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 DDMRP
Программа 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 DDMRP
Программа 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 DDMRP
Фокус 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 DDMRP
Для 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 DDMRP
Методы 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 DDMRP
При 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 DDMRP
В 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 DDMRP
Буфер – 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 DDMRP
Размеры 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 DDMRP
Переход 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 DDMRP
Вы также можете почитать