В настоящий момент любая организация старается сократить свои расходы, сохранив при этом уровень качества предлагаемых услуг. Каким образом решить эту задачу? Пойти по пути наименьшего сопротивления (т.е. сократить персонал, урезать расходы на исследовательскую деятельность и реализацию мотивационных программ и т.д.) или попытаться принципиально изменить модель ведения бизнеса? Своим мнением по этому поводу делится В. Гаспарян.

Руководство высокоэффективных компаний, лидирующих в различных отраслях промышленности, а также в сфере розничной торговли, постоянно озабочено проблемой нахождения баланса между уровнем сервиса и операционными логистическими затратами. Практика показывает, что операционная эффективность бизнеса в значительной степени зависит от оптимальной структуры логистической сети и распределения товаропотоков внутри нее.

  •  нахождение оптимального уровня запасов в многоуровневой сети распределения на центральных и региональных (вспомогательных) складах;
  •  равномерное распределение загрузки производственных, складских и транспортных мощностей в дистрибуционной сети; мониторинг и закрытие недостаточно загруженных собственных складов в сети дистрибуции и переход на кроссдокинг, или прямые поставки;
  • объединение товаропотоков сбытовой и возвратной логистики в целях сокращения затрат на транспортировку и складских площадей, необходимых для хранения.
Как правило, подобные решения формулируют «на высоком уровне» в рамках долгосрочных бизнес-стратегий, анализ этих решений с помощью оптимизационных моделей цепочки поставок позволяет оценить выгоды от реализации стратегии по конкретным результатам: закрытию дублирующих друг друга складов и предприятий, сокращению времени доставки, транспортных затрат, оборачиваемости транспортного парка. Помимо этого компания получает незапланированные выгоды, например, меняется методика измерения операционной эффективности: вместо традиционно используемых показателей, связанных с деятельностью конкретных топ-менеджеров, вводят новые показатели эффективности (KPI), которые лучше «конвертируются» в выгоду для потребителя.

Подобно многим современным технологиям и подходам, оптимизация является конверсионной методикой. Ее начало было положено исследованиями, проводившимися по заказу военных ведомств, озабоченных проблемами доставки и распределения ограниченных ресурсов (горючего, боеприпасов, вооружений и людского состава) на места военных действий. Хотя логистика как военная дисциплина была известна еще византийцам, только в начале ХХ в., когда войны приобрели действительно глобальный масштаб, военным стало ясно, что задача распределения ограниченных ресурсов по всему миру не может быть решена «в ручном режиме».

Уже в 1937 г. одновременно в Великобритании и США ученые начали применять комплексные математические алгоритмы для поддержки принятия решений военных моряков. В 1942 г., когда морские конвои союзников несли максимальные потери от нацистских подводных лодок, ВМС США с помощью профессоров из Массачусетского технологического института (MIT) организовали Antisubmarine Warfare Operations Research Group (исследовательскую группу по разработке военных операций против подводных лодок), использовавшую методы математического моделирования для поиска областей действия подводных лодок и определения безопасных маршрутов для конвоев, доставлявших вооружение.

Несмотря на необходимость подробного анализа эффективности логистической цепочки, даже крупнейшие компании, имеющие в своем штате многочисленные департаменты стратегического развития, нечасто его практикуют. Анализ производят на проектной основе, от случая к случаю, он отнимает достаточно много времени, требует значительных затрат, при этом не учитываются мнения и рекомендации всех служб компании. К примеру, разработанные логистической службой инициативы по сокращению ассортиментной матрицы и жесткой централизации поставок могут вступать в противоречие со стратегическими планами продаж. Анализ представляет собой весьма трудоемкий процесс, в котором в течение длительного срока должны быть задействованы наиболее квалифицированные сотрудники компании.

Между тем именно процессный, регулярный, а не проектный подход к стратегическому моделированию логистической сети способен не только окупить себя за счет сокращения операционных расходов, но и стать источником конкурентного преимущества компании, которая будет способна анализировать рыночную ситуацию и принимать «опережающие» стратегические решения. Согласно исследованию аналитической компании AMR Research, около 80% операционных затрат на логистику и поддержание запасов компании может быть оптимизировано на этапе моделирования структуры сети и товаропотоков (см. рисунок). Специалисты AMR Research, которые уже около 15 лет составляют мировой рейтинг 25 компаний — лидеров в области supply chain, подчеркивают, что последние используют методику оптимизационного моделирования сети в качестве регулярного (ежеквартального или ежегодного) процесса, а не от случая к случаю.

Перед тем как приступать к планированию внедрения в компании процесса оптимизационного моделирования, имеет смысл продумать несколько важных моментов.
  • Насколько комплексной будет задача оптимизации сети? Очень часто, особенно если имеется специализированное ПО, бизнесмены стараются «по максимуму» использовать его возможности и загрузить в оптимизационную модель все существующие варианты товаропотоков, расположений объектов сети, параметров продуктов и т.д., для того чтобы машина «рассмотрела все варианты и выдала наилучшее решение». Такой подход (вспомнив героев Джерома К. Джерома, его можно назвать «методом ирландского рагу») на практике приводит к неоправданным затратам времени и непрозрачности выданного «оптимального» решения (если перегруженная ненужными параметрами модель вообще его найдет). Для того чтобы этого не случилось, необходимо рассмотреть оптимальный уровень гибкости (или комплексности) сети.
  •  Как создать гибко настраиваемую структуру сети, чтобы минимизировать негативный эффект от серьезных изменений спроса на продукцию? При организации стратегического моделирования важно не забывать, что данный процесс по своей природе итерационный и что его основой является регулярное формулирование и анализ различных сценариев улучшения логистической сети. Не менее важной, чем поиск самой оптимальной структуры, является проверка этой структуры на прочность при резких изменениях рынка. Если, например, выбранная «самая оптимальная по затратам» структура сети, предполагающая определенные капитальные затраты (например, на строительство грузовых терминалов или складов), перестает быть оптимальной при сокращении объема спроса всего на 5–10%, возможно, следует в качестве наилучшего выбрать сценарий, который дает меньшую выгоду в плане сокращения удельных логистических затрат, но зато менее подвержен рискам при резких колебаниях рынка. Эта тема в стратегическом моделировании стала особенно актуальной после кризиса 2008 г.
  •  Следует ли использовать специализированное ПО? Очень часто для стратегического моделирования логистики используют сложные электронные таблицы Excel, «усиленные» встроенными или внешними оптимизационными «движками». Такие модели обычно сложны в применении, их гибкость оставляет желать лучшего, что приводит к «консервации» однажды выбранной удачной структуры сети. Более надежным решением может стать использование специализированных программных продуктов, предназначенных для создания моделей сети. Такие программные продукты, обладающие богатым аналитическим и графическим функционалом, позволяют привлекать бизнес-пользователей — логистов, маркетологов, закупщиков — к постоянному обновлению и даже к разработке моделей сложных распределительных сетей без посредничества IT-специалистов или бизнес-аналитиков.
  •  Следует ли отдавать процесс стратегического моделирования на аутсорсинг? Еще одним вариантом для руководителей, желающих внедрить оптимизационное моделирование как регулярный бизнес-процесс, может стать модель работы по аутсорсингу, в последнее время все более активно используемая компаниями, желающими сократить административные операционные затраты. Важно определиться с частотой моделирования и четко следовать графику. Практика показывает, что необходимость в моделировании сети (однажды оптимизированной при разработке собственного решения или внедрения специализированного ПО) возникает не чаще чем раз в месяц, а скорее раз в полгода-год.

Такие задачи решают в ходе стратегического анализа цепочек поставок, часто при помощи оптимизационного моделирования производственно-логистической сети компании, позволяющего просчитать ключевые бизнес-решения. В ряду таких решений укажем следующие:
  •  определение рыночных сегментов, обеспечивающих снижение удельных затрат на выполнение заказов и увеличение прибыли;
  • определение методов выполнения заказов и пополнения запасов, позволяющих добиться выгодного баланса между уровнем обслуживания клиентов и операционными затратами, необходимыми для обеспечения этого уровня;
Рисунок. Методика стратегического моделирования оптимальной логистической сети



Обучать и содержать все это время дорогостоящих бизнес-специалистов (если они загружены другими задачами) накладно для компании.
В России сложилась достаточно богатая практика применения процессов стратегического моделирования (во многом благодаря иностранным компаниям, работающим в нашей стране и регулярно его применяющим). В последнее время все больше отечественных компаний из самых разных отраслей понимают необходимость внедрения стратегического моделирования.

Эта тенденция лишь усилилась после кризиса 2008 г. В то время как одни компании (особенно в индустрии розничной торговли), полагая, что кризис сойдет на нет сам по себе, «срезали лишний жирок» и довольствовались «быстрыми улучшениями» за счет сокращения персонала и задержек выплат поставщикам, не затрагивая существенным образом модель своего бизнеса, другие по примеру их западно-европейских и американских коллег начали серьезную работу по адаптации цепочек поставок к двум-трем тяжелым годам. При этом стратегическое моделирование сети с помощью доступных инструментов оптимизационного моделирования стало одним из перспективных способов выявления дополнительного потенциала, позволяющего сократить операционные затраты, не в последнюю очередь потому, что выгоды от внедрения данного процесса видны быстрее, а затраты существенно ниже, чем при внедрении сложных ERP- и SCM-систем.

Примером успешного внедрения регулярного моделирования оптимальной структуры сети может служить проект Accenture, реализованный в розничной сети бытовой электроники в самый разгар кризиса. Проект ставил своей целью найти возможность в короткий срок сократить запасы там, где расходы на их поддержание наиболее велики. Всего через два месяца поиска «быстрых улучшений» ретейлеру совместно с Accenture удалось сократить до 20% запасов, замороженных на складах и в магазинах, и закрыть больше половины региональных складов без потерь в уровне обслуживания. Однако этого было уже недостаточно. Понимая, что спад рыночной активности может продлиться достаточно долго, и тем не менее, не желая терять возможность быстрого восстановления и даже экспансии, компания стала работать над регулярной оптимизацией структуры и объема товарных потоков в дистрибуционной сети, оперативно адаптируя их к таким ключевым параметрам, как рост или падение спроса по регионам, изменение тарифов на транспортные и складские услуги. Это позволило сократить удельные логистические затраты на обслуживание магазинов сети без потери доли рынка в регионах.