Управление цепями поставок в металлургии с использованием модели SCOR и методологии DDMRP - С.К. Лихарев, Вице-президент по логистике ММЛФ 2018 ...
←
→
Транскрипция содержимого страницы
Если ваш браузер не отображает страницу правильно, пожалуйста, читайте содержимое страницы ниже
Управление цепями поставок в металлургии с использованием модели SCOR и методологии DDMRP С.К. Лихарев, Вице-президент по логистике ММЛФ 2018, Москва, 15 февраля 2018 г.
НЛМК занимает первое место в России и 17 место в мире по
№1
производству стали, грузооборот 72 млн. т. в год
В России
8 СТРАН
АКТИВЫ
Слябы 0,5
НЛМК УРАЛ
Прокат 2,4
Арматура 1,6
Метизы 0,3
Фасон 0,2 TOP
Прокат 4,5
Шлак 4,9
20
Уголь 5,3 Уголь 4,7
60
Слябы 3,6 Кокс 2,7
СТРАН
Среди мировых
ПРОДАЖИ NLMK USA
АЛТАЙ-КОКС
НЛМК ЦЕНТР Заготовка 0,2
производителей
СЕЙЧАС В ПУТИ НАХОДЯТСЯ
Прокат 2,6 NLMK EUROPE
Слябы 1,5 Прокат 3,7
Слябы 0,3 стали
Чугун 0,7
21 ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ
ПЛОЩАДКА 140 ПОЕЗДОВ И 15 СУДОВ
Слябы 0,4
Слябы 0,4
Прокат 0,5 Прокат 0,2
NLMK INDIA
ЛИДЕР
СТАЛЬНОЙ
ИНДУСТРИИ
С ГРУЗАМИ НЛМК Слябы 0,3
Прокат 0,1
Слябы 0,9
Награды S&P
Platts 2016
17 МЛН ТОНН
СТАЛИ В ГОД
NLMK SA
TOP
10
Эффективная
23% ДОЛЯ В РОССИЙСКОМ
ПРОИЗВОДСТВЕ СТАЛИ
металлургическая
компания (WSD)
2
2 Управление цепями поставок в металлургии с использованием модели SCOR и методологии DDMRPПрограмма повышения эффективности логистики 2014-2017 гг.
фокусировалась на сокращении расходов
• Логистические расходы высокие, 10-60%
себестоимости предприятий металлургии
• Стоимость содержания запасов средняя
Качество (сопоставима с WACC), срок хранения
Выручка продукции не ограничен, нет риска
больших товарных потерь
Прибыль
Операционные • Чувствительность к качеству логистического
расходы сервиса низкая, единой модели
Рентабельность монетизации нет, средний OTIF невысокий:
Расходы
капитала
Основной • Металлургия ~85%
капитал • FMCG и фармацевтика >95%
Капитал
Оборотный • Приоритеты направлений для оптимизации
капитал в логистике металлургической компании:
Запасы • Сокращение расходов
• Сокращение запасов
• Повышение качества сервиса
3 Управление цепями поставок в металлургии с использованием модели SCOR и методологии DDMRPПрограмма оптимизации расходов в 2014-2018 гг. принесла экономический
эффект более ₽4,0 млрд. руб.
• Разработана система КПЭ по расходам
Эффект на EBITDA, млн. р.
• Внедрена модель бюджетирования и отчётности на
7000 основе КПЭ
• По всем КПЭ определены технологически
6000 обоснованные уровни – установлены в качестве
среднесрочных целей
5000 Оптимистичная оценка 2014* 2043 • Сформирована команда функциональных экспертов-
руководителей оптимизационных программ по всем
направлениям логистики
4000
777 • Внешняя логистика централизована для
взаимодействия с крупными транспортными
3000 Консервативная оценка 2014* 803 провайдерами
• Разработана техническая политика – принципы
2000 1112 обслуживания, ремонта и замены техники
• Внедрена схема рассмотрения и реализации
1000 915 оптимизационных проектов, мотивации участников
проектных групп
0
501 • В рамках стратегии 2014-2017 гг. получен
экономический эффект ₽3,3 млрд
• Разработана стратегия 2018-2022 гг. с общим эффектом
₽2,8 млрд (27% реализовано в 2018)
* Анализ McKinsey 2014 года
4 Управление цепями поставок в металлургии с использованием модели SCOR и методологии DDMRPФокус только на затратах и недостаточная координация работы
подразделений привела к появлению случаев субоптимизации
1 2 3 5 6
уголь кокс сляб прокат
4
Поставщики Алтай-Кокс НЛМК Прокатные Заказчики –
угля предприятия Европа, США
1 2 3
Дискоординация:
Фокус на расходах: Фокус на расходах:
Вдувание ПУТ со снижением
Закупка запаса угля при низких Большой размер минимальной
потребления кокса без
ценах -> ухудшение оборота партии заказа в Липецке ->
корректировки планов летом
вагонов, высокий запас, потери высокие запасы слябов дочек,
2017 -> ухудшение оборота
₽34М ₽180М замороженного капитала
вагонов, потери ₽26М
4 5 6
Фокус на расходах:
Фокус на расходах: Дискоординация:
Работа лаборатории проверки
Отказ от дорогостоящего крытого Недостаточный запас слябов в
качества Данстил только в
подвижного состава -> США весной 2017 года ->
рабочие дни -> рост запасов,
отказ клиента от заказа из-за упущенные продажи, потери
задержка отправки заказов
ржавчины, потери ₽63М ₽100М
клиентам, потери ₽148М
5 Управление цепями поставок в металлургии с использованием модели SCOR и методологии DDMRPДля получения сбалансированных результатов необходим переход на
сквозное управление цепями поставок на базе модели SCOR
План
План План
Отгрузка Закупка Пр-во Отгрузка Закупка Произ-во Доставка Закупка Пр-во Отгрузка Закупка
уголь кокс сляб прокат
Поставщики Алтай-Кокс НЛМК Прокатные Заказчики –
угля предприятия Европа, США
Компоненты SCOR
КПЭ и Метрики Процессы
Параметры Показатели
Внешняя Внутрен
Затраты Затраты на цепочку поставок
эфф-ть эфф-ть
Управление Оборачиваемость чистых активов
капиталом Время цикла Cash-to-Cash
Надежность Доля идеальных заказов Лучшие
Время реакции Длительность цикла выполнения заказа практики и
Гибкость Время реакции на увеличение спроса модели
компетенций
Supply chain operations reference model. Поддерживается APICS – ведущей международной ассоциацией профессионалов по управлению цепями поставок.
APICS Включает в себя более 10 000 индивидуальных членов и 500 компаний
6 Управление цепями поставок в металлургии с использованием модели SCOR и методологии DDMRPМетоды и средства оптимизации запасов зависят от вида запаса и
характеристик цепочки поставок
• Запас в пути зависит от скорости доставки
• Ускорение движения – сложно реализуемо
• Сокращение простоев на погрузке-выгрузке –
EOQ/MOQ
улучшение планирования
запас в пути
• Периодический запас зависит от партии доставки
(минимального объема заказа)
• Сокращение размера партии доставки или
периодический производства – обычно дороже, чем выигрыш по
LT запас запасам
страховой запас • Страховой запас зависти от вариативности
потребления и сроков поставок
• Сокращение вариативности потребления –
Полуфаб- Готовая повышении точности прогноза
Вид запаса Сырье Итого
рикаты продукция • Повышение стабильности сроков поставки заказа –
улучшение планирования, отслеживание
В пути 12% 11% 17% 40% исполнения
• Сокращение срока поставки – сложно реализуемо
Периодический 2% 11% 15% 28%
• Приоритеты направлений для оптимизации
Страховой 10% 15% 7% 32% • Сырье: страховые запасы и запасы в пути
Итого 24% 37% 39% 100% • Полуфабрикаты: страховые запасы
• Готовая продукция: инструмент улучшения продаж,
сокращать осторожно!
7 Управление цепями поставок в металлургии с использованием модели SCOR и методологии DDMRPПри работе на коротких и стабильных цепочках (сырье) для устранения
дисбалансов достаточно простой визуализации потока
• Колебания объемов, производства, поставки, норм
потребления сырья, приводят к колебанию уровней
запаса сырья – вариативность приводит к
необходимости держать запасы
• Внедрение ежедневного мониторинга позволяет
оперативно корректировать планы отгрузки/
прибытия/потребления сырья при отклонениях,
снижать влияние вариативности -> снижать запасы
• Инструмент работает в простых цепочках с
небольшим количеством позиций
Снижение запаса на 10%, эффект Р53 млн
Запасы входящего сырья ЖРС, дней
2,7
2,0 2,0 2,0 2,1 2,0 1,4
1,7 1,7 1,8 1,9 1,8 1,7 1,9
1,6 1,6
1,4 1,4
1,8
8 Управление цепями поставок в металлургии с использованием модели SCOR и методологии DDMRPВ длинных и вариативных цепочках (полуфабрикаты) необходимы более
сложные методики, например DDMRP
Исполнение и
Анализ цепочки План мониторинг
Размещение Защита Вытягивание
Визуализация и
Размещение Расчет уровней Динамическая Планирование по
взаимодействие по
буферов запасов настройка уровням
результатам
*Методика включена в лучшие передовые практики в новой редакции SCOR
9 Управление цепями поставок в металлургии с использованием модели SCOR и методологии DDMRPБуфер – инструмент пополнения и оперативного управления запасом, в
цепочке НЛМК Липецк-Клабек оптимальное расположение – в порту Гент
Вариативность спроса • Цели размещения буфера • Критерии размещения:
• Снижение колебаний поставок и спроса • Требуемый срок поставки
• Сокращение передачи нестабильности • Уровень вариативности
Сырье Слябы Прокатка Отгрузка • Сокращение сроков исполнения • Доступность места
Колебания поставок
•1 Липецк & 2.
2 Санкт-Петербург
• Недостаточное сокращение
Производство Порт Порт Производство Потребители Lead Time (LT)
Липецк Санкт-Петербург (Гент) толстого листа • Ограниченное пространство
•3 Гент
24 6 8 6 4 1 24 15 7 • Хорошее сокращение LT
24 6 8 6 4 1 24 15 • Используется как точка
Липецк 1 СПб 2 Гент 3 4 Клабек разделения
•4 Клабек
Срок выполнения заказа: 47 дней Срок производства Q&T: 49 дней • Очень хорошее сокращение LT
• Ограниченное пространство
10 Управление цепями поставок в металлургии с использованием модели SCOR и методологии DDMRPРазмеры буферов определяются спецификой цепочки: учитываются время
выполнения заказа, вариативность, минимальный объем заказа и т.п.
Определение размера буфера – для NFP*, не физического запаса Зоны для контроля физического запаса
Зеленая База для формирования заказов на поставку
зона Расчет: Мин. заказ или Период заказа * Среднее потребление Слишком много
Внимание
Желтая Покрывает время выполнения заказа для поддержания потока
Зеленая
зона Расчет: Среднее потребление * Срок поставки Оптимальный
зона
Красная Покрывает вариативность срока поставки
зона База Расчет: Среднее потребление * Срок поставки * Фактор срока поставки Красная Внимание
Красная Покрывает вариативность потребления зона ½ красной зоны
Слишком мало
зона страх Расчет: База * Фактор вариативности
Контроль запаса по зонам на основе чистого потока (NFP) Контроль физического запаса по зонам и отслеживание результатов
80%
• *Чистый поток (NFP) =
Физический запас на руках 60% R-
+ Размещенные заказы на пополнение
Y-
- Размещенные заказы на ГП 40%
G
Когда NFP опускается ниже зеленой зоны, выдается заказ на
20% Y+
поставку в объеме до верха буфера
R+
0%
1 кв 2018 2 кв 2018 3 кв 2018 4 кв 2018
11 Управление цепями поставок в металлургии с использованием модели SCOR и методологии DDMRPПереход на пополнение запасов слябов в цепочке Липецк-Клабек по
методике DDMRP – сокращение запасов на 35%, эффект 1,4 млрд. руб.
Определение зон для позиции 3104_250 Снижение запаса на 38%, эффект Р1,1 млрд
Мин. заказ 2400 тонн Q&T, запас слябов, дней
128 142
Среднее потребление 80 тонн 2 400 117 112 102 101 101 110 106 108 90
94 88 114
78 65
1360 54 49 67 105
Срок поставки 47 дней 55
3 760 46
2400
Фактор срока поставки высокий
987
1 974
Фактор вариативности средний 987
3104_250 3104_250 Физический
Запас по позиции 3104_250, тонн
Снижение запаса на 10%, эффект Р0,3 млрд
14 000
CP, запас слябов, дней
12 000 Факт: среднее 4,7kT DDMRP: Среднее 4,1kT
10 000 115 114
76 82 103 95
8 000 69 76 83 74
6 000 61 58 51 69 62 61
58 50 74
4 000 64
39
2 000 31
-
01.01.2017
01.02.2017
01.03.2017
01.04.2017
01.05.2017
01.06.2017
01.07.2017
01.08.2017
01.09.2017
01.10.2017
01.11.2017
01.12.2017
01.01.2018
01.02.2018
01.03.2018
01.04.2018
01.05.2018
01.06.2018
01.07.2018
12 Управление цепями поставок в металлургии с использованием модели SCOR и методологии DDMRPВы также можете почитать
