close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Методология интегрированного планирования цепей поставок предприятий черной металлургии

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
Солодовников Виталий Витальевич
МЕТОДОЛОГИЯ ИНТЕГРИРОВАННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ
ЦЕПЕЙ ПОСТАВОК ПРЕДПРИЯТИЙ
ЧЕРНОЙ МЕТАЛЛУРГИИ
Специальность 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством
(логистика)
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
доктора экономических наук
Москва - 2018
Работа выполнена в Институте исследования товародвижения и конъюнктуры
оптового рынка
Официальные оппоненты:
Бочкарев Андрей Александрович
доктор экономических наук, доцент,
Санкт-Петербургский филиал
ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский
университет «Высшая школа экономики»,
профессор департамента логистики и управления
цепями поставок
Кизим Анатолий Александрович
доктор экономических наук, профессор,
ФГБОУ ВО «Кубанский государственный
университет»,
профессор кафедры мировой экономики и
менеджмента
Куренков Петр Владимирович
доктор экономических наук, профессор,
ФГБОУ ВО «Российский университет
транспорта (МИИТ)»,
профессор кафедры управления транспортным
бизнесом и интеллектуальных систем
Ведущая организация:
ФГБОУ ВО «Государственный университет
управления»
Защита состоится «11» октября 2018 г. в 13:00 часов на заседании
диссертационного совета Д 520.029.01 при Институте
исследования
товародвижения и конъюнктуры оптового рынка по адресу: 125319, Москва,
ул. Черняховского, д. 16, к.1103
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте Института
исследования
товародвижения
и
конъюнктуры
оптового
рынка
http://www.itkor.ru/ds/objavl/
Автореферат разослан «___» _________ 201_ г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
Крылова Татьяна Дмитриевна
3
I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. С точки зрения теории сложных систем,
цепь поставок современного предприятия является сложной для управления
технико-экономической системой. В соответствии с теорией управления, теорией
менеджмента, кибернетическим подходом, ключевым элементом эффективного
процесса управления любой системой является функция планирования. Решение
задач планирования цепей поставок требует использования научного аппарата
системного анализа, главным образом применение широкого спектра методов
моделирования.
Начиная с первой половины двадцатого века, отечественные и зарубежные
ученые разрабатывают специализированные методы и технологии моделирования
экономических систем. Указанные методы были успешно опробованы на практике и
показали высокую эффективность. При этом следует подчеркнуть, что
стремительное развитие компаний в двадцатом и двадцать первом веке, усложнение
материальных, информационных и финансовых потоков в их цепях поставок
привело к тому, что применение стандартных методов моделирования без их
адаптации, интеграции и развития не всегда приводит к ожидаемым результатам или
даже полностью не оправдывает себя. Основная причина связана с недостатками
стандартных подходов к моделированию, которые не позволяют им эффективно
решать задачи интегрированного планирования в цепях поставок современных
промышленных предприятий, обладающих специфичными характеристиками, к
которым относится, в том числе: уникальность технологических процессов; их
масштаб; сложность формализации технологических правил; неопределенность и
чувствительность к изменениям.
С другой стороны необходимо отметить, что Управление Цепями Поставок
(далее УЦП) в связи со своей относительной молодостью страдает от недостатка
единой методологии. Это касается и области интегрированного планирования.
Национальные школы часто пытаются создать собственные проекции УЦП.
Анализ мирового опыта показывает, что к реально действующему
международному стандарту УЦП можно отнести разработку двух наиболее
известных в научной и практической средах моделей УЦП: SCOR с расширениями
DCOR и CCOR от Совета по Цепям Поставок, а также одноименную модель от
GSCF. Однако эти концепции требуют дальнейшей научной проработки, а для
практического использования необходима их адаптация, интеграция и развитие с
учетом отраслевой специфики.
Можно привести следующие доводы в эту пользу: недостаточная детализация
процессов для потребностей отраслей, частичное устаревание предлагаемых
решений, местами не полный охват процессов УЦП, разделение процессов УЦП на
подмодели, которые не интегрированы (пример, модель SCOR с ее дополнениями
DCOR и CCOR).
Указанные недостатки затрудняют использование рассматриваемых концепций
научным сообществом, а также препятствуют их широкому применению на
практике, несмотря на их высокую потенциальную ценность для промышленности.
В связи с этим с целью дальнейшего развития концепции УЦП, в том числе в
4
части интегрированного планирования, является актуальным и имеет высокую
значимость для повышения конкурентоспособности российских промышленных
предприятий создание практической методологии УЦП на базе существующих
международных межотраслевых моделей, таких как SCOR и GSCF. Выбор черной
металлургии для проведения исследований определяется тем фактом, что эта
отрасль, помимо того, что обладает особой спецификой, играет одну из ключевых
ролей в мировой и российской экономике.
Приведенные доводы свидетельствуют об актуальности темы диссертационного
исследования, направленного на развитие методологии интегрированного
планирования цепей поставок предприятий черной металлургии.
Степень разработанности проблемы. Теория и практика логистики
представлена в России трудами следующих выдающихся ученых: Н.А. Адамов,
А.У. Альбеков, Б.А. Аникин, А.Г. Белоусов, В.В. Борисов, А.Н. Брынцев,
А.М. Гаджинский, М.П. Гордон, В.В. Дыбская, Д.А. Иванов, М.Е. Залманова,
К.В. Инютина, Д.Д. Костоглодов, Л.Б. Миротин, Ю.М. Неруш, Д.Т. Новиков,
О.А. Новиков, Т.А. Прокофьева, Б.К. Плоткин, И.О. Проценко, А.И. Семененко,
В.И. Сергеев,
А.А. Смехов,
В.Н. Стаханов,
Д.В. Стаханов,
А.Н. Тяпухин,
С.Н. Тамбовцев, С.А. Уваров, Р.В. Шеховцов, В.В. Щербаков и других. Среди
зарубежных ученых следует отметить труды Д. Бауэрсокса, Дж. Гатторны,
Д.Дж. Клосса, Д. Уотерса, Дж. Стока, М. Кристофера, Дж. Менцера, К. Оливера,
М. Вебера, Д.М. Ламберта и многих других.
Исследованию проблем организации и управления промышленными
предприятиями посвящены труды Т.Н. Бабича, М.И. Бухалкова, Г.Л. Гантта,
Э. Голдрата, В.А. Горемыкина, У.Э. Деминга, Д.И. Крутянского, Э.Н. Кузьбожева,
Т. Оно, Г.Н. Ойкса, С.В. Питеркина, А.С. Родова, Б. Стаффорда, Ф.И. Тейлора,
Г. Форда, Дж. Форрестера, Р. Чейза.
Вопросы УЦП и интегрированного планирования подробно рассмотрены в
трудах В.В. Дыбской, Д.А. Иванова, И.А. Пузановой, В.И. Сергеева, Д.М. Ламберта,
Х. Стадтлера, К. Килгера, Дж. Стока, Т. Уолласа, Дж. Шапиро и других.
Исследователи Е.В. Бережная, В.И. Бережной, A.A. Бочкарев, Г.Л. Бродецкий,
Е.С. Вентцель, Т. Воллман, Д. Данциг, Н.С. Камбо, Л.В. Канторович, Ю.Г. Карпов,
В. Кельтон,
Н.Б. Кобелев,
А.В. Мищенко,
Дж. Наден,
А.Д. Плотников,
Г.И. Просветов, Х. Таха, П.Д. Шимко, В.Л. Уинстон внесли весомый вклад в анализ
и решение проблем моделирования сложных экономических систем.
Вопросы информационной поддержки интегрированного планирования
наиболее полно отражены в работах Д.А. Гаврилова, С. Гамильтона, Х.О. Гюнтера,
Дж.Т. Дикербаха, Р.Р. Загидуллина, Л.К. Иверт, А.М. Карминского, К. Килгера,
Х. Стадтлера, Е.Б. Фролова, Х.А. Хволби.
Несмотря на достигнутые результаты в области развития теории и практики
управления цепями поставок, методологические проблемы интегрированного
планирования цепей поставок современных промышленных предприятий, требуют
проведения дальнейших исследований. В связи с этим все более актуальным
является создание практической отраслевой методологии интегрированного
планирования цепей поставок предприятий чёрной металлургии в части разработки
новых эффективных методов, моделей и алгоритмов, программно-математических
5
инструментариев на их основе.
Цель
диссертационного
исследования
развитие
методологии
интегрированного планирования цепей поставок предприятий черной металлургии.
Достижение указанной цели потребовало решения следующих задач:
– проанализировать особенности цепей поставок металлургических предприятий
и проблемы управления их логистическими процессами в условиях меняющейся
внутренней и внешней конъюнктуры с целью совершенствования их
интегрированного планирования;
– провести анализ современного состояния и перспектив развития теории и
методологии логистики и УЦП с целью определения требований к
усовершенствованной методологии интегрированного планирования цепей
поставок;
– обобщить передовой международный и отечественный опыт организации
интегрированного планирования цепей поставок металлургических предприятий,
сопоставить его с современными концепциями УЦП SCOR и GSCF с целью
выявления направления их развития;
– разработать практическую отраслевую методологию интегрированного
планирования цепей поставок предприятий черной металлургии в части методов,
процессных и математических моделей, алгоритмов и процедур;
– провести анализ современного состояния информационной поддержки
процессов интегрированного планирования цепей поставок с целью определения
требований к системам планирования нового поколения;
– предложить
практическую
методику
реализации
методологии
интегрированного планирования цепей поставок предприятий черной металлургии
на примере ряда передовых отечественных и зарубежных компаний и провести
статистическую оценку экономической эффективности.
Предметом исследования в диссертационной работе является методология
интегрированного планирования цепей поставок.
Объектом исследования являются цепи поставок предприятий черной
металлургии.
Методологическая и теоретическая основа исследования. Теоретическую и
методологическую основу исследования составляют фундаментальные и
прикладные разработки отечественных и зарубежных ученых в области
экономической теории, теории систем, теории логистики и управления цепями
поставок, теории управления, менеджмента, контроллинга, исследования операций,
теории алгоритмов и др.
В ходе исследования применялись общенаучные методы познания: анализ,
синтез, обобщение, индукция, дедукция, аналогия и др. Для решения поставленных
в диссертации задач использовались: научный аппарат системного анализа, главным
образом широкий спектр методов моделирования; экспертные оценки, системная
инженерия и др.
Оценка достоверности результатов исследования. Теоретическая база
исследования построена на известных, проверяемых данных и фактах, согласуется с
опубликованными материалами по теме диссертации. Научные идеи базируются на
анализе практики, обобщении передового опыта интегрированного планирования
6
цепей поставок отечественных и зарубежных промышленных компаний.
Установлено качественное совпадение авторских результатов с результатами,
представленными в независимых источниках по данной тематике. Использована
авторская методология интегрированного планирования, которая отличаются от
предложенных ранее тем, что она адаптирована к особенностям цепей поставок
предприятий черной металлургии.
Информационной базой работы послужили данные Всемирной ассоциации стали
(World Steel Association), статистические и аналитические материалы по теме
диссертационного исследования, в том числе от PwC, KPMG, Совета по Цепям
Поставок (Supply Chain Council), Gartner, материалы ведущих производителей
автоматизированных систем планирования цепей поставок промышленных
предприятий: LOGIS, JDA (i2 Technologies), PSI Metals/Broner Metals Solutions,
Quintiq, OM Partners и др.
Область исследования. Диссертационная работа выполнена в рамках Паспорта
научных специальностей ВАК Минобрнауки России 08.00.05 –Экономика и
управление народным хозяйством: раздел 4. Логистика, согласно п. 4.1.
Теоретические и концептуальные проблемы логистики и управления цепями поставок,
их народнохозяйственная значимость; п. 4.3. Методология логистической интеграции; п.
4.8. Интегрированное планирование в цепях поставок; п. 4.17. Моделирование и
оптимизация параметров логистических бизнес-процессов; п. 4.12. Моделирование
сетевой структуры цепей поставок и конфигурации логистических систем.
Научная новизна исследования заключается
в создании практической
методологии интегрированного планирования цепей поставок предприятий черной
металлургии, способствующей: разработке и принятию обоснованных и
рациональных решений в процессе управления цепями поставок; обеспечению
конкурентоспособности предприятий благодаря повышению качества клиентского
сервиса и эффективности логистических бизнес-процессов, что отражается в
положениях, выносимых на защиту.
Положения, выносимые на защиту:
1. Сформулированы и оценены ключевые факторы, определяющие перспективы
развития цепей поставок промышленных предприятий, выделена обобщенная
структура и основные характеристики цепей поставок современных
металлургических предприятий, определяющие необходимость отражения их
особой отраслевой специфики в методологическом обеспечении процесса
планирования (С. 18-30).
2. Обоснована необходимость систематизации и развития методологии
интегрированного планирования цепей поставок, определяющаяся потребностью ее
применения для обеспечения конкурентоспособности современных промышленных
предприятий в условиях жесткой борьбы на мировом рынке. Введено определение
интегрированного планирования цепи поставок. (С. 39-45).
3. Определены требования и предложены направления развития практической
методологии интегрированного планирования цепей поставок предприятий черной
металлургии на основе: сравнительного анализа передового международного и
отечественного опыта организации интегрированного планирования на
металлургических предприятиях с современными концепциями УЦП SCOR и GSCF,
7
консолидации моделей CCOR, SCOR, DCOR и GSCF в единой системе процессов
планирования; уточнения методологического обеспечения интегрированного
планирования в части методов, процессных и математических моделей, алгоритмов,
процедур и информационной поддержки (С. 75-78).
4. Разработаны процессные модели интегрированного планирования цепей
поставок предприятий черной металлургии с использованием элементов
модернизированной
модели
построения
архитектуры
предприятия
Захмана: обобщенный процесс интегрированного планирования цепей поставок
предприятий
черной
металлургии;
прогнозирование
спроса
в цепях
поставок: конфигурирование цепи поставок; тактическое планирование цепи
поставок;
управление
подтверждениями
даты
отгрузки
заказов
клиентов; оперативное планирование (С. 79-108).
5. Предложены усовершенствованные методы, математические модели,
алгоритмы и процедуры интегрированного планирования цепей поставок
предприятий черной металлургии: метод и критерии определения уровня
детализации объектов модели цепи поставок; общий алгоритм прогнозирования на
основании контроля исключительных ситуаций; метод декомпозиции с
применением интерактивной послойной оптимизации; алгоритм синхронизации
областей планирования; основные положения алгоритма составления расписаний
выплавки и разливки (С. 112-148).
6. Определены
ключевые
характеристики
нового
поколения
автоматизированных систем планирования цепей поставок на основании анализа
инструментов информационной поддержки интегрированного планирования цепей
поставок, предложено новое определение для этого класса систем, уточнена их
структура (С. 159-170).
7. Предложена и экспериментально проверена с проведением статистической
оценки экономической эффективности методика реализации методологии
интегрированного планирования цепей поставок предприятий черной металлургии
на основе проектов с ответственностью исполнителя на примере следующих
компаний: ММК, ОМК, Северсталь, TimkenSteel, Trinecke Zelezarny, POSCO, СУЭК
(С. 187-193, 253-273, 278-288, 306-323).
Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая
значимость диссертационной работы заключается в развитии теории и методологии
логистики и УЦП в части создания усовершенствованной методологии
интегрированного планирования цепей поставок предприятий черной металлургии.
Практическая значимость результатов, полученных в ходе проведенного
исследования, заключается в том, что предложенные в работе методологические
подходы, методы, модели и алгоритмы способствуют разработке и принятию
обоснованных и рациональных решений в управлении цепями поставок
промышленных предприятий. Использование этих методов, моделей и алгоритмов
позволяет в целом добиться усиления конкурентоспособности предприятия
благодаря повышению качества клиентского сервиса и эффективности
логистических бизнес-процессов.
Разработанные в диссертации методы, модели и алгоритмы интегрированного
планирования цепей поставок предприятий черной металлургии, реализованные в
8
программно-математических инструментариях, внедрены в промышленную
эксплуатацию
на
российских
предприятиях
ПАО
«Магнитогорский
Металлургический
Комбинат»,
ПАО
«Корпорация
ВСМПО-АВИСМА»,
АО «СУЭК», а также в международной компании TimkenSteel. Результаты
исследования оформлены в виде технической документации и переданы вместе с
созданными решениями для использования в соответствующие подразделения
перечисленных компаний. Предложенная в диссертации методология легла в основу
проводимых автором семинаров по интегрированному планированию для
сотрудников АО «ТВЭЛ», а также использовалась ими при разработке концепции
решения по интегрированному планированию компании.
Практическое использование результатов исследования подтверждено
справками о внедрении.
Апробация и внедрение результатов диссертационного исследования.
Основные результаты диссертационного исследования обсуждались и получили
положительную оценку на научно-практических конференциях и семинарах
различного уровня: на 49 международной октябрьской конференции по металлургии
и добыче полезных ископаемых IOC2017 (Бор, Сербия, 18-21 октября 2017), на
XXV международной научно-технической конфереции Литье Металлов 2018
(Плевен, Болгария, 18-20 апреля 2018), на XIII и XIV международных майских
научных конференциях по стратегическому менеджменту (Бор, Сербия, май
2017/2018), на международной научной конференции «Перспективы развития
логистики и управления цепями поставок» (Москва, 18 апреля 2017).
Материалы диссертации использованы в учебном процессе на факультете
Бизнеса и Менеджмента, кафедры Управления Цепями Поставок НИУ ВШЭ для
подготовки магистров, бакалавров и студентов MBA по дисциплинам
«Интегрированное планирование в цепях поставок», «Контроллинг логистических
бизнес-процессов», «Стратегическое планирование цепей поставок» и др.
Публикации по теме исследования. Основные положения диссертации и
результаты исследования изложены в 48 опубликованных работах общим объемом
34,39 п.л. (авторских – 31,02 п.л.), в том числе двух авторских монографиях объемом
17,93 п.л. и в рецензируемых научных изданиях 23 статьи общим объемом 12 п.л.
(авторских – 9,76 п.л.).
Структура и объем диссертационной работы. Структура работы обусловлена
целью, задачами и логикой исследования. Диссертация состоит из введения, пяти
глав, заключения, списка использованной литературы из 210 наименований.
Основной текст диссертации изложен на 344 страницах, включает 27 таблиц и 110
рисунков.
Во введении обоснована актуальность темы, определены цели и задачи, объект и
предмет, охарактеризованы теоретическая и аналитическая база исследования,
обоснована научная новизна, показана теоретическая и практическая значимость
работы.
В первой главе «Особенности планирования цепей поставок предприятий черной
металлургии» проведен анализ особенностей планирования цепей поставок
предприятий черной металлургии, дан обзор современного состояния и проблем
методологии планирования логистики и цепей поставок. На основании проведенного
9
анализа сформулированы цели и задачи диссертационного исследования в разрезе
совершенствования интегрированного планирования цепей поставок предприятий
черной металлургии.
Вторая глава «Развитие методологии планирования цепей поставок предприятий
черной металлургии» посвящена разработке требований к методологии
интегрированного планирования цепей поставок современных предприятий черной
металлургии. Проведено сопоставление обобщенного передового международного и
отечественного опыта организации интегрированного планирования на
металлургических предприятиях с современными концепциями УЦП SCOR и GSCF,
выявлены направления их развития. Уточнены основные процессные модели
интегрированного планирования цепей поставок рассматриваемых предприятий.
В третьей главе «Совершенствование методов и моделей интегрированного
планирования» систематизированы ключевые модели и методы интегрированного
планирования, определены направления развития и предложены конкретные подходы
к реализации. Рассмотрены вопросы устойчивости и рисков планов.
Четвертая глава «Информационная поддержка процессов интегрированного
планирования» посвящена рассмотрению вопроса информационной поддержки
процессов интегрированного планирования цепей поставок предприятий черной
металлургии.
Определены
ключевые
характеристики,
позволяющие
классифицировать новое поколение автоматизированных систем планирования цепей
поставок, предложено новое определение для этого класса систем, уточнена их
структура.
В пятой главе «Реализация методологии интегрированного планирования цепей
поставок предприятий черной металлургии» проведена оценка экономической
целесообразности внедрения методологии интегрированного планирования цепей
поставок рассматриваемых предприятий. Предложена и экспериментально
опробована на примере ряда российских и зарубежных компаний методика
реализации методологии интегрированного планирования цепей поставок
предприятий черной металлургии на основе проектов с ответственностью
исполнителя.
В заключении изложены основные выводы и предложения по результатам
исследования.
II. ОСНОВНЫЕ ИДЕИ И ВЫВОДЫ ДИССЕРТАЦИИ,
ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ
Результаты диссертационного исследования представлены в семи группах
взаимосвязанных между собой научно-практических проблем, отражаемых в
пунктах научной новизны.
1. Сформулированы и оценены ключевые факторы, определяющие
перспективы развития цепей поставок металлургических предприятий,
выделена обобщенная структура и основные характеристики цепей поставок
современных предприятий черной металлургии, определяющие необходимость
отражения их особой отраслевой специфики в методологическом обеспечении
процесса планирования (С. 18-30).
10
Анализ современного состояния и перспектив черной металлургии в мире и в России в
частности определяет актуальность проведения исследования на примере этой отрасли.
На основании исследования эволюции цепей поставок ведущих предприятий черной
металлургии сделан вывод об их значительной трансформации, что коренным образом
изменило требования к системе их управления. Выделено 3 этапа развития. На первом
этапе цепи поставок не выходили за «ареалы своего обитания» и были замкнуты на своих
регионах. На втором этапе поставщики сырья уже выбирались на глобальном уровне при
сохранении региональной структуры производства и продаж. На третьем текущем этапе
развития все ключевые функции продажи, производство и снабжение осуществляются на
глобальном уровне.
Сформулированы и оценены ключевые факторы, определяющие перспективы развития
цепей поставок промышленных предприятий (см. таблица 1).
Таблица 1 - Факторы изменения внешней и внутренней конъюнктуры
Факторы
Рост мировой экономики
Геополитические риски
Структура цепей поставок
Неопределенность спроса
Риски по стоимости сырья и
ценам на готовую продукцию
Концентрация производства
Драйвер корпоративного
роста
Предложения продукта
Прошлое
Значительный (~ 20%)
Средние
Региональная
/Фрагментированная
Средняя
Текущая ситуация/будущее
Низкий (~ 3,5%)
Значительные
Глобальная/Вертикально и
Горизонтально интегрированная
Значительные колебания
Средние
Значительные
Региональный /Уровень Глобальный/ Корпоративный
локальных производств уровень
Сервис с добавленной ценностью /
Слияния и поглощения Вертикальная и Горизонтальная
интеграция
Диверсифицированный /Широкий
разнообразный ассортимент,
Управляемое
включающий инновационную
продукцию
Проанализированы типовые структуры цепи поставок рассматриваемых предприятий
(см. рисунок 1).
Поставщики
Основное
производство
Дальнейшая
металлообработка и
дистрибуция
Сервисные
центры
Сырье
Комбинаты
Автомобилестроение
Строительство
Отделочные
предприятия
Энергия
Запасные
части
Покупатели
Приборостроение
Передельная
металлургия
Спец.
производства
Центры
дистрибуции
Оригинальные
производители
оборудования
Судостроение
Рисунок 1 – Типовая структура цепи поставок предприятий черной металлургии
Составлена обобщенная структура цепей поставок современных металлургических
предприятий с использованием модернизированной потоковой диаграммы SCOR (см.
рисунок 2).
11
Добыча
и обогащение
Сталеплавильное производство,
прокат и дальнейшая
металлообработка
Агло-доменное и
коксо-химическое
производство
M2
S1
D1
M1
Горнорудный
комплекс
M1
D1
S1
D2
S2n
M1
D1
S1
M3
D3
S3
Металлургический комплекс
Дистрибуционные
центры и склады
покупателей
S2
S1
S3
Инфраструктура
распределения
Рисунок 2 – Обобщенная структура цепи поставок предприятия черной
металлургии (потоковая диаграмма SCOR)
Непрерывный
Процесс
Дискретный
где:
M1 - производство в запас,
M2 – производство под заказ,
M3 –проектирование и производство под заказ,
D1 – доставка материала, произведенного в запас,
D2 – доставка материала, произведенного под заказ,
D3 – доставка материала, спроектированного и произведенного под заказ,
S1 – снабжение материала, произведенного в запас,
S2 - снабжение материала, произведенного под заказ,
S3 - снабжение материала, спроектированного и произведенного под заказ.
Определен характер диверсификации продуктовой линейки металлургических
предприятий. Отмечены тенденции к расширению и усложнению сортамента,
снижению удельных объемов заказов (см. таблица 2).
Таблица 2 - Характер диверсификации продуктовой линейки
металлургических предприятий
Продукция
Специализирова
Низкие
Высокие
Общего
нная
объемы
объемы
назначения
Аэрокосмическая промышленность
Промышленное оборудование
Механическое оборудование
Автомобилестроение
Обработка (термообработка, покрытия)
Сортовой прокат
Холодный прокат
Горячий прокат
Сталеплавильное
производство
Аглодоменное
и
коксохимическ
ое
производство
Выделены следующие основные характеристики цепей поставок современных
металлургических предприятий, определяющие необходимость отражения их
особой отраслевой специфики в методологическом обеспечении процесса
планирования.
1. Единичное и/или мелкосерийное производство. Отмечено, что в последнее
десятилетие наметился тренд на усложнение металлургической продукции, ее
индивидуализацию. Это приводит к значительному расширению качественного
12
специализированного сортамента продукции в портфеле металлургических
компаний.
2. Основное узкое место цепи поставок. Весь цикл металлургического
производства определяется его основным этапом – преобразование исходного сырья
в жидкий металл. Указанная специфика позволила сделать следующий вывод. Для
металлургических производств, обладающих характеристиками как процессных, так
и дискретных производств необходимо слияние тянущего и толкающего подходов
планирования, при котором минимизируется объем незавершенного производства, а
уровень загрузки узких мест по цепи поставок максимален. Целью планирования
оборудования, стоящего перед узким местом, является обеспечение беспрерывного
потока полуфабрикатов для максимальной загрузки узкого места.
3. Длительность производственного цикла. Длительность нахождения материала
в производстве подразумевает под собой запасы незавершенной продукции для
компании. В то время, когда общее полезное время нахождения материала в
производстве может составлять менее 4-х дней, включая три дня на участке отжига,
совокупное время производственного цикла может составлять более 8 недель.
4. Неопределенность металлургических процессов производства. Производство
металлургической продукции базируются на требованиях к характеристикам
конечной продукции и, обычно, осуществляется под заказ. На каждом из этапов
производства существует некая вероятность того, что на выходе будет получена
продукция, несоответствующая заданных параметрам заказа. Для заказов, при
производстве которых возникла такая продукция, производственный процесс
должен стартовать с самого начала. При этом полученная несоответствующая
продукция переходит в категорию запасов, ожидающих будущих клиентских
заказов. Последствия неопределенности металлургических процессов в таком случае
– избыточные запасы и изменение сроков исполнения заказа. Также следует
отметить, что неопределенность физического процесса металлургического
производства определяет необходимость в непрерывном процессе поиска и
переназначения свободных материалов заказам.
5. Производственные кампании (Монтажности). Простой производственный
цикл металлургического предприятия может включать в себя четыре или пять
этапов. Более сложный цикл производства, к примеру, производство листа, может
включать в себя до 9, 10 этапов в зависимости от требований к конечному продукту.
Количество этапов у производителей специальных сталей может варьироваться от
30 до 40. Почти каждый этап в производственном цикле имеет свои кампании
(монтажности). Кампании (монтажности) определяют последовательность
обработки материалов со схожими характеристиками. Правила для составления
производственных кампаний зачастую достаточно сложны и имеют значительные
отличия друг от друга на каждом из этапов. Наличием производственных кампаний
частично объясняется запасы незавершенной продукции на различных этапах
производства.
Для календарного планирования целесообразность в синхронизации
последовательности и продолжительности кампаний (монтажности) на
планируемом горизонте очевидна. Результатом такой синхронизации является
максимально свободный и непрерывный поток заказов и связанных с ними
13
материалов в цепи, что в конечном итоге приводит к повышению эффективности
загрузки ресурсов, снижению запасов незавершенного производства.
6. Необходимость синхронизации материальных потоков между различными
участками цепи поставок с учетом имеющихся глобальных бизнес целей.
Большинство металлургических заводов представляют собой сложные
производственные комплексы с десятками или даже сотнями агрегатов,
расположенных на значительном удалении друг от друга. Как правило, для целей
планирования такие комплексы разбиваются на ряд участков, за которые отвечают
назначенные
специалисты по планированию. Эти специалисты прекрасно
разбираются в специфике своего участка и могут составить локальный оптимальный
план и расписание производства. Однако синхронизировать планы участков,
разработанные разными экспертами, и добиться оптимальных результатов с точки
зрения всего производственного комплекса представляется очень сложной задачей.
7. Необходимость синхронизации календарного плана с детальными
расписаниями работы оборудования еще один важный аспект планирования.
Горизонт календарного планирования обычно определяется заказами клиентов и
длительностью производственного цикла. В связи с большой длительностью
производственного цикла металлургических производств, горизонт плана, как
правило, составляет от 8 до 10 недель или даже больше, в зависимости от
имеющегося портфеля заказов. Для ближайших нескольких дней, как правило,
составляются более детальные расписания (последовательности) обработки
материалов на производственном оборудовании. Правила для создания этих
расписаний могут быть достаточно простыми, а могут быть крайне сложными, как
это характерно для этапов выплавки и разливки, а также горячего проката.
8. Требования по снижению инерционности планирования цепей поставок.
Анализ тенденций развития современных логистических технологий позволяет
сделать вывод о том, что процесс управления деятельностью предприятий
стремиться в пределе к режиму реального времени. Рынок требует от цепей
поставок промышленных предприятий максимального снижения инерционности,
повышения их гибкости к требованиям клиентов. Все это налагает новые
требования к методологии планирования цепей поставок, а именно переходу от
традиционного регламентированного планирования (один раз в календарный месяц,
один раз в неделю) к концепции непрерывного интегрированного планирования.
Анализ передовых российских металлургических предприятий позволяет сделать
вывод о том, что подобная концепция в той или иной мере уже применяется на
практике, однако она до сих пор не формализована.
2. Обоснована необходимость систематизации и развития методологии
интегрированного
планирования
цепей
поставок,
определяющаяся
потребностью ее применения для обеспечения конкурентоспособности
современных промышленных предприятий в условиях жесткой борьбы на
мировом рынке. Введено определение интегрированного планирования цепи
поставок. (С. 39-45).
Металлургическая отрасль находится на спаде. Ключевыми проблемами
являются: превышение предложение над спросом, большое количество избыточных
мощностей. По данным WSA уровень загрузки мощностей в мировом производстве
14
стали снизился, составив в 2015 году в среднем 69,7% по сравнению с 73,4% годом
ранее (а в декабре 2015 года уровень загрузки мощностей рекордно снизился до
64,6%). Тенденция к сокращению уровня загрузки мощностей продолжается уже не
первый год и отражает общемировой тренд переизбытка производственных
мощностей в металлургии. Для нивелирования перекосов в отрасли металлургия
остро нуждается в росте мирового рынка. До этого момента компании будут
максимально фокусировать внимание на повышении конкурентоспособности.
В рамках новой реальности сформулированы следующие основные области
повышения конкурентоспособности металлургических компаний: обеспечение
прозрачности и синхронизация спроса и предложения, стандартизация процессов и
операций в рамках глобальных цепей поставок, предоставление потребителям
дифференцированного сервиса/разработка новых технологичных продуктов,
оптимизация затрат/ценовой политики, снижение выбросов.
Специалисты PwC в своем прогнозе по рынку стали до 2025 среди пяти
компетенций,
обеспечения
конкурентоспособности
предприятий
черной
металлургии отмечают необходимость использования методологии Управления
Цепями Поставок и применения специализированных автоматизированных систем
планирования цепей поставок – АСП ЦП (Advanced Planning and Scheduling, APS)
для поддержки процессов интегрированного планирования цепей поставок.
В работе введено определение интегрированного планирования цепи поставок:
процесс синхронизации планов материальных потоков на разных горизонтах
планирования различными заинтересованными лицами (стейкхолдерами) цепи
поставок в рамках единого информационного пространства.
Проведенный в работе анализ открытых источников i2 Technologies известного в
прошлом производителя программного обеспечения - одного из мировых лидеров
по количеству внедрений АСП ЦП в металлургии, а также открытых источников
компании LOGIS, производителя решений по планированию нового поколения,
позволил оценить влияние применения рассматриваемых технологий на ключевые
показатели эффективности (см. таблицу 3).
Таблица 3 - Влияние организации процессов планирования в соответствии с
передовым опытом на ключевые показатели эффективности
Влияние
процесса
в ROI
соответствии с передовым
опытом на КПЭ
Стратегическое планирование 100%
Тактическое планирование и
управление
портфелем
заказов
Оперативное
планирование
цепи поставок, в.ч.
Назначение материалов
Календарное
планирование
Диспетчирование
Оптимальн
ый
сортамент
Загрузка Уровень
ресурсов запасов
Время
выполнен
ия заказа
Дисципл
ина
отгрузки
100%
40%
30%
10%
10%
10%
25%
30%
30%
10%
50%
10%
50%
25%
10%
30%
30%
Эмпирическая оценка экономического эффекта внедрения передового опыта
интегрированного планирования приведена в таблице 4.
15
Таблица 4 - Оценка экономического эффекта
Показатель
ROI/ROA
Маржинальная прибыль
Загрузка оборудования
Уровень запасов
Дисциплина отгрузки
Время выполнения заказа
Рычаг
Стратегическое
планирование
Тактическое планирование
Оперативное планирование
Эффект
Индивидуально
Увеличение прибыли до 5%
Повышение до 20%
Снижение до 50%
Достижение показателя 98,5% при
точности 1 день
Сокращение до 50%
Приведенные данные позволили сделать вывод о наличии больших резервов
повышения эффективности планирования на металлургических предприятиях
России и не только. В качестве примера отмечено, что на сегодняшний день все
ключевые российские металлургические компании дисциплину отгрузки измеряют
на месячных интервалах времени, дискретность плана производства также
составляет один месяц. На крупных металлургических комплексах это часто ведет к
неравномерной загрузке производственных мощностей в течение месяца,
возникновению авралов в конце месяца. В свою очередь неравномерная загрузка
оборудования приводит к возникновению излишних запасов полуфабрикатов.
Сформулированы следующие типовые проблемы металлургических компаний в
области организации процесса интегрированного планирования: отсутствие единой
методологии планирования (даже в рамках одной компании, одного завода); низкое
качество нормативно-технологической информации; проблемы учета факта;
дискретное месячное планирование; высокая доля ручного труда.
Отмечено, что наметившийся в последние годы спад/неуверенный рост в
российской экономике, геополитические риски, ужесточившаяся конкурентная
борьба на мировых рынках вынуждает металлургические компании пересматривать
свои политики управления цепями поставок в поисках точек повышения
эффективности и особое внимание уделяется разработкам подходов в области
интегрированного планирования.
Проведенный анализ современного состояния методологии УЦП позволил
сделать вывод о необходимости ее систематизации и развития, в том числе в части
интегрированного планирования в связи с наличием следующих проблемных
областей: отсутствие универсально принятой терминологии и методологии УЦП;
невозможность использования существующих концепций УЦП (SCOR, GSCF) без
предварительной адаптации для других отраслей (в частности для металлургии) в
связи с недостаточной детализацией, местами не полным охватом, устареванием
описания бизнес-процессов УЦП и разделением их на неинтегрированные
подмодели (пример, модель SCOR с ее дополнениями DCOR и CCOR). Для России
выделены дополнительно следующие проблемы: языковой барьер (официальная
литература, обучение и сертификация только на английском языке), высокая
стоимость материалов, сертификации для индивидуальных исследователей.
3. Определены требования и предложены направления развития
практической методологии интегрированного планирования цепей поставок
предприятий черной металлургии на основе: сравнительного анализа
передового
международного
и
отечественного
опыта
организации
16
интегрированного планирования на металлургических предприятиях с
современными концепциями УЦП SCOR и GSCF, консолидации моделей
CCOR, SCOR, DCOR и GSCF в единой системе процессов планирования;
уточнения методологического обеспечения интегрированного планирования в
части методов, процессных и математических моделей, алгоритмов, процедур и
информационной поддержки (С. 75-78).
Определены требования к методологии планирования цепей поставок
предприятий черной металлургии (таблица 5).
Таблица 5 - Требования к методологии интегрированного планирования цепей
поставок предприятий черной металлургии
1. Основание методологии. Методологические положения должны быть основаны на
фундаментальных и прикладных разработках отечественных и зарубежных ученых в области
экономической теории, теории управления, теории логистики и УЦП, методах математического
моделирования, методологии моделирования бизнес-процессов, системного анализа, исследования
операций и методов экспертных оценок.
2. Логическая структура деятельности. Субъектом деятельности являются бизнес
подразделения предприятий, занимающиеся планированием цепей поставок промышленных
предприятий, а также их отдельных аспектов деятельности. Объектом деятельности являются цепи
поставок предприятий черной металлургии. Предметом деятельности является методология
интегрированного планирования цепей поставок предприятий черной металлургии. Формой
деятельности являются согласованные субъектами деятельности плановые показатели цепей
поставок рассматриваемых предприятий. Средствами деятельности являются современные
информационные технологии. Методы деятельности определяются исходя из основания
методологии. Результатом деятельности являются реалистичные, отвечающие заданным
политикам компании, сбалансированные планы цепей поставок рассматриваемых предприятий и
их отдельных звеньев.
3. Характеристики деятельности. Особенностями деятельности является необходимость
привлечения больших иерархических команд планирования, комбинирование толкающей и
тянущей философии планирования, учет специфики предприятий черной металлургии. Ключевым
принципом деятельности является следующая установка: максимизация качества клиентского
сервиса и обеспечение максимальной операционной эффективности. Основными условиями
деятельности являются регулярное изменение внешних и внутренних условий, повышение
требований к качеству клиентского сервиса, повышение давления со стороны конкурентов,
снижение цен реализации, расширение и усложнение ассортимента. Ключевой нормой
деятельности является следование ключевому принципу деятельности.
4. Временная структура деятельности. Временная структура деятельности должна включать
все три уровня планирования: стратегическое, тактическое и оперативное. Таким образом,
необходимо обеспечить иерархичность планирования. Стратегическое планирование имеет
горизонт 3-20 лет и дискретность год/квартал. Тактическое планирование имеет горизонт до 18
месяцев и дискретность месяц/неделя/декада. Оперативное планирование имеет горизонт 1
месяц/1 неделя и дискретность кампания/день/минута. Для целей обеспечение высокой
адаптивности к изменяющимся внешним и внутренним условиям работы цепей поставок
предприятий черной металлургии необходимо обеспечение непрерывности деятельности.
Систематизированы и формализованы специализированные подходы к
планированию цепей поставок ведущих металлургических компаний, приведено
сопоставление этих процессов со стандартными моделями управления цепями
поставок SCOR+CCOR+DCOR и GSCF (таблица 6). Для удобства практического
использования процессы модели GSCF пронумерованы от 1 до 8 в соответствии с
оригинальной последовательностью. Для подпроцессов стратегического уровня
введен суффикс S, для операционного уровня O.
17
Таблица 6 - Сравнительный анализ передового опыта организации
интегрированного планирования цепей поставок со стандартными моделями
УЦП
Уровень/
Главный
процесс
Проектирование
/конфигурирова
ние
цепи
поставок
Подпроцессы
Модель xCOR
Проектирование/к
онфигурирование
цепи поставок
Проектирование
цепи 4S Выполнение заказа
поставок на основе модели 1S Управление
SCOR
взаимоотношениями
потребителями
6S Управление
снабжением
Тактическое
планирование
 Планиров Планирование
спроса
ание
продаж и
операций
Оперативное
планирование
 Календар
ное
планиров
ание
Производство
 Управлен
ие
портфеле
м заказов
Планирование
цепи поставок
Квотирование
продаж
Управление
квотами
Управление
Подтверждениями
Разрабо
тка
техноло
гии и
дизайн
материа
ла
Подбор
Матери
ала
CCOR:
Планирование
sP1.1 Определение, задание
приоритетов и агрегирование
потребностей цепи поставок
sP1
Планирование
цепи
поставок
sP1
Планирование
цепи
поставок
sP1
Планирование
цепи
поставок
sD1.2 Получение, ввод и
проверка заказа
sD2.2
Получение,
конфигурирование, ввод и
проверка заказа
sD1.3/sD2.3
Резервировать
запасы и определить дату
доставки
sD3.3 Ввод заказа, выделение
ресурсов, запуск программы
DCOR:Дизайн
Модель GSCF
с
1O Управление
взаимоотношениями
с
потребителями
3O Управление спросом:
прогнозирование
3O Управление спросом:
Синхронизация
3O Управление спросом:
Синхронизация
3O Управление спросом:
Синхронизация
2O Управление
обслуживанием
потребителей
4O Выполнение заказа
7O Управление
разработкой продукции и
доведением
ее
до
коммерческого
использования
sD1.3/sD2.3
Резервировать 4O Выполнение
запасы и определить дату Обработка заказа
доставки
sD3.3 Ввод заказа, выделение
ресурсов, запуск программы
заказа:
18
Продолжение таблицы 6
 Диспетчи
рование
Подпроцессы
Производство
Уровень/
Главный
процесс
Оперативное
планирование
 Календар
ное
планиров
ание
Планиров sP3 Планирование
ание
производства
производс
тва
Планирование
доставки
Планирование
снабжения
Диспетчирование
производства
Осуществление
доставки
Оценка
эффективности
Модель xCOR
Диспетчирование
снабжения
Расчет
показателей
Модель GSCF
5O Управление
производственным
потоком
sP4 Планирование доставки
4O Выполнение заказа
sP2
Планирование
снабжения
sM1.1
Диспетчирование
производственной
деятельности
sM2.1
Диспетчирование
производственной
деятельности
sM3.2
Диспетчирование
производственной
деятельности
sD1.3/sD2.3
Резервировать
запасы и определить дату
доставки
sD3.3 Ввод заказа, выделение
ресурсов, запуск программы
sS1.1
Диспетчирование
снабжения
sED2 Расчет показателей по
доставке готовой продукции
sES2 Расчет показателей по
поставке сырья
sEM2 Расчет показателей по
производству
4O Выполнение заказа
5O Управление
производственным
потоком
4O Выполнение заказа
4O Выполнение заказа
Подпроцесс
«Оценка
эффективности»
соответствующих
процессов GSCF
Представленный анализ определяет направления развития методологии
интегрированного планирования цепей поставок предприятий черной металлургии в
части процессов, методов и моделей, информационной поддержки.
1. Реорганизация связей существующих процессов планирования в соответствии
с передовым опытом интегрированного планирования в металлургии.
2. Консолидация моделей CCOR, SCOR, DCOR и и GSCF в единой системе
процессов планирования цепей поставок.
3. Расширения методологического обеспечения интегрированного планирования
в части методов, процессных и математических моделей, алгоритмов, процедур и
информационной поддержки.
19
4. Доработаны процессные модели интегрированного планирования цепей
поставок предприятий черной металлургии с использованием элементов
модернизированной модели построения архитектуры предприятия Захмана
(С. 79-108):
 разработан обобщенный процесс интегрированного планирования
цепей поставок предприятий черной металлургии (см. рисунок 3);
Полугодие
Конфигурирование цепи
поставок
Спрос
Планирование
спроса
Помесячно
Стратегии
Целевые
уровни
Понедельно
Планирование
цепи поставок
Спрос
Доступность продукции
по периодам
Квотирова
ние
Прием
заявок/
заказов
План производства
Квоты
Управление
подтвержден
иями
Ежедневно
Заявки/заказы
Заявки/заказы
Назначенный
материал
Технологии
Назначение
материла
Календарн
ое план-ие
План. время начала
операций
Расписания
Выплавки и
Разливки
Расписания
следующих
этапов
Рисунок 3 – Интегрированное планирование цепей поставок предприятий
черной металлургии
Детализация основных процессных моделей интегрированного планирования
выполнена с использованием элементов модернизированной автором модели
построения архитектуры предприятия Захмана (см. таблица 7).
Таблица 7 - Модернизированная модель построения архитектуры предприятия
Захмана
Уровни/Воп
росы
Концепция
Зачем
Как
Что
Кто
Где
Миссия и
корпорат
ивная
стратегия
Умозрительн
ые,
графические и
текстовые
модели
Процессы
Цели
Процессные
модели
Информац
ия о
внешней и
внутренней
конъюнкту
ре
Потоки
данных
Институц Фокусная
иональны компания,
й уровень совет по
управлению
цепью
поставок
Управлен Цепь
ческий
поставок
уровень
Когда
Стратегичес
кий
горизонт
Стратегичес
кий и
тактический
горизонт
20
Продолжение таблицы 7
Уровни/Воп
росы
Логический
Зачем
Как
Что
Задачи
Математическ Структура
ие модели
данных
Физический
Решения
Реализация
Внедрени
е
Информацион
ные
технологиии
Методика
управления
проектом при
внедрении
Базы
данных
Каналы
обмена
информаци
ей
Кто
Где
Когда
Техничес
кий
уровень
Исполнит
ельный
уровень
Команда
инноваци
й
Цепь
поставок и ее
участки
Структурные
подразделен
ия
Область
улучшений
Оперативны
й горизонт
Исполнение
Горизонт
внедрения
 уточнен процесс прогнозирования спроса в цепях поставок путем
определения взаимосвязи и ввода дополнительных шагов процедуры
прогнозирования;
Отмечено отсутствие описания процесса прогнозирования спроса в модели
SCOR и ее расширении CCOR. Сделан вывод о недостаточной детализации
процесса прогнозирования спроса в GSCF, состоящего из трех шагов: анализ
данных, прогнозирование, отслеживание ошибок и обратная связь. Предложено
уточнение процесса прогнозирования в виде взаимосвязанных шагов процедуры
прогнозирования, дополненной шагами: Корректировка плана спроса с учетом
экспертных оценок, а также Согласование и утверждения плана спроса (см. рисунок
4).
1. Анализ и
подготовка данных
для планирования
спроса
2. Статистическое
прогнозирование
3. Корректировка
плана спроса с
учетом экспертных
оценок
5. Мониторинг
качества плана
спроса и процесса
4. Согласование и
утверждение плана
спроса
Рисунок 4 – Основные шаги процесса прогнозирования
 предложен процесс конфигурирования цепи поставок на основе
инструментария
модели
SCOR,
дополненный
методами
математического моделирования;
Отсутствие описание процесса конфигурирования цепи поставок в SCOR (при
этом сама модель SCOR и ее инструменты могут быть использованы для этой цели),
а также недостаточный уровень детализации этого процесса в модели GSCF
определил необходимость доработки этих моделей. В качестве основы предложено
использовать наиболее развитый подход на основе проектирования и оптимизации
процессов в цепи поставок посредством инструментария модели SCOR. Для
конфигурации цепи поставок (II уровень) предлагается использовать проектный
подход на основе математического моделирования в дополнении к собственным
средствам графического моделирования SCOR (см. рисунок 5).
21
•
•
•
•
•
I уровень
Аналитический базис
(стратегия и конкуренция)
II уровень
Конфигурация ЦП
(по материальному
потоку)
III уровень
Процессы ЦП
(информационные потоки
и потоки работ)
IV уровень
Реализация улучшений
(развитие, контроль и
аудит)
Конкурентоспособность ЦП
Стратегические карты ЦП
Измерители эффективности (на стратегическом уровне)
Анализ разрывов стратегических показателей
План улучшений
Сравнительный
бенчмаркинг
• Математическое моделирование (проектный подход)
1
Детализация
масштабов
работ
2
Сбор данных и
создание
концептуальной
модели
3
Создание моделей
цепи поставок
4
Эксперимент и
сценарный анализ
• Карты процессов «как есть»
• Анализ разрывов
• Карты процессов как должно быть
•
•
•
•
5
Обучение
пользователей
6
Подготовка
финального
отчета
Процессный
бенчмаркинг
Организация (изменение системы управления)
Технологии
Процессы
Персонал
Рисунок 5 - Усовершенствованный процесс конфигурирования цепи поставок
 обобщен и уточнен процесс тактического планирования цепи
поставок на основе интегрированной модели;
Сделан вывод о недостаточной формализации (упрощении) процесса
тактического планирования цепей поставок в SCOR и GSCF для целей
практического использования.
Отмечено, что тактическое планирование цепи поставок в контексте модели
GSCF является частью процесса Управления Спросом - Синхронизация. Данный
процесс в недостаточной мере определен (упрощенная форма) для целей
практического использования в планировании цепей поставок предприятий черной
металлургии. То же самое относится и к описанию процесса Планирования цепи
поставок (sP1 по SCOR).
Выделены ключевые недостатки типового процесса тактического планирования
цепи поставок в металлургических компаниях: изолированность процессов создания
планов структурных подразделений; длительный цикл балансировки планов
структурных подразделений, экономика в последнюю очередь; отсутствие
возможности сквозной многокритериальной оптимизации по всей цепи поставок и
сценарного моделирования.
Ключевыми причинами указанных проблем является следующее: отсутствие
эффективного метода формализации данных необходимых для моделирования;
отсутствие эффективного метода и инструмента оптимального тактического
планирования цепи поставок предприятия.
Для решения этих проблем предлагается усовершенствованный процесс
тактического планирования цепи поставок на основе интегрированной модели (см.
рисунок 6).
22
Рисунок 6 –Усовершенствованный процесс тактического планирования цепи
поставок
 разработан
усовершенствованный
процесс
управления
подтверждениями даты отгрузки заказов клиентов на основании
актуальной оперативной модели цепи поставок промышленного
предприятия, что позволяет повысить точность оценки даты
выполнения заказа;
Ключевое отличие от классического подхода подтверждения даты отгрузки на
основании концепции Available To Promise или даже Capable To Promise
заключается в использовании полноценной актуальной модели цепи поставок для
расчета возможной даты отгрузки. Выполнимость запрашиваемой даты заявки
подтверждается в специальном процессе, который воспроизводит полный цикл
оперативного планирования (см. рисунок 7). Оцениваемые заявки планируются
совместно с уже подтвержденными заказами, используя наиболее актуальный план
цепи поставок. Доступность свободного материала и ограничения участка выплавки
также учитываются в процессе детального подтверждения.
Детальное подтверждение
Принятие
заявки от
клиента
Проверка на соответствие
квотам продавцов
Оперативное планирование
Технология
Подготовка
и дизайн
данных
материала
Назначение
материалов
Календ-ое
Плани-ние
Управление квотами
Расписания
дальнейших
участков
Расписания
сталел-ных
Заводов
Финальная
проверка
Подтвержде
ние или
отклонение
заявки
Рисунок 7 – Уточненный процесс управления подтверждениями
 разработан процесс оперативного планирования на принципах
централизованной многоагентной системы с параллельными
областями планирования, позволяющий исключить ситуации
непреднамеренного и невозвратимого удаления предложений разных
специалистов по планированию.
В рамках усовершенствованного процесса оперативного планирования,
специалисты по планированию имеют возможность работать в параллельном
режиме, время от времени обмениваясь информацией между собой (см. рисунок 8).
23
Планирование
выплавки и
разливки
Планирование
горячего проката
Планирование
термического
отделения
Технология и
дизайн материала
Синхронизация
Планирование
производства труб
Планирование
финальных стадий
...
Назначение
материалов
Уровень цехов
Контроль
Анализ
Регулирование
Организация и
мотивация
Исполнение и Учет
Рисунок 8 – Процесс оперативного планирования на принципах
централизованной многоагентной системы с параллельными областями
планирования
Конфликты, которые не удалось решить в рамках сессии формирования
предложений, разрешаются на стадии финализации плана. Этап финализации
включает в себя, так называемую, синхронизацию, цель которой сбалансировать
предложения разных экспертов между собой.
5. Предложены усовершенствованные методы, математические модели,
алгоритмы и процедуры интегрированного планирования цепей поставок
предприятий черной металлургии (С. 112-149):
 разработан метод и критерии определения уровня детализации
объектов модели цепи поставок, позволяющие систематизировать
процесс создания интегрированных моделей цепей поставок
предприятий черной металлургии;
Указанные алгоритм (см. рисунок 9) и критерии базируются на следующих
принципах. Объект (склад, производство, производственный ресурс) обозначался
уникальной сущностью в модели цепи поставок, в случае, если он: являлся
критическим ресурсом с точки зрения ограничений или имел уникальные
характеристики, по которым было необходимо готовить отчетность в рамках
процесса планирования; имел альтернативные каналы поставки; имел
альтернативные источники снабжения; мог накапливать запасы.
Для случая, когда преобразующие объекты модели объединяют в себе
несколько объектов моделируемой системы (производства, производственные
ресурсы), конечные характеристики объекта рассчитываются следующим образом:
минимальное значение для производительностей; перемножение для расходных
коэффициентов по материалу; сумма для затрат по объединяемым операциям (с
учетом расходных коэффициентов по материалу).
24
Начало
Определение критичных

и второстепенных
ресурсов
g(t)
Определение
критериев кластеризации
продукции Pg(t)
f(t)

Создание объектов
модели и расчет их
 характеристик
Кластеризация
продукции и расчет
ее характеристик
Вывод результатов
и анализ
Вывод результатов
и анализ

нет

Детализация
адекватна?
нет
Детализация
адекватна?
да
да
Конец
Рисунок 9 – Алгоритм определения уровня детализации объектов модели
Детализация продуктовых групп определялась на основании следующих
факторов: уровень детализации объектов цепи поставок предприятия и ключевые
характеристики данных объектов в привязке к продуктам (производительность
ресурсов, выход годного, стоимость производственных и транспортных операций);
значения ключевых характеристик продуктов (себестоимость, объемные и весовые
параметры, прочее).
 уточнен общий алгоритм прогнозирования на основании контроля
исключительных ситуаций, который позволяет повысить качество
планирования
за
счет
сокращения
рутинных
операций,
предоставления большего времени аналитикам для интеллектуальной
работы, определены исключительные ситуации;
Суть усовершенствованного метода прогнозирования заключается в применении
методов анализа временных рядов и причино-следственных методов для статистического
прогнозирования
в
автоматическом
режиме.
Привлечение
экспертов
(качественные/субъективные
методы)
требуются
только
при
возникновении
исключительной ситуации, а также в случае необходимости учета дополнительной
информации в прогнозе (см. рисунок 10).
25
Начало
Выбор позиции
прогнозирования
Подготовка
данных
Статистический
прогноз
да
Исключительная
ситуация Exi?
нет
Необходимость
учета доп.
информации?
нет
да
Привлечение
экспертов
да
Есть еще
позиции
прогнозирования?
нет
Конец
Рисунок 10 – Усовершенствованный метод прогнозирования
Выделен следующий список исключительных ситуаций Exi: значительные
величины ошибок прогнозирования; смещенные прогнозы; большие изменения
прогноза; смещение прогноза к нулю; необычный спрос, выбросы; чрезмерные
ручные корректировки, не приводящие к снижению ошибки.
На шаге сортировки исключений позиции прогноза сортируются по их
совокупному количеству исключений (от большего к меньшему), которые также
могут иметь весовые коэффициенты для управления значимостью каждого
исключения.
Оценка ошибки прогноза
Оценка ошибки прогноза осуществляется путем сравнения фактических
значений с прогнозом на выбранном интервале времени и выражения результата в
абсолютном или относительном (в процентах) виде. Часто применяются следующие
показатели: средняя ошибка (Mean Error - ME); средняя абсолютная ошибка (Mean
Absolute Error/Deviation - MAE/MAD); средняя процентная ошибка (Mean Percent
26
Error – MPE); средняя процентная абсолютная ошибка (Mean Absolute Percent Error MAPE); среднеквадратичная ошибка  (Root-Mean-Square Deviation - RMSD).
Выявление фактов смещенного прогноза
Под смещенными понимаются прогнозы, которые ниже или выше фактических
данных на протяжении определенного непрерывного периода времени.
Смещение выявляется путем анализа значений параметра T-сигнала (1).
n
Tsn 
 (x
i 1
i
 xˆi )
MADn
,
(1)
где
n – порядковый номер анализируемого периода;
Tsn - значение T-сигнала для периода n;
xi - исследуемая величина в i-ый период;
x̂i - прогноз исследуемой величины в i-ый период;
MADn - средняя абсолютная ошибка для периода n.
Если прогноз смещен выше или ниже фактических данных, кумулятивная
ошибка начнет увеличиваться/уменьшаться при этом средняя абсолютная ошибка
останется прежней. Это приведет к росту абсолютного значения T-сигнала.
Выявление фактов нестабильного прогноза
Под стабильностью прогноза понимается низкая вариативность прогнозных
величин для рассматриваемого периода, сделанных в разные моменты времени.
Стабильность прогноза может быть оценена по формуле (2).
Stn 
xˆn ,t 1
xˆn ,t
,
(2)
где
n – порядковый номер анализируемого периода;
Stn - показатель стабильности прогноза для периода n;
xˆn,t
- прогноз исследуемой величины для n-го периода, сделанный в итерацию
прогнозирования t;
xˆn ,t 1
- прогноз исследуемой величины для n-го периода, сделанный в итерацию
прогнозирования t-1.
Существенные отклонения от 1 целесообразно проанализировать.
Нулевые прогнозы
К нулевым статистическим прогнозам приводят, как правило, следующие
причины: неверный коэффициент тренда в модели; неверный период для расчета
тренда (слишком большой/слишком малый); неверный коэффициент корректировки
тренда.
Подобные ситуации необходимо отслеживать и своевременно принимать
необходимые меры.
Необычный спрос, выбросы
27
К необычному спросу/выбросам на практике часто относят значения спроса,
которые больше чем заданное максимальное значение  . Обычно используется
пороговое значение 2  , которое покрывает примерно 95% данных.
Выявление большого объема ручных изменений
Хорошей практикой является оценка влияния ручных корректировок экспертов
по сравнению с базовыми результатами прогнозирования статистической модели
(3).
*
Est 
MAD MAD
*
100%
MAD
(3)
,
где
Est - показатель качества экспертных оценок;
*
MAD - средняя абсолютная ошибка статистической модели;
MAD - средняя абсолютная ошибка экспертных оценок.
Не редко так случается, когда ручные изменения прогноза ухудшают его.
Мониторинг качества оценок экспертов может выявить подобные случаи.
В рамках усовершенствованного метода хорошей практикой является: подсчет
числа исключений в каждой категории; анализ трендов и значений исключений;
концентрация на исключениях, которые в наибольшей степени влияют на конечный
прогноз.
 уточнен алгоритм оптимальной балансировки спроса и предложения в
цепях поставок предприятий черной металлургии на основе метода
декомпозиции
с
применением
интерактивной
послойной
оптимизации, который позволяет резервировать логистические
мощности для приоритетных заказов и осуществлять оптимальное
распределение оставшихся мощностей между другими заказами;
Слой в контексте описываемой задачи представляет собой совокупность заказов
клиентов или прогнозов, которые могут иметь разный приоритет. Необходимость
сегментации (с последующим выделением слоев) цепи поставок определяется
современными требованиями рынка. В рамках традиционного подхода большинство
компаний используют единую модель управления цепями поставок для
удовлетворения потребностей всех сегментов потребителей. Это приводит к
разрыву между уровнем сервиса и ожиданиями потребителей, а также к высоким
затратам на поддержание уровня сервиса. Дифференциация моделей управления
цепями поставок в зависимости от требований потребительских сегментов (слоев)
позволяет добиться соответствия между уровнем сервиса и ожиданиями
потребителей, снизить затраты на достижение уровня сервиса.
Кроме того такой подход позволяет организовать интерактивный процесс
оптимизации, когда после решения задачи оптимизации целевой функции каждого
отдельного слоя возможно привлечь специалистов по планированию для оценки
плана, внесения дополнительных ограничений для проведения сценарного анализа.
На рисунке 11 приведено описание предлагаемого алгоритма по интеративной
послойной оптимизации.
28
Начало
Определение
целевых функций для
каждого слоя l=1..n
Д
l=1
Решение задачи
оптимизации
целевой функции
слоя l
Результат
соответствует
ожиданиям
планировщика?
да
Анализ, внесение
изменений
нет
l=l+1
нет
l=n?
да
Конец
Рисунок 11 - Алгоритм интерактивной послойной оптимизации
Приведем пример. Имеется портфель заказов на продукцию компании. Все
заказы по стратегическим контрактам имеют наивысший приоритет, обязательны
для исполнения в первую очередь (при возможности) и входят в слой 1,
обозначенный как l1 . Все прочие прогнозные заказы (неподтвержденные клиентами)
имеют более низкий приоритет, не обязательны для исполнения и входят в слой 2,
обозначенный как l 2 . При задании целевых критериев оптимизации пользователь
придерживается следующей логики. Все заказы i  1..n , входящие в слой l1 , которые
можно произвести на ресурсах r  1.. p и, которые для этого могут использовать
материалы s  1..k , должны быть удовлетворены в первую очередь вне зависимости
от приносимой маржинальной прибыли. Исполнение данных заказов может быть
ограничено лишь доступными мощностями ресурсов r  1.. p , выраженных в
доступных машиночасах Cr , и имеющимися запасами материалов s  1..k ,
выраженных в тоннах M s .
Все заказы j  1..m , входящие в слой l 2 должны оптимизироваться на основании
критерия максимизации приносимой маржинальной прибыли с учетом оставшихся
резервов по мощностям ресурсов и незарезервированному материалу.
Для реализации данной логики пользователь задает следующую
последовательность целевых критериев оптимизации:
• максимизация удовлетворения спроса первого слоя (4)
n
p
k
f1   (i   Sl1,i ,r ,s )  max ,
i 1
при
r 1 s 1
(4)
29
p
k
 S
r 1 s 1
n
k
 (
i 1 s 1
n
 Dl1,i для каждого i  1..n ,
l1,i ,r , s
i ,r , s
 Sl1,i ,r ,s )  Cr для каждого r  1.. p ,
i ,r , s
 Sl1,i ,r ,s )  M s для каждого s  1..k ,
p
 (
i 1 r 1
Sl1,i ,r ,s  0 ,
где Sl1,i ,r ,s - объем продаж заказов i из слоя l1 , произведенных на ресурсах r с
использованием материалов s ,
i - весовой коэффициент приоритетности заказов в рамках слоя (определяется
индивидуально экспертами),
Dl1,i - максимальный объем спроса по заказам i из слоя l1 ,
Cr - доступные машиночасы ресурсов r ,
 i ,r ,s - коэффициент преобразования объема готовой продукции заказов i к
потребности в машиночасах ресурса r при использовании материала s ,
M s - доступные запасы в тоннах материала s ,
 i ,r ,s - коэффициент преобразования объема готовой продукции заказов i к
потребности в материале s на ресурсе r .
• максимизация маржинальной прибыли второго слоя (5)
m
p
k
f 2   ( j   ( Sl 2, j ,r ,s  ( pl 2, j  cl 2, j ,r ,s )))  max ,
j 1
r 1 s 1
(5)
при
p
k
 S
r 1 s 1
m k
l 2 , j ,r , s
 Dl 2, j для каждого j  1..m ,
n
k
 ( j ,r ,s  Sl 2, j ,r ,s )   (i,r ,s  Sl1,i,r ,s )  Cr для каждого r  1.. p ,
j 1 s 1
m
i 1 s 1
p
 (
j 1 r 1
n
j ,r
p
 Sl 2, j )   ( i ,r  Sl1,i )  M s для каждого s  1..k ,
i 1 r 1
Sl 2 , j ,r , s  0 ,
где Sl 2, j ,r ,s - объем продаж заказов j из слоя l 2 , произведенных на ресурсах r с
использованием материалов s ,
 j - весовой коэффициент приоритетности заказов в рамках слоя (определяется
индивидуально экспертами),
p - цена единицы объема заказов j из слоя l 2 ,
l 2, j
cl 2, j ,r ,s - себестоимость единицы объема заказов j из слоя l 2 , произведенных на
ресурсах r с использованием материалов s ,
Dl 2, j - максимальный объем спроса по заказам j из слоя l 2 ,
 j ,r ,s - коэффициент преобразования объема готовой продукции заказов j к
потребности в машиночасах ресурса r при использовании материала s ,
30
 i ,r ,s - коэффициент преобразования объема готовой продукции заказов
j к
потребности в материале s на ресурсе r .
Логика расчетного модуля в данном случае будет следующая. На первом шаге,
используя доступные логистические мощности и доступные запасы материала,
система максимизирует отгрузку в тоннах по совокупности заказов входящих в слой
l1 .
На втором шаге, используя остатки логистических мощностей после
удовлетворения совокупности заказов слоя l1 , система отбирает те заказы из слоя
l 2 , которые приносят максимальную маржинальную прибыль.
Метод интерактивной послойной оптимизацией является интуитивно понятным
пользователям и соответствует бизнес логике. Технологии тактического
планирования на основе данного метода были опробованы в ряде международных и
российских компаний. Среди российских компаний необходимо отметить:
Северсталь, Мечел, ММК, ОМК.
Простейший пример сегментации цепи поставок и выделение слоев приведен
в таблице 8.
Таблица 8 - Пример сегментации цепи поставок и выделение слоев
Слой
Слой 1
Слой 2
Слой 3
Строки спроса

Принятые заказы (ключевые
клиенты),

Заказы
на
ремонтноэксплуатационные нужды,

Принятые заказы (прочие)

Предварительные заявки

Прогноз
заказов
на
основании
исторических
данных
Целевые функции
Максимизация отгрузки
Максимизация отгрузки
Оптимизация маржинальной
прибыли
В примере модель послойной оптимизации приведена для случая использования
одного критерия оптимизации в рамках слоя. Область применения метода
интерактивной может быть расширена при использовании многокритериальной
оптимизации в рамках слоя на основе целевого программирования.
Для металлургических предприятий помимо указанных критериев по
максимизации отгрузки и маржинальной прибыли актуальны также следующие
цели: минимизация переменных затрат; минимизация запасов; минимизация
нарушения минимального и максимального уровня запасов; минимизация
нарушения загрузки ресурсов; минимизация отклонения от заданных долей групп
производимых позиций.
 разработан алгоритм синхронизации областей планирования;
В целях организации усовершенствованного процесса оперативного
планирования цепи поставок введено понятие областей планирования. Суть этой
концепции заключается в организации процесса распределенного планирования
различных этапов цепи поставок в параллельном режиме. Каждая область
планирования покрывает определенный этап цепи поставок. За область
планирования отвечает назначенный специалист по планированию (агент), который
в рамках процесса планирования пытается добиться максимальной эффективности
31
своего этапа цепи поставок. При этом каждый из специалистов по планированию
работает независимо от других с одной и той же версией плана в параллельном
режиме. В ходе планирования специалисты по планированию имеют возможность
оценивать влияние своих изменений на другие этапы цепи поставок. Это позволяет
специалистам по планированию, фокусируясь на проблемах своей области
планирования, оценивать потенциальные проблемы синхронизации с соседними
этапами цепи поставок на заключительном этапе планирования.
Общий вид алгоритма синхронизации областей планирования приведен на
рисунке 12.
Рисунок 12 – Общий вид алгоритма синхронизации областей планирования
Пример алгоритма синхронизации в виде операций над множествами (6).
SPi ,  Sd ,i ,  Pfixd ,i ,  Popd ,i ,  Pd ,i , ,
(6)
где d - вектор номеров областей планирования, совпадающие с номерами
участков цепи поставок, которым они принадлежат, при этом номера областей
отсортированы по приоритетности,
i - вектор номеров участков цепи поставок,
SPi , - синхронизированный план операций для участков цепи поставок i ,
периодов  ,
S d ,i , - утвержденное расписание операций областей d по участку цепи поставок i
для периода  при i = d ,
32
Pfixd ,i , - план операций по фиксированным периодам областей d по участкам
цепи поставок i для периодов  при i = d и  a  Pfixd ,i , : a  Sd ,i , ,
Popd ,i , - план фиксированных операций областей d по участкам цепи поставок i
для периодов  при i = d и  a  Popd ,i , : a  Pfixd ,i , : a  Sd ,i , ,
Pd ,i , - планы оставшихся операций, определяющихся как разность начального
множества P нач d ,i , и Sd ,i ,  Pfixd ,i ,  Popd ,i , , т.е. P нач d ,i , \ ( Sd ,i ,  Pfixd ,i ,  Popd ,i , ) .
Данный алгоритм синхронизации областей планирования был успешно
опробован и внедрен в промышленную эксплуатацию в компании TimkenSteel.
Отмечается, что перспективным направлением развития описанного алгоритма
является применения современных методов искусственного интеллекта: обучение
по прецедентам (индуктивное обучение), а также дедуктивное обучение на основе
формализации знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний.
 разработаны основные положения алгоритма составления расписаний
выплавки и разливки на основе шести ключевых конкурирующих
целей оптимизации.
Задача составления оптимальных расписаний выплавки и разливки относиться к
классу сложности NP. Для такого класса задач маловероятно найти точный
алгоритм с полиномиальным временем работы. Т.е. можно при небольшом объеме
входных данных применить алгоритм, время работы которого выражается
показательной функцией. В ряде случаев можно выделить важные частные случаи,
которые можно разрешить в течение полиномиального времени. Однако для
больших объемов входных данных на практике обычно применяются
приближенные методы, позволяющие получить решение за разумное время.
Существуют следующие методы решения NP-полных задач: эвристические методы,
псевдополиномиальные алгоритмы (подкласс динамического программирования),
метод локальных улучшений, решения в окрестности некоторого текущего решения,
метод ветвей и границ (отсечение заведомо неоптимальных решений целыми
классами в соответствии с некоторой оценкой), метод случайного поиска.
С учетом стремления компаний к организации процесса планирования в режиме
реального времени в практике составления расписаний выплавки и разливки
основной практический интерес на сегодняшний день представляют эвристические
методы. Расписания выплавки и разливки обычно обновляются, по крайней мере,
один раз в день. Это делается для тысяч заказов. При этом ответственный за это
специалист по планированию пытается найти решение, удовлетворяющее
одновременно нескольким конкурирующим целям. Данные цели формализованы
ниже.
Наиболее важная цель - выполнения заказов вовремя, т.е. минимизация
преждевременного выполнения заказов, а также минимизация запаздывания по
выполнению заказов (7).
n
f1   ti  ai  min ,
i 1
где i - заказы на выплавку от 1 до n,
ti - требуемое время отгрузки заказа,
(7)
33
ai - фактическое время отгрузки заказа.
Вторая по приоритетности цель составления расписания выплавки и разливки
это максимизация коэффициента полезного использования промежуточного ковша
(8).
n
Ti
 max ,
i 1 T max i
f2  
(8)
где i - промежуточные ковши от 1 до n,
Ti - фактическое количество последовательно разлитых плавок через один
промежуточный ковш,
T maxi - максимальное количество последовательно разливаемых плавок через
один промежуточный ковш для заданных марок сталей.
Третьей целью является минимизация смен марок стали в течение жизненного
цикла промежуточного ковша и минимизация изменений ширины кристаллизатора.
Минимизация смен марок сталей улучшает выход годного, так как уменьшается
доля переходных начальных и конечных зон в слябах (9).
n
f3   Gi  M i  min ,
i 1
(9)
где i - промежуточные ковши от 1 до n,
Gi - количество смен марок стали в течение жизненного цикла промежуточного
ковша,
M i - количество изменений ширины кристаллизатора в течение жизненного
цикла промежуточного ковша.
Четвертой целью является минимизация накопления избыточных запасов (10).
n
f 4   Si  min ,
i 1
(10)
где i - промежуточные ковши от 1 до n,
Si - объем производства в запас.
Пятая цель это минимизация разливки более качественных марок сталей, чем
оговорено в заказах (11).
n
k
m
f5   Go maxi , j ,l  Gh maxi ,l  max ,
i 1 j 1 l 1
(11)
при
Go min i , j ,l  Gh min i ,l  Gh maxi ,l  Go maxi , j ,l ,
где i - плавки от 1 до n,
j - заказы в плавках от 1 до k,
l - химические элементы в заказах и плавках от 1 до m,
Go maxi , j ,l - максимальное содержание химического элемента в соответствии с
заказом,
Gh maxi ,l - максимальное содержание химического элемента в плавке,
Gh min i ,l - минимальное содержание химического элемента в плавке,
Go min i , j ,l - минимальное содержание химического элемента в соответствии с
заказом.
34
Для интегрированных металлургических компаний, имеющих в своем
производственном цикле выплавку чугуна в домнах, существует шестая цель –
управление запасами жидкого чугуна (12).
f 6  Spi  min ,
(12)
где Spi - запасы жидкого чугуна.
Предложенный новый метод составления расписания решает проблему,
используя три слоя оптимизации (см. рисунок 13).
Распределение мощностей
• Распределение заказов по времени
• Балансировка заказов и имеющихся мощностей
• Выбор маршрутов производства с учетом имеющихся альтернатив
• Удовлетворение прочих ограничений
Создание плавок
• Загрузка плавок в производственную модель
• Группировка и назначение заказов плавкам
• Объединение схожих плавок
• Учет всех ограничений
Составление расписаний
• Создание финального детального расписания выплавки, очистки и
разливки
• Управление запасами жидкого чугуна
Рисунок 13 – Декомпозиция задачи составления расписания выплавки и
разливки
В качестве оценки эффективности алгоритма приведены результаты
нагрузочного тестирования на реальной модели сталеплавильного производства.
В заключение подраздела рассматриваются вопросы устойчивости и риски
планов.
Предложенные методы и модели прошли апробацию на ряде международных и
российских металлургических компаний, показали свою высокую эффективность и
рекомендованы для внедрения на предприятиях рассматриваемого класса.
6. На основании анализа инструментов информационной поддержки
интегрированного планирования определены ключевые характеристики
нового поколения автоматизированных систем планирования цепей поставок,
предложено новое определение для этого класса систем, уточнена их структура
(С. 159-170).
Отмечено, что на сегодняшний день не существует общепринятого в научной
среде термина для систем управления и, в частности, систем планирования цепей
поставок. В профилированных изданиях в основном используются многочисленные
маркетинговые названия систем, которые предлагают производители программного
обеспечения. Часто для обозначения одного и того же понятия необоснованно
используются различные англоязычные термины, количество вариантов их русских
35
переводов еще больше. В связи с этим сделан вывод о целесообразности ввода
универсального научного термина для систем рассматриваемого класса.
Учитывая подход по наименованию систем автоматизации в России,
предложены следующие термины для рассматриваемого класса систем:
Автоматизированные Системы Управления Цепями Поставок (АСУ ЦП) и их
подсистемы Автоматизированные Системы Планирования Цепей Поставок (АСП
ЦП).
Отмечено, что на сегодняшний момент ряд исследовательских организаций и
компаний: Gartner, FORAC, LOGIS стали разделять системы интегрированного
планирования на разные поколения. Gartner разделяет системы согласно со своей
пятиуровневой моделью зрелости цепи поставок (Gartner Maturity Model for Supply
Chain), в частности стоит отметить
Системы Записи (Systems of Record),
Дифференцированные Системы (Systems of Differentiation SOD) и Инновационные
Системы (Innovation Systems). FORAC разделяет системы планирования на
стандартные APS и распределенные d-APS. LOGIS также разделяет APS на 2
поколения.
1. Исследуются определения и функциональные границы рассматриваемых
систем, а также смежных с ними систем, с которыми происходит взаимодействие в
процессе планирования (см. рисунок 14).
Управление цепями поставок (SCM)
Планирование цепей поставок (SCP)/Расширенное планирование и
диспетчирование (APS)
1. Стратегический дизайн сетевой структуры цепи поставок
2. Планирование спроса
3. Тактическое планирование цепи поставок
4. Планирование каналов дистрибуции
5. Планирование перевозок
6. Выполнение плана спроса и проверка доступности
7. Планирование производства
8. Планирование потребностей в материалах
9. Составление расписания работы оборудования
Исполнение цепей поставок (SCE)
TMS
WMS
...
Производственные исполнительные системы (MES)
1. Контроль состояния и распределение ресурсов (RAS)
2. Оперативное/Детальное планирование (ODS)
3. Диспетчеризация производства (DPU)
4. Управление документами (DOC)
5. Сбор и хранение данных (DCA)
6. Управление персоналом (LM)
7. Управление качеством продукции (QM)
8. Управление производственными процессами (PM)
9. Управление техобслуживанием и ремонтом (MM)
10. Отслеживание истории продукта (PTG)
11. Анализ производительности (PA)
Планирование ресурсов предприятия
(ERP/ERPII)
Управление финансами
Управление человеческими ресурсами (HRM)
Управление цепями поставок (SCM)
Управление взаимосвязью с Заказчиками CRM
Управление жизненным циклом изделия
Управление продажами и сбытом
...
Планирование производственных
ресурсов (MRPII)
Планирование
потребности в
материалах (MRP)
Диспетчерское управление и сбор данных (SCADA)
Рисунок 14 – Информационная поддержка интегрированного
планирования
2. Определяются ключевые параметры комплексных сред планирования,
которые ограничивают возможность эффективного внедрения стандартных АСП
ЦП.
A. Уникальность технологических процессов (отраслевая специфика).
36
Это среда, где, вдобавок к ограничениям по доступным материалам и
мощностям, важную роль играют еще и другие ограничения и правила. Так
примером отраслевой специфики металлургических производств является
следующее: единичное и/или мелкосерийное производство, основное узкое место –
как правило, выплавка и разливка, длительность производственного цикла,
производственные кампании. В такой среде задачи моделирования настолько
уникальны, что их нельзя решить посредством изменения параметров стандартных
алгоритмов, заложенных в АСП. Возникает потребность в изменении самого
алгоритма или даже добавлении нового. Таким образом, можно сформулировать
первое требование к планированию в комплексной среде: потребность вносить
изменения в алгоритм планирования и/или создавать новые алгоритмы
планирования. Другая проблема возникает, когда природа ограничений такова, что
решение задачи планирования для заданного набора ограничений не может быть
выполнено в рамках одного расчетного модуля. Т.е. требуется декомпозиция задачи
планирования на ряд подзадач и их решение несколькими различными расчетными
модулями.
B. Масштаб и комплексность технологических процессов.
В связи с тем, что комплексная среда отличается сложностью и масштабностью,
возникает потребность в декомпозиции задачи планирования на отдельные
подзадачи и в привлечении нескольких специалистов (многопользовательское
планирование). Это также подразумевает необходимость выполнения требований по
синхронизации материальных потоков между различными участками цепи поставок
с учетом имеющихся глобальных бизнес целей, а также по синхронизации
календарного плана с детальными расписаниями работы оборудования.
C. Сложность формализации и непредсказуемость.
Сложность формализации правил и ограничений для технологических
процессов, а также величина неопределенности в них увеличивает долю ручного
труда при составлении плана. Возможность автоматизации в этом случае
ограничена, и роль специалиста по планированию и его ручных корректировок
значительно возрастает. Это приводит к необходимости обеспечения эффективной
поддержки работы специалиста по планированию в системе планирования с
акцентом на индивидуализацию, динамичность и эффективность его рабочего
окружения.
D. Высокая неопределенность и чувствительность к изменениям.
Высокая неопределенность и чувствительность к изменениям в комплексных
средах диктует потребность в возможности быстрого перепланирования, снижения
инерционности планирования. Однако требование к быстрому перепланированию
не должно отражаться на детализации (точности) модели (важно, чтобы
специалисты по планированию имели возможность включать в модель
специфические ограничения – смотри пункт A) и на высокой степени интеграции
шагов процесса планирования. Там, где есть объективная потребность
использования команды специалистов по планированию, необходимо иметь
возможность эффективно управлять такой командой.
37
Можно с большой долей уверенности заявить, что чем больше выражены в
конкретной среде указанные характеристики (от A до D), тем хуже будет результат
планирования с использованием технологий АСП первого поколения.
3. Формализуются ключевые требования к новому поколению рассматриваемого
класса систем (таблица 9).
Таблица 9 - Требования комплексных сред планирования
Требуемая функциональность
Интеграция участников цепи поставок в рамках
единого
информационного
пространства
планирования (стратегического, тактического или
оперативного) в режиме реального времени
Покрытие в АСП первого поколения
Архитектура, как правило, базируется на
отдельных АСП модулях, используемых
независимо друг от друга участниками цепи
поставок. Эти модули связаны между собой
потоками данных. Синхронизация (если она
предусмотрена)
между
модулями
происходит на периодической основе.
Интеграция функциональных областей (сбыт, Часто имеет место разделение функции
транспортная логистика, производство, закупки, планирования
по
функциональным
финансы) в рамках единого информационного областям
пространства планирования (стратегического,
тактического или оперативного) в режиме
реального времени
Внесение изменений в алгоритм планирования Как правило, изменение алгоритмов или
и/или добавление новых алгоритмов планирования разработка новых не поддерживается
Использование нескольких расчетных модулей Чаще всего используется только один
при
создании
плана
или
расписания расчетный модуль, способный работать
(декомпозиция задачи на ряд подзадач)
только с определёнными типами проблем
(например, планирование материалов и
мощности
в
соответствии
с
их
доступностью)
Поддержка планирования команды специалистов Если
система
АСП
поддерживает
по планированию
многопользовательский режим, то обычно,
это ведёт к скрытым конфликтам, что
уменьшает ценность плана
Настраиваемое и эффективное рабочее окружение Индивидуализация рабочего пространства
специалиста по планированию
(для конкретной установки или для
конкретного
специалиста
по
планированию), как правило, ограничено
жестко
фиксированным
набором
параметров, что приводит к невозможности
существенных модификаций интерфейса
или включения отдельных дополнительных
инструментов
Интеллектуальная автоматизация и интеграция В комплексных средах, где сложно
процесса планирования
обойтись только одним решением по
планированию
и/или
составлению
расписаний, часто используется связка
нескольких специализированных решений;
однако, такая концепция приводит к
снижению возможности автоматизации и
интеграции
Эффективное управление командой специалистов Системы АСП первого поколения не имеют
по планированию
встроенных
инструментов
управления
командой специалистов по планированию
38
4. Предлагается определение для АСП ЦП нового поколения путем
рассмотрения их через призму недостатков решений предыдущего поколения.
В отличие от первого поколения, новое поколение АСП поддерживает
интегрированное планирование цепей поставок, эффективно учитывая
существенные ограничения.
Можно выделить следующие ключевые характеристики в этом определении:
а) существенные ограничения
Ограничения по доступным материалам и мощности присущи подавляющему
большинству бизнес-процессов в цепях поставок. Однако многие цепи поставок
имеют еще и ряд других ограничений, часть из которых может быть весьма
существенна. Некоторые из них могут быть настолько важны, что если не учитывать
их при составлении плана, то результат планирования будет нереалистичным.
«Существенность» - это относительное понятие. Сложно объективно оценить –
что является существенным. На самом деле, чем реалистичнее требуется результат
планирования, тем более сложный набор ограничений необходимо внести в систему
планирования.
б) эффективно
АСП первого поколения часто характеризуют возможностью «одновременного»
учета ограничений. Но это скорее выражает технический аспект планирования, чем
полезность. Это предполагает, что, если планирование осуществляется таким
образом, что ограничения будут рассмотрены одновременно, то это будет гарантией
наилучшего достижимого результата.
Однако придерживаясь принципа одновременного учёта ограничений, мы не
всегда можем достигнуть наилучших результатов – например, для окружений с
неоднородными проблемами (проблемы, которые не могут быть решены только
применением одного метода решения). Лучший результат может быть достигнут за
счет решений, основанных на кооперирующих расчетных модулях и итерационном
расчете. В этом случае неверно говорить об одновременном учете ограничений.
в) цепи поставок
Часто производство доминирует в цепях поставок промышленных предприятий,
это особенно актуально для металлургических предприятий, хотя оно и не является
единственным задействованным звеном. Эти особенности могут играть очень
важную роль в том, насколько эффективно предприятие может удовлетворить
спрос.
Очевидно, что, рассматривая системы АСП, целесообразно говорить не только
об отдельной функциональной области, но о цепях поставок в целом.
Таким
образом,
с
учетом
описанных
характеристик
технологий
интегрированного планирования нового поколения предлагается уточненная
структура модулей АСП нового поколения (рисунок 15).
39
Закупки
Производство
Дистрибуция
Долгосрочный
период
Стратегический дизайн сетевой структуры
цепи поставок
Среднесрочный
период
Тактическое планирование цепи
поставок
Краткосрочный
период
Планирование
потебностей в
материалах
Планирование
производства
Планирование
спроса
Планирование
дистрибуции
Оперативное планирование
цепи поставок
Составление
расписаний
работы
оборудования
Продажи
Выполнение
плана спроса
и проверка
доступности
Планирование
перевозок
Рисунок 15 – Структура АСП ЦП нового поколения
5. Проведен сравнительный анализ ценности различных технологий
планирования для разных сред в зависимости от уровня сложностей потребностей.
Комплексные среды планирования характеризуются следующими атрибутами:
уникальность технологических процессов, их масштаб и комплексность, сложность
формализации и непредсказуемость, неопределенность и чувствительность к
изменениям. Точка 0 на оси сложности среды планирования на рисунке 16 означает
среду, где для построения реалистичной модели планирования достаточно
учитывать только наличие мощности и материалов (примечание: от реалистичности
модели зависит качество плана, построенного в конкретной системе планирования).
Для оценки ценности конкретной технологии планирования введем следующие
три критерия.
Реалистичность плана, которая может быть достигнута с использованием данной
технологии. Если план может быть выполнен во всех деталях (независимо от уровня
детализации), при условии отсутствия объективных факторов, препятствующих
выполнению плана, то план полностью реалистичен.
Ценность от использования плана определяется тем, в какой степени в
рассматриваемой ситуации план использует доступные возможности для того,
чтобы наиболее эффективно способствовать достижению бизнес целей (пример:
максимизация
качества
сервиса
при
максимальной
производственной
эффективности).
Достаточность – это возможность использовать результат, полученный с
помощью системы планирования, без дополнительных доработок результата вне
системы (например, вручную, с использованием Excel или других инструментов).
40
Средние
Комплексные
Минимум
Реалистичность
Ценность
Достаточность
с с
Ценность для управления
Максимум
Простые
Второе поколение
АСП ЦП (АСП II)
Первое поколение
АСП ЦП (АСП I)
ERP (MRPII)
Минимум
Сложность среды планирования
Масштаб, комплексность и уникальность
Сложность формализации
Неопределенность и чувствительность к изменениям
с
Максимум
Рисунок 16 – Ценность систем планирования в зависимости от сложности
среды
Точкой отсчета выбраны технологии MRP II (Manufacturing Resource Planning),
которые используются сегодня практически в любой современной ERP системе.
MRP II может быть полезна для предприятий с простой средой планирования и
низким конкурентным давлением. По мере того, как характеристики среды
усложняются, ценность технологии MRP II быстро падает. Планы в такой системе
часто дорабатываются в ручном режиме с помощью электронных таблиц.
АСП первого поколения (в дальнейшем АСП I) удовлетворяет потребности
планирования простой среды гораздо лучше MRPII. В начальной точке отсчета эта
система максимально эффективна. По мере роста сложности среды АСП I теряет
свою полезность. Она не в состоянии справиться с проблемами, связанными с
комплексными средами. Полезность АСП I резко падает по мере увеличения
количества действительно сложных ограничений, учет которых необходим для
получения реалистичного плана.
Полезность нового поколения АСП (в дальнейшем АСП II) в этом случае
наоборот будет высокой. В простых средах ее отличия от АСП I невелики, но, как
только требования начинают возрастать, разница с другими технологиями
становиться очевидной. Только АСП II может эффективно планировать в
комплексных средах. Следует отметить, что в случае невозможности формализации
ограничения или бизнес плавила среды в полной мере в АСП, потребуется
доработка результатов планирования в этом случае также. Однако, конечно, это не
может считаться недостатком данной технологии, так как задача формализации
ограничений в комплексной среде относится к сфере ответственности экспертов.
Можно обратить внимание, что кривая полезности АСП II остается достаточно
высокой даже в случае максимальных значений сложности среды. Это связано с тем,
что в рамках анализа рассматриваются среды планирования реальных предприятий,
где степень неопределенности является конечной величиной.
41
Необходимо также подчеркнуть, что график на рисунке 16 не основан на какихто точных числовых оценках. Сравнительный анализ проводился с использованием
метода попарных сравнений: выше/ниже, сложные/простые и т.п. Следует также
отменить, что определенные решения по планированию в рамках своих категорий
(MRP II, АСП I, АСП II) могут отличаться по функционалу.
6. Приведен обзор рынка решений автоматизированного планирования цепей
поставок для металлургической отрасли.
Определены ключевые требования к функциональности в разрезе отдельных
модулей АСП ЦП. Проведено исследование степени соответствия существующих
программных решениях требованиям АСП ЦП различных поколений.
7. Предложена и экспериментально проверена с проведением
статистической оценки экономической эффективности методика реализации
методологии интегрированного планирования цепей поставок предприятий
черной металлургии на основе проектов с ответственностью исполнителя на
примере следующих компаний: ММК, ОМК, Северсталь, TimkenSteel,
Trinecke Zelezarny, POSCO, СУЭК (С. 187-193, 253-273, 278-288, 306-323).
Проведенное исследование практического опыта внедрений показывает, что
реализация методологии интегрированного планирования цепей поставок
предприятий черной металлургии наиболее эффективно при использовании
проектного подхода с фиксированным бюджетом и сроками. Альтернативный
подход на основе подхода время и материалы (time and material) применяются редко
и обычно для небольшого объема работ. Проектный подход с фиксированным
бюджетом и сроками, однако, требует особо тщательного подхода к управлению
проектом как со стороны исполнителя, так и со стороны заказчика.
Обобщение успешного опыта реализации проектов по интегрированному
планированию позволило определить ключевые положения усовершенствованной
методики управления проектом. В основе этой методики лежит концепция
регулярной постановки задач исполнителем для проектной группы заказчика с четко
оговоренными сроками. Реализация этих задач должно гарантировать
своевременное достижение промежуточных целей проекта.
Применение усовершенствованной методики управления проектом с
фиксированным бюджетом и сроками подразумевает следующее.
1. Исполнитель несет ответственность за достижение определенных в договоре
результатов не позже заданных сроков в рамках согласованного бюджета.
Проверочные процедуры, согласуемые заранее, позволяют объективно оценить
достижение результатов проекта. Полномочия по управлению проектом находятся
на стороне исполнителя (право назначать задачи для команды заказчика).
2. Заказчик несет ответственность за необходимый уровень содействия на
проекте, а именно: выполнение задач, за которые заказчик несет ответственность на
проекте (подготовка и предоставление данных, изменение процессов и т.д.). Если
заказчик полностью выполняет свои обязательства по объему и срокам, то в этом
случае ответственность за сроки предоставления результатов по проекту полностью
лежит на исполнителе. Однако, в случае если заказчик нарушает свои обязательства
(задержка по срокам выполнения задач), исполнитель имеет право: 1) увеличить
сроки предоставления результатов на проекте пропорционально количеству дней
42
просрочки со стороны заказчика 2) увеличить стоимость проекта пропорционально
стоимости количества дней просрочки со стороны заказчика.
Сформулированы ключевые допущения. В случае, если произошла просрочка на
стороне заказчика и исполнитель пришел к заключению, что данная просрочка ему
препятствует в завершении этапа и всего проекта, то если до сих пор не было
существенной просрочки заказчика, то исполнитель обязан предоставить заказчику
возможность выбора из следующих вариантов (время на принятие решения
заказчиком ограничено):
А. Соблюдение времени и стоимости. Обязанность исполнителя предоставить
результат (выполнить процедуру приемки) больше не действует, вместо него
вступает в силу обязанность
обеспечить в месте выполнения работ
квалифицированные ресурсы в объемах установленных контрактом – стоимость не
меняется.
Б. Соблюдение результата. Достижение запланированного результата нуждается
в дополнительном выделении ресурсов исполнителя – это влечет изменение сроков
и стоимости проекта.
Если уже произошла существенная просрочка на стороне заказчика, то
исполнитель может принять решение о предоставлении заказчику возможности
выбора из вариантов A или Б, либо исполнитель выберет самостоятельно вариант A
(соблюдение времени и стоимости).
Усовершенствованная методика управления проектами успешно применялась на
проектах в компании TimkenSteel, Trinecke Zelezarny, Корпорация «ВСМПОАВИСМА» и др. Опыт, в том числе, этих проектов использовался для оценки
экономической эффективности внедрения методологии интегрированного
планирования цепей поставок предприятий черной металлургии.
Оценка потенциала влияния логистической составляющей на экономическую
эффективность внедрения предложенной методологии была проведена на основе
сценарного моделирования цепи поставок ведущего металлургического комбината.
Прирост маржинальной прибыли за счет применения методов интегрированного
планирования по сравнению с базовым вариантом составил в случае сохранения
исходного сортамента продукции 0,93% (128 миллионов рублей в месяц), а для
варианта оптимизации маржинальной прибыли с изменением сортамента 2,58% (353
миллиона рублей в месяц).
Оценка потенциального экономического эффекта внедрения указанной
методологии определена тажке на основании анализа накопленного статистического
материала таких производителей АСП ЦП как i2 Technologies и LOGIS (таблица 10).
Проанализирован опыт применения методики реализации методологии
интегрированного планирования цепей поставок промышленных предприятий.
Рассмотрен опыт создания системы тактического планирования на Магнитогорском
Металлургическом Комбинате (ММК), где были реализованы основные положения
метода послойной оптимизации.
Рассмотрен передовой опыт российской трубной компании ОМК по
реорганизации системы управления цепью поставок с использованием
адаптированной модели процессов SCOR. В рамках описываемого проекта в ОМК
были также реализованы основные положения метода послойной оптимизации.
43
Таблица 10 - Статистика результатов внедрений элементов
планирования цепей поставок на предприятиях черной металлургии
Компания
Качество клиентского сервиса
Повышение
дисциплины
отгрузки
Timken Steel
Trinecke Zelezarny
LTV Copperweld
Sharon Tube
V&M Star
Timken Bearings
Logan Aluminum
Iscor Steel (группа
ArcelorMitall)
US Steel
Worthington Steel
BHP Steel (Bluescope Steel
Limited)
Bethlehem Steel (группа
ArcelorMitall)
Wheeling-Pitsburgh
Corporation
Usinor (группа
ArcelorMitall)
Edelstahl Witten Krefild
(EWK)
J&L Specialty Steel
Galvak
Сокращение
времени
выполнения заказа
с 50% до более 90% с 4 до 2 недель
(50%)
до 98,5%
с 80% до 97%
с 40% до >90%
с 14 до 4 дней по
хол. прокату
98,80%
10%
20%
35%
>95%
с 55% до 85%
25%
50%
33%
Сокращение
времени
планирования
заказов
до нескольких
часов
до дня
до дня
до дня
до дня
до дня
до дня
до дня
до дня
до дня
до дня
с 85% до 95%
15%
до дня
с 50 до 80%
10-20%
до дня
методологии
интегрированного
Операционная
Экономика
эффективность
Повышение Сокращен Рост
производите ие запасов продаж
льности,
и НЗП,
тонны
тонны
40%
Увеличени
е прибыли
100%
4%
6%
20%
10%
25%
>40%
>10%
40%
3%
35%
50%
50%
100%
30%
>$200M
с 72% до 85%
>30%
до дня
40%
с 3,5 до 2 нед
до дня
до нескольких
часов
60%
20%
$15M
44
Продолжение таблицы 10
Компания
Качество клиентского сервиса
Повышение
дисциплины
отгрузки
IMSA
10%
Posco
c 82,7% до 96,9%
Kawasaki Steel (группа JFE)
Российские предприятия
с 1 мес до 1нед (1
дня)
Сокращение
времени
выполнения заказа
с 10 до 8 дней
(горячий прокат)
(>50%)
50%
10-20%
Сокращение
времени
планирования
заказов
до нескольких
часов
до минут
до дня
до дня
Операционная
Экономика
эффективность
Повышение Сокращен Рост
производите ие запасов продаж
льности
и НЗП
Увеличени
е прибыли
30%
>$249M
(2,7%)
10%
30%
10-50%
до 5%
В таблице 8 используются следующие показатели.
Дисциплина отгрузки - распределение фактических дат сдачи заказов из производства относительно целевой даты
отгрузки, рассчитывается как отношение количества или объема заказов, сданных заранее и вовремя/общее количество
или объем заказов.
Время выполнения заказа - интервал времени между подачей заказа и отгрузкой/доставкой заказанного продукта
покупателю.
Рост продаж – увеличение продаж в натуральном и/или денежном выражении.
Время планирования заказов - интервал времени между подачей заявки покупателем и предоставлением ему
квалифицированного ответа о возможности ее выполнения согласно заданным условиям.
Производительность - способность выпускать то или иное количество продукции, в нашем случае используется как
показатель загрузки оборудования.
Запасы и НЗП – запасы сырья, полуфабрикатов, готовой продукции и незавершенного производства.
Прибыль определяется разницей доходов и затрат (в денежном выражении).
45
Проанализирован пилотный проект по реализации первой очереди улучшения
процесса планирования спроса ЧерМК «Северсталь. В рамках описываемого
проекта в Северстали были реализованы основные положения метода контроля
качества прогнозов на основе анализа исключительных ситуаций.
Рассмотрен передовой опыт крупнейшего внедрения АСП нового поколения у
американского производителя специальных сталей TimkenSteel. В рамках
описываемых проектов в TimkenSteel был создан алгоритм синхронизации областей
планирования в рамках реализации процесса оперативного планирования на
принципах централизованной многоагентной системы. На рисунке 17 показана
динамика показатели дисциплины отгрузки готовой продукции до и после
внедрения системы планирования нового поколения.
100%
80%
60%
40%
Внедрение Нового Поколения Планирования
20%
Заготовки
Трубы
Nov / 15
Июль
2015
Sept / 15
Jul / 15
May / 15
Янв
2015
Mar / 15
Jan / 15
Июль
2014
Nov / 14
Sept / 14
Jul / 14
Янв
2014
May / 14
Mar / 14
Jan / 14
Июль
2013
Nov / 13
Sept / 13
Jul / 13
May / 13
Янв
2013
Mar / 13
Jan / 13
Июль
2012
Nov / 12
Sept / 12
Jul / 12
May / 12
Янв
2012
Mar / 12
Jan / 12
Июль
2011
Nov / 11
Sept / 11
Jul / 11
May / 11
Mar / 11
Jan / 11
0%
Янв
2011
Янв
2016
Рисунок 17 – Динамика дисциплины отгрузки заказов в компании TimkenSteel
Исследован передовой опыт внедрения системы оперативного планирования
цепи поставок Trinecke Zelezarny. В рамках описываемых проектов в Trinecke
Zelezarny был успешно опробован усовершенствованный процесс подтверждения
заказов, был создан алгоритм и программно-математический комплекс составления
расписаний выплавки и разливки на основе шести ключевых конкурирующих целей
оптимизации. Достигнутые результаты значительно превысили первоначальные
ожидания (см. рисунок 18).
46
6
5
Внедрение системы
4
% 3
2
1
0
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
годы
Рисунок 18 – Динамика задержанных заказов по годам
Анализируется опыт внедрения интегрированной системы планирования в
компании POSCO. Опыт POSCO интересен с точки зрения комплексного подхода к
реорганизации системы интегрированного планирования от стратегии к
исполнению.
Рассмотрен опыт внедрения системы конфигурирования цепи поставок в
компании СУЭК. В рамках описываемого проекта в СУЭК были реализованы
основные положения метода конфигурирования цепи поставок. Несмотря на то, что
СУЭК не относится к металлургической отрасли, на стратегическом уровне
организация процесса планирования является схожим для промышленных
предприятий. С повышением уровня детализации и появления дополнительных
ограничений, свойственных промышленным предприятиям, необходимость в
специализированных методах и моделях резко возрастает.
III.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Таким образом, в результате проведенного научного исследования в качестве
развития концепции УЦП в соответствующей части предложена и обоснована
практическая методология интегрированного планирования цепей поставок
предприятий
черной
металлургии,
способствующая
повышению
конкурентоспособности компаний рассматриваемого класса.
Расширено и уточнено методологическое обеспечение интегрированного
планирования цепей поставок в части новых эффективных методов, методик,
моделей и алгоритмов, программно-математических инструментариев на их основе.
Оценка потенциала влияния логистической составляющей на экономическую
эффективность внедрения предложенной методологии была проведена на основе
сценарного моделирования цепи поставок ведущего металлургического комбината.
Прирост маржинальной прибыли за счет применения методов интегрированного
планирования цепей поставок по сравнению с базовым вариантом составил в случае
47
сохранения исходного сортамента продукции 0,93% (128 миллионов рублей в
месяц), а для варианта с изменением сортамента продукции 2,58% (353 миллиона
рублей в месяц).
Несмотря на то, что объектом исследования усовершенствованной методологии
интегрированного планирования цепей поставок являлись предприятия черной
металлургии, разработанная методология может успешно применяться и в других
отраслях. К примерам успешного применения разработанной методологии можно
отнести внедрение системы интегрированного планирования в ПАО «Корпорация
ВСМПО-АВИСМА» (цветная металлургия), создание концепции интегрированного
планирования в АО «ТВЭЛ» (производство ядерного топлива, конверсия и
обогащение урана).
СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Статьи в рецензируемых научных журналах и изданиях:
1. Солодовников, В.В. Совершенствование процесса планирования спроса в цепях
поставок / В.В. Солодовников //РИСК: Ресурсы, информация, снабжение,
конкуренция. -2018. -№ 2. -С. 35-41. – 0,45 п.л.
2. Солодовников, В.В. Совершенствование процесса управления обещаниями в
цепях поставок / В.В. Солодовников // Логистика. - 2018. - № 6. - С. 22-27. – 0,46 п.л.
3. Солодовников, В.В. Совершенствование процесса тактического планирования
цепей поставок металлургических предприятий / В.В. Солодовников// Логистика и
управление цепями поставок. - 2018. - № 2 (85). - С. 15-29. – 0,97 п.л.
4. Солодовников, В.В. Автоматизированные системы планирования цепей поставок
промышленных предприятий/ В.В. Солодовников // Логистика. - 2018. - № 2. - С. 1216. – 0,42 п.л.
5. Солодовников, В.В. Совершенствование процесса оперативного планирования
цепей поставок металлургических предприятий / В.В. Солодовников// Логистика и
управление цепями поставок. - 2018. - № 1 (84). - С. 86-95. – 0,46 п.л.
6. Солодовников, В.В. Непрерывные улучшения в Trinecke Zelezarny при
поддержке APS системы/ В.В. Солодовников, Д. Конвичка // Логистика. - 2018. - №
1. - С. 12-17. – 0,6/0,3 п.л.
7. Солодовников,
В.В.
Модели
интегрированного
планирования
для
металлургических предприятий / В.В. Солодовников // РИСК: Ресурсы,
информация, снабжение, конкуренция. -2017. -№ 4. -С.238 -242. – 0,37 п.л.
8. Солодовников, В.В. Тактическое планирование производства Магнитогорского
металлургического комбината / В. В. Солодовников, А. А. Еремин, В. К. Рузанкин //
Логистика. -2017. -№ 5. -С. 12-16. – 0,44/0,22 п.л.
9. Солодовников, В.В. Эволюция цепей поставок предприятий черной металлургии
/ В. В. Солодовников // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. 2017. -№ 2. -С. 59-64. – 0,45 п.л.
10. Солодовников, В.В. Системы расширенного планирования и диспетчирования
для комплексных сред / В.В. Солодовников, Д. Конвичка // РИСК: Ресурсы,
информация, снабжение, конкуренция. -2017. -№ 1. -С. 204-210. – 0,46/0,23 п.л.
48
11. Солодовников, В.В. Сравнительный анализ архитектур систем оперативного
планирования производства с точки зрения их применения в условиях комплексных
сред (на практическом примере TimkenSteel, США) / В.В. Солодовников,
Д. Конвичка // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. -2016. -№ 4. С. 221-228. – 0,45/0,23 п.л.
12. Солодовников, В.В. Развитие методологии планирования цепей поставок для
металлургической отрасли/ В. В. Солодовников // Логистика и управление цепями
поставок. -2016. -№ 5 (76). – 0,48 п.л.
13. Солодовников, В.В. Особенности планирования цепей поставок предприятий
черной металлургии / В.В. Солодовников // Логистика и управление цепями
поставок. -2016. -№ 2 (73). -С. 35-44. – 0,62 п.л.
14. Солодовников, В.В. Планирование спроса в цепях поставок/ В. В. Солодовников
// Логистика и управление цепями поставок. -2016. -№ 1 (72). -С. 14-30. – 0,49 п.л.
15. Солодовников, В.В. Системы стратегического проектирования цепей поставок /
В. В. Солодовников // Логистика. -2015. -№ 12 (109). -С. 26-31. – 0,37 п.л.
16. Солодовников, В.В. Инновационное планирование и составление графиков в
комплексных средах/ В.В. Солодовников, Д. Конвичка// Логистика и управление
цепями поставок. -2015. -№ 6 (71). -С. 77-83. – 0,54/0,27 п.л.
17. Солодовников, В.В. Реорганизация системы управления металлургической
компании на основе модели SCOR/ В. В. Солодовников // Логистика и управление
цепями поставок. -2015. -№ 4 (69). -С. 18-26. – 0,40 п.л.
18. Солодовников, В.В. Тактическое планирование цепи поставок трубной компании
/ В. В. Солодовников // Логистика и управление цепями поставок. -2015. -№ 3 (68). С. 76-88. – 0,56 п.л.
19. Солодовников, В.В. Производственно-экономическое планирование цепи
поставок Магнитогорского металлургического комбината / В. В. Солодовников, А.
А. Еремин, В. К. Рузанкин // Логистика и управление цепями поставок. -2015. -№ 1
(66). -С. 35-43. – 0,46/0,23 п.л.
20. Солодовников, В.В. Усиление конкурентных преимуществ производителя стали
благодаря повышению качества составления графиков выплавки и разливки /
В.В. Солодовников, Д. Конвичка // Логистика и управление цепями поставок. -2014.
-№ 6 (65). -С. 64-73. – 0,59/0,3 п.л.
21. Солодовников, В.В. Информационная поддержка стратегического планирования
цепи поставок / В. В. Солодовников // Логистика и управление цепями поставок. 2014. -№ 5 (64). -С. 40-47. – 0,46 п.л.
22. Солодовников, В.В. Повышение качества клиентского сервиса и
производственной эффективности производителя спецсталей благодаря улучшению
процессов планирования удовлетворения заказов/ В.В. Солодовников, Д. Конвичка
// Логистика и управление цепями поставок. -2014. -№ 4 (63). -С. 55-64. –
0,92/0,46 п.л.
23. Солодовников, В.В. Стратегическое моделирование цепи поставок угольной
компании/ В. В. Солодовников // Логистика и управление цепями поставок. -2014. № 2 (61). -С. 6-14. – 0,56 п.л.
49
Монографии:
24. Солодовников, В.В. Тактическое планирование цепей поставок промышленных
предприятий (на примере угольного холдинга): монография / В. В. Солодовников –
М.: ОАО «ИТКОР», 2018. – 200 с. – 6,13 п.л.
25. Солодовников, В.В. Методология интегрированного планирования цепей
поставок промышленных предприятий (на примере комплексов черной
металлургии): монография / В. В. Солодовников – М.: ОАО «ИТКОР», 2017. – 334 с.
– 11,8 п.л.
Статьи и тезисы докладов в других изданиях:
26. Солодовников, В.В. Методология интегрированного планирования цепей
поставок предприятий черной металлургии / В. В. Солодовников // Перспективы
развития логистики и управления цепями поставок: сб.науч.тр. VII Международной
научной конференция (18 апреля 2017 г.): в 2 частях/ науч.ред. В.И. Сергеев; Нац.
исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.: Изд. «Эс-Си-Эм Консалтинг»,
2017. - 200 экз. - Ч.1. - С. 380-389. – 0,39 п.л.
27. Солодовников, В. В. Системы стратегического моделирования цепочек поставок:
опыт внедрения/ В. В. Солодовников // Логистика сегодня. -2010. -№ 2 –С. 84-90. –
0,50 п.л.
28. Солодовников В.В. Кластеризация многоассортиментной
продукции
позиционированием по группам потребителей // Математические методы в технике
и технологиях: Сб. тр. XVIII Междунар. науч. конф.: В 10 т. Т.7, Секция 7 - Казань,
2005. – C. 28-30. – 0,18 п.л.
29. Солодовников В.В. Моделирование объемов сбыта с использованием
совокупности коэффициентов временного ряда// Математические методы в технике
и технологиях: Сб. тр. XVIII Междунар. науч. конф. В 10 т. Т.7, Секция 7 - Казань,
2005. – C. 33-34. – 0,12 п.л.
30. Солодовников В.В. Программный нейроимитатор для прогнозирования
экономических временных рядов// Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки.-2004.№2 - С.124 – 125. [Материалы V Межрегион. конф. «Управление в технических,
социально-экономических и медико-биологических системах»] – 0,12 п.л.
31. Солодовников В.В. Нейроимитатор экономических временных рядов. - М.:
ВНТИЦ, 2004. - №50200401413. – 0,06 п.л.
32. Солодовников В.В. Построение прогноза на основе модели Бокса-Дженкинса. М.: ВНТИЦ, 2004. - №50200401414. – 0,06 п.л.
33. Солодовников В.В. Подбор оптимального состава сырья пеко-коксовой
композиции. - М.: ВНТИЦ, 2004. - №50200401415. – 0,06 п.л.
34. Солодовников В.В. Ранжирование многоассортиментной продукции с
использованием правила Парето. - М.: ВНТИЦ, 2004. - №50200401416. – 0,06 п.л.
35. Солодовников В.В. Автоматизированная система управления товарооборотом
предприятия с применением нейронных сетей// Автоматизация технологических
объектов и процессов. Поиск молодых. Сб. науч. тр. III- й Междунар. науч.-техн.
конф./Донец. нац. гос. ун-т. – Донецк: ДонНГУ, 2003. – С.328-331. – 0,18 п.л.
50
36. Солодовников В.В. Моделирование спроса и жизненного цикла изделия для
системы управления производством на примере корпорации «Глории Джинс»//
Науч. мысль Кавк. Сев.-Кавк. науч. центр высш. школы - Ростов н/Д, 2003.Спецвып. 2 – С.134 - 136. – 0,12 п.л.
37. Солодовников, В.В. Прогнозирование дохода с продаж на основе модели
авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего/ В.В. Солодовников,
В.Н. Глуходедова // Материалы 30 военно – науч. конф. Новочеркасск: НВИС, 2003.
– С. 88-91. – 0,18/0,09 п.л.
38. Солодовников, В.В. Моделирование временных рядов/ В.В. Солодовников,
В.Н. Глуходедова // Новые технологии управления движением техническим
объектов: Материалы VII междунар. науч.-техн. конф. - Новочеркасск: 2003. –
С.130. – 0,06/0,03 п.л.
39. Солодовников, В.В. Краткосрочное прогнозирование дохода с продаж на основе
модели Бокса–Дженкинса/ В.В. Солодовников, В.Н. Глуходедова // Математические
методы в технике и технологиях: Сб. тр. XVI Междунар. науч. конф. : В 10 т. Т.7,
Секция 7/ Ростов. гос. академия сельхоз. машиностроения.- Ростов н/Д: РГАСХМ,
2003.- С. 34-36. – 0,12/0,06 п.л.
40. Солодовников, В.В. Моделирование спроса на изделия для системы управления
торгово-промышленным предприятием/ В.В. Солодовников, В.Н. Глуходедова //
Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки.-2003.-№3 – С.145. [Материалы IV
Межрегион. конф. «Управление в технических, социально-экономических и медикобиологических системах»] – 0,06/0,03 п.л.
41. Солодовников, В.В. Прогнозирование качества пеко-коксовой композиции /
В.В. Солодовников, В.Н. Глуходедова // Материалы 51-й научно-технической
конференции студентов и аспирантов ЮРГТУ (НПИ)/ Юж.-Рос. гос. техн. ун-т
(НПИ). – Новочеркасск: УПЦ «Набла» ЮРГТУ (НПИ), 2003. – С. 178-179. –
0,12/0,06 п.л.
42. Солодовников, В.В. Построение математической модели пека-связующего с
целью прогнозирования качества пеко-коксовой композиции / В.В. Солодовников,
В.Н. Глуходедова //Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. Науки, 2002.- Спецвып.
Математическое моделирование и компьютерные технологии. – С.132. –
0,06/0,03 п.л.
43. Solodovnikov, V. New generation APS systems for demanding planning environments
/ V. Solodovnikov, D. Konvicka - Book of Proceedings of 14th International May
Conference on Strategic Management – IMKSM18, University of Belgrade, Technical
Faculty in Bor, Management Department, 2018, PP. 75-85. – 0,57/0,29 п.л.
44. Solodovnikov, V. Quality improvement of caster scheduling at Trinecke Zelezarny /
V. Solodovnikov, D. Konvicka // Machines. Technologies. Materials. -2018. -№ 2. -С. 7275. – 0,46/0,23 п.л.
45. Solodovnikov, V. Quality improvement of caster scheduling at Trinecke Zelezarny /
V. Solodovnikov, D. Konvicka - Proceeding of the XXVth International Scientific
Technical Conference Foundry 2018, Scientific-Technical Union of Mechanical
Engineering, Sofia, 2018, PP. 3-6. – 0,5 п.л. – 0,46/0,23 п.л.
46. Solodovnikov, V. Order fulfillment planning at TimkenSteel / V. Solodovnikov, D.
51
Konvicka - Proceeding of the 49th International October Conference on Mining and
Metallurgy (IOC 2017), the University of Belgrade, Technical Faculty in Bor, 2017, PP.
385-388. – 0,17/0,08 п.л.
47. Solodovnikov, V. Strategic Supply Chain Planning / V. Solodovnikov - Book of
Proceedings of 13th International May Conference on Strategic Management –
IMKSM17, University of Belgrade, Technical Faculty in Bor, Management Department,
2017, PP. 30-37. – 0,33 п.л.
48. Solodovnikov, V. Strategic Supply Chain Planning / V. Solodovnikov - Book of
abstracts of 13th International May Conference on Strategic Management – IMKSM17,
University of Belgrade, Technical Faculty in Bor, Management Department, 2017, P. 8. –
0,02 п.л.
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
13
Размер файла
2 205 Кб
Теги
металлургии, черное, планирование, интегрированный, предприятия, методология, цепей, поставок
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа