Прогнозирование логистических процессов в условиях неопределенности

Яхнеева И.В.

Статья в журнале

Российское предпринимательство *
№ 9 (231), Май 2013
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве

Цитировать:
Яхнеева И.В. Прогнозирование логистических процессов в условиях неопределенности // Российское предпринимательство. – 2013. – Том 14. – № 9. – С. 118-125.

Аннотация:
В статье рассматриваются особенности прогнозов логистических процессов и наиболее распространенные подходы к прогнозированию, используемые в международной практике. Приведены результаты исследований, отражающие условия и возможности повышения точности прогнозов.

Ключевые слова: прогнозирование, факторы риска, неопределенность, система поставок



Важность прогнозирования процессов в системах поставок оценивается специалистами неоднозначно. С одной стороны, прогнозирование спроса и предложения позволяет минимизировать ошибки, формируя гибкую систему поставок с высокой скоростью реагирования на изменения внешних факторов. С другой стороны, недостаточная прозрачность систем поставок не обеспечивает высокого уровня точности прогнозов, что, так или иначе, приводит к изменениям параметров потоков и временным или денежным потерям. Тем самым, возникает закономерный вопрос, следует ли использовать прогнозирование и какова может быть эффективность системы с учетом и без учета прогнозов.

Характерные особенности прогнозов

Повышение внимания со стороны компаний к прогнозированию связано с усложнением систем поставок, что обусловлено:

- Расширением масштабов деятельности. Географическая экспансия компаний предполагает взаимодействие с территориально удаленными партнерами, что увеличивает время выполнения заказов, усложняет информационный обмен, оказывает влияние на гибкость системы.

- Изменением ассортимента материальных ресурсов и готовой продукции. Выпуск новой продукции на рынок связан с неопределенностью спроса и сложностью прогнозирования его чувствительности к случайным изменениям. Разнообразие выпускаемых продуктов обусловливает сложность номенклатуры закупок, тем самым усложняется координация и возможности согласования структуры поставок.

-Сокращением жизненного цикла продукции. Увеличение скорости обновления ассортимента приводит к устареванию запасов, росту издержек хранения, снижению стоимости реализации.

Независимо от сложности подхода к прогнозированию процессов в системах поставок, прогнозы характеризуются следующими особенностями:

1) Неточность. Любой прогноз имеет погрешность, поэтому необходимо оценить вероятность его реализации.

2)Горизонт прогнозирования. Как правило, долгосрочные прогнозы имеют меньшую точность по сравнению с краткосрочными, поэтому необходим выбор оптимального периода прогнозирования.

3) Использование опыта и данных прошлого периода. Новые условия и факторы формируют ситуацию, о которой в системе поставок данные могут отсутствовать, что затрудняет прогнозирование. Вместе с тем, имеющийся опыт позволяет предусматривать сценарии развития событий и вариантов реакции, причем обмен опытом между партнерами способствует разработке более реальных прогнозов. Совместное использование данных позволяет повысить точность прогнозирования, к тому же компании могут распределять риск, связанный с прогнозированием. Даже если подобная практика не повысит качество прогноза, она поможет участникам смягчить негативные последствия ошибочных прогнозов и повысить совокупную прибыль.

Перечисленные особенности учитываются при прогнозировании с целью снижения чувствительности системы поставок к различным нарушениям и срывам, обеспечения гибкости и скорости реагирования на колебания спроса или сбои в снабжении.

Практические подходы к прогнозированию

В зарубежной практике распространенным способом составления прогнозов является диапазонное прогнозирование потенциальных результатов. Диапазон служит ориентиром при определении условий контрактов на поставку и разработки плана действий в рисковых ситуациях, что позволяет оценивать решения с учетом неопределенности результатов.

Прогнозирование диапазона возможностей используется для оценки объемов спроса, объемов поставок, определения цен на продукцию, стратегий снабжения, финансового планирования. К примеру, установив диапазон возможных результатов для каждого вида продукции, выявляются значения, вероятность которых превышает 10%, и разрабатывается план действий применительно к каждому варианту. Такое планирование позволяет предусмотреть до 80% потенциальных исходов [3].

Прогноз диапазона может быть использован как составляющая гибких договоров с контрагентами, в частности, с поставщиками. Такие контракты определяют ожидаемый диапазон производительности, что обеспечивает маневренность действий и позволяет увеличивать или уменьшать мощность системы в зависимости от спроса и других условий. На основе таких договоров предусматривается определенный прирост объема выпуска продукции через установленный срок с момента получения соответствующего уведомления. Гибкость можно обеспечить путем распределения мощностей и использования резерва мощности в качестве ресурса, т.е. замены избыточного запаса. Вместе с тем изменение производственных мощностей может быть связано с существенными затратами, что для отдельных сфер экономической деятельности неприемлемо. Финансовое планирование осуществляется с учетом колебаний мощности, вызванных, прежде всего, изменениями спроса. Анализ вероятных финансовых результатов позволяет застраховать себя от возможных потерь и планировать займы, денежную и дивидендную политику.

Диапазон прогнозируемых значений включает неопределенную и предсказуемую части. К примеру, производитель может быть уверен, что реализует свою продукцию при минимальных показателях прогнозируемого спроса, но при этом менее уверен, хотя и подготовлен к удовлетворению максимального спроса. Таким образом, диапазонное планирование делает участников системы поставок подготовленными к отклонениям прогнозных значений от будущих показателей.

При составлении прогнозов в условиях неопределенности и риска могут использоваться два подхода, которые применяются для решения задач проектирования и создания организационных структур, систем и процессов: интегрированный и рассеянный [1].

Интегрированный подход эффективен, когда факторы риска являются общими и для функциональных, и для бизнес-единиц, функциональные и бизнес-единицы высоко взаимозависимы, а также когда инструменты и методы, эффективно применяемые одной единицей, могут легко применяться другими единицами. Риск при этом рассматривается в большей степени как возможность получения новых прибылей, а не как угроза, которой следует избегать. В рамках интегрированного подхода используется общее информационное поле, инструменты, методы и периодические оценки общего профиля риска.

Рассеянный подход применяется, когда факторы риска существенно отличаются для функциональных и бизнес-единиц, а также когда функциональные и производственные единицы работают независимо. При подобном подходе отсутствуют любые направленные усилия по исследованию рисков организации в совокупности или типичные методы, подходящие для всех единиц. Подход позволяет каждой функциональной и бизнес-единице создавать собственное информационное поле, инструменты и методы управления рисками.

Проблемы обеспечения информационной прозрачности системы поставок

Независимо от применяемого подхода к прогнозированию, его результат оказывается неточным, что в итоге приводит либо к созданию излишних запасов, либо к их дефициту. Поэтому одно из решений проблемы лежит не в плоскости совершенствования методов прогнозирования с целью повышения точности прогнозов, а в сокращении дефицита времени выполнения заказа, т.е. несоответствия между временем, которое покупатель готов затратить на ожидание, и фактическим временем выполнения заказа. М. Кристофер указывает, что единственным способом устранения временного разрыва является создание запасов, величина которых определяется на основе прогнозов потребностей рынка [2]. Вместе с тем, если достигается полное соответствие между указанными сроками, потребность в прогнозировании уменьшается или сводится к нулю.

Сокращение временного разрыва может быть достигнуто за счет изменения конфигурации системы поставок (сокращения логистического цикла выполнения заказа) при параллельном увеличении интервала выполнения заказа за счет более раннего получения информации о потребностях покупателя, что требует обеспечения информационной прозрачности системы поставок.

Согласно результатам исследования CSC [5], в котором приняли участие 215 компаний из 20 различных сфер экономики в странах Северной Америки, Европы, Азии, Австралии, 70% компаний обладают информацией о состоянии материального потока от предыдущих звеньев (см. рис. 1). Аналогичное исследование, проведенное среди 52 самарских компаний, показало иные результаты. Так, желание делиться информацией со стороны поставщиков отметили лишь 35,3% участников, что в два раза меньше соответствующего показателя работы зарубежных компаний. Кроме того, клиенты в ограниченном количестве случаев делятся прогнозами спроса, данными контроля запасов и информацией о планах по продвижению. Оценка респондентами качества взаимодействия с партнерами показывает (см. рис. 2), что отсутствие информации от потребителей о времени возникновения потребности в продуктах приводит к необходимости создания запасов, что обостряет проблему дефицита времени.

1

Рисунок 2 отражает оценку участниками исследования CSC прозрачности цепи поставок в прямом и обратном направлении.

Результаты исследований позволяют сделать следующие выводы: 1) большая часть компаний ориентирована на самостоятельный сбор информации из разных источников о состоянии рынка закупок и продаж; 2) более активными в плане информационного обмена являются предыдущие звенья цепей поставок (поставщики), в то время как последующие звенья (покупатели) демонстрируют меньшую открытость и готовность к обмену данными; 3) торговые организации в большей степени готовы делиться информацией с партнерами; 4) интеграция участников обеспечивает максимальную прозрачность системы.

Низкая прозрачность, отсутствие целостного видения системы поставок приводят к большим затратам времени на границах между фазами логистического процесса. Все процессы могут рассматриваться в виде сети взаимосвязанных видов деятельности, оптимизируемой за счет изменения общего времени, но не отдельных временных периодов по элементам. В этой связи интересна теория ограничений Э. Голдратта, которую называют технологией оптимизированного производства (OPT – Optimized Production Technology) [4], согласно которой последовательное расширение ограничений, осуществляемое в рамках управления узкими местами, сокращает общее производительное время при одновременном сокращении совокупных запасов. Это требует пересмотра практики выпуска и поставки материалов поставщиками, поскольку подразумевает сокращение размера партий поставки, даже если это приводит к росту числа переналадок оборудования. Уменьшая разрыв во времени выполнения заказа, система поставок становится менее зависимой от точности разрабатываемых прогнозов.

Вывод

При определении значимости прогнозирования процессов в системе поставок компании выбирают один из двух подходов – ориентация на повышение точности прогнозов либо снижение зависимости от прогнозирования. В зависимости от условий сферы деятельности, степени неопределенности и характера факторов риска может быть выбран определенный подход либо их сочетание.


Источники:

1. Воробьев С.Н., Балдин К.В. Системный анализ и управление рисками в предпринимательстве. – М.: МПCИ, МОДЭК, 2009. – 760 с.
2. Кристофер М. Логистика и управление цепочками поставок / Под общ. ред. В.С. Лукинского. – СПб: Питер, 2004. – 316 с.
3. Шеффи Й. Жизнестойкое предприятие. Как повысить надежность цепочки поставок и сохранить конкурентное преимущество. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. – 301 c.
4. Goldratt Eliyahu M., Cox Jeff. The goal: a process of ongoing improvement. – North River Press Publishing Corporation, 2004. – 384 p.
5. The ninth annual global survey of supply chain progress [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.csc.com/insights/insights/79446-secrets_of_supply_chain_success.

Страница обновлена: 29.03.2024 в 15:44:45