Почему одинаковые перевозки не делают логистику предсказуемой
Компания возит один и тот же товар.
От одного поставщика.
По одному маршруту.
Через тот же порт.
Тем же видом транспорта.
Казалось бы, после двадцатой перевозки процесс должен работать как часы.
Но почему-то каждая новая поставка снова преподносит сюрприз:
— поставщик не успел подготовить груз;
— букинг перенесли;
— документы исправляли в последний момент;
— контейнер попал на хранение;
— таможенная стоимость внезапно потребовала дополнительных доказательств;
— курс изменился;
— фактическая себестоимость опять не совпала с плановой.
И вместо управляемого процесса компания двадцать первый раз героически спасает «стандартную» перевозку.
Недавно я встретила красивую математическую аналогию, которая очень точно объясняет, почему так происходит.
В привычной десятичной системе любая рациональная дробь рано или поздно заканчивается или превращается в периодическую:
1/3 = 0,3333…
1/7 = 0,142857142857…
Последовательность начинает повторяться.
То же происходит при записи чисел в основании золотого сечения — φ.
Но если взять другое иррациональное основание, например √2, период может вообще не появиться.
И самое интересное здесь вот что:
дело не в том, рациональное перед нами число или иррациональное. Дело в устройстве самой системы.
У золотого сечения есть второй алгебраический корень — −1/φ. Его модуль меньше единицы.
Проще говоря, отклонения внутри такой системы постепенно гасятся и остаются в ограниченном коридоре. Количество возможных состояний конечно, поэтому рано или поздно одно из них повторяется — и возникает период.
У √2 второй корень равен −√2. Его модуль больше единицы.
Здесь отклонение уже не затухает. Оно может увеличиваться, создавать новые состояния — и повторяемость не наступает.
С логистикой происходит примерно то же самое.
Сам маршрут — это только видимое основание системы.
А у него есть свои «вторые корни»:
— дисциплина поставщика;
— качество документов;
— надёжность букинга;
— зависимость от одного перевозчика;
— терминальные окна;
— прохождение таможни;
— курс валют;
— согласование дополнительных расходов;
— скорость принятия решений;
— передача информации между продажами, логистикой и финансами.
И каждый такой фактор либо гасит отклонение, либо пропускает его дальше, либо усиливает.
Например, поставщик задержал груз на один день.
В устойчивой системе этот день поглощается буфером. Есть запас по сроку, контроль готовности и резервный вариант отправки. Для клиента, бюджета и общей даты поставки ничего не меняется.
Отклонение уменьшилось.
Условно: коэффициент меньше 1.
В неустойчивой системе один день задержки означает:
не успели на судно →
потеряли букинг →
получили семь дней ожидания →
попали на хранение →
сдвинули таможенное оформление →
сорвали срок клиенту →
задержали оплату →
потеряли маржу.
Один день на входе превратился в неделю и несколько дополнительных счетов на выходе.
Коэффициент больше 1.
И вот здесь можно годами возить один груз по одному маршруту, но настоящей повторяемости так и не получить.
Каждая перевозка будет выглядеть знакомой только в презентации.
А внутри компания каждый раз заново выясняет, сколько это будет стоить, когда приедет груз и кто сегодня назначен виноватым.
Поэтому предлагаю небольшой инструмент — карту усиления отклонений.
Возьмите одну регулярную перевозку и выпишите её критические зависимости:
Готовность груза.
Получение документов.
Букинг.
Забор и доставка до терминала.
Портовые операции.
Таможенное оформление.
Курс и оплата.
Согласование дополнительных расходов.
Последняя миля.
По каждому пункту задайте пять вопросов:
— Что произойдёт дальше, если здесь появится отклонение на 10%?
— Оно погаснет или создаст следующую проблему?
— Есть ли предел возможных потерь?
— Кто должен отреагировать и при каком сигнале?
— Какой механизм остановит цепную реакцию?
А затем присвойте фактору один из трёх коэффициентов:
К < 1 — система гасит отклонение.
Есть буфер, резервный сценарий, контрольная точка и ответственный.
К = 1 — система передаёт отклонение дальше.
Задержались на день в начале — получили тот же день в конце.