Kodėl min–max dažniausiai neveikia? Kokie praktiniai iššūkiai neatsispindi „Excel“ lentelėse?

Daugumai prekybos ir gamybos įmonių min-max atrodo kaip geriausių atsargų valdymo sprendimų: nustatyti minimumus, nustatyti maksimumus ir naudoti sistemą arba skaičiuokles užsakymui suskaičiavimui ir suformavimui. Iš pirmo žvilgsnio viskas atrodo paprasta. Tačiau praktikoje dažnai pasikartoja ta pati situacija – per daug atsargų sandėliuose ir dažni trūkumai būtent tų prekių, kurios iš tiesų svarbios.

Problema nėra vien tik statiški min-max parametrai ar retas jų atnaujinimas. Su šiuolaikiniais dirbtinio intelekto įrankiais min-max galime perskaičiuoti kiekvieną dieną. Tikrieji iššūkiai slypi kitur.

Statiška logika nestatiškame pasaulyje

Tradicinis min–max metodas daro prielaidą, kad keli skaičiai gali nusakyti tikrą prekės situaciją ilgesniam laikotarpiui: vidutinė paklausa, svyravimai, tiekimo terminas ir siekiamas aptarnavimo lygis. Nesvarbu, ar šie skaičiai nustatomi kartą per metus, ar kiekvieną dieną pagal dirbtinį intelektą – logika ta pati:

• Prognozuoti būsimą prekių paklausą, remiantis ankstesne patirtimi.
• Laikyti šias prognozes pagrindiniu atskatos tašku, priimant sprendimus dėl atsargų valdymo.

Toks metodas turi prasmę tik tada, kai aplinka elgsis daugiau ar mažiau taip pat, kaip elgėsi anksčiau, tačiau praktikoje:

• Nauji klientai ir prarasti klientai keičia paklausą.
• Tiekimo terminai kinta dėl tiekėjų pajėgumų didėjimo ar mažėjimo, naujų gamybos vietų atsiradimo ar įvairių sutrikimų.
• Prekės keičia savo svarbą: praėjusių metų C kategorijos prekės gali tapti pagrindiniais naujo produkto ar naujos gamybos linijos komponentais.

Bet kuriuo atveju min-max, net dažnai atnaujinamas, vis tiek remiasi tęstinumo prielaida ir nuolat atsako į tą patį klausimą: „Kas, jei rytdiena panaši į vakar?“ Esant nepastoviai verslo aplinkai būtent šis „kas, jei“ tampa esminiu klausimu.

Ankstesni pardavimai nėra dabartinė paklausa

Beveik visi min-max algoritmai ir dirbtinis intelektas, optimizuojantis min-max, remiasi ankstesniais pardavimais. Tai sukuria vieną trūkumą:

• Pardavimai rodo, kiek vienetų sugebėjome parduoti anksčiau.
• Tačiau jie neparodo, kiek vienetų potencialūs klientai būtų norėję nupirkti, bet negalėjo, nes prekė buvo išparduota.
• Kiekviena diena be atsargų registruojama kaip nulio pardavimų diena, o ne kaip prarastų pardavimų diena.

Jei prekė turėjo didelę paklausą, bet praėjusiais metais ją dažnai išparduodavote, istorijoje gali matytis labai maži pardavimai. Tada min-max modelis, optimizuotas pagal tokius istorinius pardavimų duomenis, lengvai gali padaryti išvadą, kad paklausa maža, ir dar labiau sumažinti atsargų lygį.

Kitaip tariant:

• Dirbtinis intelektas gali geriau atlikti matematinius veiksmus, tačiau jis nepakeis realybės.
• Informacija nėra objektyvi, ji atspindi ankstesnių atsargų valdymo klaidų rezultatus.
• Jūs tiesiog optimizuosite praeityje padarytas klaidas.

Vidurkiai ir momentinės ataskaitos uždengia tikrą vaizdą

Min-max sistemos ir skaičiuoklės paprastai remiasi vidurkiais ir dabartiniais duomenimis:

• Vidutinė mėnesio paklausa, vidutinis tiekimo terminas, vidutiniai svyravimai.
• Dabartinis likutis, palyginti su minimumu ir maksimumu, plius siūlomas užsakymas.

Ko dažniausiai min-max metodas nepajėgia aiškiai parodyti, tai – pačios prekės elgsena:

• Ar jos likutis smarkiai svyruoja tarp perteklinių atsargų ir atsargų trūkumo?
• Ar paklausa staiga pastebimai išaugo arba sumažėjo?
• Ar ši prekė didžiąją laiko dalį praleidžia rizikingoje ar saugioje padėtyje?

Ne paslaptis, jog vidurkiai išlygina svyravimus, o momentinės ataskaitos paslepia tendencijas. Galima matyti, kad prekė šiuo metu yra min-max intervalo viduryje ir manyti, kad viskas gerai, nors ji pastaruosius šešis mėnesius nuolat šokinėjo tarp kraštutinumų.

Taigi neįvertinus laiko perspektyvos sunku nustatyti:

• Kada reikia keisti pačią logiką, o ne vien esamą užsakymo dydį.
• Kurios min-max konfigūracijos iš tiesų apsaugo pardavimų srautą.
• Kurios tiesiog užšaldo apyvartines lėšas atsargose.

Lentelėje viskas traktuojama vienodai

Tradicinėje min-max skaičiuoklėje kiekviena prekė yra tiesiog eilutė:

• Prekės numeris, aprašymas, min, max, likutis, rekomenduojamas užsakymas.

Tokia lentelė nieko nepasako apie:

• Prekes, kurios generuoja didžiąją dalį pajamų ar apyvartumo.
• Prekes, be kurių sustotų gamyba.
• Prekes, kurios turi mažus pardavimus ir gali būti saugiai pašalintos iš asortimento.

Jei nėra papildomų žymėjimų ir nuolatinio jų atnaujinimo, min-max logika visas prekes linkusi traktuoti vienodai, o pasekmės paprastai būna tokios:

• Mažos svarbos prekės turės perteklines atsargas, kadangi „nes nenorime jokių problemų su jomis“.
• Didelės svarbos prekės turės per mažus min-max lygius, nustatytus per atsargiai arba laiku jų neatnaujinus.
• Atsargų vadybininkai skiria didžiają dalį savo darbo laiko prekių parametrų ir išimčių “gaudymui”, užuot susitelkę į tas, kurios iš tikrųjų yra svarbios.

Skaičiuoklė labai gerai rodo lygius, bet labai prastai atspindi prekės svarbumą taip, kad tai darytų įtaką kasdieniams sprendimams.

Kodėl pagal min-max metodą valdomos atsargos dažnai yra didesnes nei pagal TOC?

Yra dar vienas min-max metodo trūkumas, kurį verta aptarti: pagal savo logiką, šiuo metodu valdomos atsargos yra natūraliai linkusios būti didesnės, nei valdant pagal TOC dinaminius buferius.

Pagal klasikinį min-max metodą:

• Prekė užsakoma tuomet, kai likutis pasiekia minimumą, o ne pagal fiksuotą, reguliarų tiekimo grafiką.
• Kiekvieną kartą užsakius prekės, atsargos paprastai papildomos iki maksimumo.

Praktiškai tai reiškia:

• Užsakoma ne „tiek, kiek reikia saugiai padengti visą tiekimo ciklą“ (užsakymo dažnį ir tiekimo laiką).
• Užsakoma „iki maksimumo“, o tai dažnai viršija realų ciklo poreikį.
• Užsakymai dėl to būna retesni, bet didesnės apimties.

Pasekmės:

• Kiekvieno papildymo momentu daugiau apyvartinių lėšų įšaldoma atsargose, nes pinigai sudedami į didelių partijų užsakymą.
• Sandėlyje užimama daugiau vietos, nes didesnės partijos lentynose užsibūna ilgiau.

DI gali padėti perskaičiuoti min-max, bet nepašalina esminių iššūkių

Min-max papildymas dirbtiniu intelektu atrodo patraukli idėja: algoritmas gali peržiūrėti istorinius duomenis, atsižvelgti į sezoniškumą, apdoroti paklausos svyravimus ir reguliariai perskaičiuoti min-max. Tai iš tiesų išsprendžia dalį problemų:

• Parametrai nebūna užrakinti metams.
• Naujausios tendencijos greičiau atsispindi skaičiuose.
• Mažiau reikia rankomis tvarkyti skaičius „Excel“ faile.

Tačiau išlieka keletas kitų iššūkių:

• DI pagrįstas istoriniais duomenimis. Jis gali prognozuoti, bet negali garantuoti, kad rytoj bus taip pat, kaip vakar.
• Jei duomenis iškraipė atsargų trūkumas, akcijos ar kiti veiksniai, DI gali sukurti labai tikslius skaičiavimus remdamasis labai iškraipyta informacija.
• Rezultatas vis tiek yra minimumai ir maksimumai kiekvienam SKU, kai užsakinėjame rečiau ir didesniais kiekiais – laikome didesnes atsargas sandėliuose. Ir dėl retesnio užsakymo dažnio negalime greitai sureaguoti į paklausos pokyčius.

Taigi esminė problema net ne tai, kad min-max metodas remiasi statiškais duomenimis, o kad min-max metodas yra orientuotas į praeities pardavimus ir tikėjimu, kad ateityje parametrai nesikeis.

Iššūkiai, kurių min–max ir skaičiuoklės neparodo

Iš išorės min-max sistema, paremta skaičiuoklėmis ar DI, gali atrodyti labai pažangi. Tačiau joje lieka nematomos kelios pasikartojančios problemos:

• Dažnas svarbių SKU trūkumas ir tuo pačiu metu didelis bendras atsargų lygis.
  • Nors kai kurių SKU pastoviai trūksta, finansinės ataskaitos rodo didelį lėšų kiekį, investuotą į atsargas. Skaičiuoklėje daug prekių atrodo min-max intervalo viduryje, tačiau sunku ar neįmanoma pamatyti, ar teisingai kiekvienai prekei nurodytas atsargų lygis.
• Tyliai besikaupiantis lėtai judančių prekių perteklių.
  • Lėtai judančios prekės beveik niekada nukrenta žemiau minimumo, tad jokio signalo nėra. Tokių prekių atsargos tyliai kaupiasi, kol kažkas pastebi, kad prekės jau pasenusios arba tiesiog nereikalingos.
• Pamažu didėjantis tiekimo laikas.
  • Neretai tiekėjai, negalėdami laiku įvykdyti užsakymų ilgina terminus, tačiau šis pokytis neatsispindi parametruose, nebent pats tiekėjas apie tai informuoja. Taigi atsargų lygiai ir toliau gali būti skaičiuojami pagal pasenusią informaciją. Ataskaitoje min-max padėtis atrodo gera iki tol, kol įvyksta didelis atsargų trūkumas ar susikaupia didelės perteklinės atsargos.

Parametrų keitimas be bendros logikos

Skaičiai koreguojami reaguojant į pavienius įvykius: „padidinkime minimumą, nes praėjusį mėnesį turėjome su šia preke problemą“ arba „sumažinkime maksimumą, nes finansų skyrius prašo mažesnio atsargų lygio.“ Laikui bėgant skaičiai keičiasi, tačiau atsiranda vientisos logikos stygius atsargų valdyme. Skaičiuoklėje matomi nauji skaičiai, bet neaišku, kokios tikros priežastys juos lėmė, kadangi neretai pakeitimai daromi, remiantis aplinkoje esančiu triukšmu.

O triukšmas ir išimtys atsiranda, kai praeities duomenys neatitinka šios dienos rinkos situacijos. Juk min-max su ar be DI vadovaujasi prielaida, kad rytdiena iš esmės bus kaip vakar ar šiandienos tąsa. Ir rizika visada slypi „kas, jei?“:

• Kas, jei paklausa pasikeis?
• Kas, jei atsiras naujas klientas?
• Kas, jei tiekėjas nutrauks prekės tiekimą ar gamybą?
• Kas, jei prekės svarba pastebimai išaugs ar sumažės?

Istoriniai duomenys yra būtini, tačiau jie nėra pakankami. Jie rodo, kas įvyko sistemoje kaip ankstesnių sprendimų ir sąlygų rezultatas. Jie nepasako, kur ateityje norite turėti didesnį atsargų lygį ir kur sąmoningai prisiimti didesnę riziką dėl galimo prekės trūkumo.