Сергей Уланов САП СНГ...

Сергей Уланов – САП СНГ

Апрель, 2015

Результаты применения решений по оптимизации

запасов для российских компаний. Опыт SAP.

© 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 2 Public

Содержание

Методология расчета потенциала снижения запасов

Пример1: Нефтехимическая компания

Пример2: Металлургическая компания


Пример4: Высокотехнологичная компания


Методология расчета


Цель выполнения расчета

Сделать вывод о потенциале снижения

запасов в компании на основе анализа

предоставленных данных по

ограниченной выборке материалов


Порядок расчета

• Заказчиком определяется выборка материалов для расчета

• Определяется исторический горизонт, который делится на 2 периода:

• на первом идет обсчет параметров модели,

• на втором – проверка рассчитанных уровней запаса относительно факта

• Заказчиком предоставляются исторические данные по запасам в заданном формате

• Проводится моделирование уровня запасов для различных сценариев

• Формируется заключение о потенциале снижения запасов


Горизонт расчета: 2 периода


Неопределенность

Ошибки прогноза/стд.отклонение

Стд.отклонение для полных сроков

поставки

% брака и его стд.отклонение

Надежность источников

Анализ сценариев и пороговые величины

Начальное состояние складов

Запланированные поставки

Затраты: приемка, транспортировка,

обработка заказов, административные

расходы, удельные расходы

Позиции, местоположение, хар-ки узлов сети

Неликвиды

Оптимизационные данные

Min/Max уровень обслуживания

Процент упущенных продаж

Основные справочники

ОЗМ-местоположение

Стоимость складского

обслуживания

Стоимость закупки

Стоимость перемещения

Единицы измерения

Накладные расходы

Плановые данные для пополнения

Усредненный прогноз спроса

Взаимозаменяемость

Полные средние сроки поставки

Физические сроки

Сроки обработки

Другие сроки

Целевой уровень обслуживания

Минимальный размер партии

Шаг увеличения размера партии

S

C

Bold = основные данные Легенда

Italics = вспомогательные данные

Blue = данные, зависящие от времени

Необходимо построить всеобъемлющую модель данных для

реализации возможностей, которые дает цепочка поставок

Производственные данные

Спецификация изделия и сроки её

действия

Производительность

Max производительность процесса

Min производственная партия

Транзакционные данные

История продаж

История заказов на закупку

Фактически произведенное

количество

История плановых данных

История прогнозов

Запланированное к производству

количество


Что такое PoC?

PoC (Подтверждение эффекта от внедрения ) – мини-проект на ограниченном объеме

реальных данных заказчика для подтверждения эффекта от внедрения системы.

PoC делается бесплатно для заказчика

Результат:

Детальный анализ по каждому МТР где запас

избыточен, где запас недостаточен

Исходные данные:

План потребления

Текущие запасы

Сроки поставки

История запасов

История потребления

Пример 1 Нефтехимическая компания


Цепочка поставок

Производство Поставщик

Центральные склады

Цеховые склады


Выявленные возможности снижения запасов

0

58

Текущий запас

95% SL 98% SL 99% SL, PBS=1

99% SL, PBS=0,5

99.9% SL,PBS =1

99.9% SL,PBS =0,5

SalesVariability

Forecast Error0.1

Forecast Error0.2

Forecast Error0.5

SL-99,9% Ошибка прогнозирования CV=0.31

88% 84%

82% 74%

74%

83%

66%

81% 85% 78%


Фиксирование различий Снижение уровня запасов рекомендуется не для всех материалов. Для многих материалов SAP

EIS рекомендует более высокий уровень запасов для поддержания заданного уровня сервиса

-10 000 000

-8 000 000

-6 000 000

-4 000 000

-2 000 000

0

2 000 000

100000

_01

100000

_02

100000

_03

100000

_04

100000

_05

100000

_06

100000

_07

100000

_08

100000

_09

100000

_10

100000

_11

100000

_12

100000

_13

100000

_14

100000

_15

100000

_16

100000

_17

100000

_18

100000

_19

100000

_20

100000

_21

100000

_22

100000

_23

100000

_24

100000

_25

100000

_26

100000

_27

100000

_28

100000

_29

100000

_30

100000

_31

100000

_32

100000

_33

100000

_34

100000

_35

100000

_36

100000

_37

100000

_38

100000

_39

100000

_40

100000

_41

100000

_42

100000

_43

100000

_44

100000

_45

100000

_46

100000

_47

100000

_48

100000

_49

100000

_50

100000

_51

100000

_52

100000

_53

100000

_54

Фиксирование различий @ 99% Service Level


Отношение между запасами и уровнем сервиса

85% 90% 95% 100%

Уровень сервиса(%)

Уровень сервиса и Стоимость запасов

Запасы.

SAP EIS: SL = 85% SAP EIS:

SL = 90%

SAP EIS: SL = 99%

SAP EIS: SL = 95%

SAP EIS: SL = 99.9%

Пример 2 Металлургическая компания



Текущий запас Тек.уровень сервиса (88%)

90% SL 95% SL 97% SL 99% SL

Ошибка прогнозирования CV-0.19

+86%

+19%

-56%

-16%

-67%




1

00

00

1_

001

100

00

1_

002

100

00

1_

003

100

00

1_

004

100

00

1_

005

100

00

1_

006

100

00

1_

007

100

00

1_

008

100

00

1_

009

100

00

1_

010

100

00

1_

011

100

00

1_

012

100

00

1_

013

100

00

1_

014

100

00

1_

015

100

00

1_

016

100

00

1_

017

100

00

1_

018

100

00

1_

019

100

00

1_

020

100

00

1_

021

100

00

1_

022

100

00

1_

023

100

00

1_

024

100

00

1_

025

100

00

1_

026

100

00

1_

027




88% 93% 98%



Запасы

SAP EIS: SL = 88%

SAP EIS: SL = 90%

SAP EIS: SL = 95%

SAP EIS: SL = 97%

SAP EIS: SL = 99%




Центральные склады Цеховые склады



0

100

200

300

400

Текущий запас 95% SL 98% SL 99% SL 99.9% SL Sales Variability Forecast Error0.5

Forecast Error0.6

Forecast Error0.75

Ср

ед

ни

й у

ро

вен

ь з

ап

асо

в

(мл

н

рубл

ей)

SL-95% Ошибка прогнозирования CV-0.6

37%

28%

22%

6%

47% 46%

21%

37%




-14 000 000

-12 000 000

-10 000 000

-8 000 000

-6 000 000

-4 000 000

-2 000 000

0

2 000 000

4 000 000

6 000 000

8 000 000

100000

00_001

100000

00_003

100000

00_005

100000

00_007

100000

00_009

100000

00_011

100000

00_013

100000

00_015

100000

00_017

100000

00_019

100000

00_021

100000

00_023

100000

00_025

100000

00_027

100000

00_029

100000

00_031

100000

00_033

100000

00_035

100000

00_037

100000

00_039

100000

00_041

100000

00_043

100000

00_045

100000

00_047

100000

00_049

100000

00_051

100000

00_053

100000

00_055

100000

00_057

100000

00_059

100000

00_061

100000

00_063

100000

00_065

100000

00_067

100000

00_069

100000

00_071

100000

00_073

100000

00_075

100000

00_077

100000

00_079

100000

00_081

100000

00_083

100000

00_085

100000

00_087

100000

00_089

100000

00_091

100000

00_093




150

200

250

300

350

400

85% 90% 95% 100%

Ср

ед

ни

й у

ро

ве

нь

за

па

со

в (

мл

н р

уб

ле

й)



SAP EIS: SL = 85%

SAP EIS: SL = 90%

SAP EIS: SL = 99%

SAP EIS: SL = 95%

SAP EIS: SL = 99.9%

Текущий

уровень

запасов

Пример 4 Высокотехнологичная компания



Место потребления Поставщик




Текущий запас SL=80%

-77%


-600

-500

-400

-300

-200

-100

0

100

200

300

10

000

_00

1-1

10

000

_00

2-6

10

000

_00

3-9

10

000

_00

4-1

10

000

_00

5-8

10

000

_00

6-1

10

000

_00

7-4

10

000

_00

8-1

10

000

_00

9-3

10

000

_01

0-3

10

000

_01

1-3

10

000

_01

2-6

10

000

_01

3-6

10

000

_01

4-1

10

000

_01

5-3

10

000

_01

6-1

10

000

_01

7-8

10

000

_01

8-6

10

000

_01

9-6

10

000

_02

0-9

10

000

_02

1-8

10

000

_02

2-7

10

000

_02

3-6

10

000

_02

4-1

10

000

_02

5-8

10

000

_02

6-9

10

000

_02

7-8

10

000

_02

8-4

10

000

_02

9-2

10

000

_03

0-1

10

000

_03

1-1

10

000

_03

2-6

10

000

_03

3-7

10

000

_03

4-3

10

000

_03

5-7

10

000

_03

6-9

10

000

_03

7-3

10

000

_03

8-9

10

000

_03

9-7

10

000

_04

0-4

10

000

_04

1-9

10

000

_04

2-9

10

000

_04

3-7

10

000

_04

4-7

10

000

_04

5-7

10

000

_04

6-2

10

000

_04

7-4

10

000

_04

8-9

10

000

_04

9-8

10

000

_05

0-3

10

000

_05

1-9

10

000

_05

2-8

10

000

_05

3-9

10

000

_05

4-8

10

000

_05

5-7

10

000

_05

6-6

10

000

_05

7-8

10

000

_05

8-3

10

000

_05

9-4

10

000

_06

0-3

10

000

_06

1-2

10

000

_06

2-6

10

000

_06

3-4

10

000

_06

4-1

10

000

_06

5-4

10

000

_06

6-3

10

000

_06

7-3

10

000

_06

8-4

10

000

_06

9-4

10

000

_07

0-6

10

000

_07

1-1

10

000

_07

2-9

10

000

_07

3-3

SL=80%





0

50

100

150

200

250

70,0% 75,0% 80,0% 85,0% 90,0% 95,0% 100,0%Ср

ед

ни

й у

ро

ве

нь

за

па

со

в (

мл

н р

уб

ле

й)

Уровень сервиса (%)


Текущий уровень

запасов



Поставщик Производство


Цеховые склады


Выявленные возможности снижения запасов (в зависимости от

выбранного уровня сервиса)

0

100

Текущий запас Базовый уровень сервиса (80%)

92% SL 95% SL 97% SL 99% SL

Ошибка прогнозирования CV-0.38

-17%

-33%

-51%

-42%

-67%


Выявленные возможности снижения запасов (в зависимости от

ошибки прогнозирования)

0

100

Текущий запас Базовое значение 99% SL CV=0.38

99% SL CV=0.3 99% SL CV=0.2 99% SL CV=0.1

Установленный уровень сервиса - 99%

-67%

-52%

-38%

-17%


Распределение запасов между центральными и цеховыми

складами

ФАКТ Расчет SAP EIS

Всего Цеховые склады Центральные склады

100%

10% .

90% .

100% (-53%) .

84% (+322%).

16% (-92%)


Выводы

Каждая компания индивидуальна. Для каждой компании нужно делать свой расчет.

Анализ данных показывает значительную потенциальную возможность сокращения уровня

запасов.

Для расчета надо брать репрезентативные материалы, чтобы результаты вычислений можно

было экстраполировать на всю компанию.

© 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved.

Спасибо

Контактная информация:

Сергей Уланов, САП СНГ

Эксперт SCM, руководитель группы «Планирования цепочки поставок»

[email protected]

Сергей Уланов САП СНГ...

Documents