Реферат: Планирование в условиях кризиса: экстрим плану не помеха
Внынешних кризисных условиях значительно возрастает роль инструментовпланирования и прогнозирования развития предприятия. Именно поэтому опыт«Пивоваренной компании “Балтика”» по созданию автоматизированной системыпрогнозирования спроса и планирования продаж на наш взгляд весьма интересен.
Надосказать, что нам очень хотелось расспросить Германа Эпштейна, CIO компании«Балтика», о применении бизнес-аналитики, о построении моделей, опрогнозировании спроса и планировании продаж в связи с задачами, поставленнымиэкономическим кризисом… Для обмена опытом… Но он отказался.
«Есликомпания начала серьезно задумываться об эффективности цепочки поставок толькосейчас, в трудные времена, то вряд ли ей чем то можно помочь, — сказал он. —Ничего специфически “кризисного”, в том числе в области BI, мы не делаем.Повышать эффективность работы нужно постоянно, и тогда компания не встретиткризис с раздутыми затратами и неэффективными бизнес-процессами».
Созданиеинтегрированной системы планирования, неотъемлемой частью которой являетсясистема прогнозирования спроса и планирования продаж, в качестве стратегическойзадачи ИТ-дирекции была поставлена топ-менеджментом «Балтики» еще в 2007 году, поокончании очередного этапа внедрения CRM системы (об этом проекте мы писали вIE, № 7/2008). Полностью проект был завершен в конце 2008-го, и с января2009-го началась промышленная эксплуатация.
Инициаторамиэтой работы явились отдел маркетинга и отдел прогнозирования и планированияпродаж «Балтики». Была поставлена задача повысить качество прогнозированияспроса по всему ассортименту продукции и по всем звеньям логистической цепочки.Требовалось формировать планы отгрузки продукции на различные периоды наосновании прогноза спроса, данных о фактических остатках, целевых указаний.
«Отчеты,генерируемые операционным блоком CRM системы, позволяют получать любуюоперативную информацию, — говорит руководитель отдела прогнозирования ипланирования продаж Павел Иванов. — Но по мере накопления данных потребовалсяболее глубокий анализ данных за большие периоды времени (до двух лет) сразбивкой по месяцам или неделям. Небходимо было решение, которое могло бысовместить в одной системе координат различные показатели по торговым точкам.Например, дистрибуцию и долю собственной продукции на полке торговой точки».
Задачаосложнялась тем, что цепочка движения продукции «Балтики» до потребителя —довольно многозвенная, поэтому чрезвычайно важную роль в аналитической системедолжны играть средства взаимодействия с партнерами, со всеми членамилогистической цепочки. «Пиво считается проданным, когда потребитель уноситбутылку из магазина, а не в момент отгрузки товара дистрибьютору», — поясняетГерман Эпштейн. Поэтому без актуальных данных о розничных продажах никакоепрогнозирование и планирование смысла не имеет. Не менее важны данныевозможностях поставщиков и условиях использования транспорта, о наличии сырья, тары, доступныхпроизводственных и складских мощностей, полуфабрикатов на разных стадияхпроизводства и готовой продукции, о товарах в пути и т. д. Все эти вопросытребовали особого внимания в ходе проекта.
Наконец,еще одна цель проекта состояла в том, чтобы упорядочить процесс согласованияпланов продаж в распределённой среде, сделать его более управляемым и понятнымдля всех участников.
Техническийаспект
Стехнологической точки зрения решение состоит из хранилища данных иразработанного для этой задачи BI-приложения. Оно интегрировано с ERP системой«Монолит», разработанной петербургской компанией «Монолит-Инфо» и уже болеедесяти лет используемой в «Балтике», и CRM системой того же вендора, внедреннойв 2007 году.
ИзERP системы в систему прогнозирования спроса и планирования продаж передаютсяфактические данные об отгрузках продукции и о производственных ограничениях.Обратно в ERP поступают согласованные планы. Из CRM система планированияполучает данные о фактических остатках на складах дистрибьюторов и о продажахна рынке.
Интерфейссистемы прогнозирования спроса и планирования продаж построен по принципупанели управления: на одном экране собрана вся необходимая для принятия решенияинформация — текущий прогноз/план, фактические данные за прошлые периоды, разнообразнаяаналитика.
Воснову системы положена BI-платформа Microsoft SQL Server 2005. Расчет прогнозаосуществляется внешней подключаемой компонентой (в настоящий момент это системаGood4Cast компании Forecsys). Требования к аналитической системе былипредставлены отделом прогнозирования и планирования продаж. По словам ПавлаИванова основное внимание уделялось гибкости и скорости работы, так как впроцесс планирования вовлечено большое количество сотрудников, которые должны воперативном режиме анализировать фактические данные и корректировать планы взависимости от сложившейся ситуации. Необходимо было обеспечить поддержкурегламента процесса планирования, чтобы его ход стал прозрачным и можно было влюбой момент времени получать информацию о статусе готовности плана. Наосновании этих требований был произведен выбор архитектуры и поставщика решения(компания «Монолит-Инфо»). Было решено разрабатывать специализированноеприложение, так как предлагавшиеся на рынке продукты не могли удовлетворитьтребования бизнес-заказчика. Полученный результат в полной мере подтвердилправильность такого подхода. Сотрудники отдела прогнозирования и планированияпродаж принимали активное участие в тестировании системы на стадии приемки.
Дополнительное,но очень важное достижение этого проекта, о котором нельзя не упомянуть, —интеграция в одном решении данных из ERP- и CRM систем. Это позволило установитьпостоянные связи между всеми участниками цепочек поставок продукции на уровнеИТ систем, и в то же время не был упущен контроль качества данных, ихдостоверности.
Системапрогнозирования спроса и планирования продаж: основные характеристики
Функцияпрогнозирования позволяет рассчитывать прогноз спроса на требуемый интервалвперед (скользящее прогнозирование) с необходимой детализацией. Входнойинформацией для этого являются фактические данные отгрузки за прошлые периоды иданные об оценке рынка (объем в натуральном выражении) по годам, включаябудущий год.
Рассчитанныйпрогноз может быть скорректирован аналитиком для учета внешних воздействий нарынок. В системе предусмотрена функция, позволяющая применять корректировки изпрошлых прогнозов к соответствующим периодам прогноза текущего. При этом можноанализировать прогноз на соответствие целям компании, проводить сценарныйанализ и создавать различные версии прогноза. Последним шагом в работе надпрогнозом является его публикация. После этого он становится доступенпользователям, а также для функции иерархического ступенчатого планирования.
Функцияиерархического планирования решает следующие задачи:
распределениеполученного прогноза по географии продаж;
созданиеи согласование прогноза поставок продукции по всем звеньям логистическойцепочки.
Каждыйпользователь на своем уровне ответственности может вносить изменения враспределение прогноза, сравнивая при этом текущий прогноз с фактами текущего ипрошлого года, с предыдущим прогнозом и прогнозом, сделанным на начало года(возможно несколько версий). Существует регламент, предусматривающий порядокдействий пользователей на различных уровнях ответственности. Дополнительно всистеме ведется ассортиментная матрица, задающая доступный ассортимент длякаждой территории (матрица продаж) и календарь маркетинговых акций.
О прогнозных моделях
Больнойвопрос практически любого BI-проекта — происхождение и реалистичность моделей, покоторым выполняется прогнозирование. «Все наши модели собственные, разработанныев компании, — рассказывает Герман Эпштейн. — Больше взять их неоткуда. Ни однастандартная европейская схема, преподносимая поставщиками решений как “лучшаяпрактика”, работать у нас не будет. В условиях России в оптимизационную модельдобавляется большое количество переменных, которые могут быть проигнорированы вЕвропе: это огромные расстояния, низкая плотность населения, слабое развитиетранспортной сети и многое, многое другое».
Надосказать, что некоторых топ-менеджеров общая нестабильность инфраструктуры, сильноевлияние непредсказуемых факторов (например, «товар застрял на таможне нанеопределенный срок» или «лед еще не встал, поэтому машины не идут») приводят кмысли, что нет и смысла налаживать планирование, когда любая подобнаяслучайность может не только всю оптимизацию свести на нет, но и сильноосложнить положение дел. Герман Эпштейн с этим категорически не согласен.«Напротив, чем сложней ситуация и больше риски, тем тщательней нужнопланировать, расставлять приоритеты, в том числе в логистике, стараясь нивелировать негативные эффектывозможных форс-мажоров», — уверен он.
Важныеаспекты и потенциальные проблемные места для прогнозирования спроса ипланирования продаж
Обеспечитьнеобходимую глубину исторических данных. Чем больше эта глубина, тем точнеебудет рассчитан прогноз. И тем труднее обеспечить достоверные факты с выбраннойдля прогнозирования детализацией.
Обеспечитьчистоту исторических данных. Очистка данных состоит в корректировке илиисключении той их части, которая искажена внешними воздействиями —маркетинговыми акциями по стимулированию спроса, проблемами в производстве, — врезультате чего отгрузка продукции компании временно уменьшалась.
Определитьгоризонт прогнозирования. При этом важным фактором является возможностьдостоверной оценки тенденций рынка (рост/спад).
Определитьтекущее положение и спрогнозировать дальнейший жизненный цикл продукта.
Проанализироватьпрофили спроса по историческим данным. Выявить периоды колебания спроса.
Выбратьадекватные методы прогнозирования и статистического анализа, методы экспертныхоценок точности полученных прогнозов и уровень требуемых корректировок.
Нодаже при выполнении всех перечисленных шагов переход от прогноза спроса к планупродаж осложняется дополнительными факторами.
Различнаядетализация прогноза спроса и плана продаж. Прогноз спроса с требуемойточностью может быть построен менее детально — например, по группам товаров ирегионам. В то время как план продаж должен быть детализирован до конкретнойпродукции, города или точек доставки.
Различныегоризонты прогнозирования/планирования и различная периодичность. Как правило, горизонтпрогнозирования спроса больше горизонта планирования. Вследствие этого периодыпрогнозирования спроса больше периодов планирования.
Планыдолжны учитывать внешние воздействия на рынок в виде маркетинговых акций.
Планыдолжны учитывать производственные ограничения: мощность производства, емкостьскладов, возможности по доставке.
Планыдолжны быть согласованы со стратегическими целями компании.
Количествои географическое распределение сотрудников, участвующих в цикле планирования.
Сжатыевременные рамки, которые отводятся на подготовку и согласование плана.
Врезультате подготовка плана продаж по прогнозу спроса из расчетной задачипревращается в сложный процесс взаимодействия большого числа (до несколькихсотен) сотрудников, когда в интерактивном режиме происходит согласование планас целями компании, текущими производственными ограничениями и планируемымвоздействием на рынок.
Список литературы
www.iemag.ru
Дляподготовки данной работы были использованы материалы с сайта logistic-forum.lv/