От ураганов до пожаров на предприятиях

Как справиться с непредвиденным сбоем поставок

Дэвид Симчи-Леви, Уильям Шмидт, Ехуа Вэй

Традиционные методы управления рисками, связанными с цепочками поставок, основаны на знании вероятности наступления и масштабов последствий каждого из возможных событий, которые могут серьезно подорвать работу компании. Эти методы отлично подходят для обычных сбоев в цепочке поставок, таких как плохая работа поставщиков, ошибки в прогнозах, транспортные проблемы и так далее, поскольку для количественной оценки уровня риска можно использовать данные за прошлые периоды.

Но все выглядит совсем по-другому при маловероятных событиях, которые имеют значительные последствия, — стихийных бедствиях вроде урагана «Катрина» в 2005 году, вирусных эпидемиях (например, вспышки атипичной пневмонии в 2003 году) или серьезных перебоях в работе из-за непредвиденных обстоятельств, таких как пожары на заводах и политические потрясения. Такие события происходят редко, данных за прошлые периоды мало или вообще нет, поэтому и оценить риски с помощью стандартных методик в этом случае практически невозможно. В результате многие компании не могут должным образом к ним подготовиться, и это может привести к катастрофическим последствиям: бороться за жизнь приходится даже предприятиям с великолепно отлаженными рабочими процессами. Вспомните хотя бы о компании Toyota после землетрясения и цунами в Фукусиме в 2011 году.

Для решения этой непростой задачи мы разработали специальную модель — математическое описание цепочки поставок с возможностью компьютерной обработки. Ее задача — проанализировать последствия возможных сбоев в отдельных звеньях этой цепочки (таких, как закрытие предприятия-поставщика или наводнение в дистрибьюторском центре), а не на их причинах. Такой анализ снимает необходимость определять вероятность возникновения какого-либо конкретного риска — и это вполне разумно, поскольку эффективность мер по смягчению последствий любого сбоя не зависит от того, что его вызвало. С помощью этой модели компании могут оценить, с какими последствиями (с финансовой и организационной точек зрения) они могут столкнуться, если их ключевой поставщик по какой бы то ни было причине прекратит свою деятельность, допустим, на две недели. Автоматизированную модель можно легко и быстро обновлять, что очень важно, потому что цепочки поставок находятся в постоянном движении.

В ходе разработки нашей модели и ее применения в различных компаниях, включая Ford Motor Company, мы с удивлением обнаружили очень небольшую корреляцию между тем, сколько организация тратит ежегодно на закупки у конкретного поставщика, и тем, как может повлиять на ее эффективность сбой в работе этого партнера. В действительности, как будет показано далее в этой статье на примере компании Ford, наибольшее воздействие часто происходит в неожиданных точках.

На практике это означает, что руководители, применяя традиционные методы управления рисками и стандартные алгоритмы (например, сумма в долларах, расходуемая на объекте), часто в итоге сосредотачиваются исключительно на так называемых стратегических поставщиках. Именно у них компания закупает детали, считающиеся ключевыми для ассортимента выпускаемой продукции, причем закупает на крупные суммы (наименование «детали» условно и зависит от специфики деятельности компании — это могут быть ингредиенты, комплектующие и так далее). Риски же, связанные с недорогими поставщиками сырья, упускаются из виду. В результате руководители принимают неверные решения, нерационально расходуют ресурсы и подвергают организацию скрытым рискам. В этой статье мы опишем нашу модель и расскажем, как ее использовать для того, чтобы выявлять риски, связанные с цепочками поставок, управлять этими рисками и снижать уязвимость по отношению к ним.

Время восстановления и индекс подверженности риску

Центральное место в нашей модели занимает время восстановления — time to recovery, или TTR, т.е. время, необходимое для полного восстановления работоспособности определенного звена цепочки (например, предприятия-поставщика, дистрибьюторского центра или транспортного узла) после сбоя. Значения TTR определяются на основании анализа накопленного опыта и опроса покупателей или поставщиков фирмы (см. раздел «Оценка воздействия? Заполните простую форму»). Эти показатели могут быть специфическими для каждого звена или для подгруппы звеньев.

В нашей модели данные TTR совмещаются с многоуровневой информацией о сотрудничестве с поставщиками, накладными на материалы, операционными и финансовыми показателями, уровнями товарных запасов в пути и на складах, а также прогнозами спроса на каждый продукт. Компания может представить всю свою сеть поставок с любым уровнем детализации — от отдельных компонентов до комплексных систем в зависимости от типа комплектующих, поставщика, географии или ассортимента продукции. Это позволяет менеджерам углубляться в необходимые подробности и находить ранее не выявленные взаимосвязи. С помощью такой модели можно анализировать сбои любой степени тяжести, запуская сценарии с использованием TTR разной продолжительности.

Для проведения анализа в этой модели из цепочки поставок удаляется одно из звеньев на время, соответствующее TTR. После этого программа рассчитывает ответную реакцию цепи поставок, которая позволит свести к минимуму последствия сбоя в работе этого звена, — например, сокращение запасов, перенос производства, повышение скорости перевозок или перераспределение ресурсов. На основе оптимального варианта реагирования вычисляется степень влияния сбоя в работе данного звена на финансовую или операционную эффективность (performance impact, или PI). Компания может использовать различные показатели PI — например, потери единиц продукции, выручки или рентабельности. Модель анализирует все звенья цепи, устанавливая PI для каждого из них. Звену с самым высоким уровнем PI, который выражается, например, в падении продаж или снижении количества произведенной продукции, присваивается индекс подверженности риску (risk exposure index, или REI), равный 1,0. Показатели REI всех остальных звеньев цепочки поставок индексируются относительно этого значения (звену, сбой в котором привел бы к наименьшему ущербу, будет присвоено значение, близкое к нулю). Такая система индексов позволяет фирме с одного взгляда распознать те звенья, которые заслуживают наибольшего внимания со стороны риск-менеджеров.

В основе этой модели лежит линейная оптимизация — стандартный математический метод, позволяющий определить наилучший способ реагирования на сбой в работе звена в течение времени TTR. Модель охватывает существующие и альтернативные возможности снабжения и транспортировки, учет готовой продукции, незавершенного производства и сырья, а также производственные взаимосвязи в рамках цепочки поставок.

Наш подход обладает рядом преимуществ.

Определение скрытых областей воздействия

Эта модель помогает менеджерам определить, какие из звеньев цепи наиболее подвержены риску. При этом часто выявляются зоны высокого риска, которые ранее были скрыты или упускались из виду. Кроме того, она позволяет компании сравнивать затраты и преимущества при различных вариантах смягчения последствий.

Избавление от необходимости предугадывать редкие события

Модель определяет оптимальный отклик на любой сбой, который может возникнуть в системе поставок, независимо от его причины. Можно не пытаться количественно оценить шансы на то, что произойдет маловероятное событие, а сосредоточиться на выявлении наиболее уязвимых мест и внедрении стратегий по смягчению возможных негативных последствий.

Выявление взаимосвязей и слабых мест в цепочках поставок

Результатами этого анализа компании могут воспользоваться при решении вопросов по управлению запасами и подбору поставщиков, чтобы повысить устойчивость системы. В анализе учитывается и вероятность столкновения с конкурентами при выборе альтернативных источников снабжения — в ситуации, когда сбой в работе поставщика создает проблемы сразу нескольким компаниям. Такие опосредованные последствия кризисов часто упускают из виду. Возможны переговоры о заключении договоров с резервными поставщиками, чтобы в случае сбоя в работе основного партнера получить преимущество перед другими компаниями. Это позволит сократить время восстановления и смягчить финансовые последствия.

Содействие обсуждению и обучению

В ходе подобного анализа цепочки поставок руководители обсуждают с партнерами и подразделениями внутри компании приемлемые сроки TTR для ключевых объектов, а также обмениваются мнениями об оптимальных способах сократить время восстановления. В результате негативное воздействие сбоев сводится к минимуму.

Рекомендуемые действия

Наша модель предоставляет организациям количественную шкалу для классификации поставщиков по уровню риска. Используя данные, полученные с помощью этой модели, мы можем сгруппировать поставщиков по двум параметрам: общая сумма годовых затрат компании на закупки у каждого из них и степень влияния сбоев в его работе на деятельность компании. Давайте теперь рассмотрим эти группы поставщиков и стратегии управления рисками, подходящие для каждой из них.

Очевидно высокий риск

Большинство компаний, занимаясь управлением рисками, уделяют основное внимание тем поставщикам, при работе с которыми одинаково высоки и размер затрат, и влияние на результаты.

Как правило, это поставщики дорогостоящих деталей (автомобильные сиденья, приборные панели), от которых во многом зависит решение потребителя о покупке и его впечатление от использования продукции. Стоимость этих «стратегических материалов», как их часто называют, нередко составляет довольно большую часть от общей стоимости производства. И в самом деле: компании, поставляющие стратегические материалы, — это, как правило, лишь 20% от общего числа поставщиков, но на их долю приходится около 80% всех закупочных расходов предприятия. Поскольку каждый тип стратегических материалов, как правило, закупается у одного поставщика, соответствующие стратегии снижения рисков предполагают налаживание и поддержание с ним партнерских отношений. Такое сотрудничество направлено на анализ и снижение рисков для самого поставщика, на создание для него стимулов к открытию нескольких производственных площадок в разных регионах, на отслеживание его эффективности, а также на разработку и реализацию планов по обеспечению бесперебойной работы компании-партнера.

Низкий риск

Поставщики с низким совокупным объемом затрат и слабым финансовым влиянием не требуют значительных усилий по управлению связанными с ними рисками. По нашему опыту, большинство компаний успешно справляются с минимальными рисками от перебоев в работе этих поставщиков, вкладывая средства в создание дополнительных запасов или заключая долгосрочные контракты с оговоркой о штрафных санкциях за невыполнение обязательств.

Скрытый риск

Многие компании, однако, подвержены серьезным «скрытым рискам» со стороны некоторых поставщиков. Это касается тех случаев, когда общие затраты невелики, но сбои в работе приводят к значительным финансовым потерям. Даже самые опытные руководители склонны видеть простую зависимость: чем больше общая сумма расходов, тем сильнее влияние сбоев у поставщика на результаты деятельности компании. Они обоснованно считают, что с поставщиками стратегических материалов связан высокий уровень риска для цепочки поставок, но при этом не учитывают, что и сотрудничество с поставщиками недорогого сырья может быть сопряжено с очень крупными рисками. При стандартных процедурах оценки рисков эти компоненты не принимаются во внимание, поскольку их доля в цене продукта невысока. Однако в реальности на рынках таких товаров, как правило, доминируют лишь несколько производителей, что делает покупателей уязвимыми к сбоям в их работе. Например, если говорить об автомобильной промышленности, то общая сумма расходов предприятия на закупки уплотнительных колец или клапанов обычно крайне невелика, однако в случае перебоев с поставками производство придется остановить. Таким образом, обеспечить бесперебойное снабжение крайне важно. Как правило, этого можно добиться с помощью тех же стратегий, что и при работе с другими сегментами: вкладываться в дополнительные запасы, настаивать на использовании поставщиками нескольких производственных площадок, делать закупки у нескольких партнеров.

Другой способ решения проблемы скрытых рисков — гибкость. Например, благодаря гибкости системы (т.е. способности быстро перестроить структуру производства) компания Pepsi Bottling Group смогла оперативно отреагировать на перебои в поставках, связанные с пожаром на химическом заводе по соседству с одним из своих поставщиков. А гибкий подход к разработке продукта (в данном случае речь идет об использовании типовых деталей) позволил компании Nokia быстро преодолеть последствия сбоя в поставках радиочастотных чипов из-за пожара на предприятии одного из поставщиков. Наконец, гибкость процессов (достигнутая благодаря адаптации сотрудников и оптимизации процессов) позволила компании Toyota в кратчайшие сроки восстановить поставку регуляторов тормозных усилий после крупного срыва.

Пример из практики: Ford Motor Company

Мы воспользовались нашей методикой для анализа уязвимости компании Ford к сбоям в цепочках поставок. Вместе с менеджерами отдела закупок и отдела исследований и разработок Китом Комбсом, Стивом Фарачи, Олегом Гусихиным и Доном Чжаном мы рассмотрели два возможных сценария. В первом из них производственное предприятие поставщика было остановлено на две недели. Во втором требовалась полная замена оборудования поставщика, что привело к остановке производства на два месяца (детали изменены, чтобы защитить конфиденциальные данные компании Ford).

Ford работает с многоуровневой сетью поставщиков (в некоторых случаях — с длительными сроками поставки), сложной складской структурой, резервными запасами и комплектующими, которые могут использоваться на нескольких производственных линиях. Сбои в работе примерно 61% предприятий поставщиков не причинили бы никакого ущерба компании Ford. Однако около 2% поставщиков в случае невыполнения ими обязательств оказали бы существенное влияние на прибыль компании. К удивлению руководства Ford, оказалось, что наибольшие убытки были бы связаны со сбоями в работе тех партнеров, на продукцию которых компания ежегодно тратит не так много денег. И действительно, многие из них до этого не рассматривались риск-менеджерами компании как поставщики с высоким уровнем риска (см. график «Влияние сбоев в работе поставщиков на прибыль компании Ford», составленный по результатам анализа 1000 предприятий-поставщиков).

Благодаря этой модели компании Ford удалось распознать тех поставщиков, которым не требовалось особого внимания с точки зрения управления рисками (предприятия с коротким TTR и низким уровнем финансового воздействия), а также тех, которые нуждались в разработке более продуманных планов по смягчению последствий сбоев. Результаты проведенного анализа позволили руководству компании оценить альтернативные меры по снижению рисков, связанных с высоким уровнем воздействия, а также более четко расставить приоритеты в своих стратегиях по смягчению рисков. В частности, руководители узнали, что показатели индекса подверженности риску (REI), связанные с определенными поставщиками, очень чувствительны к величине складских запасов компании. По этой причине Ford разработал механизмы ежедневного контроля за товарно-материальными запасами, относящимися к этим поставщикам.

В марте 2012 года автомобильная промышленность получила серьезную встряску: возник дефицит особого полимера под названием «нейлон 12», который используется в производстве топливных баков, элементов тормозной системы и тканей для сидений. Причиной стал разрушительный взрыв на заводе основного поставщика — компании Evonik в городе Марль (Германия). Evonik потребовалось шесть месяцев на восстановление производства, и в течение этого времени Ford и другие крупные автопроизводители не могли работать в полную силу. Если бы менеджеры Ford воспользовались нашей концепцией до этого сбоя, они сумели бы обнаружить подверженность риску и связанное с этим слабое место, а потом помогли бы Evonik принять профилактические меры — например, ускорив ввод в эксплуатацию нового завода в Сингапуре, который в итоге был намечен на 2015 год.

Цепочка поставок компании Ford, как и у многих других компаний, становится все более глобализированной, комплексной и разветвленной. Это привело к росту числа потенциальных проблемных точек, которые необходимо выявлять и устранять. Используя нашу модель, компания способна быстро оценить, насколько подвержена риску ее система снабжения, и определить эффективные стратегии по смягчению последствий в случае сбоев.

____________________________________

Наш подход к управлению рисками в цепочках поставок позволяет менеджерам не гадать, насколько велик шанс, что случится маловероятное событие с высокой степенью воздействия, а сосредоточиться на оценке уязвимости своей организации к подобным сбоям, независимо от того, где и почему они могут произойти. Этот понятный метод позволяет количественно измерить степень подверженности рискам и сгруппировать поставщиков таким образом, чтобы сделать систему снабжения гораздо более устойчивой к внешним воздействиям.

Впервые опубликовано в выпуске за январь–февраль 2014 года.