0524
2870
Публикации
Поделиться:

Эффективность цепей затрат чаще всего оценивают с точки зрения затрат

Иван Пустовит, руководитель практики Apple Consulting®

Логистика: проблемы и решения № 1 (68) январь–февраль 2017

Сейчас цепи поставок живут в мире затрат, и оценку своей эффективности они производят именно с этой позиции. Чаще всего речь идет об отношении затрат цепи поставок к обороту. Основываясь на этом показателе, бизнесы оценивают эффективность, сравнивая себя с конкурентами или среднеотраслевым показателем. На операционном уровне этот показатель поддерживается локальной эффективностью: стоимость доставки не должна превышать заданный процент от инвойса, разных тарифов за сборку ящиками и штучную сборку.

Эти локальные KPI, в свою очередь, толкают менеджеров на определенные действия: тратить время на накопление партий для отправки полных контейнеров, иногда дольше искать удовлетворяющий по стоимости транспорт, пополнять магазины не поштучно (что дороже), а заводскими упаковками (товар ездит во все торговые точки (ТТ) ящиками независимо от скорости продаж) и т. д.

При работе с логистическим оператором — чем больше запаса хранит компания, тем больше платит, чем меньше партия, тем выше тариф за ее обработку. Вследствие этого складывается впечатление, что дешевле растолкать весь запас со склада максимально большими партиями по своим ТТ, чем продолжать хранить его и пополнять ТТ со склада.

В больших компаниях, разделенных на отдельные центры доходов, такой подход может вызывать принятие парадоксальных решений. Например, ритейловое подразделение обслуживается родственной логистической компанией, которая действует по общепринятым правилам. Ритейл-подразделение для оптимизации своих затрат на логистику принимает решение максимально распределить товар по собственным ТТ.

Общепринятым методом распределения запасов по цепи поставок является прогноз на регионально-продуктовом уровне. В результате того, что прогнозный метод неточен, в системе одни и те же SKU одновременно отсутствуют в одних ТТ и лежат в избытке в других. Иными словами, в одной ТТ мы теряем продажи из-за ненадежности, а в другой локации замораживаем деньги в избыточном запасе. В дальнейшем, после такого распределения, перекосы в запасах принято исправлять кросс-поставками. Текущий традиционный метод управления, основанный на показателях локальной эффективности, приводит одновременно к потерям продаж и связыванию денег в избыточных запасах. В первом случае сеть несет потери в продажах, а также имеет дополнительные затраты на пополнение таких SKU. В то же время в случае избыточных запасов все усилия логистики потрачены зря.

Однако где в данных решениях клиент и удовлетворение его существенной потребности? На наш взгляд, главным мерилом эффективности всей цепи поставок является способность увеличивать валовую маржу (проход) быстрее операционных затрат. Достичь такого роста возможно лишь при условии наличия решающего конкурентного преимущества, основанного на способности компании удовлетворить существенную потребность конечного клиента.

Несколько слов о критериях эффективности управления цепями поставок. Итак, рассмотрим в качестве примера дистрибуцию или ритейл, где ключевой потребностью клиентов является надежное наличие необходимых им SKU. В этом случае ключевым критерием оценки эффективности цепи поставок является надежность наличия. Ее невозможно достичь за счет наращивания запасов, поскольку это неизбежно приводит к росту затрат. Следовательно, одновременно с обеспечением надежного наличия необходимо избежать избыточных запасов. Если цепь поставок будет способна удовлетворять обоим критериям, то обеспечение надежности приведет к росту продаж и маржинальной прибыли, а контроль избытков позволит не увеличивать либо даже сокращать затраты. Это даст возможность снизить соотношение логистических затрат к обороту (о котором мы писали в самом начале) за счет роста продаж, а не повсеместной оптимизации затрат.

Достичь соблюдения в цепи поставок одновременно обоих критериев возможно лишь при условии подчинения ее методам pull-дистрибуции в логике Теории ограничений.

Показатели измерения должны не просто давать понятие текущего состояния, но и позволять в динамике оценить изменение надежности избыточных запасов, а также их влияние на результат системы в целом.

· Измерение надежности: OOS out-of-stock = сумма дней, когда остаток был 0 (или меньше минимального количества, которое клиенты берут) по всем SKU за период/к-во SKU х количество дней в периоде. Этот показатель отображает долю дней, когда товар отсутствовал.

Проход, гривнодни. TVD (throughputvaluedays) = среднедневные продажи SKU, в шт., за последние, например, 30 дней х валовая маржа 1 шт. SKU х количество дней в нуле в периоде оценки. Данный показатель должен стремиться к нулю. Здесь и далее Проход = цена продажи – цена закупки.

Денежное выражение надежности как потенциально потерянной маржи. Например, out-of-stock показал 10 %, а TVD одновременно достаточно низкий. Скорее всего, отсутствовали либо медленные, либо очень дешевые SKU.

Измерение уровня избыточных запасов. Избыточный запас (overstocking) = (остаток, шт., – Буфер, шт.) х цена закупки по каждому SKU ежедневно или за период оценки. Рассчитывается ежедневно или за период оценки. Этот показатель должен стремиться к нулю.

· Финансовые показатели оценки цепи поставок в целом. Валовая маржа и операционные затраты — скользящая сумма за 12 месяцев. Использование скользящей суммы за 12 месяцев позволяет при оценке показателей сгладить сезонные и несезонные пики и реально увидеть динамику изменения.

Соотношение валовой маржи и операционных затрат. Любое эффективное решение должно приводить к тому, что валовая маржа растет быстрее операционных затрат.

Запас дней продаж по системе и каждому месту хранения. ROI = валовая маржа от продаж за период / средняя стоимость запасов х 100 % (так как основные деньги в цепях поставок связаны в запасах).

Сколько гривен валовой маржи генерирует цепь распределения на 1 грн, вложенную в запасы. Чем быстрее цепь поставок, тем быстрее генерируется валовая маржа на меньшем количестве запасов и тем выше ROI.

Цепь поставок, построенная на операционных умениях, которые позволяют удовлетворять потребности клиентов в большей степени, чем ближайшие конкуренты, обладает конкурентным преимуществом. Если сегменты клиентов определены верно, и операционные процессы выстроены надлежащим образом, то проход компании будет расти быстрее ее операционных затрат.

Ключевым фактором является определение ключевой потребности клиентов или различных сегментов клиентов. Основным подходом является выявление нежелательных явлений либо клиентов, которые мешают компании вырабатывать больше. Например, кому-то важно немедленное и надежное наличие на полке, кому-то — быстро получить под заказ, кому-то — не ходить в ТТ дважды и заказать через Интернет. При этом за дополнительный сервис (ускоренная доставка, возможность купить круглосуточно) клиент готов заплатить больше.

Можно ли привести пример «идеального» предприятия с точки зрения эффективности управления цепями поставок? Попробуем сделать это на примере розничной сети с распределительным центром (РЦ), которая работает по pull-принципу. В этом случае сеть отказывается от распределения товаров на основании прогнозов (от выталкивания), и пополнение осуществляется на основании фактических продаж ТТ. В ТТ с РЦ до Буфера пополняются только те SKU, которые были фактически проданы с момента последнего пополнения. В свою очередь, РЦ пополняется до Буфера от поставщика по тем SKU, которые были отправлены для пополнения ТТ (были проданы в сети). То есть вся цепь поставок наполнена лишь теми запасами, которые необходимы для обеспечения продаж в ближайшей перспективе — на время пополнения. Основной задачей РЦ является обеспечение надежного наличия запасов для пополнения сети — для защиты ее от ненадежности поставщиков. В отличие от традиционной системы распределения, в системах, управляемых по методологии pull-дистрибуции, надежность наличия существенно выше одновременно при меньшем объеме избыточных запасов.

Для наглядности (таблица) сравним результаты работы реальной розничной сети по традиционным политикам выталкивания с результатами после внедрения подхода Теории ограничений — вытягивающей дистрибуции.


Показатель

До внедрения

После внедрения

OOS out-of-stock

10–15 %

до 5 %

Запас, дни продаж

42

26-28

Валовая прибыль

+ 20 %

Операционные затраты на логистику/валовую прибыль

3,1%

2,8%

В качестве хорошего примера компании с точки зрения эффективности управления цепями поставок можно назвать «Суматра ЛТД» (сеть магазинов и аптек «Космо»), «НРП» (сеть магазинов цифровой техники MOYO). Эффективность данных сетей существенно увеличена в результате внедрения подходов Теории ограничений.