Планирование деятельности металлургической компании на основе интеграции S&OP и CPFR

Управление цепями поставок крупных металлургических компаний осложняется работой в условиях риска и высокой неопределенности деятельности. Традиционная система планирования не позволяет обеспечивать достаточные согласованность и синхронизацию планов структурных подразделений между собой и с внешней средой взаимодействия. На основании проведенного анализа планово-экономической деятельности ведущих компаний отрасли установлено, что решению этих проблем в настоящее время способствует система интегрированного планирования деятельности компании. Авторами предлагается ее формирование на базе использования двух информационных практик: S&OP (планирования продаж и операций) и CPFR (совместных с торговыми партнерами процессов планирования, прогнозирования и пополнения запасов).

Планирование деятельности металлургической компании на основе интеграции S&OP и CPFR позволит: повысить точность прогнозов спроса на сортамент предлагаемой продукции; более эффективно управлять запасами сырья, материалов, проката и металлоизделий; улучшить координацию между функциональными зонами компании; обеспечить гибкость производственного планирования.

При этом трансформация планово-экономической практики металлургической компании должна учитывать риски возникающих сложностей сбора и обмена большими данными с контрагентами, погрешностей в прогнозировании показателей, а также согласования планов между участниками интеграции, перестройки бизнес-процессов и организационных культур партнеров.

1. Глушакова О. В., Черникова О. П., Стрекалова С. А. Интегральная оценка эффективности реализации корпоративных стратегий предприятиями черной металлургии // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. 2020. Т. 63, № 5. С. 379–388. DOI: 10.17073/0368-0797-2020-5379-388

2. Черникова О. П., Златицкая Ю. А. Ресурсоэффективность металлургического производства // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. 2022. Т. 65, № 6. С. 390–398. DOI: 10.17073/0368-0797-2022-6-390-398

3. Zaalouk A., Moon S., Han S. Operations planning and scheduling in off-site construction supply chain management: Scope definition and future directions // Automation in Construction. 2023. Vol. 153. Article 104952. DOI: 10.1016/j.autcon.2023.104952

4. Sali M., Ghrab Y., Chatras C. Optimal product aggregation for sales and operations planning in mass customisation context: An application in automotive industry // International Journal of Production Economics. 2023. Vol. 263. Article 108948. DOI: 10.1016/j.ijpe.2023.108948

5. Pereira D. F., Oliveira J. F., Carravilla M. A. Merging make-to-stock/make-to-order decisions into sales and operations planning: а multi-objective approach // Omega. 2021. Vol. 107. Article 102561. DOI: 10.1016/j.omega.2021.102561

6. Andres B., Poler R., Sanchis R. A data model for collaborative manufacturing environments // Computers in Industry. 2021. Vol. 126. Article 103398. DOI: 10.1016/j.compind.2021.103398

7. Jansen J., Kaledinova E., Wolter A. The use of cloud technology for sustainable performance of international supply chains: A case study // Transportation Research Procedia. 2022. Vol. 64. РР. 224–231. DOI: 10.1016/j.trpro.2022.09.027

8. Karimi M., Zaerpour N. Put your money where your forecast is: Supply chain collaborative forecasting with cost-function-based prediction markets // European Journal of Operational Research. 2021. Vol. 300, Issue 3. РР. 1035–1049. DOI: 10.1016/J.EJOR.2021.09.013

9. Xu X., Choi T., Guo S. Collaborative-commerce in supply chains: A review and classification of analytical models // International Journal of Production Economics. 2023. Vol. 263. Article 108922. DOI: 10.1016/j.ijpe.2023.108922