Параметры DTA и ДУБ

В этой теме 23 ответа, 4 участника, последнее обновление  Роман Пантелеев 1 год, 8 мес. назад.

Просмотр 9 сообщений - с 16 по 24 (из 24 всего)
  • Автор
    Сообщения
  • #9158

    Sergey Kolokolov
    Участник

    Роман, в данном случае простое управление буфером, так как описано в «Основы Теории Ограничений, 1 издание”, Одед Коуэн и Елена Федурко, на сколько я вижу не подходит. Т.е. этих сведений недостаточно менеджеру (или программе) для правильного принятия решения. Поэтому, необходимо включать в рассмотрение дополнительные данные.
    Вы, на сколько я понимаю, предлагаете включить в рассмотрение потенциальные продажи (и поступления) в период пополнения и строить буфер уже не по текущему остатку, а по потенциальному на конец периода пополнения (горизонта прогнозирования). Верно?

    #9159

    Сергей, Вы не правильно понимаете. Коэн и Федурко были в команде Голдратта когда он сформулировал первое дерево S&T «быстрое и надежное пополнение», которое позже выросло в решение DTA. Более того я учился у Одеда с Еленой.

    Я говорю, что менеджеры сами должны определять уровень буфера. И только в простых ситуациях (приведенный на графике сезонный пик к таким не относится) пользоваться простыми правилами, сформулированным ДУБ.

    Вы пытаетесь заменить менеджеров на инструмент. А надо просто дать инструмент менеджерам.

    PS Это не означает, что ТОС не предлагает подхода к тому как формировать буфер в сложных ситуациях. Это означает, что во-первых подход зависит от профиля спроса. Во-вторых это управленческое решение. В-третьих, есть показатели, которые ТОС предлагает использовать для оценки принимаемых решений. И это не заменить математикой, исключив менеджера.

    #9161

    А «простой буфер» как Вы сказали — это основа логистических решений ТОС. Конечно же он подходит и должен использоваться. Буфер — это не математика в программе. Это механизм принятия решений.

    #9167

    Sergey Kolokolov
    Участник

    Роман, возможно вы меня не правильно поняли. Я не пытаюсь заменить менеджера математикой, я хочу использовать систему для предоставления менеджеру необходимой информации для принятия решения по управлению буфером. Модель же построена для проверки методики и управленческие решения менеджера также могут быть в нее заложены (не математически рассчитанные, а введенные вручную). Вопрос только в том, на основании каких данных такие решения должны приниматься.
    Вы писали:
    «подход зависит от профиля спроса» — какие данные могут помочь менеджеру? прогноз на горизонт планирования на основании статистических данных прошлых периодов или объема потенциальных продаж, ранее внесенных менеджером в систему?
    «есть показатели, которые ТОС предлагает использовать для оценки принимаемых решений» — подскажите, пожалуйста, какие это показатели?

    #9169

    «подход зависит от профиля спроса» — какие данные могут помочь менеджеру?

    1) есть профили спроса где применим DBM, 2) есть профили спроса — где надо вручную устанавливать, 3) есть профили спроса где нельзя поддерживать наличие.

    прогноз на горизонт планирования

    ЦУБ устанавливается вручную на основе прогноза продаж (статистика тут не при чем). Причем это не мат.зависимость потому что, увеличивая ЦУБ, менеджер рискует остаться с остатками на несколько лет, если существенно ошибется. В данном случае учитывается множество факторов и показатели (см.ниже).

    какие это показатели?

    I, DIOH, IDD, dT, dI, dROI.

    #9170

    Поназывают умными словами банальные вещи, а потом… все упирается в:

    1) есть профили спроса где применим DBM, 2) есть профили спроса — где надо вручную устанавливать, 3) есть профили спроса где нельзя поддерживать наличие.

    Роман, с завидной постоянностью Вы высыпаете на людей кучи терминов не разобравшись в сути заданного вопроса (ситуации). Вся необходимая информация у менеджеров есть и сейчас. Демонстрация ЦУБ-ом не просто остатков, но и их динамики, реализуема и без всего остального путем наложения отчетов по движению на отчеты по остаткам. Правда это требует усилий, и в силах Сергея эти усилия минимизировать. Что то же помешало увидеть недостаток товара в апреле, а когда в мае на остатках 0 то сразу увидели и заказали (см. график). Логично?

    В конкретном примере лично я вынес, что закуп в своей работе отталкивается от минимизации транспортных расходов и минимизации собственных действий, что вполне укладывается в общую парадигму жизни «от затрат».

    Согласен с Вами, что основная идея ДТА — это гибкость, основанная на управлении потоком. Но и только. Вам приводят конкретный пример конкретной позиции, а вы начинаете полемику об инъекциях и необходимости знать сколько на остатках товара у каждого из наших покупателей в каждый момент времени (и их динамику). Вы уверены, что эти знания помогут нам чаще заказывать продукцию и чаще отгружать товар клиентам? Я — нет.

    Основная сложность в конкретном примере в том, что: состояние буфера никак не помогает вам пройти сезон.

    Вы предлагаете решать это посредством планирования (но отказываетесь при этом от статистики) — это как, пальцем в небо? Вот закуп и спланировал что продадут 100+150=250 единиц… и видим результат, перестарались, аж до нового года хватило. А могли и угадать, мы ж не знаем наверняка, вдруг там пара сделок крупных сорвалась. Я практически уверен, что вы опять начнете пенять на неподходящий профиль спроса ) и даже наверняка знаете, что я вам на это отвечу.

    Рекомендовать же к использованию DIOH и IDD для позиций у которых число продаж в году измеряется единицами — это даже не смешно, это очень и очень печально. В теории Вам равных нет, но как только доходит до практики…

    "Никакие тактические успехи не могут компенсировать стратегические просчеты" (с) Карл фон Клаузевиц

    #9171

    Николай, сомневаюсь что Сергей хотел решить задачу для одной позиции, которую привел просто как пример фейла системы.

    Рекомендовать же к использованию DIOH и IDD для позиций у которых число продаж в году измеряется единицами — это даже не смешно, это очень и очень печально. В теории Вам равных нет, но как только доходит до практики…

    Вы спешите с выводами, поэтому ошибаетесь с ними, а стоило бы подумать. Именно эти показатели (+dROI) и дадут ответ стоит ли вообще эту позицию держать в наличии. Николай, моя позиция: когда кончаются аргументы — в ход идут эпитеты и хамство. Поэтому каждый раз как Вы переходите эту границу Вы только ухудшаете мнение о себе.

    (но отказываетесь при этом от статистики)

    Опять не разобрались. Я против, чтобы прогноз строился _только_ на основе статистики. Когда же человек прогнозирует он будет учитывать множество факторов — есть ли акция, какое конкурентное окружение, какая поддержка рекламой и конечно сколько были продажи. Помимо этого ему надо не просто продажи видеть, а их вариабельность и профиль спроса. Определенные профили спроса намекают, что продажи могут быть проектные и их надо организовывать по другому.

    Демонстрация ДУБ-ом не просто остатков, но и их динамики, реализуема и без всего остального путем наложения отчетов по движению на отчеты по остаткам.

    Реализуема. Только как и любое моделирование это дает не точную оценку. Запустили, прогнали, получили закономерный результат — DTA/MTA не подходит. Действительно если бы в опер процессе использовалась только математика DBM результат был бы плохой. Существенное улучшение с помощью DBM может случиться только на простых (более менее равномерных) профилях спроса и при совсем бестолковом управлении запасами ДО. Я пытаюсь объяснить, что выхлоп DTA/MTA получается не за счет математики, а за счет изменения процесса, который делают менеджеры. Менеджеры получают «мельдоний» с помощью которого дают лучший результат.

    Николай, почему я это все пишу: я сам моделировал не раз на реальной статистике. А потом анализировал.

    Что то же помешало увидеть недостаток товара в апреле, а когда в мае на остатках 0 то сразу увидели и заказали (см. график). Логично?

    Постфактум легко судить математикой. А если в апреле никто не знал что будет «сезон»? А если это был не сезон, а разовая крупная продажа? Здесь много неизвестных, которые знают только менеджеры. Перевести это в математику практически не возможно.

    #9172

    Вы спешите с выводами, поэтому ошибаетесь с ними, а стоило бы подумать. Именно эти показатели (+dROI) и дадут ответ стоит ли вообще эту позицию держать в наличии.

    Роман, не надо придумывать за меня где я думал основательно, а где поспешно, хорошо? В отличие от вас я управлением товарными запасами занимался много лет, на разных предприятиях и одинаково успешно. Не вам мне рассказывать о том как и что происходит в этом процессе, я видел и знаю много больше вашего. Примите это за аксиому.

    Показатели DIOH и IDD приобретают некую осмысленность, когда вы продаете позицию по 30 раз в день. А когда продаете ее один раз в 30 дней, то это просто два числа. Смотрите уже график и думайте о какой ситуации идет речь. Если вы _только_ на основании этих чисел принимаете решение о необходимости держать в наличии позицию — то это уже называется профнепригодность.

    Все что вы сказали по существу зафиксировано тут:

    1). Согласитесь если бы это было возможно при старой системе — результат был бы тоже улучшен. Проблема в старой системе в том, что менеджер смотрит на остаток и не понимает — это мало или много. Мы вводим буфер и даем ориентир менеджеру (инъекция 2). Недостаточно смотреть на свой буфер ежедневно — если ты не знаешь что происходит вниз по потоку. Так как накопленный заказ там может свалиться на тебя как ком. Поэтому получаем инфу от клиента о ежедневном потреблении и соответственно отправляем вверх сами (инъекция 3). Если мы можем на основе этой информации начать часто пополнять — мы не ждем 4 недели, чтобы сделать заказ, а заказываем чаще (4 инъекция). Во втором шаге мы можем ошибиться в определении буфера, либо может измениться время пополнения или спрос — в итоге нам надо менять размер буфера. Но мы его не пересчитываем, а задаем простое правило, опирающееся на зоны буфера. МЕНЕДЖЕР обязан применять это правило, а после этого принимать решение следовать ему или нет. (инъекция 5 — DBM).

    И тут я с вами не спорю. Да, все именно так. Остался лишь маленький нюанс: наши текущие изменения буфера (включая выше и ниже) никак не помогают нам поддерживать наличие, ибо все упирается в очень долгий (относительно глубины прогнозов продаж) срок поставки. Грубо говоря, все это работает только когда у вас равномерное потребление, что в принципе не интересно, ибо там работают любые методы. Либо только для тех ситуаций, когда эффект от ваших реакций на изменение буферов (глубина прогноза) оказывается быстрее, чем закончится ваш буфер. Теперь смотрим уже на пресловутый график из первого сообщения темы, думаем… и признаем свою неправоту. Заводим пластинку на тему, что «для такого профиля спроса и далее по тексту».

    От Сергея так и не услышал пояснений к тому зачем заказывалась позиция в кол-ве 100 и 150 единиц. Могу пока только предположить, что «доказательств» обоснованности заказа никто у закупа не просил. Понятно, что для позиции «фильтрующая бумага для цитологического стекла» трудно ожидать ежедневных продаж, но я бы предложил начинать с анализа тех продаж, которые у вас зафиксированы. Кому и с какой регулярностью вы эту бумагу продаете, есть ли иные потенциальные клиенты, которым она могла бы быть интересна. В общем это уже ближе к маркетингу, чем к запасам.

    "Никакие тактические успехи не могут компенсировать стратегические просчеты" (с) Карл фон Клаузевиц

    #9173

    Все Николай мне надоело. Ваши знания о DTA и показателях TOC основаны на паре книжек и тому что Вы смогли подчерпнуть здесь на форуме, периодически проявляя свое хамство. Вы можете быть великим оптимизатором запасов, но Вы не знаете ТОС. Это факт. Рассказывайте о своем опыте, рассказывайте о свое системе, но когда Вы говорите о решениях ТОС Вы не точны, а иногда заблуждаетесь. Это факт. Не знаю интересно ли кому то Ваше мнение о ТОС — это их дело, но я заканчиваю с этим гиблым делом обучения Вас. Вы это не цените и только хамите в ответ.

Просмотр 9 сообщений - с 16 по 24 (из 24 всего)

Для ответа в этой теме необходимо авторизоваться.