Методы оценки продуктивности логистической деятельности предприятия

Гармаш Ольга Валерьевна

Кандидат технических наук, доцент

Казахстанско-Немецкий университет,

г. Алматы, Казахстан

E-mail:garmash@dku.kz

Methods of estimation of efficiency of logistic activity of the enterprise

Garmash Olga Valeryevna

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor

Kazakh-German University,

Almaty, Kazakhstan

В данной статье описываются методы оценки продуктивности компании, позволяющие создать модели сложных ситуаций, которые дадут возможность связать множество факторов, так или иначе влияющих на эффективность деятельности предприятия. Эффективность является одним из ключевых факторов успеха компании.

Ключевые слова:  метод продуктивности, логистика, эффективность, показатели

This article describes the methods of assessing the productivity of the company, allowing you to create models of complex situations that will make it possible to link many factors, one way or another affecting the efficiency of the enterprise. Efficiency is one of the key factors of the company's success.

Key words: method of production, logistics, efficiency, performance

Логистика является областью экономической деятельности по управлению, организации и контролю материальных, информационных, энергетических и человеческих потоков. В качестве данных потоков рассматриваются как материальные ресурсы и товары, так и нематериальные финансовые и другие потоки различного назначения и свойств, перемещаемые от источников их возникновения до конечных потребителей.

Андерсон, Аронсон и Сторхаген считают, что основной целью логистики должна быть общая координация всех процессов [1, 256].  Портер подчеркивает, что модернизация и инновации приведут к конкурентоспособности страны [2]. Потому измерение продуктивности логистики в настоящее время становится высокоприоритетной задачей, которая ставит вызов всем организациям. Уже в 1985 году на семинаре в Нидерландской ассоциации управления логистикой (NAVEM) были разработаны показатели эффективности, которые впоследствии применялись в нескольких компаниях [3, 37].

Инициативы по содействию торговле и транспорту имеют прямое влияние на управление процессом международной логистики и цепей поставок [4, 124]. Упрощение процедур торговли сосредоточено на перемещении товаров через порты и что более важно, оно сосредоточено на  таможенной документация и торговом процессе при перемещении товаров через границу. Более широкий контекст может включать изменение нормативных требований, гармонизации стандартов, а также изменения и модернизации применяемой техники. Таким образом, функция выполнения стратегических операций, а именно ее эффективность, необходима для создания ценности в логистических услугах. Понижение как можно большей части затрат и выполнение всех требований клиента через оказание логистических услуг, как это определено в понятии эффективности, создаст дифференциацию, которая тесно связана с торговым и транспортным контекстами. В данной статье понятие дифференциации используется как возможность создавать некоторые ценности для клиента через предоставление уникальных логистических услуг [5, 2]. Основные стратегические цели как факторы упрощения процедур и торговли и перевозки, упомянутые Батистой представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Основные целевые показатели эффективности стратегических операций как факторы содействия торговле и транспорту [4, 126]

Согласно данным совета профессионалов по управлению цепями поставок, после проведенных в 2008 году исследований по вопросу измерения эффективности в логистике, было сделано несколько выводов:

- большинство фирм не в полной мере измеряют продуктивность логистики;

- даже самые успешные фирмы не могут реализовать свой потенциал производительности и обслуживания клиентов, доступный из измерения логистики;

- в качестве итоговой конструкции эффективность логистики положительно

напрямую влияет на эффективность маркетинга, а тот, в свою очередь, напрямую влияет на эффективность финансового отдела.

Таким образом, результаты данных исследований показывают, что существует позитивная взаимосвязь между логистической продуктивностью и организационной эффективностью [6, 324]. Существуют три основные причины, по которым фирмы измеряют свою логистическую продуктивность. Во-первых, они планируют снизить свои эксплуатационные расходы, во-вторых, повысить выручку от реализации и, в-третьих, повысить свою акционерную стоимость. Измерение эксплуатационных расходов помогает определить, где следует производить операционные изменения для контроля затрат и выявления областей для улучшения управления активами. Для привлечения и удержания ценных клиентов стоимость предлагаемой продукции может быть повышена за счет сокращения затрат и улучшения обслуживания в логистической деятельности. На прибыль от инвестиций в акционерный капитал и рыночную стоимость фирмы влияют результаты работы фирмы. Это, по-видимому, очевидные причины, по которым компании должны быть компетентными в измерении производительности логистической деятельности.

Дальнейшее повышение эффективности и продуктивности логистики требует прозрачности существующих процессов. Правильная PMS (Performance Management System) - система управления эффективностью,  рассматривается как ключ для создания прозрачности и триггера для улучшения идей, поскольку невозможно улучшить то, что не измеряется. Кроме того, обеспечение того, чтобы PMS соответствовала стратегии компании, улучшит выполнение стратегии на более низком уровне управления и, следовательно, дополнительно приведет к увеличению достижений стратегии. По мере того, как конкуренция переходит от отдельных компаний к цепочкам поставок, необходимо расширить сферу применения PMS для включения перспективы цепочки поставок. Цепь PMS, если она выполнена правильно, уже доказала свой потенциал [7, 1163].

Одним из самых часто применяемых методов оценки продуктивности является метод DEA (Date Enveloppen Analysis) – анализ среды функционирования. Метод предназначен для оценивания эффективности однородных объектов, и является, способом оценки производственной функции. Так при сравнении схожих объектов ими могут выступать: больницы, университеты, системы, банки, информация, продукты, города, правительства и т.д. В анализе среды функционирования они называются DMU (Decision Making Units) – центры принятия решений.  Данный метод имеет целый ряд достоинств, однако в качестве его недостатка можно указать, что в своем базовом варианте метод DEA позволяет получить оценки только относительной эффективности объектов путем сравнения их между собой, т.е. путем бенчмаркинга.

После выбора DMU необходимо выбрать подходящий набор показателей продуктивности или метрику, чтобы охарактеризовать центры принятия решений. Так как эти показатели будут отражать эффективность или продуктивность DMU, они будут являться сложными показателями. Так, например, несколько показателей качества могут определять сложный  показатель качества услуг или товаров. Кроме того, показатели разделяются на «входящие» и «исходящие» показатели. Входящие показатели характеризуют количество затрат, времени, рабочих для получения n-нного исходящего показателя. Метод DEA является анализом путем бенчмаркинга, а потому для него необходимо обозначить границу эффективности, которая является наилучшим вариантом функционирования DMU. Целью данного метода является найти оптимальный вариант, когда количество входящих показателей минимально, а исходящих – максимально [8].

Для того чтобы наглядно представить функционирование данного метода, приведем пример. Предположим, что существуют транспортно-экспедиторские компании A, B, C, D, в которых работает по 10 специалистов, которые обрабатывают заявки от клиентов. Количество обработанных заявок каждой компанией отличается. Так в компании А количество обработанных заявок в день составляет 60 ед., в компании В – 40 ед., в компании С – 80 ед., и в компании D – 20 ед. Для того, чтобы посчитать эффективность, необходимо применить формулу (1), однако в данной формуле применены входящие и исходящие показатели:

где Е – эффективность;

  Outputs – исходящие показатели;

   Inputs – входящие показатели [8, 27].

Данные, когда вычисляются параметры эффективности только с одним исходящим и входящим потоком представлены в таблице 2.

Таблица 2 – Эффективность компаний по методу DEA при одном исходящем и входящем показателях

Как видно из данной таблицы, при одинаковом количестве входящих показателей, компания С обладает наибольшей эффективностью по сравнению с другими. На втором месте компания А, на третьем – В и компания D – на последнем месте. В данном случае компания С является той границей эффективности, к которой необходимо стремиться всем остальным компаниям, которые, согласно логике данного метода – неэффективны. Однако, что если исходящих показателей будет два и больше? Пусть к уже имеющемуся исходящему показателю добавиться еще один – страхование перевозок. Так специалисты компании А за один день застраховывают 45 перевозок, специалисты компании В – 25 перевозок, специалисты компании С – 30 перевозок, и компании D – 10 перевозок. Полученные данные при измерении эффективности двух исходящих показателей представим в таблице 3.

Таблица 3 - Эффективность компаний по методу DEA при одном входящем и двух исходящих показателях

Согласно таблице 3 самым большим исходящим показателем эффективности на сей раз обладает компания А, а все остальные компании являются неэффективными в данной сфере услуг. Далее для того, чтобы определить границу  эффективности, к которой должны стремиться все  транспортно-экспедиторские компании из данного примера, расположим их результаты на графике, в котором оси абсцисс и ординат будут обозначаться эффективности исходящих показателей.

Рисунок 1 – Границы эффективности по методу DEA (составлено автором)

Как видно из рисунка 1, компании А и С являются наиболее эффективными по исходящим показателям, хотя каждая из этих компаний в состоянии успешно проводить работу только в определенном виде сервиса. Таким образом, для достижения наибольшего баланса необходимо стремиться к границе эффективности, которая на рисунке 1 обозначена линией, соединяющей показатели эффективности компаний А и С. Компании В и D находятся внутри границ эффективности, это означает, при методе DEA, что они недостаточно эффективны. Если у компании В положение на графике более приближено к границам эффективности, то компания D находится практически у начала системы координат, а значит, по оценкам бенчмаркинга, ее успехи и продуктивность самые незначительные, по сравнению с другими тремя компаниями.

При условиях, если количество входящих показателей больше одного или при условиях большего количества исходящих показателей, для метода оценки DEA используется линейное программирование. При линейном программировании, каждый DMU описывается несколькими векторами для исходящих и входящих показателей, однако описание математической базы метода выходит за рамки данной статьи.

Таким образом, метод DEA обладает рядом преимуществ, по сравнению с другими методами оценки эффективности логистической деятельности. Он позволяет создать модели сложных ситуаций, благодаря тому, что имеется возможность связать множество факторов, так или иначе влияющих на эффективность. Данный метод является алгоритмом, с помощью которого становится возможным точное определение и расчет объектов с максимальной эффективностью в пространстве, задаваемом входящими и исходящими показателями. Координаты данных объектов могут иметь целевое значение, к которому необходимо стремиться остальным рассматриваемым объектам для того, чтобы повысить свою эффективность. Данный метод также позволяет определить направления развития для каждого из рассматриваемых объектов, определить задачи. Для высшего управленческого состава данный метод также считается полезным[9, 432].

Эффективность является одним из ключевых факторов успеха компании. Важность эффективности в логистической сфере доказана в научной литературе и на практике. Процесс измерения эффективности позволяет обнаружить множество проблем. Сложность и взаимозависимость логистических процессов могут вызвать следующие проблемы: конфликт целей, недостаточность ресурсов, трудность разложения логистических процессов на составные части и т.д. Упомянутые проблемы существуют на каждом уровне измерения: эффективности цепей поставок, эффективности логистических систем, эффективности логистических подсистем, эффективности логистической деятельности и т.п. [10, 38].

Методы оценки продуктивности компании позволяют создать модели сложных ситуаций, благодаря тому, что имеется возможность связать множество факторов, так или иначе влияющих на эффективность. Данный метод является алгоритмом, с помощью которого становится возможным точное определение и расчет объектов с максимальной эффективностью в пространстве, задаваемом входящими и исходящими показателями. Метод DEA также позволяет определить направления развития для каждого из рассматриваемых объектов, определить задачи. Для высшего управленческого состава данный метод также считается полезным, так как при бенчмаркинге не нужно определять лидера, к результатам которого необходимо стремиться, так как данный метод рассчитывает эти данные сам. По этой причине уменьшается субъективность оценки в общей оценке эффективности логистической деятельности.

Библиографический список:

1         Andersson P., Aronsson H., Storhagen N.G. Measuring Logistics Performance// Engineering Costs and Production Economics. - 2011.  - №17 – p. 253-262.

2         Porter M. The Competitive Advantage of Nations// Harvard Business Review. – 2010// https://hbr.org/1990/03/the-competitive-advantage-of-nations (был доступен 15 марта 2019 года)

3         MCB University Press. Performance Indicators in Logistics// Performance Indicators in Logistics. – 2012. - №5. – р.35-40

4         Batista L. Translating trade and transport facilitation into strategic operations performance objectives// Supply Chain Management: An International Journal. – 2012. - №17. – p.124-137.

5         Langley C., Holcomb  M. Creating logistics customer value// Journal of Business Logistics. – 2013. - №13. – p.1-27.

6         Kenneth W., Green J., Whitten D., Inman A. The impact of logistics performance on organizational performance in a supply chain context// Supply Chain Management: An International Journal. – 2008. – №13. – р.317-327.

7         Forslund H, Jonsson P. Selection, implementation and use of ERP systems for supply chain performance management// Industrial Management and Data Systems.- 2010. - № 110. – p.1159–1175.

8         Горан Н., Рой Ж., Веттер М. Оценка эффективности деятельности компании: практическое руководство по использованию сбалансированной системы показателей: пер. с англ. – М: Вильямс, 2014. – 304 с.

9         Charnes A., Cooper W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units// European Journal of Operational Research. – 2008. - №2. – p. 429-444

10     Марунова Е.Ю. Методы оценки эффективности логистической деятельности компании. – Алматы: 2018, - 69с.

Материал размещен кафедрой «Логистика и маркетинг в АПК» Красноярского ГАУ
Источник: материалы XIV Международной научно-практической конференции «Логистика – Евразийский мост» ЛЕМ - 2019