Цикл планирования в производственной компании. Планирование продаж: основа стратегии и тактики.
Авторы: Игорь Гусаков, к.ф.м.н., Forecsys, Даниил Каневский, GoodsForecast, Сергей Котик, GoodsForecast
Не секрет, что качественное планирование крайне необходимо для успешной деятельности производственно-торговых компаний. Планирование используется на различных этапах работы компании: нужно знать, сколько и каких ингредиентов следует закупить для производства, что и когда произвести, куда и когда доставить и т.д. Однако часто все эти планы являются совершенно несогласованными. Сотрудники каждого подразделения сталкиваются с необходимостью планировать, и делают это так, как считают наиболее правильным, используя те данные, которые им доступны. В результате в компании часто существует несколько совершенно разных планов, не только не связанных между собой, но зачастую базирующихся на различных, иногда противоречивых, предпосылках. Как следствие, компании могут нести значительные потери. Нужный товар отсутствует, так как для его производства нет ингредиентов. Склады забиты невостребованным товаром и ингредиентами для его изготовления. В той или иной степени описанные выше проблемы знакомы практически всем производственно-торговым компаниям.
Для того, чтобы согласовать между собой различные планы и наладить в компании полноценное планирование, в конце 80-х годов прошлого века появилась методология под названием «Планирование Продаж и Операций» (Sales and Operations Planning, S&OP). Изначально этот процесс обеспечивал только среднесрочное планирование производства, однако, постепенно развиваясь, охватывал все больше и больших различных сфер деятельности компании: планирование продаж, производства, закупок, в том числе не только ингредиентов, но и производственных линий.
При этом важно подчеркнуть ключевую роль прогноза спроса в данном процессе. Находясь в самом начале цепочки поставок, прогноз спроса оказывает огромное влияние на расходы компании. Некачественный прогноз ведет к огромным потерям, в первую очередь в продажах: это и потерянные продажи, и «замороженные» в виде страхового запаса деньги, и списания готовой продукции, особенно если это продукция с короткими сроками годности. Двигаясь далее по цепочке поставок, мы можем то же самое сказать и о запасах сырья и материалов. Высокая точность прогноза спроса является залогом отсутствия потерь во всей цепочке поставок. И, как следствие, очевидно, что повышение точности прогнозирования спроса – одна из важнейших задач для оптимальной работы компании в целом.
Когда значение качественного прогноза становится для компании очевидным, возникает вопрос о том, какие инструменты можно использовать для его создания. Чтобы понять это, рассмотрим сначала типичную эволюцию процесса планирования в компании. Обычно задача спланировать что-либо возникает у руководителя конкретного подразделения. Коммерческий директор должен выставить своим сотрудникам цели по продажам для их правильной мотивации. Производственное подразделение должно понимать, что и когда производить. Свои задачи по планированию возникают у маркетинга, финансов, закупок. На первой стадии они либо никак не согласованы, либо настолько просты, что согласование не составляет никаких проблем.
На этом этапе самым распространенным инструментом для планирования был и остается Excel. И надо отдать ему должное – некоторые его возможности до сих пор остаются непревзойденными. Главное преимущество Excel состоит в том, что он прекрасно знаком всем сотрудникам, участвующим в процессе планирования. Нужно просто разослать всем файл с прогнозом по почте, получить замечания и комментарии и свести все в один «окончательный» файл.
Однако постепенно процесс планирования усложняется и начинают проявляться недостатки Excel, в частности выясняется, что «окончательный» файл у всех разный. Эта проблема – отсутствие единого набора данных (one set of numbers problem) – одна из самых распространенных жалоб участников процесса планирования. У Excel есть и другие недостатки: однопользовательский режим, ограниченная производительность, отсутствие удаленного доступа через интернет и т.д. Поэтому, ничуть не принижая достоинств этого замечательного инструмента, необходимо признать, что для полноценного процесса планирования он не подходит.
Альтернативой Excel являются OLAP-системы – многомерные базы данных, которые в первую очередь используют для корпоративной отчетности. Для того, чтобы использовать такую систему для планирования, в ней должен присутствовать функционал т.н. «обратной записи» (writeback), то есть возможность изменять хранящиеся в OLAP-кубе данные. Основными преимуществами OLAP систем для планирования является:
Так как OLAP-системы в первую очередь предназначены для отчетности, они позволяют дополнять интерфейсы, связанные с планированием, любыми вспомогательными данными, которые только доступны. Наконец, эти системы поддерживают ввод и корректировку значений эффектов от воздействия факторов, влияющих на продажи (цена, реклама, промо-активности, и т. д.)
Однако и у OLAP-систем имеются недостатки. Во-первых, в таких системах обычно отсутствует ключевой функционал, необходимый для прогнозирования спроса – собственно статистические алгоритмы прогнозирования (хотя надо признать, что некоторые производители OLAP-систем начали добавлять статистические методы в свои продукты). Как бы то ни было, по этому показателю специализированные промышленные системы, предназначенные для прогнозирования, пока значительно обходят OLAP-инструменты. Во-вторых, так как OLAP-системы не позиционируются производителями как инструменты, предназначенные для планирования, чтобы превратить такую систему в полноценный инструмент планирования необходимо потратить немало усилий. Фактически речь идет о значительных доработках, что ставит OLAP-системы если не в один ряд с т.н. «самописными» решениями, то очень близко к ним.
Под «самописным» решением обычно понимается программный продукт, написанный сотрудниками IT-подразделения компании непосредственно для нужд данной компании. Однако над отметить, что «самописные» инструменты планирования встречаются довольно редко. Дело в том, что необходимость в таких инструментах возникает в компаниях не сразу, а возникнув, в первое время вполне удовлетворяется Excel. В результате, спрос на подобные инструменты сформировался в России в середине 2000-х годов, когда OLAP-системы уже присутствовали на рынке. Именно они и легли в основу решений для планирования, разработанных внутри компаний. Лидером снова стал Microsoft со своим продуктом Analysis Services, в частности потому, что браузером кубов Microsoft является Excel.
Наконец, существует класс специализированных решений, предназначенных для прогнозирования спроса. В английской терминологии они называются Forecasting Support Systems (FSS). Будучи изначально построенными вокруг библиотек прогностических методов, данные решения на протяжении многих лет уступали OLAP-системам во всем, что не касалось математики, и только в последнее время некоторые из FSS значительно сократили этот разрыв. Сейчас на рынке появились продукты, которые предлагают не только мощный математический аппарат, но и весь или почти весь функционал OLAP-систем, описанный выше в этом разделе.
Какой бы продукт для прогнозирования мы ни рассматривали, важно понимать, что в любом проекте подходящее программное обеспечение является лишь одной из составляющих успеха. Две другие составляющие – люди и процессы – не менее важны. Для успешного внедрения нужны специалисты, которые знают как выстроить процесс планирования, математики, которые смогут подобрать и настроить оптимальный алгоритм планирования, IT-специалисты, которые настроят интерфейсы и workflow. В следующем разделе мы подробно рассмотрим, над какими вопросами следует подумать при выборе программного обеспечения для прогнозирования спроса.
Когда компания приходит к пониманию необходимости улучшить качество планирования, первым делом нужно понять, насколько она готова к преобразованиям – без изменения бизнес-процессов тут не обойтись. Поэтому одним из ключевых факторов успеха внедрения S&OP-процесса является вовлеченность высшего менеджмента, желательно главы компании. Существенную помощь могут оказать и консультанты – в том случае, если к их советам прислушивается руководитель проекта со стороны Заказчика. Опыт, полученный на других проектах, может помочь избежать стандартных ошибок и значительно сократить сроки внедрения.
Одним из самых важных моментов во внедрении S&OP является задача выбора программного обеспечения для поддержки процесса вообще и планирования продаж в частности. Более того, если компания решила, что пока не готова к полноценному внедрению процесса планирования продаж и операций, это не значит, что невозможно улучшить качество планирования за счет внедрения программного обеспечения для прогнозирования спроса.
Сейчас на российском рынке представлены как западные, так и отечественные программные продукты, предназначенные для этой цели. Поговорим о том, на что обратить внимание при выборе продукта и компании, которая будет его внедрять.
Надеемся, что наши рекомендации окажутся полезны тем, кто планирует внедрение системы планирования у себя в компании. Неважно, будет ли это продукт западного разработчика или российской компании, главное, чтобы он удовлетворял всем вашим требованиям и приносил компании максимальную пользу.
Как мы уже говорили в начале статьи, прогнозирование спроса – пусть и очень важный, но всего лишь первый шаг в построении полноценного процесса планирования продаж и операций. Давайте обсудим более подробно, какие еще действия необходимо предпринять, чтобы выстроить весь процесс целиком.
Во-первых, по возможности следует использовать для планирования не только данные о собственных продажах компании, но и данные о продажах ее контрагентов, если, конечно, эти данные возможно получить. Такие продажи обычно называют «вторичными». Использование данных о вторичных продажах позволяет уменьшить т.н. «эффект кнута», то есть значительные колебания спроса на одном конце цепочки поставок, вызванные небольшими всплесками на другом ее конце. Если вдруг компания имеет данные о продажах своей продукции непосредственно в магазинах (off-take), это еще лучше, но такие данные в России ритейлеры производителям обычно не предоставляют.
Во-вторых, необходимо применять проактивный подход к планированию продаж. Известно, что для каждой компании существует определенный набор факторов, влияющих на ее продажи, и можно попытаться установить количественную взаимосвязь между этими факторами и продажами. Задача является непростой, так как таких факторов много, и они влияют одновременно. В тех случаях, когда связь установить удается достаточно точно, можно планировать эти факторы и, соответственно, ожидаемый от их применения прирост продаж. Это и есть проактивный подход к планированию, или Demand Driven Forecasting.
После получения согласованного прогноза спроса и его детализации по всем измерениям до необходимого уровня, этот прогноз ложится в основу всех остальных планов компании. Прогноз, детализированный до каждого сотрудника отдела продаж, превращается в цели для коммерческого персонала. Детальный прогноз по продуктам за вычетом остатков (кроме страхового запаса) дает прогноз производства. В свою очередь, разложенный на ингредиенты прогноз производства за вычетом остатков сырья и материалов дает план их закупок. Если становится понятно, что растущий спрос ограничивается производственными мощностями, необходимо покупать новые производственные линии, а это уже план капитальных расходов. Для работы на новых линиях нужен квалифицированный персонал, который нужно найти, нанять и обучить – это планирование людских ресурсов. Видно, что практически все планирование в компании завязано на прогноз спроса.
Наконец, в рамках S&OP-процесса можно осуществлять полноценное финансовое планирование. В течение года руководство компании обычно хочет понимать, как реальная ситуация соотносится с принятым ранее бюджетным планом. Оценить реальную ситуацию за уже прошедшие месяцы можно с помощью фактических продаж, а за еще не наступившие – с помощью прогноза спроса, полученного в рамках S&OP-процесса, так как именно он отражает согласованное мнение руководства компании по поводу наиболее вероятного развития событий. Сравнивая пересчитанную в деньги сумму фактических продаж и S&OP-прогноза с годовым бюджетом, руководство компании понимает, какова текущая ситуация и чего ожидать в ближайшем будущем. Однако такой подход не учитывает прогнозируемые расходы.
Чтобы устранить эту проблему, компания может ежемесячно готовить прогнозный отчет о прибылях и убытках (Profit and Loss, P&L) на основе прогноза, полученного в результате S&OP-процесса, и сравнивать его с бюджетом. В случае, если прогнозируемая прибыль не ниже бюджетных показателей, причин для беспокойства нет. Однако если это не так, необходимо подумать, какие действия должна предпринять компания (увеличить доходы, уменьшить расходы), чтобы исправить ситуацию. Если же есть объективные причины, по которым бюджетные цели не могут быть достигнуты, бюджет необходимо пересмотреть. Очевидно, что реализация такого подхода невозможна без автоматизации. Более того, в случае, если сам бюджетный процесс в компании еще не автоматизирован, автоматизация расчета P&L в рамках S&OP-процесса может стать большим подспорьем на этом пути, так как эти процессы имеют много общего.
