Разбирался тут с одним производственным проектом и откопал небольшой, но интересный расчет.
Суть такая: производство изготавливает на заказ различные изделия. По каждому заказу есть срок, который определяется исходя из имеющихся мощностей, загрузки на текущий момент и суммы поступающего заказа. Но всегда что-то идет не так, и некоторые заказы задерживаются.
Так как у каждого заказа разные параметры: объем, сроки, направление, на котором он выпускается, количество заказов с просроченной датой выполнения на этом участке — определить, куда бежать и что чинить в первую очередь, бывает не понятно.
Поэтому решили придумать некоторый синтетический показатель, который бы показывал, на сколько в деньгах производство кидает заказчика. Ну и по сумме кидков на направлении перераспределять менеджерские усилия. Такой простенький data-driven подход для любого заказного производства.
Штука несложная для внедрения, справится почти каждый.
Что нам нужно
-
Список производственных направлений (Плюшевые медведи, Городки из дерева и так далее).
-
Для каждого направления — сумма, которую мы по этому направлению производим за рабочий день, ориентировочно (например, 100 000 р./день).
Эта сумма должна коррелировать со сроками производства. Например, если заходит заказ на 200 000 р. при мощности в 100 000 р. и очереди производства на 300 000 р., то его срок производства должен составлять не менее 5 дней (3 дня на производство очереди + 2 дня на производство заказа).
-
Сумма всех непроизведенных заказов и их частей — очередь производства (вы ведь отмечаете, что уже выпущено).
-
Сумма заказа.
-
СрокПроизводстваДней = ([4] СуммаЗаказа + [3] Очередь) / [2] ВыработкаПоНаправлению.
-
Дата приемки заказа в работу.
-
Дата готовности = [6] ДатаПриемки + [5] СрокПроизводстваДней (если работаете с выходными, то учтите их, пожалуйста).
-
Срок просрочки в днях, на которые мы задерживаем срок выпуска (здесь рабочие дни можете не учитывать — заказчик вас ненавидит и в выходные тоже).
СрокПросрочкиДней = ТекущаяДата — [7] ДатаГотовности.
Дальше считаем некий коэффициент
Напоминаю, что показатель синтетический, поэтому физического смысла тут сильно искать не нужно.
Коэффициент X = [4] СуммаЗаказа / [2] ВыработкаПоНаправлению / [5] РасчетныйСрокПроизводства.
Получаем какое-то странное число, типа 0,023 хомяка для каждого заказа.
На самом деле это не хомяк, а доля заказа от общего производственного объема по направлению (это мне o3-mini подсказал, раньше я сам не понимал).
Считаем опаздывающий оборот
Так в этом проекте называлась цифра в условных деньгах, которая отображала боль заказчика, не получившего свой заказ в срок. Точнее, наверное, не совсем его боль, а потенциал давления, которое он может оказывать на отдел продаж и менеджмент, чтобы наконец его заказ был готов.
Когда у нас пошла просрочка, то по заказу считаем (обновляя раз в день):
ОпаздывающийОборот = [8] СрокПросрочкиДней × КоэффициентX × [2] ВыработкаПоНаправлению.
Посчитаем пример
Заходит заказ на 200 000 р. при мощности в 100 000 р. и очереди производства на 300 000 р., и потом мы его задерживаем на 3 дня.
СрокПроизводстваДней = (200 000 + 300 000) / 100 000 = 5 дней.
X = 0,4 (он составляет 40 % от очереди).
ОпаздывающийОборот = 3 дня × 0,4 × 100 000 р./день = 120 000 р.
Что как-то дофига. В среднем не будут нас кошмарить на 120К, если мы на 3 дня задержим (хотя, зависит от обстоятельств).
Потому что в реальных производствах есть еще минимальный срок производства, который закладывается на подвоз материалов, конструкторские работы и т. п. Мы плюсуем его к сроку производства, даже если у нас пустой цех (нет заказов).
Предположим, для наших медведей это будет 10 дней:
СрокПроизводства = 5 + 10 = 15 дней.
X ≈ 0,1333.
ОпаздывающийОборот = 3 × 0,1333 × 100 000 р. ≈ 40 000 р.
Что больше похоже на реальность. Но вы также можете ввести понижающий коэффициент — чем непробиваемее ваша первая линия менеджеров на телефоне, тем больше можно понижать.
Суммируем весь опаздывающий оборот по участку и считаем процент завала
ПроцентЗавалаПоНаправлению = СуммаОпаздывающегоОборотаПоНаправлению / [2] ВыработкаПоНаправлению / 4 × 100.
4 — это эмпирически полученный коэффициент. Можете его подвигать. Чем он меньше, тем больше он влияет на процент завала по направлению.
Для нашего примера с 40 000 р. опаздывающего оборота процент завала равен 10 %. Хорошо это или плохо — зависит от ваших представлений о том, что такое «сдать заказ в срок».
Записываем историю
Из нее видим в динамике, на каком участке у нас начинают развиваться проблемы, ставим алерты, бежим разбираться.
Усложнения
Полезным улучшением является перерасчет коэффициента при частичной отгрузке. То есть, если мы из заказа на 200 000 р. отгрузили на 150 000 р., то в производстве осталось только 50 000 р., и можно только их учитывать в проценте паники. Тогда [4] СуммаЗаказа становится ОставшейсяСуммойЗаказа.
Как-то так, вроде несложно.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/879084/
Добавить комментарий