Portfolio produkt贸w to punkt gor膮cego konfliktu pomi臋dzy sprzeda偶膮 a logistyk膮 i produkcj膮. Sprzeda偶 poszukuje szerokich mo偶liwo艣ci tworzenia potencja艂u dla generowania przychodu, podczas gdy logistyka czy produkcja za艂amuj膮 r臋ce nad poziomem zapas贸w i liczb膮 przezbroje艅 maszyn, kt贸re generuj膮 straty w wykorzystaniu zdolno艣ci wytw贸rczych.
Straty na przezbrojeniach powoduj膮 redukcj臋 mo偶liwo艣ci wyprodukowania niezb臋dnej ilo艣ci tymi samymi zasobami, wyd艂u偶aj膮 partie produkcyjne generuj膮c coraz wy偶sze zapasy. Wi臋ksze partie powoduj膮 konieczno艣膰 przewidywania zapotrzebowania z coraz wi臋kszym wyprzedzeniem, co stanowi trudno艣膰 dla Sprzeda偶y. A dodatkowo, im wcze艣niej pr贸bujemy zaprognozowa膰 potrzeby Klienta dla szerokiego asortymentu, tym wi臋cej zapas贸w nie spotyka si臋 z ich realnymi potrzebami.
Czy ten konflikt rzeczywi艣cie jest nierozwi膮zywalny? Czy istnieje narz臋dzie znalezienia optimum pomi臋dzy skonfliktowanymi dzia艂ami?
Zanim przejd臋 do opisania rozwi膮zania tego konfliktu chcia艂abym wyja艣ni膰, jak rozumiem poj臋cie logistyki. Logistyka to proces planowania, realizowania i kontrolowania efektywnego ekonomicznie przep艂ywu, od pozyskania surowc贸w i materia艂贸w, a偶 do wyrob贸w gotowych w celu zaspokojenia rzeczywistych potrzeb klienta. W niniejszym artykule skupi臋 si臋 przede wszystkim na tej cz臋艣ci logistyki, kt贸ra odnosi si臋 do planowania produkcji (czytaj: planowania efektywnego wykorzystania zasob贸w).
Zysk i p艂ynno艣膰 finansowa 鈥 kluczowe narz臋dzie poszukiwania optimum
- Goldratt w swojej koncepcji Zarz膮dzania Ograniczeniami (TOC 鈥 z ang. Theory of Constraints) udowadnia tez臋, 偶e kluczem do znajdowania rozwi膮zania wszelkich konflikt贸w jest okre艣lenie potrzeb, kt贸re maj膮 realizowa膰 uczestnicy tego konfliktu. Je艣li przyjmiemy, 偶e potrzeb膮 i celem istnienia ka偶dej firmy jest zarabianie pieni臋dzy, a wi臋c generowanie zysku oraz 偶e tempo generowania tego zysku ma znaczenie dla ka偶dego w艂a艣ciciela dowolnego biznesu, to mo偶emy z ca艂膮 pewno艣ci膮 stwierdzi膰, 偶e 偶aden z dzia艂贸w nie stoi w konflikcie z tym celem. Przecie偶 ka偶dy z szef贸w dzia艂贸w operacyjnych koncentruje swoj膮 uwag臋 na tym, by鈥 redukowa膰 koszty. No w艂a艣nie. Czy naprawd臋 chodzi o to, by ka偶dy skupia艂 si臋 na redukcji koszt贸w, czy mo偶e jednak wszyscy powinni艣my si臋 skupia膰 na generowaniu zysku? Moje do艣wiadczenia wskazuj膮, 偶e skupienie managera na redukcji koszt贸w, patrz膮cego przez pryzmat swojego dzia艂u, nie tylko jest 藕r贸d艂em wszelkich konflikt贸w mi臋dzydzia艂owych, ale r贸wnie偶 nie wspiera generowania zysku przez przedsi臋biorstwo.
Logistyka, widz膮c ca艂o艣膰 procesu realizacji zlecenia, jest w stanie realizowa膰 sw贸j cel 鈥瀍fektywno艣ci ekonomicznej przep艂ywu鈥, 艂膮cz膮c interesy produkcji i sprzeda偶y, a tak偶e w艂a艣ciciela biznesu zainteresowanego generowaniem zysku i sprawnym zwrotem z zainwestowanego kapita艂u. Jak? Monitoruj膮c dwa wska藕niki wskazywane przez E. Goldratta w opracowanej przez niego koncepcji Throughput Accounting:
- ZYSK NETTO聽(z ang. Net Profit; skr贸t: NP) stanowi膮cy r贸偶nic臋 mi臋dzy przerobem T (przychodem pomniejszonym o koszty ca艂kowicie zmienne) a nak艂adami operacyjnymi OE.
- ROI (z ang. Return on Investments) stanowi膮cy odniesienie zysku netto NP do inwestycji I; w aspekcie, kt贸ry omawiamy, inwestycje mo偶emy sprowadzi膰 do warto艣ci zapasu, kt贸ra ma niebagatelny wp艂yw na p艂ynno艣膰 finansow膮 firmy.
Wska藕niki te mog膮 stanowi膰 podstaw臋 do oceny wszystkich decyzji managerskich w przedsi臋biorstwie.
No dobrze, ale jak to wszystko ma si臋 do portfolio produkt贸w?
Je艣li b臋dziemy potrafili w艂a艣ciwie pos艂ugiwa膰 si臋 powy偶szymi wska藕nikami, b臋dziemy w stanie ustali膰 optymalne portfolio produkt贸w.
SZYBKIE CASE STUDY 1
Autorem przyk艂adu jest Jerzy Kuncicki聽
Wyobra藕my sobie firm臋 produkuj膮c膮 koszule, kt贸ra ma do dyspozycji jednego pracownika na 5 h dziennie i jedn膮 maszyn臋 do szycia s艂u偶膮c膮 produkcji tych偶e koszul z zakupionych, skrojonych na wymiar materia艂贸w. Wynagrodzenie pracownika wynosi 50 z艂/dzie艅. A maszyna jest zamortyzowana.
Firma sprzedaje 3 rodzaje koszul 鈥 ka偶da w innym kolorze: niebieskim, czerwonym i zielonym.
Ka偶da z koszul ma inny czas szycia (obci膮偶enia maszyny): niebieska 鈥 30 min, czerwona 鈥 20 min, a zielona 鈥 10 min. Czas przezbrojenia maszyny pomi臋dzy koszulami wynosi 10 min.
Ka偶da z koszul ma inn膮 cen臋 sprzeda偶y: niebieska 鈥 25 z艂, czerwona 鈥 20 z艂, a zielona 鈥 18 z艂.
Koszty materia艂贸w niezb臋dnych do wyprodukowania koszul s膮 nast臋puj膮ce: niebieska 鈥 11 z艂, czerwona 鈥 12 z艂, a zielona 鈥 13 z艂.
Spr贸bujmy ustali膰 najlepsze portfolio produkt贸w zak艂adaj膮c, 偶e rynek jest w stanie wch艂on膮膰 dowoln膮 ilo艣膰 ka偶dego z produkt贸w (tabela 1). Tabela 1 wskazuje wyra藕nie, 偶e powinni艣my sprzedawa膰 koszule niebieskie.
Bior膮c pod uwag臋, 偶e przer贸b generowany jest z koszul wyprodukowanych przez jednego pracownika i jedn膮 maszyn臋, musimy spojrze膰 na nasze portfolio tak偶e oczami produkcji, a dok艂adniej 鈥 ograniczonych mocy wytw贸rczych. Zwykle (a nawet zawsze) nasze moce wytw贸rcze s膮 ograniczone dost臋pnym czasem pracy. Sprawd藕my zatem, ile ka偶dej z koszul b臋dziemy w stanie wyprodukowa膰 maj膮c do dyspozycji informacj臋 o dost臋pnym czasie maszyny, a tak偶e czasach obci膮偶enia maszyny poszczeg贸lnymi produktami. Kolejna tabela pokazuje wyra藕nie, 偶e najwi臋cej pieni臋dzy zarobimy produkuj膮c nie koszule niebieskie, ale koszule zielone.
Wniosek 1: Podejmuj膮c decyzj臋 o portfolio produkt贸w, powinni艣my uwzgl臋dnia膰 dost臋pno艣膰 mocy wytw贸rczych.
SZYBKIE CASE STUDY 2
Wyobra藕my sobie, 偶e nasza firma uros艂a i posiada ju偶 dwie maszyny do szycia obs艂ugiwane przez dw贸ch pracownik贸w, co zwi臋ksza dost臋pno艣膰 mocy do 10 h dziennie. Rynek, kt贸ry uda艂o nam si臋 zdoby膰, jest ograniczony do 30 szt. koszul niebieskich, 40 szt. czerwonych i 40 szt. zielonych.
Nie mo偶emy ju偶 produkowa膰 wy艂膮cznie koszul zielonych. Niezb臋dne jest wprowadzenie kolejnych wyrob贸w do naszego portfolio. A wi臋c kt贸re sprzedawa膰, by wygenerowa膰 najwi臋kszy zysk?
Analiz臋 musimy rozpocz膮膰 od weryfikacji, jak zdolno艣ci sprzeda偶y przek艂adaj膮 si臋 na moce wytw贸rcze (patrz: tabela poni偶ej). Okazuje si臋, 偶e ca艂y rynek przekracza nasze zdolno艣ci wytw贸rcze a偶 o 650 min. Tak d艂ugo jak nie uda nam si臋 zwi臋kszy膰 mocy wytw贸rczych do wymaganego poziomu 1250 min., musimy znale藕膰 optymalne portfolio pozwalaj膮ce generowa膰 maksymalny zysk.
Aby wyznaczy膰 optymaln膮 struktur臋 portfolio, musimy zwarto艣ciowa膰 nasze produkty. W przypadku ograniczonych mocy wytw贸rczych wyznacznikiem warto艣ci produktu b臋dzie wska藕nik przerobu na minut臋 pracy ograniczenia (w naszym przypadku: maszyny do szycia), obliczany poprzez podzielenie przerobu jednostkowego przez czas obci膮偶enia maszyny przez produkt (tabela 4). Produkt o najwy偶szej warto艣ci przerobu na minut臋 otrzyma priorytet numer 1 i b臋dziemy go produkowa膰 w ca艂o艣ci. Pozosta艂y czas oddamy produktowi o priorytecie nr 2. Je艣li wystarczy czasu, mo偶emy produkowa膰 produkt o priorytecie 3.
Wniosek 2: Znaj膮c potencja艂 rynku i pos艂uguj膮c si臋 warto艣ciowaniem naszych produkt贸w, jeste艣my w stanie ustali膰 optymalne portfolio, a tak偶e po偶膮dan膮 wielko艣膰 sprzeda偶y.
Liczba produkt贸w 鈥 czy i kiedy optymalizowa膰?
Liczb臋 produkt贸w, a tak偶e sprzedawan膮 i produkowan膮 ilo艣膰 wyznacza ograniczenie. W case study, w kt贸rym rynek by艂 nieograniczony, mogli艣my zdefiniowa膰 jeden produkt, kt贸ry dawa艂 nam najwi臋kszy zysk. W case study nr 2 sprawdzili艣my co si臋 dzieje, kiedy w danej chwili nie potrafimy zwi臋kszy膰 naszego rynku tak, by wch艂on膮艂 ca艂膮 produkcj臋 najbardziej op艂acalnego wyrobu. Mogli艣my zobaczy膰, 偶e powi膮zanie zdolno艣ci sprzeda偶y i czasu obci膮偶enia w膮skiego gard艂a pozwala znale藕膰 optymalne portfolio i wyznaczy膰 realne cele sprzeda偶y. Niedowiarkom proponuj臋 wykonanie 膰wiczenia polegaj膮cego na ustaleniu innej struktury sprzeda偶y ni偶 podana w case study nr 2.
Natomiast gdy znajdujemy si臋 w sytuacji niewykorzystania mocy, gdy偶 ograniczeniem naszym jest sprzeda偶 lub wiedza o dost臋pnym dla nas rynku, nie pozostaje nic innego jak 艂apa膰 ka偶d膮 okazj臋 do wykorzystania zasob贸w, kt贸ra nie spowoduje zachwiania naszego dotychczasowego wyniku w zakresie NP i ROI.
Podsumowanie
Zadaniem logistyki jest zapewnienie efektywnego ekonomicznie przep艂ywu. By przep艂yw ten by艂 efektywny, a dok艂adnie 鈥 generowa艂 maksymalny mo偶liwy zysk, nale偶y zapewni膰, by wyznaczona struktura portfolio, zaakceptowana przez wszystkie dzia艂y, by艂a po prostu dost臋pna do sprzeda偶y. W rzeczywisto艣ci przedstawione elementy Throughput Accointing pozwalaj膮 spojrze膰 jeszcze szerzej, pozwalaj膮c podejmowa膰 decyzje zwi膮zane z optymalizacj膮 koszt贸w logistyki w postaci zapasu. W decyzjach tych wspiera膰 nas b臋dzie wska藕nik ROI. Ka偶da decyzja, kt贸ra spowoduje, 偶e nasze ROI wzro艣nie przy niezmienionym poziomie zysku, b臋dzie decyzj膮 korzystn膮 dla firmy, pod warunkiem, 偶e optymalna struktura portfolio b臋dzie naszym g艂贸wnym drogowskazem.
Artyku艂 ukaza艂 si臋 w聽nr 6(10) grudzie艅 2019-stycze艅 2020聽czasopisma 鈥濴ogistics Manager鈥
