Производство по прогнозу: разновидность производства на склад

Значительное число компаний планируют объемы производства на основании прогноза продаж. На первый взгляд кажется, что это прогрессивный способ по сравнению с традиционным производством на склад и что с ним удачнее решается проблема сроков поставки, которые короче производственного цикла. Прогнозирование также широко используется при закупке материалов. Давайте сначала обсудим роль прогнозирования в планировании производства, а затем перейдем к снабжению.

Использование прогнозов обосновывается просто. Нам хотелось бы производить продукцию только на заказ. Но это не всегда возможно, так как некоторые клиенты недостаточно терпеливы и не готовы ждать, пока у нас пройдет полный производственный цикл. Если мы не в состоянии ни уговорить клиента ослабить свои требования в отношении сроков поставки, ни сократить производственный цикл настолько, чтобы выдержать эти сроки, приходится производить продукцию, еще не имея на руках твердого заказа.

Судя по всему, есть два варианта действий. Первый — производство на склад. Как мы уже говорили, при этом необходимо определить фиксированную точку повторного заказа на основании грубой оценки будущего спроса. Второй путь — производство по прогнозу — намного изощреннее. Здесь нужно предсказывать будущий объем продаж и строить производственные планы на основе сделанных предсказаний.

Преимущество производства по прогнозу перед производством на склад заключается в том, что с ним мы можем заглядывать гораздо дальше в будущее, а значит, более равномерно распределять загрузку производственных мощностей на протяжении года и значительно сократить складские запасы. Таким образом, этот способ явно лучше. Или все-таки нет? В действительности выбор в пользу производства по прогнозу очевиден, только если прогноз очень точный. К сожалению, в реальном мире это редко так. Кроме того, принимать решения на основании прогнозов совсем не просто.

Рассмотрим простой пример. Предположим, что, согласно прогнозу, продажи продукции Р109 в феврале должны составить 100 единиц. Это самый точный прогноз, какой можно получить. Срок производства составляет для P109 около месяца, на календаре 1 января. Забудем на время о том, что прогноз охватывает продажи, которые будут происходить в течение всего месяца. Сколько единиц продукции мы должны произвести за январь? Верно ли, что нам нужен запас ровно в 100 единиц продукции Р109 к 1 февраля? Вовсе нет. В большинстве случаев необходимый запас будет превышать прогнозируемый объем продаж.

Почему? Чтобы принять обоснованное решение, требуется очень важная дополнительная информация, которой обычно нет, — ошибка прогноза. Прогноз дает ожидаемое, т.е. усредненное значение объема продаж, и даже когда это значение определено точно, фактический объем продаж может отличаться от предсказанного. Ошибка прогноза — это величина возможного отклонения от ожидаемого значения. Вероятность того, что продажи P109 в феврале составят именно 100 единиц, крайне низка. Фактически они почти наверняка будут больше или меньше. Что же делать?

Самое распространенное решение — определить уровень страхового запаса. Каким он должен быть — 10, 20 или 100% от предполагаемого объема продаж? Рекомендуемое значение обычно лежит в диапазоне от среднеквадратичного отклонения ошибки прогноза до удвоенной величины этого отклонения, в зависимости от требуемого руководством качества обслуживания. На практике ошибка прогноза учитывается очень редко, да и качество обслуживания измеряется далеко не в каждой компании.

Есть две причины, почему мы не часто встречаемся с ошибкой прогноза. Во-первых, когда прогнозы основываются на интуиции маркетологов, понятие ошибки вообще неприменимо. В качестве альтернативы можно задать вероятный диапазон значений: например, указать, что в феврале объем продаж составит от 70 до 130 единиц. Впрочем, даже этот упрощенный вариант используется не часто.

Во-вторых, когда доступны данные, позволяющие рассчитать ошибку прогноза, и есть компьютерные алгоритмы для такого расчета, ошибка может оказаться такой большой, что целесообразность самого прогнозирования начнет вызывать сомнения. Допустим, ошибка прогноза на февраль равна 200, что в два раза больше предполагаемого объема продаж. Ошибка, превышающая прогнозируемое среднее значение, — вполне возможное явление. Но когда в системе столько шума, сам прогноз не представляет реального интереса. Предположим, продажи ежемесячно растут на 5%. Это очень хорошая тенденция, но если шум в системе существенно выше, у нас может уйти очень много времени на то, чтобы ее выявить. Вдобавок, в любом алгоритме прогнозирования обязательно есть ошибки.

Стремясь повысить точность прогнозов, компании прибегают к оценке совокупного спроса, в том числе их интересует кассовое оборудование цены. Конечно, совокупные прогнозы во многих случаях бывают гораздо надежнее, но полезнее они от этого не становятся. Пусть, например, у нас есть семейство продуктов под названием Р100, включающее продукты от Р101 до Р109. Прогноз суммарного объема продаж для группы Р100, может быть, и хорош (ошибка относительно мала), однако решения, связанные с планированием производства, относятся по большей части к отдельным позициям. Если, скажем, решить, что на изделие Р109 приходится 12% от общего объема продаж группы Р100, получится слишком грубое приближение, угрожающее надежности совокупного прогноза. В результате у нас будет весьма неопределенный прогноз продаж Р109 и очень слабая основа для планирования.

Кстати, интересно, что компании, планирующие производство на основе прогнозов, часто страдают одновременно и от излишков, и от дефицита продукции. На большинстве рынков объем продаж сильно колеблется. В таких условиях производство на склад гораздо выгоднее, поскольку оно позволяет быстрее реагировать на изменения спроса. В дальнейшем мы увидим, что это очень хороший механизм контроля, способный сигнализировать о возникновении ряда проблем, в том числе о резком увеличении спроса, при котором текущий уровень пополнения запасов может оказаться недостаточным.

При производстве по прогнозу осуществлять активный контроль непросто. На самом деле единственный действенный способ состоит в постоянном обновлении прогноза, которое в дальнейшем приводит к пересмотру планов. Парадоксально, но факт: стремление заглянуть далеко вперед заставляет переходить к производству по прогнозу, а с прогнозами расхождений между планированием и исполнением становится больше, чем без них, так что отдаленная перспектива выглядит менее отчетливой!

И все же прогнозирование помогает планировать производство. Так, не вызывает сомнений, что это единственный эффективный инструмент в ситуации, когда пики продаж наступают и проходят в течение коротких промежутков времени. В подобных случаях невозможно рассчитывать на правило о постоянном пополнении запасов до фиксированного уровня — ведь остро необходимо решить, сколько продукции произвести до начала пика, а значит, нельзя исходить из текущего объема продаж. Если вам непременно нужно опираться на прогноз, помните, что для эффективного принятия решений требуются две оценки — сам прогноз и ошибка прогноза. Конечно же, хорошо знать средний объем продаж в период пикового спроса, но еще больше пользы может принести информация о том, насколько обосновано это предположение и как низко может опуститься фактический объем.

В случае производства на склад прогноз следует рассматривать как вспомогательный инструмент контроля. Он поможет составить представление о том, правильно ли рассчитана текущая норма пополнения запасов. Принимать решение относительно пересмотра этой нормы можно только тогда, когда прогноз существенно отличается от обычного уровня запасов. Уровень пополнения запасов служит при производстве на склад буфером, защищающим нас от двух независимых факторов неопределенности — рыночного спроса и колебаний фактической продолжительности производственного цикла. Прогноз рыночного спроса (включая ошибку прогноза) — это только часть информации для принятия решений. Если прослеживаются четкие сезонные тенденции спроса, следует в соответствии с ними менять норму пополнения запасов.

Другие аспекты производственного планирования острее нуждаются в прогнозах. Планирование производственных мощностей обычно охватывает более длительный период. Для него гораздо лучше подходит совокупное планирование, потому что здесь не нужно точно знать, какие виды продукции будут выпускаться в конкретный момент времени. Требуется оценить приблизительный масштаб, и для этой цели прогнозы вполне подходят.

12.06.2013
Наверх