CC BY
28DOI 10.47576/2712-7559_2021_3_1_55 УДК 164.01:656:658
Куликова Оксана Михайловна,
кандидат технических наук,
доцент кафедры экономики и финансов,
Санкт-Петербургский государственный
университет промышленных
технологий и дизайна,
г. Санкт-Петербург, Россия,
e-mail: [email protected]
Суворова Светлана Дмитриевна,
кандидат экономических наук, доцент высшей школы сервиса и торговли доцент, Санкт-Петербургский государственный политехнический университет им. Петра Великого, г. Санкт-Петербург, Россия, e-mail: [email protected]
В статье рассмотрен процесс формирования стратегии проектирования интеллектуальной цепочки поставки. Концептуализирована необходимость применения качественно нового подхода к ее формированию. Определены основные компоненты стратегии: единое представление о спросе, сегментация цепи поставок и интеллектуальное планирование и исполнение. Обоснована необходимость формирования циклического процесса планирования спроса, который сводится к единому прогнозу, генерируемому на протяжении всего процесса поставки. Сделаны выводы, что применение стратегии проектирования цепочки поставок позволит сбалансировать спрос и предложение; своевременно принять решение об изменении состояния ресурсов; снизить риски, повышая клиен-тоориентированность, при сохранении выгоды от экономии за счет масштаба в таких секторах, как снабжение, инфраструктура и производственные мощности.
Ключевые слова: цепочка поставок; стратегия проектирования; единое представление о спросе; логистическая сегментация; интеллектуальное планирование и исполнение.
UDC 164.01:656:658
Kulikova Oksana Mikhailovna,
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Economics and Finance, St. Petersburg State University of Industrial Technologies and Design, St. Petersburg, Russia, e-mail: [email protected]
Suvorova Svetlana Dmitrievna,
Ph.D. in Economics, Associate Professor of the Higher School of Service and Trade, Associate Professor, St. Peter the Great, St. Petersburg, Russia, e-mail: [email protected]
ФОРМИРОВАНИЕ СТРАТЕГИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ЦЕПОЧКИ ПОСТАВОК
FORMATION OF A DESIGN STRATEGY FOR AN INTELLIGENT SUPPLY CHAIN
The article discusses the process of forming a strategy for designing an intelligent supply chain. The need to apply a qualitatively new approach to its formation is conceptualized. The main components of the strategy are identified: a unified view of demand, supply chain segmentation, and smart planning and execution. The necessity of forming a cyclical demand planning process, which is reduced to a single forecast generated throughout the entire supply process, has been substantiated. It is concluded that the application of a supply chain design strategy will balance supply and demand; make a timely decision on changing the state of resources; Reduce risk by increasing customer focus while maintaining the benefits of economies of scale in sectors such as procurement, infrastructure and manufacturing.
Keywords: supply chain; design strategy; a unified view of demand; logistic segmentation; intelligent planning and execution.
На современном этапе развития бизнеса цифровизация хозяйственных процессов способствует не только достижению высоких социально-экономических результатов отдельных предприятий, отраслей и экономики в целом, но и генерирует ряд аспектов исключительного внимания, требующих незамедлительного решения. В процессе цифровой трансформации рыночным субъектам, вовлеченным в товарообмен, необходимо согласовывать функции распределения и обмена, отслеживая динамику ресурсных потоков. Следовательно, участникам цепи поставок важно уделять внимание не только внутреннему объединению потоковых процессов, но и установлению долгосрочных хозяйственных связей в границах цепи.
Проектирование цепочки поставок базируется на консолидации рынка, производства, сбыта и закупочной деятельности с целью достижения требуемого уровня обслуживания потребителей при оптимальных затратах [5]. В связи с чем особую актуальность приобретает способность цепочки поставок сохранять устойчивость, которая напрямую зависит от выбранной стратегии. Целью данного исследования являлось изучение процесса формирования стратегии проектирования цепи поставок на основе единого представления о спросе, сегментации цепи поставок и интеллектуального планирования и исполнения.
Необходимость проектирования цепи поставок в сфере производства и обращения была рассмотрена в трудах Б. А. Аникина, А. М. Гаджинского, В. М. Гольперина, С. В. Саркисова, А. А. Томпсона, А. Дж. Стри-кленда, П. Дойла, П. Друкера и др. В работах означенных авторов проектирование концептуализируется и теоретически обосновывается формированием стратегии, позволяющей создать ценность продукта на разных
уровнях потребления. Однако несмотря на то что все отрасли нуждаются в эффективных цепочках поставок, конкретные бизнес-кейсы, связанные с формированием стратегии проектирования цепи поставок, на данный момент недостаточно проработаны.
Следует отметить, что логистическая стратегия включает стратегические планы, решения, приемы [10], основанные на аналитике, автоматизации и цифровизации. Аналитика ориентируется на интеграцию трех уровней анализа: статистику (улучшение планирования цепочки поставок и сосредоточение на понимании поведения клиентов или поставщиков); машинное обучение (определение сходных задач и прогнозирование будущего поведения цепочки поставок); оптимизацию (принятие решений). Автоматизация осуществляется при помощи интеграции баз данных и аналитики с целью улучшения операционных процессов в цепочке поставок. Цифровизация предполагает формирование единого информационного пространства для непрерывного обмена данными между различными сферами деятельности [3; 6; 8], модернизации существующих бизнес-моделей и совершенствования технологии в цепочке поставок.
Происходящая трансформация цепей поставок на мировом рынке пока еще не получила достаточного распространения в цифровой среде из-за необходимости значительных инвестиций в инфраструктуру (в облачные технологии; программирование объектов и продуктов; автоматизацию процессов; отслеживание работы партнеров, готовых к формированию интегрированной стратегии, обеспечивающей эффективность новых бизнес-моделей). Тем не менее данному вопросу уделяется повышенное внимание со стороны бизнеса как, так и государства.
Проектирование цепи поставок должно базироваться на едином представлении о спросе, сегментации цепи поставок и интеллектуальном планировании и исполнении.
Данные компоненты раскрывают коммерческую идею и концептуальную сущность стратегии проектирования интеллектуальной цепочки поставок (рис. 1).
Рисунок 1 - Элементы стратегии проектирования цепи поставок
Стратегия проектирования цепи поставок
Рассмотрим основные элементы стратегии проектирования цепи поставок более подробно.
Единое представление о спросе. В традиционных подходах к планированию спроса в цепи поставок применяются методы прогнозирования на основе консенсуса с последующим принятием компромиссного решения. При этом применяются стандартные методы, основанные на анализе статистики внутренней информации, используемой для разработки собственного прогноза. Данный процесс сопряжен с определенными трудностями:
- во-первых, для прогнозирования и заключения соглашения, удовлетворяющего бизнес-требованиям, необходим достаточно длительный период времени (от четырех до пяти недель), поэтому к моменту утвержде-
ния плана данные о продажах могут устареть, а новые еще не будут использоваться, поскольку не попадут в обработку;
- во-вторых, для согласования данных и генерации единого прогноза следует найти баланс между противоречиями, возникающими в разных функциональных звеньях, каждое из которых имеет индивидуальную ответственность и цели, в результате ситуация на рынке может не соответствовать консенсус-прогнозу.
Для создания единого представления о спросе следует получать данные из четырех различных источников (табл. 1), взаимоувязка которых требует разработки механизма планирования спроса, сосредоточенного на понимании рынка и прогнозировании стратегии ценообразования.
Таблица 1 - Источники определения спроса потребителей
Источники Содержание
Внутренние данные - Поставки розничным операторам; - цены, скидки, акции; - атрибуты продукта (бренд, характеристики и т. д.)
Данные о потребителях - Результаты работы с розницей; - использование POS-технологии или синдицированных данных
Социально-экономическая информация (помогает усилить понимание мотивов поведения покупателей, влияние сезонности потребления товаров, определить имеющиеся и будущие тенденции развития рынка и спрогнозировать возможные модели цепочки поставок) - Квартальный ВВП; - индекс потребительских цен (ИПЦ); - уровень безработицы, темпы инфляции
Внешние данные - Отзывы потребителей в социальных сетях; - количество праздничных дней в календарном году; - цены конкурентов, оказывающие влияние на спрос
Данные, представленные в табл. 1, над- (рис. 1) с учетом плана поставок, финансово-лежит использовать для формирования ци- го плана и плана продаж на прогнозируемый клического процесса планирования спроса период.
Шаг 5
Рисунок 2 - Процесс планирования спроса
На первом этапе осуществляется сбор информации для планирования продаж с учетом будущих рекламных акций, скидок, маркетинговых инвестиций, отчетов работы за предыдущий период с целью формирования прогноза рыночного спроса на определенный горизонт планирования. При установлении горизонта планирования необходимо учитывать, что его величина должна быть достаточной для выполнения плана [2].
Второй шаг заключается в применении прогноза спроса, сгенерированного на первом этапе, для прогноза будущих заказов от розничной торговли на уровне артикулов и недель (детализация плана продаж для более полного понимания будущих заказов у производителей от розничных продавцов).
На третьем этапе определяется соответствие прогноза отгрузки и плана поставок, то есть плана, который учитывает ресурсы участников цепочки поставок (запасы сырья и готовой продукции, в том числе страховые запасы; производственные мощности и другие ограничения) и максимизируются основные показатели эффективности (прибыль, рентабельность и др.).
Четвертый шаг заключается в агрегировании розничных заказов, еженедельных прогнозов и в формировании финансового прогноза на уровне бренда или артикула на каждый месяц периода планирования.
На пятом этапе циклического процесса планирования спроса финансовый прогноз сравнивается с бизнес-целями и планом продаж цепочки поставок.
Таким образом, циклический процесс сводится к единому прогнозу, генерируемому на
протяжении всего процесса поставки, после чего определяются точность прогноза, способы его интерпретации и частота запуска.
Нередко прогнозирование потребления является более простой задачей, чем прогнозирование розничных заказов, поэтому точность прогноза в конце первого этапа должна быть достаточно высокой. Использование циклического процесса планирования спроса позволяет обеспечить точность прогноза на уровне 85 %. Такой уровень точности достигается посредством использования данных, собранных из четырех источников (табл. 1), и аналитики. Данный подход повышает точность прогноза на 15-20 % по сравнению с подходом, основанным на консенсусе.
Помимо технических проблем, связанных с формированием единого представления о спросе, возможность интерпретации прогнозных данных является наиболее важным аспектом. Интерпретация должна осуществляться с учетом определения:
- причин, влияющих на прогноз (прогнозируется ли увеличение/уменьшение объема спроса в определенный период времени из-за поведения конкурентов, влияния рекламных акций, скидок или «каннибализма торговых марок»);
- изменений, происходящих в прогнозе, сформированном в разные календарные периоды на конкретную неделю;
- отклонений между прогнозируемыми и фактическими продажами (как правило, прогноз отличается от реализованных продаж не из-за проблем, связанных с прогнозированием, а из-за операционных или исполнительских проблем ритейлера).
Частота цикла планирования спроса зависит от этапа жизненного цикла компаний и брендов. Для большинства предприятий шаги 1-3 должны выполняться еженедельно, в то время как шаги 4-5, посвященные финансовому плану и торговле, - ежемесячно.
Сегментация цепочки поставок. Логистическая сегментация предполагает определение параметров желаемого уровня обслуживания и представляет собой подход, базирующийся на формировании системы исполнения заказов [1; 4], удовлетворяющей различные уровни потребления с разными затратами. Подходы к сегментации цепочки поставок основываются на оперативности или эффективности.
В первом случае концентрация усилий направлена на качество выполняемых операций по функциональным областям (выбор поставщика, производственные процессы, сбыт продукции, товародвижение), а решения о производстве и распределении продукции основываются на долгосрочных прогнозах. При этом запасы готовой продукции должны располагаться в непосредственной близости к конечному потребителю, а в качестве критерия выбора поставщика следует использовать себестоимость продукта.
Во втором случае сегментация цепочки поставок основывается на скорости выполнения заказа, уровне обслуживания и удовлетворенности потребителей за счет оптимизации всех видов затрат. Данный
Независимо от частоты процесс планирования должен сопровождаться систематическим мониторингом цепочки поставок. Например, мониторинг только показателей производительности (пропускная способность, состояние запасов и уровень обслужи -вания) является недостаточным, поскольку может свидетельствовать, что реинжиниринг бизнес-процессов не требуется. При этом дополнительный анализ данных отслеживания
подход предполагает наличие широкого ассортимента быстрооборачиваемых товаров, производство которых базируется на реализованном спросе, а не на прогнозе. При этом стратегия поиска, выбора поставщика и транспортировки зависит от скорости поставки, а не от стоимости продукции.
И в том, и в другом случае ценностное предложение, каналы выхода на рынок и характеристики продукта являются ключевыми критериями сегментации цепочки поставок, игнорирование которых не допускается. При этом логистическая сегментация позволяет создать сложную конструкцию цепи с целью обслуживания потребителей разных сегментов и повысить эффективность работы, применив дифференцируемый подход к управлению поставками в конкретном сегменте.
Интеллектуальное планирование и исполнение. После сбора и систематизации входных данных аналитики формируют план поставок. Следовательно, интеллектуальное планирование начинается в начале третьего шага (рис. 2) с момента согласования данных и входных параметров (например, инвестиции в акции и маркетинг в отдельном регионе или показатели продаж для конкретного бренда или рынка). Автоматизация функций, выполняемых звеньями цепи поставки, значительно сократит процесс планирования (табл. 2). Особенно это является важным при организации поставки товаров, обладающих высокой волатильностью спроса.
отгрузки может указывать на наличие определенных проблем, снижающих вероятность выполнения спрогнозированного заказа.
Интеллектуальное планирование и исполнение предполагает диверсификацию работы функциональных звеньев, основная цель которой заключается в обеспечении гарантий того, что цепочка поставок может достичь общих бизнес-результатов, полученных посредством интеграции инжиниринга,
Таблица 2 - Характеристика процессов интеллектуального планирования и исполнения
Планирование Исполнение
Основная цель Формирование плана поставок и определение объема необходимых ресурсов Быстрое реагирование на отклонение от плана или на изменение спроса/предложения
Горизонт планирования Среднесрочный (40-50 недель) Краткосрочный (до 6 недель)
Процесс Дискретный Непрерывный
Контрольная дата Установление точки заказа Реальное время
Цель поставки Прогнозирование розничных заказов Обеспечение точности прогноза
финансов, продажи и поставки в процессе согласования плана. Такой уровень цифровой интеграции предлагает создание более бесшовной модели цепи поставки и обеспечивает высокое качество обслуживания потребителей.
Интеллектуальное планирование и исполнение цепи поставок дополняет научно-исследовательскую деятельность, объединяя три функции:
- осуществление исполнения в режиме реального времени с учетом внутренних и внешних данных для идентификации возможных отклонений от плана;
- применение аналитики и искусственного интеллекта для оценки эффективности цепи поставок;
- оптимизация решения о выборе способа исполнения заказа в цепи поставок с учетом компромиссного соглашения и имеющихся задач.
В заключение отметим, что эволюция потребностей, взглядов и ценностей клиентов способствовали как резкому изменению спроса, так и необходимости вливания инвестиций в цифровую трансформацию цепей поставок, предоставляющую возможность бизнесу выбирать наиболее подходящую стратегию для каждой. В результате возникающий баланс между эффективностью поставки и быстротой реагирования позволяет снизить риски и повысить клиентоориентированность, при этом сохраняя выгоду от экономии за счет масштаба в таких секторах, как снабжение, инфраструктура и производственные мощности. Способность цепи поставок восстанавливать, перенаправлять или заменять ресурсы, поддерживая свою эффективность [7; 9], напрямую связана с выбираемой стратегией при ее проектировании.
Используемый традиционный подход к прогнозированию спроса на основе консенсуса с последующим принятием компромиссного решения не идентифицирует различия между продуктами и каналами, а происходящие отклонения от плана и перебои в постав -ках регулируются по мере их возникновения. Даже при условии повышения операционной эффективности, постоянного совершенствования процессов производства, упаковки, дистрибуции уровень выполнения заказов не в полной мере соответствует сложившимся условиям конкуренции и рыночным реалиям.
Использование циклического процесса планирования спроса, основанного на данных, аналитике и автоматизации, позволяет сократить сроки планирования и исполнения заказа за счет оптимизации бизнес-целей, ограничений по розничным торговцам, регионам и категориям товаров и сформировать наиболее прогрессивный план поставок. При этом интеллектуальное исполнение дополняет интеллектуальное планирование, предоставляя актуальную информацию в режиме реального времени для оценки будущего состояния цепочки поставок и принятия необходимого решения.
Применение стратегии проектирования цепочки поставок, включающей три основных компонента, позволяет повысить уровень обслуживания на 5-10 % и сократить несостоявшиеся продажи до 10 %, что в итоге приведет к увеличению выручки и снижению рисков на 10-20 % за счет экономии затрат. В сочетании с ключевыми показателями эффективности в реальном времени бизнес получает возможность отслеживать не только происходящие процессы в цепочке поставок в любой момент времени, но предвидеть и корректировать возможные изменения в установленном горизонте планирования.
Список литературы
1. Баркова, Н. Ю. Сегментация цепей поставок в индустрии модной одежды / Н. Ю. Баркова // Вестник университета. - 2015. - № 10. - С. 69-72.
2. Бузмаков, В. И. Основной инструмент для эффективного функционирования ERP-системы - объемное планирование продаж и операций / В. И. Бузмаков. - URL: http://plan_prod_oper_Buzmakov (дата обращения: 01.08.2021).
3. Грязнов, С. А. Переход к интеллектуальной цифровой цепочке поставок / С. А. Грязнов // Экономика и бизнес: теория и практика. - 2020. - № 10-1(68). -С. 91-93. - DOI 10.24411/2411-0450-2020-10773.
4. Киселева, А. М. Применение логистического сегментирования для обеспечения конкурентного преимущества компании на рынке / А. М. Киселева, П. А. Аршинина // Проблемы устойчивого развития: отраслевой и региональный аспект : материалы международной научно-практической конференции. - Тюмень, 2019. - С. 275-279.
5. Куликова, О. М. Проектирование эффективной логистической цепочки поставок / О. М. Куликова, С. Д. Суворова // Региональные проблемы преобразования экономики. - 2021. - № 4(126). - С. 122-129. -DOI 10.26726/1812-7096-2021-4-122-129.
6. Лебедев, Е. А. Организация цифровых цепей поставок / Е. А. Лебедев, Е. С. Карцева, А. Г Зверева // Евразийский союз ученых. - 2018. - № 4-6 (49). -С. 59-62.
7. Сергеев, И. В. Методология цифровой трансфор -мации цепей поставок / И. В. Сергеев // Креативная экономика. - 2019. - Т. 13. - № 9. - С. 1767-1782. - DOI 10.18334/ce.13.9.40974.
8. Сироткин, А. А. Цифровизация управления цепями поставок / А. А. Сироткин // История и перспективы развития транспорта на севере России. - 2020. - № 1. - С. 134-138.
9. Суворова, С. Д. Проектирование цифровых логистических платформ в цепи поставок / С. Д. Суворова, И. А. Бойко, А. И. Захаренко // Естественно-гуманитар -ные исследования. - 2020. - № 29(3). - С. 321-325. -DOI 10.24411/2309-4788-2020-10281.
10. Томпсон, А. А. Стратегический менеджмент. Искусство разработки и реализации стратегии / А. А. Томпсон, А. Дж. Стрикленд. - 2017. - URL: https:// znanium.com
References
1. Barkova, N.Y. Segmentation of supply chains in the fashion clothing industry, Bulletin of the University, 2015, no. 10, pp. 69-72.
2. Buzmakov V.I. The main tool for the effective functioning of an ERP system is volume planning of sales and operations. URL: http://plan_prod_oper_Buzmakov.
3. Gryaznov S.A. Transition to an intelligent digital supply chain, Economics and Business: theory and practice, 2020, no. 10-1(68), pp. 91-93.
4. Kiseleva A.M., Arshinina P.A. The use of logistics segmentation to ensure a company's competitive advantage in the market, Problems of sustainable development: industry and regional aspect: Materials of the international scientific and practical conference, Tyumen, May 16-17, 2019, pp. 275-279.
5. Thompson A.A., Strickland A.J. Strategic management. The art of design and implementation strategies, 2017.
6. Lebedev E.A., Kartseva E.S., Zvereva A.G. Organization of digital supply chains, Eurasian Union of Scientists, 2018, no. 4-6 (49), pp. 59-62.
7. Sergeev I.V. Methodology of digital transformation of supply chains, Creative Economy, 2019, vol. 13, no. 9, pp. 1767-1782.
8. Sirotkin A.A. Digitalization of supply chain management, History and prospects of transport development in the North of Russia, 2020, no. 1, pp. 134138.
9. Suvorova S.D., Boyko I.A., Zakharenko A.I. Designing digital logistics platforms in the supply chain, Natural sciences and humanities research, 2020, no. 29(3), pp. 321-325. DOI 10.24411/2309-4788-2020-10281.
10. Thompson A.A., Strickland A.J. Strategic management. The art of developing and implementing a strategy, 2017.
