Зараз ланцюги постачання живуть у світі витрат, і оцінку своєї ефективності вони проводять саме з цієї позиції. Найчастіше йдеться про відношення витрат ланцюга постачання до обороту. Ґрунтуючись на цьому показнику, бізнеси оцінюють ефективність, порівнюючи себе з конкурентами або середньогалузевим показником. На операційному рівні цей показник підтримується локальною ефективністю: вартість доставки не повинна перевищувати заданий відсоток від інвойсу, різних тарифів за складання ящиками і штучне складання.
Ці локальні KPI, зі свого боку, штовхають менеджерів на певні дії: витрачати час на накопичення партій для відправки повних контейнерів, іноді довше шукати транспорт, що задовольняє за вартістю, поповнювати магазини не поштучно (що дорожче), а заводськими упаковками (товар їздить в усі торговельні точки (ТТ) ящиками незалежно від швидкості продажу) тощо.
При роботі з логістичним оператором - чим більше запасу зберігає компанія, тим більше платить, чим менша партія, тим вищий тариф за її обробку. Внаслідок цього складається враження, що дешевше розштовхати весь запас зі складу максимально великими партіями за своїми ТТ, ніж продовжувати зберігати його і поповнювати ТТ зі складу.
У великих компаніях, розділених на окремі центри доходів, такий підхід може спричиняти прийняття парадоксальних рішень. Наприклад, ритейловий підрозділ обслуговується спорідненою логістичною компанією, яка діє за загальноприйнятими правилами. Ритейл-підрозділ для оптимізації своїх витрат на логістику ухвалює рішення максимально розподілити товар між власними ТТ.
Загальноприйнятим методом розподілу запасів по ланцюгу поставок є прогноз на регіонально-продуктовому рівні. Унаслідок того, що прогнозний метод неточний, у системі одні й ті самі SKU одночасно відсутні в одних ТТ і лежать у надлишку в інших. Іншими словами, в одній ТТ ми втрачаємо продажі через ненадійність, а в іншій локації заморожуємо гроші в надлишковому запасі. Надалі, після такого розподілу, перекоси в запасах прийнято виправляти крос-поставками. Поточний традиційний метод управління, заснований на показниках локальної ефективності, призводить одночасно до втрат продажів і зв'язування грошей у надлишкових запасах. У першому випадку мережа зазнає втрат у продажах, а також має додаткові витрати на поповнення таких SKU. Водночас у разі надлишкових запасів усі зусилля логістики витрачені даремно.
Однак де в цих рішеннях клієнт і задоволення його суттєвої потреби? На наш погляд, головним мірилом ефективності всього ланцюга поставок є здатність збільшувати валову маржу (прохід) швидше за операційні витрати. Досягти такого зростання можливо лише за умови наявності вирішальної конкурентної переваги, що ґрунтується на здатності компанії задовольнити істотну потребу кінцевого клієнта.
Кілька слів про критерії ефективності управління ланцюгами поставок. Отже, розглянемо як приклад дистрибуцію або ритейл, де ключовою потребою клієнтів є надійна наявність необхідних їм SKU. У цьому випадку ключовим критерієм оцінки ефективності ланцюга поставок є надійність наявності. Її неможливо досягти за рахунок нарощування запасів, оскільки це неминуче призводить до зростання витрат. Отже, одночасно із забезпеченням надійної наявності необхідно уникнути надлишкових запасів. Якщо ланцюг поставок буде здатний задовольняти обом критеріям, то забезпечення надійності призведе до зростання продажів і маржинального прибутку, а контроль надлишків дасть змогу не збільшувати або навіть скорочувати витрати. Це дасть можливість знизити співвідношення логістичних витрат до обороту (про яке ми писали на самому початку) за рахунок зростання продажів, а не повсюдної оптимізації витрат.
Досягти дотримання в ланцюзі поставок одночасно обох критеріїв можливо лише за умови підпорядкування його методам pull-дистрибуції в логіці Теорії обмежень.
Показники вимірювання мають не просто давати поняття поточного стану, а й давати змогу в динаміці оцінити зміну надійності надлишкових запасів, а також їхній вплив на результат системи загалом.
Вимірювання надійності: OOS out-of-stock = сума днів, коли залишок був 0 (або менший за мінімальну кількість, яку клієнти беруть) за всіма SKU за період/к-ть SKU х кількість днів у періоді. Цей показник відображає частку днів, коли товар був відсутній.
Прохід, гривньодні. TVD (throughputvaluedays) = середньоденні продажі SKU, у шт., за останні, наприклад, 30 днів х валова маржа 1 шт. SKU х кількість днів у нулі в періоді оцінки. Цей показник має прагнути до нуля. Тут і далі Прохід = ціна продажу - ціна закупівлі.
Грошове вираження надійності як потенційно втраченої маржі. Наприклад, out-of-stock показав 10 %, а TVD одночасно досить низький. Найімовірніше, були відсутні або повільні, або дуже дешеві SKU.
Вимірювання рівня надлишкових запасів. Надлишковий запас (overstocking) = (залишок, шт., - Буфер, шт.) х ціна закупівлі за кожним SKU щоденно або за період оцінки. Розраховується щодня або за період оцінки. Цей показник має прагнути до нуля.
Фінансові показники оцінки ланцюга постачання загалом. Валова маржа та операційні витрати - змінна сума за 12 місяців. Використання ковзної суми за 12 місяців дає змогу під час оцінювання показників згладити сезонні та несезонні піки і реально побачити динаміку зміни.
Співвідношення валової маржі та операційних витрат. Будь-яке ефективне рішення має призводити до того, що валова маржа зростає швидше за операційні витрати.
Запас днів продажів в системі та до кожного місця зберігання. ROI = валова маржа від продажів за період / середня вартість запасів х 100 % (оскільки основні гроші в ланцюгах поставок пов'язані в запасах).
Скільки гривень валової маржі генерує ланцюг розподілу на 1 грн, вкладену в запаси. Чим швидший ланцюг поставок, тим швидше генерується валова маржа на меншій кількості запасів і тим вищий ROI.
Ланцюг постачання, побудований на операційних компетенціях, які дають змогу задовольняти потреби клієнтів більше, ніж найближчі конкуренти - має конкурентну перевагу. Якщо сегменти клієнтів визначено правильно, і операційні процеси вибудувано належним чином, то прохід компанії зростатиме швидше за її операційні витрати.
Ключовим фактором є визначення ключової потреби клієнтів або різних сегментів клієнтів. Основним підходом є виявлення небажаних явищ або клієнтів, які заважають компанії виробляти більше. Наприклад, комусь важлива негайна та надійна наявність на полиці, комусь - швидко отримати на замовлення, комусь - не ходити в ТТ двічі та замовити через Інтернет. При цьому за додатковий сервіс (прискорена доставка, можливість купити цілодобово) клієнт готовий заплатити більше.
Чи можна навести приклад «ідеального» підприємства з точки зору ефективності управління ланцюгами поставок? Спробуємо зробити це на прикладі роздрібної мережі з розподільчим центром (РЦ), яка працює за pull-принципом. У цьому випадку мережа відмовляється від розподілу товарів на підставі прогнозів (від виштовхування), і поповнення здійснюється на підставі фактичних продажів ТТ. У ТТ з РЦ до Буфера поповнюються тільки ті SKU, які були фактично продані з моменту останнього поповнення. У свою чергу, РЦ поповнюється до Буфера від постачальника за тими SKU, які були відправлені для поповнення ТТ (були продані в мережі). Тобто весь ланцюг постачання наповнений лише тими запасами, які необхідні для забезпечення продажів у найближчій перспективі - на час поповнення. Основним завданням РЦ є забезпечення надійної наявності запасів для поповнення мережі - для захисту її від ненадійності постачальників. На відміну від традиційної системи розподілу, у системах, керованих за методологією pull-дистрибуції, надійність наявності істотно вища одночасно при меншому обсязі надлишкових запасів.
Для наочності (таблиця) порівняємо результати роботи реальної роздрібної мережі за традиційними політиками «виштовхування» з результатами після впровадження підходу Теорії обмежень – pull-дистрибуції.
Показник | До впровадження | Після впровадження |
OOS out-of-stock | 10-15 % | до 5% |
Запас, дні продажів | 42 | 26-28 |
Валовий прибуток | + 20 % | |
Операционные затраты на логистику/валовую прибыль | 3,1% | 2,8% |
Джерело: «Логістика: проблеми та рішення»
вул. Велика Васильківська, 9/2,
бізнес-центр "Макулан", оф. 8,
01024, Україна, м. Київ
info@applecons.com.ua
2002-2024. Всі права захищені