Как оптимизация может помочь агропромышленному сектору в кризис

Руководитель направления систем бизнес-аналитики BIA Technologies Станислав Воронин рассказывает, как повысить эффективность планирования на мясоперерабатывающем производстве с помощью математических моделей.

СПЕЦИФИКА

Современное мясоперерабатывающее производство имеет все технологические возможности выжать из исходного сырья 100% готового продукта. Используется абсолютно всё, включая кровь и кости. Конечно, у этих продуктов разная стоимость и разные потребители. Мы с вами любим нежную вырезку или шею, которая продаётся по максимальной цене. Есть продукция, которая реализуется по цене близкой или ниже себестоимости, например, ливерные колбасы. Кости перерабатываются в костную муку, которая используется как основа корма для домашних животных или кормовая добавка для скота.

Маржинальность работы мясоперерабатывающего предприятия очень сильно зависит от ассортимента выпускаемой продукции в каждый момент времени. В зависимости от текущей рыночной ситуации, которая может меняться достаточно быстро, спрос на каждую группу продукции может колебаться. Учитывая короткие сроки годности на большую часть номенклатуры, выбор схем разделки является основополагающим при управлении затратами производства, особенно в ситуациях кризиса, когда цена ошибок возрастает.

Ключевая задача — в течение короткого времени продать всё, что произведено, получив при этом максимально возможную маржинальность. Решение данной задачи в немалой степени зависит от грамотного планирования производства, сложность которого обусловлена спецификой отрасли:

1. Дисбаланс спроса и короткие сроки годности

Как говорится, свинья состоит не из одной только вырезки или корейки. Агропроизводитель точно знает, что в результате переработки туши на выходе будет определённый процент выхода мяса по отрубам и категориям. Очень редко он точь-в-точь совпадает со структурой спроса. Так как практически вся продукция имеет короткие сроки годности, нельзя долго ждать роста спроса. Готовую продукцию, спрос на которую в текущий момент низкий, приходится продавать со скидкой.

2. Глубина переработки

В зависимости от глубины переработки мясного сырья, готовой продукцией могут быть полутуши, крупные куски, порционные, мелкокусковые или рубленные полуфабрикаты. Более глубокая переработка требует дополнительных затрат на персонал, оборудование, упаковку и логистику. При этом цены и спрос на каждый вид продукции в разное время могут вести себя совершенно по-разному. Резонно, что решение о выпуске полуфабрикатов с большими затратами должно приниматься при условии соразмерного роста цены на конечный продукт.

3. Условно-постоянные затраты

В мясоперерабатывающем производстве достаточно высока доля ручного труда. Процессы обвалки и жиловки мяса невозможно выполнить механизированными средствами. Да и в производстве полуфабрикатов трудоёмкость достаточно высока. Персонал — довольно негибкий ресурс для управления. Если сегодня вы решите, что в ближайшие 2–3 недели вам не нужны обвальщики, так как цены на полутуши держатся на достаточно высоком уровне и выгоднее продавать всё мясо полутушами, то повторный найм этих же сотрудников может затянуться на месяцы. Поэтому, принимая решение о загрузке определённого участка производства, придётся думать об альтернативных издержках в части выплат заработной платы и простоев оборудования.

4. Разные каналы сбыта

Агропроизводитель работает с разными каналами сбыта: это федеральные и региональные розничные сети, собственные фирменные магазины, оптовая продажа, а иногда и перепродажа другим мясоперерабатывающим предприятиям. В каждом канале сбыта в разное время может быть более высокий или низкий спрос на те или иные виды продукции. Вариативность структуры спроса и уровня цен в каждом канале обеспечивают потенциал роста эффективности и маржинальности.

ЗАДАЧА

Мясопереработчику нужно понимать, что делать с каждой частью туши. Возьмём для примера окорок: его можно продать целым куском, сделать из него эскалопы и поджарку или превратить в фарш для котлет. В определённых случаях предприятию может быть выгоднее продать полутушу, где, помимо окорока, будут менее дорогие кости и сухожилия, нежели удовлетворить имеющиеся заказы на окорок и утилизировать всё остальное.

Просчитать все варианты вручную довольно сложно. Поэтому в дело включаются инструменты автоматизации планирования. Математическая задача: оценить потенциальный рыночный спрос на каждую из возможных номенклатур, учесть маржинальность по текущим ценам и структуре затрат и предложить мясопереработчику такой план производства, при котором он распродаст всю продукцию и получит максимальную совокупную маржу.

Наша компания в своё время разрабатывала трёхмодульную автоматизированную систему для крупного вертикально-интегрированного агропромышленного комплекса. Поделюсь, как она была устроена.

МОДУЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Подробнее о предиктивных моделях предсказания спроса я рассказывал в другой статье. Если вкратце, система способна оценить рынок и — на базе детальной истории продаж — спрогнозировать структуру спроса по каждому каналу сбыта в разрезе конкретных торговых сетей.

Отдельно отмечу, что некоторые мясоперерабатывающие предприятия регулярно участвуют в тендерных поставках. Такого рода тендеры получают не единственного победителя, а некий ранг по победителям. Заявок обычно подаётся больше, чем позволяют производственные мощности. В зависимости от отыгранного раунда, поставщик может отказаться от тех или иных заявок. Площадка помогает поставщикам и покупателям прицениться — спрогнозировать потенциальную цену на различные позиции ассортимента и завести эти данные в систему планирования.

Тонкое понимание рынка на основе прогноза спроса и отыгранных тендеров очень важно для корректной работы производственный программы. Цены на рынке постоянно меняются, и система даёт больший эффект, если при расчётах учитываются колебания цены и спроса.

Предиктивная модель может выдавать прогноз как на короткий горизонт (ближайшие дни или недели), так и на длинный (от квартала до года). Последнее особенно актуально для вертикально-интегрированных холдингов с собственной сырьевой базой. На основании долгосрочного прогноза производитель может оценить примерный объём необходимого сырья и принять решение по увеличению или уменьшению поголовья и строительству новых ферм. Управлять стратегией предприятия на основе краткосрочного прогноза не получится: средний срок выращивания, например, свиньи — 180 дней, а значит, такие решения нужно продумывать за полгода вперёд.

МОДУЛЬ ПЛАНИРОВАНИЯ

Оценка рынка (информация по тендерам, прогноз спроса и динамики цен), а также жёсткие контрактные обязательства предприятия (имеющиеся заказы от розничных и оптовых сетей на неделю вперёд по зафиксированным в договоре ценам) подаются на вход для оптимизационного модуля планирования. Система анализирует данные и оценивает, какие объёмы продукции и по каким ценам могут быть реализованы.

В качестве вводных в систему также может подаваться информация о сырье, которое ожидается к поступлению на конкретную производственную смену, технологические карты (процесс разделки, плановый выход, условия для производства номенклатуры), данные по оборудованию (какие производственные мощности нужны для выполнения той или иной операции), логистике (размеры склада, камеры для хранения), персоналу и трудоёмкости процессов. Отмечу, что система обладает гибкой настройкой: планировщики могут исключать или менять вес тех или иных факторов в оптимизационной модели.

Далее математический модуль выполняет балансировку с учётом всех заданных ограничений, просчитывает множество версий производственного плана, оценивает их по критерию целевой функции — например, по максимальной маржинальности или максимальному объёму выпуска — и выдаёт оптимальный производственный план.

МОДУЛЬ ПЕРЕПЛАНИРОВАНИЯ

Дополнительный — аналитический — блок программы производственного планирования позволяет ей работать по принципу обратной связи. Система ежедневно мониторит информацию о сырье и объёмах производства, оперативно оценивает исполнение плана и формирует данные для корректировки и задачи перепланирования. Руководствуясь этой информацией, планировщики могут понять, как перераспределить производственные мощности, с какими клиентами передоговориться и на какие штрафы можно пойти, чтобы выполнить приоритетный заказ.

На предприятии нашего заказчика было внедрено скользящее двухуровневое планирование: система составляет производственный план на неделю вперёд, а затем точечно планирует и корректирует конкретные технологические операции в рамках каждой отдельной смены.

ЭФФЕКТЫ

Внедрение автоматизированной системы позволяет до 50% сократить трудоёмкость процесса планирования, до 10% повысить общую маржинальность продаж, а также существенно сократить простои и общее время на выпуск требуемого объёма продукции. Последнее достигается за счёт более оптимального сочетания последовательности работ и использования ресурсов. На предприятиях, которые не используют систему оптимизации, производственная смена нередко «вываливается» из регламентированных временных рамок: сотрудники вечерней смены до глубокой ночи пытаются закрыть запланированные на текущие сутки заказы. Для компании это — дополнительные расходы на развоз сотрудников и оплату сверхурочных.

Оптимизация производства — всегда хорошая идея. Математическая модель позволяет выжать максимум из имеющихся ресурсов даже в ситуациях ограничения цен на социальную продукцию или невозможности экстенсивно наращивать производственные мощности.

Ссылка на источник