Новости
09.05.2023
с Днём Победы!
07.03.2023
Поздравляем с Международным женским днем!
23.02.2023
Поздравляем с Днем защитника Отечества!
Оплата онлайн
При оплате онлайн будет
удержана комиссия 3,5-5,5%








Способ оплаты:

С банковской карты (3,5%)
Сбербанк онлайн (3,5%)
Со счета в Яндекс.Деньгах (5,5%)
Наличными через терминал (3,5%)

ДРАЙВЕРЫ ИЗМЕНЕНИЙ АССОРТИМЕНТНОЙ МАТРИЦЫ В ЦЕПИ ПОСТАВОК

Авторы:
Город:
Сыктывкар
ВУЗ:
Дата:
22 марта 2018г.

Аннотация. В статье обобщены результаты исследований в области применения инструментов и методов оценки ассортиментной матрицы организаций, обеспечивающих успешность разработки, формирования, реализации и мониторинга результатов реализации ассортиментной политики. Изучены возможности организаций в управлении ассортиментом, связанные с использованием современных информационных технологий. На основе проведенного анализа и производственного опыта разработан инструментарий управления трехмерной ассортиментной матрицей, базирующийся на раскрытии причинно- следственных связей процессов формирования ассортимента с бизнес-процессами в цепи поставок промышленных предприятий.

Ключевые слова: Ассортиментная матрица, маркетинговые инструменты, управление цепью поставок

Проблема управления ассортиментом остро стоит для крупных промышленных компаний массового производства: цена ошибки управления прямо пропорциональна стоимости и объемам вовлекаемых ограниченных ресурсов. При этом управленческие решения относятся к области плохо структурированных многокритериальных задач. Выбор ассортиментной политики влияет на следующие показатели компании: производственный потенциал, общая эффективность работы оборудования, окупаемость инвестиций на вложенный капитал, оборотный капитал, EBITDA.

Современная теория маркетинга оперирует разнообразными экономическими приемами, моделями, алгоритмами и методами при планировании и реализации ассортиментной политики. Общие основы изучения ассортимента и ассортиментной политики были заложены в работах Д. Аакера [1], И.Адизеса [2], И. Ансоффа [3], Ф. Котлера [6], Ж. Ламбена [7], М. Портера [8], С.А. Попова [9] и других. Значительная часть научных разработок и публикаций посвящена исследованиям сущности, роли и классификации факторов формирования ассортиментной политики.

В данной статье обобщены результаты исследований отечественных и зарубежных специалистов в области количественного и качественного анализа ассортимента организаций, изучены возможности управления ассортиментной матрицей в цепи поставок. При этом произведена классификация драйверов изменений трехмерной ассортиментной матрицы организации по бизнес-процессам цепи поставок. Цель исследования состоит в разработке инструментария управления ассортиментной матрицей, базирующегося на применении современных информационных технологий, раскрывающего причинно-следственные связи процессов формирования ассортимента с бизнес-процессами в цепи поставок промышленных компаний.

Можно выделить следующие основные этапы информационно-аналитического обеспечения процессов формирования и реализации ассортиментной политики организации (рисунок 1):

1)                   ситуационный анализ факторов внешней и внутренней среды, связанных с разработкой концепции ассортиментной политики;

2)                   оценка роли ассортиментной политики в формировании и реализации стратегических целей;

3)                   оценка ассортимента и существующей ассортиментной политики;

4)                   мониторинг результатов реализации ассортиментной политики и принятие управленческих решений для дальнейшего ее развития.



В данной статье под ассортиментной матрицей понимается полный перечень всех товарных позиций, утвержденных для производства на предприятии в определенный период времени, с учетом требований ассортиментной политики с учетом особенностей предприятия.

По мнению автора, ассортиментная матрица промышленного предприятия должна строиться на базисе трех параметров: широта, глубина и наполнение.

Широта – это количество разнородных ассортиментных групп.

Глубина – это количество модификаций или характеристик внутри ассортиментных групп.

Наполнение – это объем выпуска продукции данной модификации или характеристики в рамках ассортиментной группы. [5, С. 117]

Управление цепями поставок (supply chain management, SCM) – концепция менеджмента, предложенная в 1982 году Кейтом Оливером, определенная как интегрирование ключевых бизнес- процессов, начинающихся от конечного пользователя и охватывающих всех поставщиков товаров, услуг и информации, добавляющих ценность для потребителей и других заинтересованных лиц [10]. Совокупность управленческих решений в области ассортиментной политики не должны приводить к снижению эффективности работы цепи поставок. Современные информационно-коммуникационные технологии позволяют с помощью программно-технических средств, интегрированных с целью сбора, обработки, хранения, распространения, отображения и использования информации, необходимой для организации управления цепью поставок, обеспечить должный уровень принятия решений в области ассортиментной политики.

В соответствии с указанными выше целями ассортиментной политики, определениями параметров ассортиментной матрицы и управления цепью поставок рассмотрим причинно-следственные связи процессов формирования ассортимента с бизнес-процессами в цепи поставок промышленных компаний (таблица 1).

Таблица 1 Драйверы изменений трехмерной ассортиментной матрицы в цепи поставок в промышленности

 

 

 

 

 

Оси трехмерной матрицы

 

 

 

 

 

 

Бизнес-процессы цепи поставок

 

 

Ситуационный анализ факторов внешней и внутренней среды

Мониторинг результатов реализации ассортиментной политики

 

Драйверы изменений ассортиментной матрицы

 

Средство воздействия в управлении цепью поставок

 

Основные эффекты использования

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Широта

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Планирование спроса

 

 

 

 

 

 

Прогнозирование и планирование спроса

Прогнозная аналитика в

планировании спроса, планирование с замкнутым контуром, автоматизация работы с базами знаний, продвинутая оптимизация прибыли, сценарное планирование, перепланирование в режиме реального времени

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Скорость изменений

 

Управление заказами

Мониторинг заказов в

режиме реального времени, no-touch обработка заказов

 

 

 

 

 

Глубина

 

 

 

Управление производственными процессами

 

 

 

 

Эффективность производства

Онлайновая

прозрачность, диджитал управление рабочими процессами, автоматический анализ коренных причин, человеко-машинные интерфейсы

 

 

 

 

Гибкость и детализация

 

 

Разработка и

совершенствования продуктов

 

3D печать на месте

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Наполнение

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Движение материальных потоков: прямых и возвратных

 

 

 

 

 

Сотрудничество

 

 

 

Облако цепи поставки, сквозная многоуровневая коммуникация

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Точность и оптимизация затрат

 

Стратегия цепи поставок

Динамическая

конфигурация сетевого взаимодействия

 

 

Движение материальных потоков

Автоматизация

складских операций, автономные "умные" грузовики, "умные" логистические

алгоритмы планирования

 

Прогнозирование и планирование спроса, а также управление заказами влияют на изменение номенклатурных групп ассортиментной матрицы. Полностью автоматизированное и интегрированное планирование спроса и предложения трансформирует планирование в гибкий непрерывный процесс. Средствами воздействия при этом являются: прогнозная аналитика в планировании спроса, планирование с замкнутым контуром (т.е. систем с контуром прямой и обратной связи), автоматизация работы с базами знаний, продвинутая оптимизация прибыли, сценарное планирование, перепланирование в режиме реального времени, мониторинг заказов в режиме реального времени, бесконтактная обработка заказов. Некоторые крупные компании FMCG (fast moving consumer goods, быстро оборачиваемые потребительские товары) используют прогнозную аналитику при для анализа сотен и тысяч внутренних и внешних переменных факторов, влияющих на спрос (например, погода, тенденции из социальных сетей, данные различных устройств) при актуализации номенклатурных групп ассортиментной матрицы [11].

Управление заказами на производстве улучшается с помощью следующих мер: обработка заказа «без прикосновения» объединяет систему заказов схожих групп ассортиментной матрицы, а перепланирование в режиме реального времени позволяет подтверждать дату заказа путем мгновенной перестройки заказов в график производства с учетом минимизации времени на переходы между схожими группами матрицы и прочих ограничений.

Конечным результатом является сокращение затрат времени за счет минимизации простоев, повышение надежности посредством обратной связи и улучшение качества обслуживания клиентов посредством быстрых и надежных ответов при оптимальной широте ассортиментной матрицы.

Эффективность производства и процесс разработки и совершенствования продуктов влияют на количество модификаций или характеристик номенклатурных групп С помощью современных информационных технологий, таких как онлайновая прозрачность, диджитал управление рабочими процессами, автоматический анализ коренных причин, человеко-машинные интерфейсы, - управление эффективностью становится оперативным процессом, ориентированным постоянное будущее совершенствование производственных процессов, связанных в том числе и с управлением ассортиментной матрицей.

Благодаря тому, что клиенты ищут индивидуализацию в продуктах, которые они покупают, компании должны управлять ассортиментом на гораздо более детальном уровне, используя такие методы, как микросегментация, массовая кастомизация и более сложные методы управления эффективностью производства. Основной эффект от применения современных технологий в процессе управления производственными процессами заключается в том, что это позволяет компаниям гибко, в режиме реального времени, реагировать на изменения спроса или предложения. Новые бизнес-модели повышают гибкость организации цепи поставок. Вместо того чтобы поддерживать ресурсы и возможности внутри компании, компании могут приобретать отдельные функции цепи поставок как услугу по принципу использования. Более высокая специализация поставщиков данных услуг создает экономию за счет масштаба, что увеличивает потенциал привлекательных возможностей для аутсорсинга [11].

Сотрудничество, стратегия цепочки поставок, а также движение материальных потоков влияют на наполнение ассортиментной матрицы.

Внедрение моделей «облаков» в цепи поставок формирует новый уровень сотрудничества.

«Облака» цепей поставок - это совместные платформы между клиентами, производственными компаниями и поставщиками, обеспечивающие общую логистическую инфраструктуру и / или совместные решения для планирования. В частности, в неконкурентных отношениях партнеры могут решить совместные задачи цепи поставок, чтобы сохранить административные издержки и обмениваться знаниями друг с другом.

Онлайн-сотрудничество по цепи создания стоимости позволяет значительно снизить складские запасы путем обмена надежными данными для планирования. Оно также сокращает время выполнения заказов, благодаря мгновенному предоставлению информации по всей цепи, обеспечивая при этом систему раннего предупреждения и способность быстро реагировать на сбои в любом месте.

Чтобы преуспеть в дальнейшей индивидуализации и настройке, цепи поставок должны управлять микросегментацией. Динамичный подход к обработке большого массива данных позволяет настраивать предложения цепи поставок, разделяя ее на сотни отдельных сегментов, каждый из которых зависит от требований заказчика и собственных возможностей компании. Индивидуальные SKU (stock keeping unit, складская учетная единица) обеспечивают оптимальную стоимость для клиента и помогают минимизировать затраты и запасы в цепи поставок.

Логистика сделала шаг вперед, благодаря возможностям онлайн-подключения, расширенной аналитике, дополнительному производству за счет аутсорсинга и расширенной автоматизации операций, что перевернуло традиционные стратегии складирования и управления запасами. Простые в использовании приложения для мобильных устройств позволяют инструктировать работников на основе определения их местоположения, направляя процессы комплектования и погрузо-разгрузочных работ. Современная автоматизированная техника и дополнительные устройства оказывают значительное влияние на производительность логистических операций.

Автономные и интеллектуальные транспортные средства приведут к значительному сокращению эксплуатационных расходов при транспортировке и обработке грузов, одновременно сокращая время выполнения заказов и прочие затраты. Связывание складов с точками загрузки продукции позволяет проводить целые процессы с минимальным ручным вмешательством. Вследствие того, что планирование производства становится более гибким, производственные мощности начинают больше полагаться на онлайн-информацию, а роль складских запасов существенно изменяется [11].

Основной эффект от использования современных технологий в данных бизнес-процессах – обеспечение прозрачности в режиме реального времени и сквозная цепь поставок. Диапазон информации включает себя широкий диапазон от агрегированных ключевых показателей эффективности верхнего уровня, таких как общий уровень обслуживания, до очень подробных данных процесса, таких как точное местоположение транспорта в сети. Интеграция этих данных от поставщиков товаров и услуг в «облако цепи поставок» гарантирует, что все заинтересованные стороны в цепи будут руководствоваться и принимать решения на основе одинаковых фактов. В неконкурентных отношениях партнеры могут решить совместные задачи цепочки поставок, чтобы сохранить административные издержки и учиться друг у друга.

Таким образом, широта, глубина и наполнение ассортиментной матрицы должны соответствовать уровню развития отношений в цепи поставок. При широкой и сложной для производства ассортиментной матрице без должной информационной поддержки ожидаемы случаи неправильных обещаний для покупателей, например, нереалистичные сроком выполнения, неверный уровень запасов и прочие ошибки управления ассортиментом. Изменение с помощью драйверов, обозначенных выше, параметров трехмерной матрицы позволяет достигать требуемых эффектов управления цепью поставок, таких как скорость, гибкость и детализация, а также оптимизация затрат. Предлагаемый автором подход позволяет раскрыть причинно-следственные связи изменения ассортиментной матрицы с бизнес-процессами в цепи поставок промышленных предприятий и на этой основе выявить возможности их совершенствования.

 

Список литературы

 

1.        Аакер Д. Стратегическое рыночное управление. 7 издание. СПб: Питер, 2007.

2.        Адизес И.К. Управление жизненным циклом корпорации. СПб.: Питер, 2009.

3.        Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика. 1989.

4.        Бушуева Л.И. Инструменты и методы информационно-аналитического обеспечения управленческих решений в области ассортиментной политики // Маркетинг в России и за рубежом, 2017, № 6. С. 19- 32.

5.        Вичерка Е.И., Никитина Л.Н.      Новая технология формирования ассортиментной матрицы предприятия // Инновации, 2013, № 2 (172). С. 117-121.

6.        Котлер Ф., Келлер К.Л. Маркетинг-менеджмент. СПб: Питер, 2015.

7.        Ламбен Ж.Ж., Чумпитас Р., Шулинг И. Менеджмент, ориентированный на рынок: Стратегический и операционный маркетинг, 2-е изд. . СПб: Питер, 2010.

8.        Портер М. Конкурентное преимущество. Как достичь высокого результата и обеспечить его устойчивость. М.:Альпина Паблишер, 2016.

9.        Попов С. А. Концепция актуального стратегического менеджмента для современных российских компаний. М.: Юрайт, 2016.

10.     Шапиро Дж. Моделирование цепи поставок. СПб, Питер, 2006.

11.     Alicke K., Rexhausen D., Seyfert A. Supply Chain 4.0 in consumer goods // www.mckinsey.com