Проблемы управления заказами с длинными плечами поставок
Гораздо сложнее спрогнозировать запасы и спрос на полгода вперед, чем на 1–2 недели. Предпочтения потребителей и конъюнктура рынка быстро меняются, тренды стремительно набирают обороты и также быстро угасают.
Основной риск работы с длинными плечами поставок — это резкая смена спроса. Если плечи поставок составляют 1–2 недели, то это не так критично, так как можно быстро на это среагировать. При длительном планировании резко сужается пространство для маневра, так как отказаться от заказов в пути уже нельзя.
При этом зачастую в пути находится много заказов одновременно. Например, если доставка занимает 6 месяцев, а заказы размещаются каждый месяц, т. е. в пути одновременно находится 5 заказов. При этом не всегда понятно, что будет со спросом через 6 месяцев, так как тренды меняются, и происходит много непрогнозируемых процессов вокруг. В результате можно получить на складах товар, который будет уже не востребован, либо, наоборот, попасть в дефицит и недополучить прибыль.
Обычно работа с длинными плечами поставок предполагает использование распределительного центра, что автоматически усложняет интерпретацию расчетов. С одной стороны, у вас есть длительные доставки до распределительного центра, с другой — более короткие до филиалов.
Также сроки поставок из других стран подвержены риску: может быть задержка в производстве, груз могут задержать на таможне или случатся накладки в пути. В итоге поставки могут приходить хаотично и неравномерно, что затрудняет понимание расчетов. Не всегда понятно, где именно возникнет дефицит в период срока доставки.
С программной точки зрения бывает тяжело объяснить, почему остаток может не сходиться. Если в марте мы делаем заказ на сентябрь, то должны понимать, какой остаток будет на предполагаемую дату поступления в сентябре. Но при этом до сентября будет как минимум несколько поставок с разным объемом и датами поступлений, которые могут приходить хаотично, вне зависимости от запланированных дат. В таких условиях планировать остатки с высокой точностью на сентябрь просто невозможно.
При этом обязательным требованием для работы с длинными плечами поставок должен быть точный учет дат поступлений товаров в пути. Если у вас нет этих данных, то об эффективном планировании заказов с длинными плечами поставок можно забыть.
Важно понимать, что любая система прогнозирования будет менее эффективно работать при долгосрочных прогнозах, чем при средне и краткосрочных.
Как мы развиваем функционал работы с длинными плечами поставок
Несколько лет назад, когда мы начинали разрабатывать функционал, помогающий работать с длинными плечами поставок, мы анализировали, как работают клиенты с Forecast NOW!
Те клиенты, у которых есть доля заказов из Китая или других стран, в основном работали по смешанной схеме для таких заказов. Они чаще проверяли результаты расчетов программы и осуществляли больше ручного контроля. Все наши клиенты подтверждали, что с длинными плечами поставок работать сложнее, чем с короткими. В данном случае под длинными плечами мы понимаем поставки от 3 месяцев до 7 месяцев, иногда до года.
Причины сложностей были понятны. Все они описаны выше. Но, чтобы облегчить работу пользователей программы, мы начали разбираться, как именно они работают и что мы можем улучшить в продукте. В результате анализа мы доработали функционал по проблемным направлениям и продолжаем этим заниматься.
Как Forecast NOW! помогает в работе с длинными плечами поставок
На длительный период сложнее прогнозировать спрос, так как это величина вероятностная. Чем выше период прогнозирования, тем больше неопределенности и разброс вероятностей будет. Доля ошибки в этом случае будет всегда выше.
Чтобы уменьшить влияние этой проблемы, мы добавили в алгоритмы расчет расхода остатков до поступления. Это нужно, чтобы понимать, сколько товара мы продадим за большой срок поставки. Это нетривиальная задача, так как нужно учесть большое количество вероятных сценариев продаж до нужной даты. Настройка позволяет стабилизировать расчет расходов до будущих поступлений.
Тренды сильно влияют на продажи наших клиентов. Проблема в том, что тренд начинается сейчас, а заказ по товарам сделан полгода назад. Либо наоборот.
Если что-то резко меняется, это приводит к дефицитам или к большим излишкам.
Пример из практики. Один из наших клиентов начал активно развивать канал интернет-продаж. По одной группе товаров продажи сильно росли, поэтому уже через некоторое время начался дефицит товаров. Были сделаны большие заказы с ожиданием дальнейшего роста продаж. Но по истечении нескольких месяцев тренд изменился, и спрос стремительно пошел на убыль. Компания в итоге получила большие излишки на складах.
Для уменьшения влияния трендов мы добавили в программу проверку на изменения товаров, по которым сильно изменились продажи. Программа уведомляет пользователей, что изменился тренд на продажи. Это нужно, чтобы вовремя среагировать на изменения и скорректировать заказы. Часть заказов, которые уже в пути, поменять не получится, но можно будет переукомплектовать заказы, которые еще собираются, и заранее провести балансировку товаров по филиалам, попытаться решить проблему с изменением тренда.
В пути или на производстве обычно находится несколько партий товаров, на которые сложно повлиять. Пользователям тяжелее понять, что происходит с заказами, так много разных поставок, меняются тренды, есть сезонность и куча других факторов. А если заказы приходят на распределительный центр, а потом перераспределяются по филиалам, то это еще сильнее усложняет задачу. И это объективные сложности, которые приводят к тому, что пользователи вынуждены усиливать ручной контроль при работе с такими заказами.
В некоторых случаях у компаний есть возможность изменять заказы в течение определенного срока. Например, если 3 месяца уходит на изготовление заказа и 3 месяца на доставку, то в течение первых 3 месяцев может быть возможность изменить объемы. В таких случаях важно:
- Понимать, как изменился спрос за это время, чтобы была возможность быстро внести изменения.
- Чтобы программа могла строить расчеты, что будет с запасами на конкретную дату.
Сейчас у нас в программе есть функционал расчетного наличия товаров. Он показывает, сколько запасов будет храниться на складах, если ничего не менять в заказах. Это помогает клиентам принимать решения о сдвиге сроков доставки. Подробнее про расчетное наличие товаров можно почитать в статье “Диаграмма расчетного наличия товаров”.
Также в программе уже реализована расширенная расшифровка заказов, которая показывает расход поступлений по месяцам. Например, если срок поставки 6 месяцев, то можно увидеть ожидаемый расход товаров по месяцам, чтобы понять, где за это время может возникнуть дефицит или, наоборот, расход будет меньше.
Очень важно, чтобы в программе был инструментарий для стратегической аналитики заказов.
Сейчас в разработке находится функционал остатка товара на будущие даты. Функционал будет показывать, что будет с остатком товаров на конкретные даты, если делать заказы в заданном режиме. Он даст компаниям расширенную аналитику по поставкам. С его помощью можно будет планировать загрузку будущих поступлений и принимать стратегические решения.
Также будет добавлена подробная графическая расшифровка конкретного заказа на товар: можно будет наглядно увидеть, в какие даты ожидаются поступления, как будет менять остаток товара и на каком конкретно интервале времени возникает потребность в товаре.
Спрос на длительный период, который сложнее прогнозировать, сильное влияние трендов, хаотичность поставок — это все объективные факторы, которые приходится учитывать при работе с длинными плечами поставок. Работу с этими факторами можно облегчить и автоматизировать. Часть работ уже проделана нами, и мы планируем развивать функционал дальше. Но важно понимать, что никакая программа не сможет полностью исключить работу аналитика в этом процессе, она занимает существенную роль сейчас и будет занимать в будущем.
Что важно учесть при внедрении ПО для работы с длинными плечами поставок
Первое и самое важное - это точный учет дат поступлений товаров в пути. Если у вас нет этих данных, то эффективно планировать такие заказы не получится.
При внедрении программы автоматизации очень важно оценить ее эффективность. В случае с длинными плечами поставок этот эффект будет отложенным. Если у вас сроки поставок 4–6 месяцев, то эффект можно будет оценить через год или больше, когда пройдет несколько поставок, рассчитанных через программу.
Однако эффект от программы можно оценить быстрее. Пока едут первые долгие заказы на РЦ, уже активно работает балансировка запасов между складами, уменьшая дефициты и излишки на конечных точках продаж.
Одновременно с этим мы рекомендуем выстраивать поставки из зарубежных стран по смешанной схеме: расчёт в Forecast NOW! и дополнительная проверка со стороны ответственного сотрудника. На следующем этапе — максимально автоматизировать отдельные элементы процесса. Если же у компании есть российские поставки, то автоматизацию мы рекомендуем начинать с них.
