Forums

Бабье лето и жара в Москве, а тут еще sex sell. Замечательный ролик о том, как можно заразиться колбасной болезнью, если дать свою колбаску на зуб незнакомке в красном. На утро можно обнаружить, что покрылся диакритическими знаками, как в рекламе про Скитлстрянку. Ремит, а режиссерская версия с дегустации есть, минут на 15? 
 
 

Так случилось, что сказку про Красную Шапочку я слышал в пересказах, но когда я в детстве сам стал читать себе сказки, то шапку я прочитал не в 1000 раз правленных вариантах от Шарля Перро или Братьев Гримм, а в интерпретации Кристиана Пино (в переводе с французского). Очень забавная сказка - аналог "Красной шапочки". Только в конце - девочка вернулась домой и принесла с собой паштет из молодого волка, который приготовила непобедимая бабушка. А Шапку никто не трогал по пути домой, так как она несла маме кусочек волка.   Вики про Красную шапку (не знал, что у нее еще есть и подтекст, хотя по мне они там из пальца высосали этот подтекст): https://ru.wikipedia.org/wiki/Красная_Шапочка Сканы страниц Кристиана Пино: http://vittasim.livejournal.com/132681.html Про книгу: Кристиан Пино Сказки перевод с французского , иллюстрации Марианы Клузо Издательство иностранной литературы Москва 1959. Подписана к печати 25/IX 1959 , формат 60 х92 1/16 – 10,3 печ. л.  

Сегодня расскажем о проекте по внедрению системы автоматизированного прогнозирования отгрузок и формирования заявок на производство на платформе «1С» на заводе по производству сыра и цельномолочных продуктов.
Что породило необходимость перемен?
Основной предпосылкой к переменам стал переезд распределительного центра на другую территорию (ранее производство и склад находились бок-о-бок друг с другом). Это привело к тому, что сотрудники производства не могли оперативно отслеживать остатки на складах для обеспечения заказов клиентов и, соответственно, клиентский сервис стал снижаться за счет отсутствия необходимой продукции. Раньше склад быстро пополнялся за счет моментального реагирования производства. Теперь стали учащаться ситуации, когда заказ сделан, машина приехала, а продукции на складе нет. Появилась необходимость в системном планировании производства.
Как пытались решить самостоятельно?
Первым (и самым разумным из всех возможных в текущей ситуации) шагом к спасению самих себя со стороны клиента стало создание рабочей модели планирования в Excel. Это явилось отличным подспорьем для формирования внятного ТЗ для дальнейшего внедрения автоматизированного инструмента планирования. Впрочем, об этом чуть позже.
НО! сбор и анализ данных в Excel были неудобными и занимали много времени.
Большая география клиентов, разные каналы сбыта, разные периоды отгрузки серьезно осложняли задачу планирования в Excel. (7 000 клиентов, среди которых около 3 500 являются регулярными клиентами + уникальные пользователи интернет-магазина образовывали порядка 14 000 уникальных клиентов, требующих анализа). Метод проб и ошибок помог прийти к выводу, что для обработки информации такой сложности и объема Excel не стабилен и применим только на этапе апробации разработанных моделей.

Поставленные задачи
Повысить степень исполнения заказов клиентов и снизить списания по остаточным срокам годности за счет:
Синхронизации работы цепочки подразделений «производство – склад – продажи» Снятия зависимости точности формирования заявки на производство от конкретных сотрудников Было принято решение сделать это с помощью внедрения автоматизированного инструмента планирования на «1С» взамен существующего файла Excel. В качестве платформы для автоматизации выбрали готовое отраслевое решение – модуль «K2FRESH» (https://k2fresh.com/pp)
Пошаговый путь к цели
Шаг 1. Утвердили модель планирования
на какие группы разбивать клиентов? какие сценарии планирования использовать? какую информацию необходимо заносить в систему? какие отчеты система должна выдавать (в зависимости от решений, которые необходимо принять на основании этих отчетов)? Шаг 2. Доработали типовой функционал инструмента (модуль формирования заявки на производство продукта «K2FRESH») под потребности клиента.
Шаг 3. Внедрили модуль на предприятии клиента и обучили конечных пользователей работе с инструментом.
// Примечание: чтобы мы смогли построить точную модель, специалистам по финансам сырзавода пришлось еще больше углубиться в исследования своей клиентской базы. Клиентов поделили на тех, кто делает заказы регулярно и тех, чьи заказы не поддаются закономерности. И сделали вывод, что первых можно планировать с применением различных статистических методов, в зависимости от характера спроса. А со вторыми должен дополнительно поработать отдел продаж, чтобы вносить их в план производства заранее.
Эффекты от внедрения системы
1. Синхронизировалась работа цепочки подразделений «производство – склад – продажи»
Система выдает два отдельных задания:
на выработку конкретного вида продукции на упаковку и маркировку И сразу становится понятно – что производить и в каких объемах, во что и когда фасовать, какую этикетку наносить на готовую продукцию.
Особенно автоматизированная система помогает в ситуации, когда запускается резервуарный объем производства (например, 400 литров ряженки). Невозможно 200 литров расфасовать, а 200 — оставить. Именно поэтому в задании на производство учитываются не просто заказы, а еще и технологические особенности производства. Будет ли покрыт заказ при запуске такой партии? Чем покрывать недостатки? Куда девать излишки? Система позволяет принимать решение в момент планирования, а не по факту образовавшейся нехватки на складе готовой продукции или появлении избытков полуфабрикатов.
2. Повысилась точность планирования отгрузок
за счет детализации характеристик клиентов и применения к каждой группе клиентов заранее настроенных автоматизированных правил.
3. Снизилось влияние человеческого фактора на уровень точности заявки на производство
Данные о заказах и отгрузках стали собираться более надежно за счет того, что вся информация о привязке клиентов к регионам появилась в одной базе. При внесении изменений заданный алгоритм сам синхронизирует данные, и информация не теряется. Потребность в бдительности сотрудника отпала сама собой. Этот эффект проявил себя еще на этапе тестового запуска, когда система автоматически нашла несколько заказов, которые потерял человек.
Интересный момент. В полном объеме функционала система на предприятии заработала летом (в сезон отпусков). На тот момент функцию планирования осуществляли 3 человека. И несмотря на опасения, продиктованные прошлым опытом работы в Excel, 2 из них смогли спокойно уйти в отпуск одновременно, и 1 оставшийся отлично справлялся с планированием. Что раньше считалось чем-то из области научной фантастики. Одним словом, бездушный программный алгоритм оказался гораздо эффективнее живого человека и смог помочь добиться нужного уровня клиентского сервиса.
Немного цифр
Увы. Из-за подписанных соглашений о конфиденциальности мы не можем осветить реальные конечные цифры уровня клиентского сервиса и списания по остаточным срокам годности ((
При этом можем обозначить уровень соответствия заявки на производство спросу. С внедрением автоматизированного модуля планирования «K2FRESH» он составил 98,5%. 
Сложности в процессе внедрения
Основной сложностью в ходе проекта стала необходимость сотрудников-планировщиков перестраиваться с одного инструмента на другой. В Excel можно было поменять все данные вручную, а в автоматизированной системе – нет. Впрочем, это небольшое неудобство быстро перестало быть неудобством.
Вывод
Excel – вполне рабочий инструмент планирования. Но если вы собираетесь расти в продажах, то ошибки, связанные с человеческим фактором в планировании заданий на производство, могут сильно вам помешать обеспечить поступившие заказы клиента. Задумайтесь об автоматизации. Удобно, когда уже есть готовое программно-методическое решение (https://k2fresh.com/pp), которое можно взять и настроить под себя, и нет необходимости «придумывать велосипед». С чистого листа такой проект оказался бы намного продолжительней и финансово более затратным. Автоматизация процессов планирования задания на производство — это уже не «ноухау». Скорее это современный и адекватный способ обеспечить поддержание высокого уровня клиентского сервиса при одновременном снижении количества списаний готовой продукции из-за превышения остаточных сроков годности.

Зачастую, принимая решение об автоматизации интеграции с ГИС Меркурий и воплощая эту самую интеграцию в жизнь, задача рассматривается как буквальная — обеспечение фактической способности передачи данных об отгружаемом товаре. 
Просто и безапеляционно. Нужно передавать данные, так мы и передаем.
Но стоит задуматься о том, насколько успешен такой подход, и почему послевкусие от таких внедрений оставляет желать лучшего?
Делимся:
По опыту многих внедрений становится понятно, что по настоящему приносить пользу может только комплексное решение по автоматизации ряда процессов, предшествующих самой передаче данных в Меркурий. Решение, которое делает проще работу не только (и не столько) по передаче информации, но по её аккумуляции. А структуру передаваемой информации более обширной и полезной для конечного клиента, получающего отправленное нами ЭВСД. 
Конкретнее:
Так почему же нельзя автоматизировать исключительно интеграцию с ГИС Меркурий, не автоматизируя прилегающие процессы? (Ответим, рассмотрев каждый процесс с точки зрения его влияния на участие в формировании требуемой информации).
О каких процессах идёт речь?
Автоматизация процессов маркировки групповой упаковки и логистических мест Автоматизация фиксации выпуска на этапе маркировки Автоматизация списания сырья в производственной партии Автоматизация складских процессов, в частности, наборка продукции в разрезе партий Автоматизация элементов функций транспортной логистики Как их автоматизация влияет на аккумуляцию данных в системе (в разрезе необходимых аналитик для передачи в ГИС Меркурий)?
Хочется рассматривать эти процессы совместно и в рассмотрении идти с конца цепочки.
Данные в Меркурий должны быть переданы в разрезе партий продукции (а в некоторых случаях и в разрезе логистических мест и упаковок). Залогом того, что в Меркурий будут переданы данные ровно о той продукции, которая фактически отгружена со склада, может быть только автоматизированный учёт наборки.  Чаще всего, используется считывание штрих кода с упаковки продукции или логистической единицы. Во всех остальных случаях — ручной ввод. А ручной ввод — это надежда на острый глаз и трезвый ум вводящего, что, вероятно, не надёжно.
Собственно для того, чтобы штрихкод был считан, он конечно же должен быть нанесён. И не абы-какой, а позволяющий проидентифицировать не только сам товар, но и его партию и дату производства. С учётом регулярно меняющихся требований по составу этого штрихкода, управляемость возможностью редактирования этикетки становится насущной необходимостью. Применение типографской этикетки становится неприемлемым.
Прежде чем на продукцию будет выписано исходящее ЭВСД, она конечно же должна быть произведена. Гарантией попадания достоверной информации о выпуске в Меркурий может служить своевременная фиксация в учётной системе факта выпуска готовой промаркированной продукции. Тогда мы гарантированно сможем передать информацию для формирования соответствующей производственной партии в Меркурий. И да, стоит отметить, что выпускать продукцию в Меркурии “из ничего” уже не модно. И не модно и неудобно! Гораздо удобнее задать спецификацию с пропорциями потребляемого сырья на конкретный вид продукции и наслаждаться его автоматическим распределением в производственной партии.
Вот и получается, что управляемо отмаркированная, вовремя выпущенная и правильно проидентифицированная на этапе наборки продукция существенно упрощает получение информации, в структуре удобоваримой для передачи в ГИС Меркурий.
Делаем выводы:
Результат адекватной работы автоматизированных процессов, о которых мы ведем речь выше — стройно собирающаяся в системе информация, в том виде, в котором её можно легко потреблять. В этом случае её передача в ГИС меркурий становится делом техники. 
Если вы то же почувствовали в себе потребность сделать систему не только удовлетворяющую внешним требованиям, но и удобную в использовании и вам требуется помощь…. Обращайтесь. Мы так умеем)

1. Стоимость этикетировочной машины для весовой продукции сопоставима со стоимостью проекта внедрения MES-системы. Для простоты, пусть и то, и другое, будет стоить 7 млн. рублей.

2. Окупаемость линий маркировки достаточно легко считается, и понятна тому, за чей счет банкет:
 
Бригада из 4-х маркировщиков маркирует около 5 тонн за смену; С автоматизированной линией, которую сопровождает 3 человека, за то же время маркируется 15 тонн. Т.е. объем, который могут выполнить 3 бригады по 4 человека; Экономия на персонале в месяц с учетом 30% налогов на ФОТ – 175,5 т.р., в год ~ 2,1 млн. Окупаемость – 3,3 года. Понятно, что у оборудования есть эксплуатационные издержки, но грубо так.
3. Окупаемость MES-системы считается редко, поэтому спонсорам она не понятна. Если выбор стоит между вариантами вложить 7 млн. в тему с понятной отдачей и в тему с непонятной отдачей, выбирается первый, спонсоры не дураки.

4. Чтобы посчитать окупаемость MES-системы, нужно понять, какие эффекты стоит ожидать от внедрения.

На нашем сайте опубликованы эффекты и средние цифры из нашего опыта: мясо, сыры, молока.

5. Возьмем, например, мясопереработку. Частая проблема при больших объемах – недогрузы. Клиент заказал, на производство передали, а там либо перепутали, либо испортили, либо не успели к отгрузке. MES-система начинает контроль исполнения заказов еще на стадии формирования задания на производство. Система в любой момент показывает, какие заказы еще не отгрузили, где эта продукция стоит, в какой стадии готовности, есть ли она в задании. Это помогает снизить % недогрузов даже там, где он был совсем невелик. 
 
Пусть с помощью MES-системы завод уменьшит количество недогрузов и увеличит исполнение заказов, а значит, отгрузку, на 1%. 1% к 15 тоннам (выработка из п.2) – это 150 кг в день, или 22,5 т.р., если маржа примерно 150 рублей на килограмм продукции. В месяц – 657 т.р., в год – 8,1 млн. Окупаемость меньше года. Только по одному из эффектов.
6. Пример по сырам. С помощью MES-системы можно поднять среднее значение влаги в сыре – это один из основных способов увеличения выходов: 
 
Чтобы увеличить выход сыра на 0,5%, нужно увеличить среднюю влагу примерно на 0,3%. Для большинства заводов более чем выполнимая задача, особенно, если у технолога есть удобный инструмент для анализа и мониторинга. Я приводил статистику по содержанию влаги в сыре с нескольких заводов в этой статье. 0,5% к выпуску в 15 тонн, это 75 кг в день, или 22,5 т.р., при цене 300 рублей за килограмм сыра. В отличии от примера с мясом, здесь мы получили прирост за счет воды, которую считаем бесплатной, поэтому умножаем на цену, а не на маржу. Дальше можно подставлять те же цифры, что и в мясе, получаем ту же окупаемость.
7. Если есть вариант вложить 7 млн. с окупаемостью 3 года или с окупаемостью 1 год, выбор так же очевиден, но уже в пользу второго. 

8. Для подсчета окупаемости по MES-системе я взял только один из ожидаемых эффектов, на нашем сайте их по 4 для каждой отрасли, по факту бывает больше. 

9. В общем, когда будете бюджетировать следующий год, повнимательнее смотрите на инвестиции. 
 
Понятное не значит лучшее.