В исторической перспективе управление цепями поставок — направление молодое, что объяснимо, так как оно полностью связано с развитием информационных технологий. Однако за 30 лет существования развитие этого сегмента стало важным фактором конкурентоспособности компаний, бизнес которых включает сложные и разветвленные логистические схемы.
Заезжая на АЗС любой крупной нефтяной компании, мы фактически на 100% уверены, что сможем заправить свою машину именно тем топливом, которое необходимо. При этом мы, разумеется, не задумываемся о том, что находимся в самом конце длинной и сложной цепи, проходя которую, нефть превращается в нефтепродукты, нефтепродукты перемещаются в пространстве всеми возможными видами транспорта (исключая разве что воздушный), проходят несколько этапов накопления и перевалки, в конце концов оказываясь в танках заправочной станции, причем именно в тех объемах и пропорциях, которые необходимы в данном месте в данный момент времени. Любые сбои в этой цепи несут бизнесу проблемы, так как рынок ошибок не прощает: если предложение превысит спрос, придется торговать в убыток, в обратном случае появится упущенная выгода и недовольные клиенты. Сохранять баланс позволяет система управления цепями поставок (Supply Chain Management, SCM), позволяющая не только оперативно вести регулировку всех факторов — от объема производства и продуктовой корзины НПЗ до распределения топлива между станциями, — но и прогнозировать изменение рыночной ситуации.
На процессы, входящие в сферу логистики, приходится значительная часть издержек в любой системе «производство — транспортировка — сбыт», а значит, здесь же кроются значительные возможности для оптимизации и повышения эффективности бизнеса. Поэтому максимально рациональному выстраиванию потоков движения сырья и продуктов от производства к потребителю всегда уделяла повышенное внимание любая компания, претендующая на успех. Совершенно новые возможности для этого появились с развитием информационных технологий. С компьютерной революцией связано и появление в 80‑х годах прошлого века термина «управление цепями поставок». В числе его авторов такие гуру системной интеграции и оптимизационного консалтинга, как американские i2 Technologies и Аrthur Andersen.*
Крупным компаниям оптимизация в цепях поставок приносит миллионы долларов дополнительной прибыли
По сути, речь идет об интеграции ключевых бизнес- процессов, а инструментом этой интеграции в системе управления цепями поставок выступают специальные программные продукты. SCM-решения создают оптимальные планы использования существующих технологических возможностей, определяя, что, когда и в какой последовательности надо изготавливать, с учетом ограничений мощностей, сырья и материалов, строят алгоритм распределения произведенных продуктов исходя из внешних и внутренних факторов. Для крупных компаний с большими объемами производства и развитой, географически распределенной сбытовой сетью оптимизация в цепях поставок приносит миллионы долларов дополнительной прибыли. Поэтому неудивительно, что при сегодняшней осторожности бизнеса в инвестировании сегмента информационных технологий рынок программного обеспечения в области управления цепочками поставок активно растет. По данным Gartner, в 2013 году его объем составил $8,9 млрд, что на 7,3% больше, чем годом ранее.
«Газпром нефть» развивает свою систему управления цепями поставок на базе продуктов компании AspenTech — ведущего поставщика программного обеспечения для оптимизации и инженерного моделирования производственных процессов в нефтегазовой отрасли. На рынке оптимизационного софта доля AspenTech более 80% — на программных продуктах этого производителя работают практически все НПЗ мира.
В России более-менее активное развитие SCM-систем началось лишь в 2000‑х. В «Газпром нефти» отправной точкой в реализации программы Supply Chain Management стал 2007 год. Во многом начинать пришлось практически с чистого листа. При распределении нефтепродуктов на этапе планирования практически не учитывались ни изменения производственных планов заводов, ни объемные ограничения рынков, ни информация о ценах и затратах в точках продаж. Использовавшаяся заводами «Газпром нефти» система RPMS имела достаточно серьезные ограничения для развития оптимизационных моделей, к тому же на уровне компании не было единых подходов к использованию моделей планирования, а сами системы моделирования не были интегрированы с информационными системами компании. Не имели особой связи между собой и IT-системы планирования и контроля исполнения планов. Автоматизированной аналитической системы экономического анализа плановых и фактических данных не было вообще. Более того, существовавшая в компании IT-архитектура не позволяла даже получать актуальную детализированную информацию о процессе поставок нефтепродуктов.
Новая система оптимизации планирования производства начала работать на омском и ярославском заводах компании уже в начале 2008 года: место RPMS заняла Aspen PIMS, обладающая похожими принципами работы, но более удачно адаптированная под современные требования пользователей и цели моделирования в переработке, а потому более эффективная и удобная. «Завод — это очень гибкое производство с большим количеством установок, потоков между ними, поэтому просчитать вручную, что мы должны произвести, чтобы получить максимальный эффект, практически невозможно, — пояснил начальник управления оперативного планирования и контроллинга „Газпром нефти“ Владимир Рефлов. — За счет оптимизации корзины нефтепродуктов мы по максимуму извлекаем из нефти наиболее маржинальные продукты, получая дополнительный доход».
Систему оптимизацию логистики и продаж развивали также на платформе Aspen — Petroleum Supply Chain Planner (ранее DPO), и именно специалистам «Газпром нефти» впервые в отечественной отраслевой истории развития SCM удалось наиболее эффективно интегрировать ее с системой оптимизационного планирования переработки. «Интегрированная система оптимизационного планирования позволяет достичь синергетического эффекта в процессах распределения и производства нефтепродуктов. В системе оптимизации логистики и продаж мы просчитываем то, что нам нужно произвести на заводах, с тем чтобы с учетом транспортировки, хранения, ценовых и затратных параметров мы получили максимальную маржу, — отметил начальник отдела оптимизационного планирования „Газпром нефти“ Денис Петренчук. — Если описывать процесс в направлении движения материальных потоков, то в PIMS мы просчитываем корзину наиболее маржинальных продуктов и в DPO наиболее эффективно их продаем. Для интеграции этих систем мы вместе со специалистами AspenTech разработав абсолютно новый механизм, который работает до сих пор».
Сегодня уже можно говорить о том, что процессы оперативного планирования в компании автоматизированы на высоком уровне. Однако в управлении оперативного планирования и контроллинга «Газпром нефти» напоминают, что планирование без контроля исполнения планов не стоит практически ничего.
По информации Владимира Рефлова, в рамках системы ERP** SAP выполнение баланса ресурсов контролируется очень жестко — и это тоже уникально для российского рынка, где пока процесс ресурсного планирования, как правило, оторван от процесса выполнения плана продаж трейдинговыми подразделениями. «У нас, если ресурс в балансе не выделен, сбыт продать его не сможет, — пояснил господин Рефлов. — Любые изменения в планах проходят через процедуру дополнительных расчетов, без которой ни одного вагона сверх баланса отгрузить невозможно, все контролируется на аппаратном уровне. Конечно, такая жесткость требует и соответственного качества информации во входных потоках — насколько качественно сделан прогноз, настолько качественным получится и план».
Точность прогнозов сегодня достаточно высока в первую очередь за счет мотивированности самих сбытовых подразделений. «Если неправильно спрогнозированы исходные данные, предприятию на основе баланса выделяется больше ресурса, чем нужно, и исходя из этого формируется план по выручке, который подразделение не сможет выполнить. В противоположной ситуации, то есть при недозаказе продукта, коммерческое подразделение зарабатывает меньше, чем могло бы, а значит, работает неэффективно. Поэтому сейчас все заинтересованы в том, чтобы прогноз был наиболее близок к реальности», — пояснил Владимир Рефлов.
Усовершенствование процесса планирования продолжается, и одно из важнейших направлений развития — формирование оперативных планов на несколько месяцев, так называемое скользящее многопериодное планирование. Развитие этого функционала облегчит жизнь многим подразделениям компании. Производственные подразделения будут иметь четкое представление о том, что их ждет в будущем, и смогут лучше планировать загрузку мощностей и резервуарных парков, что особенно важно при смене сезонов. Логисты смогут с высокой степенью уверенности планировать заказ транспортных мощностей и получат еще один достоверный источник информации для более эффективного взаимодействия с поставщиками логистических услуг. Трейдинговые подразделения смогут лучше прогнозировать свою деятельность и загрузку нефтебазовых мощностей, получат согласованное видение транспортных и производственных возможностей компании, что облегчит принятие решений по достижению оперативных и среднесрочных целей.
Другое направление развития — разработка автоматизированных инструментов календарного планирования. Сейчас календарные планы производства формируются практически вручную, на базе ограниченного функционала платформы Excel. Проблема здесь не только в низкой скорости процесса, но и в его нетиражируемости: навыками и опытом, необходимыми для грамотного формирования календарных планов, обладает ограниченное количество специалистов. Внедрение автоматизированных инструментов делает экспертные знания общим достоянием.
При календарном планировании отгрузок в ручном режиме проблема оперативности уже становится критичной: большое количество информации, с которой работают логисты, делает процесс пересчета планов трудозатратным и долгим. Еще один актуальный SCM-проект — под названием БАЛИ — также направлен на повышение оперативности — оперативности в получении информации, а главное, его реализация позволит сформировать целостную картину исполнения планов по всей цепочке движения нефтепродуктов.
Основная мысль проекта БАЛИ — понимать, какой ресурс и где находится в текущий момент
Главная задача БАЛИ — нивелировать последствия лоскутной автоматизации процессов учета, которой, как практически любая российская компания, не избежала и «Газпром нефть». «В России так сложилось, что все системы и процессы внедряются кусочно, так как нужен быстрый результат, — рассказал Владимир Рефлов. — По науке, конечно, надо сначала разработать комплексную концепцию, методологию, под которую подкладываются системы, — тогда все будет работать органично. Но на это необходимо 7–10 лет, поэтому делались быстрые проекты, которые теперь приходится сшивать».
Впрочем, по оценке господина Рефлова, задачу несколько упрощает то, что в России, по сути, сегодня существуют две глобальные учетные системы: SAP и 1С. Поэтому основная сложность — не в соединении блоков, а в методологии сбора данных. «Основная мысль проекта БАЛИ — понимать, какой ресурс и где у нас находится в текущий момент, — дополнил коллегу Денис Петренчук. — В том или ином виде вся интересующая информация в компании есть, но из-за несогласованности по системам, по срокам, по форматам, по видению, по экспертному мнению сбор данных для принятия управленческого решения требует большого количества времени. Мы хотим, чтобы все данные собирались в системе по единой методологии».
Первый (и самый сложный) этап сбора данных, их анализа, агрегации практически завершен — в рамках пилотного проекта, реализовывавшегося на базе одного перерабатывающего и двух сбытовых предприятий компании. «Мы убедились — цепочка работает, теперь на повестке вопрос тиражирования, — сообщил Владимир Рефлов. — Конечно, доработки еще потребуются, но это уже дело техники, самый главный шаг мы сделали».
ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ БАЛИ
Запуск в промышленную эксплуатацию системы БАЛИ станет важной вехой и в реализации проекта создания системы оперативного управления событиями (СОУС), позволяющей оперативно реагировать на любые внешние и внутренние воздействия, влияющие на процесс выполнения планов. Еще одна задача СОУС — определять причину происшествия, оценивать его финансовое воздействие на плановые показатели и корректировать финансовый результат подразделений, участвовавших в событии. То есть фактически оцифровывать экономическую эффективность принятых оперативных решений. «СОУС — наиболее сложная система в методологическом плане, при этом достаточно простая с точки зрения технического исполнения, — отметил начальник управления оперативного планирования и контроллинга. — Самый главный вопрос — как посчитать стоимость принятых решений? Автоматизировать эту операцию практически невозможно, потому что каждое из событий, даже если они очень похожи, может быть вызвано совершенно разными причинами. И вот здесь нам очень может помочь БАЛИ, потому что, если мы видим всю цепочку — где перекос, где задержался продукт, — в принципе, будет понятно, по какой причине. А решение по каждому конкретному событию, конечно, должен принимать человек».
Кстати, человеческий фактор в процессе развития SCM — этой, казалось бы, полностью IT-истории — на самом деле играет важную роль, и в «Газпром нефти» это учитывают. В первую очередь создавая благоприятную среду для взаимодействия участников процесса, находящихся во всех звеньях цепи управления поставками. Для этого уже создан центр компетенций оптимизационного планирования в нефтепереработке, в рамках которого специалисты общаются, консультируют друг друга, вместе ищут решения возникающих проблем при внедрении IT-систем, сами становятся инициаторам перспективных разработок. То есть речь идет о формировании сильной профессиональной команды, способной выполнять в том числе функции внутреннего консультанта.
ЦЕЛЬ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ СОБЫТИЯМИ (СОУС). Инфографика: Рамблер Инфографика / Олег Васильев
Эффект от внедрения системы управления цепями поставок в «Газпром нефти» приближается к 2 млрд рублей. В России компания — отраслевой лидер направления. О положении относительно мировой нефтянки с точки зрения развитости SCM судить сложно — слишком непохожи задачи компаний в разных странах. У европейцев развито календарное планирование при фактическом отсутствии оперативного — позволяют небольшие территории деятельности. В Америке очень специфичная транспортная система — при отсутствии трубопроводного транспорта и ограниченности железнодорожного акцент делается на автомобильный. «Сложно сравнивать несравнимые вещи, — считает Денис Петренчук. — Из-за нашей специфики мы являемся одними из самых активных пользователей систем оптимизации распределения продукции и, наверное, наиболее полно проработали этот процесс по сравнению с западными коллегами».
В числе приоритетных задач программы развития SCM специалисты департамента экономики и инвестиций блока логистики, переработки и сбыта «Газпром нефти» назвали в первую очередь внедрение процессов многопериодного планирования производства и распределения нефтепродуктов, а также создание автоматизированной системы календарного планирования. Важная задача — модернизация систем измерения на заводах. Это позволит реализовывать существующие оптимизационные модели с максимальным эффектом, причем дополнительную прибыль даст даже простое снижение существующей погрешности измерений. За счет более точного описания процессов, планирования распределения нефтепродуктов, формирования календаря заметно повысится вероятность исполнения планов, а значит, появится возможность повысить детализацию планирования поступления средств в компанию. Эффективное управление этими средствами — это, конечно, уже вне сферы SCM. Это просто еще одно направление повышения эффективности бизнеса компании — комплексной задачи, в которой развитие системы управления цепями поставок занимает далеко не последнее место.
* Компании прекратили свое существование: Arthur Andersen — в 2002 году, после скандала вокруг банкротства клиента АА, компании Enron, а i2 Technologies в 2011 году поглощена JDA Software
** ERP-система — программный пакет, реализующий стратегию планирование ресурсов предприятия (Enterprise Resource Planning, ERP), позволяющий интегрировать процессы производства, управления трудовыми ресурсами, активами, финансами, ориентированный на непрерывную балансировку и оптимизацию ресурсов предприятия
1. Оптимизационное планирование распределение нефтепродуктов | |
|---|---|
До начала проекта |
Актуальное состояние |
|
Реализованы модели DPO для планирования распределения нефтепродуктов и нефти, календарного планирования поставок нефти и нефтепродуктов. На этапе планирования проводятся многосценарные расчеты с использованием векторов производства всех НПЗ компаний. В модели распределения DPO используется свыше 1500 детализированных ограничений по рынкам сбыта, направлениям поставок, возможностям отгрузок и перевалов, ценовым и затратным показателям. Планирование и распределение нефтепродуктов проводится по конкретным направлениям поставок и клиентам. Разработана и функционирует гибкая система отчетности для анализов результатов расчетов DPO интегрировано с PIMS и SAP для сокращения времени актуализации данных во всех системах. |
Развитие  |
|
|
|
2. Оптимизационное планирование производства нефтепродуктов | |
До начала проекта |
Актуальное состояние |
|
Использование единого гибкого и мощного инструментв моделирования на всех НПЗ компаний, в "СМ" и NIS. Развитые модели НПЗ (моделирование первичных процессов, вторичных процессов (ОНПЗ, МНПЗ), моделирование с использованием инженерных программ (ЯНОС), актуализированные модели NIS). Единый порядок использования моделей в КЦ для всех НПЗ компаний при многосценарных расчетах PIMS-DPO. Полностью интегрированное с информационными системами компаний (DPO, SAP) решение. Проведение на постоянной основе конференций пользователей PIMS "Газпром нефти". |
Развитие  |
|
|
|
3. Процесс исполнения планов и контроллинга | |
| До начала проекта | Актуальное состояние |
|
Автоматизация процессов контроля исполнения планов в системе SAP. Интеграция IT-системы планирования и использование в единый контур (DPO — PIMS — SAP). Проводится экономическая оценка всех изменений плановых данных. Процесс автоматизирован. Осуществляется хранение всех изменений плановой информации, возникающих на этапе исполнения (SAP). Планирование и контроль исполнения осуществляются на едином базисе (информация по конкретным НБ и клиентам). Реализована система аналитической отчетности учитывающая плановую информацию и актуальные данные из транзакционной системы (SAP) |
| Развитие | |
|
|
Текст: Сергей Орлов
