сокращение lead-time

Сокращение lead-time с помощью методологии DDMRP. Три примера

Во время дискуссий о DDMRP часто возникает вопрос: Как, внедряя программное обеспечение, мы можем сократить lead-time? Ответ в том, что сокращение lead-time происходит не из-за волшебного программного обеспечения, а благодаря изменениям в управлении вашим потоком материалов и информации. Программное обеспечение облегчает это благодаря эффективному размещению точек рассоединения и расчета эффективного lead-time.

Богатство в вашей команде уже есть — это опыт. Вам не нужно покупать программное обеспечение для этого, просто понаблюдайте. «Учиться видеть» – это выражение знакомо тем, кто практикует Lean…

Одной из сильных сторон внедрения методологии DDMRP является первый шаг — стратегическое позиционирование точек рассоединения.

Мало тех, кто перед установкой программного обеспечения занимается перепроектированием операционной модели. Сколько внедрений ERP-систем начинается с этапа 1: «Мы переносим в новую ERP все то, что делали до сегодняшнего дня». И так как внедрение  — процесс длительный и дорогостоящий, зачастую мы так и остаемся в этом первом этапе.

Как изменить дизайн операционной модели? 

Обычно это довольно просто:

  •         Соберите команду, которая знает ваши процессы и понимает поток.
  •         Составьте карту своих потоков (на макроуровне).
  •         Расположите реалистичные сроки выполнения в соответствии с вашими процессами и ожиданиями ваших клиентов.
  •         Определите общие полуфабрикаты и сырье
  •         Визуализируйте свой поток со всеми целями, способами их достижения и управления, в единый легко доступный процесс 

Иногда успехи в сокращении lead-time появляются без каких-либо изменений в структуре, остается только вопрос преобразования их в операционные процессы и планирование.

Возьмем несколько примеров из недавних проектов

  1. Производитель медицинских приборов

Завод собирает различные медицинские приборы, часть которых изготавливается на склад, а остальные – по специальному заказу. Сама сборка относительно проста и выполняется в течение нескольких часов. Но процесс контроля качества и выпуска занимает достаточно много времени. Сборка и выпуск занимает 4 недели. Сборки включают в себя большое количество компонентов и сборочных деталей.

До внедрения DDMRP, lead-time пополнения запасов готовой продукции, или изготовления на заказ, составлял примерно 3 месяца. Но почему так долго, целых 3 месяца, если сборка и выпуск занимает всего 4 недели? Их ответ был таким: «Потому что мы не уверены, что детали готовы к сборке, поэтому у нас есть 6-недельный MPS (план производства), чтобы обеспечить поставку деталей».

После установки буферов DDMRP, lead-time сократился в 2 раза. Время выполнения заказа составляет всего 5 недель, вместо 10. Когда команда уверена в своих силах, появляются новые возможности для сокращения lead-time.

  1. Производство деталей

Завод собирает различные виды деталей для бытовой техники.
На первом этапе процесса производства деталей общего назначения, диапазон последовательности этапов машинной и внешней обработки может включать в себя 15 операций. На втором этапе процесса эти компоненты используются для производства готовых изделий, включающих в себя сборку, обработку или операции разделения. В этом случае клиентский спрос покрывается имеющимся запасом.

Ранние стадии производственного процесса очень ограничены с точки зрения мощностей. Поэтому идея рассоединить процесс с запасом полуфабрикатов, после обработки, остается невозможной. Поэтому, запасы готовой продукции были рассчитаны на lead-time пополнения, составляющий 16 недель. Это, в свою очередь, приводило к высокому уровню запасов готовой продукции. Соответственно, полуфабрикаты должны были быть немедленно готовы к обработке и конечной сборке, чтобы их можно было перевести в запасы готовой продукции.

Какой был достигнут эффект в результате пересмотра процессов? Lead-time пополнения запасов готовой продукции был сокращен с 16 до 4 недель.

Запасы готовой продукции резко снизились, а начавшийся процесс обработки позволил нарастить запас полуфабрикатов, в которых компания остро нуждалась.

  1. Производство упаковки

Завод по производству гофроупаковки снабжается от распределительного центра. Lead-time пополнения запасов составляет 4 недели. Это фиксированный срок, предназначенный для стабилизации заводской нагрузки.

При рассмотрении первых аналитических графиков сразу же выяснилось, что историческое уравнение сальдо потока с существующей моделью управления находится примерно на 50% от буфера, тогда как оно должно было находиться на уровне зеленой зоны.

-Хм, вы уверены, что у вас есть четырехнедельный срок? — спросил консультант.

— У нас не хватает мощностей для покрытия четырехнедельных потребностей, поэтому каждую неделю я делаю только срочные задачи, чтобы покрыть потребности текущей и следующей недели.- ответил менеджер по планированию.

— Это значит, что lead-time, на самом деле, две недели?

— О да, ты прав, давай изменим это.

Теперь завод работает с 2-недельным lead-time, без стрессов и чрезвычайных ситуаций. Также снизились запасы на распределительном центре с 4 до 2 недель, а график производства на заводе стабилизировался. Больше нет «замораживаний» на 4 недели.

Десятки похожих примеров можно было добавить сюда, и многие из них вы найдете в опубликованных кейсах на нашем сайте: https://abmcloud-news.com/kejsy/
Это не магия. Это здравый смысл и критический подход к решению задач ваших команд на работе, при поддержке соответствующего программного обеспечения. 

 

Эффект хлыста

“Эффект хлыста” в цепи поставок и дорожная пробка. Что общего?

Что такое «эффект хлыста»? Специалисты по управлению цепями поставок очень хорошо знакомы с данным эффектом. Малейшее изменение спроса в конце цепи может вызвать большие колебания в начале, и наоборот, небольшие задержки в начале, могут привести к катастрофе для партнеров далее по цепи. Также, эти колебания создают искажения в цепочке поставок, что приводит к дефициту, излишним запасам и увеличению расходов. Даже если вы не специалист в данной сфере, я думаю, вы также испытывали такой эффект, только он называется иначе: «дорожная пробка». Разве вы ни разу не застревали в пробке без каких-либо серьезных причин?

Ниже видео-эксперимент, где показано, как по круговой дороге появляются такие призрачные пробки.

https://www.youtube.com/watch?v=Rryu85BtALM

В 2017 году MIT повторил такой же эксперимент, но поставил один автомобиль, который оснащен адаптивным круиз-контролем. Оказалось, что добавление этого единственного буфера в систему ослабило волну от «Эффекта хлыста» и пробка фактически исчезла.

Эффект хлыстаПодробная информация об этом эксперименте здесь: 

https://www.technologyreview.com/s/607841/a-single-autonomous-car-has-a-huge-impact-on-alleviating-traffic/

https://arxiv.org/pdf/1705.01693.pdf

Похожий эксперимент проводила компания Ford и университет Vanderbilt в 2018 году:

https://www.youtube.com/watch?v=2GYfXxVn2Oc&feature=youtu.be

Как «эффект хлыста» относится к Demand Driven?

Итак, запас и временные буферы, реализованные в операционной модели Demand Driven, ведут себя очень похоже на адаптивный круиз-контроль: когда буфер становится пустым или, наоборот, переполненным, действия в буфере осуществляются легко и органично, чтобы правильно отрегулировать темп.

Рассмотрим пример без участия модели Demand Driven.
Существует магазин “А”, где на прилавках стоит продукция, с примерно одинаковыми поставками и потреблением. В один момент происходит внеплановый одноразовый пиковый заказ, который связан не с сезонностью или акцией, а с решением скупиться на 6 месяцев вперед, на большую компанию. Магазин “А” решил, что его постоянный спрос увеличился и в следующий раз делает заказ намного больше, нежели обычно. Плюс еще дополнительный объем про запас, у своего поставщика.

Поставщик “Б”, в свою очередь, не знает что здесь был лишь разовый спрос и не знает что в этом заказе вложен еще страховой запас, поэтому передает увеличенный заказ производителю и добавляет еще объем на запас, от себя, чтобы быть готовым к будущему увеличенному спросу (которого по факту не будет).

Завод-производитель “В”, увидев более объемный заказ, также думает про увеличение спроса. Так как для него — это все один заказ и он не знает что там заложен «страховой запас» для всех по цепи поставок. Завод увеличивает мощности производства, для того, чтобы вовремя покрыть весь спрос и сделать дополнительный запас для себя на будущее.

Какой результат? Все без исключения по цепочке поставок получают свои заказы и страховку. Дополнительный спрос, со стороны конечного потребителя отсутствует и весь товар лежит на полках и складах магазина нетронутым. У поставщика “Б” та же ситуация: продукция занимает складское место и никому не нужна, а производство простаивает, так как запасов хватает еще на долгое время. В данной ситуации, вся цепь, по конкретной товарной продукции стоит, пространство занято, в запасах заморожены финансы, которые можно было бы использовать в другие направления. Это и есть возникновение “эффекта хлыста” или же так называемая “пробка”. Только она состоит не из машин, а из производственных запасов.

Итоги:

Концепция Demand Driven MRP помогает определить точки разрыва зависимостей и поставить в определенных местах буферы запасов. Вам не нужно размещать буферы повсюду. Вы вставляете их только в нужные места, чтобы ослабить вариабельность,  восстановить и защитить поток материалов и информации, а также высвободить инвестиции. Таким образом вы сможете погасить “эффекта хлыста” по цепи поставок раз и навсегда.

И, следовательно, у водителей гораздо меньше стресса. Попробуйте! (я имею ввиду, адаптивный круиз-контроль😉).

Читайте подробный кейс о том, как производителю кормов для животных (компании Kormotech) удалось остановить «эффект хлыста» и добиться других ключевых результатов с помощью концепции Demand Driven MRP: https://abmcloud-news.com/portfolio/kormotech/

ИНСТРУМЕНТ ПЛАНИРОВАНИЯ S&OP

Новый взгляд на инструмент планирования продаж и операций S&OP

S&OP это ежемесячный интегрированный процесс управления бизнесом, который позволяет руководству сосредоточиться на ключевых факторах цепи поставок. А именно: на продажах, маркетинге, производстве, управлении запасами и внедрении новых продуктов.

Во многих компаниях процесс планирования продаж и операций (S&OP) нацелен на создание тактических планов и показателей. Они, в свою очередь, позволяют достичь согласованности между участвующими командами, продажами, операциями и финансами. Данные показатели разделяются до уровня SKU и загружаются в ERP в качестве основного производственного графика.

В таком случае… все идет не по плану! Фактические продажи отличаются от прогнозов, появляются производственные проблемы, и наш консенсус разрушен. Вы можете сказать: «Не проблема! S&OP — это ежемесячный процесс: мы будем обновлять план на следующий период, в котором будем перестраивать его по сравнению с предыдущим планом».

Но это утомительно, не так ли?

А что, если взглянуть на S&OP с новой точки зрения, то есть подготовить компанию к изменениям, с которыми она может столкнуться? Речь идет не о едином плане, а о рассмотрении возможных сценариев, с которыми компания может столкнуться в ближайшие месяцы: оптимистичные или пессимистичные прогнозы спроса, а также риски мощностей или поставок.

Как ежедневно исполнять свои обязанности в соответствии с возможными сценариями будущего, указанными в S&OP?

В компании на уровне процесса S&OP вводится 3 возможных сценария: реалистичный, оптимистичный (например, руководство видит возможность повышения уровня продаж) и консервативный (продажи могут снизиться).
Что может в этом случае сделать модель Demand Driven Operational Model?

  • Операционная модель позволяет прогнозируемое число автоматически преобразовывать в диапазон возможностей;
  • Затем данный диапазон можно сравнить с диапазоном прогноза, чтобы определить, достаточен ли диапазон возможностей;
  • Если спрос выше, тогда буферы имеют безопасность, если ниже, то подверженность излишку ограничена;
  • Если диапазон недостаточен, в таком случае можно рассмотреть корректировки через блок настройки.

Через блок настроек мы задаем некий прогнозируемый сценарий: какие продажи могут быть в будущем. Далее рассчитывается буфер в динамике:

  1. Если ситуация пойдет по сценарию, как мы планировали, то у нас появится некий диапазон возможностей.
  2. Если у нас воплотился консервативный сценарий, и продаж стало меньше, то у нас появляется максимальное обеспечение запасов.
  3. Если воплотится оптимистический сценарий и продаж будет больше, это приведет к запасу под макс. спрос.

Вам необходимо протестировать операционную модель, чтобы убедиться, что она будет быстро реагировать в ожидаемых рабочих диапазонах. Затем необходимо смоделировать поведение компании в соответствии с продуманными сценариями, а также работать над исключениями, чтобы скорректировать параметры контрольных точек и буферов, которые будут подвергаться риску. Все вышеуказанные задачи реализованы в модуле Demand Driven S&OP.

Итоги:

Реальная правда в том, что будущее нам не известно, а ИДЕАЛЬНОГО плана не существует! Вы можете только определить рабочие диапазоны, сценарии и горизонты, среди которых вам придется выбирать.

“Принять изменения и адаптироваться” —  Demand Driven Institute

Приглашаем вас пройти комплексное онлайн-обучение Demand Driven Leader. Дата: 25-27 ноября. Время: 10:00-14:30. Участие платное.
В чем суть обучения? На курсе вы научитесь правильно планировать и управлять цепями поставок на стратегическом уровне. После обучения вы поймете, как внедрять и поддерживать операционную модель, управляемую спросом (Demand Driven Operational Model), включая настройку параметров с помощью Demand Driven S&OP. Комплексная программа будет полезна ТОП-менеджменту производственных компаний, менеджерам по планированию и по цепям поставок.

Не пропустите, уже этой осенью: https://abmcloud-news.com/events/demand-driven-leader/

 

ЦЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ЦЕПЯМИ ПОСТАВОК

Принятие правильных решений на «перекрестке» как главная цель управления цепями поставок

Недавно у меня была важная встреча с клиентом в 9 утра в переполненном городе. Обычная поездка должна была занять 20 минут, поэтому я решил уехать в 8:00. Часто возникает вопрос: сколько времени должно быть в запасе? Ответ: зависит от обстоятельств… Так как встреча была очень важной, а город я знал плохо, поэтому я выбрал 40 мин. запаса для поездки, которая обычно занимает 20 минут.

По дороге программа Waze с гордостью показал мне, что я приеду в 8:21 утра. Это круто, я смогу пообщаться с несколькими важными людьми перед встречей. Но позже приезд перенесли на 8:29, потом на 8:38, потом на 8:42, потом… В конце концов, я прибыл в пункт назначения в 8:54, как раз вовремя — продемонстрировав свое мастерство в определении размеров временного буфера, несмотря на несколько холодных потов в пути.

Давайте посмотрим. Я использовал сложные алгоритмы Google, которые точно рассчитали время моего прибытия в 8:21, как я мог так заблуждаться? Обратите внимание, если бы объявили время прибытия через 8ч. 21мин. 34сек. — хм, я уже мог бы в этом засомневаться.

Слишком уж точно, чтобы верить этому.

Если бы Waze был честен, объявленное время прибытия должно было быть «между 8:30 и 8:55». Удовлетворил бы меня этот ответ? Наверное, нет, так как мы так привыкли работать с точным временем. Если смотреть правде в глаза, нас не устраивает неопределенность и двусмысленность.

Кстати, Waze нельзя назвать честным или нечестным. Waze применяет правила расчета, и его главная задача — указывать мне правильное направление при изменении условий движения. Важно то, как я подстраиваюсь под свой маршрут, но время моего прибытия в пункт назначения может измениться.

Разве это не главная цель управления нашими цепями поставок? Предвидеть ряд возможностей и помочь нам принять правильное решение на каждом перекрёстке? Модель Demand Driven Operational Model позволяет это сделать.

Demand Driven Operational Model и ее главные функции

В чем суть данной модели? Demand Driven Operational Model — это операционная модель, основанная на потоке. Данную модель разработал международный институт Demand Driven Institute. DDOM сочетает в себе элементы MRP, DRP, Lean, Теории Ограничений, Factory Fhysics и 6 Sigma.

Главные функции операционной модели:

  1. Сопоставляет операции согласно фактическому спросу. 
  2. Стратегически размещает точки деления для сокращения времени выполнения заказа и уменьшения вариабельности.
  3. Стратегически размещает контрольные точки для синхронизации расписания.
  4. Защищает точки деления и контроля с помощью буфера запаса, времени и емкости. 

DDOM помогает снизить степень влияния прогноза. Ведь очень трудно управлять операционной моделью на основании прогноза. А повысить ее точность невозможно, даже имея в команде первоклассных специалистов и самые передовые технологии.

Рассмотрим пример, связанный с мощностями. Прогнозирование потребления приводит к тому, что с некоторой периодичностью мне необходимо будет ставить что-то в производство, также у меня будут задействованы определенные рабочие центры.
управление цепями поставок
К чему это приводит? Черные столбцы на графике показывают, как растет загрузка мощностей. Так как наши мощности достаточно фиксированные, то можно заметить, что через 6-7 недель (к примеру) наших производственных мощностей будет не хватать, чтобы удовлетворить входящий спрос. Поэтому, на данный момент (заранее) есть возможность правильно отреагировать на данную ситуацию. А именно, вывести еще одну смену или доставить оборудование. Это поможет реализовать будущий сценарий, который мы себе заранее запланировали. Кроме того, разница между верхним пределом наших мощностей и тем, как они на самом деле будут загружены — это есть диапазон OTIF (диапазон возможностей).

Итог: с помощью модели Demand Driven Operational Model мы имеем возможность вовремя отреагировать не непредвиденные события и изменить будущую ситуацию.


Приглашаем вас на цикл из 3 вебинаров,
где вы научитесь ориентироваться в VUCA-мире и возьмете курс на построение новой модели управления бизнесом на операционном уровне — Demand Driven Operational Model. После 3 дней обучения вы определитесь, почему стоит внедрять такой инструмент как S&OP, а также поймете, чем методология DDMRP отличается от привычных нам подходов, и каким образом ее применять в самом обширном сегменте рынка — отрасли FMCG.

7 основных тем из цикла:

1 | Модель управления компанией Demand Driven Adaptive Enterprise. Введение.
2 | 9 главных допущений в операционной модели Demand Driven
3 | Введение в Demand Driven S&OP
4 | Адаптивный S&OP. Принятие изменений и управление адаптацией
5 | Четыре инновации от Demand Driven MRP
6 | Влияние Demand Driven на FMCG отрасль
7 | Программный продукт и реальные бизнес-кейсы

Участие бесплатно. Регистрация: https://bit.ly/33xANDU

ВЫБОР МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ

Правильный выбор модели управления запасами

Как не производить больше, чем необходимо?

Слово PUSH означает толкать, слово PULL означает тянуть. В управлении потоками антагонизм «выталкивай/вытягивай» существует с момента появления методологии Бережливого производства (Lean). Именно тогда классическая система, поддерживаемая IT-системами на основе MRP (Material Requirements Planning), получила альтернативу в форме философии Бережливого производства.

Мир разделился на два лагеря, сражающихся друг с другом без необходимости. Не будем подробно обсуждать различия между этими двумя подходами.
MRP — устаревшее решение, которое было создано в 1960-х годах. С тех пор многое изменилось — и, к сожалению, MRP не успевает за меняющимся миром.

Как производить? Lean, TOC или DDMRP?

LEAN и PULL чаще становятся синонимами, благодаря их гласности и эффективности,. На практике существуют несколько других вытягивающих систем или смешанных решений, среди которых: DBR (Drum Buffer Rope), модель из TOC (Theory of Constraints), известную как Теория ограничений, и DDMRP (Demand Driven MRP).

DDMRP использует мировые практики MRP, Lean и TOC. Наверное, слишком много аббревиатур. Важно то, что если мы хотим, чтобы наша модель управления запасами была эффективна и соответствовала потребностям наших клиентов, то модель выталкивания перестает быть актуальной. Альтернативой, похоже, является система вытягивания. Тем не менее, прежде чем мы будем использовать методы Бережливого производства и методы вытягивания потока, нам необходимо решить несколько важных стратегических задач.

Что не так с методом выталкивания?

Система выталкивания – это некая слепая модель, основанная на прогнозировании, которое из-за отсутствия доступа к нужной информации больше напоминает гадание. Стратегия выталкивания основана на том, что мы производим, основываясь на прогнозах, предполагая, что товар «продается». До тех пор, пока у сотрудников есть работа, а машины работают, мы удовлетворены.

Это спокойствие заканчивается, когда выясняется, что товар поступает на склад и … остается там, так как прогноз был недостаточно точным. Именно на этом этапе начинается креативность отделов продаж, которые пытаются «ликвидировать» товар. К сожалению, такая творческая деятельность заставляет идти на компромиссы (например, скидки), а это означает, что высокие продажи (движимые производством) не приводят к максимизации прибыли (чистым продажам).

Несмотря на креативный отдел продаж и позитивные итоговые результаты, — существует риск, что успехи будут недолговечны, а их невидимая цена станет очевидной со временем. Вождение на автопилоте возможно, но проблемы возникают, как только на дороге появляются повороты и препятствия.

Эта модель управления запасами называется «Выталкивание и Продвижение», то есть, вначале проталкивают процесс производства, затем рекламируют продукцию для генерации продаж. В любых условиях работа в системе Выталкивания становится сложной моделью. Текущие рыночные реалии усугубляют эту сложность,
а растущая глобальная конкуренция и ожидания клиентов увеличивают риски и делают эту работу невозможной. Исключения подтверждают правило.

Новая модель управления запасами как новый способ мышления

«Выталкивание/Вытягивание» вторично. Одного метода вытягивания может быть недостаточно, иногда стоит использовать метод выталкивания. Проблемы постоянно меняющейся бизнес-среды еще больше подчеркивают необходимость стратегического мышления, то есть, эффективного принятия решений с учетом рыночных данных и фактов. Крайне важно определить ваше конкурентное позиционирование, а также спроектировать позиционирование ваших материальных ресурсов.
Этот процесс называется ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ. 

Позиционирование 

Позиционирование — сознательное принятие определенной позиции. Это создание основы, реализация надежной модели, которая позволяет как атаковать,
так и защищать. ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ — это первый шаг в инновационной методологии DDMRP.
Все знают, что эффективный бизнес – это баланс между атакой и обороной. Хотя часто говорят, что некоторые баскетбольные команды NBA выигрывают
либо в обороне, либо в нападении, в долгосрочной перспективе они выигрывают и с тем, и с другим, потому что точно так же, как левая сторона не может существовать без правой, нам нужна атака и оборона — две стороны одной медали.
DDMRP основан на непрерывности потока. Его правильная конструкция, благодаря позиционированию, требует защиты от непредвиденных обстоятельств.

Защита потока

Процессы подвержены влиянию волатильности и нестабильности, источники их внешние и внутренние. Этот процесс называется ЗАЩИТА ПОТОКА. Часто мы ищем врага на горизонте, а враги прячутся в наших рядах. Поэтому ЗАЩИТА ПОТОКА защищает от препятствий, которые мы создаем непреднамеренно во время процесса.

Вытягивание 

Вытягивание — это более правильное решение. Клиенты становятся все более непредсказуемыми, а их потребности — спонтанными и эмоциональными. Остановка всей производственно-логистической системы до тех пор, пока подтверждение (заказ) не станет рациональным, не покажет экономическую эффективность. Остается найти ответ на вопрос «Как?»
Классическая методология «Бережливое производство» имеет ряд преимуществ, но у нее есть и недостатки. Интересно сочетать передовой опыт инновационным образом, так как это создает совершенно новое и более мощное решение. Это и есть подход Demand Driven с использованием метода управления запасами DDMRP.

Итоги:

  1. Забудьте о Выталкивании и Продвижении
  2. Откажитесь от MRP
  3. Перестаньте совершенствовать прогнозы
  4. Работайте на долгосрочную перспективу
  5. Начните ПОЗИЦИОНИРОВАТЬ, ЗАЩИЩАТЬ и ВЫТЯГИВАТЬ
  6. Думайте и планируйте — вы стратеги
  7. Используйте математику – для проверки
  8. Защищайте то, что построили
  9. Будьте ближе к клиенту

DDMRP — это планирование материальных потребностей на основании фактического спроса. Методология представляет собой преобразование подхода Выталкивание и Продвижение в инновационный подход: ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ, ЗАЩИТА И ВЫТЯГИВАНИЕ.

Прочитайте кейс о том, как коммпании Jamestown Container Company, производителю гофроупаковки, удалось повысить операционную прибыль в 3 раза с помощью внедрения новой модели управления запасами DDMRP: https://abmcloud-news.com/portfolio/jamestown-container-company/

Автор статьи: Александр Сосновский.
https://aleksandersosnowski.com