Наконец, качественное планирование невозможно без наличия полных и актуальных справочников (каталогов, перечней) всех закупаемых позиций, построенных по категорийному принципу. Задача таких справочников – обеспечить унификацию наименований ТМЦ, устранить дублирование позиций, задать правила кодирования, единицы измерения, атрибуты описания. Они позволяют быстро находить взаимозаменяемые аналоги, выявлять возможности для стандартизации спецификаций, консолидировать потребности различных подразделений. Работа со справочниками – зона совместной ответственности службы снабжения, ОМТС, конструкторских и технологических служб, ИТ и НСИ. Ее регламентация, контроль полноты и качества данных, интеграция со смежными системами (ERP, СЭД, PLM) – необходимое условие эффективного планирования и управления запасами.
Следующий этап после сбора и анализа исходных данных – собственно прогнозирование потребности в ТМЦ, т.е. моделирование будущего профиля спроса с определенным горизонтом упреждения (обычно квартал-год) и уровнем детализации (номенклатурные группы, подкатегории МТР). Наиболее распространен метод прогнозирования на основе анализа временных рядов – ретроспективных данных о расходе МТР с заданной периодичностью (день, неделя, месяц). К этому ряду применяются различные статистические модели – скользящего среднего, экспоненциального сглаживания, сезонной декомпозиции, выявляющие исторические закономерности и проецирующие их в будущее.
Более продвинутый подход – построение причинно-следственных (каузальных) моделей, учитывающих влияние на потребность в ТМЦ не только исторических трендов, но и релевантных внешних факторов – динамики спроса на готовую продукцию, колебаний цен на сырье, изменений в технологиях, действий конкурентов. Эти факторы включаются в модель в виде предикторов (независимых переменных), для которых определяются весовые коэффициенты и функциональные зависимости. Наиболее популярные каузальные модели в сфере прогнозирования МТР – множественная регрессия, авторегрессия, нейронные сети, деревья решений. Их применение требует хорошей статистической подготовки, углубленного понимания бизнес-процессов, наличия качественных исходных данных.
Для проверки устойчивости прогнозов к изменениям внешней и внутренней среды применяется сценарное планирование – моделирование потребности при различных вариантах развития событий (изменение спроса, цен, технологий, структуры поставщиков). Строится несколько альтернативных прогнозов (оптимистичный, реалистичный, пессимистичный), между которыми распределяется вероятность реализации. Затем проводится анализ чувствительности – оценка того, как изменение отдельных параметров модели (например, нормативов расхода или сроков поставки) повлияет на итоговую потребность. Это позволяет определить наиболее критичные факторы, требующие непрерывного мониторинга и контроля.
Необходимым условием эффективного прогнозирования является использование специализированного программного обеспечения, реализующего передовые модели и алгоритмы, визуализирующего результаты, обеспечивающего коллективную работу планировщиков. Наиболее продвинутые решения в этой области – системы класса SCM (Supply Chain Management), интегрированные с ERP, но обладающие более мощной аналитикой и оптимизационными возможностями (SAP APO, Oracle SCM, Kinaxis, JDA, O9). Они позволяют строить мультиэшелонные модели цепочек поставок, сквозные прогнозы потребности и запасов по всем уровням (сайтам, складам, производственным линиям), сценарии с учетом ограничений мощностей и логистики.
Ключевые функциональные блоки таких систем – статистическое прогнозирование, объемно-календарное планирование MRP/DRP, оптимизация производственных и логистических планов, имитационное моделирование. Они обеспечивают полный цикл построения прогнозов – от сбора и обогащения исходных данных до выбора лучшей модели, генерации заказов на закупку и отслеживания отклонений факта от плана с оповещениями ответственным. Наиболее продвинутые решения используют алгоритмы ИИ (машинного и глубокого обучения) для непрерывной адаптации параметров моделей к меняющемуся поведению рядов, автоматического поиска значимых факторов и зависимостей.
Для повышения точности планирования прогнозирование потребности должно вестись не индивидуально по отдельным позициям, а в разрезе укрупненных категорий и групп взаимозаменяемых продуктов. Это позволяет сглаживать индивидуальные колебания спроса, использовать более длинные и устойчивые исторические ряды, распределять риски дефицита и избытка запасов внутри категории. Для этого применяются различные техники консолидации и агрегирования потребностей – суммирование по периодам (годам, кварталам, месяцам), продуктовым группам, единицам хранения (паллетам, упаковкам), поставщикам, географии.
Выбор оптимального уровня агрегации зависит от специфики МТР, частоты и регулярности потребления. Для дорогостоящих позиций, материалов с длительным циклом поставки, критичных для качества продуктов, потребность планируется на уровне отдельных SKU (складских единиц). Для дешевых позиций, вспомогательных материалов, канцелярии с высокой частотой потребления разумно укрупнение до уровня категорий или поставщиков. Главное – найти баланс между достаточной детализацией для обеспечения заданного уровня сервиса и приемлемыми трудозатратами на поддержание точности данных в справочниках.
По результатам консолидации прогнозов формируются предложения по объемам и срокам закупок, частоте и способам пополнения запасов в разрезе номенклатурных позиций МТР. При этом учитывается целый спектр логистических и рыночных факторов:
минимальные объемы заказов, кратность партий поставки (вагон, контейнер, паллета);
размер текущих складских запасов, остатки в пути, страховые и сезонные запасы;
ограничения по срокам годности, условиям хранения, транспортировки МТР;
графики планово-предупредительных ремонтов и регламентных работ оборудования;
доступность МТР на рынке, риски дефицита, срыва поставок, роста цен;
оптимальное соотношение затрат на закупку и владение запасами (формула Уилсона);
целевые уровни сервиса по доступности МТР (классификация XYZ, VEN).
На основе этих факторов формируются укрупненные лоты на закупку – консолидированные объемы МТР, выставляемые на тендер для привлечения наиболее выгодных условий от поставщиков. Слишком мелкие лоты ведут к завышенным ценам и транзакционным издержкам, слишком крупные – к риску дефицита и упущенным альтернативам. Оптимальный размер лота зависит от рыночной структуры (числа поставщиков), волатильности цен, стоимости и критичности МТР. Для стратегических материалов практикуется дробление годовой потребности на несколько лотов (квартальных, месячных) для снижения рисков и стимулирования конкуренции. Для некритичных, наоборот, укрупнение под весь объем годовых контрактов.
Ключевой показатель эффективности работы системы прогнозирования и планирования МТР – точность, т.е. процент отклонения прогноза от фактического потребления. Он измеряется отдельно для прогнозов спроса (в натуральных единицах) и денежного прогноза (в закупочных ценах). Целевой уровень точности зависит от волатильности рынка, стабильности производственной программы, надежности поставщиков, и обычно составляет 80-90% для натурального и 95-97% для денежного прогноза (так как ошибки в количестве могут компенсироваться разнонаправленными колебаниями цен). Для повышения достоверности прогнозов применяются механизмы автоматического мониторинга отклонений, генерации управленческих отчетов, эскалации проблем ответственным менеджерам.
Дополнительные КПЭ, характеризующие зрелость системы планирования МТР:
горизонт и гранулярность прогноза (квартал-год, месяц-неделя, SKU/категория);
процент автоматизации, использование продвинутой аналитики;
частота и глубина пересмотра планов исходя из фактических изменений;
наличие сценарного моделирования, оценки рисков, анализа чувствительности;
процент позиций, обеспеченных полными нормативами и спецификациями;
время цикла построения прогноза, загрузка на сотрудника в деньгах/SKU;
связь с системой управления эффективностью, каскадирование показателей.
Подводя итог, можно сказать, что планирование потребности в МТР – это многоаспектный процесс, требующий слаженной работы различных функций (производства, закупок, логистики, ОМТС, ИТ, финансов) и интеграции данных из разнородных источников. Он должен сочетать глубокое понимание рынков и технологий, владение продвинутыми аналитическими инструментами, учет стратегических и операционных бизнес-целей. Его эффективность определяется не только специализированным ПО, но и зрелостью процессов, качеством нормативно-справочной информации, компетенциями планировщиков.
Лучшие практики предполагают уход от "ручных" методов прогнозирования в Excel к продвинутым системам SCM-класса, поддерживающим сценарное моделирование и алгоритмы ИИ. А также смещение фокуса с "гадания на кофейной гуще" к совместному планированию и балансировке спроса/предложения в рамках S&OP процесса. Это позволяет строить планы закупок МТР, по-настоящему синхронизированные с рыночным спросом и ограничениями цепочки поставок, быстро адаптировать их под меняющиеся приоритеты бизнеса.
Интеграция функции планирования закупок материалов и обрудования в единую систему управления эффективностью и рисками цепочки поставок – важнейшее условие повышения устойчивости и адаптивности производственного предприятия в эпоху глобальной турбулентности. А значит, и зона персональной ответственности топ-менеджмента, требующая не меньшего внимания и приоритизации ресурсов, чем управление продажами, производством или финансами. Только так можно превратить планирование снабжения из "чёрного ящика" и головной боли операционного уровня в реальный драйвер конкурентоспособности и создания ценности для клиентов.
.4.
Планирование закупочной деятельности и бюджетирование
Планирование закупочной деятельности – ключевое звено, связывающее прогнозирование потребности в материально-технических ресурсах с их фактическим приобретением и поставкой на предприятие. Качественно разработанный план закупок позволяет не только своевременно удовлетворять производственные нужды, но и оптимизировать затраты, минимизировать риски, повысить прозрачность и управляемость всей цепочки снабжения. Однако построение такого плана – процесс итеративный и многофакторный, требующий балансировки целого спектра параметров – от доступного бюджета и рыночной конъюнктуры до производственного расписания и логистических ограничений.
Фундамент плана закупок – консолидированный прогноз потребности в МТР, выраженный как в натуральных единицах, так и в деньгах, с детализацией по укрупненным группам (категориям) и временным периодам (месяцам, кварталам). Чем точнее и детальнее этот прогноз, чем теснее он связан с планом производства, тем легче транслировать его в конкретные объемы и сроки закупок. Вместе с тем, слепое следование принципу "закупаем ровно столько, сколько просят" не всегда оптимально. Необходимо критически проанализировать целый ряд факторов и найти разумный компромисс между размером минимальной закупочной партии (или грузоподъемностью транспорта), финансовыми и физическими лимитами на запасы, доступностью МТР на рынке, риском их дефицита или удорожания, сезонностью потребления и поставок, ценовыми скидками за объем, затратами на организацию тендеров и администрирование контрактов.
На основе этого многофакторного анализа формируется предварительный перечень закупочных лотов – консолидированных потребностей, которые имеет смысл объединить в одну процедуру исходя из принципов однородности, единства сроков и мест поставки, ограниченности круга потенциальных поставщиков. Оптимальный объем лотов и частота проведения закупок варьируются для разных категорий ТМЦ. Для дорогостоящих, критически важных для бизнеса позиций предпочтительны небольшие лоты с высокой частотой, фиксируемые гибкими рамочными контрактами. Для дешевых, функционально стандартных – крупные лоты, покрываемые долгосрочными контрактами на полную потребность. Для стратегических, узкоспециализированных важно обеспечить резервные источники и страховые запасы. А для волатильных по цене или наличию на рынке оптимально сочетание спотовых и форвардных закупок.
Далее для каждого лота выбирается оптимальный способ закупки – конкурентный, неконкурентный или специальный, в зависимости от целого спектра параметров. Это и уровень конкуренции и прозрачности на конкретном рынке МТР, и наличие рамочных соглашений с предквалифицированными поставщиками, и пороговая сумма закупки, требующая по регламенту проведения конкурса, и организационные приоритеты (скорость, простота, риски), и общая политика работы с поставщиками, и специфика самих закупаемых МТР (типовые или кастомизированные, товары или услуги).
Наиболее распространенные конкурентные способы – это открытый конкурс (тендер), запрос котировок, запрос предложений, конкурентные переговоры. Все они различаются регламентом проведения, критериями выбора победителя (только цена или комплексный факторов), возможностью итеративного изменения условий. Для типовых МТР, как правило, используются более формализованные способы (тендеры и котировки), а для технологически сложных, инновационных – более гибкие (запрос предложений, переговоры). Неконкурентные варианты (закупка у единственного поставщика, из одного источника) применяются в рамках установленных лимитов для срочных, мелких, узкоспецифичных потребностей. А особые процедуры – при закупках у естественных монополий, госорганов, физических лиц.
От выбора способа напрямую зависят и сроки проведения закупки. Открытый тендер – самый долгий путь (1-3 месяца), включающий этапы публичного уведомления, предоставления документации, приема и оценки заявок. Запросы котировок и предложений укладываются в 2-4 недели, но тоже с определенным законодательным минимумом. Закупка у единственного поставщика по рамочному соглашению может занять всего несколько дней. Точные сроки варьируются в зависимости от типа МТР и условий поставки – чем сложнее и дороже продукт, выше риски и длиннее логистическое плечо, тем раньше целесообразно начинать процедуру.
Принципиальный момент – синхронизация сроков закупки со сроками физической поставки МТР на склад и затем в производство. Закупать слишком рано – рискованно из-за "замораживания" оборотных средств в запасах, истечения сроков годности, вероятных корректировок спецификаций. Но и слишком поздний старт чреват дефицитом, авралами, потерей скидок. Оптимальный срок определяется производственным циклом поставщика, временем транспортировки и приемлемым интервалом опережения. При этом важно учесть множество нюансов – режим работы и пропускную способность склада, потребность во входном контроле качества, сертификации, лабораторных испытаниях, графики планово-предупредительных ремонтов и техобслуживания оборудования, вероятность рекламаций и возврата бракованной продукции, условия хранения и сроки годности МТР, насыщенность рынка и наличие товара на складах поставщиков/дистрибьюторов.
Результирующие прикидки по оптимальным срокам закупок ложатся в основу сводного графика тендеров – своеобразную "дорожную карту" для менеджеров по закупке, позволяющую визуализировать загрузку, контролировать циклы закупочных процедур, заблаговременно готовить документацию и согласовывать заявки. Грамотное построение такого графика требует приоритезации закупок критичных и дефицитных МТР, группировки взаимосвязанных лотов в один период, сглаживания пиков нагрузки, встраивания передышек на анализ между волнами крупных стратегических тендеров.
Вы ознакомились с фрагментом книги.
Для бесплатного чтения открыта только часть текста.
Приобретайте полный текст книги у нашего партнера:
