Управление производством и материальными запасами в век ЭВМ (стр. 34 )

Под планируемым поступлением в системе ППМ понимается ожидаемая дата получения. На основе знания поставщика, полученных от него подтверждений и переписки с ним плановик-снабженец должен быть уверен, что материал поступит к ожидаемой дате. В том случае, когда материал не ожидается к требуемому моменту, он обязан предвидеть задержку и сообщить о ней разработчику комплексного графика, который скорректирует график, если положение исправить невозможно. Обязанность плановика-снабженца состоит уже не в том, чтобы проталкивать заказы, а в том, чтобы обеспечить поставку в соответствии с графиком.

Контроль затрат на покупные материалы

Огромная масса инженеров по организации производства занимается исключительно вопросами совершенствования методов и снижения издержек производства; в то же время вопросы стоимости покупных материалов находятся в ведении отделов снабжения, которые могут уделять им время, оставшееся после проталкивания заказов. Это тем более странно, что в цене многих товаров доля стоимости покупных материалов намного превосходит долю заработной платы. Сказанное не означает, что методы анализа стоимости не дали никаких результатов. Но есть основания утверждать, что имеются большие возможности для улучшения контроля затрат на покупные материалы.

Когда плановик-снабженец привыкает видеть свою обязанность в предупреждении возможных осложнений, можно делать следующий логический шаг в распределении ответственности. В течение многих лет считали, что на начальника действующего производства нельзя одновременно возложить ответственность за развитие системы. Предполагалось, что управление существующим процессом поглощает все его рабочее время и что текущие проблемы намного важнее завтрашних проблем, решение которых можно отложить. В результате начальник производства не в состоянии заняться системными вопросами, если он полностью не освобожден на некоторое время от текущих обязанностей. Тот же принцип применим к службе снабжения. В большинстве отделов снабжения все рабочее время уходит на текущую работу по размещению заявок, переписке и ускорению завоза материалов. Весьма важная работа по уточнению условий поставки и выбору поставщиков делается урывками, хотя, как указывалось, в области приобретения покупных материалов имеются существенные резервы экономии средств.

Следовательно, логично заключить, что обязанности по ведению переговоров и выбору поставщиков следует возложить на работника, избавленного от учета и проталкивания заказов. Такой работник может предложить другого поставщика, если старый поставщик не выполняет свои обязательства должным образом. Он решает крупные проблемы снабжения и не отвлекается на ускорение доставки отдельных деталей. Его задача — контролировать затраты на покупные материалы и по возможности добиваться их снижения.

Такой подход применяют в течение нескольких лет компании, внедрившие систему ППМ. В результате резко улучшились их возможности контроля затрат на покупные материалы.

При замене неформальной системы проталкивания заказов формальной системой планирования очередности поставок работа поставщиков может стать значительно более надежной. Служба снабжения, избавленная от постоянной штурмовщины, в состоянии уделять время грамотной снабженческой работе.

ГЛАВА VI. ОБЕСПЕЧИВАЮЩИЕ ФУНКЦИИ § 10. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ Методы прогнозирования

Подобно тому как планирование служит предпосылкой регулирования, значительная часть работы по планированию в большинстве компаний основана на прогнозировании. На прогнозах обычно основаны решения относительно приобретения земельного участка для строительства нового завода, заказа на станки, закупки материалов, найма рабочих, установления торговых квот и смет расходов. Лишь немногие компании располагают настолько большим портфелем невыполненных заказов потребителей, который позволяет им отказаться от любого прогнозирования. Разумеется, прогнозы часто разрабатываются различными специалистами в разное время, и нет сомнения, что более тесная координация работ в области прогнозирования могла бы дать хорошие результаты во многих компаниях.

К разработке более стройной системы прогнозирования следует подходить реалистично. В последние годы многие управляющие рассчитывали на то, что новые методики помогут им разрешить проблемы, связанные с прогнозированием, но, к сожалению, точность прогнозов неизбежно ограничена. Не существует абсолютно надежного метода прогнозирования. В последние годы были достигнуты значительные успехи в разработке методов, подобных ППМ, которые позволяют компании лучше и быстрее реагировать на изменение обстановки. Успехи наблюдались не в области разработки более совершенных прогностических методов, а, скорее, в умении использовать результаты неудовлетворительных прогнозов. Тем не менее существуют некоторые практические приемы, которые могут применяться теми, кто осознал их несовершенство.

Для того чтобы лучше понять методы прогнозирования, полезно распределить их на две группы:

1) статистические прогнозы;

2) оценочные прогнозы.

К статистическим прогнозам, если их понимать в самом широком смысле, можно отнести и методы исчисления средних. Мы поговорим подробнее об этих методах ниже. Но обычно, когда говорят о статистических методах прогнозирования, имеют в виду такие методы, как метод наименьших квадратов, регрессионный и корреляционный анализ.

Метод наименьших квадратов служит для определения тенденции на основе данных за прошлый период. Тенденции можно также определить путем использования достаточно простых методов аппроксимации. Метод наименьших квадратов в настоящее время в промышленности широко не применяется — в основном по той причине, что его точность едва ли оправдана, когда результат в лучшем случае носит характер аппроксимации.

При использовании регрессионного и корреляционного анализа рассчитывают формулы, которые придают различные веса «индикаторам», связанным с прогнозируемыми товарами или группами товаров. Например, закладка жилых домов оказывает определенное влияние на продажу металлических изделий строительным фирмам. Динамика валового национального продукта (ВНП), вероятно, тоже оказывает влияние. Можно построить формулу, которая учитывала бы закладку домов, ВНП и другие показатели, и попытаться использовать ее для прогноза суммарных продаж металлоизделий для строительства. Это было бы особенно полезно, если бы индикаторы типа закладки домов относились к «ведущим индикаторам». Ведущими называют такие индикаторы, значение которых увеличивается или уменьшается до того, как начнут изменяться прогнозируемые продажи.

Использование такого рода индикаторов может принести пользу лишь в том случае, если оно опирается на здравый смысл. Потребление бензина и регистрация автомобилей обычно оказывают некоторое влияние на рынок запасных частей для автомобилей. Но один момент следует иметь в виду в отношении любого статистического метода, каким бы изощренным он ни казался: все статистические методы базируются на предположении, что будущее подобно прошлому. Они основаны на предположении, что взаимосвязь между потреблением бензина и продажей запасных частей, которая существовала в прошлом, сохранится без изменений. Но это не обязательно так. При появлении на рынке малогабаритных автомобилей и снижении расхода бензина спрос на запасные части может остаться таким же или даже возрасти.

Следует также помнить, что ни один из указанных методов не может компенсировать или учесть воздействие на спрос других факторов. Например, если торговцы металлическими изделиями из-за финансовых затруднений решили сократить запасы, зависимость между закладкой домов и продажей металлоизделий не даст точного прогноза. Возросшая иностранная конкуренция также может оказать решающее влияние на динамику продаж.

Сказанное не означает, что некоторые методы не могут быть применены с пользой, но их применение должно базироваться на здравом смысле. Ни один из них не является панацеей; более того, опыт использования прогностических методов в сфере хозяйственной деятельности подтвердил справедливость следующего важного принципа разумного применения ЭВМ: если не гарантирована 100%-ная надежность системы, то она должна быть достаточно простой, чтобы люди, для которых она предназначена, знали, как ее сознательно использовать. Это и есть принцип «прозрачности системы». Некоторые разработчики систем ошибочно полагают, что, чем метод сложнее, тем он лучше. На деле же предполагаемые пользователи склонны избегать слишком сложных методов.

То обстоятельство, что статистические методы не обладают 100%-ной надежностью, не означает, разумеется, что при прогнозировании можно полагаться исключительно на здравый смысл. Обычно приходится опираться на суждения работников сбыта, а их настроение в данный момент нередко зависит от последнего звонка потребителя продукции. Тем не менее необходимо воспользоваться их знанием рынка, продукции конкурентов, новых тенденций в движении цен, а также любой другой информацией, которой они могут располагать о планах торговцев относительно увеличения или снижения запасов.

Короче говоря, как статистические, так и оценочные методы имеют недостатки, однако на практике применимы те и другие, особенно в сочетании. Нет действительно надежных методов прогнозирования, тем не менее прогнозировать необходимо. В условиях реальной хозяйственной практики целесообразнее всего использовать простые статистические методы в сочетании с разумным суждением.

Некоторые полезные методы прогнозирования

Службы управления запасами всегда использовали методы исчисления средних. Один из таких методов — «среднегодовая на текущую дату». В конце января такая средняя исчисляется, разумеется, за 4 недели. Если в течение одной недели объем продаж был особенно значителен, то это серьезным образом отразится на средней. В конце ноября одна неделя с большим объемом продаж окажет относительно небольшое влияние на годовую среднюю. Среднегодовые на текущую дату были удобны тогда, когда применялись исключительно ручные методы. Хотя этот метод применяется широко, он не столь полезен, как другие методы исчисления средних.

Полезной формой средней является скользящая средняя. Предположим, компания захотела использовать скользящую среднюю за 12 недель для прогноза продажи какого-либо товара. Для этого суммируют продажи за последние 12 недель, сумму делят на 12, получая таким образом среднюю. Через неделю добавляют продажи за последнюю неделю и отбрасывают первую неделю, получая опять 12 недель. Метод скользящей средней предполагает хранение и использование больших массивов данных, поэтому он не столь удобен в практическом пользовании, как описанный ниже метод.