Перспективы использования модели зрелости для оценки уязвимости логистических процессов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Перспективы использования модели зрелости для оценки уязвимости логистических процессов

Левина Т.В.

Аннотация

В статье обоснован выбор модели зрелости процессов в качестве эффективного инструмента диагностики факторов уязвимости логистических процессов, дана характеристика концепции зрелости процессов и представлена типология моделей зрелости, применяемых в логистике и управлении цепями поставок. Так же описаны основные этапы разработки модели зрелости логистических процессов, предложенная методика продемонстрирована на примере разработки модели зрелости для оценки уязвимости отечественных строительных организаций относительно логистических рисков.

Ключевые слова: модель зрелости уровень зрелости диагностика уязвимость логистический риск надежность устойчивость

Низкая степень адаптивности логистики к изменениям внешней среды и смены приоритетов стратегии компании, отсутствие практики реинжиниринга логистических процессов ведет к низкому уровню их надежности и высокой длительности логистических циклов, что, в свою очередь, снижает устойчивость цепей поставок, замедляет скорость реакции на наступление рисковых событий, приводит к снижению оборачиваемости запасов и к росту логистических затрат, а так же напрямую негативно отражается на сроках, качестве и рентабельности производственных процессов. При этом использование приемов диагностики, основанных на количественных оценках, затруднено в силу низкого уровня развития систем контроллинга российских предприятий [3, 4]. Кроме того, большая часть подходов к диагностике процессов ориентированы на улучшение количественно измеримых показателей эффективности (Рис. 1) - производительности и результативности процессов, при том, что боле сложный для анализа критерий рациональности в данных подходах не оценивается.

Рис. 1 Составляющие эффективности

Разрешить вышеперечисленные проблемы возможно, используя процедуры бенчмаркинга (Benchmarking), направленного на поиск источников повышения эффективности бизнеса посредством анализа деятельности компании в сравнении с передовыми управленческими и технологическими практиками. Однако фактор культуры управления в России накладывает определенные ограничения на применение тех или иных видов бенчмаркинга. Например, в строительстве как наиболее «закрытой» отрасли это:

· Низкий уровень развития систем контроллинга современных строительных предприятий

· Сложности процедуры сопоставления факторов, влияющих на формирование показателей

· Неудовлетворительные экономические результаты большей части возможных партнеров

· Разнородность факторов, влияющих на формирование показателей

· Общий уровень развития процессов и технологий для логистических подразделений строительных компаний

· «Закрытость» информации

· Отсутствие в России некоммерческих организаций в сфере логистики строительства. Существующие профессиональные объединения отрасли не ставят своей целью совершенствование логистических процессов участников

· Отсутствие отраслевых референтных моделей

С учетом данных ограничений, единственным приемлемым вариантом бенчмаркинга, проведение которого не потребует от компании больших временных и финансовых затрат, и при этом обеспечит выполнение требований, предъявляемые к процедурам диагностики процессов - это внешний индивидуальный процессный бенчмаркинг, основанный на анализе отраслевых и вне отраслевых лучших практик [1] (Рис. 2).

Реализацию такого вида бенчмаркинга предлагается производить на основе концепции зрелости процессов. Уровень зрелости процесса - степень их определенности и управляемости. При достижении очередного уровня зрелости повышается процессный потенциал организации (предсказуемость, определенность, стабильность, контролируемость, точность и продуктивность), что выражается в уменьшении различий и отклонения между целевыми и фактическими результатами процессами, улучшаются результаты процессов (сокращаются затраты, повышается производительность и качество) - Рис. 3.

Рис. 2. Виды бенчмаркинга

Рис.3 Зависимость параметров процессов от уровня зрелости

Каждый уровень является основой для более рациональной и эффективной реализации процессов на последующих уровнях. Хотя организации и могут использовать методы и технологии, рекомендуемые для процессов более высоких уровней, однако потенциал процессов не будет реализован в полной мере или эффект будет краткосрочным и потребует больший объем ресурсов.

Концептуальную основу модели составляют характеристики 5-ти[2] уровней зрелости процессов [2]. Процессы первого уровня зрелости характеризуются хаотичностью, реактивностью, непредсказуемостью. Организации, находящиеся на данном этапе развития, могут производить довольно качественные продукты, однако при этом, как правило, превышается бюджет и временные характеристики процессов: т.е. качественные продукты данных организаций производятся не за счет устойчивых и отлаженных процессов. На данном этапе очень тяжело предсказать производительность процессов, протекающих в организации. На втором уровне зрелости основные процессы описаны, управляемы, они планируются, выполняются, измеряются и контролируются. Однако процессы все же имеют некоторую долю реактивности. На данном уровне контролируются требования заказчиков и промежуточные продукты, а также установлены основные практики управления. Эти средства позволяют управлять процессом, однако дают фрагментарное представление о нем. Фактически, производственный процесс можно представить последовательностью черных ящиков и реальное видение процессов присутствует лишь на промежуточных этапах. На третьем уровне зрелости процессы определены в масштабах всей организации, установлены их стандарты. Присутствует более детальное описание всех процессов, в котором лучше раскрываются связи и зависимости, знание которых позволяет улучшить управление. На этом уровне становится видимой внутренняя сторона наших черных ящиков. Это внутренняя структура отражает способ, применения стандартного производственного процесса организации. Четвертый уровень зрелости - количественно-управляемый уровень. На данном этапе достигнуты все цели предыдущих уровней. Выбраны субпрактики, которые при использовании статистических методов и других количественных техник позволяют контролировать качество выполнения процессов. Самое главное отличие этого этапа от предыдущего заключается в предсказуемости эффективности процессов и возможности ею (эффективностью) управлять. Пятый уровень зрелости - уровень постоянного улучшения (оптимизации) процессов. Имеются точные характеристики оценки эффективности процессов, что позволяет постоянно и эффективно улучшать процессы путем развития существующих методов и техник и внедрения новых.

С точки зрения оценки уязвимости процессов относительно логистических рисков можно выделить несколько типов реакции на наступление рисковых событий (Рис. 4).

Рис. 4 Изменение параметров процессов под воздействием рисковой ситуации: Q (quality/quantity) - количественные и/или качественные параметры первичного выхода процесса; Qнорм - область допустимых значений Q; Qц - целевое значение Q; R (resources) - ресурсы, необходимые для выполнения процесса (сырье и материалы/ оборудование/ персонал), расходы на которые формируют затраты, связанные с реализацией его функции (на создание и хранение запасов сырья и материалов, на энергию, заработную плату); T (time) - время (Т0-Тn - период наблюдения); Твозм- возмущающее воздействие (момент времени); Твосст- восстановление (момент времени); Трег- регулирующее воздействие (момент времени)

А) Процесс надежен и устойчив, т.е. при наступлении рисковой ситуации (Твозм), его работоспособность сохраняется, качественные и количественные характеристики основного выхода процесса соответствуют целевому значению, как и затраты ресурсов.

Б) Характеристики качества процесса аналогичны случаю (А). Устойчивость процесса достигается за счет внутренних резервов: расход ресурсов отклоняется от целевого значения, существует вероятность того, что, если сила и/или длительность возмущающего воздействия будут больше, затраты превзойдут нормальные значения (например, привлечение дополнительных исполнителей, работа в сверхурочное время, использование страховых запасов сырья), или произойдет сбой процесса - отклонение от целевых значений (В), или отказ - отклонение от допустимых значений (Г, Д).

В) Качество основных результатов процесса, хоть и находится в пределах допустимых значений, не стабильно. Если отклонения прогнозируемы, то изменение затрат ресурсов так же может быть запланировано и обеспечено соблюдение нормальных значений. Однако показатели производительности процесса могут быть неудовлетворительны, в т. ч. по причине непродуктивного расхода ресурсов (например, на операции, не добавляющих ценность результату - создание межоперационных заделов, дополнительный контроль качества, исправление ошибок).

Г) Качество основных результатов процесса не устойчиво, при наступлении рисковых событий (Твозм) происходит отклонение от допустимых значений, увеличиваются затраты, связанные с выполнением процесса. Нормализация работы не возможна без дополнительных регулирующих воздействий (Трег) и привлечения дополнительных ресурсов.

Д) Система продолжает функционировать, но ее параметры под воздействием рисковой ситуации изменены безвозвратно.

Данные состояния системы соответствуют общепринятым категориям рисковых ситуаций:

Сбой - (А, Б, В) - для устранения достаточно внутренних ресурсов (резервов) процесса (или объекта). Последствия сбоя могут проявляться как в пределах целевых значений, так и их нарушении. Главное отличительная черта - ликвидация последствий сбоя не требует управленческих воздействий, которые будут направлены только на восполнение резервов.

Отказ - (Г) - достижение целевых параметров функционирования требует управляющих воздействий, выражающихся в привлечении дополнительных ресурсов, корректировки планов. Катастрофический отказ соответствует изображению (Д).

Соответственно с повышением уровня зрелости процессов снижается их уязвимость относительно рисков: повышается надежность процессов, снижается вероятность отказов, реакция на события различной силы воздействия предсказуема, для обеспечения надежности процесса затрачивается меньшее количество ресурсов или снижается время восстановления нормального хода процесса, увеличивается скорость реакции на наступление рискового события, необходимо меньшее количество ресурсов и времени для восстановления и т.п.

Изначально концепция зрелости процессов была предложена для повышения управляемости и снижения рисков процессов разработки и внедрения программного обеспечения (Capability Maturity Model Integration - Комплексная модель производительности и зрелости), однако за прошедшие полвека получила распространения и в других областях бизнеса. Так, в зарубежной практике научно-исследовательскими и консалтинговыми организациями активно разрабатываются модели зрелости процессов в цепях поставок по следующим направлениям - Рис.5.

Рис.5 Группы моделей зрелости процессов в цепях поставок

Универсальные модели цепей поставок - наиболее общие модели зрелости имеют достаточно высокий уровень обобщения и могут применяться предприятиями любых отраслей экономики, зачастую не детализированы и дают общее представление о стратегии и процессах организации, используются основном для (меж-) отраслевых исследований.

Это распространенный формат моделей, самые известные из них - Модели зрелости цепей поставок IBM [11] и Booz Allen Hamilton [5], Модель зрелости логистики в цепях поставок Токийского технологического института [10], Модель зрелости для оценки производительности цепей поставок [9], Модель зрелости управления цепями поставок [13], Экспресс-оценка зрелости цепей поставок [13]. Также представлены, но ограничено, модели зрелости отдельных функциональных областей логистики или логистических технологий: управления запасами [12], взаимодействия с 3PL [8], складирования [16], снабжения [17], планирования продаж и операций [6], управления рисками [18]. Последнее время активизировалась работа по разработке отраслевых моделей зрелости логистики, например [7], имеющих максимальную степень детализации. К примеру, если универсальные модели содержат в среднем до 50-ти параметров оценки, то модель оценки зрелости логистики государственных учреждений [15] - около 200.

Так же в отдельный класс можно выделить модели, учитывающие масштаб предприятий, например [10]. Однако для диагностики логистики конкретной компании зачастую требуется доработка существующих моделей зрелости (например, комбинация параметров оценки общих и функциональных моделей), или разработка модели с «нуля», особенно если речь идет, например, о такой отрасли как строительство, в которой, с одной стороны, логистические процессы имеют свою уникальную специфику, с другой - существенные ограничения на внедрение «лучших практик», являющихся приемлемыми для организаций других отраслей.

Существует несколько подходов к разработке моделей зрелости процессов (Рис. 6). Первый подход (А)- наиболее популярный и сводится исключительно к выбору варианта наиболее точно описывающий ситуацию, сложившуюся в компании. Однако эффективность применения данного подхода во многом зависит от выбранной структуры объектов оценки. Разработка моделей зрелости в рамках второго подхода (Б) требует знания (исследования) корреляционных связей между признаками, параметрами их оценки и эффектом от достижения того или иного уровня зрелости, и не подходит для отраслей, в которых уровень раскрытия информации, администрирования процессов, внедрения передовых межотраслевых практик, отклик на исследовательские инициативы низок для превалирующей части участников рынка.

Рис.6 Подходы к разработке моделей зрелости процессов

Для определения структуры модели (объектов диагностики), количества, характеристик уровней зрелости, а так же признаков, характеризующих объекты исследования на различных стадиях развития необходимо изучение логистических процессов группы предприятий - представителей отрасли реализующих различные корпоративные стратегии, но при этом желательно одного масштаба деятельности. Необходимо осуществить анализ реализации функциональных стратегий и оценить факторы влияния логистики на их эффективность. Выявленные «критичные факторы успеха» задают структуру модели (набор объектов исследования), а анализ отраслевых «лучших практик» как среди предприятий-респондентов, так и их конкурентов на отечественном рынке, лидеров отрасли на глобальном рынке определят содержание других атрибутов модели. Направление и содержание такого исследования должно быть задано назначением проектируемой модели зрелости.

Так, для разработки модели зрелости для оценки уязвимости отечественных строительных организаций [3] относительно логистических рисков были отобраны четыре компании, которые осуществляют (и/или выполняют функции генерального подрядчика) работы полного цикла в сфере промышленного, инфраструктурного, коммерческого и гражданского строительства, исходя из следующих условий: каждая компания представляет определенную отрасль строительства, масштаб компании: численность сотрудников - более 500 человек, выручка - более 500 млн/год, наличие собственной логистической инфраструктуры, показатели рентабельности активов от 0 (деятельность убыточна) до 5,3%. Исследование проводилось на основе факторной модели рентабельности активов и анализа логистических систем данных предприятий (Рис.7).

В условиях высокой степени неопределенности спроса, усиления ценовой конкуренции между участниками рынка, роста цен на сырье и материалы, стратегическими ориентирами компаний является повышение гибкости (адаптивности), повышение качества работ, сокращение длительности производственных циклов, повышение надежности процессов, экономия затрат. Каждая из компаний-респондентов реализует одну из заявленных стратегий [4]. В ходе анализа реализации данных стратегий было выявлено, что целевые значения показатели эффективности в большинстве случаев достигнуты не были.

Рис.7 Факторная модель рентабельности активов строительных предприятий

Связано это и с механизмом реализации заявленных стратегий, и с влиянием факторов внешней среды, но в первую очередь с тем, что система администрирования компаний не была адаптирована к новым условиям функционирования. И в итоге, положительные результаты по целевым показателям были нивелированы или сглажены ухудшением нецелевых показателей и последствиями наступления рисковых ситуаций, частота и ущерб от наступления которых превысили ожидания. В таблицах 1 и 2 и на Рис. 8. продемонстрированы основные этапы анализа на примере одного из респондентов, реализующего стратегию аутсорсинга.

Таблица 1 Тенденции изменения основных факторов, влияющих на рентабельность активов, по сравнению с 2012 г. %

Рис. 8 Причинно-следственные связи факторов внешней среды, мероприятий, реализуемых Респондентом 1 в рамках стратегии аутсорсинга, и их последствий

Таблица 2 Влияние мероприятий, реализуемых компаниями, направленных на повышение рентабельности и внешних факторов, на основные показатели эффективности

Традиционными приоритетами при регулировании прибыльности строительного бизнеса остаются увеличение объема работ и снижение их себестоимость. Методы, направленные на снижение себестоимости - это в первую очередь, снижение затрат на закупку за счет прямых закупок у производителей, увеличения размера партий для получения скидок и экономия на транспортировке, привлечение субподрядных организаций на основе тендеров, не говоря уже о недобросовестных методах, напрямую отражающихся на качестве работ: замена материалов на аналоги с более низкими показателями качества и меньшие по цене, завышение фактического расхода материалов и т.п. В большинстве случаев крайне недооценена роль таких «рычагов» повышения рентабельности как повышение эффективности оборотных активов - в первую очередь, мероприятий, направленных на снижение уровня материальных запасов. В строительных организациях крайне остро стоят проблемы, связанные с высоким уровнем и низкой оборачиваемостью запасов. Сложность управления запасами строительных организаций связана с широчайшей номенклатурой материальных ресурсов и высокими рисками образования неликвидов. Вызвано это может быть следующими причинами:

- высока доля материальных ресурсов, подверженным процессам естественной и технологической убыли;

- подверженность механическим повреждениям, атмосферным воздействиям, органическим повреждением;

- необратимое ухудшение свойств в процессе хранения.

Образование повышенного уровня запасов может являться следствием политики в области снабжения, «консервативного» подхода в управлении оборотными активами компании, недостатков контрольно-учетных технологий, низкого уровня системы управления мастер-данными в компании, длительных циклов снабжения.

Так же одним из критических показателей, негативно воздействующих на рентабельность строительства - это уровень незавершенного производства, доля которого превалирует в структуре оборотных средств строительных предприятий. Увеличение объемов незавершенного производства связано в первую очередь с нарушением сроков и качества выполнения работ.

Основными причинами низкой эффективности логистики для всех компаний:

- Отсутствие согласованности функциональных стратегий

- Отсутствие/недостаточный уровень системы контроллинга

- Отсутствие/недостаточный уровень практики сценарного планирования

- Отсутствие/недостаточный уровень автоматизации процессов планирования и организации логистики

- Отсутствие/недостаточный уровень системы управления запасов

- Дисфункциональность процессов администрирования

- Отсутствие/недостаточный уровень информационной интеграции с контрагентами

- Низкий уровень квалификации персонала, выполняющего логистические задачи

Таким образом, была определена структура модели зрелости. Ввиду низкого уровня развития логистики строительных компаний, было принято решение ограничиться тремя уровнями зрелости. Структура модели зрелости и пример характеристики уровней представлены в таблицах 3 и 4 соответственно.

Применение модели оценки к анализу логистических систем анализируемых компаний позволит систематизировать факторы уязвимости к логистическим рискам и причины неудовлетворительных показателей эффективности функционирования компаний, а так же разработать программу мероприятий, направленных с одной стороны повышение устойчивости, с другой - на повышение рентабельности компаний.

Таблица 3 Структура модели уровней зрелости логистических процессов строительных предприятий

зрелость логистика поставка уязвимость

Таблица 4 Модель оценки уровня зрелости логистических процессов строительной организации (фрагмент)

Список литературы

1. Левина Т.В. Бенчмаркинг // Логистика и управление цепями поставок. 2011. № 47. С. 88-93.

2. Паулк Марк, Куртис Билл и др. Модель зрелости процессов разработки программного обеспечения/ М.: Изд. Интерфейс-Пресс - 256 с.

3. Сергеев В.И. Исследование состояния логистического контроллинга на российских предприятиях (часть 1) // Логистика и управление цепями поставок. 2013. № 4. С. 27-36.

4. Сергеев В.И. Исследование состояния логистического контроллинга на российских предприятиях

5. Baker Sue. Assessing Supply Chain & Industrial Base Risks. The Supply Chain Maturity Model/ Booz Allen Hamilton. Supply Chain & Logistics Team - October 2011

6. Barrett J., Uskert M. Sales and Operations Planning Maturity: What Does It Take to Get and Stay There?/ Gartner RAS Core Research Note G00207249, 1 November 2010

7. Battista C., Schiraldi M.M. (2013). The Logistic Maturity Model: Application to a Fashion Company, International Journal of Engineering Business Management, Vol. 5, n° 7, pp. 67-77

8. Capgemini (2007). The State of Logistics Outsourcing. Third-Party Logistics. Results and findings of the 12th annual study.

9. Garcia, Heriberto, "A Capability Maturity Model to Assess Supply Chain Performamce" (2008). FIU Electronic Theses and Dissertations. Paper 191.

10. GS1 Hong Kong (2008). Improving Supply Chain Operation. A Practical Guide for Self-Assessment and Improvement Using a Supply Chain Maturity Reference Model

11. IBM (2005). Follow the leaders. Scoring high on the supply chain maturity model. IBM Global Business Services, through the IBM Institute for Business Value

12. Heinmann Michail, Klein Marco (2011). Focus topic Paper. Strategic Multi-Stage Inventory Allocation in the Process Industry/ CAMELOT management Consultants

13. Netland T.; Alfnes E. (2008)A practical tool for supply chain improvement - Experiences with the Supply Chain Maturity Assessment Test (SCMAT), in Proceedings of EurOMA/POMS Tokyo, 5.-8.8.2008

14. Цnkal D., Aktas E. (Eds.) Supply Chain Management: Pathways for Research and Practice.- InTeOpP, 2011. - 245 p.

15. Reay James H., Colaianni A. Jeffrey, Harleston, Evelyn F., Maletic, A. Marcus, John G. Logistics Maturity Evaluator. LMI Research Institute. Report IR509R1. 2006. - 92 p.

16. Van den Berg J.. Integral Warehouse Management: The Next Generation in Transparency, Collaboration and Warehouse Management Systems. Management Outlook, 2007.

17. Weele Van A.J., (2005). Purchasing and Supply Chain Management: Analysis, Planning and Practice. Thomson International, London.

Размещено на Allbest.ru