Читать книгу Мастерство создания и управления производством - - Страница 3

Предприятия различаются условиями производства, зависящими от выбранной ими стратегии удовлетворения клиентских запросов. Однако, любое производство можно отнести к одной из следующих категорий: производство на заказ, производство на склад или по прогнозу, а также производство на заказ.

Организация до определенной степени сама определяет, к какой категории ей относиться. Иногда, впрочем, ситуация на рынке вынуждает компанию сделать выбор в пользу той, конкретной стратегии. Например, некоторые предприятия принимают для себя решение работать только на заказ и ничего не производят, пока им не закажут конкретную продукцию.

С другой стороны, у многих компаний есть клиенты, на запросы которых нужно реагировать с исключительной быстротой, – гораздо скорее, чем компания могла бы принять и выполнить заказ. В таких случаях обычно приходится производить какой-то запас готовой продукции заранее, чтобы иметь возможность немедленно отгрузить ее при поступлении заказа. Размер этого запаса чаще всего определяется на основе прогноза.

Некоторые организации избегают хранения полностью готовой продукции, выполняя частичную сборку – обычно до стадии стандартных узлов, – а затем эти узлы хранятся, пока не поступит конкретный заказ. Такой способ позволяет подстраховаться при длительном производственном цикле. Использование заранее собранных узлов зачастую значительно сокращает время выполнения заказа.

Менеджер по производству отвечает за создание товаров и услуг. Это заключается в приобретении ресурсов и преобразовании вложений в конечный продукт путем одного или нескольких преобразовательных процессов.

Производственный процесс включает планирование, координирование, управление составляющими процесс элементами, включая рабочую силу, оборудование, производственные мощности, распределение ресурсов и методы работы. Кроме того, сюда же входит разработка изделия – жизненно важный для каждого предприятия процесс.

Производство работает здесь совместно с маркетингом. Сотрудники отдела маркетинга могут стать источником идей как по созданию новых товаров и услуг, так и по усовершенствованию уже существующих. Производственники также могут быть источником новых идей по усовершенствованию процесса производства товаров или услуг. С практической точки зрения, разработка товаров и услуг и производственные процессы, их создающие—это основа конкурентоспособной организации.

Основная функция производственного менеджера – руководить системой путем принятия определенных решений. Одни решения затрагивают разработку системы, другие – ее функционирование.

Разработка системы – это решения по объему и размещению производства, по разбивке производства на участки и отделы, по планированию товаров и услуг, по приобретению и размещению оборудования.

Разработка системы включает решения, которые касаются производственной мощности системы, географического размещения производственных мощностей, распределения производственного процесса на участки и отделы, размещения оборудования в пределах производственной структуры, планирования товаров и услуг, приобретения оборудования. Эти решения обычно, хотя и не всегда, требуют долгосрочного планирования.

Функционирование системы – решения по персоналу, инвентарным запасам, графику производства, руководство рабочими проектами, гарантия качества. Это включает в себя управление персоналом, планирование и управление запасами, составление графиков производства, руководство рабочими проектами, гарантию качества. В большинстве случаев, производственный менеджер чаще имеет здесь дело с каждодневными оперативными решениями, чем с вопросами, касающимися разработки системы в целом.

В проектировании системы очень многое находится в компетенции высшего руководства. Тем не менее, оперативный менеджер жизненно заинтересован в вопросах разработки системы в целом, так как именно в проекте системы непосредственно определяются многие параметры ее работы. Например, затраты, производственное пространство, мощность и качество. Даже если производственный менеджер не ответственен за принятие всех решений по проекту системы, его информация может иметь основополагающий характер в решениях.

Теория ограничений максимально поддерживает производство на заказ, рекомендуя применять его везде, где оно только возможно. Для этого существуют следующие причины:

1. Подчинение рыночному ограничению при производстве на заказ осуществляется проще и эффективнее, чем при производстве на склад или по прогнозу, поскольку с заказчиком налажена прямая связь и нет необходимости гадать, что ему в данный момент нужно, а что нет.

2. Использование внутреннего ограничения, или ресурса с ограниченной мощностью (POM), также более эффективно. Система производит только то, что на самом деле нужно рынку, в соответствии с реальными приоритетами.

3. Более понятны истинные уровни мощности и загрузки, так как все, что производится в данный момент, действительно нужно прямо сейчас.

4. Значительно снижается риск устаревания запасов.

Одна из самых серьезных и распространенных ошибок, какую может совершить производственное предприятие, – это перейти от работы на заказ к работе на склад с целью повысить загрузку предприятия, а другими словами – повысить эффективность не-ограничений.

Вторая, тоже очень серьезная, ошибка – это не перейти, даже частично к работе на заказ, когда есть такая возможность, но руководство не верит в ее реальность.

Вместе с тем, производство на склад нельзя считать нецелесообразным, поскольку это довольно удобно и придает бизнесу определенную стабильность, так как намного проще составлять производственные планы. Кроме того, заказы покупателей можно подтверждать на основании информации о наличии продукции на складе, а не на основании обещаний со стороны производства. К тому же, отгружая заказчикам уже готовую продукцию со склада, мы быстрее реагируем на их запросы.

И все же основная причина, почему компании выбирают производство на склад, обычно заключается в том, что длительность производственного цикла больше, чем время, которое заказчики могут и готовы потратить на ожидание продукции.

Задача управления ограничениями в производстве – сократить время выполнения заказа настолько, чтобы компания была в состоянии как можно больше продукции изготавливать на заказ, но при этом соблюдать сроки поставки, требуемые заказчиками. Например, если заказчик просит, чтобы продукция была доставлена ему через два дня, и у вас есть возможность за это время ее произвести, зачем вообще хранить на складе запасы готовой продукции помимо минимального резерва?

Цель теории ограничений – обеспечить максимальный уровень производства на заказ за счет сокращения фактического срока выполнения заказов. ТОС отдает предпочтение производству на заказ по той причине, что в случае производства на склад возникает ряд следующих неприятных проблем.

Во-первых, хранение готовой продукции на складе требует расходов – настоящих расходов, а не цифр на бумаге, – которых не возникает при производстве на заказ. Необходимо вложить фиксированную сумму в закупку сырья и материалов для производства продукции, которая затем будет отправлена на склад. Эти средства связаны, так что их уже нельзя потратить на деятельность, непосредственно приносящую доход, ведь необходимо поддерживать товарный запас. К тому же нередко товар приходится списывать и уничтожать либо продавать по цене ниже переменной стоимости производства, лишь бы убрать его со склада.

Во-вторых, при производстве на склад гораздо сложнее выводить на рынок новые продукты из-за необходимости сначала избавиться от старой продукции. Компании нужно тщательно планировать такой переход, чтобы не остаться с нераспроданными запасами.

В-третьих, следить за тенденциями на рынке на основании данных по отгрузке продукции со склада непросто. При производстве на заказ текущие заказы точно отражают спрос, существующий в данный момент. При производстве на склад нужно отслеживать изменение рыночных предпочтений, сравнивая объемы продаж по каждому виду продукции за разные периоды времени.

Наконец, в условиях производства на склад сложнее использовать внутренние ограничения. Использование означает максимизацию дохода, генерируемого ограниченным ресурсом, но, когда ресурс поделен между производством того, что сейчас нужно, и того, что не нужно, управление приоритетами значительно осложняется.

Заметим также, что тому, кто перешел в режим производства на склад, сложно вернуться назад. У людей появляется приятное ощущение комфорта, которое им очень не хочется терять.

Вместе с тем, в определенных ситуациях без склада не обойтись, поскольку рынок может задать компании сроки, более короткие, чем производственный цикл. В краткосрочной перспективе теряется заказ (сегодняшний Т), в долгосрочной перспективе – клиент (будущий Т). Но даже если рынок вынудит нас отправлять часть продукции на склад, не стоит переходить в этот режим полностью.

Всегда нужно искать сегменты рынка, где клиенты готовы подождать чуть дольше в обмен на дополнительную выгоду (например, скидки).

Тоже самое относится и к производству по прогнозу, как разновидности производства на склад.

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

Преимущество производства по прогнозу перед производством на склад заключается в том, что с ним мы можем заглядывать гораздо дальше в будущее, а значит, более равномерно распределять загрузку производственных мощностей на протяжении года и значительно сократить складские запасы, но только если прогноз очень точный. А для этого требуется информация, которой обычно нет в достаточном количестве, что может привести к ошибке прогноза.

На практике ошибка прогноза учитывается очень редко, да и качество обслуживания измеряется далеко не в каждой компании. Есть две причины, почему мы нечасто встречаемся с ошибкой прогноза.

Во-первых, когда прогнозы основываются на интуиции маркетологов, понятие ошибки вообще неприменимо. В качестве альтернативы можно задать вероятный диапазон значений: например, указать, что в феврале объем продаж составит от 50 до 100 единиц. Впрочем, даже этот упрощенный вариант используется нечасто.

Во-вторых, когда доступны данные, позволяющие рассчитать ошибку прогноза, и есть компьютерные алгоритмы для такого расчета, ошибка может оказаться такой большой, что целесообразность самого прогнозирования начнет вызывать сомнения.

Кстати, интересно, что компании, планирующие производство на основе прогнозов, часто страдают одновременно и от излишков, и от дефицита продукции. На большинстве рынков объем продаж сильно колеблется. В таких условиях производство на склад гораздо выгоднее, поскольку оно позволяет быстрее реагировать на изменения спроса.

В дальнейшем мы увидим, что это очень хороший механизм контроля, способный сигнализировать о возникновении ряда проблем, в том числе о резком увеличении спроса, при котором текущий уровень пополнения запасов может оказаться недостаточным.

И все же прогнозирование помогает планировать производство. Так, не вызывает сомнений, что это единственный эффективный инструмент в ситуации, когда пики продаж наступают и проходят в течение коротких промежутков времени. В подобных случаях невозможно рассчитывать на правило о постоянном пополнении запасов до фиксированного уровня – ведь остро необходимо решить, сколько продукции произвести до начала пика, а значит, нельзя исходить из текущего объема продаж.

Если вам непременно нужно опираться на прогноз, помните, что для эффективного принятия решений требуются две оценки – сам прогноз и ошибка прогноза. Конечно же, хорошо знать средний объем продаж в период пикового спроса, но еще больше пользы может принести информация о том, насколько обосновано это предположение и как низко может опуститься фактический объем.

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

В бизнесе прогнозы —это основа для составления бюджета и планирования производственных мощностей, продаж, производства, материальных и трудовых ресурсов, закупок и т.д. Прогнозы играют важную роль в процессе планирования, потому что они позволяют менеджерам предвидеть будущее и соответственно этому осуществлять планирование.

Имеются два пути использования прогнозов. Один из них помогает менеджерам планировать систему, а другой помогает им планировать эксплуатацию системы. Планирование системы обычно включает долгосрочные планы относительно типа предлагаемых изделий и услуг, необходимых производственных мощностей и оборудования, места размещения производственных мощностей и т.д.

Планирование эксплуатации системы относится к краткосрочным и средним периодам планирования. Сюда входят задачи типа планирования уровня материальных запасов и рабочей силы, планирования закупок и производства, составления бюджета и рабочих графиков.

Прогнозирование в бизнесе – это нечто большее, чем просто предсказание спроса. Прогнозы также используются для предсказания прибыли, доходов и расходов, изменения производительности, цен, доступности энергии и сырья, процентных ставок, движения ключевых экономических факторов (например, валового национального продукта, инфляции, правительственных займов), цен на акции и облигации.

Как уже отмечалось, несмотря на использование компьютеров и сложных математических моделей, прогнозирование не является точной наукой. Опыт, суждение и техническая экспертиза, – все это играет роль в разработке полезных прогнозов. Наряду с этим, может понадобиться некоторое количество везения и немного скромности, потому что даже самые плохие предсказатели иногда выдают очень хорошие прогнозы, и даже самые лучшие предсказатели иногда полностью ошибаются.

В принципе, ответственность за подготовку прогнозов спроса в деловых организациях лежит скорее на отделах маркетинга и сбыта, чем на производственном секторе. Тем не менее, производственникам часто приходится делать определенные прогнозы и помогать в этом другим. Кроме того, поскольку прогнозы —основа для многих производственных решений, менеджеры и персонал производственного сектора должны быть знакомы с существующими методами прогнозирования, с положениями, которые лежат в основе использования этих методов, и с их ограничениями. Для руководителей производства важно учитывать, как прогнозы влияют на производство. Короче говоря, прогнозирование – неотъемлемая составная часть управления производством.

В настоящее время используется много разнообразных методов прогнозирования. Во многих отношениях, они совершенно отличны друг от друга, как вы это увидите. Тем не менее, некоторые особенности являются общими для всех методов, и важно их распознавать.

За основу прогнозирования принимается предположение, что та же причинно-следственная система, которая существовала в прошлом, сохранится и в будущем.

Прогнозы для групп объектов обычно более точны, чем прогнозы для отдельных объектов, потому что ошибки прогнозирования в группе объектов, как правило, нейтрализуют друг друга. Возможности для группирования возникают, когда детали или сырье используются для производства многих изделий, а также если спрос на изделие или услугу существует среди ряда независимых источников.

Точность прогноза уменьшается с увеличением периода времени, который охватывается данным прогнозом —так называемого горизонта времени. Вообще говоря, краткосрочные прогнозы должны содержать меньше неопределенности, чем долгосрочные прогнозы, поэтому краткосрочные прогнозы обычно более точные.

Важное следствие последнего правила состоит в том, что гибкие деловые организации, которые способны быстро реагировать на изменения спроса, требуют более узкого горизонта времени, и, следовательно, извлекают преимущества из более точных краткосрочных прогнозов. Их менее гибким конкурентам приходится пользоваться долгосрочными, а, следовательно, менее точными и эффективными прогнозами.

Процесс прогнозирования включает 5 основных этапов:

Определить цель прогноза.

Какова цель, и когда она потребуется? Это покажет уровень детализации в прогнозе, оправданное количество ресурсов (трудовые ресурсы, компьютерное время, деньги), и уровень необходимой точности.

Установить горизонт времени.

Прогноз должен определить временные границы с учетом того, что точность уменьшается по мере увеличения горизонта времени.

Выбрать методику прогнозирования.

Собрать и проанализировать соответствующие данные.

Прежде чем составлять прогноз, необходимо собрать и проанализировать определенные данные. Определите основные исходные положения для подготовки и использования прогноза.

Подготовить прогноз.

Обязательно прогноз нужно контролировать, чтобы определить, насколько точно он выполняется. Если результаты проверки неудовлетворительны, заново проверьте метод, исходные предположения, достоверность данных и т. д.; произведите необходимые изменения и подготовьте пересмотренный прогноз.

Существует два общих подхода к прогнозированию:

– качественный;

– количественный.

Качественные методы опираются главным образом на субъективные входные данные, которые часто игнорируют точные цифровые показатели. Качественные методы допускают использование в процессе прогнозирования «мягкой» информации (например, человеческого фактора, личных мнений, догадок). Эти факторы часто игнорируются или недооцениваются при использовании количественных методов, потому что они с трудом поддаются (если вообще поддаются) количественной оценке.

Количественные методы опираются или на использование статистических данных за определенный период, или на разработки ассоциативных моделей, которые пытаются использовать причинные переменные для того, чтобы подготовить прогноз. Количественные методы состоят главным образом из анализа объективных, или жестких данных. Они обычно избегают личных предубеждений, которые иногда пагубно влияют на качественные методы.

На практике, любой из этих подходов – или они оба – могут использоваться для разработки прогноза.

Также существуют прогнозы, основанные на суждении и мнении – это прогнозы, которые используют субъективные входные данные, такие как мнения потребителей, торгового персонала, менеджеров, директоров и экспертов. Когда прогноз должен быть подготовлен быстро, не всегда имеется достаточно времени, чтобы собрать и проанализировать количественные данные. В других случаях, особенно в период изменения политических и экономических условий, данные могут быстро устаревать, а более свежую информацию пока получить невозможно. Аналогично, разработка новых изделий и перепроектировка уже существующих страдает от отсутствия исторической статистики, которая была бы полезна при прогнозировании. Соответственно эти прогнозы и полагаются на анализ субъективных входных данных, полученных из различных источников: опроса потребителей, сотрудников отдела продаж, менеджеров и директоров, групп экспертов. Достаточно часто эти источники выдают информацию, получить которую иным способом просто невозможно.

Небольшая группа руководителей верхнего звена (например, в маркетинге, производстве и финансах) может встречаться и коллективно разрабатывать прогнозы. Этот подход часто используется как часть долгосрочного планирования и разработки нового изделия. Он имеет то преимущество, что собирает воедино огромные коллективные знания и способности руководителей. Однако здесь имеется риск, что будет преобладать мнение одного человека, оказывающее давление на всю группу, а кроме того, распределение ответственности за прогноз среди большой группы людей может оказать расслабляющее действие на стремление создать хороший прогноз.

Следует отметить и прогнозы, основанные на данных временного ряда или статистическое прогнозирование.

Некоторые методы прогнозирования зависят от раскрытия связей между переменными, которые можно использовать для предсказания будущего значения одной из них; другие просто пытаются спроецировать прошлый опыт на будущее. Второй подход представляют прогнозы, которые используют статистический или временной ряд данных— на основе предположения, что будущее будет подобно прошлому. Некоторые модели просто пытаются сглаживать произвольные изменения в исторической статистике, а другие пытаются выявить в данных определенные тенденции. В сущности, подходы, основанные на исторической статистике, рассматривают данные как зеркало, которое отражает комбинацию всех сил, влияющих на рассматриваемую переменную (например, спрос) – не стараясь точно определить или измерить эти силы.

Ассоциативные модели определяют одну или более поддающихся оценке переменных, которые могут использоваться для предсказания будущего спроса.

Например, спрос на краски может быть связан с такими переменными как цена за литр, затраты на рекламу, а также со специфическими характеристиками краски (например, время высыхания, легкость очистки). В этих случаях анализ дает математическое уравнение, которое позволяет менеджеру предсказать объем продаж – например, на основе данных значений «оцениваемой» переменной.