Перед нашей командой была поставлена задача оптимизировать контур закупок. Специфика заказчика заключается в многоуровневом производстве: из ограниченного пула марок металла изготавливаются сотни промежуточных заготовок и сварных узлов, в том числе с использованием давальческой схемы производства.
В ходе анализа бизнес-процессов было выявлено, что стандартные алгоритмы планирования обеспечения в 1С:ERP не в полной мере учитывали специфику межоперационного баланса. В данном кейсе мы рассмотрим, как локальная аналитическая доработка помогла устранить эту системную проблему.
Анализ проблемы: системное ограничение «линейного» планирования
Стандартный расчет по планам производства в 1С:ERP опирается на линейный алгоритм. Система берет за основу объем финального заказа на готовую продукцию, утвержденный на плановый период, и осуществляет автоматическое разузлование до уровня базовых сырьевых компонентов на основе действующих ресурсных спецификаций.
Однако в этой схеме присутствует критическая «слепая зона» — алгоритм не учитывает состояние промежуточных звеньев производственной цепи:
Складские остатки уже изготовленных полуфабрикатов (ПФ): детали и заготовки, которые были выпущены в предыдущих периодах с профицитом или остались на складах в результате оптимизации размера производственных партий (например, минимального тиража штамповки для снижения издержек на наладку прессов).
Объемы в незавершенном производстве (НЗП): детали, уже запущенные в работу и находящиеся на межоперационных складах или смежных технологических участках (гальваника, термообработка).
Пример дисбаланса: Для финальной сборки партии узлов подвески требуется 10 000 единиц полуфабриката «Рычаг». По спецификации на этот объем необходимо 5 тонн листового проката. Типовой алгоритм 1С:ERP автоматически формирует потребность на закупку всех 5 тонн металла, игнорируя тот факт, что на межоперационном складе уже физически находится 4 000 готовых отштампованных рычагов, не востребованных ранее из-за корректировки графика главного конвейера.
Как решалась задача до автоматизации (процесс «AS-IS»)
До внедрения нашего решения специалисты отдела закупок понимали эту проблему и корректировали заказы поставщикам вручную. Это был трудоемкий рутинный процесс, который строился по следующему алгоритму:
1. Поиск вхождений материала. Закупщик брал конкретную марку стали и через стандартные функции системы выбирал все Ресурсные спецификации (РС), в которых данный материал использовался в качестве исходного сырья.
2. Анализ дерева полуфабрикатов. В Excel был выгружен перечень всех промежуточных полуфабрикатов и узлов до готовой продукции.
3. Кросс-анализ остатков. Имея на руках список ПФ, логист открывал отчеты по складским остаткам и незавершенному производству и просматривал, сколько готовых деталей сейчас фактически лежит в буферных зонах и цехах. Для быстрой оценки перед оформлением заказа использовалось дерево ресурсной спецификации на готовую продукцию.
4. Ручной пересчет. Найденные остатки в штуках пересчитывались в килограммы проката и уменьшали итоговый заказ поставщикам.
Минусы ручного подхода: На сбор таких данных по одной позиции уходило много времени. При широкой номенклатуре деталей (сотни наименований) логисты физически не успевали провести глубокий анализ по всему перечню материалов. В результате ручной контроль применялся только к самым дорогим позициям, а по остальным — предприятие продолжало переплачивать за избыточные запасы. Риск человеческой ошибки из-за невнимательности при ручном сведении таблиц оставался высоким.
Архитектура решения: инвертированное дерево спецификации
Чтобы предоставить отделу снабжения инструмент оперативной верификации планов без трудоемких ручных расчетов, наши специалисты спроектировали аналитический отчет «Остатки материалов и КИ».
В основу решения была заложена структура разузлования ресурсных спецификаций, но выстроенная в обратном (инвертированном) порядке. Если классическая спецификация показывает, из чего состоит узел, то разработанный отчет демонстрирует, куда именно входит исходный металл.
Логика построения отчета:
Базовый уровень (Уровень 0): Закупаемая номенклатурная позиция сырья (например, профиль).
Иерархическая структура (Дерево): Система динамически строит иерархию всех полуфабрикатов разных уровней передела, где применяется данный металл — от первичной заготовки до финального автокомпонента верхнего уровня.
Синхронизация метрик (Шт. ➔ Кг): Производственные цеха мыслят штуками деталей, а поставщики отпускают металл в тоннах. Отчет выполняет функцию автоматического пересчета выводит в единой строке количество полуфабриката в штуках и рассчитывает эквивалентный вес исходного сырья с учетом нормы расхода.
В отчете можно выбрать дату, на которую рассчитываются остатки и перечень складов.
Ключевые итоги автоматизации:
Оперативный контроль межоперационных остатков: Сотрудники отдела закупок получили возможность оперативно сопоставлять плановую потребность в сырье с фактическим наличием полуфабрикатов на межоперационных складах.
Повышение гибкости (Управление рисками): В случае задержки поставки конкретного материала логист за секунды определяет по дереву применяемости перечень «пострадавших» деталей. Информация передается диспетчерам для оперативной переналадки оборудования под другие доступные заказы. Производство избегает простоев.
Запишитесь на консультацию по автоматизации бизнес-процессов
Оставьте контакты и наши менеджеры с вами свяжутся:
Данный кейс наглядно демонстрирует: эффективная автоматизация производственных процессов не всегда требует радикальной и дорогостоящей перестройки информационной системы. Часто результат достигается за счет глубокого понимания бизнес-логики и точечной адаптации типовых инструментов под реальные задачи сотрудников.
Реклама: ООО «Трио», ИНН 6322039268, erid: 2W5zFGc1PQd
