#Quality #Basics
Оценка качества операций склада автозапчастей всегда вызывает трудности практически в любой организации. Субъективный взгляд получателей и подразделений организации, ответственных за сбыт, практически всегда негативен: все происходит слишком медленно, товары отгружаются с повреждениями, недостачами и проблемными документами. Сотрудники же логистических подразделений напротив считают, что работают в постоянном аврале, выполняют операции, которые должен делать кто-то другой, но при этом допускают минимально возможное количество ошибок и, в целом, демонстрируют выдающийся для таких условий результат. Чтобы объективно оценивать реальность, в корпоративном мире используют систему показателей качества (чаще всего выделяя качество операций в самостоятельную функцию). Сегодня я кратко расскажу об основных показателях, которые, исходя из моей практики, целесообразно отслеживать на ежедневной основе на складе автомобильных запчастей.
1. Количество ошибок на 10 000 строк отгруженных заказов (в англоязычной среде используют термины ‘shipping mistakes’ или ‘facility errors’)
Этот показатель позволяет оценить качество операций «на выходе» со склада. В большинстве организаций, работающих в области послепродажного обслуживания, считается основным. В распределительных центрах автопроизводителей показатель в среднем варьируется в диапазоне 1-10 ошибок на 10 000 строк в зависимости от объемов обработки (о характеристиках и параметров заказов я буду рассказывать отдельно).
2. Количество претензий клиентов на 10 000 строк отгруженных заказов (англоязычный термин ‘dealer claims’ или ‘dealer error claims’)
Этот показатель позволяет получить оценку работы склада получателями (чаще субъективную по причинам неадекватности значительного количества претензий). Не является ключевым, но очень важен для оценки динамики (почему и как это работает я расскажу отдельно). В распределительных центрах автопроизводителей показатель в среднем варьируется в диапазоне 10-40 заявленных ошибок на 10 000 строк.
3. Количество измененных строк на 10 000 строк отгруженных заказов (в англоязычной среде используют термины ‘altered lines’ или ‘nils’)
Этот показатель отражает корректность (соответствие учетных данных фактическому количеству) запасов в локациях склада (зачем нужен этот показатель и не дублирует ли он показатель корректности стока, полученного по результатам инвентаризаций различных видов я расскажу отдельно). В распределительных центрах автопроизводителей показатель в среднем варьируется в диапазоне 0,5-2 заявленных ошибок на 10 000 строк при точности учета 98-99%.
4. Точность учета товарных запасов (в англоязычной среде используют термин ‘stock accuracy’)
Этот показатель также, как и количество измененных строк, отражает корректность (соответствие учетных данных фактическому количеству) запасов в локациях склада. Отличие в том, что точность учета более комплексный и трудоемкий показатель для оценки. Он складывается из результатов полной (full count), статистической (statistical count) и циклической (cycle count) инвентаризаций. О каждом виде (включая Interleaved Cycle Counting), я расскажу в отдельной публикации. В распределительных центрах автопроизводителей показатель в среднем варьируется в диапазоне 97-99%, а порог 95% считается критическим. Я также отдельно расскажу почему разброс приемлемых расхождений так велик и от чего это зависит.
5. Количество корректировок стока в локациях (в англоязычной среде используют термины ‘bin adjustments’)
Это вспомогательный показатель, благодаря которому легко отслеживать наличие подозрительных отклонений, не соответствующих заявленной точности учета товарных запасов (о том, как работает такая связка я также расскажу отдельно).
Нужно отметить, что несмотря на конкретные значения для большинства показателей, которые я указал, они являются индикативными. Актуальными они будут для крупных распределительных центров, выполняющих функцию центрального регионального склада автопроизводителя, который снабжает локальные дилерские центры. Склады, которые занимают иное место в логистических цепочках, могут иметь сильно отличные от указанных мной значений показатели. В бизнесе, который работает в области послепродажного обслуживания автомобилей, все очень зависит от стратегии сбыта и портрете клиента (в операционных терминах это будет звучать, как ‘от толерантности к ошибке’). Дело в том, что доведение всех показателей, которые я описал выше, до приближенных к идеальным значений (например, 0,1 ошибок на 10 000 заказов, 0,1 измененных строк на 10 000 или 99,9% точность учета товарных запасов) является вполне реальной задачей. Но нужно понимать, что затраты на качество (следовательно и стоимость операций) по мере приближения к таким экстремальным значениям будет расти по экспоненте. То есть целесообразности достижения таких значений нет практически никогда (может быть только если мы говорим о каких-то исключительных премиальных продуктах или специальных получателях, таких как, например, ВПК). В обычных случаях разумно сохранять баланс между качеством и стоимостью, что я вижу нашей главной задачей в операциях.
