Если вы занимаетесь наукой, вам требуется понять мир.

Если же вы занимаетесь бизнесом, вам нужно, чтобы мир

не понимали другие.

Нассим Талеб

Консалтинг – такая штука, где бизнес явным образом делается на непонимании мира консультируемыми. И это нормально, ведь понимать всё не под силу никому. Поэтому и обращаются к экспертам, в данном случае, по управлению производством, запасами, цепочками поставок и прочим смежным вопросам. Как человеку с академическим бэкграундом, лично мне всегда удобнее «плясать от печки», то есть от теории. Однако довольно часто приходится сталкиваться с недоумением аудитории:

– Раньше нас учили, что нужно умножать на полтора, а потом ещё скорректировать на «коэффициент паранойи» … .

– А почему на полтора – не объясняли? И где взять сей экзотический коэффициент?

– Так это же сокровенные знания. Почти как Священное Писание. Поэтому предлагали не заморачиваться и просто принять на веру.

Между тем, указанная предметная область имеет весьма солидный научный фундамент, построенный на принципах и моделях теории вероятностей и математической статистики. Только вот наши менеджеры (и даже консультанты) бывают «не в курсе» теоретических основ.

За последние полтора года мне выпала возможность заниматься разработкой методик управления запасами для двух крупных российских производственных компаний и одной популярной сети аптек. Казалось бы, дело нехитрое. Традиционный подход к повышению доходности в цепочках поставок обычно предполагает сокращение запасов за счёт более частого их пополнения, соответственно, более мелкими партиями. Хотя нередко случается так, что из-за технологических либо организационных особенностей заметное увеличение частоты заказов по сравнению с текущим невозможно либо нежелательно.

В кейсе с аптечной сетью, кроме того, возникла необходимость объяснить руководству компании, что иногда целесообразно запасы не сокращать, а повышать. Поэтому пришлось подготовить специальную презентацию, основное содержание которой приводится в прилагаемой заметке и (несмотря на её технический характер), надеюсь, будет полезно в более широком контексте. Но сначала два замечания.

Замечание 1. Размещение предлагаемых материалов на нашем портале обусловлено, с одной стороны, попыткой добавить свои пять копеек к титаническим усилиям Георгия Лейбовича по донесению до широкой общественности идей и подходов статистического контроля процессов по Шухарту-Демингу, а с другой – хотелось в очередной раз высказаться на тему «зачем придумывать плохой велосипед, если хороший уже давно изобретён и успешно работает»?

Замечание 2. Когда я показал Диме Стукалову первый вариант заметки, то был подвергнут суровой но справедливой критике. Главные претензии сводились к тому, что рассматривается упрощённая модель квазистационарного процесса (причём только «в узком смысле» без учёта автокорреляций), а применяемые фильтры нельзя считать оптимальными в смысле Винера-Колмогорова. И с этим трудно не согласиться! В своё оправдание приведу только один аргумент. Вероятностная схема с независимыми случайными величинами даёт грубые оценки «сверху», которые, конечно же, можно улучшать. Только важна цена вопроса. Если дальнейшее усложнение модели позволит получить значительный выигрыш (например, хотя бы 10-20 процентов сокращения запасов при прочих равных условиях), тогда игра, скорее всего, стоит свеч. А если существенной разницы нет, то «зачем платить больше»? Приводимые в заметке примеры (а также не включённые в текст результаты обширного имитационного моделирования на различных близких к реальным потоках потребностей) свидетельствуют, казалось бы, о неплохих практических перспективах. Однако, как известно, нет предела совершенству …

Полный текст статьи доступен для скачивания в файловом архиве: "О теоретических основах статистического управления запасами".