Эли Шрагенхайм в своем блоге опубликовал еще одну статью из цикла «границы применимости» для того или иного решения Теории ограничений.

На мой взгляд, эти публикации имеют очень высокую ценность. Потому что, являясь одним из крупнейших авторитетов в области Теории ограничений, из ныне здравствующих, Эли обращает внимание на то, что никакое решение не является панацеей и, в случае, если существующая ситуация не соответствует исходным предпосылкам, определяющих границы применимости методов, требуется их адаптация.

Наверное, это грустная информация для «продавцов таблеток», но зато для профессионалов она весьма ценна и полезна.

Как обычно, ссылка на оригинал и картина из поста автора.

Ваш Дмитрий Егоров.

ББК (DBR), Барабан-Буфер-Канат в ТОС – это методология планирования для производственных компаний. В этом посте я сфокусируюсь на применении ББК/УББК[i] для среды «производство на заказ» (MTO), когда клиент заказывает конкретные продукты, их количество и время исполнения.  Границам применимости управления запасами я посвящу другой пост. На самом верху планирования находится Управление буферами[ii], которое используется для управления приоритетами в процессе исполнения.

“Sim10” используется в симуляторе Голдратта для обучения методологии ББК

Я не собираюсь обсуждать здесь детали ББК и отличия между ББК и УББК.Я хочу обрисовать ситуации, в которых логическое обоснование ББК/УББК соответствует действительности. Напримар, Голдратт создал CCPM[iii], потому что стало очевидно, что ББК НЕ работает в отношении проектов. Понятно ли ВАМ, читатель, что исходные предпосылки, лежащие в основе ББК, не соответствуют реальности в мульти-проектном окружении и наоборот?

Для организаций, занимающихся производством или оказанием услуг, основное состояние функционирования – это получение заказов от клиентов, которые запрашивают конкретные пакеты четко определенных продуктов или услуг, которые должны быть выполнены в пределах определенного цикла изготовления.[iv] Организации обычно не хранят эти продукты на складе, поэтому им необходимо произвести их. Организации может потребоваться купить у поставщика материалы и затем произвести конкретные заказы для клиентов.

Ключевые исходные предпосылки, при которых использование ББК/УББК обеспечить надежность своевременного исполнения:

1. Чистое время обработки[v] любого производственного заказа очень мало, относительно цикла изготовления – времени от момента принятия заказа до момента отгрузки.
   1. Голдратт исходил из предположения, что меньше 10% от буфера времени для такого заказа.
   2. Остальное время производственные заказы ожидают пока ресурсы станут доступными, что означает что уровень использования множества ресурсов не слишком велик.
2. Уровень статистических колебаний в цеху не слишком велик.
   1. Например, если переналадка в среднем занимает два часа, вряд ли она займет 20 часов.
   2. В целом такое окружение подвергается значительно меньшим флуктуациям, чем проекты!
   3. Эта предпосылка также касается уровня брака. Вряд ли или очень редко весь производственный заказ оказывается бракованным.
   4. Это означает, что цех обеспечивает достаточно хорошее качество на всех этапах.
3. Организация сохраняет приемлемый уровень контроля аутсорсинга и снабжения.
4. Все производственные операции проводятся территориально в одном мести или достаточно близко, так что время транспортировки между центрами обработки[vi] мало по отношению к буферу времени.
   1. Эту предпосылку можно рассматривать как расширение предпосылки №1.Нам нужно понимать, что транспортировка, чистое время перевозки[vii], является частью «времени обработки».

Одна ключевая предпосылка для использования Управления буферами:

1. Большинство заказов заканчиваются в Желтом или очень близко к границе проникновения в Красное.

Когда одна или больше предпосылок не соответствуют действительности, это не означает, что ББК/УББК бесполезны, но это означает, что определенные изменения обязательны.

Я хочу объяснить влияние времени обработки на методологию. На самом деле, предпосылка о времени обработки – это основное отличие производством и мульти-проектной средой. В проектах мы ожидаем, что время, необходимое для выполнения задач на критической цепи, равно времени для выполнения всего проекта.  Это резко контрастирует с производством, где заказы проводят в ожидании между операциями достаточно длительное время.  Потому ключевое отличие между понятиями «критический путь» и «критическая цепь» не соответствует реальным условиям производства.

Что происходит, когда время обработки для конкретной операции около 30% буфера времени?

При использовании УББК буфер времени покрывает весь процесс производства, от запуска материалов до завершения. Когда одна операция занимает 30% этого времени, мы должны задать два критически важных вопроса:

1. Достаточен ли буфер времени для защиты срока исполнения от флуктуации всего производственного процесса? 30% времени обработки не является часть защитного времени, обеспечивают ли оставшиеся 70% достаточную защиту?
2. В управлении буферами в ББК/УББК точное местонахождение производственного заказа не отражается на статусе буфера, потому что, если время обработки незначительно, то это на самом деле не имеет значения. Однако, если одна конкретная операция занимает 30% буфера, то очень важно прошел ли заказ эту операцию или еще находится перед ней. Когда заказ все еще находится перед этой операцией, оставшийся буфер значительно короче, чем оставшееся время до окончания заказа.

Новое решение для управления буферами в рамках внедрения УББК в случае с длительным времени обработки было разработано и представлено на конференции TOCICO в 2012 (Лиза Шайнкопф (Lisa Scheinkopf), Юйи Кишира (Yuji Kishira) и Амир Шрагенхайм (Amir Schragenheim)).Это пример понимания границ исходных предпосылок и уровня требуемых изменений, когда конкретная предпосылка не соответствует действительности.

Важно еще раз подчеркнуть, что вышеуказанные предпосылки относятся к производству «на заказ». Критическое отличие между МТО и МТА (производство для обеспечения наличия), также как УББК, было осознано значительном позже появления как ББК. Предпосылка, что мы должны иметь определенное количество выполненное к конкретной даты, не была четко сформулирована ни MRP, ни DBR.  Как только роль, которую играет эта предпосылка, стала ясна, была разработана отдельная методология МТА.  Урок состоит в том, чтобы изо всех сил постараться сформулировать лежащие во основе предпосылки, которые определяют границы применимости методологии. Тогда мы можем идентифицировать ситуации, которые находятся вне этих границ, и найти соответствующее решение, которое может быть похоже или сильно отличаться от первоначальной методологии.

[i] В тексте «DBR/SDBR» — аббревиатуры для двух несколько отличающихся методов: «барабан-буфер-канат» и «упрощенный барабан-буфер-канат». Аббревиатуры ББК и УББК прижились в русскоязычной терминологии Теории ограничений. Эли Шрагенхайм является разработчиком подхода УББК. УББК строится на базовой предпосылки, что ограничение рынка является стратегическим для коммерческих организаций и подчинение рынка внутренним ограничениям компании – стратегически недальновидно. – прим. переводчика

[ii] В тексте «Buffer-Management» — прим. переводчика

[iii] Метод управления проектами «Метод критической цепи» — прим. переводчика

[iv] В тексте «lead-time» — цикл производства, время исполнения заказа и так далее, определяется словом которое стоит перед этим словосочетанием. – прим. переводчика

[v] В тексте «touch-time» в русском управленческом словаре нет точного термина, буквально «время касания», то есть то время, когда заказ непосредственно обрабатывается, возможные переводы: технологическое время. – прим. переводчика

[vi] В тексте «facilities» оборудование, аппаратура и т.п. — прим. переводчика

[vii] В тексте «dry-time» — прим. переводчика

Эли Шрагенхайм в своем блоге продолжает цикл полезнейших (на мой взгляд) публикаций, посвященных границам применимости различных логистических решений Теории ограничений, которые помогают определить применимость и возможность получения прямых финансовых эффектов от внедрения тех или иных решений.

В этот раз публикация посвящена основным идеям, лежащим в основе решения Производство Для Наличия, а от себя добавлю: еще и в основе решения Дистрибьюция Для Наличия и Закупки Для Наличия.

Эли обещал, что следующая публикация будет посвящена границам применимости решения Производство Для Наличия. Жду с нетерпением, чтобы проверить собственные представления с мнением «апостолов» 🙂

Как обычно, ссылка на оригинал и картинка из поста автора.

Ваш Дмитрий Егоров.

Охватывает более узкую область нежели Производство На Склад или Управление Запасами

Я видел слишком много больших ошибок при внедрении решения Производство-Для-Наличия,  особенно в тех случаях, когда наличие не должно было стать главным в предложении, которое компания делает рынку. Другие ошибки демонстрируют непонимание ключевых идей. Я хочу сначала сформулировать главные идеи лежащие, в рамках моего понимания, в основе методологии, называемой «пополнение». А в последующей публикации обсудить границы применимости существующего сейчас решения ТОС «Производство-Для-Наличия»

Эли Голдратт создал понятие «производство-для-наличия» для характеристики среды, где потенциальным клиентам обещают, что, когда бы им не понадобился конкретный продукт, они смогут его найти на конкретном складе. Голдратт думал, что предлагая стабильное наличие организация сможет привлечь больше спроса, возможно даже по более высокой цене.

Любое решение «производство на склад» или «закупка на склад» связано с управлением неопределенностью. Хотя «производство-для-наличия», конечно, является разновидностью «производства-на-склад», далеко не всегда запасы на склад производятся или закупаются с целью обеспечить высокий уровень наличия. Иногда посыл фактически противоположный: «Запасы скоро закончатся!!!» Идея «продаж» основана на посыле дефицита, подталкивающей клиента купить прямо сейчас.

Идея 1 решения ТОС для управления запасами (даже тогда, когда наличие не обещается):

Мы никогда не сможем точно сбалансировать наши запасы с фактическим спросом.

Эта идея немедленно приводит к признанию факта, что мы или имеем излишек, или сталкиваемся с неудовлетворенным спросом! Вопрос в том, что является более вредным – нехватка или избыток запаса? Чаще всего, но не всегда, мы предпочтем держать чуть больше, чем разочаровать рынок. Как только дано обязательство по обеспечению наличия, несомненно мы предпочтем держать запасов больше среднего спроса, но не слишком много.

Существуют два различных источника неопределенности в управлении запасами: неопределенность спроса и неопределенность поставки. Обычные методы прогнозирования обращают внимание только на спрос. Резкое возрастание ошибки прогноза с увеличением горизонта прогноза – проблемная особенность любого прогноза. Признание комбинированного влияния спроса и поставки, а также желание обеспечить высокий уровень наличия приводят нас к следующей идее.

Идея 2:

Релевантным горизонтом для оценки соответствующего запаса является время пополнения[i] от момента потребления до момента пополнения.

Это понимание означает, что нам НЕ СЛЕДУЕТ обращать внимание на более длинные горизонты прогнозирования, потому что поставщик обладает необходимой гибкостью, чтобы отреагировать на изменения в спросе.

Имея данный горизонт, продиктованный временем пополнения – сколько запасов нам следует поддерживать для обеспечения высокого уровня наличия? Запас, находящийся у нас на складе,[ii] обеспечивает немедленный спрос.  Запасы в пути, имеется в виду открытее заказы на пополнение, покрывает остальное время горизонта прогнозирования. Если эти запасы обеспечивают хороший уровень защиты, нам следует поддерживать их постоянными. Практически это означает:

Идея 3:

Любое потребление запасов немедленно пополняется, не больше и не меньше.

В этом случае запас в системе, как на складе, так и в пути, поддерживается на постоянном уровне. До тех пор, пока запас выполняет свою работу: поддержание высокого уровня наличия, при отсутствии излишков, нет необходимости менять буфер.

Управление буфером добавляет дополнительные возможности для обеспечения наличия, предоставляя приоритеты на фазе исполнения. Эта возможность критически важна для производства.

Идея 4:

Состояние запаса на складе относительно буфера показывает критичность конкретных заказов на пополнение.

На самом деле, это довольно революционная идея. Обычная практика – это установить плановую дату для заказа на пополнение и оценивать приоритет в соответствии с установленной датой. Однако, управление запасами на основе плановой даты является искусственным, потому что никому на самом деле не нужно все количество на какую-либо конкретную дату в будущем и продажи в течении времени пополнения могут колебаться и, тем самым, влиять на приоритеты. Таким образом, вместо установления дат алгоритм управления буфером обращает внимание на актуальное состояние запаса на складе и на этой основе устанавливает приоритеты пополнения.

Управление буфером открывает другую ключевую способность – новый вид прогнозирования, для получения оповещения, что буфер запаса слишком мал и не позволяет обеспечить высокий уровень наличия, или слишком велик и запас слишком велик. Это расширение предыдущей идеи.

Идея 5:

Поведение запаса на складе может быть использовано для прогноза совместного влияния спроса и поставки, который определяет эффективный запас, который обеспечивает высокий уровень наличия.

Методология, появившаяся в результате и основанная на вышеизложенной идее, называется Динамическое Управление Буфером (DBM) и рекомендует увеличение или уменьшение буферов запаса. Я называю ее «прогнозом», потому что она предсказывает будущее, основываясь на прошлом. Это отличающийся вид прогнозирования, поскольку она обращает внимание на комбинацию спроса и поставки и управляет объемом требуемого запаса.

Еще одна важная идея – это поиск наиболее эффективных мест хранения запаса.

Идея  6:

Основной запас должен храниться на центральном складе для сокращения общего уровня неопределенности.

Непосредственный результат – это поддержание меньшего объема запасов для того же уровня наличия. Эта идея подходит как для каналов дистрибьюции, так и для тех производств, которые производят промежуточные части, используемые для производства различных конечных продуктов. Поддержание запаса промежуточных частей позволит сократить время отклика на спрос и сократить объем запаса в системе.

Внимание: Хотя централизация запасов востребованных в разных местах хранения сокращает общую неопределенность, общее влияние этого сокращения часто преувеличивается. Централизованный запас поглощает локальные колебания, но НЕ поглощает колебания, вызванные глобальными причинами. Например, местные вкусы варьируются от места к месту, но влияние изменений в экономике влияет на спрос повсеместно.

Следующий пост будет посвящен границам применимости решения ТОС «Производство-Для-Наличия».

[i] В тексте «lead-time» — прим. переводчика

[ii] В тексте «on-hand stock» — прим. переводчика

Вам приходилось отвечать на вопрос: почему буфер делится на три равные зоны? Мне приходилось, но кто я такой, чтобы мое мнение имело большой вес?

Поэтому предлагаю вашему внимание мнение Эли Шрагенхайма, одного из наиболее авторитетного из ныне живущих специалистов в области Теории ограничений. Книжка, на которую он ссылается в посте была опубликована в 2009 году, на русский язык официально не переведена. Если найдется издательство, которое захочет ее издать и готово будет официально решить вопрос с авторскими правами, готов поработать переводчиком. На мой взгляд, это лучшее, что есть в области ТОС решений для управления цепями поставок, на уровне раскрытия методики.

Как обычно, ссылка на оригинал и картинка из поста автора.

Ваш Дмитрий Егоров.

Чем, в таком случае, является Красная зона???

Управление буфером – это критически важное открытие, последствия которого выходят далеко за пределы того, что мы сейчас делаем в ТОС. Дело в том, что мы имеем дело с колебаниями, которые НЕ описываются хорошо известными математическими функциями распределения: Нормальное, Бета или Гамма.  Управление Буфером предлагает реальный механизм контроля, который не исходит из предпосылок каких-либо конкретных известных форм распределения вероятности, и даже не полагается на информацию, которая лежит в основе планового расчета размера буфера.

Для того, чтобы предлагать превосходный уровень наличия или обеспечить своевременное исполнение заказа или проекта, мы используем буферы как составную часть планирования. Однако, невозможно в реальности определить «оптимальный» буфер.  На самом деле, я ощущаю неудобство при использовании термина «оптимальный» для управления обязательствами на рынке.  У нас просто нет ни малейшего представления о разбросе колебаний спроса, поставок или исполнения. Использование прошлых данных – тоже не достаточно хорошо, не только потому, что нам необходима комбинация колебаний трех переменных (спрос, снабжение и исполнение), но и потому, что эти три переменные подвержены значительными изменениям, которые изменяют основные параметры колебаний. Например, появление любого нового конкурента, продукта или даже маркетинговой компании оказывает немедленное значительное влияние на спрос. Снабжение сильно зависит от объема избыточной мощности, и исчерпание мощности воздействует очень сильно. Уровень исполнения меняется каждый раз при начале работы нового сотрудника и, конечно, при назначении нового менеджера.

Идея Управления Вуфером имеет два аспекта:

1. Определение момента, когда заказ «почти опоздал», то есть становится слишком уязвимым для дополнительных колебаний. Основываясь на красном статусе, мы можем поднять приоритет заказа и, иногда, предпринять специальные меры для его экспедирования.
2. Проверка общего качества буфера за счет наблюдения за КОМБИНИРОВАННЫМ ЭФФЕКТОМ распределения всех трех функций[i]! Это означает использование концепций «слишком много в красном» и «слишком много в зеленом» как предупреждение о необходимости изменения буфера.

Обратите внимание, главной защитой рыночных обязательств по-прежнему остается буфер! Дополнительное оповещение и экспедирование используются для того, чтобы добавить гибкости, в качестве дополнительной меры защиты рыночных обязательств.

Итак, каков «правильный» размер красной зоны? Любая попытка расчета красной зоны, основанная на прогнозах, мощности и производственном цикле[ii] вредит и не дает какой-либо дополнительной выгоды.  Здравая проверка должна дать ответ на следующие вопросы:

Предположим, что красная зона немного больше, чем нужно, каким будет ущерб?

Предположим, что красная зона немного меньше, чем нужно, каким будет ущерб?

Я предполагаю, что я никогда не попаду в воображаемую оптимальную точку. Вы согласны, что несколько большая красная зона, означающая появление некоторого количества слишком ранних оповещений, по прежнему обеспечивает правильные приоритеты и не очень вредна?

Таким образом, идея одной трети буфера – это прекрасная рекомендация, потому что она проста и эффективна,  и потому что она имеет определенную тенденцию быть несколько больше, чем требуется. Простота идеи, основанная на нашей неспособности обеспечить точность, признание необходимости отделения Управления Буфером от данных, используемых для планирования, опираясь только на фактические результаты, делают ее правильным способом действий.

Единственный возможный ущерб от слишком большой красной зоны возникает, когда часто наблюдается ситуация слишком много в красном, но исполнение рыночных обязательств находится под очень хорошим контролем. В своей книге Управление Цепочками Поставок на Невероятной Скорости (Supply Chain Management at Warp Speed), написанной вместе с Биллом Детмером (Bill Dettmer) и Вейн Паттерсон (Wayne Patterson), я даю пример относительно нечастой ситуации, когда одна треть слишком велика. Так вот, для того примера я рекомендовал 1/6 буфера. Вычисление красной зоны на уровне 27% в одном случае, 23.9% — в другом и 31.2% для третьего SKU кажется мне опасным, не только потому, что может привести к запоздалым оповещениям, но и потому что утрачивается эффективная логика!

Еще один момент для обдумывания. Упрощенный Барабан-Буфер-Канат (Simplified-DBR) включает в себя абсолютно обязательный механизм Планируемой Загрузки[iii] одного или более критических ресурсов. Планируемая Загрузка – это дополнительный механизм контроля, достаточно ли мощности в краткосрочной перспективе для поддержания буферов запаса или сроков выполнения принятых заказов. Если данные достаточно точны, он дает раннее предупреждение о ситуации, которая может потрясти всю систему. Другими словами, что, оповещение о «слишком красном» точно появится, времени для устранения проблемы может быть недостаточно! Планируемая Загрузка также очень эффективна для определения «безопасных дат» для производства «под заказ», поэтому она является инструментом как планирования, так и исполнения. По моему мнению, Планируемая Загрузка это составной и жизненно важный элемент обеспечения стабильного выполнения обязательств компании.

[i] Имеются в виду упоминавшиеся выше: спрос, снабжение и исполнение

[ii] В тексте «lead-time» — прим. переводчика

[iii] В тексте «Planned Load» — прим. переводчика

Эли Шрагенхайм в своем блоге опубликовал пост, посвященный очень важной теме: работе с управление буфером запасом в условиях сезонности.

Не готов поделиться собственным отношением, есть что обдумать, некоторые моменты вызывают потенциальные негативные ветви, но не очень серьезные. Момент, который мне показался важным: не забывать, что время пополнения во время высокого сезона может растягиваться. Это важно помнить, что все решения по обеспечению наличия не работают, если у компании существует внутреннее ограничение мощности!!!

Что вызвало сомнение: создание избыточных запасов без изменения целевого уровня буфера. Сознательный уход в овербуфер, может вызвать проблемы с расхолаживанием людей, когда у тебя появляются «голубые» запасы и объяснение: а это мы к сезону готовимся. Я бы предпочел все-таки в этом случае заранее увеличить уровень буфера, настолько, чтобы создать этот избыток, а потом его снизить. Но это сугубо ИМХО.

В общем, читайте, размышляйте, комментируйте.

В любом случае, Эли раскрывает ключевые моменты многих решений.

Как обычно, ссылка на оригинал и картинка из поста автора.

Ваш Дмитрий Егоров

Общая парадигма состоит в том, что единственное направление действий, необходимое при столкновении с сезонностью, — это обновление размера буферов в соответствии с прогнозом роста спроса. Предположим, что целевой уровень буфера для SKU1-  100, и ожидается, что спрос в сезон вырастет на 100%, то нужно выполнить простое действие – увеличить буфер до 200.

НА САМОМ ДЕЛЕ?

Обеспечивает ли это увеличение буфера отличное наличие SKU1 в течение сезона?

Основная ошибка вышеупомянутой парадигмы – это предпосылка, что время пополнения во время сезона остается тем же. В слишком большом количестве случаев это просто неверно.

Что влияет на время пополнения? Мы знаем множество ошибочным политик, которые растягивают время пополнения, но когда мы убираем все эти политики, у нас по прежнему остается одна переменная, имеющей значительное влияние: объем избытка мощности в самом слабом звене. Мы знаем, что когда фактическая загрузка достигает 100% доступной мощности всего для одного звена, тогда время пополнения взлетает до небес. Демонстрацию этого эффекта можно попробовать на простых симуляциях.

Могут ли дистрибьюторы  возложить на плечи поставщика всю ответственность за быстрое пополнение во время сезона? Конечно могут, каналы распределения обычно – это большая горилла, которая диктует правила бизнеса. Однако, что случится, если на самом деле это не сработает?

Прежде, чем мы продолжим, давайте проверим, какие характеристики «сезона» могут повлиять на решение. Я предпочитают различать два разных «сезона».

Первый – это значительный пик спроса в течение очень короткого времени, из-за праздника или общественного события. Короткое время означает – меньше, чем время пополнения. Без возможности пополнения базовый подход ТОС бесполезен.

Второй тип – длинный пик, в течение которого возможно достаточное количество заказов на пополнение, обеспечивая прекрасное наличие без поддержания слишком большого запаса на складе.

Это то, что понимается под сезоном в этой статье.

Как нам узнать время пополнения во время сезона?

Мой довод следующий: мы не можем знать это априори, учитывая, что предполагается значительное увеличение загрузки самого слабого звена, а также и следующих по уровню загрузки ресурсов. В реальности мы не можем получить надежную математическую функцию, которая достаточно хорошо бы предсказывала продолжительность цикла производства[i], учитывая реальную загрузку взаимодействующих ресурсов и внутренние политики организации, влияющие на поведение.

Что можно сделать, так это предпринять действия, чтобы обеспечить достаточную защитную мощность на производстве даже в сезон, чтобы удерживать время пополнения близким ко времени вне сезона. Существует два способа снизить загрузку во время сезона:

1. Сократить ширину ассортиментной линейки[ii] во время сезона. Это сокращает количество переналадок и требует меньших общих запасов во время сезона.
2. Подготовить большой запас нескольких высоко оборачиваемых номенклатурных единиц[iii], чтобы в потенциале покрыть весь спрос в течение сезона.

Мое наблюдение состоит в том, что большинство организаций предлагает слишком широкую ассортиментную линейку. Тема слишком большого разнообразия разбиралась в предыдущем посте. [Предыдущий пост был посвящен многозадачности и вниманию менеджмента, я не уверен, что Эли имеет в виду его — Д.Е.]  Здесь вопрос в том, что дистрибьюторы должны стремиться сокращать предлагаемое разнообразие, по крайней мере, в течение сезона, когда вполне ясен вред от общих слишком высоких запасов, в то время как компания страдает от серьезной нехватки товара.

Второй способ гораздо более радикальный, чем просто увеличение буфера. Задача состоит в высвобождении мощности, чтобы быть способным быстро пополнять всю остальную ассортиментную линейку.  Выбор SKU для создания запаса, высвобождающего мощности, должен учитывать такие параметры, как низкий уровень колебаний спроса и хороший спрос после окончания сезона, что позволит продать оставшийся запас. Обычно быстро продающиеся позиции лучше соответствуют этим критериям.

Как уже упоминалось, дистрибьюторы должны рассматривать  проблему нехватки мощности у поставщиков, как относящуюся к их собственной Стратегии. Конечно, любое изменение в ассортиментной линейке требует прямого диалога между поставщиком и дистрибьютором. Если поставщику все равно может не хватить мощности, чтобы обеспечить хороший уровень наличия в течение сезона, дистрибьюторам следует поддержать поставщика, в его риске производства слишком большого запаса некоторых товаров, например, взяв на себя обязательство продать некоторое количество за период сезона.

Производство запасов для использования во время сезона НЕ означает, что целевой уровень буфера должен быть настолько повышен! Если избыточный запас создается для высвобождения мощности, тогда уровень запасов умышленно поднимается выше целевого уровня. Только если общий уровень запасов в системе опускается ниже целевого уровня буфера – требуется пополнение.

Таким образом, при подготовке к сезону могут быть приняты два различных решения:

1. Установить новый целевой уровень буфера, необходимый, чтобы обеспечить больший уровень продаж за то же время пополнения.
2. Выбрать несколько видов товара и количество, которое должно быть произведено до начала сезона. Количество должно опираться, по меньшей мере, на пессимистическом прогнозе продаж в сезон. Должна быть высвобождена общая мощность, достаточная для поддержания неизменным время пополнения.

Еще один момент, который следует помнить: сокращение целевых уровней буферов к первоначальному уровню за один период пополнения до ожидаемого конца сезона!

Вы, конечно, не хотите пополнять запас перед тем, как спрос начнет снижаться. Обратите внимание, Динамическое управление буфером слишком медленно, чтобы отработать на старте и конце сезона. Предсказание изменения в тенденция продаж должны осуществляться на основе интуитивного прогнозирования. Математическое прогнозирование сезонности возможно только при наличии данных за несколько прошедших лет, в течение которых рынок не менялся.

Промо-акции – это самоинициированная сезонность. Их продолжительность обычно короче, чем сезон и продолжительнее, чем пик, вызванный событием. Пост, посвященный промо-акциям будет в скором будущем.

[i] В тексте «lead-time» — прим. переводчика

[ii] В тексте «producy-mix» — прим. переводчика

[iii] В тексте «fast movers» — прим. переводчика

Что-то подзашиваюсь я с нагрузкой — в параллели два проекта: один в стадии разработки, другой в стадии запуска, и переводы начинают задерживаться. И проекты эти связаны с внедрением программного обеспечения.  А Эли Шрагенхайм тем временем опубликовал новый материал, в этот раз посвященный животрепещущей теме: программное обеспечение.

Являясь консультантом-методистом, я всегда испытываю огромную потребность в поддержке со стороны программного обеспечения. Настолько, что выступил соавтором и постановщиком задачи для программного продукта по управлению наличием NET Stock. Но программное обеспечение само по себе не способно принести пользы без грамотного его использования — инструмент — он инструмент и есть, и если вы его используете не по назначению, то виноват ли в этом инструмент?

Кто-то может сказать, что Эли опять очень общо высказывается, но общее понимание помогает искать частности. Так что: читайте, комментируйте, высказывайтесь.

Как обычно, ссылка на оригинал и картинка из поста автора.

Ваш Дмитрий Егоров.

Программное обеспечение – это одновременно и благословение и проклятие. Современный рывок в области Больших Данных (Big Data), Индустрии 4.0 и совершенных алгоритмов прогнозирования отражает надежду, что программные продукты расскажут нам о том, чего мы не знаем.  Другими словами, сократят угрозы неопределенности и вернут надежду на действительно оптимальное функционирование организации.

Покойный Эли Голдратт посвятил две книги влиянию программного обеспечения. Еще в 1990 году он написал «Синдром Стога Сена», показав потенциальный ущерб от перегруженности океаном данных.  Он определил «информацию» как ответ на заданный вопрос, указав таким образом на потенциальную ценность поиска ответа на вопросы. Согласно Голдратту корневой вред программных продуктов – это неспособность за деревьями увидеть лес.

В другой книге «Необходимо, но Недостаточно», написанной в 2000 году вместе с Эли Шрагенхаймом (Eli Schragenheim) и Кэрол Птак (Carol Ptak), Голдратт обращает внимание на мир ERP и необходимость четко определить, как пользователь собирается получать реальную ценность.

Программное обеспечение дает организациям две очевидных выгоды: ведение баз данных и быстрых вычислений. В качестве третьего элемента может быть добавлено управление коммуникациями. Простота, основное открытие ТОС, предполагает, что логика, лежащая в основе вычислений, ясна и согласована пользователями. Голдратт назвал программный продукт, который он разрабатывал в конце 80-х «Катастрофа» (Disaster), чтобы подчеркнуть, что произойдет с пользователем, которых запустит программный продукт без понимания его логики.

Проста против Изощренности – это ключевая дилемма программного продукта. Простота создает ценность, благодаря принятию лучших решений и более эффективных действий. Изощренность же, главным образом, доказывает способности разработчиков программного обеспечения («мы можем это сделать») и обслуживает мечту об оптимальном функционировании в сложной и неопределенной среде. TOC бросает вызов предпосылке, что единственный способ улучшить работу организации – это обеспечить оптимальное функционирование всех ресурсов. TOC утверждает, что концентрация на действительно важном (например, потенциальные потребности пользователей, которые сегодня не удовлетворяются) может дать прорыв, о котором процессы оптимизации даже не знают.

Программное обеспечение может предложить еще одну выгоду, хотя и косвенную:

Программное обеспечение заставляет пользователей исполнять определенные процессы, которые соответствуют ключевым политикам.!

Эта способность программного обеспечения является источником множества специфических дилемм, касающихся различных «за» и «против» каждой политики. Политики и их последствия определяют, является ли программное обеспечение, обеспечивающее ее выполнение, благом или проклятием.

Софтверные компании обычно разрешают эту дилемму, предоставляя пользователю широкий выбор основных параметров политик. С другой стороны, Голдратт стремился минимизировать совершаемые людьми общие крупные ошибки. По его сочному выражению: «Мы не должны давать пользователю веревку, на которой он повесится». Этот страх вел Голдратта к сужению пользовательского выбора политик. Философия ТОС состоит в том, чтобы придерживаться достаточно-хороших политик, которые хорошо справляются с неопределенностью. Это источник всех политик и детальных решений ТОС.

Тем не менее, решения ТОС не покрывают все возможные ситуации и бывают случаи, когда необходимы временные отклонения. Это значит, что пользователю должен быть предоставлен определенный выбор: или позволить рассматривать некоторые отклонения в основных политиках, или позволив пользователю обойти предписания программного обеспечения. Такие действия не должны быть частыми и пользователь должен брать на себя полную ответственность за все последствия.

Вот пример, просто, чтобы проиллюстрировать сказанное. Предположим, что целевой уровень буфера определенного SKU составляет 1000 штук и сейчас в системе только 999 единиц. Создадите ли вы заказ на пополнение для одной единицы товара? Если вы отвечаете «это зависит от…», вы понимаете, что может потребоваться определенное отклонение. Сам Голдратт обозначил более сложное правило по запуску заказов на основе планируемой загрузки, иногда запуская заказы раньше, чем нужно, чтобы поддерживать слабое звено постоянно загруженным, что отклоняется от правила приостановки запуска заказов.

Говоря в общем, мы должны судить о любом программном продукте, опираясь на два очень разных критерия:

1. Чистая добавленная ценность, создаваемая программным продуктом, по сравнению с уже существующим. Шесть вопросов по оценки ценности новой технологии – мощный инструмент для этой задачи.
2. Потенциальный вред, создаваемый программным продуктом.!

Существует три способа, как программное обеспечение может причинить вред:

Функционирование программного обеспечения.

• Ошибки, которые вводят пользователя в заблуждение или приводят к сбоям системы.
• Поддержка ошибочных процедур или ошибочных алгоритмов.
• Позволяет пользователю принимать неправильные решения вследствие слишком широкого выбора.
• Обратите внимание, каждая конкретная функция, которая не создает ценности, фактически создает ущерб потенциальных ошибок и замешательства.

Метод моделирования и установки программного обеспеченияThe way the software has been modeled and installed.

• Это относится к ERP, CRM и всем большим программным пакетам, где существует множество критически важных параметров и настроек, которые должны быть правильно выполнены в программном продукте при установке. Пакеты TOC для методов Барабан-Буфер-Канат (DBR), Упрощенный Барабан-Буфер-Канат (SDBR) и Критическая цепь (CCPM) также требуют моделирования и установки в программном продукте определенных параметров, например, размеров буфера. Если на этом этапе совершается крупная ошибка – размер ущерба может быть ОГРОМНЫМ!!!

Неправильное использование пользователем программного обеспечения.

• Это самый пугающий источник вреда от программного обеспечения. Программный продукт, его установка и настройка могут быть блестящими, но пользователи, которые считают, что им не нужно понимать логику программного продукта, могут причинить огромный вред.

Пакеты программного обеспечения TOC обычно используются как дополнения, которые связаны с существующими ERP или MRP системами. Наличие интерфейса делает установку критически важной. Программное обеспечение для CCPM также обычно связано с Microsoft Project, но некоторые новые пакеты CCPM являются самостоятельными. Однако, управление проектами иногда требует интеграции с ERP, например, для заказов на закупку или управления бюджетом. Если синхронизация между различными пакетами важно, то нагрузка на интерфейс, критически важную часть установки, особенно высока.

В конце концов, моя основная ответственность – дать пользователю возможность полностью понять логику и возможности любого программного продукта. Ограничение выбора вариантов, которые могут быть полезными, может причинить большой вред. Обход требований программного продукта, если пользователь не до конца понимает логику, еще более опасен.

Это значит, что «чемпионы ТОС»[i] и консультанты  должны взять на себя ответственность по обеспечению правильного уровня знаний у клиента, включая способы сохранения этого знания при найме новых сотрудников. Тем не менее, существующие шаблоны Стратегии и Тактики (S&T) не включают необходимые действия, чтобы обеспечить непрерывное обучение.

Когда-нибудь в будущем, я бы хотел увидеть полноценную ERP аналитическую систему, основанную на подходе ТОС. Ключевым должно стать понимание необходимости сочетания данных, основанных на интуиции пользователя с строгим числовым анализом. Я прилагаю усилия такого рода в своей инициативе Поддержки решения методами ТОС (DSTOC) и думаю, что это понимание должно быть распространено на всю индустрию программного обеспечения.

[i] В тексте «TOC champions» — термин, используемы в ТОС сообществе для обозначения лидеров в компании, которые заинтересованы и способствуют внедрению ТОС. – прим. переводчика

Приветствую всех!

Последняя публикация перевода материалов блога Эли Шрагенхайма вызвала комментарии в Фейсбуке о том, что мне стоит писать свои материалы, а не переводить иностранные. Поэтому в это раз начнем с общего ответа на этот вопрос.

Я безусловно пишу и свои материалы, но, поскольку я все-таки практикующий консультант, а не писатель-исследователь, то писать собственные материалы у меня есть возможность только в перерывах в проектах. Причем, если перевод публикации Эли Шрагенхайма отнимает у меня в среднем от 2-х до 4-х часов, то написание собственных текстов требует значительно больше времени. И, кроме того, я всегда недоволен тем, что у меня получается 🙂 Хочется улучшить, углубить, расширить. Да и вообще, часто кажется, что это всем давно известно. Мне кажется, что для меня более приемлемым форматом будет Перископ, по крайней мере, я намерен с ним поэкспериментировать 🙂

Во-вторых, на сегодняшний день Эли Шрагенхайм является одним из наиболее авторитетных специалистов в области Теории ограничений, чьи книги, на мой взгляд, недостаточно известны на нашей территории, а основное его творчество выходит на английском языке. Далеко не все отечественные менеджеры, особенно в малых и средних компаниях способны и имеют время читать профессиональные тексты на иностранных языках. Между тем, Эли уже больше 70 лет, и он очень глубоко и честно раскрывает основные положения Теории ограничений, не превращая ее в некое сакральное знание, чем мне безмерно симпатичен. Чем больше людей на русскоязычном пространстве будет иметь возможность читать его материалы, тем меньше мифов и легенд, мешающих грамотному применению методологии будет, тем выше будет эффективность управления.

Эта публикация посвящена теме использования ТОС в транспортных компаниях. Должен сказать, что к аналогичным выводам мы с моим клиентом пришли в процессе внедрения решения для производства товарного бетона. Мы потратили довольно много времени, чтобы обеспечить достаточную транспортную мощность, для чего пришлось провести много переговоров и поработать над изменением способов расчета выгодности/невыгодности поставщиками транспортных услуг.

Не все посты Эли Шрагенхайма вызывают у меня однозначную поддержку, но этот пост поддерживают всеми руками — это, конечно, еще не решение, но уже очень неплохое направление для корректировки размышлений.

Сорри за длинное вступление.

Как обычно, ссылка на оригинал и картинка из поста автора.

Ваш Дмитрий Егоров

Подчеркнем, что в современных методологиях ТОС для операционной деятельности существует основная предпосылка, что доступная мощность находится в одном месте. Другими словами, ресурсы не перемещаются!

Конечно, эта предпосылка неверна для транспортных организаций. Смысл «доступной мощности» должен содержать два дополнительных фрагмента информации:

1. Есть ли достаточно близко доступная мощность, необходимая в начальной точке в соответствующий отрезок времени?
2. Куда и на какое время?Существуют ли возможности обратных перевозок из близлежащих к точке назначения мест? Через какое время мощность в данной точке будет снова доступна?

Эти дополнительные переменные отличают транспортный бизнес от сред, где ТОС уже признана. Зависимость от широкого географического разброса приводит к низкой эффективности использования транспортных средств, одновременно страдая от упущенных возможностей из-за временной нехватки мощности. Принимая во внимание, что каждое транспортное средство – относительно дорого, задача поиска дополнительного спроса на доступную мощность является ключевой для успеха в транспортном бизнесе.

С точки зрения ТОС, транспортные средства являются внутренним ограничением организации, даже если существуют большие незагруженные мощности.

Сама по себе услуга по перевозке людей или грузов из точки А в точку В – проста. Для нее одновременно необходимо несколько ресурсов: транспортное средство, водитель, иногда целая команда для транспортного средства и в терминалах. Планирование заданий для транспортных средств, обслуживание, прием заказов и сбор денег являются обеспечивающими процессами.

Главным фактором упрощения в том, что между транспортными средствами нет прямого взаимодействия.

Таким образом, ключевой вопрос бизнеса – это максимальное использование[i] каждого транспортного средства.

Значит мы можем рассматривать каждое единичное транспортное средства, как независимое ограничение! Очень редко использование максимальное использование одного транспортного средства происходит за счет другого.

Максимально ли используют транспортные компании свои ограничения?

В одной из предыдущих публикаций я рассматривал схему максимального использования, называемую «Управление доходами» (иначе – Управление Выручкой), которую используют авиакомпании, и которая  основана на схеме максимального использования единичного полета (микро-ограничения) с помощью динамического ценообразования. Общее направление Управления доходами – верно, но авиакомпании используют его экстремальным способом (на мой взгляд – жалким) – для оптимизации выручки в пределах «шума».

Но оптимизация полетов или любых перевозок из точки А в точку В совершенно не обязательно то же самое, что максимальное использование мощности транспортного средства! Здесь упущено количество перевозок, которое транспортное средство совершает за период времени.

Ключевой ошибочной парадигмой большинства транспортных компаний – это убеждение, что полные затраты на километр (или милю) являются единственным ключевым параметром, которые определяет является ли выгодной конкретная поездка. Таким образом, каждый километр перевозки требует покрытия затрат на ее выполнение. Затраты включают в себя не только абсолютно переменные затраты на один километр (главным образом – топливо), но также и отнесенные на него постоянные расходы связанные с транспортным средством, особенно инвестиции в его приобретение.

Эта парадигма приводит тому, что мы отказываемся от бизнес-возможностей, предпочитая оставить транспортное средство без движения и уж конечно не допускать пустых пробегов, если только пробег не покрывается клиентом.

Пример: Существует заказ на отгрузку из пункта А в пункт В. Как транспортное средство должно вернуться в пункт А?  Очевидно желание найти другую отгрузку для покрытия полных затрат на возвращение. Что произойдет, если такая возможность появится только через 24 часа? Очевидно ли, что транспортное средство должно простаивать 24 часа? Затраты на километр не учитывают экономику простоя без движения.

Решение ТОС состоит в использовании Экономики Прохода для планирования транспортного бизнеса. Это прежде всего означает, расчет прохода (Т) для всей поездки. Конечно, все TVC на километр должны быть учтены.

Проход-на-поездку должен привести компанию к расчету общего Прохода-на-конкретное-транспортное-средство за период времени, такое как неделя или месяц.Менеджмент должен концентрироваться на максимизации общего Прохода для каждого транспортного средства.

Планирование получение Прохода от Транспортного средства Х на за следующую неделю включает в себя проверку различных вариантов с той минуты, как транспортное средство освобождается, учитывая место и время его нахождения. Может оказаться, что транспортное средство должно пустым вернуться, чтобы быть доступным в точке А для возможности заработать больший Проход.

Динамическое ценообразование должно использоваться, чтобы поощрять потенциальных клиентов обращаться заранее, давая возможность специалисту по планированию быть более гибким. Должна быть разница в цене между гибким временем, указываемым потребителем, и очень конкретным расписанием услуги. Конечно, цена для срочной услуги должна быть выше.

Такая фокусировка должна улучшить максимальное использование ограничения(ий).

Компании по-прежнему нужно понять и внедрить подчинение максимальному использованию.[ii] Например, погрузка и разгрузка могут занимать длительное время, что приводит к упущенным потенциальным бизнес-возможностям. Предположим, что добавление людей позволит значительно сократить время погрузки. Добавление людей добавляет дополнительные Операционные Затраты (дельта-OE). Вопрос в следующем: получим ли за счет сокращения времени  дополнительный дельта-Т, больший, чем дельта-ОЕ?

Разве фокус, который проделала Southwest Airlines не был успешным? Использование операционной гибкости для подчинения наиболее экономичному[iii] использованию ограничения, которым является каждый самолет. Использование единственного типа самолета обеспечивает гибкое использование пилотов. Это всего на всего один из примеров результативного подчинения ограничению.

В соответствии с ТОС стратегия должна предложить решающее конкурентное преимущество, в форме уникальной ценности, направленной на достаточно большой рыночный сегмент(ы). В целом, все транспортные компании конкурируют между собой в предложении следующих ключевых ценностей:

• Надежность, как в отношении согласованных сроков, так и безопасности отгрузки.
• Быстрый отклик на любой запрос.

Трудность в выполнении состоит в том, чтоб избытка мощности недостаточно для того, чтобы справляться со временными пиками спроса в одном месте. Улучшенное использование пула транспортных средств, включающее в себя «умную» буферизацию обязательств перед ключевыми клиентами, повысит и надежность, и быстроту отклика.

Существует два способа оказания транспортных услуг:

• Фиксированное расписание перевозок из пункта А в пункт В и обратно. Маршрут может охватывать множество промежуточных точек. Элементарный пример: поезда, авирейсы и корабли. Этот способ позволяет достичь высокой надежности, но не дает возможности для быстрого отклика или адаптации расписания. Главная задача – это установление фиксированных маршрутов и расписания таки образом, чтобы максимизировать Проход на транспортное средство.
• Гибкое расписание маршрутов. Элементарный пример – такси и автомобильные грузоперевозки.

В целом, превосходная Стратегия может быть разработана с опорой на предоставление лучшего сервиса за счет сотрудничества между конкурентами.  Авиакомпании используют определенный уровень сотрудничества, которое позволяет передавать другим авиакомпаниям маршруты, которые не могут быть полностью обеспечены одной авиалинией. Они также сотрудничают в области предоставления буфера для пассажиров при отмене рейса.

На мой взгляд, дополнительное стратегическое сотрудничество может значительно улучшить бизнес многих транспортных компаний. Например, компания, расположенная в пункте А, может сотрудничать с компанией, расположенной в пункте В, чтобы обеспечить быстрый возврат транспортных средств. Соответствие реальным потребностям потребителей в паре с эффективным контролем Прохода в неделю на транспортное средство может дать весьма значительное улучшение бизнеса для организаций, открытых для перемен.

[i] В тексте «exploiting», термин из Второго шага Пяти фокусирующих шагов — прим. переводчика

[ii] В тексте «subordination» термин из Третьего шага Пяти фокусирующих шагов — прим. переводчика

[iii] В тексте «efficient»  — прим. перводчика

Эли Шрагенхайм дал передохнуть, но закончилась ежегодная конференция TOCICO, публикации материалов для членов TOCICO я с нетерпением жду, и Эли опять дал мне работку по переводу.

Эта публикация очень понравилась Виктору Белику, хотя у меня она впечатления «просветления» не вызвала. Во-первых, эти идеи Эли уже многократно излагал в своих различных статьях и публикациях. Во-вторых, борьба с целевыми показателями — это история давняя, но постоянно завершающаяся поражением борцов.

Позволю вставить свои гнутые три копейки:

Отношение к целевым показателям только как к инструменту принуждения сотрудников к «правильной» и «интенсивной» работе — ограничено и неверно. Хотя — да, существует огромное количество начальников, которые верят в тайную могучую силу показателей «мотивации» (О не правильности использования самого термина «мотивация» в этом контексте я уже писал и говорил многократно — мы в этом случае говорим о стимулировании, т.е. «плюс-минус» подкреплениях в стиле академика Павлова и всей школы бихейвиористов). Фундаментально — это не работает, так как ожидается, а работает именно так, как описано в публикации.

Означает ли это, что от целевых показателей надо отказываться? Процитирую близко к тексту еще одного своего коллегу — Константина Харского (сегодня прямо день бесплатной раздачи ссылок :)): «Система оплаты труда должна отвечать всего двум критериям: конкурентоспособность и справедливость». Так вот именно за пункт «справедливость» отвечает использование целевых показателей. Целевые показатели — это инструмент обратной связи, который показывает, помимо всего прочего, нашу адекватность в гипотезах о реальности. И здесь их заменить нечем. Собственно о чем, как не об этом, спич Эли Шрагенхайма в конце поста, где он говорит о установлении диапазона прогнозируемых (читай — целевых в рамках гипотезы) результатов? В общем, зло — не инструмент, зло — неправильное его использование. Топор — неплох для рубки дров, но когда его начинают использовать для проламывания голов… это уже к постановщику задачи.

В общем, читайте, дискутируйте, комментируйте.

Как обычно, ссылка на оригинал и картинка из поста автора.

Ваш Дмитрий Егоров

Планирование продаж и производства – известная практика переговоров подразделений продаж и производства о том, что производить, обычно сфокусированная на ближайшей краткосрочной перспективе.

Значительно большую ценность можно получить, если по настоящему проанализировать идеи относительно рыночных возможностей, принимая во внимание потенциальный проход (Т) и требования к мощности, которые включают затраты на сверхурочные, дополнительные смены, временных сотрудников и аутсорсинг, которые я рассматриваю как буфер мощности, —  способ быстрого увеличения мощности с определенными дополнительными издержками (дельта-ОЕ).

Состояние, когда на всех операциях у нас избыточная мощность, мы привыкли описывать как «ограничение рынка». В такой ситуации приветствуется любая дополнительная продажа. Вопрос в том, как эта ситуация влияет на торговых агентов – они действительно вынуждены предпринимать крупные шаги по поиску новых клиентов и рынков, или они по прежнему сфокусированы на существующих клиентах, стараясь найти небольшие возможности для незначительного увеличения продаж?

Когда специалисты по продажам предлагают новые идеи, указывающие на новые рыночные сегменты, всегда к ним прислушиваются? Какими должны быть идеи, которые могут привлечь внимание топ-менеджмента к оценке открывающейся потенциальной возможности?

Предположим, что предложена идея объединения в один пакет нескольких различных продуктов, и этот пакет будет продаваться по более низкой цене, чем просто сумма цен продуктов, в него входящих. Немедленно возникает несколько вопросов:

• Конечно, продажи пакета снизят продажи отдельных продуктов. Вопрос: насколько? Возрастает или снижается общий проход? Существуют ли последствия для операционных расходов (OE)?
• Достаточно ли защитной мощности, чтобы справиться с потенциальным спросом?Если «нет», можем мы ли мы использовать буфер мощности и при этом обеспечить дельта-Т >>дельта-OE? Или нам умышленно снижаем продажи продуктов, которые дают меньше прохода на ту критическую мощность, которую они требуют?
• Поскольку никто не может точно спрогнозировать спрос на такое новое предложение – как нам проверить как риск получения возможных убытков, так и вероятность получения большего объема прибыли? Другими словами, каковы возможные плюсы и минусы решения?

Обычный процесс планирования продаж и производства не задается такими вопросами. Прогнозы рассматриваются как цифра, отражающая реальность и предполагается, что конечное влияние на финансовые результаты опирается на полную себестоимость единицы.[i] Изъяны такого процесса проистекают из двух ошибочных концепций: полной себестоимости и прогноза из одной цифры,[ii]The flaw of such a process lies on the two erroneous concepts, cost—per—unit and one—number—forecast, которые приводят к неправильным решениями и посредственным результатам, несмотря на благие намерения как подразделений продаж, таки и производства.

Подлинный результат состоит в том, что большинство организаций «застряли» на своих существующих клиентах и рыночных сегментах и мало что предпринимают, чтобы совершить рывок в финансовой эффективности организации.

Киран Котекар (Kiran Kothekar) соучредитель и директор Vector Consulting Group India в своей презентации на конференции TOCICO 2016 в своей презентации сделал следующее важное замечание:

Использование целевых показателей[iii] приводит к снижению общей эффективности организации!

Рациональность этого утверждения состоит в том, что их поведение очень хорошо описывается законом Паркинсона. Мы стараемся достичь цели, но мы знаем, что лучше не пытаться превзойти целевые показатели, потому что мы бы не хотели получить в будущем более высокие целевые показатели. Еще одно негативное последствие в том, что большинство целевых показателей предназначено для локальных задач. Целевые показатели выводятся из общего прогноза, но, когда из них не удается достигнуть, попытки достижения целевых значений других показателей наносят вред. Так что, достижение локальных целевых показателей порождает проблемы где-то в других частях организации. Например, целенаправленные усилия по продаже конкретного продукта, чтобы достичь установленных для него целевых значений, могут быть за счет других продаж других продуктов, которые находятся в зоне ответственности кого-то другого, или за счет будущих продаж. Промоакции, проводимые для достижения долгосрочных целевых показателей, создают значительные временные проблемы с мощностью, которые вредят продажам других продуктов и уменьшают общую Чистую прибыль = Проход – Операционные издержки.

Практическое последствие в том, что установление целевых показателей в конце концов сорвет любое внедрение ТОС, вне зависимости от уже полученных выгод. В своей презентации Киран показал, что использование показателей эффективности ТОС в качестве целевых показателей приведет к тем же самым негативным эффектам. Я с этим полностью согласен.

В сознании менеджмента установление целевых показателей имеет причину: подталкивать продавцов, сотрудников и менеджеров среднего звена к тому, чтобы они прикладывали требуемые усилия для достижения хороших результатов. Без таких количественных показателей существует опасение, что работники постоянно будут делать меньше, чем они могут и должны.

Оценка хороша ли эффективность индивида или целой функции не может быть сделана, опираясь на количественные показатели. Существует слишком большая изменчивость и, кроме того, слишком много связей взаимозависимости с другими индивидами, функциями и внешними событиями. Изучение поведенческих моделей – это лучший способ определить низкую мотивацию. Мотивация людей, путем поощрения их выдвигать идеи по улучшению и серьезное отношение к этим идеям, через анализ влияния на цели компании, — это способ поддержкния правильной культуры.

Учет неопределенности требует использования диапазонов прогнозирования. Попадание ниже диапазона должно требовать анализа, а не автоматическое обвинение. Превышение диапазон также требует анализа. Чаще всего причина не в низкой или большой эффективности кого-либо, это сигнал о меняющейся реальности, который позволяет нам узнать немного больше, что является ключевым для работы с неопределенностью и извлечения из этого конкурентных преимуществ.

В предыдущих публикациях я описал процесс непрерывного планирования продаж и производства, назвав его DSTOC – поддержка решений основанная на ТОС, который поощряет использование интуиции как продавцов, так и производственников, превращение их в диапазоны и проверку финансовых последствий обоснованных наихудших и наилучших возможных ситуаций. Это не просто способ принимать разумные решения в условиях неопределенности, это также и разумный способ отказаться от использовании целевых показателей, чтобы заставить людей делать то, что они и так знают, что должны делать.

[i] В тексте «cost-per-unit» — прим. переводчика

[ii] В тексте «one-number-forecast», термин, который использует Эли Шрагенхайм, чтобы показать как при использовании прогноза не учитывают ошибку прогноза. – прим. переводчика

[iii] В тексте «targets» — прим. переводчика

Та-дам! Свершилось чудо 🙂

Пару недель назад мне довелось обсуждать с Эли Шрагенхаймом вопросы Динамического управления буфером при больших надежных сроках пополнения. Когда я говорю «больших» — это по-настоящему большие сроки: более 180 дней. Причин таких длинных сроков много и мы не будем их обсуждать в этом посте. Обсуждение заняло больше часа, мы обсуждали доработки динамического управления для таких ситуаций и возможные направления решения.

Радует, что один момент, Эли счел необходимым упомянуть в своей публикации. Так что я теперь «вляпался в историю». Раз уж это случилось, то я приоткрою маленький секрет: мы договорились с Эли и другими членами TOC Global о проведении в Петербурге конференции и серии мастер-классов.

Цель конференции, помимо всего прочего, показать, что ТОС — это не секта, упершаяся в свои догмы, а инструмент, совместное применение которого с другими управленческими методологиями способно дать значительную ценность как руководителям компании, так и ее клиентам. Вот на этой конференции я и расскажу подробнее о своей истории ошибок во внедрении стандартных решений ТОС, а также об инструментах, которые мы разработали для обеспечения наличия при больших сроках пополнения и другие лайфхаки применения.

Сайт конференции находится сейчас в разработки, но в ближайшее время будет доступен. Там же будут сведения о спикерах и программа. Скажу по секрету, что участие подтвердили ТАКИЕ спикеры, что просто круть! 🙂

Даты конференции 25-26 мая 2017. Место: Санкт-Петербург, Россия.

А сейчас уступаю слово Эли Шрагехайму. Как обычно, ссылка на оригинал и картинка из поста автора.

Буду рад встретиться со всеми в мае в Санкт-Петербурге.

Ваш Дмитрий Егоров

Наиболее распространенная процедура поддержания запасов полагается на прогноз, переведенный в среднедневные продажи/потребление, устанавливает целевую  постоянную цифру запасов в днях продаж или определяет минимальное и максимальное значение склада в днях продаж. Это значение в днях продажи (или неделях продажи) определяется политикой для всех категорий товаров, выделенной на основании срока поставки.

Это распространенная процедура приводит к значительным отклонениям от установленных уровней, приводя одновременно как к нехватке, так и значительным избыткам одновременно.

Основные изъяны в обосновании общепринятой процедуры:

1. Общепринятая процедура отслеживает колебания спроса и основывает на них прогноз будущего. Но она игнорирует неопределенность срока поставки.Однако уровень запасов должен учитывать колебания как спроса, так и срока поставки.
2. Текущие методы прогнозирования основаны на предсказании среднего спроса, игнорируя оценку уровня неопределенности (ошибку прогнозирования). Таким образом, упускается информация о запасах, необходимых для удовлетворения постоянно колеблющегося спроса.
3. Частое прогнозирование увеличивает уровень «шума» в системе.
4. Определение минимума и максимума поощряет формирование партий и снижает частоту пополнения, что увеличивает влияние неопределенности.

Ключевые идеи ТОС по управлению запасами:

1. Учет не только запасов на складах, но также и запасы «в пути», включая все открытые заказы поставщику должны быть частью механизма, обеспечивающего наличие. Целевой уровень буфера определяет буфер запаса, включающий в себя как запасы на руках, так и открытее заказы поставщику.
2. Целевой уровень буфера остается постоянным до тех пор, пока не получен четкий сигнал о его несоответствии реальности.
3. Быстрое и частое пополнение до целевого уровня буфера.
4. Для установления системы единых приоритетов для перемещения запасов из одного места хранения в другое используется Управление буфером.
5. Отслеживание поведения буферов для принятия решения, не является ли Целевой уровень буфера слишком низким или слишком большим. Это цель механизма Динамического управления буфером.
   1. Идея состоит в проверке сочетания двух разных источников неопределенности:
      1. Рыночный спрос – его рост и снижение!
      2. Время пополнения – его увеличение и сокращение, включая и влияние частоты пополнения.
   2. Во внесение небольших изменений – нет смысла.
   3. Сигнал для увеличения буферов – слишком долгое и слишком глубокое проникновение запаса «на руках» в красную зону буфера.
   4. Слишком долгое нахождение в зеленой зоне – сигнал для снижения буферов.

Прорывная идея DBM – в большей степени в отслеживании эффективности защитного механизма, нежели в перерасчете размера буфера. Как спрос, так и время пополнения ведут себя хаотически, и это поведение сложно формализовать. Главная сложность – в частых изменениях среды, которое нарушает ключевые параметры спроса и времени пополнения. События типа появления нового конкурента, спорной статьи в СМИ, изменения в экономике или регулирующем законодательстве могут вызвать скачкообразное качественное изменения рыночного спроса.

Время пополнения сильно зависит от оперативного управления поставщика и соотношения его загрузки и мощности. Изменение как одного, таки другого фактора может привести к значительным изменениям в сроке пополнения.

Когда происходит такое резкое изменение, перерасчет буферов – это проблема, потому что расчеты опираются на прошлые результаты. Отслеживание фактического состояния защитного механизма приводит к срочным действиям, основавнных на самом недавнем прошлом. Быстрый отклик не пытается делать предположений о точном размере изменений – только об их направлении: вверх или вниз. Голдратт рекомендовал, если динамическое управление сигнализирует о необходимости пересмотра, увеличить или уменьшить буфер на 33%.

Влияние динамического управления буфером на эффективность организации довольно сильное и ошибочные сигналы DBM могут обойтись очень дорого. Чтобы настроить алгоритм под конкретную реальность, особенно для определения ситуаций, которые требуют различных реакций, необходимо постоянное изучение.

Если причина глубокого и длительного проникновения в красное – невозможность пополнить запас, например, когда у поставщика нет запасов или мощности, то DBM не следует увеличивать буфер.

Концептуальным вопросом является фиксированный размер изменения буферов. И даже не важно, увеличиваем мы их или уменьшаем. Всегда существует возможность, что изменение вступило в силу, а через некоторое время реальность покажет, что реальной необходимости в изменении не было. Другими словами, после короткого времени после увеличения возникает сигнал на уменьшение. Однако, если мы используем 33% для каждого изменения, то мы закончим с целевым уровнем буфера около 90% от целевого уровня буфера перед увеличением. Проблема в том, что трудно объяснить такую несогласованность.

Дмитрий Егоров предложил идею проверять поведение в ближайший момент после увеличения буфера, чтобы убедиться, что оно действительно необходимо. Результатом такого увеличения буфера будет то, что статус буфера опустится еще глубже в красное, относительно вновь установленной зоны. Если спустя короткое время буфер вернется в желтое, — это сигнал, что следует вернуться к прежнему размеру буфера.

Схожие действия следует предпринимать после уменьшения буфера. Эти действия приведут к тому, что на какое-то время запас будет выше нового целевого уровня буфера. Если статус буфера быстро возвращается в желтое, то динамическое управление буфером должно рекомендовать увеличение буфера до прежнего уровня.

Связанный вопрос – асимметрия алгоритма DBM в части увеличения и снижения буфера. Для увеличения буфера алгоритм учитывает глубину проникновения в красную зону. Для уменьшения буфер величина проникновения в зеленую зону вообще не учитывается. Фактически существует хорошее обоснование того, чтобы проявлять большую консервативность в отношении снижения буферов, нежели при их увеличении.

Я не рассматриваю использование срока пополнения как часть алгоритма динамического управления, потому что алгоритм ТОС не отслеживает это время и его уместность при принятии решений – спорна. Весь смысл DBM – в отслеживании комбинации спроса и срока пополнения. Единственная по-настоящему важная потребность в учете срока пополнения в алгоритме динамического управления буфером – это прекращение дальнейшего увеличения до тех пор, пока нельзя будет оценить эффект от нового размера буфера. Тем не менее, это можно сделать через отслеживание прибытия конкретного заказа, созданного в результате увеличения размера буфера. Алгоритм увеличения буфера может быть основан на учете глубины проникновения в красное при постоянном нахождении в красной зоне буфера. Увеличение буфера нет смысла связывать со временем пополнения. Все, что требуется – это временной параметр слишком долгого нахождения остатков в зеленой зоне буфера.

DBM работает схожим с прогнозами образом, что значит, что он смотрит в прошлое для того, чтобы сделать вывод о ближайшем будущем. Однако, DBM обращается только с самому недавнему прошлое и принимает во внимание только фактическое состояние запаса «на руках».

Следует ли нам использовать прогнозирование как дополнительный источник информации?

Идея заключается в том, чтобы НЕ изменять буфер до тех пор, пока не будет четкого сигнала, что буфер не соответствует реальности. Дополнительная информация, основывающаяся на прогнозе, который учитывает иные параметры, нежели DBM будет грубой оценкой того, являются ли существующие буферы на самом деле слишком большими или слишком маленькими. Учет сезонности, знание об изменениях в экономике или появлении новых продуктов может дать соответствующую информацию о том, следует ли изменять буферы или грубо оценить насколько. Если прогноз указывает на небольшое изменение буфера, менее, чем 20%, размер буфера должен быть оставлен на прежнем уровне.

Вышеизложенные вопросы, на мой взгляд, — центральные для разработки в целом более эффективных способов контроля буферов запасов. Я всегда предпочитаю оставить конечное решение за человеком, но давать наиболее правильную информацию для принятия решения. На практике, для человека сложно оценить изменения, когда в различных местах цепи поставок поддерживаются миллионы буферов запаса, и 1-2% буферов на данный день кажутся несоответствующими. В этом случае необходимо позволить динамическому управлению буфером вкупе или нет с прогнозами автоматически изменять буферы. Это значит, что эффективность DBM напрямую влияет на финансовые и стратегические результаты организации.

DBM – достаточно важно, чтобы побудить экспертов ТОС сотрудничать, чтобы предложить более эффективные инструкции для динамического управления буфером, компаниям разрабатывающим программное обеспечение. Полностью детализированное решение должно получить широкое признание. ТОС совершено точно против алгоритмов, которые являются «черными ящиками».

Приветствую всех!

Не знаю как вам, а мне с  темой, которую в этот раз, обсуждает Эли Шрагенхайм, приходится сталкиваться на каждом проекте. Потому как в реальности очень немного компаний, которые живут в чистой среде «для наличия» или в чистой среде «под заказ».

Хочу сказать, что для себя с партнерами мы нашли решение, которое позволяет получить общий и непротиворечивый метод приоритезации заказов в условиях смешанной среды. И, после прочтения этой публикации Эли, мне захотелось с ним его обсудить. Но… безотносительно установления приоритетов, в данной статье Эли еще раз обращает внимание на такую важную штуковину, как учет мощности (с помощью механизма Планируемой загрузки), и ОБЯЗАТЕЛЬНОГО обеспечения защитной мощности (т.е. фактически — избыточной по отношению к спросу), если вы работаете в среде «для наличия».

Это ОЧЕНЬ важный момент, так как следствием его непонимания является неспособность компании обеспечить постоянное наличие товаров, что наносит компании репутационный ущерб.

Как обычно, ссылка на оригинал и картинка из поста автора.

Читайте, комментируйте.

Ваш Дмитрий Егоров

Около 2000 года в Теории ограничений возникло критически важное понимание:

Следует четко отделять заказы клиентов, имеющие конкретное количество и сроки исполнения, от производственных заказов на пополнение склада!

Это совсем НЕ ОБЩЕПРИНЯТАЯ практика, которая стремится объединять количество, требуемое для исполнения клиентских заказов, с количеством, которое производится на склад на основе прогноза. TOC четко воздерживается от объединения заказов клиентов с разными датами завершения в один производственный заказ. Но, до того времени, даже методология ТОС использовала присвоение искусственных дат завершения для заказов на пополнение склада. Через понимание, что заказам на пополнение склада не следует присваивать никаких дат завершения, ТОС было достигнуто подлинное разделение между производством «на заказ» и «для наличия». Это значительно упростило производственный процесс за счет выделения двух разных типов потока с разными типами буферов: времени и запасов.

Стандартные продукты с хорошим и относительно стабильным спросом, безусловно – товары, хорошо оборачиваемые, подходят для того, чтобы производиться «для наличия». Естественно, что полностью кастомизированные продукты подходят для производства «под заказ». Между двумя этими группами находятся продукты, которые могут управляться как в режиме MTO, так и в режиме MTA. Есть несколько категорий, относящейся к серой зоне, которые могут управляться таким же или иным способом. Например, медленно оборачиваемые товары, наличия которых рынок все-таки ожидает, или ситуация такова, что требуемый срок исполнения заказа больше одного дня, но меньше, чем существующее время производства.

Иногда комбинирование  «производства на заказ» и «производства для наличия» применяется для одной и той же номенклатурной позиции (SKU), например, обычно номенклатура управляется в режиме MTA, но в случаях очень редких больших заказов, которые могут быть больше чем весь установленный буфер запасов, ими лучше управлять в режиме MTO. Другой, довольно распространенный случай: поставки крупным клиентам, типа производителей автомобилей, которые дают поставщику скользящий прогноз на несколько недель, а потом ожидают, что поставлено будет несколько иное количество. Тут также предпочтительным направлением решения  будет комбинация  MTO и MTA

Ситуация, когда компания выполняет как заказы в режиме MTO, в соответствии с их буферами времени, так и в режиме MTA, управляемыми буферами запасов,  которые конкурируют за мощность одних и тех же ресурсов, должна быть очень распространенной. TOC эффективна в поддержании этого различия и, таким образом, каждый отдельный заказ, получает приоритет в соответствии с требованиями управления буфером, независимо от типа буфера.

Каковы общие проблемы в управлении ассортиментом, который включает в себя как режим MTA, так и MTO?

Буферы для MTO основаны на времени. Заказ запускается в производство в соответствии с приоритетом буфера времени, относительно срока завершения. Таким образом, потребление буфера – линейно, буфер потребляется день за днем в одном и том же темпе. Важным шагом в методологии ТОС было использование Планируемой загрузки[i] – загрузки самого слабого звена/ограничения, для определения «безопасной даты» для любого поступающего заказа.  Она дает механизм сглаживания временных пиков спроса, путем увеличения обещанного клиенту срока исполнения заказа, основанного на входящем спросе. Механизм «безопасных дат» сглаживает загрузку и, таким образом, гарантирует стабильную работу. В зависимости от своей стратегии, компания может в период между пиками спроса предлагать более короткое время отклика. Такое предложение следует делать очень осторожно, потому что оно может привести к негативным последствиям типа того, что клиенты будут ожидать быстрого исполнения заказов в любое время и, если это так, отказываться платить больше за более быстрый отклик.

Буферы MTA основаны на запасах, поэтому статус буфера зависит от фактических продаж. Прямое следствие – то, что статус буфера заказа может за один день скачкообразно измениться с Зеленого на Красный.

С другой стороны, Зеленый заказ может оставаться зеленым очень долго, если продажи этого продукта очень низкие. В целом, мы наблюдаем большую волатильность в приоритетах управления буфером для заказов в режиме MTA, в то время как, заказы в режиме MTO сохраняют стабильный темп.

Эта разница в поведении не имеет отношения к вопросв: если у нас два красных заказа, один MTO, а другой MTA, то какой из них более срочный?

Здесь следует рассмотреть одно открытие:

Управление буфером эффективно до тех пор, пока существует возможность  выполнить ВСЕ красные заказы вовремя!

Как MTO, так и MTA сообщают об обязательствах, принятых на себя по отношению к рынку. TOC использует свою способность стабилизировать производственную систему, чтобы достичь надежности в выполнении всех обязательств и сделать ее решающим конкурентным преимуществом. Если постановка под угрозу хотя бы одного обязательства, данного рынку, приводит к появлению конфликта, какой из заказов опоздает, то возникает новый вопрос:

Какой заказ причинит меньше ущерба, если данное конкретное обязательство будет поставлено под угрозу?

Алгоритм управления буфером не учитывает размер заказов, генерируемый ими проход и игнорирует вопрос, кто – клиент. Однако, когда для компании кажется совершенно ясно, что она (временно) не способна выполнить все обязательства, то по настоящему критически важной информацией становится: Кто клиент?

Ответ должен вызвать дополнительные вопросы о том, как этот конкретный клиент отреагирует и, как это повлияет на другие бизнес- отношения между этим клиентом и компанией.

Таким образом, когда заказ MTO конкурирует с заказом MTA за то, который из них станет черным, то решающим фактором будет прогнозируемый ущерб, и им может одинаково легко может оказаться как заказ MTO, так и заказ MTA.

Если компания управляет комбинацией из MTO и MTA, то возникает вопрос:

Какова доля потребления мощности самого слабого звена у заказов MTO и заказов MTA?

Причина необходимости «резервировать мощность», скажем: 40% для MTO и 60% для MTA, в том, чтобы дать возможность сгладить загрузку в части MTO, с помощью механизма «безопасной даты». Чтобы это сделать, мы предполагаем, что в среднем 40% ежедневной доступной мощности закрепляется за MTO. Таким образом, мы можем учитывать планируемую загрузку для заказов MTO, что означает расчет того, сколько времени потребуется самому слабому звену для обработки всех существующих заказов в режиме МТО. Это время преобразуется в дату, с учетом того, что учитывается только 40% дневной мощности. Рассчитанная дата показывает, когда самое слабое звено будет свободно для обработки нового, только что поступившего заказа МТО. Безопасная дата для такого заказа рассчитывается как планируемая загрузка плюс половина буфера заказа.

Читатель может найти более детальное описание определения безопасной даты для заказов МТО в другом месте. Очень короткое описание предназначено только для объяснения того, как средняя зарезервированная мощность для заказов в режиме МТО в смешанной среде необходима для этого механизма.

Отношение 40/60 может дать ошибочное представление, что самое слабое звено, потенциальное ограничение мощности, планируется использовать на 100% от доступной мощности. Это – большая ошибка. Обязательства по надежному выполнению заказов MTO и поддержании прекрасного наличия для продуктов в режиме MTA требует определенного уровня защитной мощности.  Когда механизм расчета безопасных дат для MTO работает надлежащим образом, необходимость в защитной мощности для покрытия неожиданных поломок, переделок и, главным образом, неточных данных о мощности, по прежнему сохраняется.

Поддержание прекрасного уровня наличия для товаров MTA требует БОЛЬШЕ защитной мощности, вследствие влияния неожиданных пиков загрузки.

Д-р Голдратт требовал, чтобы общее использование любого ресурса в среде МТА, включая смешанную среду, не превышало 80% от доступной мощности. Голдратта беспокоила не просто флуктуации общего спроса на продукцию в режиме МТА, но еще и необходимость иметь достаточно времени, чтобы справиться с увеличением общего спроса. Множество симуляций показали, что, если спрос растет, то существует момент, когда неожиданно количество «красных» заказов резко возрастает, и ситуация нехватки множества товаров – это только вопрос времени. Обратите внимание, что поддержание больших буферов сдерживает влияние нехватки защитной мощности только на короткое время. Использование в этот момент динамического управления буфером делает ситуацию ХУЖЕ, потому что увеличение буферов, увеличивает спрос в тот момент, когда слишком много «красных» заказов конкурируют за ограниченную мощность самого слабого звена, которое превращается в «бутылочное горлышко». Чрезвычайные меры на этом этапе должны быть направлены на сокращение буферов, одновременно с быстрыми мерами по добавлению мощности как можно быстрее. Нам не следует много экспериментировать с допустимым уровнем защитной мощности, особенно в среде MTA.

Идея, лежащая в основе того, чтобы установить уровень среднего использования самого слабого звена на уровне 80%, в том, чтобы сохранить возможность увеличить мощность, если общий спрос начнет расти, раньше, чем начнет ухудшаться репутация компании, которая выполняет все свои обязательства.

Задача использования внутреннего ограничения только на 80% его теоретической мощности – сложна. Когда существует больший объем потенциального спроса, соблазн извлечь больше из ограничения – велик. Однако, также велик риск перегрузки ограничения и, вследствие него, разрушения решающего конкурентного преимущества.

Голдратт предложил решение поддерживать  ситуацию без обязательств или с очень ограниченными обязательствами перед рынком! Например, если ограничение простаивает, оно может производить на склад продукцию, которая может быть продана на другом рыночном сегменте, без каких-либо обязательств по будущему наличию для этого сегмента. Такие заказы, производства «на склад» по определению заказы с наименьшим приоритетом, — меньшим, чем у «зеленых» заказов.

Эта идея основана на важном открытии, которым очень хорошо завершить статью:

Конкретные обязательства, которые обеспечивают высокую ценность для клиентов, должны быть направлены на конкретные рыночные сегменты. На других сегментах можно предлагать менее жесткие[ii] обязательства.

[i] В тексте «Planned load» — концепция, предложенная Эли Шрагенхаймом. – прим. переводчика

[ii] В тексте «binding» — связывающие, обязывающие – прим. переводчика