Томас Уоллас - Планирование продаж и операций - Практическое руководство

Проблема многих компаний в том, что люди в операционных подразделениях «прогнозируют» по умолчанию, т. е. они заказывают материалы, которые невозможно быстро доставить, и выпускают продукцию, которую невозможно быстро произвести. Не имея прогноза, они вынуждены гадать. К сожалению, эти люди далеки от клиентов и рынков, они не знают о планах продвижения товаров, изменениях цен, мероприятиях по стимулированию продавцов, они не понимают генеральной линии развития своей отрасли и т. п. Поэтому они опираются на прошлое, а не на оценку будущего своего рынка. Когда дела начинают идти плохо, они утверждаются в своей вере и говорят: «Вы не сможете прогнозировать в этом бизнесе. Видели, что получилось? Я же вам говорил».

Таким образом, получаем правило 1: прогнозирование осуществляется практически в любой компании.Вопрос лишь в том, кто им занимается, на каком уровне и насколько часто. Давайте рассмотрим второй вопрос: на каком уровне делается прогноз.

Вопрос № 2: Где лучше прогнозировать?

Мы не имеем в виду, в каком офисе нужно прогнозировать, как в следующей фразе: «Нужно ли нам собраться для прогнозирования у Джоан или у Дуга? У Джоан лучше вид из окна, а у Дуга лучше кофе». Нет, мы имеем в виду, на каком уровне структуры продукта надо прогнозировать. Возможные варианты представлены на рис. 4.1.

РИСУНОК 4.1

Как насчет того, чтобы прогнозировать на самом верху пирамиды? Очевидно, прогнозирование всего одного элемента – компании в целом – не даст нам ничего. Этого совершенно недостаточно для того, чтобы хоть как-то сориентировать производство и другие службы.

Как насчет того, чтобы прогнозировать в низу пирамиды? Прогнозирование по единицам хранения запасов, SKU (Stockkeeping Unit) по клиентам и по адресу дает максимум детальной информации и дает вам возможность комбинировать и обобщать данные так, как вам будет удобно. Но не торопитесь с выводом, что это лучший вариант. Слишком мелко и слишком детально – тоже нехорошо. Прогнозирование на низшем, наиболее детальном уровне дает большую ошибку прогноза, а не меньшую. Прогнозирование на низшем уровне лишает нас преимущества закона больших чисел, который утверждает, что большие числа прогнозировать легче. Кроме того, прогнозирование на этом уровне значительно более трудоемко.

Одна компания, поставщик винно-водочных изделий, убедилась, что прогнозирование на низшем возможном уровне непродуктивно. Слишком много ненужных деталей. Например, бутылки «Old Loudmouth Bourbon», 750 мл, идущие в Пенсильванию, – это один SKU, а такие же бутылки, идущие в Огайо, – другой, потому что на ящиках – разные ярлыки. Компания поняла, что ей не следует прогнозировать на уровне SKU, а достаточно прогнозировать на уровне бренда/размера упаковки.

Давайте еще немного задержимся на этом примере, чтобы осветить другую сторону вопроса: поставки. Завод отпечатывал свои ярлыки практически с нулевой длительностью цикла. Если выполнялся заказ для Огайо, то печатались ярлыки для Огайо. Это очень хороший пример того, как эффективность производства – в данном случае сверхкороткая длительность цикла – облегчает жизнь прогнозистам. Тут все получилось по принципу: «Планируйте объемы, управляйте номенклатурой». Когда вы можете доделать продукт очень быстро, формируя различие между продуктами в конце производственного цикла, вам можно не прогнозировать номенклатуру и сосредоточиться на прогнозировании объемов.

Так что не надо стремиться прогнозировать на низшем возможном уровне. Часто чем выше, тем лучше. С другой стороны, хранить фактические результаты лучше на самом нижнем возможном уровне, что для некоторых компаний значит хранение данных отдельно по каждому SKU по каждому клиенту и отдельно по каждому адресу. В этом случае данные позволяют наблюдать особенности спроса по отдельным клиентам и при необходимости прибегать к использованию такой детальной информации.

Например, если мы знаем, что в штате Огайо с апреля по июнь ожидается агрессивная акция по продвижению «Old Loudmouth Bourbon», 750 мл, и объем продаж прогнозируется на уровне 300% относительно обычного объема продаж в этот период, мы можем учесть эту информацию в формализованной системе прогнозирования в адекватной и управляемой форме.

Граница во времени при планировании