируем на этом выручить, каковы условия взаиморасчетов с контрагентами и заказчиком. И… «вишенка на торте»: в конечном итоге именно ROI конкретной сделки и являлось решающим условием одобрения/отказа от сделки. Вы может и не встречали такого, однако же это не означает что никто так не делает? Как делает «большинство» мне сугубо не интересно.

        Виктор Вальчук: А то, что у DBM есть ограничения, в ТОС четко оговорено. Он не работает на временах, меньших времени пополнения. Точка. Зачем вы постоянно в этом укоряете метод?

        В том и укоряю, что не панацея, а продается как лекарство от всех болезней. И более того, в тех условиях когда метод «точно работает», не хуже него справляются и многие другие методы. Но речь же не про ограничения DBM, а про необоснованность критики «других методов» как основание для «прорывного решения DBM». Плюсов DBM, повторюсь, никто не оспаривает.

        Виктор Вальчук: Лично наблюдал, что min-max происходит от тупого следования книжным рекомендациям: товара на складе должно быть на месяц продаж. При этом срок доставки — две недели, частота доставки товара — два раза в неделю.

        И чем мин-макс то не угодил? Можно же и при DBM продолжать заказывать «чтобы добить место в фуре» и «на всякий случай», человеческий фактор никто отменить не сможет. И в том и в другом случае вполне достаточно ориентироваться на оборачиваемость конкретной позиции.

        Виктор Вальчук: Употреблять слово «ерунда» по отношению к 70 — летнему специалисту…. Который своей целью ставит просто доносить суть решений ТОС до людей, мягко говоря, некрасиво.

        Некрасиво писать ерунду в обоснованиях! Мои замечания касаются не лично Шрагенхайма, как и любого другого участника дискуссии, а лишь обоснованности «исходных посылок» конкретной статьи. Ведь если исходные посылки не верны, то и ценность подобных статей не велика. Может это трудности перевода, а может лично мое недопонимание автора. Что вижу, о том и пишу. Величие же Шрагенхайма в деле распространения идей ТОС по миру ни у кого (и у меня в первую очередь) никаких сомнений не вызывает.

        Виктор Вальчук: Изменение буфера на 33% не является сокраментальной в ТОС.

        Таки чуть-чуть является. Вот ссылка на мнение уважаемого Эли Шрагенхайма на сей счет: https://elischragenheim.com/2016/03/09/why-should-the-red-zone-be-13-of-the-buffer/. Желающие могут найти перевод на сайте Дмитрия Егорова. И в очередной раз вынужден повториться: я не против ТОС ) и не против DBM, но давайте как то поаккуратнее в обоснованиях достоинств метода.

          Цитировать  Ответить

        1. Роман

          Николай Баранов,

          А кто простите DBM продаёт как панацею?! Давайте на них пальцем покажем и по попе нашлепаем. Может Вы читаете каких то не очень спецов и на основе их некорректного мнения делаете выводы? Или может не до конца понимаете что говорят гуру? Я все таки склоняюсь что этот пост был не понят сообществом. Эли конечно тоже несёт ответственность — так как позволил себе общие утверждения.

            Цитировать  Ответить

      3. Anatoliy

        Виктор Вальчук,

        Виктор в реальных управленческих задачах есть ограничение для буфера — это бюджет. Не было бы ограничений для буфера — такой задачи вообще бы не существовало.

          Цитировать  Ответить

        1. Роман

          Anatoliy,

          Это не четко. Бывают ситуации о которых Вы говорите, но часто все таки можно привлечь заемные средства или договориться об отсрочке

            Цитировать  Ответить

    2. Роман

      «Текущий метод прогнозирования основан на предсказании среднего спроса, но игнорирует оценку уровня неопределенности (ошибку прогнозирования).»

      С точностью до наоборот, запасы создаются с целью преодоления неопределенности спроса/возможности поставок в будущем, исходя из прогнозов, достоверность которых сомнительна — это факт, но выбора может и не быть. Хорошо работать по JIT в Японии, кто бы спорил. Но вот в России JIT не работает, увы. Расстояния знаете ли не те, неопределенность сроков доставки зашкаливает.

      Как я понял он как раз говорит о том что не учитывается вариабельность.

      «Частое прогнозирование увеличивает «шум» в системе.»

      Эм… для того чтобы понять о чем речь, было бы неплохо определиться с термином «шум в системе». Если у вас сезон на товар короткий, а сроки поставки велики, то абсолютно все равно что у вас показывает DBM в текущий момент. Решения все равно придется принимать на основе прогноза. В любом случае DBM явно не пример того, когда «прогнозирование» делается реже.

      Как раз DBM уходит от прогнозов, но использовать его не всегда возможно — как Вы правильно заметили например сезоны. Хотя Stock-M насколько я понимаю решает это через заплатку: если известно поведение в сезон — буфер заранее поднимается. А как короткий сезон начался — опускает буфер.

      «Использование min-max способствует увеличению партий и более редкому пополнению»

      Снова ерунда. Более редкому пополнению и увеличению партий способствует не min-max, а ошибочное стремление к точечной оптимизации транспортных расходов. Min-max в большинстве случаев ничем не хуже DBM. А самой лучшей системой всегда остается система 2-1-0, просто потому что это просто, понятно и тупо работает повсеместно и вчера, и сегодня, и завтра.

      Мин-30% от Макс — рисково, так как любая вариабельность съедает Ваш остаток, средний остаток — ~50%. Мин-70% от Макс — мелкие партии и излишний остаток, средний остаток — ~75%. Мин-50% от Макс — нормальный баланс, но Вы не делали ничего до Мин, т.е. Вы в менее защищенной ситуации чем в DBM, средний остаток ~60%.

      Если Вы делаете повышенный Макс, чтобы использовать соотношение на 30% — у Вас оборачиваемость хуже DBM. На DBM средний остаток 50% буфера, так что Мин-Макс по тем или иным параметрам всегда хуже DBM.

      Да и сакраментальная вера в «спасительное» изменение размера буфера на 33% уже порядком надоела. Ну и что с того, что так говорил Заратустра (Голдратт)?

      Николай, ну понятно… куда Деттмеру, Шрагенхайму, Коэну, Федурко, Шапиро, Бадд, Рами Голдратт, Баптиста, Волш и еще человекам 30-40 до ВАС. Все решил. Выкидываю иконку Голдратта, и ставлю Вашу. Где бы только фотку достать…

        Цитировать  Ответить

      1. Anatoliy

        Роман,
        Можно вопрос. Есть Мин и Макс расчитанные на определенную единицу времени, но существует ещё и понятие как Пик (т.е. пиковая нагрузка), которая расчитывется на единицу времени меньшей чем для определения Мин и Макс. И могут быть случаи, когда Пик может быть большей чем Макс, или же меньше чем Мин. Какой расчет (%) вы видите в этих случаях?

          Цитировать  Ответить

        1. Роман Пантелеев

          Anatoliy, не отвечу, так как с Пиком не встречался и не знаю как он работает. Если расскажете — могу попробовать прикинуть.

            Цитировать  Ответить

          1. Anatoliy

            Роман Пантелеев,

            Да наверное не стоит т.к. каждая эконометрическая модель будет иметь свой расчет DBM т.к. временные ряды, факторный анализ, статистическая обработка данных будет иметь свой набор входных данных для анализа.

              Цитировать  Ответить

            1. Роман Пантелеев

              Anatoliy,

              при чем тут DBM? Мы же о мин-макс…

              PS И Вы не правы про DBM. Не будет каждое предприятие…
              PPS У Вас степень по экономике?

                Цитировать  Ответить

                1. Роман Пантелеев

                  Anatoliy,

                  Это значит, что Вы ученый. Рекомендую Вам _подробно_ ознакомиться с ТОС. Вы будете удивлены и надеюсь обрадованы. Например знаю PhD, PMP из Университета Бэйлора, у которой куча степеней по ACCA и т.п. Она была потрясена, когда вникла в ТОС. А сейчас она одна из очень сильных последователей ТОС.

                    Цитировать  Ответить

                    1. Роман Пантелеев

                      Anatoliy,

                      Вот наконец сайт заработал.

                      [b]Charlene Spoede Budd[/b]
                      Professor Emeritus, Baylor University, Waco, Texas.
                      Degrees: BBA and MBA, Baylor; PhD, The University of Texas at Austin (Texas, USA).
                      Certifications: CPA, CMA, CFM, Jonah, PMP, TOC (all areas), CGMA.
                      Authored or coauthored 6 books, 7 chapters, 1 guide, numerous articles, workshops, and presentations.
                      Lecturer at Baylor, Monterrey Tech (Mexico), Hankamer in London (UK), Washington University (St.
                      Louis, Missouri, USA).

                      Ее выступления на английском:
                      http://tocpractice.com/ipapers/2014/08/31/potential-difficulties-implementing-throughput-accounting/
                      http://tocpractice.com/ipapers/2014/08/31/making-decisions-throughput-accounting/

                      Где то в выступлении она рассказывала, что когда познакомилась с ТОС, впервые в жизни впала в депрессию на неделю. На тот момент у нее уже было много степеней по экономике и учету. Она вдруг осознала, что учила людей тому, что приносило проблемы в организации.

                        Цитировать  Ответить

                    2. Anatoliy

                      Роман Пантелеев,

                      Роман я не занимаюсь обучением, консалтинговыми услугами, аутсосрсингом, я занимаюсь управлением предприятием (более 15 лет), что позволяет мне заниматься эмпирическими исследованиями в реальном времени. Моя первая научная работа была связана с прогнозированием на основе генетических алгоритмов, которую я бы сейчас описал иначе, но не в корне, а с некими дополнениями и ограничениями. Ваша «логика» строится на основе когнитивных схем и убеждений, которые сами по себе представляют «алгоритм принятия решений». Давайте на примере: мой сын занимается профессионально бегом. Тренер мастер международного класса (т.е. специалист в области легкой атлетики). У него есть набор «алгоритмов» биомеханических упражнений в результате которых достигается определенный результат (т.е. будем считать результатом увеличение скоростных характеристик на определенный период времени). В комплекс упражнений входит развитие моторики рук и пальцев, что влияет на скоростные характеристики бега. С точки зрения Вашей «логики» объясните всю цепочку взаимодействий в данном алгоритме в системе человека на процессном глубинном уровне (т.е. «черном ящике»), а так же выявите колерующие взаимозависимости?! Если есть задача увеличить скорость необходимо развивать быстрые и медленные мышцы, для этого существую набор упражнений (локальных алгоритмов). На основании Вашей методики Вы предлагаете заниматься просто общей физкультурой. Результат от это будет, но не такой как при локальных алгоритмах.

                        Цитировать  Ответить

                    3. Роман Пантелеев

                      Anatoliy,

                      Я к сожалению не специалист в беге, поэтому не знаю причинно-следственных связей этой области. Однако я могу утверждать, что если развитие быстрых и медленных мышц является необходимым условием для быстрого бега (Вы же сказали, что «необходимо»), то если Вы их не будете развивать — быстрого бега не будет. Это просто логика. А если «развитие быстрых и медленных мышц» является недостаточным условием для «быстрого бега», то пока Вы не соблюдете остальные необходимые условия — быстрого бега тоже не будет. Если Вы не проверите необходимость и достаточность условий, то продвижение в беге будет крайне ненадежным процессом. А если Вы столкнетесь с ситуацией, когда «развитие быстрых и медленных мышц» (или что то, что должно их развивать) оказывает какое то негативное воздействие на другую область Вашей жизни — Вы попадете в конфликт: налево пойдешь — правую руку отрубят, направо пойдешь — левую. В этот момент Вы наверное начнете исследовать мир, строить статистические модели и пытаться лучше принимать решение налево или направо. И две области Вашей жизни зависнут в стагнации (в каждой будет проявляться что то негативное). Вы будете больше времени посвящать анализу и принятию решения, надеясь найти грааль. И кто-то посоветует волшебного компьютерного оракула: сложную много функциональную модель, которая в 100 раз лучше принимает решение в этой области. И Вы будете пользоваться им. Но стагнация продолжится, только несколько поменяет форму и в некоторых других областях тоже полезут симптомчики.

                      А потом Вы как физик вдруг вспомните понятие системы. И осознаете что в мире нет противоречий — он как то работает не конфликтуя сам с собой. И взгляните на конфликт новым взглядом. Поймете что компромисс, который Вы всегда выбирали с помощью сначала ручных решений, а потом супер-пупер систем не устраивает Вас впринципе. Вы хотите и то и другое! Тогда Вы познакомитесь с ТОС или ТРИЗ, а может хватит просто логики и это надоумит Вас проверить исходные посылки. И вот Вы наконец выйдете из комнаты мировоззрения, в которой не было ситуации win-win и требовался сложный алгоритм принятия решения, и вдруг неожиданно для себя обнаружите простое и действенное решение, о котором раньше просто не думали, потому что мир казался другим чем есть на самом деле. И в этот момент Ваша проблема и барьер пропадет — Вы получите прорыв в обеих областях своей жизни.

                      Надеюсь я достаточно логично донес как работает ТОС? Если тыкать пальцем в управление запасами, то ошибочная исходная посылка — это работа по прогнозу (какие бы Вы танцы с бубном вокруг прогноза не устраивали — критически лучше не будет). Есть исключения (они в ТОС всегда есть), но возможно это просто из-за того что эта область еще не проработана и там нужно специфическое решение — ТОС на самом деле очень молодой.

                        Цитировать  Ответить

                    4. Anatoliy

                      Роман Пантелеев,

                      Роман, Вы являетесь физиком, математиком, исследователем данных, аналитиком, экономистом, финансистом, программистом, психологом,технологом, управленцем — в какой практической области Вы являетесь «профессионалом»? какой предметной области Вы уделили большую часть времени в своей жизни и стали специалистом, который достиг результатов , может какие то научные труды у Вас есть? Вы отрицаете классическую экономику (хотя не указали в какой части именно и не привели свои доводы), Вы отрицаете некие разработки Эйнштейна (но я почти уверен, что максимум, что вы прочли — это оглавление его книг). Если Вы, отрицаете существующие научные разработки должно быть рабочее опровержение, либо признанное научное доказательство, а не набор обтекаемых терминов превращающих все в демагогию. Можете оставить данный комментарий без ответа т.к. я не вижу смысла дальнейшего обсуждения вопроса, в котором Вы являетесь просто «наблюдателем».

                        Цитировать  Ответить

                    5. Роман

                      Anatoliy,

                      Анатолий, что то Вы попутали. Я не отрицаю классическую экономику. Основные вопросы к практике её применения. Сама теория не виновата, что использующие не знают границ применимости. Основные вопросы в текущих реалиях к полной себестоимости, управлению запасами по прогнозу с оценкой эффективности по «затратам на хранение», составлению планов на основе прогнозов и т.п.

                      Про Эйнштейна не мое — людей с ядерного института в Сарове цитирую (да и не только их). Если тема интересна — сведу.

                        Цитировать  Ответить

  2. Anatoliy

    Идея доволно не новая. Динамическое управление буфером необходимо контролировать только на основе аналитических признаков т.е. на основе таких значений как среднеквадратичное отклонение (или коэффициент вариации) по ключевым параметрам прибыли, оборачиваемости, количеству как при сквозной группировыке так и по групповому ранжированию. Получается такая себе матрица (в практике я использовал аналитическую модель на основе 9-ти факторов) из набора аналитических факторов.
    Динамический буфер необходимо тоже выстраивать на основе параметров реализации как для оценки краткосрочного (в случае бюджетной оптимизации) так и для долгосрочного (в случае финансового инвестирования) периодов ( в практике я использовал модель из набора 5-ти факторов). Итого в конечном случае каждое оборотное сресдтво имеет свой факторный набор для определения динамического буфера в тот или иной период, а так же набор факторов (аналитический) которые определют «важность» наличия в тот или иной период времени с точки зрения бюджета и финансового инвестирования. Вся эта полученная многофакторная модель является «надстройкой» для подвязки её к процессам логистики, в свою очередь которая имеет свою модель (т.е. частота цикла доставок в период времени,минимальный объем, тип расчета, тип оплаты, тип финансового или кредитного рычага). Вот теперь всё это многомерное определение и будет являться оптимальным запасом как с точки зрения финансового инветстирования так и с точки зрения управления складом и запасами.

      Цитировать  Ответить

      1. Anatoliy

        Я попытаюсь вам ответить в более ёмких терминах и пониманиях процессов т.к. это действительно очень сложный вопрос для недолгого обсуждения.
        В основе данной модели лежит построение на основе нейронной сети, программного обеспечения, которое стремится имитировать структуру человеческого мозга. Но эта нейронная сеть в действительности просто математика: в основном, линейная алгебра,теория вероятности и прогнозирования. Поэтому главная задача сводится к изучению путей оптимизации нейронных сетей, а так же их маштабированию (в данной модели исользуется более 100 переменных). Т.к. на текущий момент
        программное обеспечение для «больших данных» стало обычным делом была разработана модель, котрая помогает системам «машинного обучения» выдавать определенные прогнозные величины.
        Т.е.конечная задача — это провести оптимизацию ресурсов с ограниченной ёмкостью в определенном интервале времени т.е. оптимизировать:
        — рентабельность рабочего капитала т.е. активов;
        — индекс доходности активов в зависимости от их оборачиваемости и эластичности предложения;
        — оптимизировать масштабируемость на основе кореляциооной зависимости активов;

        Что получае на «выходе»:
        — при значительном снижении рабочего капитала (т.е.инвестиций) достигаются те же показатели по прибыли;
        — сокращаются операционные расходы (переменные расходы) связанные с «обслуживанием» данного рабочего капитала
        — сокращаюся логистические расходы;
        — «он-лайн» аккумулирование чистого свободного денежного потока для инвестирования согласно коэффициентам рентабельности проектов.

        Создание прибыли идет на двух уровнях:
        — оптимизация рабочего капитала (составление многомерной модели);
        — формирование «качественной» прибыли за счет инвестиционной политики.

          Цитировать  Ответить

        1. Роман Пантелеев

          Anatoliy,

          Я нейросеть в институте разрабатывал. Сначала её надо научить правильному поведению. Она сама по себе не знает что такое правильно. Т.е. если Вы вначале не знаете что такое правильное управление запасом — чему Вы будете учить нейросеть???!!!

          Вы прячете всю логику за волшебным словом «оптимизация». Если мы примем что оптимизация — это сокращение, то мы можем в результате получить потерю продаж. Т.е. до свидания прибыль. Если мы примем что оптимизация — это увеличение, то мы не получаем обещанного Вами гарантированного роста рентабельности рабочего капитала. Так как именно Вы собираетесь оптимизировать? Снижать остаток или увеличивать?

            Цитировать  Ответить

          1. Anatoliy

            Весь алгоритм «оптимизации» — расчет в он-лайн режиме аналитических признаков,ROI, GMROI, индекс доходности, индекс оборачиваемости, индекс возврата инвестиций, рентабельность, маржинальность и прочие параметры производится в одном программном продукте который возвращает результат через РИБ в другой програмный продукт, который на основе «логики принятия решений» (на основе модернизированных теорий категорийного менеджмента, теории управления запасами и скадом, теории инветстирования, управления ценообразованием, инветсиционного менеджмента, теории прогнозирование многомерных рядов, применение форфардных и валютных курсов) т.е. алгоритм указан в ТЗ на 500 страницах в коде состоящем из сотни тысячи строк. Вы об этом? Мне нет смысла доказывать, что либо Вам. Данный проэкт является авторским и реализация его уже идет в практическом плане более 7 лет, в теоретическом более 15. Т.к. я програмированием занимаюсь более 20лет и при этом есть глубокие знания в экономике и финансах, системах и прогнозировании (более подробно не буду озвучивать предметные области т.к. не вижу смысла). Я говорю Вам не о базовых понятиях, а о «глубинных» эмпирических исследованиях. Есть конкретные эмпирические результаты, а не «волшебные слова». Если у Вас есть личные практические исследования может Вы ими поделитесь?

              Цитировать  Ответить

            1. Роман Пантелеев

              Anatoliy, Вам глубокие знания не позволяют логически обосновать как то, что Вы делаете вызывает прибыль?

                Цитировать  Ответить

          2. Anatoliy

            Советую Вам ознакомится хотя бы с законом убывающей доходности, определение средневзвешенной стоимости капитала, что бы делать поспешные выводы, которые были описаны у Вас в комментариях.

              Цитировать  Ответить

            1. Роман Пантелеев

              Anatoliy, я не делаю выводы, а Вас спрашиваю. Пока что Вы только терминами меня заваливаете. Но логики в Ваших словах я пока не вижу. Поэтому для начала привел простую логику — Вы же можете ее опровергнуть?

                Цитировать  Ответить

              1. Anatoliy

                Роман Пантелеев,
                Роман при всем уважении к Вам у меня нет возможности обсуждать базовые знания (есть соответствующие законы и техники, которые являются аксимомами), которые необходимы для решения поставленной эконометрической задачи. Поставленный Вами вопрос поставлен не то, что не корректно, он идет в разрез с понятиями и категориями в финансовом анализе. Оптимизация в данном случае — это перераспределение ресурсов с учетом масштабирования, взаимосвязь с бюджетами различных уровней, возникновение и распределение доходов предприятия, необходимость финансовых ресурсов, источников формирования этих ресурсов,поиск внутренних резервов.
                Могу привести простой пример: Вы когда нибудь оптимизировали программный код?! Если да, вы должны знать методологии, алгоритмы и техники. Если Вы ими не владетеле, то как вы это сделаете?!
                Логика очень простая — определение волотильности ресурса и его нормали с учетом параметров прогнозирования с учетом микроэкономического состояния предприятия. Полученные резервы ресурсов идут либо на развитие либо на докапитализацию.

                  Цитировать  Ответить

                1. Роман Пантелеев

                  Уже что то. Теперь дальше: во всем объяснении звучит, что это очень сложно и долго. Это означает что и внедрить и запустить все это очень непросто. Так?

                    Цитировать  Ответить

                  1. Anatoliy

                    Роман Пантелеев,
                    Данная эконометрическая модель разрабатывалась, как я уже сказал раннее с учетом масштабируемости т.к. весь процесс связанный со сложностью факторного анализа (который постоянно модернизировался в связи с переопределением взаимосвязей между переменными, классификацией переменных, а также коррелирующие между ними параметрами) уже выполнен. Гипотеза была проверена на основании результатов которые возможно применять в подобных эконометрических моделях без составления доказательной базы.

                      Цитировать  Ответить

                    1. Anatoliy

                      Anatoliy,

                      Моделирование и внедрение происходило непосредственно на действующих на предприятии систем учетов в реальном времени для того, что бы получать максимально быструю оценку изменений в исследуемых показателях.

                        Цитировать  Ответить

                    2. Роман Пантелеев

                      Anatoliy: Гипотеза была проверена на основании результатов которые возможно применять в подобных эконометрических моделях без составления доказательной базы.

                      А где доказательство, что не нужна доказательная база? ТОС проверен на тысячах или даже десятках тысяч предприятий и то всегда опирается на исходные посылки (считаю только поэтому и работает). А Вы проверили на одном и все — доказательная база не нужна… Понимаете насколько это не логично?

                        Цитировать  Ответить

                    3. Anatoliy

                      Роман Пантелеев,

                      Роман я не претендую на истину в первой инстанции, методики непрерывного улучшения, такие как ТОС охватывают более широкий круг решения задач. Вы меня не совсем поняли, рассматривается оптимизация управления капиталом в определенном формате коммерческой деятельности.

                        Цитировать  Ответить

                2. Марина Владимировна

                  «Специалисты так опытны и образованы, что доподлинно знают, почему чего-то нельзя сделать, они способны повсюду увидеть препятствия и пределы. Поэтому, если хотите победить конкурентов, то просто предоставьте им полчища наиболее образованных специалистов» Г. Форд.
                  Все обсуждаемые здесь способы преследуют одну цель: предсказать будущее, которого никто не знает.
                  Лично мое мнение: чем сложнее решение, тем хуже оно работает. Решение Anatoliy , на мой взгляд, похоже на очередную попытку создания машины времени и как следствие желание устранить все риски сразу (прошлые, существующие и будущие). Решение на основе DBM — принимает на себя некоторые риски и представляет из себя простой и понятный механизм адекватного реагирования на изменяющиеся условия.
                  И, позвольте, еще одну цитату: «Если вы что-то не можете объяснить шестилетнему ребёнку, вы сами этого не понимаете.» А. Эйнштейн.
                  Это к теме развернувшейся здесь дискуссии.
                  А к теме статьи, я бы подошла следующим образом: все зависит от приоритета запаса. Насколько важен для предприятия защищаемый DBM ресурс? Если критично важен (например, жесткие договорные рамки по срокам, и размер неустойки напоминает телефонный номер) — то, наверное стоит потратиться на его защиту (механизм пополнения не ждет четкого сигнала о несоответствии буфера). А, если это производство для обеспечения наличия (работаем на склад), то часть времени можно скомпенсировать там.

                  Anatoliy:
                  Роман Пантелеев, Роман при всем уважении к Вам у меня нет возможности обсуждать базовые знания (есть соответствующие законы и техники, которые являются аксимомами), которые необходимы для решения поставленной эконометрической задачи. Поставленный Вами вопрос поставлен не то, что не корректно, он идет в разрез с понятиями и категориямив финансовом анализе. Оптимизация в данном случае — это перераспределение ресурсов с учетом масштабирования,взаимосвязь с бюджетами различных уровней, возникновение и распределение доходов предприятия, необходимость финансовых ресурсов, источников формирования этих ресурсов,поиск внутренних резервов. Могу привести простой пример: Вы когда нибудь оптимизировали программный код?! Если да, вы должны знать методологии, алгоритмы и техники. Если Вы ими не владетеле, то как вы это сделаете?! Логика очень простая — определение волотильности ресурса и его нормали с учетом параметров прогнозирования с учетом микроэкономического состояния предприятия.Полученные резервы ресурсов идут либо на развитие либо на докапитализацию.

                    Цитировать  Ответить

                  1. Anatoliy

                    Марина Владимировна,

                    Марина Владимировна я понимаю, что вы являетесь так же как и я поклонником А.Энштейна и любите цитировать его фразы (что то вроде этого : Вы никогда не сумеете решить возникшую проблему, если сохраните то же мышление и тот же подход, который привёл вас к этой проблеме). А что касается простоты решения — насколько вы ознакомлены с трудами того же Эйнштейна о теории относительности, квантовой теорией, квантовой механикой?! какие Вы видите методы упрощения данной теории? Вы пользуетесь в повседневной жизни результатом работы Диффи—Хеллмана т.е. его протоколом распределения ключей при шифровании данных, но Вы даже не знаете как выглядит задача и какое решение! Я довольно часто встречаю людей у которых «разрыв» между «предметными знаниями» и результатом в практическом применении этих знаний огромен. Если Вы можете управлять с помощью метода средних величин и других вариантов у Вас нет, значит это Ваш метод управления. Я не рассматриваю решения «базисных» задач, о которых Вы упоминаете. Задача состоит в исследовании данных, их «оптимизацией» (структурированием, перераспределением, построение модели, построением зависимостей) на более глубинном уровне, что на текущий момент позволяет делать IT ресурс. Если Вы знакомы с теорией рекурсивных функций, математической логикой, теорией алгоритмов и информатикой и можете применять данные знания на практике, Вам нет смысла скрывать свои «базовые» познания за упрощением. Касательно попытки реализации — повторюсь ещё раз, система уже внедрена. Касательно методов прогнозирования скажу следующее — я лично знаю масштабную иностранную компанию в структуре которой выделен отдел из более чем двадцати человек, которые занимаются исключительно прогнозированием с помощью программных продуктов алгоритмы которых ориентированы на построение прогнозных величин. И так как вы любите цитировать выдающихся людей закончу следующей цитатой математика Дъёрдь Пойя — «Прежде чем решать задачу, полезно ознакомиться с ее условиями»?, так же выдающегося китайского философа Лао Цзы — «В реальном мире посредственные усилия ведут к посредственному результату.»

                      Цитировать  Ответить

                    1. Роман Пантелеев

                      Anatoliy,

                      А я не люблю цитировать фразы великих, если в них просто утверждение без логики. Так как считаю это просто шаблоном мышления. Он иногда может попадать, а иногда будет мимо. Поэтому краткость в данном случае будет не талантом, а прятаньем за авторитетом (нет своих логических аргументов — спрятались за Демингом, Эйнштейном, … — пойди ка с ним мертвым поспорь, а если споришь — дурак).

                      Если что — Эйнштейн подложил свинью для мировой науки. Но это тема для отдельного разговора на другом сайте.

                        Цитировать  Ответить

  3. Виктор Вальчук

    Анатолий,
    Вы не могли бы привести конкретное предприятие, в котором это работает? С указанием типа товаров. Какие у него были показатели до внедрения, и какие после? Может быть есть какие то наглядные графики?

      Цитировать  Ответить

    1. Роман Пантелеев

      Виктор Вальчук,

      Я вполне верю, что там могут быть неплохие результаты. Куда интереснее была логика достижения прибыли. Что меня в ТОС и привлекло — надежность решения. Или возможность до начала внедрения оценить, что результата не будет.

        Цитировать  Ответить

      1. Anatoliy

        Роман Пантелеев,

        Виктор у меня следующий вопрос как вы будете в ТОС оценивать такие свойства системы как синергетика и эмерджентность, которые могут значительно повлиять на конечный результат ?

          Цитировать  Ответить

        1. Роман Пантелеев

          Anatoliy,

          Анатолий, Вы некорректны. Это не свойства системы. Если уж их называть как явления — это свойства нашего мира. Эмерджентные свойства (правильное использование слов) являются тождественными к слову «система». Мы понимаем, что есть система только за счет наличия эмерджентных свойств. А синергия, с моей колокольни — это механизм образования эмерджентных свойств (за счет чего они возникают).

          Теперь ответ на вопрос. Голдратт — физик. Вся ТОС построена на понимании что наш мир состоит из систем (на определенном уровне появляется эмерджентное свойство). Одна из исходных посылок ТОС гласит: нет конфликта между локальным и глобальным. Это как раз об эмерджентных свойствах. Прибыль — пример такого эмерджентного свойства. Классическая экономика — этого не понимает и пытается управлять организацией с помощью арифметики. А нужна логика, так как это разные системные уровни. ТОС это на полную катушку использует и весьма успешно.

            Цитировать  Ответить

          1. Anatoliy

            Роман Пантелеев,

            Ваши поправки касательно терминологии верны (у меня просто иногда нет времени для более четкого изъяснения). Я с Вами соглашусь, что именно для физиков на текущий момент (пример разработки в Кремниевой долине) наступил «звездный» час. Нейронные сети (повторюсь ещё раз) в действительности просто математика: в основном, линейная алгебра и теория вероятности. Компьютерных специалистов не всегда этому учат, в отличие от физиков. Именно изучение путей оптимизации нейронных сетей (как вы раньше выразились «обучение»), но это на текущий момент относительно просто. Именно логику (логическую модель) необходимо инкапсулировать в математическую модель на каждом уровне.

              Цитировать  Ответить

    2. Anatoliy

      Виктор Вальчук,

      Виктор , я надеюсь, Вас не слишком расстроит, если я коротко опишу изменения.
      — направление сеть магазинов формата DIY;
      — первоначальное снижение оборотного капитала на 30% (без снижения операционной прибыли (учитывается (коэффициент дисконтирования));
      — увеличение высвобожденной торговой площади и полочного пространства до 20%;
      — сокращение площади складского пространства на 45% (т.е. максимальная работа без транзитного склада);
      — замена высоко-квалифицированных администраторов-посредников «надежным» программным кодом.
      — более глубинное управление ценообразованием цены «предложения» групп и позиций в зависимости от эластичности спроса и конкуренции в целом, для увеличения либо снижения трафика;

        Цитировать  Ответить

      1. Роман Пантелеев

        Anatoliy,

        у Вас управление ценообразованием стоит на одном уровне с управлением запасами?

          Цитировать  Ответить

        1. Anatoliy

          Роман Пантелеев,

          Если очень кратко: при помощи модели ценообразования (изменение по спросу), идет «обучение» модели управления запасами, затем по результатам инвестиционного анализа уже построенной модели управления запасами формируются выходные данные в зависимости от которых, если есть необходимость, корректируется модель ценообразования.

            Цитировать  Ответить

  4. Николай Баранов
    Николай Баранов

    В моей прошлой жизни управление ценообразованием и товарными запасами строилось весьма просто и примитивно. Сначала определялась ассортиментная матрица (так называемый «скелет»): товары/услуги по ценовым категориям и потребностям. Потом к требуемой категории подбирались конкретные товары/услуги, обладающие максимальными потребительскими свойствами и/или обладающие уникальными качествами. Так наращивали «мясо». Все вместе это давало требуемую ширину и глубину ассортимента. В этой части DBM вообще не применим, потому что он тупо не про это.

    Управление запасами требовало определить периодичность и сроки доставок, а при необходимости и разные методы доставок. Откуда вы придумали, что мин/макс требует «иметь на складе товара на месяц продаж» и что он «учитывает только товар на складе» я не знаю. В моей жизни такого не было, как то хватало сообразительности следить и за оборачиваемостью и за товаром в пути. Может это был какой-то особый мин/макс или вообще не он, не суть. Но основная проблема была не в том, чтобы привезти, а в том чтобы угадать с неравномерностью спроса, с крупными заявками. Ибо отклонения фактического потребления от среднедневного рушили любую систему прогнозов, и это даже не учитывая сезонность. В этом аспекте никакого «прорыва» DBM не предлагает, увы. «Мы заранее обговариваем при каких условиях DBM применима» — это очень слабое утешение, поверьте.

    Если бы вместо огульного очернения «других методов» сторонники TOC раз за разом доказывали бы на реальных примерах, что отказ от локальных оптимизаций транспортных затрат, автоматизация процессов принятия решений о закупе и размере заказываемой партии, ставка на скорость реагирования в ущерб инвестициям в запасы и т.д. приводит в итоге к лучшим финансовым показателям деятельности, то никого бы и очернять не пришлось. Факты бы говорили за вас лучше всяких статей.

      Цитировать  Ответить

    1. Роман

      Николай Баранов,

      Николай, во-первых классический мир-макс означает заказ до макс в момент мин. Никто его не очерняет — он простой. И в каких то простых ситуациях он будет прекрасно работать. Но если сравнить его с управлением через буфер ТОС — он проигрывает даже в простых ситуациях по надёжности. Если Вы имеете в виду мин-макс с заплатками — наверное стоит оговорить перечень заплаток.
      Во-вторых, в ТОС нет готового решения для управления ассортиментом. DBM действительно не о том — это об управлении запасом. Управление ассортиментом находится «выше» чем управление запасом.
      В-третьих, если сделать усилие и посетить обучение решению ТОС, Вы неожиданно услышите то что предлагаете нам писать — постоянное отслеживание, чаще поставки и много другого. Кривые слухи о DBM распространяют люди как раз не знакомые с решением. Есть проработанное знание. По мне — невозможно в разговорном режиме передать весь пул знаний. Вырывать куски решения из контекста и превращать в лозунги — тоже не правильно. Они не универсальны. Решение по кускам не работает. Поэтому не надо писать статьи — надо просто обучиться решению.

        Цитировать  Ответить

  5. Роман Пантелеев

    Для любителей физики (что не так с Эйнштейном):
    https://www.youtube.com/watch?v=-RB69bYp37k

    Позволил себе здесь опубликовать по двум причинам:
    1. Здесь поминали Эйнштейна (не основная причина).
    2. Рассказчик постоянно использует логику и шаг за шагом продвигается в размышлениях — ТОС требует такого же качества мышления при разработке решений. (основная причина). Надо отметить что видео несколько эмоциональное (этого нет в ТОС), но не теряет своей логики при этом.

    У Елены с Одедом я наблюдал большую скорость логики, когда в беседе все сказанное мной моментально встраивалось в логическую картину и все противоречия моментально выявлялись, мы останавливались на них и уточняли что не верно. Я тогда назвал это для себя «западным консалтингом», однако по отзывам Гедрюса на западе консалтинговых шарлатанов не меньше чем в России.

    К чему это я вообще? Релятивизм — это официальная позиция науки. Достаточно много ученых указывают на его ошибочность (автор видео один из многих — мне у него понравилось четкое продвижение по логике), но ничего не меняется. Управленческие подходы в менеджменте так же имеют общепризнанные стандартные подходы. Физик Эли Голдратт пришел в менеджмент с научным методом и поколебал многие устои. И многим кажется что ТОС это просто что то «модное», или «слизанное у кого то и присвоенное», или «вычурное, чтобы запудрить мозги». Это неверное впечатление. В ТОС каждое утверждение выстроено логически и проверено годами и тысячами людей. В книгах Вы не увидите этого пути — там дается готовый результат. Сложности так же добавляет то, что инструменты он создавал интуитивно (обладая богатым бэкграундом в физике), а потом их как то пытались формализовать. Но если их исследовать с помощью логики и накладывать на реальность — каждый элемент оказывается создан не просто так. От буферов до иерархичности дерева S&T и деления на стратегию и тактику. Всему есть причина в реальном _физическом_ мире. Возможно я когда соберусь и все таки добью доклад «физические основы ТОС» (а если быть более точным закрою пробелы и разберусь со слабыми местами). А пока что смотрим видео о том насколько глубоко может проникать нелогичность. И последнее — требование четкости формулировок в ТОС, требование соблюдения всех условий. Это не попытка увековечить слова «апостола ТОС Голдратта» — это осознанное понимание, что нечеткость может уничтожить в решениях заложенную и выверенную логику. В этом случае ТОС превратится в то, во что превратилась современная фундаментальная физика. В культ карго.

      Цитировать  Ответить

А что вы думаете?

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

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.