Case Study (кейс) - Модель регулярного балансирования запасов для ведущей компании на рынке FMCG (CS0194-004)

Компания Accenture разработала клиенто-ориентированный инструмент моделирования и поддержки принятия решений по управлению запасами, чтобы помочь компании-клиенту снизить объем запасов и одновременно повысить уровень обслуживания потребителей. 

Когда рыночная доля оказалась под угрозой, а позиции локальных брендов стали ослабевать, эта национальная компания, работающая на рынке FMCG, сосредоточилась на обновлении ключевых брендов, разработке новых продуктов и работе на своем основном сегменте рынка. Угрозы со стороны конкурентов также заставили компанию повысить качество операций своей цепи поставок, действующей в национальном масштабе, и улучшить обслуживание потребителей без дополнительных затрат.

Для выявления наиболее серьезных проблем в цепи поставок с этой компанией работала Accenture. Было решено, что к наиболее важным проблемам относятся точность прогнозов, размеры колебаний запасов, скидки и списание устаревших и избыточных запасов. Было также установлено, что процессы, выполняемые в цепях поставок, не были достаточным образом интегрированы и не имели адекватной информационной поддержке со стороны учетнотрансакционной системы, позволяющей поддерживать основные решения, связанные с цепью поставок. Кроме того, была выявлена возможность улучшить показатели, связанные с требованиями по обслуживанию потребителей.

Для включения в работу цепи поставок лучших процессов и систем была запущена программа преобразований, рассчитанная на 2—3 года, а также применялись управление потребителями и управление трансакциями в масштабе предприятия, требовалось промежуточное решение, которое позволило бы устранить проблемы, связанные с запасами.

Компания Accenture разработала клиенто-ориентированный инструмент моделирования и поддержки принятия решений по управлению запасами, чтобы помочь компании-клиенту снизить объем запасов и одновременно повысить уровень обслуживания потребителей. Модель регулярного балансирования запасов, используя статистические приемы, позволяет вычислять оптимальные уровни запасов на основе нестабильных предложений и спроса в прошлом, частоты пополнения и желаемого уровня обслуживания. Этот инструмент позволяет сравнивать уровни запасов, получаемые на основе статистически обработанных данных, с фактическими и выявлять участки, где можно сократить запасы. Как можно судить по названию, модель регулярного балансирования запасов (IRM, Inventory Rebalancing Model) не только позволяет выявлять возможности сокращения запасов, но и дает рекомендации по повышению уровня запасов, когда это необходимо для выхода на требуемые уровни обслуживания.

Вначале IRM использовалась как диагностический инструмент для оценки преимуществ сокращения запасов и представления их в численное виде, затем - как вариант промежуточного планирования, которым можно воспользоваться, пока организация не будет готова внедрить программное обеспечение для интегрированной поддержки решений, разработанных в i2 Technologies. Организация снизила уровни запасов на 7 млн долл., что уже на начальном этапе реализации проекта позволило ей получить финансовые преимущества за счет более низких уровней запасов. Повысившаяся точность прогноза, достигнутая при помощи IRM, привела к более низким уровням требуемых страховых запасов и как следствие улучшила итоговые финансовые результаты компании. Это также помогло быстро внедрить концепцию статистически определяемых размеров страховых запасов в бизнесе. Эти цифры затем были интегрированы в процессы планирования спроса в | производства, осуществляемые при помощи новой системы.

Мощные возможности моделирования сценариев типа «что, если?», имеющиеся у данной модели, позволяют пользователям изменять частоту пополнения, уровни обслуживания и точность прогнозов, чтобы оценить влияние каждой переменной на запасы, необходимые компании. Новые требования по запасам и связанные с этим возможности их снижения задаются на основе вводимых исходных данных. Этот инструмент полезен для количественного представления результатов изменения частоты поставок, уровне обслуживания и точности прогнозов и их влияния на уровень запасов. Компания Accenture с тех пор неоднократно воспользовалась этим инструментом, выполнив заказы ряда клиентов по всему миру, чтобы выявить возможности сокращения запасов за счет выбора на основе статистики размера страхового запаса. Пример части программы показан на рис. 2.8.4.

Рис. 2.8.4. Модель регулярного балансирования запасов (IRM), разработанная Accenture (скрин-шот)

Алгоритм статистически определяемого страхового запаса, использованный в этой модели, основывается на экспоненциальной аппроксимации нормальной плотности распределения уровня запасов.

Источник: Управление цепями поставок. Справочник издательства Gower / Под ред. Дж. Гатторны (ред. Р. Огулин, М. Рейнольдс); Пер. с 5-го англ. изд. - М.: ИНФРА-М, 2008. – XXXIV. - С. 253-255 (670 с.)