Разработка методики исследования системы управления грузоперевозками

     2. Оценка всех компетенций. Следует выбирать только те из них, которые значимы для организации и соответствуют ее корпоративной культуре.

     3. Принуждение к участию в оценке без предварительной PR-кампании. Это вероятнее всего приведет к формальности и «лакированности» ответов. Стоит проводить семинары и презентации, объяснять цели оценки и особенно то, каким образом будут использоваться ее результаты.

     Оценка  методом «360 градусов» дает человеку возможность взглянуть на себя глазами  других людей, понять, как его воспринимают окружающие, в чем он силен, а в  чем отстает. Если мнение сотрудника о себе отличается от восприятия других, это должно стать для него важным стимулом к изменениям в поведении. Такую цель и преследует оценка методом  «360 градусов».

     Оценка  персонала с применением модели компетенций.

     Оценка  сотрудников по компетенциям - не новая  методика в управлении персоналом. Однако разработка компетенций «с нуля»  поможет сделать технологию максимально  эффективной для конкретной компании [3].

     Цели  проведения оценки по компетенциям могут  быть разными - от увольнения не отвечающих требованиям компании людей до повышения  доходов персонала. В случаях, когда  система оплаты труда выстроена  на основе грейдов, - одной из основных проблем становится вопрос продвижения сотрудников по шкале грейдов или разрядам внутри грейда. Необходимо, чтобы установление нового разряда (и нового оклада) базировалось на объективных критериях оценки и принятие кадровых решений было «автоматическим». Это подразумевает наличие соответствующих алгоритма и формальнологической процедуры, минимизирующих субъективные факторы - симпатию или антипатию со стороны руководителей.

     В настоящее время часто используемая технология оценки персонала - методика, основанная на модели компетенций. При  ее разработке используются два подхода:

• адаптация под требования компании готовых моделей, созданных в результате исследований управленческого опыта лидирующих организаций - как правило, иностранных;
• создание модели компетенций «с нуля» с помощью внешних консультантов или самостоятельно.

Существует  много методик оценки, в том  числе и по компетенциям. Новизна  данного подхода -в самостоятельной разработке набора профессиональных компетенций, из которого можно выбрать уникальные для каждой должности. Кроме того, с помощью описанной процедуры решается проблема связи оценки сотрудника с грейдной системой должностных окладов и подготовкой проектов кадровых решений. Следующий шаг - автоматизация процесса оценки на основе одной из ERP-систем.  

2. Оценка  процесса системы грузоперевозок

 

Методы прогнозирования  спроса.

     Существует  много классификаций методов  прогнозирования спроса. Для удобства можно выделить всего две группы: экспертные и статистические

     Первые  основаны на экспертных оценках и  по своей природе субъективны. Суть их заключается в переведении  различных экспертных мнений в формулы, из которых формируется прогноз. К экспертным методам относятся: «мозговая атака», метод Дельфи.

       Дельфи-метод - форма опроса экспертов, при которой их анонимные ответы собираются в течении нескольких туров и через ознакомление с промежуточными результатами получают групповую оценку исследуемого процесса.

       Метод мозговой атаки заключается в  неконтролируемой генерации и спонтанном переплетении идей участниками группового обсуждения проблемы. На этой базе возникают  цепочки ассоциаций, которые могут  привести к неожиданному решению  проблемы.

     Статистические  методы предполагают применение статистических расчетов для построения будущего на основе прошлого. Типичный пример – методы исчисления средних. Один из них – применение скользящей средней величины.

Один  из очевидных недостатков этого  метода заключается в том, что  фактическим продажам придается  такой же вес, как и старому  прогнозу. Обычно лучше придать больший  вес старому прогнозу и меньший  – текущим продажам, так как  последние могут представлять собой случайную вариацию, единственную в своем роде.

Весовые коэффициенты логичнее определить в 0,8 и 0,2 (в сумме они обязательно  должны равняться 1,0). Тогда среднюю  величину исчисляют так:

Старый  прогноз – 100 x 0,8 = 80 ед.

Фактические продажи – 80 x 0,2 = 16 ед.

Новый прогноз (взвешенная средняя) – 80 + 16 = 96 ед.

Этот  метод называется экспоненциальным сглаживанием. Весовой коэффициент, приданный текущим продажам (в  данном случае 0,2) называют альфа-множителем. Экспоненциальное сглаживание представляет собой исчисление взвешенной скользящей средней. Преимущество этого метода в том, что он упрощает вычисления и часто позволяет хранить меньший объем данных. При экспоненциальном сглаживании требуются данные о «старом прогнозе» и альфа-множителе. Еще более важна гибкость метода. Если прогноз занижает действительный спрос, аналитик способен вручную ввести скорректированный прогноз в систему и приступить к сглаживанию. Это значительно удобнее, чем пытаться скорректировать расчет скользящей средней величины.

     При использовании регрессионного и  корреляционного анализа рассчитывают формулы, которые придают различный  вес «индикаторам», связанным с  прогнозируемыми товарами или группами товаров.

В реальной практике необходимо использовать простые  статистические методы в сочетании  с разумным экспертным суждением. Кроме  того, выбор метода прогнозирования  может и должен определяться параметрами  необходимого прогноза (горизонт планирования, уровень детализации и пр.).

     Эффективное прогнозирование спроса, равно как  и любой другой бизнес-процесс, состоит  из трех взаимосвязанных элементов: люди, процесс, инструменты.

Люди.

При проектировании процесса прогнозирования спроса нужно  учесть следующие факторы:

• каким образом организованы функции маркетинга и продаж;
• кто в компании имеет возможность влиять на спрос;
• где находится информация, необходимая для формирования прогнозов.

     Эффективное прогнозирование начинается с повышения  качества входящей информации. Сбор входных  данных должен быть организован с  определенной регулярностью и в  определенном формате. В частности, нужно выполнять следующие правила.

1. Необходимо  собирать статистические данные  с теми же параметрами, которые  нужны для прогноза спроса. Если  требуется составить прогноз  спроса на продукцию, должны  использоваться статистические  данные, основанные на спросе, а  не на отгрузках промежуточным  звеньям цепи поставок. Интервал  сбора данных должен быть таким  же, как интервал для прогнозирования  (для прогнозов спроса с разбивкой  помесячно следует использовать  статистику с разбивкой по  месяцам). Группировка товаров в  статистических данных должна  соответствовать группировке в  прогнозе спроса (для прогнозов  спроса по категориям следует  использовать статистику по категориям).

2. Необходимо  фиксировать все события, имеющие  отношения к данным. Спрос подвержен  влияниям некоторых событий, и  эти события следует хранить  вместе с прогнозом, составленным  с их учетом. Фиксировать события  необходимо, поскольку их анализ  является основой для обсуждения  новых прогнозов спроса.

3. Необходимо  собирать отдельно статистические  данные по разным группам клиентов. Многие компании распределяют  продукцию через разные каналы  дистрибуции, у каждого из которых  свои отличительные характеристики  спроса. Циклы прогнозирования лучше  всего организовывать раз в  месяц: это оптимально с точки  зрения временных изменений спроса  и затрат на проведение этой  работы.

     Один  из главных инструментов при использовании  статистических методов прогнозирования  – соответствующее программное  обеспечение. Оно не должно быть слишком  сложным, а заложенные в основу его  работы алгоритмы обязаны быть четкими  и понятными. Кроме ПО к инструментам также относится методика составления прогнозов спроса. В частности, при определении методики прогнозирования спроса можно использовать принцип Парето.

      Метод оценки затрат

     Этот  метод иногда называют затратно–коэффициентным методом или «методом миссий». Он заключается в том, что весь исследуемый процесс снабжения делится на несколько возможных вариантов (миссий) и для каждого тщательно рассчитываются все расходы и доходы. В результате получают данные для сравнения и выбора вариантов решений (миссий). Для каждого поставщика рассчитываются все возможные издержки и доходы (при этом учитываются логистические риски). Затем из набора вариантов (миссий) выбирается наиболее выгодный (по критерию общей прибыли).

По существу это – разновидность метода ранжирования (критериев) по стоимости. Метод интересен  с точки зрения стоимостной оценки и позволяет определять «стоимость»  выбора поставщика. Недостаток метода состоит в том, что он требует  большого объема информации и анализа  большого объема информации по каждому  поставщику.

     В качестве примера, можно привести перечень логистических издержек, связанных с закупкой конкретного товара:

1. маркетинговые  затраты, связанные с изучением  конъюнктуры цен на рынке данного  товара;

2. издержки, связанные с поиском возможных  поставщиков и установление с  ними деловых контактов (командировки, телефонные переговоры, обработка  данных и т.д.)

3. издержки, связанные с поиском и получением  информации о себестоимости производства  аналогичных товаров у разных  поставщиков.

4. затраты,  связанные с анализом качественных  показателей товара у разных  поставщиков (рекламации, затраты  на отбраковку, возможности ремонта  или восстановления качественных  показателей товара у заказчика  и т.д.).

5. затраты  на грузопереработку, складирование и хранение товаров.

6. транспортные  расходы поставщика и покупателя, оплата таможенных, экспедиторских, страховых услуг по пути доставки  товара.

7. затраты  на страхование логистических рисков и др.

Все эти  элементы затрат необходимо учитывать, оценивать и контролировать. 

3. Оценка  выхода системы грузоперевозок

     Для определения требуемого уровня качества грузовых автомобильных перевозок (ГАП) необходимо иметь объективную  картину удовлетворения нужд потребителей в конкретных транспортных услугах. При повышенном спросе на транспортную услугу потребитель будет снижать свои требования к качеству. При недостаточном спросе перевозчик будет повышать качество транспортного обслуживания для удовлетворения возрастающих запросов потребителя. Только после изучения спроса на транспортную услугу можно говорить об обоснованных нормативах показателей качества ГАП, которые будут представлять собой компромисс между интересами сторон.

     При нормировании показателей качества ГАП чаще всего применяются сочетания различных методов (экспертные, интервальные, расчетные и др.). Это связано с тем, что оценить издержки и прибыль участников транспортного процесса только с помощью расчетных методов, как правило, не представляется возможным.

     В качестве примера рассмотрим нормирование времени отклонения от назначенного срока доставки груза при использовании технологии «точно-вовремя». В этом случае необходимо выделить интервалы времени отклонения от назначенного срока доставки, в которых уровень обслуживания потребителя будет существенно различаться. Если игнорировать более раннюю доставку груза по сравнению с установленным сроком, которую можно легко компенсировать простоем ПС, то возможные интервалы времени опоздания доставки представлены на рис. 2.

     В интервале (Г_о, 7^) задержка в прибытии груза не скажется на деятельности потребителя благодаря особенностям технологического процесса, в котором используется груз, например наличие достаточного оперативного запаса, возможность переключения сборочных линий и т. п.