Управление производством и материальными запасами в век ЭВМ (стр. 11 )

Руль	Неделя
Размер партии = 150 ед.
Срок выполнения заказа = 4 недели	1	2	3	4	5	6	7	8
Предполагаемая потребность	40	30	0	0	0	70	0	110
Планируемое поступление	150
Наличие	50	10	-20	130	130	130	60	50	-50
Планируемое оформление заказа	150

Рис. 2. Интервальная система ППМ — скорректированный заказ на рули

Это и явилось простым на первый взгляд достижением в подходе к календарному планированию. Ведь раньше и не приходило на ум, что система заказооборота способна постоянно обновлять графики подачи уже заказанных материалов. Оно послужило началом «планирования очередности» — основы разумного современного управления производством и запасами. Без эффективного планирования очередности невозможно ни эффективное планирование производственных мощностей, ни регулирование мощностей и очередности.

Это была простая идея. Но она произвела переворот в представлении о возможностях, заложенных в управлении промышленной компанией. Даже сегодня большинство работников, занятых регулированием производства и запасов, считают ППМ методом расчета деталей, необходимых для сборки. Фактически это инструмент для постоянного обновления и уточнения сложной взаимозависимости очередности работ в промышленной компании. Вначале ЭВМ использовали для автоматизации существующей системы. Затем натолкнулись на новый подход к планированию и регулированию производства и запасов.

Зависимое и независимое планирование очередности

Обычно считали, что система регулирования запасов — это нечто самостоятельное по отношению к регулированию производственного процесса. Система регулирования запасов отвечала за заказ материалов, система регулирования производства — за диспетчеризацию и некую примитивную форму календарного планирования и расчетов загрузки. В некоторых компаниях применяли системы с точкой заказа, в других — ППМ. Но конкретизация по интервалам оказалась непрактичной в условиях ручной системы, так как она требует слишком много писанины и расчетов при большом числе наименований и частом обновлении данных. На практике ни система с точкой заказа, ни примитивные формы ППМ не могли обеспечить эффективное планирование очередности. В этом можно легко убедиться на примере компаний, применяющих любой подход (даже с использованием ЭВМ). Диспетчеры затрачивают здесь большую часть времени, пытаясь установить, какой материал действительно нужен, а затем пытаясь протолкнуть его, обычно внося при этом неразбериху.

В условиях ручной обработки данных система с точкой заказа или ППМ фактически сводилась к «системам выдачи заказов». Должна была существовать неформальная система, которая на деле определяла, какие наименования более всего необходимы в данный момент. Следовательно, не имело значения, какой применялся метод. При внедрении ЭВМ стало важно использовать соответствующий метод для соответствующей цели. В 1965 г. д-р Джозеф Орлицкий из компании «ИБМ» предложил принцип «независимого/зависимого спроса», который гласит: система с точкой заказа должна применяться только для наименований с независимым спросом, тогда как ППМ следует применять для наименований с зависимым спросом.

Наименований с зависимым спросом имеется значительно больше, чем с независимым спросом. Спрос на комплектующие детали, узлы, сырье, полуфабрикаты — на все то, что используется для изготовления чего-либо другого, зависит от времени и количества изделий, в которые они входят. Лишь на готовые изделия, ремонтные материалы, не используемые в текущем производстве, электричество и т. д. спрос независим. Но спрос не может считаться полностью независимым, когда речь идет о тех ремонтных материалах и готовых изделиях, которые хранятся в запасе для последующего снабжения региональных складов компании. Следовательно, метод ППМ находит гораздо более широкое применение, чем система с точкой заказа.

Но к такому выводу трудно прийти, читая литературу по вопросам управления производством и запасами. Выпускается книга за книгой по управлению запасами, в которых ППМ даже не упоминается. Внимание неизменно сосредоточено на точке заказа. Основной причиной является, несомненно, то, что в 60-х годах наблюдалось сильное увлечение усложненными методами. Все нематематическое, подобно ППМ, рассматривалось как нечто плоское и серое. В системах с точкой заказа можно было применить статистические методы, поэтому им и уделяли наибольшее внимание профессора университетов, большинство консультантов, специалисты по исследованию операций и управлению, а следовательно, многие специалисты по обработке данных. Было установлено, что на протяжении многих лет существовала обратная зависимость между соотношением литературы по вопросам точки заказа и ППМ и соотношением возможностей применения указанных методов.

В течение многих лет системы, основанные на точке заказа, использовались там, где более эффективным было бы ППМ, и результаты соответственно были хуже возможных. Чтобы уяснить это, рассмотрим небольшой пример. Предположим, что спрос на какое-либо наименование за истекшие шесть месяцев составил 120 ед., а срок выполнения заказа — три недели. Точка заказа устанавливается на основе спроса в течение срока выполнения заказа плюс страховой запас. При спросе 20 ед. в месяц и приблизительно 5 ед. в неделю спрос в течение срока выполнения заказа составит 15 ед. Предположим, что страховой запас установлен в размере 8 ед. Следовательно, точка заказа равна 23 ед..

Вчера в наличии имелось 70 ед., но внезапно запас сократился на 60 ед. Уровень запаса теперь ниже точки заказа, и необходим заказ на пополнение. Главный вопрос теперь — когда. Когда потребуется материал? На первый взгляд при еженедельном потреблении 5 ед. запаса хватит в лучшем случае на две недели. Если спрос выше среднего, то запаса не хватит и на этот срок. Как правило, лицо, ответственное за этот участок работы, даст заказ с пометкой «срочно» и попросит, очевидно, исполнения на следующей неделе.

Месяцы
1	2	3	4	5	6
Спрос на велосипеды	20	20	20	20	20	20
Спрос на кривошипный механизм	60	0	0	60	0	0

Рис. 3. Спрос разового характера, обусловленный графиком сборки

Взглянув на Рис. 3, можно убедиться, что этот компонент фактически не понадобится в течение трех месяцев. Этот спрос зависит от графика изготовления велосипеда Данная марка, спрос на которую равен в среднем 20 в месяц, выпускается партиями по 60 штук. Следовательно, спрос на компоненты нижнего уровня носит партионный характер, и вопрос заключается не в том, сколько потребуется в среднем, а в том, когда будет изготовляться партия более высокого уровня.

Выше использован пример изделия, подлежащего сборке, но имеются многие другие разновидности материалов, спрос на которые носит зависимый характер. Возьмем, к примеру, компанию, имеющую прифабричный склад, который питает ряд принадлежащих компании региональных складов. Спрос на изделие, хранящееся на прифабричном складе, приобретает зависимый характер, и учет его движения должен быть построен так, чтобы была видна взаимосвязь между запасами на региональных складах и прифабричном складе.

Некоторые компании производят простые, однодетальные изделия, но из полуфабрикатов. Рассмотрим компанию, выпускающую накладки для автомобильных тормозов. Это типичное изделие такого рода. Поскольку с его изготовлением связаны значительные подготовительные операции, включая время наладки, производится полуфабрикат, который хранится в запасе и по мере необходимости поступает на обработку. Из одной заготовки можно произвести до 12—15 разновидностей конечного изделия путем варьирования метода механической обработки (сверление и т. д.). Это не многодетальное изделие, подлежащее сборке, но спрос на полуфабрикат зависит от потребности изготовления конечного изделия; поэтому предпочтительнее прогнозировать момент необходимого пополнения запаса полуфабриката на основе предсказания срока изготовления конечного изделия, а не основе оценки среднего расхода.

Как подтверждают приведенные примеры, система, основанная на точке заказа, не может дать ответа на вопрос: «Когда потребуется материал?» Некоторые утверждают, что этого от системы и не требуется. От системы «ожидают, что она обеспечит постоянное наличие материала, когда бы он ни был нужен». Теория управления запасами на основе точки заказа неизменно исходит из того, что, когда мы оцениваем спрос в течение срока выполнения заказа, имеется элемент неопределенности и маловероятно, чтобы все наименования все время имелись в наличии. Труды по указанному вопросу изобилуют описаниями статистических методов определения величины страхового запаса, необходимого для того, чтобы с различной степенью уверенности оградить себя от «дефицита» (некоторые простые методы рассматриваются в § 10). Интересно отметить, что авторы, часто описывающие сложные статистические методы определения величины страхового запаса, обычно упускают из виду другую принципиально важную статистическую зависимость. Для иллюстрации рассмотрим еще один пример.

Предположим, изделие собирается из компонентов А, В, С и т. д. Допустим, вероятность того, что А имеется на складе в любой нужный момент, равна 0,9 Предполагается, что вероятность для В также равна 0,9. Из элементарной статистики известно, что вероятность наличия одновременно А и В равна 0,81, то есть произведению 0,9 X 0,9. Вероятность наличия А, В и С в один и тот же момент равна 0,81 X 0,9, то есть 0,729. Легко показать, что при подходе, основанном на точке заказа, вероятность одновременного наличия в нужный момент всех компонентов изделия, состоящего даже из небольшого количества деталей, весьма мала. Сказанное не означает, что компании, изготовляющие изделия в условиях зависимого спроса, не пытались использовать системы, основанные на точке заказа. Эти компании тем не менее производили продукцию (хотя обычно и не столь эффективно, как они хотели бы), потому что это делалось вопреки формальной системе — благодаря неформальной системе.