Новая цель. Как объединить бережливое производство, шесть сигм и теорию ограничений
Шрифт:
– Ну и чудеса. Как вам это удалось?
– ошарашенно спрашивает Стейси.
– Просто, - отвечает Донован.
– Раньше мы держали все запасы на региональных складах.
– Почему?
– перебиваю я.
– Тот же самый синдром локального оптимума, - поясняет он.
– Заводы считались самостоятельными единицами, и их деятельность оценивалась по полученной прибыли. С точки зрения директора завода, как только они отправляли товар, он уходил из-под его юрисдикции и становился головной болью сети распределения.
– Уверен, что это поддерживалось системой официальных показателей, - замечает Дон.
–
– Как только продукция уходила с завода, по бухгалтерским книгам она проводилась как продажа. Ничего удивительного в том, что, как только завод заканчивал выпуск продукции, она в этот же день уходила на один из региональных складов.
– Естественно, - говорит Дон.
– А что вы изменили?
– Теперь мы держим запас продукции на самом заводе. На региональных складах мы планируем держать только тот товар, который мы по прогнозу должны продать в течение следующих двадцати дней. Этого хватает, так как теперь мы пополняем товарный запас на каждом региональном складе каждые три дня.
– Ничего не поняла, - признается Стейси.
– Но сначала ответь на вопрос: как эти перемены привели к улучшению выполнения заказов при меньшем запасе товара?
– Это просто, - вмешиваюсь я.
– Все дело в статистике. Мы знаем очень приблизительно, что продаст магазин. Сегодня они могут продать десять единиц такого-то товара. А завтра ни одной. Наш прогноз основан на усредненных цифрах.
– Это понятно, - говорит Стейси.
– Теперь, какой прогноз будет более точным?
– спрашиваю я.
– Прогноз для одного магазина или совокупный прогноз продаж для ста магазинов?
– Ну конечно, совокупный, - отвечает она.
– Естественно. Чем больше число магазинов, тем точнее совокупный прогноз. По правилам математики, чем больше магазинов в совокупности мы будем учитывать, тем точнее будет наш прогноз на квадратный метр магазинов, которые мы учитываем, Понимаешь, когда Боб перевел большинство товарных запасов из двадцати пяти регионов на сами заводы, его прогноз стал точнее в пять раз.
– Алекс, ты опять со своей статистикой, - вмешивается Боб.
– Я никогда не мог ее понять. Дай, я объясню по-своему. Стейси, когда ты делаешь отправку на региональный склад и у тебя товара в системе, в среднем, натри месяца, этот товар будет продан, в среднем, через три месяца после его отправки с завода. Правильно?
– При условии, что произвел то, что надо, и отправил туда, куда надо. Иначе ситуация будет еще хуже, - соглашается она.
– Теперь я понимаю. Поскольку заводы сразу же отправляли произведенный товар на склад, эти отправки основывались на прогнозе того, что должно было продаваться в этом регионе через три месяца. Учитывая степень точности таких прогнозов, особенно когда речь идет о шестистах с лишним наименований, я могу себе представить, что творилось.
– И не забывай, что в довершение к шестистам пятидесяти наименованиям у меня двадцать пять региональных складов. А это весьма значительно увеличивает несоответствие между тем, что надо магазинам, и тем, что есть на складе.
Мы все киваем, и Боб продолжает:
– Когда региональный склад начинал комплектовать заказ магазина, некоторых наименований не хватало. Так было постоянно. Они у нас, конечно, были, в больших количествах, но на других складах. И
– Прекрасно поверю, - отвечает Стейси.
– А чего еще можно ожидать, если завод отправляет продукцию за три месяца до ее потребления. Естественно, это приводит к тому, что в одном месте какого-то товара слишком много, в то время как в другом его не хватает. Теперь я понимаю, что ты сделал. Ты перестал считаться с локальными интересами и перевел запас готовой продукции туда, откуда она вышла, - на завод.
– Где уровень совокупности выше всего, а соответственно и точность прогноза, - добавляю я.
– Но региональные склады тебе все-таки нужны, - задумчиво добавляет Стейси.
– Конечно, - соглашается Боб, - поскольку нам надо быстро реагировать на заказы магазинов и сократить расходы на доставку.
Иначе мне пришлось бы доставлять каждый отдельный заказ напрямую с завода. Федеральный Экспресс был бы в восторге/
– Ясна, - говорит она.
– А как ты определяешь, сколько запаса ты должен держать на каждом региональном складе?
– Ага! Вот это вопрос на шестьдесят четыре тысячи долларов, - сияет Боб - Вообще-то это довольно просто Я просто применил то, чему мы научились, когда работали с определением размера буфера для физического ограничения. Стейси, у тебя, наверное, как и у меня, параноидный пунктик насчет создания буферных запасов перед бутылочнмм горлышком
– Конечно, - соглашается Стейси.
– Как ты определяешь размер буфера для бутылочного горлышка?
– Это правило мы вывели вместе еще на заводе з Бэрингтоне, - улыбается она.
– Размер буфера определяется двумя факторами; ожидаемым потреблением из него и ожидаемым временем для его пополнения
Вот именно.
– подтверждает Боб.
– Именно это я и сделал в моей системе распределения. Я рассматриваю региональные склады как буферы перед физическим ограничением - магазинами, потребителями Размер каждого буфера, как ты правильно сказала, опре-1сляетсч в соответствии с потреблением из него (магазинами, которые он обслуживает) и временем, необходимым на его пополнение, - что в этом случае будет превышать время доставки с завода при-олинпельно и по пора раза - то есть интервалом между доставками. Понимаешь, я применил для системы распределения те же правила, чго мы использовали для производства. Конечно, с соответствующей корректировкой.
– Продолжай.
– просит она.
Поскольку я делаю отправки раз в три дня, а для большинства рет ионов время в пути не превышает четырех дней, я должен держать на региональном складе запас, достаточный для обеспечения продаж в течение последующей недели. Учитывая, что я на самом деле с точ-ноаью не знаю, что будет продано в последующие четыре дня и что потребление магазинами колеблется по всей шкале, мне нужно быть «чаи осторожным. Понимаешь, ущерб от нехватки запаса больше чем от хранения большего обьема. Поэтому мы решили держать на каждом региональном складе запас, равный средним двадцатидневным продажам в этом регионе.