Получилось так, что проведенный нашим изданием круглый стол, посвященный вопросам производственного планирования, собрал в основном ИТ-директоров предприятий пищевой промышленности. Не то что бы для этой отрасли характерны какие-то специфические подходы. Справедливее было бы утверждать, что в отношении подходов к планированию производства (а следовательно, и его автоматизации) промышленные предприятия российского рынка можно разделить по крайней мере на две крупные категории, различающиеся отнюдь не по принципу отраслевой принадлежности. На круглом столе мы затронули в основном проблемы предприятий одной из этих категорий. Будет целесообразно представить более общую картину.
Два направления — два подхода
«Подход к проблемам производственного планирования на российском рынке определяется не по принципу принадлежности компании к той или иной отрасли, а скорее исходя из того, с какими ограничениями в своей работе оно сталкивается — с ограничениями по рынку или по производству», — утверждает Андрей Белохвостиков, эксперт в области решений Supply Chain Management компании i2 СНГ. В данном случае речь идет о том, функционирует ли предприятие в условиях полной загрузки производственных мощностей, и соответственно о желании оптимизировать их работу для выпуска максимального количества продукции. Может сложиться и другая ситуация, когда у предприятия есть свободные мощности, или, во всяком случае, нет в них недостатка. А одна из основных проблем производства — в том, как оптимизировать ассортиментный ряд в отношении пропорций между отдельными видами товаров, ориентируясь на динамику рыночного спроса.
Как пример предприятия первой категории Андрей Белохвостиков упоминает металлургическое производство (изготовление полуфабрикатов из черного металла, и прежде всего листа), а также автозаводы. К предприятиям второй категории, наряду со значительной частью уже упоминавшейся пищевой промышленности, в России можно отнести, к примеру, трубное производство.
Видимо, во многом от такого деления зависят различия в интерпретации понятия «производственное планирование». Предприятия первой группы трактуют его более широко, тесно связывая планирование производства и продаж в единое целое, а промышленные компании, для которых основным ограничением являются производственные мощности, больше пытаются расшивать «вглубь» проблемы организации непосредственного производственного процесса. Причем как на верхнем, так и на цеховом уровнях управления.
Компанией Oracle недавно была организована конференции «AppsForum». Как следовало из ряда сообщений, сделанных на секции «Химия», данная отрасль также принадлежит к категории, для которой характерны явно выраженные ограничения по возможностям производства, а не по рынку. К тому же оно обладает давно эксплуатируемым парком основных средств.
На подобных производствах большое значение придается управлению ремонтами и обслуживанию основных средств. Более того, как отмечают, например, представители компании «Сибур», можно использовать подобные методы автоматизации управления промышленным производством с более высокой отдачей, если контроль эксплуатации оборудования «усилить» за счет применения физических методов мониторинга — иными словами, если применить элементы систем управления технологическими процессами (АСУТП). Если же говорить об АСУТП, о пресловутых MES-системах и вообще о комплексной автоматизации цехового уровня, то и здесь остаются лидерами отрасли, для которых первоочередная задача — максимальное использование собственных мощностей. Это в полной мере относится и к химии, и к металлургии, в меньшей степени к машиностроению. Та же пищевая индустрия в России применяет подобные системы значительно реже, хотя в производственных процессах пищевой и химической индустрии как раз много общего. В качестве еще одного, хотя и не столь хрестоматийного примера промышленной автоматизации мелкосерийного производства можно привести российский производственный филиал «Тетра Пак АО», где одной из целевых функций пару лет назад оказалась оптимизация использования имеющегося оборудования под динамично меняющийся поток различных заказов, количество которых в месяц может исчисляться многими десятками. Правда, в данном случае речь шла о заказной системе, выполняющей ряд классических для продуктов класса MES функций управления производством в реальном времени.
У предприятий, вынужденных реагировать на динамичный потребительский спрос, несколько иные проблемы производственного планирования. Планирование производства и спроса в данных отраслях ассоциированы друг с другом. «На российском рынке планировать спрос, а значит, и решать соответствующие задачи производственного планирования на порядок сложнее, чем на западном, где, к примеру, двухпроцентный рост при стабильном ассортименте — обычный показатель. У нас все по-другому. Кроме того, пока очень далека от статичной картина с развитием крупных розничных сетей, что также должно влиять на нашу работу», — утверждает Александр Минкин, руководитель группы планирования фабрики компании Wrigley, находящейся в Санкт-Петербурге. Если, как утверждали на уже упомянутом AppsForum представители компании Frito Lays, производитель, договариваясь с сельхозпредприятием о будущих поставках картофеля определенного сорта, берет на себя и риски за его будущий неурожай, становится ясно, что деятельность производства иногда связана не только с прогнозом продаж, но и с анализом ситуации по всей цепочке поставок. Андрей Белохвостиков приводит в качестве типичного примера проблему баланса загрузки мощностей, характерную для предприятий, производящих товары массового спроса. «Предприятие, выпускающее детскую одежду, может плотно работать по конкретным заказам в течение года и при этом постоянно готовиться к пиковому спросу на ряд моделей, который будет к началу учебного года. Для этого надо, не жертвуя текущими заказами, заполнить склад нужной продукцией в нужном количестве, скажем, к 12 августа, точно рассчитав время логистического и производственного циклов, но не начиная работы слишком рано, чтобы планируемые к продаже модели не успели устареть морально», — говорит он.
Говоря об особенностях автоматизации производственных предприятий, вынужденных ориентироваться на ассортиментный спрос, также можно сделать ряд выводов. Здесь, например, более характерно развитие систем Business Intelligence как отдельного направления корпоративной автоматизации, чаще всего независимого от основной системы ИТ-поддержки бизнес-процессов. При этом мы имеем в виду, что аналитический инструментарий применяется непосредственно к данным о производимой продукции, а не оперирует чисто финансовыми показателями как при составлении, корректировке и контроле исполнения долгосрочных корпоративных бюджетов. На российской производственной площадке компании Wrigley, по словам Александра Минкина, имеет место примерно такой сценарий. Желаемый уровень запасов готовой продукции и сырья, так называемых DOS (Day of Supply), рассчитывается с помощью отдельного приложения, использующего статистические методы. Полученные значения вносятся в SAP R/3, после чего SAP производит вычисления по объему поставок, необходимых для поддержания рассчитанных запасов.
По понятным причинам, внедрение CRM-модулей для автоматизации маркетинга и продаж куда более типично для предприятий, ориентированных на колебания рыночного спроса. Причем это опять-таки нужно, чтобы иметь возможность адекватно влиять на производственное планирование.
К алгоритмам оптимизации — разными путями
Какие же акценты в производственной автоматизации будут ставиться в будущем, какие технологические и методологические приоритеты могут возникнуть?
Как мы видим, отрасли, ограниченные в удовлетворении потребностей своих заказчиков производственными мощностями, более склонны дополнять «классические» технологии менеджмента производственных процессов средствами автоматизации нижнего уровня. Соответственно гораздо больше внимания здесь уделяется тщательному учету разнообразных параметров работы оборудования, иных ресурсов «цехового» уровня, а также возможности манипулировать данными характеристиками в информационной системе, чтобы оптимизировать процесс производства. Пока это продиктовано в основном самыми насущными задачами. Одновременно такие предприятия, осознанно или нет, движутся к принятию новых концепций планирования, основанных на оптимизационных алгоритмах, а не на основе системы правил (rule based), как это было ранее. Планировщики, работающие по новому принципу, появляются в составе ERP-систем. В попытке высвободить дополнительные резервы производства они вынуждены тесно интегрировать подходы управления производством на высшем и среднем уровне. В случае применения подобных алгоритмов базовыми будут такие термины, как «незавершенное производство» (work in process — WIP), «время производственного цикла» (lead time), «время подготовки или переналадки оборудования» (set up time). И характерно то, что они постепенно «втягиваются» в лексикон менеджмента более высокого уровня, чем цеховой, на котором в основном употреблялись ранее.
Примечательно также, что оптимизационные алгоритмы призваны дать заказчикам возможность балансировать между двумя трудно совместимыми целями — повышением эффективности и максимизацией степени удовлетворения заказчиков. Так что российские предприятия, сейчас уделяющие внимание исключительно повышению отдачи от имеющегося оборудования, косвенно приближают себя и к возможности гибкой настройки производства под запросы клиента. Правда, в настоящий момент они могут об этом и не задумываться.
Развитие «клиенториентированных» производств не в последнюю очередь связано с переходом от планирования спросом к его управлению, и одним из основных инструментов реализации данного управления является все то же производство. «Если результаты маркетинговой акции по продвижению, скажем, апельсинового сока тщательно не просчитаны и адекватно не поддержаны со стороны производства, это может обернуться в лучшем случае пустой тратой денег, а в худшем — продвижением продукции конкурента», — утверждает Андрей Белохвостиков. Функциональность управления маркетингом, спросом, складской и транспортной логистикой, а также производством образуют очень тесно замкнутый контур. И если организационный уровень кооперации предприятий различного профиля, имеющих отношение к продвижению «чувствительных» к потребительскому спросу товаров, достигнет на российском рынке уровня определенной зрелости, в управлении соответствующей цепочкой поставок вообще и производством в частности могут приобрести заметную роль пресловутые SCM-системы. Хоть традиционно такие продукты считались средством автоматизации логистики, они содержат внутри себя и функционал производственного планирования. С другой стороны, традиционные ERP-системы тоже расширяют свой функционал. «Полноценные ERP-системы должны включать в себя планирование сбыта, производства и оптимизацию выпуска продукции. Модули объемно-календарного планирования комбинируют планирование "под заказ" и "на склад" на основе строго детерминированных вычислений. Функционал прогнозирования сбыта, напротив, содержит аналитические инструменты и позволяет уже на основе статистических методов прогнозировать сбыт, учитывая такие факторы, как сезонность, особенности спроса конкретного клиента, предыдущую статистику продаж, нормативы и ряд других», — утверждает Сергей Аверьянов, консультант российского подразделения IFS.
