Бережливое производство требует постоянного ритма, но только в краткосрочной перспективе. На практике многие бережливые производства обнаруживают, что спрос на их продукцию в течение года меняется, и поэтому применяют стратегию следования за спросом или комбинированную стратегию, корректируя свои выравненные графики в большую или меньшую сторону для отражения изменения объемов пошагово, месяц за месяцем. Для высокосезонных продуктов попытка поддерживать постоянные объемы производства весь год означает поддержание больших материальных запасов. Это можно будет классифицировать как потери, что находится в явном противоречии с принципами бережливого производства. Это еще один пример необходимости стратегии следования за спросом или по крайней мере комбинированной стратегии. Некоторые бережливые компании стараются «погасить» сезонность продуктами с противоположной сезонной составляющей. Иногда им удается таким путем избавиться от эффекта «сезонности», но что, если контрсезонные продукты вступают в противоречие со стратегией бизнеса? Или не хватает объема? Или это требует больших капитальных вложений?

Мы вернемся к вопросу о таблице плана продаж и операций в главе 12. Там мы рассмотрим особенности форм таблиц, формул и дополнений к тому, что мы уже увидели здесь, включая некоторые идеи о том, как показывать информацию посредством графиков в противовес использованию исключительно таблиц с цифрами, как мы показывали доселе.

Часто задаваемые вопросы

Почему таблицы «производство-на-склад» и «завершение-на-заказ» показывают только запасы готовой продукции или запасы компонентов? Как насчет сырья, материалов и незавершенного производства?

Существуют другие инструменты управления запасами сырья и материалов, а также запасами незавершенного производства: главное календарное планирование, Канбан, планирование потребности в материалах, формирование графиков поставщиков. Эти процессы получают управляющие команды – прямо или косвенно – от плана продаж и операций.

Другая причина в том, что практически невозможно привязать запасы определенного материала к определенным группам продуктов. Определенное сырье может использоваться разными группами продуктов. С другой стороны, если вы в состоянии правильно разделить данные, не будет ничего плохого, если вы в таблице в виде примечания представите и цифры по незавершенному производству и материалам. Главное, чтобы это приносило пользу, а не загромождало таблицу.

Существуют два основных массива исходных данных для объемного планирования продаж и операций – это спрос и поставки. Нужны именно эти цифры, поскольку одной из наиболее важных функций объемного планирования продаж и операций является достижение баланса между спросом и поставками и поддержание этого баланса.

Вход для спроса: прогнозирование продаж

Для многих компаний самая трудная задача в процессе внедрения объемного планирования продаж и операций – преодоление антипатии к прогнозированию. Давайте рассмотрим пять фундаментальных вопросов, связанных с этой проблемой.

Вопрос № 1: К чему заботиться о прогнозе?

Как ни странно, нам до сих пор приходится слышать такой вопрос. Часто он исходит от тех же людей, которые говорят: «В нашем бизнесе прогнозировать бесполезно».

Наш ответ этим людям: «Не говорите глупостей». В бизнесе всегда можно прогнозировать – пусть не совсем точно, но можно. В реальности почти любой бизнес активно занимается прогнозированием. Те, кто может себе позволить не заботиться о прогнозах, – это компании, у которых время, отводимое на выполнение заказа, превосходит суммарное время, требующееся на приобретение материалов и на производство продукта, и при этом они не нуждаются в финансовом планировании. Видели ли вы такие компании?

Проблема многих компаний в том, что люди в операционных подразделениях «прогнозируют» по умолчанию, т. е. они заказывают материалы, которые невозможно быстро доставить, и выпускают продукцию, которую невозможно быстро произвести. Не имея прогноза, они вынуждены гадать. К сожалению, эти люди далеки от клиентов и рынков, они не знают о планах продвижения товаров, изменениях цен, мероприятиях по стимулированию продавцов, они не понимают генеральной линии развития своей отрасли и т. п. Поэтому они опираются на прошлое, а не на оценку будущего своего рынка. Когда дела начинают идти плохо, они утверждаются в своей вере и говорят: «Вы не сможете прогнозировать в этом бизнесе. Видели, что получилось? Я же вам говорил».

Таким образом, получаем правило 1: прогнозирование осуществляется практически в любой компании. Вопрос лишь в том, кто им занимается, на каком уровне и насколько часто. Давайте рассмотрим второй вопрос: на каком уровне делается прогноз.

Вопрос № 2: Где лучше прогнозировать?

Мы не имеем в виду, в каком офисе нужно прогнозировать, как в следующей фразе: «Нужно ли нам собраться для прогнозирования у Джоан или у Дуга? У Джоан лучше вид из окна, а у Дуга лучше кофе». Нет, мы имеем в виду, на каком уровне структуры продукта надо прогнозировать. Возможные варианты представлены на рис. 4.1.

РИСУНОК 4.1

Как насчет того, чтобы прогнозировать на самом верху пирамиды? Очевидно, прогнозирование всего одного элемента – компании в целом – не даст нам ничего. Этого совершенно недостаточно для того, чтобы хоть как-то сориентировать производство и другие службы.

Как насчет того, чтобы прогнозировать в низу пирамиды? Прогнозирование по единицам хранения запасов, SKU (Stockkeeping Unit) по клиентам и по адресу дает максимум детальной информации и дает вам возможность комбинировать и обобщать данные так, как вам будет удобно. Но не торопитесь с выводом, что это лучший вариант. Слишком мелко и слишком детально – тоже нехорошо. Прогнозирование на низшем, наиболее детальном уровне дает большую ошибку прогноза, а не меньшую. Прогнозирование на низшем уровне лишает нас преимущества закона больших чисел, который утверждает, что большие числа прогнозировать легче. Кроме того, прогнозирование на этом уровне значительно более трудоемко.

Одна компания, поставщик винно-водочных изделий, убедилась, что прогнозирование на низшем возможном уровне непродуктивно. Слишком много ненужных деталей. Например, бутылки «Old Loudmouth Bourbon», 750 мл, идущие в Пенсильванию, – это один SKU, а такие же бутылки, идущие в Огайо, – другой, потому что на ящиках – разные ярлыки. Компания поняла, что ей не следует прогнозировать на уровне SKU, а достаточно прогнозировать на уровне бренда/размера упаковки.

Давайте еще немного задержимся на этом примере, чтобы осветить другую сторону вопроса: поставки. Завод отпечатывал свои ярлыки практически с нулевой длительностью цикла. Если выполнялся заказ для Огайо, то печатались ярлыки для Огайо. Это очень хороший пример того, как эффективность производства – в данном случае сверхкороткая длительность цикла – облегчает жизнь прогнозистам. Тут все получилось по принципу: «Планируйте объемы, управляйте номенклатурой». Когда вы можете доделать продукт очень быстро, формируя различие между продуктами в конце производственного цикла, вам можно не прогнозировать номенклатуру и сосредоточиться на прогнозировании объемов.

Так что не надо стремиться прогнозировать на низшем возможном уровне. Часто чем выше, тем лучше. С другой стороны, хранить фактические результаты лучше на самом нижнем возможном уровне, что для некоторых компаний значит хранение данных отдельно по каждому SKU по каждому клиенту и отдельно по каждому адресу. В этом случае данные позволяют наблюдать особенности спроса по отдельным клиентам и при необходимости прибегать к использованию такой детальной информации.

Например, если мы знаем, что в штате Огайо с апреля по июнь ожидается агрессивная акция по продвижению «Old Loudmouth Bourbon», 750 мл, и объем продаж прогнозируется на уровне 300% относительно обычного объема продаж в этот период, мы можем учесть эту информацию в формализованной системе прогнозирования в адекватной и управляемой форме.

Так что вопрос прогнозирования сводится к дилемме: прогнозировать в объемах или прогнозировать на детальном уровне? Наш ответ здесь – да. И это приводит нас к обсуждению того, что некоторые люди называют «лучшим другом прогнозиста».