INTEGRATION OF ANALYTICAL SOLUTIONS INTO BUSINESS PROCESSES OF A MANUFACTURING AND LOGISTICS COMPANY

Full Text

В условиях цифровой трансформации организаций всё большее значение приобретают подходы, направленные на эффективную и осмысленную интеграцию аналитических решений в текущие бизнес-процессы [Ошибка! Источник ссылки не найден., Ошибка! Источник ссылки не найден., 8, 10]. Современная бизнес-аналитика (Business Intelligence, BI) постепенно выходит за рамки вспомогательной функции и становится важнейшим инструментом поддержки управленческих решений на всех уровнях – от операционного до стратегического.

BI-подходы всё чаще рассматриваются как основа для организации непрерывного цикла управления, сочетающего мониторинг, прогноз и корректирующие действия. Именно такая интеграция позволяет BI трансформироваться в механизм системной адаптации и повышения устойчивости бизнеса [5].

Интеграция аналитических инструментов предполагает включение методов сбора, обработки, анализа и визуализации данных непосредственно в структуру корпоративного управления. Это обеспечивает формирование объективной и своевременной информации на каждом этапе бизнес-цикла, способствуя переходу от ретроспективной модели к управлению в режиме реального времени.

Для реализации такой модели особую роль играют управленческие и аналитические методологии, позволяющие обеспечить как организационные, так и технологические условия для эффективного применения бизнес-аналитики. Среди ключевых методологических подходов, которые применяются для интеграции аналитики в бизнес-процессы предприятия, можно выделить следующие [3, 6, 7, 9]:

- Business Process Management (BPM) – управление бизнес-процессами, направленное на их систематизацию, моделирование и постоянное совершенствование;

- KPI-ориентированный подход (Key Performance Indicators) – управление на основе ключевых показателей эффективности, которые позволяют фокусироваться на достижении измеримых результатов;

- цикл PDCA (Plan–Do–Check–Act) – метод непрерывного улучшения, реализующий итерационный подход к планированию, выполнению, контролю и корректировке действий;

- Lean-подход – концепция бережливого производства, ориентированная на устранение потерь и повышение ценности для потребителя;

- Six Sigma – методология управления качеством, основанная на статистическом анализе и направленная на минимизацию вариативности процессов.

Каждый из этих подходов способствует внедрению аналитических решений, обеспечивая системную основу для их интеграции в повседневную деятельность. Рассмотренные методологические подходы различаются по уровню формализации, целевой направленности и области применения в аналитических инициативах. Тем не менее каждый из них способен внести значимый вклад в формирование устойчивой архитектуры бизнес-аналитики в организации.

В рамках данной работы реализуется прикладной аналитический проект, направленный на использование аналитического инструментария для оценки своевременности поставок в производственно-логистической компании. Особый акцент сделан на контроле их своевременности по отношению к дате потребности. Если поставка происходит раньше запланированной даты, это может привести к замораживанию оборотных средств. Кроме того, возникают риски перегрузки складской инфраструктуры, снижается оборачиваемость и эффективность использования логистических ресурсов. Просроченные поставки, в свою очередь, повышают операционные риски и могут стать причиной задержек в производстве и снижают уровень удовлетворённости внутренних клиентов.

Исследуемая производственно-логистическая компания, работающая в одном из промышленных кластеров Уральского региона, ведёт активную логистическую деятельность – в течение года обрабатывается более 30 тысяч заказов, отличающихся по объёму и срочности. Логистическая система устроена по принципу распределённого складирования: часть продукции поступает на центральный склад, остальная направляется в филиалы и на производственные площадки.

Ключевой задачей логистической службы компании является обеспечение поставок точно в срок, строго в соответствии с датой фактической потребности. Однако в текущей конфигурации управления поставками выявлен ряд проблем:

- отсутствие инструмента визуального контроля отклонений между датами поставки и потребности;

- отсутствие классификации поставок по степени своевременности;

- игнорирование влияния преждевременных поставок на замораживание средств и загруженность складов;

- формирование отчётов выполняется вручную в MS Excel и не позволяет оценивать эффективность логистики в реальном времени;

- хранение данных для анализа и визуализации организовано в разрозненных не связанных источниках.

Аналитическая функция в компании сводится к ретроспективному анализу отгрузок. Диагностическая, визуальная и прогностическая аналитика не внедрены. Вместе с тем руководство компании осознаёт необходимость цифровой трансформации логистики и внедрения бизнес-аналитики как системного инструмента повышения прозрачности, контроля и финансовой эффективности.

С учётом целей исследования и специфики логистических бизнес-процессов был выбран интегрированный методологический подход, объединяющий элементы BPM, KPI-ориентированного управления и PDCA-цикла.

BPM используется для описания, визуализации и формализации процесса поставок. Для эффективного внедрения аналитики необходимо выделить ключевые этапы бизнес-процесса. Также важно определить точки генерации данных и установить логические связи между действиями, решениями и метриками. BPMN (Business Process Model and Notation) – это стандарт для графического описания бизнес-процессов, позволяющий ясно и однозначно представить их структуру [4].

В рамках анализа текущего состояния процесса поставок в исследуемой компании разработана и проанализирована BPMN-модель «as-is» (как есть) (рисунок 1). Процесс начинается с формирования потребности у заказчика. Далее заявка передаётся в отдел снабжения, где обрабатывается вручную (преимущественно с использованием MS Excel или корпоративной почты). В ходе обработки указывается дата потребности, однако эта информация не фиксируется централизованно и в последующем анализе не используется.

Рис. 1. Модель процесса поставок «as-is»

После оформления заказа и согласования условий с поставщиком логистическая служба организует поставку. Завершается процесс приёмкой на складе, где фиксируется дата поступления товара. При этом структура данных и сама дата остаются невостребованными при расчётах ключевых показателей или анализе отклонений.

Действующий процесс остаётся линейным и слабо автоматизированным, без встроенного аналитического механизма. Он не включает оценку своевременности поставок, автоматический контроль сроков и последующие управленческие действия в случае отклонений.

Целевая модель «to-be» (как должно быть) предлагает усовершенствованный подход, в котором ключевое место занимает BI-система, обеспечивающая сбор, обработку и визуализацию данных (рисунок 2). Процесс по-прежнему стартует с формирования потребности и ручной обработки заявки, но уже на этом этапе формируется структурированная дата, которая поступает в аналитическую систему. 

Рис. 2. Модель процесса поставок «to-be»

 

После завершения поставки и приёмки товара дата поступления также передаётся в BI-среду. Далее запускается аналитический модуль: BI-система, обслуживаемая аналитиками, рассчитывает отклонения между плановыми и фактическими сроками, классифицирует поставки (своевременные, преждевременные, просроченные) и визуализирует ключевые показатели в дашборде.

На следующем этапе используется условный элемент, определяющий, требуется ли корректировка графика поставок. При необходимости процесс возвращается в отдел снабжения, где анализируются причины отклонений и по ним выдвигается управленческое решение. Если вмешательство не требуется, процесс завершается.

Модель «to-be» реализует PDCA-цикл и формирует замкнутый контур принятия решений на основе данных. Это позволяет отслеживать соблюдение сроков, своевременно реагировать на критические отклонения, снижать риски заморозки оборотных средств и обеспечивать устойчивость логистических операций.

KPI-ориентированный подход основан на концепции управления по целевым показателям эффективности. Ключевая задача аналитики в контексте анализа процесса поставок – измерение и интерпретация показателей таких показателей, как своевременность поставок, среднее отклонение от даты потребности, доля преждевременных поставок, коэффициент заморозки денежных средств и другие. Этот подход обеспечивает структурированную основу для мониторинга эффективности бизнес-процессов, позволяя оценивать как текущие отклонения, так и динамику изменений показателей.

Переход исследуемой производственно-логистической компании от текущей модели процесса поставок к целевой отражает развитие бизнес-процесса от ручного, реактивного управления к структурированному и аналитически обоснованному. Разработанная BPM-модель процесса поставок «to-be» основана на процессном управлении с ориентиром на целевые показатели и цикличное итеративное улучшение. Такой подход позволяет своевременно реагировать на изменения в сроках поставок, устранять причины сбоев и корректировать графики в соответствии с реальными потребностями и тем самым повысить прозрачность, эффективность и производительность логистических процессов.

 

About the authors

O. Yu. Basharina

Ural State University of Economics

Email: gonchmn@usue.ru

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor

Russian Federation, Russia, Yekaterinburg

D. S. Vorobyova

Ural State University of Economics

Author for correspondence.
Email: gonchmn@usue.ru

Student

Russian Federation, Russia, Yekaterinburg

References

Supplementary files